WPS7769 Policy Research Working Paper 7769 Vulnerability to Poverty in Rural Malawi Nancy McCarthy Josh Brubaker Alejandro de la Fuente Poverty and Equity Global Practice Group July 2016 Policy Research Working Paper 7769 Abstract Considerations of risk and vulnerability are key to under- many other studies of rural areas in other countries, much of standing the dynamics of poverty in rural Malawi. This the vulnerability is caused by chronic poverty. Nonetheless, study measures vulnerability to consumption shortfalls and risks, particularly rainfall and loss of off-farm employment, analyzes its sources using a two-period panel of 2,789 house- are also important in explaining why poor households holds, drawn from the 2010 Third Integrated Household remain poor, and why some non-poor households are more Survey and the 2013 Integrated Household Panel Survey. likely to fall into poverty in the next period. Household The results show that in 2010 two-fifths of all households had wealth and agricultural assets can protect households from a chance of at least 40 percent of falling below the poverty falling into poverty and reduce the severity of the fall when line in the future. The results show that many households shocks occur. However, there is little evidence to suggest in rural Malawi are vulnerable to poverty, although, as with that other strategies to reduce vulnerability are effective. 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 make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at adelafuente@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 Vulnerability to Poverty in Rural Malawi  Nancy McCarthy†   Josh Brubaker‡    Alejandro de la Fuente¥  Keywords: Poverty, Vulnerability, Shocks, Agricultural Risks. JEL Codes: I32, I39, O12, O18.  This study has been prepared as a background paper for the World Bank’s report Pathways to Prosperity in Rural Malawi. The  authors would like to thank Alanna Leigh and Emma Phillips at the Global Facility for Disaster Risk Reduction in the World Bank  (GFDRR). The analysis was undertaken with financial support from the European Union (EU) in the framework of the ACP‐EU  Africa Disaster Risk Financing Initiative, managed by GFDRR. The findings, interpretations and conclusions in this paper are  entirely those of the authors. They do not necessarily represent the view of the World Bank Group, its Executive Directors, the  EU or the countries they represent. The EU is not responsible for any use that may be made of the information contained  therein.  † Director at LEAD Analytics (nmccarthy@leadanalyticsinc.com). Corresponding author.  ‡ Research Analyst at LEAD Analytics (jbrubaker@leadanalyticsinc.com)  ¥ Senior Economist in the Poverty and Equity Global Practice at the World Bank (adelafuente@worldbank.org).   1. Introduction    One  of  the  most  pervasive  features  of  poverty  across  rural  households  in  developing  countries  is  their  exposure  to  risk.  Ex  ante,  households  typically  adopt  actions  to  reduce  their  exposure  to  risk,  which  can  translate into choosing strategies that provide low, but relatively more stable, incomes.  Such choices can  lead to persistent poverty. Similarly, since the poor tend to lack adequate access to financial and insurance  mechanisms,  they  often  cope  with  risk  ex  post  by  reducing  consumption  or  selling  productive  assets,  which plunges them further into long‐term poverty (Hoddinot et al. 2008; Carter & Lybbert, 2012; Hansen  et al., 2004).  A better comprehension of the dynamics of poverty in risky environments would be helpful  for  several  reasons.  Assessing  the  likelihood  of  households  falling  into  poverty  in  any  given  place  or  territory  can  help  us  understand  the  processes  underpinning  this  likelihood.  This  would  facilitate  the  design  of  forward‐looking  anti‐poverty  interventions,  including  the  implementation  of  preventive  measures  to  reduce  damages  from  risk  events.  Understanding  such  processes  that  may  lead  to  future  poverty can also improve our knowledge of how to best provide support and relief to people when they  are  faced  with  risk  events,  so  that  they  can  retain  assets  and  avoid  irreversible  damage  while  simultaneously protecting their consumption and incomes against sudden drops.     The  concept  of  vulnerability  is  suitable  for  approaching  the  above  task.   Distinguished  from  risk,  which  refers  to  the  probability  of  events  that  can  damage  welfare  (Dercon,  2001),  vulnerability  can  be  understood as the capacity to manage the realization of such damages.1 This capacity, in turn, determines  how vulnerable individuals or households are to remaining in, or falling into, poverty. In addition to risk,  the likelihood of experiencing poverty may result from more permanent disadvantages within households  or  the  villages  where  those  concerned  reside.  Thus,  some  currently  non‐poor  households  can  be  vulnerable if they are exposed to relatively high risk but have only a modest asset base, have limited access  to informal and formal insurance, and are located in isolated areas with limited opportunities to diversify  income  sources.   Similarly,  many  currently  poor  households  will  also  be  vulnerable,  where  they  too  face  relatively high risks but have very low asset holdings, many dependents, limited to no education, and are  located in isolated communities with little infrastructure and availability of basic services. More formally,  we  will  follow  much  of  the  literature  by  defining  a  household  as  vulnerable  to  poverty  when  the  given  probability  that  it  will  suffer  a  future  welfare  loss  is  below  some  socially  accepted  norm(s)  or  specified  benchmark of wellbeing (i.e., a poverty line) (Chaudhuri et al., 2002; Holzmann, 2001; Christiaensen and  Subbarao,  2004;  Christiaensen  and  Boisvert,  2000;  Pritchett  et  al.,  2000;  Kamanou  and  Morduch,  2002;  Ravallion, 1988).     In rural Malawi, there are good reasons to approach the link between poverty and risk using the concept  of  vulnerability  to  poverty.  An  overwhelming  majority  of  rural  households  are  still  poor,  and  they  accounted for about 90 percent of the total population in poverty in the country in 2013 (NSO, 2014). But  this  type  of  poverty,  as  we  know  from  other  studies  (World  Bank,  2007),  derives  not  only  from  poorly‐ endowed  households  and  communities,  but  also  from  large  fluctuations  in  incomes  due  to  reliance  on  risk‐prone  activities  like  rain‐fed  agriculture.  Smallholders  in  rural  Malawi  are  particularly  vulnerable  to  exogenous  shocks  that  reduce  harvests,  income  and  consumption  levels,  primarily  due  to  very  small  landholdings  and  limited  availability  of  insurance  mechanisms  to  help  households  cope  with  shocks.   Harvested  quantities  of  crops,  livestock  and  fish  are  primarily  affected  by  weather  shocks.  Given  that                                                               1  Risk  is  often  differentiated  from  shocks  (risk  realizations)  to  emphasise  that  risk  can  negatively  impact  on  welfare  through  the  ‘lack of peace of mind’ that being exposed to risk entails and through the adoption of (sub‐optimal) activities to avoid or limit its  impact  in  case  it  occurs).  Shocks,  for  their  part,  can  affect  welfare  given  the  imperfections  of  the  available  mechanisms  to  cope  with them. Most of the time, this paper will use the terms risks and shocks interchangeably to refer to realized risks. This decision  is driven by data constraints which limit the availability of information to realized hazards and responses to them.     2    households’  incomes  in  rural  Malawi  are  still  dominated  by  agricultural  income,  shocks  that  affect  crop  production  also  impact  on  incomes,  as  does  price  volatility.  And,  consumption  is  highly  correlated  with  agricultural income, though informal insurance mechanisms within a community or extended household  may  help  to  smooth  consumption  in  the  face  of  agricultural  production  and  income  shocks.  In  addition,  given  imperfect  labor  and  credit  markets,  household  labor  shocks  including  illness  or  death,  can  affect  production and off‐farm income earnings, and subsequently consumption. A priori, we expect harvested  quantities  to  exhibit  the  greatest  variability,  followed  by  income  and  then  consumption.  In  light  of  this  consideration,  this  paper  is  motivated  by  two  key  questions:  (1)  To  what  extent  is  the  phenomenon  of  vulnerability to consumption and income poverty and low crop production per capita present across rural  households  in  Malawi?  and  (2)  What  are  the  determinants  of  this  vulnerability,  e.g.  the  risks  they  face,  assets  endowments,  and  household  socio‐demographic  characteristics,  particularly  those  expected  to  proxy for risk management and risk coping capacity?    To answer these questions, we construct  measures  of vulnerability to  poor realizations of  maize  harvest  per  capita,  income  per  capita,  and  consumption  per  capita,  following  the  vulnerability  measures  developed in Christiaensen and Subbarao (2005) and Chauduri et al. (2002).  This measure is categorized  as  a  “vulnerability  to  expected  poverty”  (VEP)  measure,  which  is  comprised  of  the  probability  of  falling  below  the  poverty  line  multiplied  by  a  Foster‐Greer‐Thorbecke  (FGT)  measure  of  the  severity  of  the  expected shortfall below the poverty line.  We explicitly consider a number of  different shocks that  may  affect  rural  households,  including  rainfall,  maize  price,  health  and  off‐farm  income  employment  shocks.  We  use  the  poverty  line  developed  by  the  National  Statistical  Office  (NSO,  2012),  which  is  based  on  minimum subsistence requirements for consumption (see forthcoming Malawi Poverty Assessment), and  household level panel data collected by the NSO, in conjunction with the World Bank, covering two time  periods, 2010 and 2013.  We augmented this data set with measures of current period rainfall shocks and  measures  of  long‐term  rainfall  variability  obtained  from  the  National  Oceanic  and  Atmospheric  Administration (NOAA), and data on variance of maize prices obtained from Malawi Agriculture Statistics  Bulletin,  of  the  National  Statistical  Office.   These  additional  data  sources  enable  us  to  rely  on  objective  measures of shocks, such as for rainfall, to capture the temporal variation in rainfall.    Results  show  that  many  households  in  Malawi  are  vulnerable  to  poverty,  though  as  with  many  other  studies  of  rural  areas  in  other  countries,  much  of  vulnerability  is  due  to  chronic  poverty.   Nonetheless,  risks – particularly rainfall and employment shocks – are also important in explaining why poor households  remain  poor, and why some non‐poor  households are more  likely  to fall into poverty in the next period.  The  results  also  underscore  the  importance  of  having  access  to  long‐term  measures  of  variability,  as  opposed to relying on spatial variation as a proxy for temporal risks.  In particular, rainfall patterns in 2013  were  relatively  better  than  generally  observed  over  the  period  1983‐2012.   Using  the  information  from  the  longer‐term  rainfall  data  to  generate  expected  shocks  better  captures  the  number  of  households  vulnerable  to  falling  into  poverty.   Of  the  additional  explanatory  variables  included  in  the  vulnerability  analysis,  both  household  wealth  and  agricultural  asset  indices  are  the  most  important  in  protecting  households from falling into poverty and reducing the severity of the fall when shocks occur.      The paper contributes to the literature in two main ways.  First, the data set includes explicit information  on a number of shocks hypothesized to affect vulnerability, including longer‐term, objective measures of  rainfall variability and current period rainfall shocks. Many previous analyses have limited information on  actual  shocks  faced,  and  as  we  shall  see  below,  the  standard  vulnerability  analyses  without  such  information makes it difficult to disentangle which shocks are more important for explaining vulnerability  using  various  welfare  measures.   Second,  the  paper  uses  a  two‐period  data  set  covering  households  in  rural Malawi; contributing to very sparse evidence on vulnerability in Southern Africa using this particular    3    econometric approach and rich data set.  We also look at four different welfare measures, to distinguish  whether different shocks have different impacts on vulnerability to different welfare outcomes.     The rest of the paper is organized as follows. Section 2 outlines the working definition of vulnerability to  poverty  and  its  main  desirable  properties.  It  then  sets  out  the  measure  and  methods  employed  in  this  paper  to  assess  this  concept.  Section  3  describes  the  available  panel  data  set  to  assess  this  concept  in  Malawi  and  sets  the  context  in  which  this  study  takes  place.  Section  4  presents  the  empirical  strategy  followed  to  establish  the  extent  to  which  the  phenomenon  of  vulnerability  is  present  across  rural  households  in  rural  Malawi.  Section  5  presents  the  incidence  and  correlates  of  vulnerability  to  poverty  obtained for our sample. Section 6 concludes.      2. Literature Review    Various approaches have been proposed to define and obtain explicit measures of vulnerability. Thus far  these  efforts  have  followed  different  paths  –  showing  that  there  is  still  no  definitive  agreement  on  how  to do so. There is however a consensus around the fact that, at the minimum, the concept should be able  to capture that ‘something bad can happen and spell ruin for the household’ (Calvo and Dercon, 2008), at  least  for  some  period  of  time.  Hoddinott  and  Quisumbing  (2003)  define  vulnerability  as  “the  likelihood  that  at  a  given  time  in  the  future,  an  individual  will  have  a  level  of  welfare  below  some  norm  or  benchmark”  (Hoddinott  &  Quisumbing,  2003,  p.  8).  The  likelihood  of  falling  below  a  benchmark  is  a  function  of  both  the  external  risks  faced  by  the  household,  as  well  as  the  ability  of  the  household  to  manage  risks  ex  ante  or  mitigate  negative  impacts  ex  post  (Dercon,  2001;  Alwang,  Siegel,  &  Jørgensen,  2001; de la Fuente, Ortiz‐Juárez, & Rodriguez‐Castelán, 2015; López‐Calva & Ortiz‐Juarez, 2014). Hoddinot  and  Quisumbing  (2003)  also  review  the  three  main  approaches  to  operationalizing  this  definition  in  empirical  settings,  including  (i)  models  predict  the  probability  of  becoming  poor  in  the  future,  mainly  based  on  the  Foster‐Greer‐Thorbecke  family  of  poverty  measures  (Pα)2and  then  estimating  its  expected  value,  known  as  “vulnerability  to  expected  poverty”  (VEP)  measures;  (ii)  prediction  models  that  define  vulnerability as low expected utility (VEU); and (iii) models that assess ex post the extent to which negative  shocks cause a welfare drop (VER).    The  VER  approach  focuses  on  the  ex  post  ability  of  the  household  to  absorb  shocks,  and  is  thus  a  backward‐looking measure that attempts to explain how well households fared in the face of shocks, such  as  the  ability  to  smooth  consumption  (Tesliuc  &  Lindert,  2002).  As  various  authors  have  noted  defining  vulnerability solely in terms of a household’s consumption‐smoothing ability ignores its initial and ending  position  in  the  welfare  distribution  (Dercon,  2002,  2006;  Chaudhuri,  2003;  Christiaensen  and  Subbarao,  2004).  This  can  have  deleterious  consequences  for  analysis.  For  instance,  even  if  income  shocks  led  to  identical consumption losses, poor families may be less able to tolerate the occasioned damage than are  the better‐off, particularly if they are forced well below the poverty line. This differentiated effect would  not be captured.                                                                   2 P  1/ N    i 1,G     z  yi / z   where z is the poverty line, y is the welfare indicator for household i, N is the total  population size, and the sum is taken only on poor households ordered from bottom to top: y1, y2,…yG. Here if α = 0 then P is  equal to the share of the population which is poor, if α = 1 then P is equal to the mean distance that separates the poor  population from the poverty line or in other words the depth of poverty, and if α = 2 then P is a measure that describes the  severity of poverty, meaning that weights are higher as the depth of poverty increases.       4    The  VEU  measures  are  based  on  expected  utility.    Ligon  &  Schecter  (2003)  develop  a  model  that  decomposes  vulnerability  into  expected  poverty,  observed  aggregate  (or  co‐variate)  risk,  observed  idiosyncratic  risk  and  unexplained  risk  captured  by  the  random  error  term.  This  approach  has  strong  theoretical  foundations  and,  within  the  expected  utility  framework,  is  consistent  with  the  Risk  Aversion  axioms,  which  state  that  increased  risk  would  necessarily  increase  expected  poverty.  However,  it  is  not  exempt from some conceptual problems. Given that vulnerability depends on expected welfare, the VEU  measure  will  be  sensitive  to  the  likelihood  and  magnitude  of  the  “good”  outcomes  as  well  as  “bad”  outcomes (i.e. high consumption). Thus, the measure is bound to violate the Focus axiom property, which  requires  concentrating  only  on  those  outcomes  that  are  likely  to  capture  threats  to  future  poverty   (Günther & Maier, 2014).     For  the  above  reasons,  in  the  remainder  of  this  section,  we  focus  on  the  literature  associated  with  VEP,  which  is  the  model  on  which  our  empirical  work  is  drawn.    First,  the  VEP  measure  does  not  require  information  on  households’  risk‐aversion,  which  is  almost  never  available  empirically.  Second,  the  benefits  to  applying  a  utility  weight,  as  in  the  VEU  approach,  to  the  consumption  shortfall  is  unclear  in  terms  of  policy  implications,  particularly  where  people  are  ill‐informed  regarding  how  today’s  behavior  may  affect  future  outcomes  (Christiaensen  &  Subbarao,  2005).    And  finally,  Ligon  &  Shechter  (2004)  performed an extensive analysis on both cross‐section and panel data sets to evaluate a range of VER and  VEP  measures,  and  determined  that  they  performed  quite  similarly,  particularly  where  consumption  is  stationary.  Where the data are collected at relatively short intervals and the prediction concerns a short  time  horizon,  this  assumption  does  not  seem  too  extreme;  however,  the  assumption  of  stationarity  is  more  likely  to  be  violated  when  predictions  of  vulnerability  are  made  further  into  the  future.  In  our  analysis, we focus on predicting vulnerability of falling into poverty in the next period.    The  simplest  measure  of  vulnerability  under  the  VEP  approach  is  the  probability  that  household  consumption  (or  any  other  welfare  indicator  of  interest)  falls  below  some  benchmark,  e.g.  the  poverty  line. A more sophisticated measure proposed by Christiaensen & Subbarao (2005) also takes into account  the expected depth of poverty, as follows:    f (ci ,t 1 )  z   Vit  F ( z ) pi ,t 1 ( z , ci ,t 1 ) dci ,t 1   ct 1 F ( z)   Where  Vit is the measure of vulnerability in the current period,  F ( z ) is the probability that the household  will  fall,  or  remain,  below  the  poverty  line,  z ,  pi ,t 1 ( z, ci ,t 1 )   is  a  measure  of  the  depth  of  poverty,  and  f (ci ,t 1 ) is  the  probability  density  function.  Most  authors  adopt  the  Foster‐Greer‐Thorbecke  family  of  poverty indices (Pα) widely used in poverty assessments, and then estimate their expected value, setting    z  cit  pi ,t 1 ( z , ci ,t 1 )  max  0, ,  where     scales  the  depth  of  a  proportionate  shortfall.    For    1 ,   z   greater deviations from the poverty line are weighted more heavily.   Thus, a household’s vulnerability is  equal to the probability of falling below the poverty line, times the expected value of the shortfall raised  to the power   .    Because the goal of vulnerability analysis is to predict which households are not only poor currently, but  who are susceptible to staying or falling into poverty in the future, the optimal data set would be a panel  with  at  least  three  periods,  which  are  generally  quite  rare,  particularly  for  developing  countries.  In  the    5    absence  of  panel  data,  some  researchers  have  simply  relied  on  cross‐sectional  estimates  alone,  though  Ligon  &  Schecter  (2004)  caution  that  such  results  can  be  quite  biased.   In  other  cases,  researchers  have  used “pseudo‐panel” techniques, where repeated rounds of  cross‐sectional survey data are collapsed at  a supra‐household level where there are repeated observations (Christiaensen & Subbarao, 2005).     A  recurring  theme  in  the  literature  is  the  choice  of  the  poverty  line,  and  the  choice  of  a  probability  threshold on which to categorize household vulnerability.  Due to data constraints, few studies have been  able  to  empirically  test  how  these  two  choices  affect  the  ability  of  estimated  vulnerability  to  capture  realized  poverty  in  future  periods.  Zhang  &  Wan  (2008),  using  three‐period  panel  data  from  China,  estimate  poverty  and  vulnerability  using  different  poverty  lines  for  the  first  two  periods  of  the  panel  to  get  an  estimate  of  vulnerability  with  which  they  then  compare  to  observed  poverty  in  the  third  period.   The authors find that a relatively high poverty line closer to the mean observed income per capita does a  better job at predicting the percent of households that stay in poverty and transition into poverty than a  lower poverty line, as does setting the probability threshold at .5.3      Cruces  et  al.  (2010)  also  discuss  the  sensitivity  of  vulnerability  classification  depending  on  the  threshold  probability.  They  use  two  different  threshold  probabilities,  the  common  “more  likely  than  not”  .5  probability, and the proportion of the population currently classified as poor.  It is difficult to understand  why the authors’ use the proportion currently classified as poor, but it does highlight difference in results,  especially  when  comparing  across  countries.  For  countries  with  high  poverty  rates,  a  relatively  large  fraction  of  non‐poor  households  will  be  considered  vulnerable,  while  in  countries  with  relatively  low  poverty rates, relatively few non‐poor households will be classified as vulnerable.  While these results are  to be expected given the log‐normal distribution, as with the results in Zhang & Wan (2008), the ability of  predicted vulnerability to actually capture vulnerable households may be more difficult in countries with  very high or low poverty rates.  Finally, Jha et al. (2010) have two periods of household data for Tajikistan,  though  they  calculate  the  VEP  vulnerability  measure  using  cross‐sectional  data  in  the  earlier  period  and  assess  how  well  it  predicts  actual  vulnerability  in  the  second  period.    In  their  case,  about  60%  of  households  were  below  the  poverty  line  in  the  first  period,  so  that  the  poverty  line  is  neither  very  high  nor  very  low.   And,  the  predicted  vulnerable  in  the  first  period,  65%,  was  close  to  the  observed  poor  in  the second period, 62%.    Another  point  of  interest  from  the  extant  empirical  literature  is  the  fact  that,  in  most  applications,  the  explanatory  power  of  the  variance  equation  estimates  tends  to  be  quite  low.  For  instance,  in  Jha  et  al.  (2010),  estimated  equations  for  different  variance  measures  have  an  R2  of  around  .05.   This  is  similar  to  results found in Christiaensen & Subbarao (2005), Imai et al. (2011), and Bronfman (2014). Of the papers  reviewed, the greatest explanatory power for the variance equation is found in Bogale (2012), with an R2  of .20.  Limited capacity to explain the variance would indicate either limited heteroskedasticity or omitted  relevant variables, which gives some cause for concern about the use of this method to generate predicted  variance and using this as a measure of risks households face.    In  terms  of  empirical  evidence,  most  studies  find  that  poverty  is  the  most  important  component  of  vulnerability,  then  followed  by  risk  (Chaudhuri,  Jalan,  &  Suryahadi,  2002;  Ligon  &  Schechter,  2003;  Christiaensen & Subbarao, 2005).  Of the factors associated with vulnerability, almost all studies find that                                                               3  From the paper, it appears that the authors only looked at aggregate percentages falling into different categories.  Given that  vulnerability is a probabilistic measure, it would have been instructive to note the proportion of poor households predicted to  remain poor who actually did so, the proportion of non‐poor households predicted to be vulnerable who actually fell below the  poverty line.      6    household  size  has  a  negative  impact  on  per  capita  consumption  or  income  (Christiaensen  &  Subbarao,  2005;  Jha,  Dang,  &  Tashrifov,  2010;  Bronfman,  2014;  Klasen,  Lechtenfeld,  &  Povel,  2015;  Imai,  Gaiha,  &  Thapa, 2015).   Studies that include measures of health shocks also generally find that these do increase  vulnerability,  as  expected  (Abimbola,  Yusuf,  Omonona,  &  Okunmadewa,  2011).  Various  measures  of  wealth  and  education,  on  the  other  hand,  often  reduce  vulnerability,  though  this  is  generally  through  higher  expected  consumption  or  income  per  capita  rather  than  reduced  variance  (Ligon  &  Schechter,  2003;  Christiaensen  &  Subbarao,  2005;  Makoka  &  Kaplan,  2005;  Jadotte,  2010;  Jha,  Dang,  &  Tashrifov,  2010;  Klasen,  Lechtenfeld,  &  Povel,  2015).    Interestingly,  education  increased  vulnerability  in  a  small‐ sample  study  undertaken  in  Ethiopia  by  Bogale  (2012),  and  post‐secondary  education  also  led  to  higher  consumption  variance  in  Vietnam  (Imai,  Gaiha,  &  Kang,  2011).   Another  interesting  finding  is  that  most  studies  that  have  included  a  dummy  for  gender  of  household  head  do  not  find  that  female‐headed  households  are  more  vulnerable  (Christiaensen  &  Boisvert,  2000;  Ribas  &  Machado,  2007),  and  in  some  cases,  are  less  vulnerable  (Bronfman,  2014;  Imai,  Gaiha,  &  Thapa,  2015).    An  exception  is  Klasen,  Lechtenberg  &  Povel  (2015),  who  exploit  a  two‐year  panel  data  set  from  Thailand  and  Vietnam  to  show  that de facto female‐headed households are more vulnerable to consumption poverty than male‐headed  households.    3. Data and Descriptive Statistics  This paper exploits the rural sample of  Malawi’s nationally representative panel data set, which became  available in 2013 via the Integrated Household Panel Survey (IHPS). The Malawi National Statistical Office  conducted the surveys on which our data set is based, with support from the World Bank Living Standards  Measurement Study – Integrated Surveys on Agriculture (LSMS‐ISA) project. The baseline round is from a  subsample  of  3,247  households  interviewed  between  March  and  November  2010  as  part  of  the  Third  Integrated Household Survey (IHS3) 2010/11 survey, which is a nationally representative survey of 12,271  households fielded over 12 months (March 2010–March 2011). The follow‐up round is from the Integrated  Household Panel Survey (IHPS) 2013 survey. The IHPS tracked households and individuals to new locations  when necessary. Hence, the IHS3 panel sample grew from 3,247 households in 2010 to 4,007 households  in  2013  mostly  because  households  split  and  formed  new  households.  The  IHPS  utilized  a  complex  household  sample  design  allowing  for  6  key  domains  of  inference:  the  combination  of  urban  and  rural  areas with the 3 main regions in the country  (North, Central, and  South).   The  data set  contains detailed  information on a rich variety of topics including demographics, education, health, employment, housing,  assets, and agricultural production, as well as self‐reported shocks, their impact and coping responses to  them.     This  paper  uses  an  unbalanced  panel  on  rural  households  only.   This  unbalanced  panel  consists  of  2283  households  in  2010,  which  had  split  into  2789  households  in  2013.  This  characteristic  of  the  data  set  is  viewed  as  strengthening  the  results  since  it  more  accurately  captures  outcomes  for  all  2010  household  members,  as  compared  with  simply  choosing  which  2013  household  matches  the  2010  household  and  ignoring members who have joined different households.     Welfare Measures    This  study  employs  household  total  consumption  per  capita,  food  consumption  per  capita,  income  per  capita,  and  maize  harvest  per  capita  as  the  main  outcome  measures  for  detecting  vulnerability.  Consumption and income capture two different measurements of households’ economic security. Maize  harvest is a particularly critical welfare measure in Malawi because of the importance of maize as a staple  crop in Malawi (Smale, 1995; Ecker & Qaim, Analyzing Nutritional Impacts of Policies: An Empirical Study    7    for  Malawi,  2010;  Oyekale  &  Gedio,  2012),  and  the  strong  link  between  maize  production  and  food  security (World Bank, 2007).  Households’ mean consumption per capita in 2013 was approximately USD  396 while mean income per capita was USD 188.4  As has been amply noted elsewhere, income per capita  figures  are  often  lower  than  consumption  per  capita  figures,  largely  thought  due  to  under‐reporting  of  some  income  sources.  Consumption  is  traditionally  considered  to  be  a  good  indicator  of  the  individuals’  capability  to  achieve  a  certain  living  standard  and  is  usually  better  captured  than  income  in  household  surveys,  but  we  include  income  to  evaluate  whether  different  explanatory  factors  are  associated  with  vulnerability to income poverty. The three variables are related primarily through crop production, since  part  of  income  is  comprised  of  the  value  of  crop  production,  and  part  of  consumption  is  comprised  of  consumption from own production.  The correlation amongst the three ranges from .48 and .57, with the  highest correlation between maize harvest and income per capita.      Well‐being threshold    To identify the poor, we use the 2010 MWK 37,002 consumption per capita per year threshold identified  by the National Statistical Office as the poverty line (NSO, 2012). Their calculation is based on the cost of  a  basket  of  food  that  provides  sufficient  daily  calorie  intake  plus  an  allowance  for  basic  non‐food  needs  (NSO, 2012). Corrected for 132% inflation between 2010 and 2013, the poverty threshold then becomes  2013 MWK 85,845. We apply this same poverty line for both consumption and income.  Because income  per  capita  is  much  lower  than  consumption  per  capita,  this  results  in  far  more  households  being  below  the  poverty  line  when  using  the  income  per  capita  figures  at  the  consumption  poverty  line.   Thus,  we  generate  an  income  poverty  line  that  results  in  the  same  proportion  of  poor  households  as  under  consumption per capita.  For maize harvest, we take the median level of maize harvest across both 2010  and 2013 (100 kg per capita per year) as the “poverty” line.    Table 1 below gives the poverty transitions for rural households between 2010 and 2013.  The percent of  rural households that escaped poverty over the period was greater than households who fell into poverty  for overall consumption, food consumption and income per capita. The maize harvest per capita transition  matrix shows that a relatively similar proportion of households transitioned from above to below median  maize harvests as those who transitioned from below to above median values, as expected.     Table 1. Poverty transitions between 2010 and 2013 for selected welfare indicators              Stay  Become  Become  Stay  Welfare Indicator  Total  non‐poor  non‐poor  poor  poor  Consumption  47.3  19.7  13.2  19.8  100  Food Consumption  43.3  23.4  14.4  18.9  100  Income  48.7  21.5  13.0  16.8  100  Maize Harvest  33.5  17.0  16.4  33.1  100              Source: Authors estimations                                                               4 Because the analysis performed in the paper is at the household, we report descriptive statistics on household‐level variables,  including poverty and vulnerability rates, at the household level.  The poverty and vulnerability rates would be higher if  calculated at the individual level, since households with more members have lower per capita consumption, income and maize  harvests.       8    Note: Table compares types of observed poverty in 2010 and 2013. Estimates account for complex survey design, and are  expressed in percentage terms.    Table  2  provides  descriptive  statistics  for  our  variables  of  interest  for  Malawi  as  a  whole,  as  well  as  the  Northern,  Central  and  Southern  regions.  The  ranking  of  regions  in  terms  of  poverty  differs  if  we  use  consumption  versus  income  per  capita.  In  terms  of  consumption  per  capita,  Central  has  the  highest  consumption  figures,  followed  by  Southern,  with  Northern  quite  a  bit  lower.  Income  per  capita  is  also  highest in Central, but then followed by Northern and then Southern.  The pattern for maize harvest per  capita follows income per capita, with the highest amounts in Central followed by Northern. Households  in  Southern  obtain  approximately  half  the  amount  of  maize  harvest  per  capita  as  Central.   Households’  cropland  holdings  dedicated  to  maize  production  are  also  much  lower  in  Southern,  at  .69  hectares  on  average, versus 1.34 and 1.38 in Northern and Central, respectively.     Shocks    The  precarious  material  conditions  of  most  rural  households  in  Malawi  are  compounded  by  their  high  exposure  to  rainfall,  price,  health  and  off‐farm  employment  shocks.  To  capture  the  effect  of  rainfall  shocks,  we  use  the  absolute  value  of  the  percent  difference  between  flowering  season5  rainfall  in  2012/2013  and  the  long‐term  mean  during  the  flowering  season.  Historical  rainfall  data  were  obtained  from the ARC2 database of the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA).  The absolute  value  is  used  since  values  far  from  the  mean  in  either  direction  are  expected  to  correlate  with  worse  welfare  outcomes.  For  maize  price  shocks,  we  had  to  rely  on  a  shorter  time  period,  2005  –  2013,  using  administrative  data  on  monthly  maize  prices  observed  in  72  markets  across  the  country.  We  use  deviations  in  2012  from  the  mean  price  during  the  lean  season  January‐March,  since  this  is  the  period  prior to the harvest when households are most likely to need to purchase maize. We consider 2012 price  shocks  since  we  expect  previous  season  prices  to  have  an  effect  on  producer  decision‐making  and  well‐ being  outcomes  in  2013  without  being  caused  by  the  weather  shocks  observed  for  2013.  Unlike  rainfall,  where  very  high  and  very  low  realizations  are  of  interest  due  to  their  negative  effects  on  well‐being,  we  construct  the  price  shock  as  the  difference  in  maize  prices  from  the  9‐year  average  where  those  prices  are higher, and set the shock to zero otherwise.  Thus, we are capturing the consumer price shock in the  lean season of 2012, which we expect to reduce consumption, and possibly income (Ecker & Qaim, 2011;  Kaminski, Christiaensen, & Gilbert, 2014).      For  health  and  off‐farm  employment  shocks,  we  relied  on  the  spatial  variation  found  in  the  IHPS  survey  responses.  We proxy for illness shocks in the household by including a dummy for whether a household  member had malaria in the two weeks prior to the interview. Perennial malaria transmission is intense in  Malawi  (Roca‐Feltrer,  et  al.,  2012;  WHO,  2014),  and  can  have  substantial  effects  on  productivity  and  income (Gollin & Zimmermann, 2007; Asenso‐Okyere, Asante, Tarekegn, & Andam, 2009). The household  economic  impact  we  consider  is  whether  the  household  received  income  from  any  off‐farm  formal  or  informal employment (wages, ganyu, or self‐employment) in 2010 and lost access to that income in 2013.  This  loss  of  access  to  off‐farm  income  is  included  as  a  shock  since  off‐farm  employment  represents  diversification of income, which is expected to contribute to a households’ ability to smooth consumption  in periods when other sources of income are constrained (Morduch, 1995).                                                                 5 Flowering season refers to December and the following January. Although the start and end of the rainy season and thus the  flowering season vary from year to year, December and January are traditionally the months when maize and other crops have  been established.    9    From  Table  2,  we  see  that  malaria  and  loss  of  off‐farm  income  were  the  most  prevalent  shocks.  While  households  faced  a  relatively  similar  probability  for  experiencing  the  malaria  shock  across  regions,  they  experienced different probabilities for experiencing the off‐farm income shock, as well as rainfall and price  shocks.  Northern  and  Central  faced  8‐10%  deviations  from  long‐term  mean  rainfall,  whereas  Southern  faced  15%  deviations.  Price  deviations  were  smallest  in  Northern  at  around  7%,  and  higher  in  Southern  and  Central  at  10%  and  11%  respectively.  The  probability  of  an  off‐farm  employment  income  loss  shock  was similar in Central and Southern at 13% and 15% respectively, and highest in Northern at 19%.     Table  2  also  includes  long‐term  measures  of  riskiness  that  are  hypothesized  to  shape  peoples’  expectations ex ante, which may in turn affect their choices of risk management and risk coping strategies.    The coefficient of variation for malaria and employment shocks are spatial variations, whereas those for  maize prices and rainfall are generated from the time series data.  Consistent with information on actual  rainfall shocks realized, households in Southern face higher rainfall variability than households in Central  and Northern. On the other hand, maize price variability is highest in Northern, followed by Southern, and  lowest  in  Central.  The  differences  in  rainfall  and  price  variability  between  regions  are  all  statistically  significant. Households in Northern face greater variability of malaria incidence, followed by Southern and  then Central.  Households in Central face the greatest risks in terms of off‐farm employment income loss,  followed by Northern and Southern with relatively similar and lower levels of risk.      Table 2. Descriptive Statistics                    Malawi  Northern  Central  Southern     Mean  SD  Mean  SD  Mean  SD  Mean  SD  Welfare Measures (2013 values)  HH Consumption (2013 USD/person)  396  316  352  225  403  331  400  321  HH Food Consumption (2013 USD/person)  241  176  228  138  243  174  241  186  HH Gross Income (2013 USD/person)  188  491  174  250  194  376  170  421  HH Maize Harvest (kg/person)  187  562  188  250  254  830  127  159  Shocks (2013 values)  Rainfall shock  0.119  0.080  0.079  0.050  0.096  0.063  0.150  0.087  Maize price shock  0.096  0.097  0.070  0.088  0.107  0.092  0.091  0.101  Malaria shock  0.271  0.445  0.274  0.446  0.277  0.448  0.266  0.442  Employment loss shock  0.145  0.352  0.189  0.392  0.132  0.338  0.147  0.354  Risk Exposure  CoV ‐ Dec‐Jan Rainfall, 1983/84‐2014/15  0.258  0.046  0.239  0.025  0.222  0.024  0.296  0.035  CoV ‐ Jan‐Mar Real Maize Price, 2005‐2013  1.918  0.291  2.423  0.292  1.759  0.188  1.940  0.208  CoV ‐ HH Incidence of Malaria  1.665  0.546  1.845  0.546  1.562  0.407  1.715  0.633  CoV ‐ HH Incidence of off‐farm employment  3.173  1.734  3.161  1.771  3.592  1.562  2.792  1.787  HH characteristics (2010 values)  Adult equivalents in HH  4.28  1.97  4.56  2.26  4.60  2.01  3.92  1.79  HH dependency ratio  1.330  1.022  1.299  1.022  1.346  0.995  1.323  1.046  Age of HH Head  44.1  16.4  45.7  16.4  44.3  16.3  43.6  16.5  HH Head is Female  0.252  0.434  0.189  0.392  0.224  0.417  0.294  0.456  HH Head is Chewa  0.583  0.493  0.034  0.181  0.830  0.376  0.492  0.500  HH Head is Tumbuka  0.070  0.255  0.586  0.493  0.008  0.090  0.001  0.024  HH Head is Muslim  0.160  0.367  0.007  0.086  0.090  0.286  0.261  0.439    10   HH Head is Married  0.678  0.467  0.712  0.453  0.702  0.458  0.647  0.478  HH Wealth and Education Indexa  0.375  0.234  0.456  0.224  0.363  0.223  0.367  0.243  HH Ag Assets and Land Holdings Indexb  0.388  0.204  0.484  0.207  0.431  0.224  0.325  0.161  Community Characteristics (2010 values)  Community infrastructure index  ‐0.099  1.078  ‐0.609  1.006  0.226  1.049  ‐0.271  1.034  Community median slope (%)  4.564  3.761  5.142  3.915  4.009  2.674  4.931  4.446  ln(Access Index)  4.519  1.434  2.439  1.827  5.455  0.957  4.171  0.900  District AEDOs per 1000 farming families  0.433  0.135  0.538  0.173  0.472  0.113  0.372  0.112  Total N. Projects in District  4.385  3.567  4.298  1.148  6.294  4.457  2.663  1.640  Community Land Ownership Gap  1.233  0.640  1.339  0.579  1.489  0.628  0.973  0.557  Notes:   a. Calculations account for complex survey design.  b.  The  following  variables  were  used  to  create  a  household  wealth  index  with  principal  component  analysis:  Furniture  dummy  capturing whether the household had any of (bed, table, chair, chair/couch, coffee table, drawers, or desk), radio dummy, electronic  dummy capturing whether the household had any of (fan, air conditioner, stereo, clock, or solar panel), laundry dummy capturing  whether  the  household  had  any  of  (sewing  machine,  washing  machine,  clothes  iron),  kitchen  dummy  capturing  whether  the  household had any of (kerosene stove, electric/gas stove, refrigerator), a dummy capturing whether the household had any of (TV,  VCR,  computer,  satellite  dish,  or  generator),  cell  phone  dummy,  improved  walls  of  dwelling  dummy,  improved  roof  of  dwelling  dummy,  improved  floor  of  dwelling  dummy,  number  of  rooms  per  capita  in  household  dwelling,  improved  lighting  fuel  usage  dummy,  improved  cooking  fuel  usage  dummy,  electrification  of  dwelling  dummy,  access  to  an  improved  water  source  dummy,  access  to  an  improved  latrine  dummy,  improved  rubbish  removal  usage  dummy,  use  of  insecticide  treated  mosquito  nets  dummy. The index was then normalized, that is, norm_index = ((index ‐ min(index)) / (max(index)‐min(index))). Household average  years of education is the numbers of years of education completed by each individual collapsed to the household mean number of  years  of  education.  This  variable  also  was  normalized. The  wealth  and  education  index  displayed  in  Table  1.4  is  the  sum  of  the  normalized wealth index and the normalized average number of years of education.  c.  The  following  variables  were  used  to  create  an  agricultural  asset  index  with  principal  component  analysis:  Hand  hoe  dummy,  watering  can  dummy,  hand  tool  dummy  capturing  whether  the  household  had  any  of  (slasher,  axe,  sprayer,  panga,  or  sickle),  a  dummy capturing whether the household had any of (tractor, tractor plough, ridger, cultivator, treadle pump, motorized pump, ox  cart,  or  ox  plough),  livestock  facility  dummy  capturing  whether  the  household  had  any  of  (chicken  house,  livestock  kraal,  poultry  kraal,  or  pig  sty),  and  grain  storage  dummy  capturing  whether  the  household  had  any  of  (storage  house,  granary,  or  barn).  The  index  was  then  normalized,  that  is,  norm_index  =  ((index ‐  min(index))  /  (max(index)‐min(index))). Land  holdings  are  the  number  of hectares (ha) that the household “holds.” Plots that the household farmed on and had acquired through being granted by local  leaders, inheritance, bride price, purchase, or leasehold (about 5% of all plots were acquired by means other than these) are said  to be “held.” Any plots that the  household did not farm but received rent for also were counted  as being held. This variable then  was normalized. The agricultural and land index displayed in Table 1.4 was the sum of the normalized agricultural asset index and  the normalized household land holdings.    Overall  households  in  Southern  faced  the  greatest  rainfall  shocks  in  2013.  They  also  face  relatively  high  coefficients  of  variation  in  rainfall  shocks,  indicating  greater  exposure  to  future  rain  shocks.  Households  in  Central  faced  the  greatest  maize  price  and  malaria  shocks  in  2013.    But,  Central  has  relatively  low  coefficients  of  variation  for  rainfall,  maize  price,  and  malaria  shocks,  though  they  also  face  the  highest  variability in off‐farm employment. Households in Northern faced the lowest weather and price shocks in  2013, but also had the highest employment loss shocks and relatively high incidence of malaria. They do  face  relatively  high  risks  of  price  and  malaria  shocks  in  the  future  compared  to  the  other  regions.  To  summarize,  different  regions  face  different  risks,  with  Southern  being  particularly  susceptible  to  rainfall  shocks,  Central  being  relatively  susceptible  to  employment  loss  shocks,  and  Northern  being  historically  most susceptible to price shocks.     Household and community characteristics    In the face of all the perils described above, even if most of our sample households could be regarded as  poor, there are varying degrees of deprivation between them and over time. As captured in the literature    11   review above, the scope and severity of shocks faced by households, together with the available resources  at  home  and  in  communities,  determine  the  extent  of  each  household’s  success  in  responding  to  such  shocks.    Table  2  also  includes  descriptive  statistics  for  the  main  explanatory  variables  employed  in  the  analyses.   Both the IHS3 and IHPS rounds contain information on household socio‐demographic characteristics that  can be used to proxy the consumption smoothing capacity of households, including the size and life‐cycle  of the family according to the age and gender composition of its members; as well as the age, gender, civil  status  and  ethnicity  of  the  household  head.  We  have  also  created  two  indices  of  wealth,  as  detailed  in  footnotes  a  and  b,  Table  2.  The  first  index  includes  measures  of  household  wealth  and  education  levels,  and the second index includes measures of agricultural specific  assets and landholdings.  Higher levels of  wealth,  education,  agricultural  assets  and  landholdings  are  all  expected  to  be  associated  with  higher  welfare outcomes per capita.  The impact on variance measures, however, is ambiguous.  Greater wealth  levels  may  enable  households  to  pursue  production  and  income  strategies  that  are  more  lucrative  but  also more risky.  On the other hand, wealthier households may be more able to finance adoption of risk‐ reducing  activities,  such  as  pursuing  income  diversification  strategies  or  adopting  relatively  costly  sustainable land management activities (Arslan et al., 2015; Asfaw et al., 2015).    We also control for the availability of socioeconomic infrastructure that exists in the community and the  degree of accessibility and slope as proxies for the structures of opportunity that rural households face at  the village level. These variables are included to capture a measure of the community conditions relevant  to households’ economic and social decisions. Higher infrastructure and accessibility scores are expected  to  correlate  with  greater  ease  of  conducting  economic  and  social  activities,  and  thus  lead  to  higher,  and  potentially  more  stable,  welfare  outcomes.  Higher  slope  levels  are  included  to  capture  agricultural  land  that  is  more  susceptible  to  erosion  and  flood  damage,  and  which  may  lead  lower  and  more  variable  harvests,  and  potentially,  lower  and  more  variable  incomes  and  consumption  levels.  We  also  gather  information  on  economic  heterogeneity  by  looking  at  the  difference  in  landholding  size  between  the  poorest and the wealthiest.   On the one hand, heterogeneity can make it more difficult to provide public  goods and cooperation that can shield  farmers from poor outcomes (McCarthy and Kilic, 2015; Asfaw et  al., 2014).  On the other hand, relatively large landholders are also more likely to be in a position to offer  informal insurance, credit or wage labor in the event of idiosyncratic risk realized by poorer households.   We  also  include  the  number  of  AEDOs  per  farming  family  as  a  measure  of  the  degree  of  government  presence  in  the  district  beyond  the  infrastructure  and  accessibility  characteristics  captured  elsewhere.  Finally, we obtained information on the number of donor‐led projects operating within each district, from  the EPIC team based at the FAO.6 Such projects may increase welfare outcomes as well as increase stability  of those outcomes.    4. Empirical Strategy    In conventional poverty analysis, the first thing to do is choose a welfare indicator. Then one computes a  poverty  threshold  to  distinguish  the  poor  from  the  non‐poor.  Classifying  a  person  or  household  as  vulnerable under the expected poverty approach requires extra steps that are not usually taken in poverty  analysis.  The  first  relates  to  the  estimation  of  the  ex‐ante  probability  distribution  of  ex‐post  welfare  outcomes  of  interest.   Once  the  distribution  of  future  welfare  has  been  established,  one  then  needs  to  establish the vulnerability threshold.                                                                 6 More information on the EPIC project can be found at: http://www.fao.org/climatechange/epic/home/en/    12   The distribution of future welfare outcomes    In our analysis, we will consider four different measures of welfare, total consumption, food consumption,  income,  and  maize  harvest,  all  in  per  capita  figures.  These  measures  are  highly,  but  not  perfectly,  correlated,  as  discussed  above.    We  are  particularly  interested  in  evaluating  whether  the  four  shock  variables have different impacts across these welfare outcomes.      To  generate  expected  welfare  levels  under  VEP,  we  employ  the  three‐stage  feasible  generalized  least‐ squares  (FGLS)  estimator  proposed  by  Amemiya  (1978)  to  estimate  a  production  function  where  inputs  can be risk increasing, neutral or decreasing, as developed in Just & Pope (1978).  In terms of consumption,  income and maize harvest per capita, this type of estimation procedure can test the hypothesis of whether  household characteristics, particularly wealth levels, can mitigate risks and lead to lower variance.       Where two time periods of data are available as in our case, the first stage of the estimation is simply the  log  of  welfare  outcome  per  capita  in  the  current  period,  regressed  on  previous  period  household  characteristics, current period shocks, and a potentially heteroskedastic error term, as follows:     ln cijt    1 X ijt 1   2Wijt 1   3 Sijt   5V jt  eijt [5]     Where  ln cijt  is the logged welfare variable of interest, j, for the i‐th household at time t;  X ijt 1 is a vector  of  household  characteristics  not  including  wealth  indices  observed  in  the  preceding  period;  Wijt 1   is  a  vector of wealth indices observed in the preceding period;  S ijt is a vector of idiosyncratic and  co‐variate  shocks observed in the current period;  and  V jt is a vector of community and district level characteristics.   The  error  term,  eijt ,  is  distributed  with  mean  zero  and  variance  of   ijt 2   ,  which,  following  the  FGLS  procedure, is estimated using the error terms from the logged welfare equation to obtain weights to apply  in the third stage as follows:  e 2 ˆijt     1 X ijt   2Wijt   3V jt  uijt   [6]  Letting   represent  the  vector  of  all  included  explanatory  variables,  we  can  write  the  estimates  of  expected consumption and the variance of consumption as follows:  E  ln cijt |   ˆˆ X  1 ijt 1 ˆW  2 ijt 1 ˆ E S    3 ijt ˆ V    5 jt [7]  Var  ln cijt |    ˆ  ˆ X  ˆ W  ˆ V   1 ijt 1 2 ijt 1 3 jt [8]  Note that the expected values of consumption in equation [7] are a function of expected shock variables.    While  it  was  unclear  to  us  how  the  impacts  of  included  shocks  were  handled  in  generating  expected  consumption  levels  in  previous  studies,  given  the  terminology  used  (“predicted”  outcomes),  it  would  appear that many studies actually presented results based on predicted results that included the impacts  of observed shocks themselves.  Had such shocks been unobserved, and thus presumed to be captured in  the  error  term,  the  expectation  would  likely  be  zero.  The  expected  rainfall  and  maize  price  deviation  is  clearly  zero  by  construction  using  long‐term  data.  Off‐farm  employment  and  health  shocks  are  a  bit    13   different.  Expected  off‐farm  employment  and  health  shocks  would  be  zero  if  one  assumes  that  there  is  the  possibility  of  both  positive  and  negative  employment  and  health  shocks,  with  an  expected  value  of  zero.  We  make  this  assumption  in  order  to  treat  the  shock  variables  similarly.  Setting  expected  shocks  equal to zero, gives the following:    E  ln cijt |   ˆˆ X  1 ijt 1 ˆW  2 ijt 1 ˆV   5 jt [9]  Vulnerability threshold (value above which a household is considered vulnerable)    A  recurring  theme  in  the  VEP  literature  is  the  choice  of  a  probability  threshold  on  which  to  categorize  household vulnerability. The choice of the cut‐off probability above which a person or household will be  considered  vulnerable)  has  still  some  degree  of  arbitrariness  in  its  selection  and  does  carry  implications  for the results in the analysis. The literature on the choice of the vulnerability thresholds is limited (Bigman  1996). This selection has been done in two main ways. The most common has been to choose a threshold  at  50%  which  indicates  that  a  household  above  this  threshold  has  a  higher  probability  to  end  up  poor  in  the  next  period  than  not  (Chaudhuri  et  al.  2002;  Tesliuc  and  Lindert  2002;  Cruces  et  al.  2010).  A  second  approach  sets  the  threshold  at  the  poverty  rate  in  the  population.  To  justify  this  approach  Chaudhuri  et  al.  (2002)  argued  that  the  poverty  rate  in  a  population  equals  the  mean  vulnerability  level  in  the  community.     Neither of the two arguments is compelling, but we find the 50% threshold to be particularly odd.  At the  threshold of 50%, whether a household is vulnerable or not is completely driven by expected consumption  per  capita,  and  is  unaffected  by  the  standard  deviation  –  and  thus  the  variability  –  a  household  faces.  In  other  words,  the  50%  probability  occurs  when  the  numerator  in  the  normal  probability  density  function  equals zero, which occurs when the expected consumption equals the poverty line.  But, we believe that  vulnerability  should  also  capture  those  who  are  a  bit  above  the  poverty  line  but  still  subject  to  high  variability.  For  probabilities  less  than  50%,  an  increase  in  risk  increases  the  probability  that  a  household  will  be  classified  as  vulnerable.  However,  setting  the  threshold  above  50%  means  that  as  risk  increases,  fewer households will be classified as vulnerable.  As noted by Ligon and Schecter (2004), this would mean  that  in  countries  with  very  high  poverty  rates,  using  the  Chaudhuri  et  al.  (2002)  approach  would  mean  that  greater  riskiness  would  actually  lead  to  fewer  households  being  classified  as  poor,  which  is  also  problematic.      While the 50% threshold and mean poverty rate threshold are ad hoc, we can do no better than to propose  another  ad  hoc  threshold,  though  one  that  at  least  captures  the  impact  of  greater  riskiness  on  vulnerability. For this analysis, we chose a poverty threshold of 40%. To illustrate the different predictions,  we compare the vulnerability predictions using both thresholds, given in Table 5 below.    5.    Results    5.1 Outcome and Variance FGLS Results    Table  3  presents  the  results  for  second  and  third  stages  of  the  FGLS  regressions  for  each  of  the  four  outcome  variables  of  interest.7    First,  we  note  that  we  have  reasonable  explanatory  power  for  our                                                               7  For space reasons, we only include key explanatory variables of interest in the text; full results can be found in Appendix 1.    14   outcome variables, but in line with most applications in the literature discussed above, we also have very  low  explanatory  power  for  our  variance  estimates.    What  this  means  in  practice  is  that  our  predicted  variance  is  going  to  be  lower  than  the  overall  variance  term,  and  may  well  underestimate  idiosyncratic  variance due to real risks faced by households.  Given our data we can test this in a number of ways.  First,  we ran an alternative specification where we included the shock variables only in the variance equation,  particularly  since  these  variables  are  presumed  to  be  captured  in  the  error  term  in  studies  with  no  or  limited  information  on  actual  shocks.   The  four  shocks  included  here  were  not  statistically  significant  in  this alternative specification for any of the variance estimations.  Furthermore, we also included a number  of other subjective shocks reported by the household, such as losing a member who speaks English, death  in  the  household,  ganyu  wage  shock  (deviations  of  ea‐level  mean  wages  from  district  means),  as  well  as  many  others  and  covering  many  permutations.   None  of  these  variables  were  statistically  significant  in  explaining  the  variance  for  any  of  the  outcome  variables.  To  summarize,  the  actual  variance  is  much  greater  than  our  estimate,  and  is  not  well  explained  either  by  observed  objective  shocks  or  household‐ level subjective shocks.  Some of this is likely measurement error, but we need to be careful in interpreting  the contribution of the predicted idiosyncratic error to overall variance.8      Returning to the estimated equations, we see that the rainfall shock has a significant and negative impact  on both food consumption and total consumption per capita.  Though the coefficient on the rainfall shock  is negative for maize harvest it is not significant.  Instead, the coefficient of variation of rainfall is negative  and  significant.  The  latter  is  consistent  with  numerous  studies  which  have  documented  the  negative  impacts  of  rainfall  risks  on  incentives  to  adopt  improved  practices  and  make  investments  in  cropland  (Horowitz  and  Lichtenberg,  1993;  Dercon,  1996;  Morduch  1990;  Rosenzweig  and  Binswanger,  1993;  Kurosaki  and  Fafchamps,  2000;  Lamb,  2003;  and  Dercon  and  Christiaensen,  2011).   Because  most  of  the  farms  received  relatively  modest  deviations  from  expected  rainfall  in  the  2012‐2013  season,  results  suggest  that  a  strategy  to  pursue  lower  but  more  stable  crop  output  successfully  avoided  lower  maize  harvest per capita. The impact on consumption and food consumption could be related to non‐staple crop  production losses or fewer opportunities to engage as wage labor on others’ farms, particularly since 44%  of households engaged in ganyu wage labor in 2010, and 45% did so in 2013.      The  maize  price  and  malaria/health  shocks  have  the  expected  sign  (i.e.,  negative  impact),  but  no  statistically  significant  impacts  on  any  of  the  outcome  variables  in  this  sample.  However,  households  subjected to high expected incidence of malaria, captured by the spatial coefficient of variation, do have  a  lower  variance  of  total  and  food  consumption  as  well  as  income.    These  results  suggest  that  higher  malaria  risk  induces  households  to  seek  less  risky  income  and  maintain  more  stable  consumption,  but  with no subsequent impact on consumption and income levels. In other words, households are apparently  effective at managing those risks without compromising income and consumption levels.    The off‐farm income loss shock has a significant and negative impact on overall consumption and income,  but has a positive impact on maize harvest per capita. The latter suggests that loss of off‐farm employment  was  productively  re‐directed  on‐farm,  though  not  productive  enough  to  offset  all  of  the  lost  income.   Households facing higher risks of losing  employment  also have lower total and food consumption.  Such  households may try to save more rather than consume, as the impact on income is not significant.      Wealth levels are particularly important in enabling households to absorb shocks and increase production,  income  and  consumption.  Here  we  note  that  we  did  include  interaction  terms  between  the  two  wealth                                                               8  We also ran the FGLS regressions for each region, and also controlled for district fixed‐effects; and again, shocks were not  significant in the variance equations.      15   variables  and  the  shocks,  but  because  none  of  the  interaction  terms  were  significant  and  explanatory  power  dropped,  we  dropped  these  from  the  analysis.  Household  wealth,  which  includes  both  consumer  durables and average education of household adults, has a significant and positive coefficient on all of our  outcome  variables.  Additionally,  it  has  a  significant  and  negative  impact  on  the  variance  of  food  consumption.  The agricultural asset index has a significant and positive impact on maize harvest, income  and  food  consumption,  and  a  negative  impact  on  the  variance  of  maize  harvest,  income  and  total  consumption.  Thus,  measures  of  wealth  allow  households  to  enjoy  both  higher  and  more  stable  production, income and consumption.    16   Table 3. Estimation of well‐being controlling for shocks and interactions      Consumption  Food Consumption  Income  Maize harvest        Variance  Level  Variance  Level  Variance  Level  Variance     Level     Rainfall shock      ‐0.459  **      ‐0.603  ***      ‐0.275        ‐0.476     Shock (2013 values)      (.014)        (.003)        (.358)        (.257)     Maize price shock      ‐0.204        ‐0.275        0.065        ‐0.149         (.237)        (.155)        (.812)        (.604)     Malaria shock      ‐0.013        ‐0.005        ‐0.017        ‐0.062         (.568)        (.831)        (.727)        (.164)     Off‐farm employment loss shock      ‐0.077  **      ‐0.046        ‐0.642  ***      0.114  **      (.011)        (.150)        (.000)        (.019)     CoV ‐ Dec‐Jan Rainfall, 1983/84 ‐ 2014/15   0.379    ‐0.239    0.726    ‐0.829    ‐2.020    ‐0.550    1.466    ‐2.558  **  (.366)    (.673)    (.215)    (.221)    (.286)    (.539)    (.314)    (.047)     Risk Exposure  CoV ‐ Jan‐Mar Real Maize Price, 2005‐2013  0.021    ‐0.060    0.040    ‐0.076    0.043    0.156    ‐0.116    0.202     (.668)    (.300)    (.470)    (.254)    (.845)    (.227)    (.442)    (.128)     CoV ‐ HH Incidence of Malaria  ‐0.036  **  0.018    ‐0.053  ***  ‐0.004    ‐0.193  ***  0.061    ‐0.070    0.031     (.020)    (.430)    (.009)    (.881)    (.005)    (.107)    (.226)    (.577)     CoV ‐ HH Incidence of off‐farm employment  0.004    ‐0.015  *  0.006    ‐0.018  *  ‐0.017    0.000    0.058  **  0.018     (.447)    (.095)    (.466)    (.078)    (.487)    (.999)    (.017)    (.337)      (2010 values)  HH Wealth + Education Index  ‐0.031    1.085  ***  ‐0.143  ***  0.918  ***  ‐0.243    1.646  ***  ‐0.006    1.359  ***  Wealth  (.418)    (.000)    (.003)    (.000)    (.140)    (.000)    (.970)    (.000)     HH Ag Assets + Land Holdings Index  ‐0.100  *  0.097    ‐0.089    0.116  *  ‐0.899  ***  0.440  ***  ‐0.386  *  1.055  ***  (.057)    (.131)    (.119)    (.087)    (.000)    (.000)    (.058)    (.000)                                             Number of observations  2789    2789    2789    2789    2770    2770    2432    2432      R‐squared  0.019    0.277    0.025    0.219    0.02    0.223    0.022    0.226       Note: Table reports coefficients and p‐values in parentheses. Asterisks denote significance levels: * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01.               17    Other co‐variates of interest are captured in the full regression results reported in Annex 1, Table 1. They  capture the lower per capita consumption and income levels for larger households with more dependents  mirrored in most other vulnerability studies.  Female‐headed households do not have lower total or food  consumption  per  capita,  but  do  have  lower  income  per  capita.   Finally,  outside  of  the  wealth  variables,  very few explanatory variables reduce the variance of outcome measures.    5.2 Levels of Vulnerability      Given the above regressions, our next step is to calculate the probability that a household will fall below  the poverty threshold.  Because impacts of shocks on total consumption are similar to food consumption  and  income,  and  because  shocks  had  no  or  a  positive  impact  on  maize  harvest  per  capita,  for  the  remainder of the paper, we will focus on shocks and total consumption per capita.    Table 4 displays the matrices for observed poverty in 2013 versus expected poverty in 2013 at the national  level.  The first scenario (upper matrix) assumes that expected shocks for households are all equal to zero.  Rows give the observed number of households at or above the poverty line in 2013 (non‐poor), and those  falling below the poverty line (poor).  Columns contain the number of households who are expected to be  at or above the poverty line (not vulnerable), and those expected to fall into poverty in 2013 (vulnerable),  given  characteristics  prevailing  in  2010.  To  the  extent  that  households  expect  no  deviations  from  long‐ term averages in terms of the shock variables, just 22.3% of households would be vulnerable, down from  the 33.6% who are actually poor in 2013.  Just 9.4% of the non‐poor are vulnerable, whereas 20.6% of the  poor would expect to transition out of poverty.9    But  while  each  individual  household  may  expect  shocks  to  be  zero  when  looking  just  one  period  ahead,   risk  averse  households  would  still  care  about  their  probability  of  falling  into  poverty,  and  national‐level  policymakers  are  also  more  interested  in  the  likely  incidence  of  poverty  one  year  ahead.  For  instance,  spatially, the rainfall deviation historically averaged about 21% nationally, ranging from 20% in Northern,  18% in Central, and 24% in Southern.  We also note here the difference between average historical rainfall  deviations  versus  the  observed  cross‐section  deviations,  which  averaged  about  12%  nationally,  to  8%  in  Northern,  10%  in  Central,  and  16%  in  Southern.  If  we  had  been  restricted  to  using  the  spatial  variation  observed  for  the  2012/2013  growing  season,  we  would  significantly  underestimate  the  number  of  vulnerable households, since the 2012/2013 season exhibited lower deviations than the historical average  in all regions.                                                                 9   The  vulnerability  ranking  at  the  regional  level  in  our  sample  switches  depending  on  the  shocks  scenario  used.  Under  the  no  shocks scenario, non‐poor households in Northern and Central are particularly vulnerable to becoming poor driven mainly by the  possibility  of  future  employment  shocks.    Though  Southern  does  have  relatively  high  exposure  to  future  rainfall  variability,  households  there  expect  to  be  the  least  vulnerable.   When  using  regional‐level  expected  shocks,  vulnerability  is  still  highest  in  Northern, mirroring the results for households’ expectations, but Southern is now more vulnerable than Central.  This is primarily  due to the fact that rainfall variability is higher in Southern than Central, and households there are more exposed to such shocks  than those in Central.      18   Table 4. Consumption Poverty Matrix under No Shocks      National Expected Poverty in 2013: Expected Shocks=0      Non‐Vulnerable  Vulnerable  Totals  Observed 2013  Non‐poor  57.1  9.4  66.4  Poor  20.6  12.9  33.6    Totals  77.7  22.3  100            Table 4a. Consumption Poverty Matrix under Expected Shocks      National Expected Poverty in 2013: Regional Mean Shocks      Non‐Vulnerable  Vulnerable  Totals  Observed 2013  Non‐poor  45.8  20.6  66.4  Poor  10.5  23.0  33.6    Totals  56.4  43.6  100              Table 4b. Northern Region Consumption Poverty Matrix under Expected Shocks      Northern Region Expected Poverty in 2013: Regional Mean Shocks       Non‐Vulnerable  Vulnerable  Totals  Observed 2013  Non‐poor  35.1  28.3  63.4  Poor  6.4  30.2  36.6    Totals  41.5  58.5  100              Table 4c. Central Region Consumption Poverty Matrix under Expected Shocks      Central Region Expected Poverty in 2013: Regional Mean Shocks      Non‐Vulnerable  Vulnerable  Totals  Observed 2013  Non‐poor  59.1  9.9  68.9  Poor  19.3  11.7  31.1    Totals  78.4  21.6  100              Table 4d. Southern Region Consumption Poverty Matrix under Expected Shocks      Southern Region Expected Poverty in 2013: Regional Mean Shocks      Non‐Vulnerable  Vulnerable  Totals  Observed 2013  Non‐poor  44.6  21.1  65.6  Poor  9.9  24.5  34.4    Totals  54.5  45.6  100  Note: Tables compare observed poverty in 2013 with predicted vulnerability. Estimates are expressed in percentage terms.  Tables  4a‐4d  present  the  national  and  regional  transition  matrices  where  we  set  the  average  annual  rainfall  and  price  shocks  observed  in  the  region  historically,  and  the  malaria  and  formal  employment  shocks  to  the  average  observed  within  the  region  in  2013,10  which  of  course  results  in  much  higher  predicted  vulnerable  households  than  estimates  based  on  expected  shocks.    At  the  national  level,  the  observed poverty rate in 2013 was ~34 percent, whereas the proportion of vulnerable people within the  population  was  estimated  to  be  ~44  percent,  almost  evenly  split  between  poor  households  expected  to                                                               10 This produces conservative estimates of vulnerability since it assumes that all households, irrespective of wealth,  landholdings, etc., would be equally likely to be affected by a shock next year.  In most cases, however, shocks are more likely  to occur for poorer households due to more precarious job opportunities, access to preventative health care, etc.    19   remain  poor,  and  non‐poor  households  that  are  expected  to  fall  into  poverty.  Just  10.5%  of  households  are expected to transition from poverty into non‐poor status.11     Looking  at  the  regions,  we  see  that  percent  of  vulnerable  households  is  highest  in  Northern  at  58.5%,  followed  by  Southern  at  45.6%  and  then  quite  a  bit  lower  in  Central,  at  21.6%.   In  part  this  is  due  to  the  fact  that  households  have  the  lowest  per  capita  consumption,  but  are  exposed  to  both  relatively  high  rainfall  and  job  loss  risks.   Households  in  Southern  are  also  quite  vulnerable,  mainly  due  to  high  rainfall  risks.    Figure 1:  Household Vulnerability to Poverty   Source: Authors calculations    We illustrate the impact that shocks have on vulnerability at the national level in Figure 1.  Figure 1 shows  the  change  in  percentage  of  households  who  are  vulnerable  to  consumption  poverty  when  considering  only  structural  household  characteristics  versus  including  probability  of  experiencing  the  historical  average  shocks.  In  terms  of  vulnerability  to  consumption  poverty,  22  percent  of  households  in  Malawi  were  expected  to  be  vulnerable  when  considering  only  structural  household  characteristics  such  as  low  wealth  and  education  levels,  small  land  holdings,  and  large  family  sizes.  When  accounting  for  the  effect  of expected shocks, 44 percent of households were expected to be vulnerable to consumption poverty.    To  highlight  the  distribution  of  expected  shortfalls  with  shocks,  Figure  2  summarizes  the  percentage  shortfall  experienced  by  households  whose  consumption  would  fall  below  the  poverty  line  under  expected shocks.  While the average shortfall is just under 14%, the distribution ranges from 2.5% to over  30%, with an average loss of 28.1% for the quartile facing the largest losses.                                                                 11  Using income per capita, and to a lesser extent maize per capita, the results suggest that the percent of vulnerable households  is greater than those currently poor.  The discrepancy is mainly due to the fact that the chosen poverty line is quite a bit below  average consumption per capita, whereas it is much higher than observed income per capita.  In the case of income per capita,  very  few  poor  households  are  predicted  to  move  below  the  poverty  line,  whereas  many  non‐poor  households  are  predicted  to  fall into poverty, and vice‐versa for consumption.  Thus, the choice of a poverty line can be quite critical in determining vulnerable  vs. currently poor households.      20   Figure 2: Consumption Shortfall for Households below the Poverty Line by Wealth Quartile  Source: Authors calculations    The expected shortfall is only negative for those households with a probability of remaining or falling into  poverty  of  50%  or  greater.   Households  with  a  probability  of  falling  into  poverty  in  the  range  [40,50),  of  course  have  expected  consumption  levels  just  above  the  poverty  line.  In  particular,  households  with  a  probability of falling into poverty in that range, the average consumption per capita is just 7.1% above the  poverty  line.   These  figures  highlight  the  difference  between  using  a  50%  probability  threshold  versus  a  40%  vulnerability  threshold.  Table  5  below  highlights  the  difference  between  the  different  probability  thresholds.      Table 5. Consumption Shortfall by Probability of Poverty and Region  Median % difference from  Mean % difference from  Number    poverty line   poverty line   of HH  A. Households with ≥ 50% probability of being poor  Northern  ‐15.4  ‐16.6  237  Central  ‐8.7  ‐10.5  167  Southern  ‐11.0  ‐12.5  286  Malawi  ‐11.8  ‐13.4  690  B. Households with ≥ 40% and <50% probability of being poor  Northern  5.0  5.5  98  Central  8.1  8.1  230  Southern  7.1  7.3  199  Malawi  7.1  7.3  527  C. Households with ≥ 40% probability of being poor  Northern  ‐7.8  ‐10.1  335  Central  2.5  0.3  397  Southern  ‐3.1  ‐4.4  485  Malawi  ‐2.4  ‐4.4  1217  Source: Authors calculations    21     Section  A  of  Table  5  describes  consumption  shortfall  for  households  who  are  vulnerable  with  a  50%  threshold, Section B describes the additional households that are vulnerable when we lower the threshold  to 40%, and Section C describes consumption shortfall for all households that are vulnerable with a 40%  threshold.  Using  the  50%  threshold,  we  by  definition  restrict  to  households  whose  expected  level  of  consumption  is  below  the  poverty  line.  Thus,  all  households  included  in  Section  A  experience  a  consumption shortfall, and the levels of shortfall are relatively large. The households in Section B all have  expected  consumption  above  the  poverty  line,  and  thus  do  not  experience  ‘shortfall.’  However,  the  percent above the poverty line in Section B is modest compared to the percent below the poverty line in  Section  A,  except  for  households  in  Central  where  the  difference  between  Section  A  and  Section  B  is  relatively small. When we combine the households from Sections A and B to create Section C, we see that  the average shortfall is much smaller under the 40% threshold, and that the average gap is even positive.    6. Conclusions    Considerations  of  risk  and  vulnerability  are  critical  to  understanding  the  dynamics  of  poverty  in  Malawi,  where the majority of rural households are poor rain‐fed farmers. This study assessed the vulnerability to  consumption shortfalls of rural households in Malawi using a two‐period panel, drawn from the 2010 IHS3  and 2013 IHPS.    The results show that many households in Malawi are vulnerable to poverty, though as with many other  studies  of  rural  areas  in  other  countries,  much  of  vulnerability  is  due  to  chronic  poverty.  In  terms  of  empirical  evidence,  most  studies  find  that  poverty  is  the  most  important  component  of  vulnerability.  Nonetheless,  risks  –  particularly  rainfall  and  loss  of  off‐farm  employment  shocks  –  are  also  important  in  explaining why poor households remain poor, and why some non‐poor households are more likely to fall  into poverty in the next period.      The calculation of expected shocks matters quite a bit in the assessment of vulnerability.  Setting all shocks  equal to zero results in much lower vulnerability rates.  But this is unrealistic. In any given year, across the  country or each region, the expected value of a shock is not zero, since some households will indeed face  a shock while others do not.  Thus, we constructed expected welfare outcomes by setting the shocks equal  to  the  regional  annual  average  rainfall  and  price  shocks  observed  from  historical  rainfall  data,  and  to  regional level average malaria and employment shocks.  While fewer households expect to be vulnerable  next  period  than  were  poor  in  2013,  overall  the  government  should  expect  more  households  to  be  vulnerable  than  observed  poor  in  2013.  The  empirical  analysis  confirmed  that  a  sizable  number  of  rural  households  were  vulnerable  to  poverty in  Malawi  in  2010  due  to the  potential  realization  of  risks  (the  occurrence of shocks) between 2012 and 2013. The latter results primarily because both rainfall and price  shocks were relatively low in 2013 versus their long‐term historical average, as well as the importance of  off‐farm employment shocks on consumption per capita.      Of  the  variables  included  in  the  welfare  outcome  and  variance  equations,  both  household  wealth  and  agricultural  asset  indices  are  the  most  important  in  protecting  households  from  falling  into  poverty  and  reducing  the  severity  of  the  fall  when  shocks  occur.  However,  in  country  contexts  similar  to  Malawi's where risk mitigation mechanisms are limited, shocks can force many households into poverty.  In  short,  we  found  broad  similarities  between  vulnerable  and  poor  households  in  terms  of  explanatory  characteristics.  In  both  cases,  vulnerable  households  are  characterized  by  large  families  with  high  dependency  ratios,  and  limited  household  wealth  and  agricultural  assets,  and  located  in  more  isolated  communities  with  poorly  developed  socioeconomic  infrastructure.  While  household  wealth  can  be  used    22   to  hedge  against  risk  and  thus  help  to  avoid  falling  into  poverty  when  external  conditions  deteriorate,  there are apparently few other mechanisms for households to rely on when shocks occur.    Most of the variance we observe in the error terms is due to unobserved idiosyncratic risk and unexplained  error. A main concern with the analysis is the limited predictive power in the variance equation, and thus  drawing  conclusions  about  the  contribution  of  unobserved  risks  households  face  in  our  sample.  Unlike  many  other  studies,  we  do  have  a  fair  amount  of  information  on  shocks  actually  faced  by  households,  both  from  objective  data  and  subjective  assessments.  The  aggregate  impact  of  observed  risks  has  a  substantial  impact  on  vulnerability,  nearly  doubling  the  number  of  households  considered  vulnerable  versus those expected to be poor based on structural household characteristics.        23   References       Échevin,  D.  (2014).  Characterising  Vulnerability  to  Poverty  in  Rural  Haiti:  A  Multilevel  Decomposition  Approach. Journal of Agricultural Economics , 65 (1), 131‐150.  Abimbola,  O.  A., Yusuf, S.  A., Omonona, B.  T., & Okunmadewa,  F.  Y.  (2011). Vulnerability Profile of  Rural  Households in South West Nigeria. Journal of Agricultural Science , 3 (1), 128‐139.  Alwang, J., Siegel, P. B., & Jørgensen, S. L. (2001). Vulnerability: A View From Different Disciplines. Human  Development Network, Social Protection Unit. Washington, DC: World Bank.  Asenso‐Okyere,  K.,  Asante,  F.  A.,  Tarekegn,  J.,  &  Andam,  K.  S.  (2009).  The  Linkages  between  Agriculture  and  Malaria:  Issues  for  Policy,  Research,  and  Capacity  Strengthening.  Washington,  DC:  International  Food Policy Research Institute.  Barrett, C. B., Marenya, P. P., McPeak, J., Minten, B., Murithi, F., Oluoch‐Kosura, W., et al. (2006). Welfare  Dynamics in Rural Kenya and Madagascar. Journal of Development Studies , 42 (2), 248‐277.  Bérgolo,  M.,  Cruces,  G.,  &  Ham,  A.  (2012).  Assessing  the  Predictive  Power  of  Vulnerability  Measures:  Evidence from Panel Data for Argentina and Chile. Documento de Trabajo, CEDLAS.  Bogale,  A.  (2012).  Vulnerability  of  smallholder  rural  households  to  food  insecurity  in  Eastern  Ethiopia.  Food Security , 4, 581‐591.  Bourguignon, F., Goh, C.‐c., & Kim, D. I. (2004). Estimating individual vulnerability to poverty with pseudo‐ panel data. Washington, DC: World Bank.  Bronfman,  J.  (2014).  Measuring  Vulnerability  to  Poverty  in  Chile  Using  the  National  Socio  Economic  Characterization Panel Survey for 1996, 2001, 2006. Munich, Germany: MPRA Paper 62689.  Capaldo,  J.,  Karfakis,  P.,  Knowles,  M.,  &  Smulders,  M.  (2010).  A  model  of  vulnerability  to  food  insecurity.  Agricultural  Development Economics Division. Rome, Italy:  Food and Agriculture Organization of the  United Nations.  Carraro, A., & Romano, D. (2015). Price Shocks, Vulnerability and Food and Nutrition Security among Rural  and  Urban  Households  in  Tanzania.  4th  AIEAA  Conference  ‐  Innovation,  productivity  and  growth:  towards  sustainable  agri‐food  production.  Ancona,  Italy:  Associazione  Italiana  di  Economia  Agraria  e  Applicata (AIEAA).  Chang,  J.‐H.  (1981).  Corn  Yield  in  Relation  to  Photoperiod,  Night  Temperature,  and  Solar  Radiation.  Agricultural Meterorology , 24, 253‐262.  Chaudhuri,  S.,  Jalan,  J.,  &  Suryahadi,  A.  (2002).  Assessing  Household  Vulnerability  to  Poverty  from  Cross‐ sectional Data: A Methodology and Estimates from Indonesia. Discussion Paper # 0102‐52, Columbia  University, Department of Economics, New York, NY.    24   Christiaensen, L. J., & Subbarao, K. (2005). Towards an Understanding of Household Vulnerability in Rural  Kenya. Journal of African Economies , 14 (4), 520‐558.  Christiaensen, L., & Boisvert, R. (2000).  On Measuring Household  Food Vulnerability: Case Evidence from  Northern Mali. WP 2000‐05, Cornell University, Department of Applied Economics and Management,  Ithaca, NY.  Cruces, G., Gasparini, L., Bérgolo, M., & Ham, A. (2010). Vulnerability to Poverty in Latin America. La Plata,  Argentina: Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales.  Dang, H.‐A. H., & Lanjouw, P. F. (2014). Welfare Dynamics Measurement: Two Definitions of a Vulnerability  Line and Their Empirical Application. Washington, DC: The World Bank: Development Research Group:  Poverty and Inequality Team.  de  la  Fuente,  A.,  Ortiz‐Juárez,  E.,  &  Rodriguez‐Castelán,  C.  (2015).  Living  on  the  Edge:  Vulnerability  to  Poverty and Public Transfers in Mexico. Policy Research Working Paper 7165. Poverty Global Practice  Group. Washington, DC: World Bank.  Dercon, S. (2001). Assessing vulnerability. Oxford University, Department of Economics. Publication of the  Jesus College and CSAE.  Deressa,  T.  T.,  Hassan,  R.  M.,  Ringler,  C.,  Alemu,  T.,  &  Yesuf,  M.  (2009).  Determinants  of  farmers'  choice  of adaptation methods to climate change in the Nile Basin of Ethiopia. Global Environmental Change  , 19, 248‐255.  Ecker,  O.,  &  Qaim,  M.  (2010).  Analyzing  Nutritional  Impacts  of  Policies:  An  Empirical  Study  for  Malawi.  Development Strategy and Governance Division. 2010: IFPRI.  Ecker,  O.,  &  Qaim,  M.  (2011).  Analyzing  Nutritional  Impacts  of  Policies:  An  Empirical  Study  for  Malawi.  World Development , 39 (3), 412‐428.  Günther, I., & Maier, J. (2014). Poverty, Vulnerability, and Reference‐Dependent Utility. Review of Income  and Wealth , 60 (1), 155‐181.  Gaiha, R., & Imai, K. (2008). Measuring vulnerability and pvoerty estimates for rural India. UNU‐WIDER.  Garrett,  J.  L.,  &  Ruel,  M.  T.  (1999).  Are  Determinants  of  Rural  and  Urban  Food  Security  and  Nutritional  Status Different? Some Insights from Mozambique. World Development , 27 (11), 1955‐1975.  Gollin,  D.,  &  Zimmermann,  C.  (2007).  Malaria:  DIsease  Impacts  and  Long‐Run  Income  DIfferences.  Bonn,  Germany: Institute for the Study of Labor (IZA).  Hoddinott,  J.,  &  Quisumbing,  A.  (2003).  Methods  for  Microeconometric  Risk  and  Vulnerability  Assessments. Human Development Network, Social Protection Unit. Washington, DC: World Bank.  Imai, K. S., Gaiha, R., & Kang, W. (2011). Vulnerability and poverty dynamics in Vietnam. Applied Economics  , 43 (25), 3603‐3618.    25   Imai,  K.,  Gaiha,  R.,  &  Thapa,  G.  (2015).  Does  non‐farm  sector  employment  reduce  rural  poverty  and  vulnerability? Evidence from Vietnam and India. Journal of Asian Economics , 36, 47‐61.  Jadotte, E. (2010). Vulnerability to Poverty: A microeconometric Approach and Application to the Republic  of Haiti. Autonomous University of Barcelona, Department of Applied Economics , Barcelona, Spain.  Jalan, J., & Ravallion, M. (1998). Determinants of transient and chronic poverty; evidence from rural China.  Development Research Group. Washington, DC: World Bank.  Jha, R., Dang, T., & Tashrifov, Y. (2010). Economic vulnerability and poverty in Tajikistan. Economic Change  and Restructuring , 43, 95‐112.  Kaminski,  J.,  Christiaensen,  L.,  &  Gilbert,  C.  L.  (2014).  The  End  of  Seasonality?  New  Insights  from  Sub‐ Saharan Africa. Washington, DC: The World Bank.  Klasen, S., Lechtenfeld, T., & Povel, F. (2015). A Feminization of Vulnerability? Female Headship, Poverty,  and Vulnerability in Thailand and Vietnam. World Development , 71, 36‐53.  Kruy,  N.,  Kim,  D.,  &  Kakinaka,  M.  (2010).  Poverty  and  Vulnerability:  An  Examination  of  Chronic  and  Transient Poverty in Cambodia. Interantional Area Studies Review , 13 (4), 3‐23.  Ligon,  E.,  &  Schechter,  L.  (2004).  Evaluating  Different  Approaches  to  Estimating  Vulnerability.  Human  Development Network, Social Protection Unit. Washington, DC: World Bank.  Ligon, E., & Schechter, L. (2003). Measuring Vulnerability. The Economic Journal , 113, C95‐C102.  López‐Calva, L. F., & Ortiz‐Juarez, E. (2014). A vulnerability approach to the definition of the middle class.  The Journal of Economic Inequality , 12, 23‐47.  Makoka, D.,  & Kaplan,  M.  (2005). Poverty and Vulnerability ‐ An Interdisciplinary Approach.  MPRA Paper  No. 6964, University of Bonn, Centre for Development Research, Munich, Germany.  Melgar‐Quinonez, H. R., Zubieta, A. C., MkNelly, B., Nteziyaremye, A., Gerardo, M. F., & Dunford, C. (2006).  Household  Food  Insecurity  and  Food  Expenditure  in  Bolivia,  Burkina  Faso,  and  the  Philippines.  The  Journal of Nutrition , 136 (5), 1431S‐1437S.  Morduch,  J.  (1995).  Income  Smoothing  and  Consumption  Smoothing.  Journal  of  Economic  Perspectives  ,  9 (3), 103‐114.  Nicholson,  S.  E.,  Klotter,  D.,  &  Chavula,  G.  (2014).  A  detailed  rainfall  climatology  for  Malawi,  Southern  Africa. International Journal of Climatology , 34, 315‐325.  NSO.  (2014).  Integrated  Household  Panel  Survey  2010‐2013:  Household  Socio‐Economic  Characteristics  Report. Zomba, Malawi: National Statistical Office.  NSO.  (2012).  Integrated  Household  Survey  2010‐2011  Household  Socio‐Economic  Characteristics  Report.  Zomba, Malawi: National Statistics Office.    26   Oyekale, A. S., & Gedio, K. E. (2012). Rural households' vulnerability to climate‐related income shocks and  adaptation  options  in  central  Malawi.  Journal  of  Food,  Agriculture  &  Environment  ,  10  (3&4),  1505‐ 1510.  Ribas,  R.,  &  Machado,  A.  (2007).  Distinguishing  Chronic  Poverty  from  Transient  Poverty  in  Brazil:  Developing a Model for Pseudo‐Panel Data. United Nations Development Programme. Brasilia, Brazil:  International Poverty Center.  Roca‐Feltrer,  A.,  Kwizombe,  C.  J.,  Sanjoaquin,  M.  A.,  Sesay,  S.  S.,  Faragher,  B.,  Harrison,  J.,  et  al.  (2012).  Lack of Decline in Childhood Malaria, Malawi, 2001‐2010. Emerging Infectious Diseases , 18 (2), 272‐ 278.  Rowhani, P., Lobell, D. B., Linderman, M., & Ramankutty, N. (2011). Climate variability and crop production  in Tanzania. Agricultural and Forest Meterorology , 151, 449‐460.  Smale,  M.  (1995).  "Maize  is  Life":  Malawi's  Delayed  Green  Revolution.  World  Development  ,  23  (5),  819‐ 831.  Tesliuc, E. D., & Lindert, K. (2002). Vulnerability: A Quantitative and Qualitative Assessment. Washington,  DC: World Bank.  Wheeler, T. R., Craufurd, P. Q., Ellis, R. H., Porter, J. R., & Prasad, P. V. (2000). Temperature variability and  the yield of annual crops. Agriculture, Ecosystems and Environment , 82, 159‐167.  WHO. (2014). World Malaria Report 2014. Geneva, Switzerland: World Health Organization.  World  Bank.  (2007).  Malawi  Poverty  and  Vulnerability  Assessment:  Investing  in  Our  Future.  Poverty  Reduction and Economic Management 1, Africa Region. Washington, DC: World Bank.  Zhang, Y., & Wan, G. (2008). Can we predict vulnerability to poverty? UNU‐WIDER.      27   Annex 1 Table 1. Estimation of well‐being controlling for shocks                                Consumption  Food Consumption  Income  Maize harvest        Variance  Level  Variance  Level  Variance  Level  Variance   Level     Rainfall shock      ‐0.459  **      ‐0.60  ***      ‐0.275        ‐0.476    Shock (2013 values)        (.014)        (.003)        (.358)        (.257)    Maize price shock      ‐0.204        ‐0.275        0.065        ‐0.149          (.237)        (.155)        (.812)        (.604)    Health shock (malaria)      ‐0.013        ‐0.005        ‐0.017        ‐0.062          (.568)        (.831)        (.727)        (.164)    Employment shock      ‐0.077  **      ‐0.046        ‐0.642  ***      0.114  **         (.011)        (.150)        (.000)        (.019)    CoV, Historical Rainfall Shock  0.379    ‐0.239    0.726    ‐0.829    ‐2.020    ‐0.550    1.466    ‐2.558  **  Risk (time‐invariant)  (.366)    (.673)    (.215)    (.221)    (.286)    (.539)    (.314)    (.047)    CoV, Historical Maize Price Shock  0.021    ‐0.060    0.040    ‐0.076    0.043    0.156    ‐0.116    0.202    (.668)    (.300)    (.470)    (.254)    (.845)    (.227)    (.442)    (.128)    CoV, Health Shock (malaria)  ‐0.036  **  0.018    ‐0.053  ***  ‐0.004    ‐0.193  ***  0.061    ‐0.070    0.031    (.020)    (.430)    (.009)    (.881)    (.005)    (.107)    (.226)    (.577)    CoV, Employment Shock  0.004    ‐0.015  *  0.006    ‐0.018  *  ‐0.017    0.000    0.058  **  0.018    (.447)    (.095)    (.466)    (.078)    (.487)    (.999)    (.017)    (.337)    Adult equivalents in household  0.011  **  ‐0.061  ***  0.008    ‐0.059  ***  0.035    ‐0.054  ***  ‐0.014    ‐0.134  ***  (.045)    (.000)    (.188)    (.000)    (.185)    (.000)    (.482)    (.000)    Dependency ratio   ‐0.002    ‐0.057  ***  ‐0.010    ‐0.050  ***  ‐0.084  *  ‐0.034    ‐0.011    0.009    (age < 15 or > 60) : (age 15‐60)  (.813)    (.000)    (.414)    (.000)    (.069)    (.170)    (.746)    (.637)    Demographics (2010 values)  ln(Head of Household Age)  0.045    0.211  ***  0.042    0.223  ***  ‐0.149    ‐0.008    ‐0.011    0.283  ***  (.156)    (.000)    (.245)    (.000)    (.321)    (.901)    (.931)    (.000)    Head of Household: Female  0.029    ‐0.018    0.035    ‐0.034    0.013    ‐0.248  ***  0.105    ‐0.085    (.321)    (.620)    (.332)    (.361)    (.940)    (.002)    (.408)    (.231)    Head of Household: Chewa  ‐0.049  *  0.038    ‐0.082  **  0.059    0.020    ‐0.025    ‐0.078    ‐0.067    (.062)    (.261)    (.015)    (.111)    (.834)    (.659)    (.404)    (.291)    Head of Household: Tumbuka  0.011    0.197  ***  0.008    0.181  ***  ‐0.023    0.261  **  0.099    0.189    (.731)    (.001)    (.853)    (.002)    (.890)    (.014)    (.388)    (.187)    Head of Household: Muslim  ‐0.008    ‐0.151  ***  0.011    ‐0.182  ***  0.410  **  ‐0.312  ***  0.152    ‐0.199  **  (.821)    (.001)    (.794)    (.001)    (.010)    (.000)    (.249)    (.042)    Head of Household: Married  ‐0.028    0.004    ‐0.011    ‐0.005    ‐0.239    ‐0.035    ‐0.154  *  0.065    (.260)    (.914)    (.734)    (.881)    (.103)    (.640)    (.096)    (.274)      28   Annex 1 Table 1. Estimation of well‐being controlling for shocks (continued)                            Consumption  Food Consumption  Income  Maize harvest        Variance  Level  Variance  Level  Variance  Level  Variance    Level     (2010 values)  Normalized HH Wealth  ‐0.031    1.085  ***  ‐0.143  ***  0.918  ***  ‐0.243    1.646  ***  ‐0.006    1.359  ***  Wealth  Index  (.418)    (.000)    (.003)    (.000)    (.140)    (.000)    (.970)    (.000)    Normalized Ag Wealth  ‐0.100  *  0.097    ‐0.089    0.116  *  ‐0.899  ***  0.440  ***  ‐0.386  *  1.055  ***  Index  (.057)    (.131)    (.119)    (.087)    (.000)    (.000)    (.058)    (.000)    Community Infrastructure  ‐0.012    ‐0.006    ‐0.004    ‐0.006    0.008    ‐0.053  **  0.040    ‐0.051  *  Index  (.187)    (.678)    (.751)    (.733)    (.868)    (.026)    (.267)    (.084)    Community median slope  ‐0.001    ‐0.001    ‐0.002    0.000    ‐0.002    0.001    ‐0.002    0.017  **  Community Characteristics  (%)  (.657)    (.776)    (.473)    (.994)    (.882)    (.860)    (.799)    (.012)    ln(Access Index)  0.006    0.035  ***  0.014  **  0.033  ***  0.088  ***  0.065  ***  0.026    0.013    (.292)    (.000)    (.043)    (.000)    (.001)    (.000)    (.258)    (.707)    District Ag Extension  0.132    0.105    0.197  *  0.135    0.201    0.687  ***  0.271    0.065    Development Officers /  (.102)    (.455)    (.054)    (.394)    (.556)    (.004)    (.423)    (.828)    1000 farming families  Total N. Projects in District  0.002    0.001    0.002    0.001    0.006    ‐0.016  **  ‐0.010    0.005    (.541)    (.755)    (.712)    (.843)    (.775)    (.027)    (.433)    (.626)    Community Difference  0.023    0.031    0.023    0.014    ‐0.009    ‐0.001    0.098  *  0.060    Between 10th & 90th Land  (.218)    (.184)    (.221)    (.575)    (.903)    (.980)    (.057)    (.238)    Owned  Northern region  ‐0.097  **  ‐0.290  ***  ‐0.127  **  ‐0.209  ***  0.346    ‐0.384  ***  0.332  *  ‐0.562  ***              (.030)    (.000)    (.027)    (.010)    (.162)    (.008)    (.082)    (.002)    Central region  0.028    ‐0.089    0.039    ‐0.124  *  ‐0.042    0.064    0.359  **  0.158    (.479)    (.146)    (.425)    (.087)    (.820)    (.537)    (.050)    (.234)      Constant  ‐0.030    10.868  ***  ‐0.062    10.634  ***  2.502  ***  9.333  ***  0.544    3.174  ***  (.861)    (.000)    (.794)    (.000)    (.004)    (.000)    (.371)    (.000)                                             Observations  2789    2789    2789    2789    2770    2770    2432    2432      R‐squared  0.019    0.277    0.025    0.219    0.02    0.223    0.022    0.226      Note: Table reports coefficients and p‐values in parentheses. Asterisks denote significance levels: * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01.                 29   Annex 1 Table 2. Estimation of Consumption controlling for shocks at the regional level              Northern    Central  Southern        Variance  Level  Variance  Level  Variance  Level  Rainfall shock        ‐0.967           0.44           ‐0.855  ***  Shock (2013 values)          (.218)          (.192)          (.006)    Maize price shock        ‐0.319          ‐0.232          0.079            (.627)          (.405)          (.804)    Health shock (malaria)        ‐0.042          ‐0.028          0.012            (.354)          (.495)          (.723)    Employment shock        ‐0.006          ‐0.151  ***        ‐0.039             (.886)           (.001)           (.436)     CoV, Historical Rainfall Shock  2.577  *  0.293    ‐1.669  *  ‐0.168    0.656     1.108    Risk (time‐invariant)  (.055)     (.917)    (.055)     (.845)    (.440)     (.214)    CoV, Historical Maize Price Shock  0.039     ‐0.005    0.105     0.110    ‐0.066     ‐0.022    (.560)     (.986)    (.243)     (.141)    (.496)     (.843)    CoV, Health Shock (malaria)  ‐0.019     ‐0.076    ‐0.062     0.065    ‐0.023     0.062  **  (.395)     (.168)    (.148)     (.103)    (.317)     (.039)    CoV, Employment Shock  ‐0.005     ‐0.021    0.01     0.012    ‐0.002     ‐0.041  ***  (.494)     (.191)    (.390)     (.370)    (.862)     (.002)    Adult equivalents in household  0.010     ‐0.070  ***  0.017  **  ‐0.046  ***  0.011     ‐0.066  ***  (.232)     (.000)    (.045)     (.000)    (.349)     (.000)    Dependency ratio   ‐0.031  **  ‐0.040  **  0.034  *  ‐0.052  **  ‐0.020     ‐0.059  ***  (age < 15 or > 60) : (age 15‐60)  (.018)     (.013)    (.081)     (.022)    (.237)     (.000)    Demographics (2010 values)  ln(Head of Household Age)  0.022     0.255  ***  ‐0.021     0.134  **  0.109  **  0.174  ***  (.541)     (.001)    (.734)     (.041)    (.018)     (.000)    Head of Household: Female  0.022     0.005    0.113  **  ‐0.002    ‐0.017     ‐0.011    (.534)     (.941)    (.048)     (.980)    (.710)     (.843)    Head of Household: Chewa  0.122     ‐0.024    0.000     0.036    ‐0.082  **  0.011    (.205)     (.891)    (1.000)     (.475)    (.023)     (.794)    Head of Household: Tumbuka  ‐0.002     0.068    ‐0.043     ‐0.101    ‐0.243  ***  0.213  **  (.974)     (.402)    (.668)     (.563)    (.000)     (.029)    Head of Household: Muslim  ‐0.381  ***  ‐0.021    0.066     ‐0.118    ‐0.028     ‐0.090    (.002)     (.901)    (.373)     (.205)    (.597)     (.114)    Head of Household: Married  ‐0.017     0.010    ‐0.036     ‐0.064    ‐0.010     0.070    (.584)     (.871)     (.366)     (.232)     (.834)     (.172)       30   Annex 1 Table 2. Estimation of Consumption controlling for shocks at the regional level (continued)        Northern  Central  Southern        Variance  Level  Variance  Level  Variance  Level   (2010 values)  Normalized HH Wealth Index  ‐0.077     1.103  ***  0.026     1.173  ***  ‐0.101     0.979  ***  Wealth  (.161)     (.000)    (.654)     (.000)    (.143)     (.000)    Normalized Ag Wealth Index  ‐0.026     0.103    ‐0.144  *  0.108    ‐0.051     0.048    (.720)     (.414)    (.074)     (.230)    (.621)     (.721)    Community Infrastructure Index  0.031  **  0.075  **  ‐0.029  *  ‐0.020     0.007     ‐0.005     (.048)     (.032)    (.083)     (.307)    (.653)     (.814)    Community Characteristics  Community median slope (%)  ‐0.006  *  ‐0.018  **  ‐0.016  **  0.011  *  0.001     0.003    (.063)     (.012)    (.015)     (.070)    (.803)     (.601)    ln(Access Index)  0.001     0.027  *  ‐0.029     0.033    0.023     0.014    (.821)     (.053)    (.241)     (.285)    (.224)     (.621)    District Ag Extension Development Officers / 1000 farming families  ‐0.269     ‐0.265    ‐0.026     0.522  *  0.056     0.110    (.110)     (.284)    (.887)     (.066)    (.776)     (.588)    Total N. Projects in District  0.007     0.052    0.010     ‐0.003    0.006     ‐0.013    (.705)     (.184)    (.110)     (.627)    (.580)     (.272)    Community Difference Between 10th & 90th Land Owned  0.024     0.046    0.035     0.031    0.015     ‐0.017    (.371)     (.328)     (.289)     (.388)     (.639)     (.675)       Constant  ‐0.343     10.600  ***  0.689  *  10.241  ***  ‐0.187     10.738  ***  (.295)     (.000)    (.075)     (.000)    (.563)     (.000)                                                 Observations  626    626    1065    1065    1091    1091      R‐squared  0.04     0.392     0.043     0.258     0.025     0.315       Note: Table reports coefficients and p‐values in parentheses. Asterisks denote significance levels: * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01.         31