WPS8038 Policy Research Working Paper 8038 The Economics of Forced Displacement An Introduction Paolo Verme Fragility, Conflict and Violence Cross Cutting Solution Area April 2017 Policy Research Working Paper 8038 Abstract Forced displacement—defined as the displacement of refu- the economics of forced displacement? What are the data gees and internally displaced persons due to violence—has constraints that limit economists in this work? This paper reached an unprecedented scale and global attention during provides a first nontechnical introduction to these topics. the past few years, particularly in the aftermath of the Syrian The paper argues that the modeling of utility, choice, risk, refugee crisis in 2011 and the European Union’s migration and information in a short-term setting is the key to address crisis in 2015. As this plight gained momentum, econom- the problem. Neoclassical economics lacks some of the theo- ics found itself unprepared to answer the basic questions retical ingredients that are needed, but recent developments surrounding refugees and internally displaced persons. Few in game theory, neuroeconomics, and behavioral economics economists or institutions were working on forced displace- have opened new horizons that make the task of modeling ment. Economic theory or empirics had little to offer in forced displacement within reach. Empirics is clearly lim- articles published in journals. Data were scarce, unreliable, ited by the scarcity of quality data, but an example shows or inaccessible. Can economics rise to the challenge? Is how welfare economists can start working with existing the economics of forced displacement different from neo- data. Economists have no excuse to maintain the status quo classical economics? Can off-the-shelves models be used to and should get on with the work on forced displacement. study forced displaced populations? What is missing to do This paper is a product of the Fragility, Conflict and Violence Cross Cutting Solution Area. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The author may be contacted at pverme@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team The Economics of Forced Displacement:  An Introduction  Paolo Verme1  World Bank                      Keywords: Refugees; Internally Displaced Persons; Forced Displacement; Conflict.  JEL codes: F22; K37; O15; R22; D74; F51.                                                                   1 This work is part of the program “Building the Evidence on Protracted Forced Displacement:  A Multi‐Stakeholder Partnership”.  The program is funded by UK aid from the United Kingdom’s Department for International Development (DFID), it is managed by  the  World  Bank  Group  (WBG)  and  was  established  in  partnership  with  the  United  Nations  High  Commissioner  for  Refugees”  (UNHCR). The scope of the program is to expand the global knowledge on forced displacement by funding quality research and  disseminating results for the use of practitioners and policy makers. This work does not necessarily reflect the views of DFID, the  WBG or UNHCR. The author thanks Julian Jamison for useful comments on an earlier draft.    1. Introduction  Forced  displacement2  is  part  of  human  history  and  achieved  its  peaks  in  the  20th  century  during  World  Wars I and II. Since the end of World War II, the nature of conflict has changed, with intra‐national conflicts  dominating inter‐national conflicts but  the numbers  of refugees, Internally Displaced Persons (IDPs) and  other  forcibly  displaced  people  have  been  growing  steadily  nevertheless.  In  2015,  the  total  number  of  forcibly displaced persons was the largest since 1950 when the global counts started.3   The  growth  in  numbers  has  accelerated  during  the  past  two  decades  mainly  due  to  the  Somalia,  Iraq,  Afghanistan  and  South  Sudan  conflicts.  More  recently,  the  Syrian  conflict  started  in  2011  and  the  EU  migration  crisis  of  2015  brought  the  plight  of  the  forcibly  displaced  to  global  attention  so  that  today  the  challenge is both with the numbers of people in need of assistance and with the political sensitivity of the  forced  migration  issue.  The  Syrian  crisis,  immigration  from  poor  to  rich  countries  and  extremist  groups  perpetrating  violence  and  causing  forced  displacement  in  countries  as  diverse  as  Iraq,  Nigeria  or  Afghanistan  are  now  household  topics  at  the  center  of  daily  news  that  can  determine  the  outcome  of  national elections.   In this new global scenario, the economics profession has been surprisingly silent. Studies on refugees and  IDPs  have  always  been  marginal  in  economics  partly  because  of  lack  of  data  and  partly  because  these  were topics thought to belong to the humanitarian rather than development sphere. Studies on refugees  focused  on  assistance,  protection  programs,  or  service  delivery  mostly  from  a  humanitarian  perspective  and mostly in the form of reports rather than academic articles. More recently, economic research turned  to  assess  the  impact  of  refugees  on  host  communities  but  these  studies  focused  on  outcomes  and  remained  short  of  developing  the  economics  of  forced  displacement  (Sarvimäki  et  al.  2009;  Baez,  2011;  Ruiz and Vargas‐Silva, 2013; Kreibaum, 2016). Other disciplines such as health, sociology or demography4  have  been  more  pro‐active  in  conceptualizing  forced  displacement  but  theories  of  forced  displacement  have been hard to come by and published articles in top journals are very rare.   In this paper, we provide a non‐technical introduction to the economics of forced displacement. We will  first make the case for the need of economics to step in by reviewing the facts about forced displacement  in  section  2.  We  then  discuss  how  the  economics  of  forced  displacement  may  deviate  from  neoclassical                                                               2 For the purpose of this paper, we define forced displacement as the displacement of people due to violence. This is a narrower  definition of the term as used elsewhere, which may include displacement due to natural disasters.  3 http://www.unhcr.org/en‐us/figures‐at‐a‐glance.html.  4 The journal that publishes more frequently about refugees is Social Science and Medicine followed by multidisciplinary journals  such as Migration Letters.  2    economics  and  how  recent  developments  in  economics  can  actually  offer  new  instruments  to  model  forced  displacement.  This  is  done  from  the  perspective  of  utility  theory  and  modeling  choice.  Next,  we  discuss  data  issues  that  are  currently  preventing  economists  from  working  on  forced  displacement.  Section  5  will  provide  a  concrete  example  of  how  economics  research  can  serve  policy  makers  and  improve the lives of refugees, IDPs and their hosts. Section 6 concludes.  2. Some facts  The United Nations High Commissioner for Refugees (UNHCR) reports that at the end of 2015 there were  65.3  million  forcibly  displaced  people  worldwide.5  This  number  includes  21.3  m.  refugees  and  about  10  m.  stateless  people  with  the  rest  mostly  being  accounted  for  by  Internally  Displaced  Persons  (IDPs).  The  forcibly displaced population accounts therefore for about 0.9 percent of the world population estimated  at  7.3  bn  people  in  2015.  The  latest  estimate  of  forcibly  displaced  people  is  the  largest  on  record,  since  the creation of the UNHCR in 1950. The growth in these numbers is evidently associated with episodes of  conflict and violence.  The Somalia, South‐Sudan and Syrian conflicts have been responsible for the major  outflows  of  refugees  and  movements  of  IDPs  over  the  past  decade,  with  the  Syrian  conflict  being  responsible for the latest spike (Figure 1).    Figure 1 ‐ Number of Forcibly Displaced Persons (1951‐2015)  70000000 60000000 50000000 40000000 30000000 20000000 10000000 0 1951 1953 1955 1957 1959 1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015   Source:  Constructed  from  UNHCR  population  data  (http://popstats.unhcr.org/en/time_series).  Note:  2015 data are mid‐year and lower than end of year data.                                                               5 http://www.unhcr.org/en‐us/figures‐at‐a‐glance.html.  3    Most  countries  in  the  world  are  affected  by  forced  displacement.  There  are  at  least  150  countries  that  host at least 100 refugees each and there are at least 141 countries that generated at least 100 refugees  each. If we add the numbers for the internally displaced, almost no country in the world can be said to be  immune from forced displacement.   Some  countries  and  some  regions  are  more  affected  than  others.  Over  53  percent  of  all  refugees  come  from  only  three  countries  (Somalia,  Afghanistan  and  the  Syrian  Arab  Republic)  and  the  great  majority  of  displaced  people  are  hosted  in  the  Middle  East  and  North  Africa  (39%),  Africa  (29%)  and  Asia  and  the  Pacific (14%) regions.6 Europe accounts for only 6% of the forcibly displaced and the Americas account for  12%, most of which are IDPs in Colombia.   The incidence of refugees on host countries is greater in low and middle‐income countries and this is true  whether  we  consider  population  or  GDP  statistics,  refugees  or  IDPs.  Figure  2  shows  the  number  of  refugees per 1,000 inhabitants and it is visible that Lebanon is by far the country with the highest incidence  of  refugees  followed  by  Jordan.  Almost  all  countries  in  the  figure  are  either  middle  or  low  income  countries and almost all are in the MENA or Africa region. Figure 3 shows the number of refugees per USD  estimated  in  Purchasing  Power  Parity  (PPP)  per  capita.  Ethiopia  and  Pakistan  lead  this  particular  ranking  and  the  MENA  and  African  region  together  with  South  Asia  are  the  regions  with  countries  showing  the  highest incidence. This principle also applies to IDPs. The top ten countries with the largest populations of  IDPs  are  Colombia,  the  Syrian  Arab  Republic,  Iraq,  Sudan,  the  Democratic  Republic  of  Congo  (DRC),  Azerbaijan,  Somalia,  Bosnia  and  Herzegovina,  Afghanistan  and  Pakistan,  essentially  low  and  middle  income  countries.  Quantitatively  speaking,  the  heavy  burden  of  refugees  and  IDPs  is  carried  by  low  and  middle income countries and not by wealthy OECD countries. Forced displacement is therefore a problem  that complicates the question of economic development in directions that are not yet fully understood.                                                                   6 http://www.unhcr.org/en‐us/figures‐at‐a‐glance.html.  4    Figure 2 ‐ Refugees per 1000 Inhabitants    Source: Constructed from UNHCR population data (http://popstats.unhcr.org/en/time_series)  Figure 3 ‐ Refugees per USD/PPP/Capita    Source: Constructed from UNHCR population data (http://popstats.unhcr.org/en/time_series)  These  facts  were  mainly  known  to  specialists  until  the  beginning  of  the  Syrian  crisis  in  2011  and  the  EU  migration  crisis  in  2015,  two  events  largely  covered  by  the  press  that  brought  forced  displacement  to  global attention. This new level of interest, in turn, pressed international organizations for new solutions  to the management of forced displaced people. The old general consensus that forcibly displaced persons  are  the  responsibility  of  humanitarian  organizations  was  replaced  by  a  new  consensus  whereby  5    humanitarian  organizations  such  as  the  UNHCR  should  work  together  with  development  organizations  such  as  the  World  Bank  from  the  very  beginning  of  a  forced  displacement  crisis  to  devise  solutions  that  are  sustainable  for  the  livelihoods  of  the  forcibly  displaced  and  their  hosts  (Verme  and  Macleod,  2016;  Devictor, 2016).   The  growth  of  the  forced  displacement  phenomenon  and  the  new  consensus  on  the  humanitarian‐ development  nexus  encouraged  development  organizations  to  start  looking  at  refugees,  IDPs  and  their  hosts.  These  populations  were  largely  excluded  from  the  development  discourse  until  a  few  years  ago.  For example, the global count of poverty excluded for the most part refugees and IDPs because national  household  budget  surveys  would  normally  exclude  these  populations.  Humanitarian  organizations  that  conducted surveys on these populations did so mostly for humanitarian protection purposes and did not  have special expertise on the measurement of welfare and poverty. Data remained scarce and economists  did  not  pay  much  attention  to  forced  displacement.  This  changed  when  development  organizations  started  to  engage  with  refugees,  IDPs  and  their  hosts,  with  this  phenomenon  contributing  to  raise  economists’ interest.   Until  these  recent  events,  the  economics  profession  approached  the  question  of  displacement  from  the  perspective of internal (within nation) or external (across nations) migration. The economics of migration  finds  its  theoretical  and  empirical  roots  in  labor  and  development  economics  and  is  now  an  established  discipline  on  its  own  with  thousands  of  contributions  in  international  journals.  More  recently,  some  contributions  emerged  on  forced  migration  (Ruiz  and  Vargas‐Silva,  2013)  but  these  contributions  remained empirical in nature and scarce in number.   A  search  by  keywords  of  the  major  economic  and  social  science  research  repositories  shows  a  vast  difference in the number of hits between the terms “migration” and “migrants” on the one hand and the  terms “refugees” and “internally displaced” on the other hand (Figure 4). For example, a research in titles  and  keywords  among  published  journal  articles  in  the  main  economics  repository  (Econpapers)  shows  6,350 hits for the word migration, 1,586 for the word migrants, 383 for the word refugees and only 18 for  the  word  internally  displaced.  Similar  outcomes  in  relative  terms  are  visible  if  we  do  a  search  by  title,  keywords and abstracts of the research papers contained in the Social Sciences Research Network (SSRN),  the  main  repository  of  social  sciences  articles,  or  google  scholar.  It  is  also  extremely  rare  for  studies  on  forced displacement to be published in top economics journals. Despite mass press coverage, studies on  refugees and IDPs remain very scarce in number and quality.  6    Figure 4 ‐ Research on Migration, Refugees and IDPs (% of total hits)    Source: Authors’ estimations based on Econpapers, SSRN and Google Scholars searches.  This  phenomenon  can  be  explained  by  essentially  two  factors.  The  first  relates  to  the  humanitarian‐ development  nexus.  For  the  longest  time,  refugees  and  IDPs  remained  the  quasi  monopoly  of  humanitarian  organizations  whose  mandate  is  essentially  the  humanitarian  protection  of  refugees  and  IDPs. These organizations are not typically staffed by economists and analysists but by field workers and  lawyers.  There  was,  therefore,  little  demand  for  hard  economics  on  forced  displacement  for  a  very  long  time. This is changing as development organizations typically staffed by economists have started to work  on  forced  displacement  situations.  The  second  factor  relates  to  lack  of  good  data.  As  we  will  see  in  the  data  section,  data  collection  of  mobile  populations  is  complex  and  the  main  organizations  in  charge  of  data collection of refugee and IDPs data are humanitarian organizations that do not necessarily have the  complex skills required for issues like sampling, questionnaire design and data analysis and have a duty to  protect  data  by  mandate.  This,  in  turn,  has  resulted  in  very  few  micro  data  that  would  be  both  of  good  quality and accessible to researchers. This is also starting to change, but it is clear that the economics of  forced  displacement  remains  in  its  infant  stage  for  now.  What  would  it  take  to  bring  economics  up  to  speed with developments on forced displacement? This is the question we address next.  3. The economics of forced displacement  Is  the  economics  of  forced  displacement  different  from  neoclassical  economics?  Can  we  use  off  the  shelves models to study forced displaced populations? What are we missing to do the economics of forced  displacement? These are some of the questions we explore in this section. We focus on utility theory first,  7    we  then  discuss  how  to  model  choice  in  a  forced  displacement  context  and  we  conclude  with  selected  references from the macroeconomic and trade literature.  Utility theory  Economics is grounded in the concept of utility, a term that refers to the degree of satisfaction, happiness  or wellbeing  that individuals enjoy. Economics developed two separate approaches  to measure utility: a  direct  approach  that  attempts  to  measure  happiness  with  hedonimeters  (Edgeworth,  1881;  Khaneman,  2000)  and  an  indirect  approach  that  attempts  to  use  revealed  preferences  in  consumption  patterns  to  derive the degree of utility that choices, such as consumption choices, provide (Fisher, 1892, Samuelson,  1938).  Utility,  as  a  concept,  applies  to  forced  displaced  populations  as  it  applies  to  any  other  population  and we can potentially measure utility for refugees and IDPs using direct or indirect measures or objective  and  subjective  measures.  In  this  respect,  forced  displaced  populations  are  no  different  from  other  populations. We should expect refugees and IDPs to attempt to maximize their own utility given a set of  constraints and choices. However, the metrics we may use to measure utility, the time‐span of the utility  maximization  process  and  the  degree  of  information  under  which  this  process  takes  place  are  three  aspects that may differentiate utility in a forced displacement context.  The  metrics  used  to  measure  utility  in  economics  is  normally  income  or  consumption  and,  in  principle,  these same metrics apply to refugees and IDPs. However, measuring income and expenditure of refugees  and IDPs is different from measuring these same quantities in regular populations, the relation between  income,  wealth  and  savings  is  different,  and  non‐monetary  metrics  are  as  important,  if  not  more  important, than monetary ones.   When  people  are  subject  to  life  threatening  risks,  abandoning  jobs  and  income  may  be  of  secondary  importance  to  abandoning  assets  such  as  real  estate  properties,  which  may  have  been  acquired  in  the  course  of  a  lifetime.  Abandoning  properties  during  a  conflict  also  heightens  the  likelihood  of  losing  property  rights,  especially  where  institutions,  such  as  cadasters,  are  weak  or  non‐existent.  On  the  contrary,  people  with  substantial  financial  wealth  may  be  able  to  quickly  export  this  wealth  before  or  during  a  conflict  and  rebuild  lives  elsewhere  with  no  need  to  seek  refugee  or  IDP  status.  Refugees  and  IDPs, by definition, have been forced to abandon their income and probably most of their wealth.   In  the  place  of  destination,  refugees  or  IDPs  would  normally  rely  on  handouts  (cash  and  food  vouchers)  and maybe some informal and low paid work. Savings play a very important role and divesting in‐cash and  in‐kind  savings  may  be  a  major  subsistence  activity.  Housing  options  may  be  between  expensive  rent,  8    camps  or  informal  shacks.  This  is  a  very  different  welfare  scenario  than  the  one  faced  by  regular  populations, even if very poor, and the money metrics of utility has to be rethought accordingly.  Non‐monetary utility indicators also play a more important role  in a forced displacement context.  There  are things that money cannot buy and provide the greatest utility in a conflict environment. Security and  survival  may  be  completely  independent  of  income  or  wealth  and,  if  this  is  the  case,  these  variables  are  legitimate  metrics  of  utility  in  such  contexts.  Measuring  risk  and  personal  security  are  complex  undertakings  in fragile and volatile environments, but it is important to understand  the decision‐making  process of refugees and IDPs. In a forced displacement context, nonmonetary indicators of utility become  relatively more important than monetary indicators.  Another  important  question  is  the  time‐span  of  the  utility  maximization  process.  In  standard  economic  models, including models of economic migration, utility maximization implies long‐term or even life‐cycle  horizons.  The  decision  to  migrate  is  carefully  taken  based  on  lifetime  prospects  that  relate  to  migrants  and  sometimes  to  the  children  of  migrants.  The  large  costs  of  migration  are  borne  in  the  expectation  of  large long‐term returns to these investments. As in in Deaton (1991), people start with a certain wealth,  receive a stochastic wage draw in each future time period and must decide how much to save in order to  smooth consumption and maximize utility over time. Many migration models are life‐cycle models.   In the context of forced migration, people start with income and wealth that is subject to an idiosyncratic  shock due to conflict and face uncertain prospects about future incomes and assets. They also have little  time  to  plan  the  move,  which  may  lead  to  irrational  decisions  related  to  moving  choices.  The  decisional  process  is  short‐term  and  life‐cycle  models  would  not  be  suitable.  The  type  of  choice  setting  forced  migrants face is closer to short‐term game theory models. As we  will see further in  this section, modern  branches  of  economics  such  as  game  theory,  neuroeconomics  and  behavioral  economics  may  provide  those complementary elements that are currently missing in labor or migration economics.  Related to the question of time‐span is the question of information. Life‐cycle models and more generally  neoclassical  utility  models  rely  on  perfect  information  assumptions.  In  a  conflict  environment,  this  is  a  particularly  troubling  assumption  because  access  to  information  is  constrained,  it  is  manipulated  and  politicized  and  there  is  little  time  to  verify  or  gather  information.  People  act  out  of  very  incomplete  information  and  act  irrationally  because  of  that.  Contemporary  press  offers  numerous  example  where  people  have  been  driven  to  violence  out  of  false  information  circulated  by  the  media.  A  very  good  9    understanding  of  how  information  is  managed  and  used  in  a  fragile  and  conflict  environment  is  key  to  model decision making in such context.  Recent developments in economics and utility theory may offer a good theoretical base to address issues  of uncertainty and incomplete information. Neoclassical economic theory has for long relied on the axiom  of  perfect  information  whereby  agents  are  perfectly  informed  about  the  outcomes  of  choices  and  take  decisions  accordingly.  Modern  economics  has  attempted  to  overcome  this  simplification  and  has  developed  a  tradition  of  modeling  choice  under  uncertainty.7  Within  this  tradition,  the  most  popular  model and the backbone of most existing models is the von Neumann‐Morgenstern Expected Utility (EU)  model generally described as  : ,…, :   where    denotes  a  prospect,  , 1, … ,   denotes  possible  events  of  which  only  one  is  true  but  it  is  unknown and   denotes a utility metrics such as income, which is the outcome if the prospect   is true.  As in standard decision theory, it is said that   if the decision maker prefers prospect   over  prospect  . In this framework, decision makers maximize EU    where  .   is  the  utility  (or  value)  function  and    is  the  probability  of  the  event  occurring.  Consequently,    if and only if ∑ 0.   Given that the decision maker does not know which event is true, this choice setting is known as decision  under  uncertainty  and  the  probabilities  of  the  event  occurring  are  referred  to  as  subjective  probabilities  (Savage,  1954).  If  probabilities  are  well  known  to  all,  these  are  referred  to  objective  probabilities.  In  this  case, the EU function becomes ∑ π  and economists refer to decision under risk, which is a sub‐ set of the decision under uncertainty models. Note that in EU empirical applications, decision makers are  expected to be risk averse and the utility function is expected to be concave  0 .   One  critique  of  the  subjective  expected  utility  theory  is  the  Ellsberg  paradox  (Ellsberg,  1961)  or  the  question of ambiguity aversion. When individuals are put in front of two alternatives, one with a certain  low  outcome  and  one  with  an  uncertain  high  outcome,  they  would  generally  opt  for  the  certain  low                                                               7 See de Palma at Al. (2008).  10    outcome because of preferences for known odds to unknown odds. This ambiguity aversion violates the  postulates  of  the  subjective  expected  utility  theory  and  offers  a  possible  insight  into  why  some  people  may  choose  to  live  under  a  conflict  where  risks  are  known  rather  than  escaping  elsewhere  where  risks  and conditions are unknown.    A  more  recent  critique  to  the  EU  model  includes  Khaneman  and  Tversky  (1979)  prospect  theory.  The  central  theme  of  the  critique  is  that  people  underweight  outcomes  that  have  very  low  probability  of  occurring  and  overweight  outcomes  that  have  a  very  high  probability  (this  is  called  the  certainty  effect).  Considering equal weighting as in EU  theory can lead to the Allais  paradox (Allais, 1953) where different  choice frameworks can lead to opposite conclusions about dominance of alternative choices. Khaneman  and  Tversky  (1979)  also  showed  that,  for  negative  prospects,  preferences  are  reversed  as  compared  to  positive prospects (this is called the reflection effect). Therefore, “(…) certainty increases the aversiveness  of  losses  as  well  as  the  desirability  of  gains”  (Khaneman  and  Tversky,  1979,  p.  269).  Hence,  the  authors  introduce  the  notion  of  decision  weight    to  weigh  the  importance  that  people  give  to  different  probabilities so that the expected utility function becomes    One  can also study decision making in a game  theory setting. Expected utility  can be looked at as a one‐ person  game  but  the  value  added  of  game  theory  in  the  context  of  forced  displacement  relates  to  multiple‐person  games.  Suppose  that  actions  taken  by  individuals  under  conflict  situations  affect  the  actions  of  others  and  ultimately  one’s  own  action  (the  classic  prisoner’s  dilemma  for  example).  This  is  what game theory is good in modeling and it could provide valuable contributions to the study of collective  behavior under forced displacement situations (see for example Zeager and Bascom, 1996).   New branches of economics such as neuroeconomics and behavioral economics, which combine elements  of  psychology  and  neuroscience  with  elements  of  economics,  offer  alternative  new  avenues  to  the  construction of utility models in a forced displacement context. For example, neuroeconomics developed  a  hierarchical  module  oriented  approach  (Sanfey  et  al.,  2006)  whereby  individuals  take  decisions  in  a  hierarchical manner where multiple systems of specialized processing modules transform specific inputs  into outputs in organized decision stages. This process can be observed in people’s brains with scans and  can  be  modeled  empirically  using  specifically  designed  questionnaires.  This  literature  shows  how  the  short‐term  decision  process  is  different  from  the  long‐term  process  in  terms  of  how  we  value  potential  11    outcomes. For example, small rewards in the short‐term may be more appealing than large rewards in the  long‐term depending on the conditions under which we make choices (McClure et al., 2004 and 2007).     The  EU  model  and  the  introduction  of  uncertainty  is  evidently  a  good  starting  point  to  model  forced  displacement.  Decision  makers  (refugees  and  IDPs  for  example)  experience  a  shock  (conflict,  violence)  and  suddenly  face  sets  of  uncertain  events  that  will  lead  to  alternative  outcomes  in  terms  of  personal  utility.  Prospect  theory  is  also  important  in  this  respect  because  it  introduces  the  notion  of  the  weight  function.  Given  the  short‐term  nature  of  the  decision  to  be  taken  on  whether  to  stay  or  move  during  conflict, people may behave very differently as compared to normal situations and attribute very different  weights  to  these  probabilities  as  also  shown  by  recent  advances  in  neuroeconomics  and  behavioral  economics.  Therefore,  while  the  specificities  of  a  forced  displacement  model  based  on  expected  utility  theory  have  yet  to  be  designed,  the  fundamental  framework  is  in  place  and  it  will  be  a  question  of  tweaking  this  framework  to  identify  the  utility  maximization  process  that  best  describes  agents  taking  decisions during a conflict.  Modeling choice  If utility theory applies to forced displaced populations, we should expect choice models that derive from  this  utility  theory  to  be  suitable  to  study  forced  displacement  situations.  This  reasoning  reflects  indeed  the economics behind migration studies. The economics literature on migration originates from the labor  economics literature on job seeking and wage differentials. Essentially and similarly to people seeking or  changing  job,  migrants  choose  between  moving  and  not  moving  and  move  if  the  difference  between  income  prospects  in  the  origin  and  destination  areas  (net  of  the  moving  costs)  are  positive  (Harris  and  Todaro,  1970,  Borjas,  2014).  The  natural  step  forward  would  be  to  use  the  economics  of  migration  literature  for  the  study  of  forced  migration.  In  doing  so,  however,  we  are  hampered  by  some  of  the  specificities related to forced displacement situations.   In  labor  or  migration  studies,  the  choice  set  is  between  opportunities  across  occupations  or  geographic  areas and the pay‐offs are largely known to the decision maker. In such contexts, one can use job search  models borrowed from the labor economics literature, an approach that has also been used for refugees  in the past (Damm, A.P. and Rosholm, M., 2010). However, forced migrants are “forced” to leave the place  of  origin  because  of  conflict,  violence  or  more  generally  a  life‐threatening  hazard.  In  economics  terms,  their  choice set is  more limited than  the  choice set of an economic  migrant.  Some people may just have  to run and leave everything behind, while some other people under the same  circumstances may opt to  stay and face the hazard. Therefore, it is correct to model forced migration in a choice framework but the  12    choice set is more limited, information is scarcer, uncertainty is higher and the role of risk more important.  This also implies that behavioral traits such as personality may be more important to assess in the context  of  forced  migration  as  compared  to  economic  migration,  or  the  behavioral  traits  that  matter  may  be  different. The decision to migrate under conflict may also depend on the collective behavior of peers, for  example if most people in my village have decided to move or not. When the decisional time is short, peer  effects may be very powerful factors in determining choice.  From an econometric perspective, we are interested in modeling the probability of individuals fleeing the  conflict or staying.  As in standard probabilistic models, we model the probability of choice j as   |   Where the choice indicator is  1 , 0   And the probability distribution of choice j is  1 , , , , ,… , 1, … ,   Where   represent the set of attributes of all   choices such as income,   are individual and household  characteristics,   are the random unmeasured factors and  ,   are the parameters to be estimated.   These models are part of the probabilistic choice model family and can be estimated with logit and probit  functions in a cross‐section setting or their corresponding fixed or random effects models if one has panel  data.  The  essential  econometrics  issues  behind  these  models  such  as  unobserved  heterogeneity,  multicollinearity,  or  reversed  causality  are  not  expected  to  be  different  in  the  context  of  forced  displacement. However, the choice of dependent and independent variables and the data form have their  peculiarities and need to be rethought in a forced displacement context.  The  dependent  variable  can  be  simply  set  as  a  binary  outcome  of  moving  versus  not  moving  but  the  attributes of the alternative choices   can be very different from a labor or economic migration scenario.  As  already  discussed,  the  role  of  income,  wealth  and  savings  are  different  and  there  are  factors  that  are  non‐monetary  such  as  risks  to  personal  security,  health  hazards  and  relations  with  the  perpetrators  of  violence.  For  example,  one  could  measure  the  number  of  casualties  due  to  conflict  across  geographical  areas  and  use  this  variable  as  a  proxy  of  insecurity  but  this  applies  to  all  people  living  in  a  geographical  area and does not help to explain why, violence being equal, some people move and others do not. Some  13    people may also gain from conflict in terms of income and wealth and this may explain why some people  do  not  move.  The  defining  attributes  of  the  alternative  choices  are  very  different  from  any  other  model  and the task of economics is to understand what these defining attributes should be.  In  terms  of  independent  variables,  “push”  factors  become  more  important  than  “pull”  factors  in  forced  displacement  models.  The  intensity  of  a  conflict  may  be  more  important  than  the  income  opportunities  in  potential  destination  areas.  In  addition  to  the  classic  socioeconomic  variables,  risk  aversion,  stress,  anxiety,  other  traits  of  personality  and  behavioral  factors  in  general  have  to  be  well  understood  and  measured.  Hence,  one  could  think  of  four  essential  blocks  of  independent  variables  including  individual  or  household  socioeconomic  characteristics,  “push”  factors,  “pull”  factors  and  behavioral  factors.  Also,  access  to  and  dissemination  of  information  related  to  the  conflict  in  the  place  of  origin  but  also  in  the  potential places of destination may be crucial for people to make choices. This is where social psychology,  behavioral economics and neuroeconomics may offer insights into such choices.  Forced  displacement  data  are  also  unusual  in  their  form.  Deciding  on  whether  to  flee  or  not  to  flee  a  conflict  (the  migration  choice)  can  be  an  individual  or  household  choice  and  risk  coping  strategies  may  include  temporary  migration,  shuttling  between  places,  migration  of  only  selected  members  of  the  households  or  migration  of  the  whole  household.  This  implies  that  individuals  may  stay  put  throughout  the  period  observed,  join  or  leave  the  household  during  the  period,  or  have  several  episodes  of  out  and  immigration.  Households  may  decide  to  leave  and  come  back  several  times.  In  econometric  terms,  this  means  that  longitudinal  data  may  be  left  and  right  censored  and  have  spells  within.  They  are  therefore  the  most  complex  set  of  panel  data  possible  and  require  particular  treatment  of  data  and  modeling.  Survival  or  duration  models  can  usually  accommodate  many  of  these  complexities  but  it  is  very  rare  to  find similar data sets used in published articles. Collecting such type of data is also not obvious, particularly  if conflict is intense and survey areas cannot be reached. This is an issue where empirical economics could  provide a real contribution by defining the optimal data format and adapting panel models to this format.  Macro models  Macroeconomics  has  attempted  to  model  forced  migration  using  models  borrowed  from  the  trade  and  economic migration literature such as the gravitational model (Echevarria and Gardeazabal, 2016) or used  other  macro  models  to  test  the  impact  of  refugees  on  trade  (White  and  Tadess,  2010).  A  more  recent  body  of  work  is  adapting  trade  models  to  take  into  account  stochastic  shocks  in  a  dynamic  framework  (Cameron et al., 2007; Artuc et al., 2008). These are rational expectations models that are able to model  the unpredictability of shocks, and recent work has tried to adapt these models to the context of violent  14    shocks  and  refugee  crises  (World  Bank,  2016).  This  literature  remains  in  its  infant  stage  but  provides  a  baseline for further macroeconomic studies built on the very rich tradition of trade models.   4. Data issues  As  already  illustrated,  the  forcibly  displaced  are  essentially  represented  by  two  large  groups:  Refugees  and  IDPs.  Data  collection,  data  management  and  data  dissemination  are  historically  different  for  these  two groups.  Refugees  Data  on  refugees  have  been  collected  since  the  creation  of  the  UNHCR  in  1950.  The  UNHCR’s  main  mandate is the protection of refugees, and since its early days the UNHCR has collected data on refugees  by registering individuals and households seeking asylum and refugee status. Once granted, refugee status  provides access to rights and assistance. For this reason, the UNHCR keeps and updates records of asylum  seekers and refugees on a continuum basis.   These  records  are  used  for  a  variety  of  purposes,  such  as  legal  protection  purposes,  identification  of  beneficiaries  of  social  assistance  programs,  or  production  of  statistics  on  the  people  of  concern  to  the  UNHCR.  Records  included  in  the  UNHCR  registry  are  organized  in  different  levels  depending  on  urgency  of the information required. Refugee crises often result in thousands of people crossing the border daily,  and the first priority is to register large numbers of people quickly.  Therefore, the first set of information  recorded includes only a few key individual socioeconomic characteristics such as name, age, education,  former occupation, place of origin and destination. In a second stage, the UNHCR conducts a more formal  interview  where  existing  records  are  verified  and  other  records  are  added,  trying  to  reconstruct,  for  example,  family  structure  and  relations,  types  of  special  assistance  and  protection  needed  and  other  information necessary for protection and assistance purposes.   Because  of  the  very  protection  mandate  of  the  UNHCR,  registry  data  are  very  rarely  shared.  A  few  exceptions to this rule occur when UNHCR implementing agencies need information for running programs  with refugees or if the UNHCR needs to carry out a study on a particular group of refugees. Recently, the  UNHCR has also collaborated with the World Bank to carry out a study on the welfare of Syrian refugees  and  for  this  purpose  the  UNHCR  shared  some  of  its  data  with  the  World  Bank.8  However,  unit  records,  anonymized  or  not,  are  not  available  online  or  upon  request  from  the  UNHCR.  This  is  perhaps  the  main                                                               8 See Verme et al. (2016) and the following section.  15    single factor that explains the scarce amount of research on refugees as documented at the outset of this  paper.   In addition to the UNHCR registry, data on refugees are collected via home visits and sample surveys by a  variety  of  organizations  including  the  UNHCR,  the  World  Food  Program  (WFP),  other  UN  organizations  and  many  NGOs  working  independently  or  on  behalf  of  UN  organizations.  However,  it  is  important  to  stress that any home visit  or sample survey will  have  to rely on the UNHCR registry. The UNHCR registry  system functions de facto as the only existing population survey for refugees. By definition, refugees are  not included in national censuses unless governments make a special effort to do so. Ministries of interior  would generally keep records of people coming into and out of the country, including refugees, but these  data  are  seldom  shared,  records  are  not  always  accurate  and  these  records  only  include  a  handful  of  information strictly necessary to border police to grant entry and exit. Therefore, in many countries, the  UNHCR  registry  system  is  the  only  system  that  contains  population  information  on  refugees  and  if  this  system  does  not  exist  or  is  managed  by  the  host  government  information  is  scarce  or  not  available.  In  a  sense,  the  UNHCR  is  the  statistical  agency  of  refugees  and  the  UNHCR  registry  system  is  the  population  census of refugees, which means that any other survey on refugees will have to rely on this registry, unless  proper government registry systems are in place.  In addition to being scarcely available, the UNHCR registry also suffers from a number of deficiencies that  span  from  records  that  are  not  filled  or  incomplete  to  data  input  and  data  cleaning  issues  to  data  management  and  data  use.  The  quality  of  the  UNHCR  data  registry  varies  significantly  across  countries  with  better  quality  usually  available  in  middle‐income  countries  and  lower  quality  data  available  in  low‐ income countries. Moreover, where data are generally perceived to be of good quality, many records may  be missing and variables not usable. In other cases, data entry errors pollute the data while in some cases  existing good data are not centralized and available for analysis.   These are problems that affect any data collection exercise but they tend to be exacerbated in a refugee  context because of the urgency of the operations and because field staff are not necessarily data experts  or users. For example, the UNHCR registry system is largely managed by IT specialists in collaboration with  field registry staff and it is rare to have economists or social scientists involved. That is because the UNHCR  had  historically  low  demand  for  research  on  refugees  and  the  focus  was  on  protection  rather  than  research  on  programs.  Because  of  the  shift  in  paradigm  from  the  humanitarian  to  the  humanitarian‐ development approach, this is now changing. The UNHCR is increasingly searching for social scientists to  improve  on  their  data  collection  system  and  data  use  for  analytics  and  development  organizations  such  16    as  the  World  Bank  are  increasingly  paying  attention  to  data  and  analytics  on  refugees.  However,  this  process  has  started  only  recently  and  will  require  time  to  bear  fruits  in  terms  of  improved  research  on  refugees.   For obvious reasons, the quality of refugee data is also very different depending on whether refugees are  in camps or outside camps. In camps, refugees are assisted with shelter, education, health and any other  requirement for conducting a decent life. Outside camps, refugees would normally receive cash and food  assistance  but  they  are  on  their  own  to  find  shelter  and  services.  Refugees  outside  camps  have  an  incentive to register because registration provides access to protection and assistance but contacts with  UNHCR staff are more difficult and less frequent than in camps, whichs result in information that may be  less  accurate  or  up  to  date.  In  some  countries,  like  Jordan  and  Lebanon  over  90  percent  of  refugees  are  outside camps.   IDPs  Data collection on IDPs is more scarce and fragmented than the one illustrated for refugees. By definition,  IDPs  remain  in  their  nation  of  origin  and  data  collection  should,  in  principle,  be  easier.  In  reality,  IDPs  derive from an internal shock such as a civil conflict where a large number of people move quickly within  a country. These people are then expected to return to their place of origin once the conflict is over and  governments are typically over optimistic about the duration of civil conflicts and about return of IDPs. In  some cases, governments also have an interest in denying the very existence of IDPs for political purposes.  Therefore, little time is spent in surveying IDPs or trying to find durable solutions in the place where they  migrated. Moreover, national censuses are usually conducted every ten years and statistical agencies have  little  incentives  to  revise  censuses,  master  samples  and  sample  survey  structure  for  situations  that  are  perceived  as  short‐term.  In  most  cases,  new  surveys  are  suspended  or  carried  out  under  the  pre‐crisis  frameworks and, in either case, information on IDPs is not collected or poorly collected.  This leaves specialized government agencies or international organizations in charge of IDP statistics (and  care).  However,  unlike  refugees,  the  IDPs  do  not  benefit  from  a  specialized  international  agency  such  as  the  UNHCR.  IDP  assistance  is  currently  provided  by  a  multitude  of  organizations  including  ministries  of  interior,  specialized  government  agencies,  the  UNHCR,  the  International  Organization  for  Migration  (IOM),  the  UN  Office  for  Humanitarian  Affairs  (UN‐OCHA),  specialized  NGOs  and  others.  Some  of  these  organizations  collect  information  on  IDPs  and  make  this  information  public  while  others  collect  information that is not published and others do not collect information and focus on providing assistance.  Most  data  collected  are  for  the  simple  purpose  of  counting  IDPs  and  do  not  include  individual  or  17    household  socioeconomic  information.  In  some  cases,  socioeconomic  information  is  collected  at  the  individual  or  household  level  but  more  often  information  is  collected  at  the  community  level.  It  is  extremely rare to have unit record data sets on IDPs, which explains why we found only 18 studies in the  Econpaper repository as already documented.   Recognizing  the  problem  of  scarcity  and  availability  of  information  on  IDPs,  international  organizations  have set up in several countries coordination mechanisms to count IDPs usually coordinated by IOM, UN‐ OCHA  or  the  UNHCR.  There  are  also  global  efforts  to  centralize  this  information  on  the  part  of  organizations  such  as  the  UNHCR,  UN‐OCHA,  the  international  Displacement  Monitoring  Centre  (iDMC)  or the Joint IDP Profiling Services (JIPS). These efforts are making good progress on harmonizing counts of  IDPs  but  remain  short  of  establishing  proper  data  collection  systems  that  could  deliver  in  the  years  to  come unit data of quality for research. Hence, research on IDPs remains constrained by lack of data, lack  of a blueprint on how to collect data and lack of an organization dedicated to IDP data collection.      Some data challenges common to refugees and IDPs   Irrespective  of  the  specific  questions  related  to  refugee  and  IDP  data,  there  are  also  general  questions  that  refer  to  the  forcibly  displaced  in  general  and  that  are  distinct  from  data  collection  of  regular  populations  or  even  migrant  populations.  We  explore  here  selected  issues  including  sampling,  unit  of  analysis,  welfare  measurement,  multidimensional  aspects,  and  the  measurement  of  risks  and  vulnerabilities.  Sampling.  As  mentioned,  the  UNHCR  is  really  the  only  statistical  agency  for  refugees  and  the  UNHCR  registry the only population census. As for any other populations, sampling requires the preparation of a  master sample that derives from the population census. With various degrees of knowledge and accuracy,  this  is  also  what  happens  with  refugees.  However,  the  master  sample  is  more  difficult  to  construct  than  for  regular  populations  because  refugees  live  in  camps  and  outside  camps  and  are  diluted  in  a  host  population with different types of arrangements. Some households rent, others stay at relatives’ places,  other live in makeshift shacks and others stay in camps. The information available in the UNHCR registry  (the  census)  can  also  be  quite  inaccurate,  as  already  discussed,  and  the  degree  of  accuracy  changes  for  different groups of refugees. Stratification by urban and rural areas, a typical approach in sampling, may  mean  little  for  a  population  that  is  mostly  in  urban  areas  whether  in  camps  or  outside  camps.  Refugees  and  IDPs are  also mobile and more difficult  to  track  over time than other populations. Several statistical  institutes  worldwide  have  developed  methodologies  to  track  and  measure  mobile  populations  such  as  herders,  nomads  or  homeless  people.  However,  tracking  refugees  from  other  countries  has  been  in  the  18    past  less  of  a  priority  for  national  governments  and  it  is  only  recently  and  with  the  numbers  of  forcibly  displaced  people  increasing  that  this  is  becoming  an  issue.  Experiments  are  now  being  conducted  with  innovative  technologies  such  as  remote  sampling  with  aerial  or  satellite  imagery  and  also  with  non‐ sampling  techniques,  but  there  is  still  no  blueprint  for  sampling  refugees  and  IDPs  and  more  generally  very mobile populations.  Unit  of  analysis.  As  for  other  studies  based  on  micro  data,  the  primary  unit  of  analysis  for  refugees  and  IDPs is the individual and/or household. The added difficulty in the context of refugees and IDPs is how to  identify the household and allocate individuals to single households. Refugee households are complex by  definition. Some household members may stay behind or join later, others may leave or shuttle between  places. Some families travel as clans with multiple families living together, others travel as single families.  Sometimes individuals or families try to register in multiple places to claim more benefits. Deciding what  constitutes  a  household  or  a  family  is  not  simple.  The  UNHCR  has  its  own  definitions  of  family  and  household but it is not always straightforward for field workers to apply such definitions. Again, while for  national  household  budget  surveys  these  questions  are  largely  resolved,  for  mobile  populations  such  as  refugees and IDPs they are not and this is of key importance for economists working with unit data.  Welfare. How to measure the welfare of refugees? Welfare is perhaps the main outcome to measure for  economists.  Welfare  economists  would  typically  use  income,  expenditure  or  wealth  to  measure  welfare  but refugees and IDPs have a very peculiar situation when it comes to these measures. They have probably  left behind most of their wealth and assets with the exception of what they could carry with them. Income  from work, if any, is informal and very low whereas other incomes are mostly represented by cash grants  provided  by  humanitarian  organizations.  Expenditure  is  probably  restricted  in  terms  of  items  purchased  and largely driven by what can be purchased with food vouchers. Expenditure is also done in bulk, when  money  becomes  available  and  in  places  that  offer  low  prices  or  predetermined  stores  that  accept  food  vouchers. Should food vouchers be considered income or expenditure? As we will see further in the paper,  the study on the welfare of Syrian refugees addressed many of these questions but was limited to refugees  in areas that benefitted from an unusually rich set of data. There is still no blueprint on how to measure  welfare of forcibly displaced populations.  Multidimensional  deprivations.  Refugees  and  IDPS  also  have  special  needs  that  exist  but  are  rare  in  regular  populations.  Refugees  and  IDPs  are  typically  traumatized,  injured  or  ill,  in  need  of  psychological  and  health  assistance.  They  have  difficulties  in  accessing  basic  services  such  as  health  and  education  because they often have no legal rights in the host country or the host country may simply not have the  19    capacity to offer these services.  Many  may be at risk of violence  or trafficking. These are very important  aspects  from  the  perspective  of  welfare  economists  interested  in  measuring  well‐being  but  these  measurements  are  complex  and  not  usually  included  in  multidimensional  indicators  of  deprivation  or  poverty. The dimensions of deprivations to consider are more numerous and more complex to measure.  Again,  there  is  very  little  research  in  welfare  economics  dedicated  to  the  special  needs  of  these  populations.       Risks and vulnerabilities. The analysis of risk and vulnerability is also much more complex in the context  of the forcibly displaced. Welfare economics has only approached these topics recently, in the past decade  or  so.  Essentially,  the  idea  is  to  measure  the  risk  of  being  poor  or  falling  poor  in  the  future  using  cross‐ section or panel data studying spells of poverty over time. This is work that requires accurate and complex  data sets that would be rarely available in a refugee or IDP context. More importantly, the nature of the  problem  changes.  Refugees  and  IDPs  are  by  definition  more  at  risk  and  more  vulnerable  than  regular  populations  and  these  vulnerabilities  are  not  only  linked  to  skills  and  efforts  but  to  legal  status,  discrimination, limited mobility and other factors that are unique or much more acute with refugees and  IDPs. How to take these factors into account with risks and vulnerability studies is a question that has not  really been addressed yet by the economics profession.  5. An illustration: The welfare of Syrian Refugees  In  this  section,  we  review  a  study  on  the  welfare  of  Syrian  refugees  in  Jordan  and  Lebanon  jointly  conducted by the World Bank and the UNHCR in 2014. The study relied entirely on existing data collected  by the UNHCR and provides an example of what welfare economics can do for the forcibly displaced from  an analytical and policy perspective.    At the height of the crisis in 2014, Syria had an estimated 6.5 m IDPs, 4.4 m. refugees, and 1.5 m. additional  migrants,  which  amounted  to  about  half  of  the  Syrian  pre‐conflict  population.  Despite  these  numbers,  relatively little was known about the wellbeing of these populations aside from anecdotal information and  some data collected for the purpose of assistance of refugees. The UNHCR had the data to conduct such  studies  but  not  the  time  or  the  expertise  and  was  understandably  concerned  about  data  protection  whereas  specialized  organizations  such  as  the  World  Bank  did  not  have  access  to  data  and  did  not  see  refugees  as  part  of  their  core  mandate  of  reducing  poverty  worldwide.  This  changed  in  2014  when  the  two  organizations  decided  to  join  forces  to  prepare  a  welfare  assessment  of  refugees  in  Jordan  and  20    Lebanon. It was the obvious step forward in overcoming these problems and the answer to the increasing  demand for evidence around the Syrian crisis.   The  study  benefitted  from  a  unique  and  unprecedented  set  of  data.  The  UNHCR  registry  data  in  Jordan  and  Lebanon  were  among  the  better  quality  registry  data  available  worldwide  and  the  UNHCR  also  conducted home visits in Jordan that, at the time of the study, covered over a third of all refugees. There  were  also  sample  surveys  in  both  Jordan  and  Lebanon  that  were  small  in  size  but  representative  of  the  population  present  in  the  registry.  The  home  visits  and  the  surveys  included  questions  on  income  and  expenditure  that  could  be  used  for  the  welfare  assessment.  Using  these  data,  the  study  addressed  ten  questions  defined  as  follows:  1)  Who  are  the  refugees?  ;  2)  How  different  are  refugees  from  “regular”  populations?;  3)  How  poor  are  refugees?  ;  4)  What  are  the  main  predictors  of  refugees’  welfare  and  poverty?  ;  5)  How  vulnerable  are  refugees  from  a  monetary  and  non‐monetary  perspective?  ;  6)  Do  poverty and vulnerability statuses overlap? ; 7) How effective are refugee assistance programs? ; 8) What  is  the  potential  for  alternative  policies?  ;  9)  How  does  welfare  compare  across  countries  and  data  sets?;  10) How transferable are the findings between countries and data sets?  The study findings opened a window on a population little known to economists. Refugees were found to  be a population with specific characteristics that derived from a multi‐stage selection process that started  well  before  the  conflict  in  Syria  for  economic  and  environmental  reasons.  Each  stage  of  this  selection  process  further  impoverished  those  who  eventually  would  seek  refugee  status.  The  resulting  profile  of  refugees was rather different from that of Syrians before the crisis and that of host populations, a relevant  finding to study the impact of refugees on host populations. Poverty was found to be very high. Over 70  percent of refugees in Jordan and Lebanon resulted to be poor if the income threshold used to assign cash  grants by the UNHCR was used as poverty line. It was estimated at over 90 percent in both countries if the  poverty lines of the host countries were used. It was also found that refugees tend to leave poorer areas  in  the  country  of  origin  to  reach  poorer  areas  in  the  countries  of  destination,  inflating  poverty  numbers  where they arrive. Predictors of poverty were relatively few if one compares with poverty assessments of  regular populations. As refugees have few assets and constrained consumption, household size, the ability  to pay rent, and few other individual and household characteristics were sufficient to predict poverty well.  Predictors  of  vulnerability  were  also  found  to  be  similar  to  predictors  of  poverty  and  similarly  few  in  number although poverty status did not always overlap with vulnerability status.   The study also found the existing UNHCR cash program and the WFP food voucher to be very effective in  reducing poverty. The two programs combined had the potential to reduce poverty to almost 7 percent if  21    applied  universally.  However,  reduced  funding  from  donors  forced  these  organizations  to  reduce  the  coverage of these programs and start targeting refugees based on welfare indicators. A targeting analysis  showed  that  leakage  (non‐poor  people  targeted)  was  a  relatively  small  issue  but  that  under  coverage  (poor people non‐targeted) was large.   Policy simulations based on welfare modeling were also conducted to test the potential poverty reduction  capacity of alternative policies to handouts. It was found that, in the absence of access to the formal labor  market,  labor  supply  policies  would  have  no  effect  on  welfare.  This  pointed  to  the  need  of  focusing  on  growth and job creation in areas affected by refugee inflows rather than focusing on redistributive social  protection  policies.  Finally,  findings  were  found  to  be  almost  inter‐changeable  between  Jordan  and  Lebanon  despite  the  slightly  different  populations  of  refugees  that  migrated  to  these  two  destinations  and the different initial conditions of the host countries.   The  study  contributed  to  changing  policies  towards  refugees  in  several  respects.  The  welfare  modeling  used  for  the  study  has  been  adopted  by  the  UNHCR  to  define  predictors  of  poverty,  and  improve  its  targeting  capacity  and  cash  program.  The  organization  shifted  from  the  use  of  income  to  the  use  of  expenditure to target cash assistance and is now paying increasing attention to the collection of variables  that predict poverty well. The UNHCR has also been testing alternative targeting systems based on welfare  modeling. Based on this experience, the UNHCR is now revising its worldwide data collection system and  is  making  an  effort  to  shift  to  a  more  data  savvy  and  analytical  framework,  something  the  organization  calls a “data revolution”.   The  World  Bank,  on  its  part,  now  considers  refugees  a  population  of  concern  and  stepped  up  its  cooperation  with  the  UNHCR.  The  number  of  programs  assisting  refugee  populations  has  grown  dramatically between 2014 and 2017. Donors have responded and promoted these changes as witnessed  by  the  IDA18  replenishment  that  has  earmarked  two  billion  USD  for  work  on  refugees  alone.  The  World  Bank  is  also  testing  innovative  financial  facilities  and  growth  programs  to  support  countries  that  host  refugees, such as the new credit facility and the special economic zones currently being tested in Jordan  and  Ethiopia.  The  new  humanitarian‐development  paradigm  discussed  at  the  outset  of  this  paper  is  already  being  implemented  in  a  trial  and  error  fashion.  Economics  can  have  a  clear  role  in  designing  the  trials and mitigating the errors.         22    6. Conclusion  The paper provided a first non‐technical introduction to the economics of forced displacement. It showed  how  the  forced  displacement  agenda  came  to  global  attention  relatively  recently  because  of  the  Syrian  refugee  and  EU  migration  crises  and  because  of  soaring  numbers  of  forcibly  displaced  people.  This  renewed  attention  to  the  problem  generated  a  response  from  the  international  community  and  the  development of a new paradigm that sees humanitarian and development organizations joining forces to  face the challenge.   In  the  wake  of  these  changes,  economics  finds  itself  unprepared  to  respond  to  the  challenge.  For  a  combination  of  reasons  that  span  from  lack  of  data  to  lack  of  interest  for  a  phenomenon  largely  considered as marginal by the profession, the number of published papers in journals is small for refugees  and  tiny  for  IDPs.  These  works  are  also  all  empirical  in  nature  and  there  is  no  macro  or  micro  theory  on  the economics of forced displacement that could help to structure the empirics.   To  start  filling  this  gap,  the  paper  has  highlighted  some  of  the  peculiarities  of  working  on  forced  displacement  and  provided  some  initial  references  from  neoclassical  and  modern  economics  that  could  serve as a baseline to develop the economics of forced displacement looking, in turn, at utility theory and  the  modeling  of  choice  in  theoretical  and  empirical  terms.  We  remarked  how  some  branches  of  economics,  such  as  expected  utility  theory  and  game  theory,  or  more  recently  neuroeconomics  and  behavioral economics, could provide useful models to develop the economics of forced displacement. We  also remarked that data remain a big challenge. Good micro data are scarce, particularly for IDPs, and the  work  ahead  to  improve  on  this  front  is  costly  and  time‐consuming.  Vast  amounts  of  micro  data  suitable  for economics research will not be available anytime soon.   Using  a  recent  study  on  the  welfare  of  Syrian  refugees,  we  then  illustrated  some  of  the  benefits  for  research  and  policy  that  the  economics  profession  could  bring  to  refugee  and  IDP  studies.  Welfare  modeling,  for  example,  can  provide  insights  into  poverty  and  vulnerability  but  also  help  to  improve  targeting of programs or model alternative policies for refugees and IDPs. These are not potential benefits  of  future  work  but  concrete  contributions  that  can  materialize  quickly  with  available  data.  While  the  economics profession works on improving data and models, there is much that can be done with existing  data and models.    Forced  displacement  is  here  to  stay  for  the  foreseeable  future  and  the  scale  of  the  problem  no  longer  justifies silence on the part of the economics profession. The World Bank president, the new UN Secretary  23    General  (former  head  of  UNHCR)  and  the  UN  High  Commissioner  for  Refugees  now  meet  regularly  to  discuss  joint  refugee  and  IDP  initiatives.  OECD  countries  as  donors  and  as  recipients  of  refugees  and  migrants  are  dedicating  increasing  resources  to  manage  forced  displacement  crises.  Funding  opportunities  for  researchers  are  increasing.  This  is  the  time  for  the  economics  profession  to  rise  to  the  challenge.  References  Allais,  M.  (1953)  "Le  Comportement  de  l'Homme  Rationnel  devant  le  Risque,  Critique  des  Postulats  et  Axiomes de l’'Ecole Americaine," Econometrica, 21 (1953), 503‐546.  Artuc, E. Chaudhuri, S. and McLaren, J. (2008), Delay and dynamics in labor market adjustment: Simulation  results, Journal of International Economics, 75, issue 1, p. 1‐13.  Baez, J.E. (2011) Civil wars beyond their borders: The human capital and health consequences of hosting  refugees, Journal of Development Economics, Volume 96, Issue 2, Pages 391–408  de  Palma,  A.,  Ben‐Akiva,  Brownstone,  M.  D.,  Holt,  C.,  Magnac,  T.,  McFadden,  D.  Moffatt,  P.  Picard,  N.,  Train, K. Wakker, P. and Walker, J. (2008) Risk, uncertainty and discrete choice models, Marketing Letters,  Vol. 19, No. 3/4, Seventh Tri‐Annual Choice Symposium, pp. 269‐285  Cameron,  S.,  Chaudhuri,  S.  and  MacLaren,  J.  (2007)  Trade  Shocks  and  Labor  Adjustment:  Theory.  NBER  Working Paper No. 13463.   Damm,  A.P.  and  Rosholm,  M.  (2010)  Employment  effects  of  spatial  dispersal  of  refugees,  Review  of  Economics of the Household (2010) 8: 105. doi:10.1007/s11150‐009‐9067‐4  Devictor,  X.  (2016)  Forcibly  Displaced:  Toward  a  Development  Approach  Supporting  Refugees,  the  Internally  Displaced,  and  Their  Hosts,  wired  at  https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/25016/9781464809385.pdf?sequence =2  Echevarria,  J.  and  Gardeazabal,  J.  (2016)  Refugee  gravitation,  Public  Choice,  169:  269.  doi:10.1007/s11127‐016‐0367‐y   Edgeworth,  F.  (1881):  Mathematical  Psychics:  An  Essay  on  the  Application  of  Mathematics  to  the  Moral  Sciences, vol. 10, C.K. Paul and co.  24    Ellsberg,  D.  (1961).  "Risk,  Ambiguity,  and  the  Savage  Axioms". Quarterly  Journal  of  Economics. 75 (4):  643–669  Fisher,  I.  (1892):  “Mathematical  Investigations  in  the  Theory  of  Value  and  Prices,”  Transactions  of  the  Cunnecticut Academy of Sciences and Arts, 9, 1–124.  Kahneman,  D.  (2000). "Evaluation  by  moments,  past  and  future" (PDF).  In  Kahneman,  Daniel;  Tversky,  Amos. Choices, Values and Frames. Cambridge University Press. p. 693.   Kahneman, D., and Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica,  47, 263‐291.  Kreibaum,  M.  (2016)  Their  Suffering,  Our  Burden?  How  Congolese  Refugees  Affect  the  Ugandan  Population, World Development, Volume 78, February 2016, Pages 262–287  McClure, S. M., Ericson, K. M., Laibson, D. I., Loewenstein, G., & Cohen, J. D. (2007). Time Discounting for  Primary Rewards. Journal of Neuroscience, 27(21), 5796‐5804.   McClure,  S.  M.,  Laibson,  D.  I.,  Loewenstein,  G.,  &  Cohen,  J.  D.  (2004).  Separate  Neural  Systems  Value  Immediate and Delayed Monetary Rewards. Science, 306(5695), 503‐507.  Ruiz,  I.  and  Vargas‐Silva,  C.  (2013)  The  Economics  of  Forced  Migration.  The  Journal  Of  Development  Studies Vol. 49 , Iss. 6,2013  Samuelson, P. (1938). "A Note on the Pure Theory of Consumers' Behaviour". Economica. 5 (17): 61–71  Sanfey,  A.  G.,  Loewenstein,  G.,  McClure,  S.  M.,  &  Cohen,  J.  (2006).  Neuroeconomics:  Cross‐  currents  in  research on decision‐making. Trends in Cognitive Sciences, 10(3), 108‐116  Savage, Leonard J. 1954. The Foundations of Statistics. New York, Wiley.  Sarvimäki  Matti,  Uusitalo,  Roope  and  Jantti,  Markus,  (2009), Long‐Term  Effects  of  Forced  Migration,  No  4003, IZA Discussion Papers, Institute for the Study of Labor (IZA).  Tversky,  Amos  and  Daniel  Kahneman,  “Prospect  Theory:  An  Analysis  of  Decisions  under  Risk,”  Econometrica,  1979.  [19]  Von  Neumann,  John  and  Oscar  Morgenstern,  Theory  of  Games  and  Economic  Behavior, Princeton, NJ: Princeton University Press, 1944.  25    Verme,  P.;  Gigliarano,  C.;  Wieser,  C.;  Hedlund,  K.;  Petzoldt,  M.;  Santacroce,  M..  2016. The  Welfare  of  Syrian  Refugees  :  Evidence  from  Jordan  and  Lebanon.  Washington,  DC:  World  Bank.  World  Bank.  https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/23228 License: CC BY 3.0 IGO.”  Verme,  P.  and  Macleod,  E.  (2016)  The  Syrian  Refugee  Crisis  in  the  Medium‐Term:  What  Next?,  wired  at  http://cmimarseille.org/sites/default/files/newsite/library/files/en/What%20next%20for%20the%20Syri an%20Refugee%20Crisis‐%20English.pdf  White, R. and Tadess, B. (2010) The Journal of International Trade & Economic Development , Volume 19,  2010 ‐ Issue 2  Zeager,  L.  A.  and  Bascom,  J.  B.  (1996)  Strategic  Behavior  in  Refugee  Repatriation:  A  Game‐Theoretic  Analysis, the Journal of Conflict Resolution, Vol. 40, No. 3 (Sep., 1996), pp. 460‐485  World  Bank  (2016)  “Yes”  In  My  Backyard?  The  Economics  of  Refugees  and  Their  Social  Dynamics  in  Kakuma, Kenya, Report No: AUS14056, Washington DC.    26