Poverty & Equity Global Practice Working Paper 162 ELICITING ACCURATE RESPONSES TO CONSUMPTION QUESTIONS AMONG IDPS IN SOUTH SUDAN USING “HONESTY PRIMES” Lennart Kaplan Utz Johann Pape James Walsh August 2018 Poverty & Equity Global Practice Working Paper 162 ABSTRACT Misreporting is a well-known challenge for researchers in social sciences. This issue is especially prevalent if incentives for misreporting exist, for example, to claim certain benefits or hide illegal behavior. Internally displaced persons are a population that is highly dependent on aid receipts and, thus, have strong incentives to underreport consumption levels. To improve reporting for such vulnerable populations, this paper proposes to integrate “honesty primes” into the consumption module of the questionnaire. Honesty primes are unconscious stimuli that induce a certain cognition or behavior. The study assesses the effectiveness of a bundle of randomly assigned primes within a sample of internally displaced persons in South Sudan. In line with the main hypothesis, positive and significant effects arise for low consumption quantiles, especially consumption quantities that are more susceptible to manipulation. Hence, honesty primes can act as a cost-effective tool to induce more accurate reporting. Further research is needed to identify more effective primes for the respective population of interest. This paper is a product of the Poverty and Equity Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and contribute to development policy discussions around the world. The authors may be contacted at fadoho@worldbank.org and upape@worldbank.org. The Poverty & Equity Global Practice Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. ‒ Poverty & Equity Global Practice Knowledge Management & Learning Team This paper is co-published with the World Bank Policy Research Working Papers. Eliciting  Accurate  Responses  to  Consumption  Questions  among IDPs in South Sudan Using “Honesty Primes”  Lennart Kaplan, Utz Johann Pape, James Walsh1  Keywords: Consumption Measurement, Poverty, Questionnaire Design, Behavioral Intervention  JEL: C83, D63, D90, I32 1   Authors  in  alphabetically  order.  Corresponding  author:  Utz  Pape  (upape@worldbank.org).  The  findings,  interpretations and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors, and do not necessarily  represent  the  views  of  the  World  Bank,  its  Executive  Directors,  or  the  governments  of  the  countries  they  represent. This paper benefited largely from the valuable input provided by Julie Perng and Luca Parisotto as well  as discussions with Quy‐Toan Do.  1. Introduction  Accurate data on the key economic variables affecting people who have been forcibly displaced, such  as consumption and assets, are essential to understanding their situation and developing evidence‐ based  policies  to  support  them.  Data  inaccuracies  may  lead  policy  makers  to  allocate  funds  to  the  wrong people or to the wrong programs. Poor information can lead to flawed diagnostics or incorrect  assessments  of  impact.  The  standard  way  in  which  the  World  Bank  and  other  policy  organizations  develop  statistics  is through  individuals’  responses  to  questions  in economic  surveys.  Self‐reported  information  is  vulnerable  to  myriad  reporting  inaccuracies,  especially  when  social  scientists  ask  personal or intrusive questions or when respondents have (or believe they have) an incentive to report  dishonestly.2  In  situations  where  it  has  been  possible  to  compare  survey  responses  to  revealed  economic behavior, striking disparities are sometimes found. In one investigation for example, Poterba  and  Summers  (1986)  report  that  misstatements  regarding  employment  status  in  the  Current  Population Survey led to an underestimation of the duration of unemployment by up to 80 percent  and even greater overestimates of the frequency of labor market entries and exits. In another study,  Rosenfeld, Imai, and Shapiro (2016) look at voting behaviors in a sensitive anti‐abortion referendum  held in Mississippi in 2011. They compare actual county level vote shares against survey results from  a sample frame of individuals who voted during the election (based on public records). Surveys that  used direct questioning led to an underestimation of casting a “no” vote by more than 20 percentage  points in the majority of counties.    There are a number of mechanisms through which the validity of self‐reported information in surveys  can be compromised. Some inaccuracies result from cognitive biases – for example, acquiescence or  “yea‐saying”  (Bachman  and  O’Malley  1984;  Hurd  1999),  extreme  responding  (Cronbach  1946;  Hamilton 1968), and question order bias (Sigelman 1981). One solution to problems such as question  order  bias  is  to  randomize  the  order  of  questions  (Warner  1965).  Other  inaccuracies  emerge  from  conscious  but  not  calculated  behavior.  Respondents  may  deliberately  misreport  information  on  sensitive subjects not to distort statistics but to maintain their reputation or to abide by political norms  (Gilens, Sniderman, and Kuklinski 1998). A common solution to this is to enable participants to cloak  their behaviors or beliefs. List experiments, endorsement experiments, and randomized experiments  are commonly used techniques for this purpose (Rosenfeld, Imai, and Shapiro 2016).   The explanations above assume that people want to tell the truth but are prevented from doing so due  to  cognitive  or  social  barriers.  Some  misreporting  is  purposeful.  Individuals  may  misreport  in  a  calculated fashion to increase earnings in a study context (Mazar, Amir, and Ariely 2008) or to shape                                                               2  This is of particular concern, for example when asking about race (Kuklinski et al. 1997) or corruption (Gingerich  2010).   2    the results of the study if they believe that it will inform policy. It is not surprising that this problem  might arise in the context of development aid, an area rife with perverse incentives (Bräutigam and  Knack  2004;  Cilliers,  Dube,  &  Siddiqi,  2015).  In  situations  where  individuals  wish  to  influence  a  particular research outcome, a guise of anonymity will not shift their behavior.   Behavioral  science  has  been  used  as  a  policy  tool  to  increase  honesty  and  discourage  anti‐social  behavior (World Bank 2015). This is based on research illustrating that people make decisions on the  basis of both external and internal reward mechanisms (Mazar and Ariely 2006). Even in cases where  people have a material incentive to lie, their internal drive to protect their sense of self‐integrity may  override. One example of this is when individuals’ beliefs regarding the consequences of lying affects  their behavior. In an two‐person experiment where one participant can increase her payoff by lying  but at the expense to her counterpart, Gneezy (2005) finds that individuals’ propensity to lie is sensitive  to the costs it imposes on the other person. Contextual cues affect the salience of internal incentives  (or intrinsic motivations) and thus the honesty of responses. This psychological mechanism has been  put to practical use in policy. In multiple contexts, normative messaging has been used to increase tax  payments (Hallsworth et al. 2017; Hernandez et al. 2017) or reduce littering and environment theft  (Cialdini 2003).   In  this  paper,  we  apply  the  tools  of  behavioral  science  to  investigate  the  veracity  of  consumption  reports by internally displaced persons (IDPs). In numerous rounds of data collection in Somalia and  South  Sudan,  IDPs  report  significantly  lower  levels  of  consumption  than  non‐IDP  households.  In  previous  survey  rounds  45  percent  of  Somali  IDP  households  report  food  consumption  below  subsistence levels and approximately 80 percent below recommended levels (refer Figure 5).  While  the data may be accurate, there are two reasons to suspect that they are not. First, such high levels of  non‐consumption would be associated with high rates of mortality due to starvation. Although being  high,  the  mortality  rates  among  IDPs  suggest  that  this  is  not  happening  systematically  across  the  country at such a scale (FEWS NET, 2018).3 Second, non‐IDP households that are statistically similar on  observable characteristics report higher levels of consumption than IDP households. While IDPs and  non‐IDPs may have different opportunities to generate income, it is unlikely that IDPs choose not to  smooth their resources to balance between food and non‐food consumption in a way that endangers  their life.4                                                               3  Although data from the USAID led Famine Early Warning Systems Network (FEWS NET) suggest high level of  malnutrition, evidence on mortality across the counties is mixed (FEWS NET, 2018).  4  The underlying survey data of this study discussed at a later stage actually indicate that IDPs have a more calorie  intensive food consumption profile (refer Figure 8).  3    If it is the case that survey respondents are reporting dishonestly, the inaccuracies it generates in the  data are highly problematic. At best, it makes the data spurious and unusable. At worst, it could lead  to  misallocations  of  aid,  from  more  vulnerable  areas  to  less  vulnerable  areas,  or  from  solutions  emphasizing  sustainability  to  immediate  relief  where  immediate  relief  is  unnecessary.  Due  to  the  dangerous environment in South Sudan and Somalia, it is not currently possible to use alternative data  collection  methods,  for  example  ethnographic  research,  to  investigate  this  puzzle  in  the  data.  The  validity of alternative investigative methods such as food diaries is vulnerable to the same incentive to  game as surveys.   One  way  to  investigate  whether  people  dishonestly  report  is  to  test  whether  consumption  rates  change  in  response  to  “honesty  primes.”  If  these  primes  are  effective,  they  would  be  expected  to  particularly  affect  potentially  underreporting,  hence,  poor  households.  Moreover,  as  vulnerable  populations would have higher incentives to underreport, priming should be stronger for IDPs than for  comparable  non‐IDP  populations.  We  find  the  primes  induce  higher  reporting  in  lower  quintiles  of  reported  consumption.  This  treatment  pattern  is  driven  by  aid  reliant  IDPs  and  vanishes  when  considering  the  comparison  group  of  non‐IDPs.  The  results  are  especially  strong  for  consumption  quantities  (items  and  kilograms),  which  are  most  easily  subject  to  intentional  misreporting.  This  suggests  that  IDPs  are  indeed  misreporting.  The  paper  has  two  main  limitations.  First,  it  can  only  compare  the  treated  group  against  an  estimate  of  the  “true”  consumption  rates.  Second,  the  intervention is bundled. For this reason, it is impossible to isolate the causal mechanism affecting the  observed  changes  in  reporting.  Further  work  is  needed  to  identify  an  estimate  of  the  true  level  of  consumption against which to compare the primed individuals and to isolate the causal mechanisms  by which people are changing their behavior.   The paper proceeds as follows. Section 2 provides an overview about the underlying context and the  compiled  data.  Section  3  provides  an  overview  about  the  underlying  methods,  while  Section  4  introduces  the  empirical  approach,  which  builds  the  foundation  for  the  results  in  Section  5,  which  offers  an  assessment  of  robustness  and  potential  channels.  Finally,  the  findings  are  discussed  and  summarized in Section 6.  2. Context and data  On July  9,  2011 South Sudan became the  55th African  independent  state after seceding peacefully  from the  Republic of  Sudan. Facing  a  history  of  a  50‐year  lasting  conflict,  South  Sudan  slid back to  instability  after  its  peaceful  independence  process.  This  led  to  an  internal  displacement  of  circa  2  million, more than 15 percent of South Sudan’s population (UN OCHA, 2017). Moreover, the conflict  contributed to a deterioration of South Sudanese economic outcomes, with poverty rates reaching 82  percent in 2016, widespread severe food shortages, culminating with famine being declared in some  4    counties in 2017 (The World Bank, 2016; Devi, 2017). This makes well‐targeted crisis response and aid  allocation highly important.  The experiment sample includes 4,145 IDP and 781 non‐IDP households interviewed in 2017 in South  Sudan across the High Frequency South Sudan Survey (HFSSS), the Crisis Recovery Survey (CRS), and  the IDP Census and Sampling Study (IDPCSS). The CRS interviewed a representative sample of IDPs in  IDP camps across South Sudan. In the same period the HFS conducted interviews across urban centers  in seven of the ten former states (Figure 1). The IDPCSS conducted a census of all households in Juba  POC1. The consumption modules in questionnaires administered to respondents in the three surveys  were  built  in  exactly  the  same  manner  so  as  to  ensure  comparability,  and  the  fieldwork  was  implemented by the same organization. The only difference across the three surveys is the population  that was sampled.   Figure 1: HFS and CRS coverage.    Note: The HFS interviewed a representative sample of households in urban centers in the states colored in blue in the map  above. The CRS interviewed households in 4 of the largest IDP camps in South Sudan, denoted by red diamonds in the map.  Major urban areas are indicated via black dots. The IDPCSS was conducted in the Juba POC1.   The conditions in camps do not  allow  for standard household  surveys, hence  an alternative  survey  approach based on the Rapid Consumption Methodology was applied (Pape & Mistiaen, 2015). Here,  only 30 / 25 food and non‐food items are administered to all households. Additional 20 food and non‐ food items vary between households. More specifically, households are pre‐assigned to one of four  sub‐modules for food and non‐food consumption (each containing 20 items). Neither the enumerators  5    nor  the  respondents  see  the  structure  of  the  sub‐modules,  but  the  assigned  items  are  asked  in  a  categorically meaningful way (like cereals, fruits, etc).5    The data are used to construct four outcome measures. The surveys collect information on quantities  in terms of (i) number of consumption items and (ii) kilograms. The quantities can be used to construct  measures  of  (iii)  monetary  and  (iv)  caloric  food  consumption  scaling  the  quantities  with  data  on  average prices and energy levels.6 Though we are mainly interested in evaluating the impact of the  honesty  primes  on  the  total  consumption  value  ‐  both  in  terms  of  money  and  food  intake  ‐  these  variables  are  difficult  for  respondents  to  falsify  because  these  are  second‐order  values  that  are  calculated as a function of other variables, including consumption quantities and calories or prices that  are in turn deflated. All of this adds noise to the answer provided by the respondent, and they depend  in part on variables over which the respondent has no control. The consumption quantity in kilograms  is a more direct measure of the quantity consumed as expressed by the respondent, and may lead to  more accurate estimation of the impact of the honesty primes. Finally, counting the number of items  may lead to an even more accurate measure, since the variable does not undergo any cleaning at all  and is taken at face value. Furthermore, omitting an item is likely to be the easiest and quickest way  for respondents to reduce the true value of the household’s consumption.7    Poverty among IDP households is high, and 9 in 10 IDP households across South Sudan live under $1.90  USD  PPP  (2011)  per  capita  per  day  in  2017.  IDP  households  in  the  sample  interviewed  for  the  experiment consume on average 333 SSP (2017) per capita per. IDP households reported on average  6.63 core consumption items. These figures represent about 20 percent of core items asked to the  households.  Figure  2  visualizes  that  39  percent  of  households  report  consumption  below  the  recommended daily intake of 2,100 kcal (R) and 16 percent below the subsistence level of 1,200 kcal  (S) (Ravallion & Bidani, 1994).                                                               5  Due to the survey method applied CRS surveys contain the core consumption module and one additional  consumption module. The share in imputed consumption is on average 99.9 percent. IDP surveys contain due  to the previously outlined time constraints only core consumption items. However, by design these items  capture the lion’s share of consumption (on average approx. 94 percent of total consumption in more  comprehensive CRS surveys).      For a description of the caloric intake measure, please consult the appendix.  6  Note that the number of consumption items is not reported per capita as it does not increase proportionally  7 with household size.  6    Figure 2: Density plot of value of core food consumption.    Note: Estimates presented in the figure above are not weighted and are representative only of IDP and non‐IDP households  surveyed in the study sample. 8  3. Approach and randomization  The honesty primes introduce exogenous variation into the consumption module to try and tease out  whether consumption might be underreported in IDP households. A prime is an environmental cue  that unconsciously induces a subsequent cognition or behavior. For example, in studies with prisoners  and bankers, participants who engage in activities that prime their identity behave more dishonestly  in  behavioral  experiments  than  participants  who  have  not  participated  in  priming  activities  (Cohn,  Fehr, and Marechal 2014; Cohn, Maréchal, and Noll 2010).9 Honesty primes been found to elicit more  honest and accurate responses during questionnaires (Rasinski et al. 2005; Vinski and Watter 2012).   To  investigate  whether  consumption  might  be  underreported  in  IDP  households,  we  introduce  exogenous variation into the consumption module. Households are randomly exposed to a bundle of  “honesty primes.” These include an emphasis on the importance of accurate answers at the beginning  of the survey, a short fictional scenario which will require passing judgment on the behavior of one of  the characters, and additional questions to tell when was the last time their household had a meal,  forcing the respondents to explicitly report that they have not eaten in the last week.                                                               8  We do not use weights throughout the study as the research hypothesis relates not to the average treatment  effect, but particularly the pirmes’ effectiveness at the tails of the distribution.  9  Questionnaires confirmed that participants associate their identity with dishonesty.  7    •Appeal to Honesty The importance of accurate answers and the purpose of the survey will be reiterated.   •"Thank you for taking the time to speak to us. We really appreciate the time you are  1 giving to participate in the survey. We encourage you to provide honest information. By  participating in the survey and by providing accurate information, you are playing an  important role in helping us understand the situation in South Sudan." •Moral Prime to encourage honesty At the beginning of the survey module concerning food consumption, the respondent  will be given a short fictional scenario which will require passing judgement. 2 •"John asks his good friend Deng if he has some money that he can lend him to help him  pay for medicine for his sick son. Deng has money but was planning to buy cigarettes  with it. He lies and tells John that he has none. Is it okay for Deng to lie to John?" •Investigative Probing: At the start of the survey module concerning food consumption, the respondent will be  asked to tell when was the last time their household had a meal. This question will then  also be asked for each of four major food categories: ‘Bread and Cereals’, ‘Meat’,  3 ‘Fruits’, ‘Pulses and vegetables’. •E.g., "When was the last time that any of the household members had Bread and  Cereals?"   Households  are  randomly  exposed  to  behavioral  treatments,  in  the  form  of  a  moral  prime  and  investigative probing, to try and elicit more truthful answers from respondents. This way they do not  constrain the choice frame, but rather alter the anchoring towards more truthful reporting (The World  Bank, 2015).  The bundle of primes addresses different behavioral processes. (1) Appeals to honesty are a standard  tool in surveys to increase data accuracy by relying on social approval (Talwar, Arruda, & Yachison, 2015).  (2) Moral primes induce unconscious cognitions, which are intended to affect subsequent behavior.  When facing incentives to lie, respondents would answer more truthfully to sustain self‐consistency.  (3) Investigative probing puts a higher salience on the question. By asking for broader categories first,  subsequent sub categories are put under more scrutiny. Self‐consistency is reinforced by relating to a  longer  recall  period  of  seven  days.10  While  the  appeal  to  honesty  and  the  moral  prime  target  intentional misreporting, investigative probing is addressing classical measurement error.  The  sample  was  randomly  selected  into  each  treatment  arms  in  two  groups  of  approximately  50  percent,  with  2,467  households  in  the  control  group  and  2,459  in  the  treatment  group.  The  randomization process was built into the CAPI (Computer Assisted Personal Interview) questionnaires                                                               10  The methodological appendix provides an overview of the relevant questions in the food consumption module.  8    administered  in  the  surveys.  As  our  research  hypothesis  suggests  stronger  effects  of  the  “honesty  primes” for more vulnerable populations, we focus on IDPs for the main analysis. The availability of  the HFS sample provides a comparison group of non‐IDP households for the experiment, which will be  used for robustness checks. The treatment and control groups are relatively balanced. There is a higher  share of male headed households in the treatment group, which have also more members, though in  practical terms these differences are relatively small. As gender of the household head and household  size are correlated with poverty, these variables are included in the regression models and interacted  with the treatment to control for potential impacts.   Table 1: Balance across treatment and control arms (IDP sample).       Control  Treatment  Difference, p‐value  Household size  4.835  5.098    0.003**     (0.060)  (0.064)      Gender of household head  0.492  0.448    0.005**     (0.011)  (0.011)      Literacy of household head  0.507  0.529    0.155     (0.011)  (0.011)      Household head completed some primary school  0.540  0.563    0.133     (0.011)  (0.011)    Is the household head employed  0.328  0.319    0.555     (0.010)  (0.010)      Share of children in household  0.364  0.373    0.309     (0.006)  (0.006)      Share of elderly in household  0.011  0.010    0.582     (0.002)  (0.001)      First Component of Asset Principal Component Analysis  ‐0.126  ‐0.194    0.162     (0.037)  (0.032)      2079  2066    N    0.502  0.498    Proportion      Standard errors in parentheses; *p<0.05, **p<0.01          4. Empirical Strategy To assess the effect of our prime on reporting behavior, we can formulate following simple regression  equation.  ∗ ,  (3)      9    where   is the log of the outcome variable. Across different models we estimate the effect for (i) the  number of consumption items consumed [referred to in the regression equation as Cons. Num.], (ii)  consumption quantity per adult equivalent (in kilograms) [Cons. Quant.], (iii) monetary consumption  value per adult equivalent [Cons. Val.] and (iv) daily caloric intake per adult equivalent [Cons. Cal.].  Our main treatment variable   is a dummy variable which takes the value of 1 if the household   was  assigned to the treatment group.   indicates a set of camp fixed effects,   are month fixed effects,  and   is the idiosyncratic error term.   denotes a vector of control variables generally associated with  consumption,  including  household  size,  the  gender  of  the  household  head,  and  the  proportion  of  children (under 18) in the household. Moreover, we add an asset index based on the first component  of  a  principal  component  analysis  (Filmer  &  Pritchett,  2001;  McKenzie,  2005).11  The  model  will  be  estimated  with  and  without  controls  to  check  the  impact  they  may  have.  As  the  treatment  might  interact with the unbalanced covariates, it makes sense to add to the regression  ∗ , the interaction  of the unbalanced controls with the treatment variable (Lin & Green, 2016; Baranov, Bhalotra, Biroli,  & Maselko, 2017).  It is expected that the respondents who will be affected by the honesty primes are respondents that  would otherwise misreport and, hence, are  more  likely to be at the extremes of the  distribution.12  Therefore, we complement our analysis with a quantile regression approach. The idea of the quantile  regression  framework,  which  was  introduced  by  Koenker  &  Bassett  Jr  (1978),  is  to  take  the  entire  distribution of the dependent variable into account by estimating several regressions, which put more  weight to the quantile of interest. The underlying minimization problem can be stated as follows:  min | | 1 | |,  (4)  : :   where θi is the quantile of interest and the weighted sums of derivations |y τ| of the outcome per  quantile.  Minimizing  the  latter,  differential  effects  conditional  on  the  quantile  of  the  dependent  variable are obtained. Further, it has the advantage of being less prone to outliers and non‐normality  of the error term. For our purpose, quantile regressions offer the advantage that they are more flexible  than simple interactions with poverty lines, which would be endogenous to consumption levels.                                                               11  As assets (bikes, fans, rickshaws, etc.) can be more easily surveyed by enumerators, those are likely to capture  parts of the household wealth.  12  Although these hypotheses were not pre‐registered, they are based on theoretical considerations about the  mechanisms of the underlying behavioral primes.  10    5 Results There is a slight indication that the treatment may have worked, based on consumption distributions  across treatment arms. The consumption distribution shown in Figure 3 shows a slight difference in  caloric consumption between IDP households in the treatment group and the control group, though  this is apparent only at lower levels of consumption, i.e. below the subsistence level of 1,200 kcal. The  median  of  calorie  consumption  is  well  above  the  recommended  daily  intake.  However,  still  a  substantial part of the distribution of 16 percent reports below the subsistence level and 40 percent  below  the  recommended  daily  intake.13  Hence,  the  prime  would  also  be  relevant  in  the  adult  equivalent setting to achieve more precise reporting, which is analyzed in our regression framework  subsequently. Taking into account the finding that consumption levels are lower than to be expected,  the most relevant treatment effects can be expected at the left tail of the distribution.    Figure 3: Caloric consumption p.c. (adult equivalents)     Note: The underlying data is based on per adult equivalents. Caloric consumption levels are labeled in the following graph as  S subsistence  equivalent (1200 kcal p.c.), R recommended daily intake (2100 kcal p.c.) and M the median (2340 kcal p.c.).    Regression results  In order to test for the influence of control variables, the regressions are estimated with and without  control variables. When not conditioning on control variables, the results indicate significant treatment  effects  only  for  the  number of consumption  items  in Column  (1). This  outcome  measure  would be  easiest to falsify as it does not undergo further cleaning, e.g., in terms of deflation or calorie scaling.  When adding further controls, coefficients turn larger and imply treatment effects of 6‐14 percent.                                                               13  Compared to the monetary consumption levels, the calorie consumption p.a. seems rather high. This is partly  attributable  to  the  fact  that  IDPs’  consumption  focuses  on  energy  intensive  products,  where  cooking  oil  and  sorghum constitute 45 percent of food expenditure. If we contrast the consumption shares with non‐IDPs, we  find that although the diet of non‐IDPs is less energy intensive, it comprises a higher variety (see Figure 8).    11    The interactions of the treatment  and the asset index as well as household size have negative and  significant coefficients in line with previous work. For example, larger households are on average more  prone to consumption poverty and might react differentially (Lanjouw & Ravallion, 1995). The simple  treatment indicators also turn significant for the kilogram consumption quantities in Column (4) and  the monetary consumption value in Column (6).14 Yet, our main indicator of interest, the caloric food  consumption remains unaffected. This is in line with our hypothesis that the average treatment effect  should  be  limited  and  is  rather  uninformative  as  the  primes  are  expected  to  particularly  affect  misreporting at the tails. For this purpose, a quantile regression analysis is taken out to provide more  nuanced estimates, subsequently.    Table 2: Results from baseline estimation, model (1).     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  ln(Cons.  ln(Cons.  ln(Cons.  ln(Cons.  ln(Cons.  ln(Cons.  ln(Cons:  ln(Cons.  VARIABLES  Num.)  Num.)  Quant.)  Quant.)  Val.)  Value)  Cal.)  Cal.)  Treatment  0.035**  0.061*  0.028  0.137***  ‐0.018  0.081*  0.019  0.001    (0.016)  (0.033)  (0.018)  (0.042)  (0.018)  (0.039)  (0.028)  (0.067)                    Observations  3,955  3,955  3,955  3,955  3,955  3,955  3,955  3,955  R‐squared  0.001  0.273  0.001  0.070  0.000  0.078  0.000  0.123  State FE  NO  YES  NO  YES  NO  YES  NO  YES  Month FE  NO  YES  NO  YES  NO  YES  NO  YES  Controls  NO  YES  NO  YES  NO  YES  NO  YES  Controls  Interacted  NO  YES  NO  YES  NO  YES  NO  YES  Note: Robust standard errors in parentheses (White, 1980): *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1‐Column (1‐2) is measured on  the household level. Column (3‐8) refer to per capita OECD adult equivalents. A full set of coefficients for control variables  can be found in Table 15 the appendix.  To capture this heterogeneity across consumption levels, quantile regressions are applied. Results are  shown in Figure 4 and Table 3.  Table 3: Results from quantile regressions of different outcome variables.     (1)  (2)  (3)  (4)  Outcome Variables  ln(Cons.Num.)  ln(Cons. Quant.)  ln(Cons. Val.)  ln(Cons. Cal.)  Q0.1  0.165**  0.342***  0.079  0.235*                                                               14   Unintuitively,  with  regard  to  the  monetary  consumption  values  in  columns  (5),  negative  coefficients  are  estimated, contradicting a higher consumption quantity. In line with other studies, this could be explained by  larger  households  buying  larger  quantities  and,  hence,  consuming  more  while  paying  lower  bulk  purchasing  prices (Deaton & Paxson, 1998).    12      (0.064)  (0.079)  (0.068)  (0.127)  Q0.25  0.058**  0.201***  0.198***  0.140*    (0.028)  (0.067)  (0.053)  (0.080)  Q0.5  0.018  0.136**  0.119**  0.042    (0.032)  (0.056)  (0.050)  (0.062)  Q0.75  0.047  0.114**  0.071  0.032    (0.034)  (0.050)  (0.051)  (0.067)  Q0.9  ‐0.016  0.049  ‐0.015  0.013    (0.028)  (0.050)  (0.054)  (0.064)            Observations  3,955  3,955  3,955  3,955  Month FE  YES  YES  YES  YES  State FE  YES  YES  YES  YES  Controls  YES  YES  YES  YES  Interacted Controls  YES  YES  YES  YES  Robust standard errors in parentheses (White, 1980): *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1‐Column (1) is  measured on the household level. Column (2‐4) refer to per capita OECD adult equivalents.        The  priming  significantly  increases  reported  consumption  in  lower  quintiles.  Significant  treatment  effects occur mainly for the number of consumption items and the quantities in kilograms. Monetary  and caloric consumption measures are less strongly affected (   Figure 4). The latter might also be less susceptible to deliberate misreporting as they depend in part  on variables over which the respondent has no control as the pure consumption quantities are scaled  by calorie levels or deflated.15                                                                Conditional quantile regressions are sometimes considered as uninformative as they describe the effect on the  15 distribution  rather  than  on  the  individual.  Hence,  we  also  consider  unconditional  quantile  regressions  in  the  appendix. Results are robust and support an upward shift in lower quantiles of the outcome variables (Table 12).  13     Figure 4: Treatment effects across quantiles.      Note: Treatment effects and confidence intervals plotted for different quantiles.  Ultimately, we are interested in the question if the prime is sufficiently strong to shift a significant  share of the distribution to more credible consumption levels both in terms of monetary and caloric  food consumption. For this purpose, we construct four dichotomous indicators. Those are equal to one  if  (i)  the  respondent  household  surpasses  the  caloric  subsistence  level  of  1200  kcal  or  (ii)  the  recommended level of caloric intake of 2100 kcal. Two further dummies are created at (iii) 66.66% and  (iv) 100% of a normalized poverty line, which is scaled by the fact that only core consumption items  were assessed consistently across all surveys. Table 4 depicts results for the three thresholds using  model  (3).  Although  the  coefficients  are  mostly  positive,  only  two  coefficients  turn  significant  in  Columns (2) and (3). Therefore, the results stress the nuanced effect of the prime, which only affects  certain strata of the population.  Table 4: Results using poverty thresholds, model (2) and (3).     (2)  (4)  (5)  (6)  VARIABLES  >1200kcal  >2100kcal  >   >Poverty Line  Treatment  0.010  0.069*  0.063*  0.029  (0.027)  (0.037)  (0.037)  (0.036)                 14    Observations  3,955  3,955  3,955  3,955  R‐squared  0.067  0.098  0.118  0.135  State FE  YES  YES  YES  YES  Month FE  YES  YES  YES  YES  Controls  YES  YES  YES  YES  Controls Interacted  YES  YES  YES  YES  5. Treatment heterogeneity and robustness  Heterogenous effects  If the primes would reduce misreporting, stronger effects are to be expected among subpopulations  that have higher incentives to misreport, e.g., aid‐reliant IDPs. In order to assess this channel more  thoroughly, (i) heterogenous effects are estimated contingent on aid reliance and (ii) the sample is  compared to a non‐IDP comparison group.  Parts of the respondents from the CRS and HFS were also interviewed with regard to their previous  support through UN agencies. This dummy indicator can be used for an assessment of heterogenous  effects.16 The model is analogous to equation (3), where we add UN assistance as a further control  variable as well as an interaction term of UN assistance with the behavioral treatment. The results are  depicted in Table 5 and indicate no clear pattern. Only for the number of consumption items a positive  significant coefficient is found. This could be treated as some weak evidence that the prime is more  effective for aid exposed IDPs, but should not be overstated due to the non‐significance for the other  three outcomes of interest.   Table 5: Channel – UN assistance.     (1)  (2)  (3)  (4)    ln(Cons. Num.)  ln(Cons. Quant.)  ln(Cons. Val)  ln(Cons. Cal.)                 0.100  0.195**  0.171*  0.105  Treatment  (0.066)  (0.080)  (0.081)  (0.087)    0.104**  ‐0.059  0.016  0.011  Treatment*UN Assistance  (0.051)  (0.060)  (0.061)  (0.064)                   Observations  2,204  2,204  2,204  2,204  R‐squared  0.38  0.086  0.098  0.108  State FE  YES  YES  YES  YES  Month FE  YES  YES  YES  YES  Controls  YES  YES  YES  YES                                                               16   The  results  can  only  be  interpreted  as  an  explorative  analysis  as  UN  assistance  was  not  balanced  across  treatment  and  control  groups,  where  treatment  households  have  a  higher  probability  of  being  previously  exposed to aid.  15    Interacted Controls  YES  YES  YES  YES  Robust standard errors in parentheses (White, 1980): *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.  Column (1) is measured on the household level. Column (2‐4) refer to per capita OECD adult equivalents.    The  non‐IDP  subsample  offers  an  interesting  opportunity  to  assess  the  robustness  of  the  results.  Constraining  the  sample  only  on  non‐IDPs,  we  can  estimate  our  results  analogous  to  Table  3.  The  pattern of positive and significant treatment coefficients in the lower quantiles vanishes, except for  Column (1). This could be interpreted as evidence that the honesty primes applied are more efficient  for the vulnerable IDP population, which has higher incentives to indicate need than the non‐IDPs. This  would be in line with previous studies (e.g., Cilliers, Dube, & Siddiqi, 2015) suggesting a high degree of  social  desirability  bias  in  the  setting  of  foreign  assistance.  Specifically,  the  populations  exposed  to  development aid, in our setting the IDPs, would be more likely to provide socially desirable answers to  signal their “worthiness” for assistance. This corresponds to Table 5, providing some weak evidence  that the primes are more effective for respondents relying on UN aid. It would be of particular interest  to examine those heterogenous effects based on more fine‐grained data on neediness and degree of  aid  reliance  of  recipients.  For  this  purpose,  however,  a  “true”  benchmark  would  be  needed.  As  administrative data are non‐existent or of poor quality, an alternative for future research might be to  build  on  measures  from  qualitative  work  as  suggested  by  Blattman,  Jamison,  Koroknay‐Palicz,  Rodrigues, & Sheridan (2016). Moreover, one should be careful not to draw too strong conclusions  from these results as the number of observations is limited in this comparatively small sub‐sample.   Table 6: Quantile Regressions – reduced sample (only non‐IDPs).     (1)  (2)  (3)  (4)  Outcome Variables  ln(Cons. Num.)  ln(Cons. Quant.)  ln(Cons. Val.)  ln(Cons. Cal.)  Q0.1  ‐0.027  ‐0.069  ‐0.026  0.032    (0.079)  (0.102)  (0.110)  (0.113)  Q0.25  0.148**  ‐0.052  0.012  ‐0.057    (0.073)  (0.095)  (0.107)  (0.122)  Q0.5  0.067  ‐0.041  ‐0.032  0.044    (0.067)  (0.081)  (0.100)  (0.100)  Q0.75  ‐0.071  ‐0.072  ‐0.015  ‐0.052    (0.054)  (0.080)  (0.092)  (0.080)  Q0.9  ‐0.041  0.157  0.074  0.119    (0.047)  (0.105)  (0.144)  (0.127)            Observations  780  780  780  770  Month FE  YES  YES  YES  YES  16    State FE  YES  YES  YES  YES  Controls  YES  YES  YES  YES  Interacted Controls  YES  YES  YES  YES  Robust  standard  errors  in  parentheses  (White,  1980):  ***  p<0.01,  **  p<0.05,  *  p<0.1.  Column (1) is measured on the household level. Column (2‐4) refer to per capita OECD adult equivalents.   Robustness  In  line  with  hardly  credible  low  consumption  levels,  misreporting  could  be  considered  to  be  more  prevalent at the tails of the distribution, hence, among the extreme values. On the one hand, it makes  sense  to  consider  those  outliers.  On  the  other  hand,  one  would  like  to  avoid  basing  the  inference  mainly  on  those  extreme  values.  Ideally,  one  would  know  how  to  distinguish  the  intentionally  misreported  outliers  and  the  ones  that  are  caused  by  errors  in  reporting  or  data  entry.  The  log  normalization  in  the  main  analysis  is  chosen  as  a  compromise  of  keeping  most  data  possible,  but  making estimates less susceptible to outliers. This suggests two natural robustness checks: (i) in a more  liberal setting, the outcomes in levels can be used and (ii) in a more conservative setting, the outliers  at the 5th and 95th percentiles are discarded. Regression results using the levels are depicted in Table  7.17  Table 7: Quantile Regressions – outcomes in levels.     (1)  (2)  (3)  (4)  Outcome Variables  Cons. Num.  Cons. Quant.  Cons. Val.  Cons. Cal.  Q0.1  0.544**  0.741***  9.440  229.126*    (0.254)  (0.173)  (13.305)  (136.013)  Q0.25  0.298*  0.675**  60.585***  179.447    (0.156)  (0.224)  (16.261)  (157.584)  Q0.5  0.151  0.638*  49.404**  197.589    (0.194)  (0.280)  (20.477)  (192.043)  Q0.75  0.341  0.700**  19.499  281.317    (0.246)  (0.339)  (30.762)  (286.250)  Q0.9  ‐0.077  0.609  ‐30.117  ‐279.159    (0.333)  (0.540)  (41.581)  (284.569)            Observations  3,955  3,955  3,955  3,955  Month FE  YES  YES  YES  YES  State FE  YES  YES  YES  YES                                                                 As  scaling  of  the  outcome  variables  is  different  –  e.g.,  the  outliers  with  regard  to  consumption  quantity  in  17 kilograms might not correspond to the consumption quantity in calories – the outliers for one measure do not  always correspond to outliers among the other measure. In order to guarantee that we still base the inference  on  the  same  observations,  outliers  from  all  corresponding  variables  are  dropped,  which  explains  that  the  resulting sample is smaller than 90% of the full sample.  17    Controls  YES  YES  YES  YES  Interacted Controls  YES  YES  YES  YES  Robust  standard  errors  in  parentheses  (White,  1980):  ***  p<0.01,  **  p<0.05,  *  p<0.1.  Column (1) is measured on the household level. Column (2‐4) refer to per capita OECD adult equivalents.  Table 8 depicts the results without outliers and indicates a slightly less nuanced pattern. In line with  our hypothesis of stronger misreporting tendencies on the extremes, Column (1) indicates significant  treatment effects at the 10th and 25th percentiles. Although significant treatment effects among higher  quintiles can be found in Columns (2) and (3), the coefficients for the 25th percentile are quantitatively  larger. Finally, with regard to caloric consumption in Column (4) statistical significance vanishes, but  the largest coefficient is to be found in the 10th percentile. Hence, although the pattern gets weakened  when excluding outliers, the prime still significantly affects the reported consumption quantities with  stronger effects in the lower quantiles.  Table 8: Quantile Regressions – without outliers.     (1)  (2)  (3)  (4)  Outcome Variables  ln(Cons. Num.)  ln(Cons. Quant.)  ln(Cons. Val.)  ln(Cons. Cal.)  Q0.1  0.124**  0.106  0.085  0.058    (0.049)  (0.067)  (0.064)  (0.091)  Q0.25  0.045*  0.139**  0.162***  0.042    (0.027)  (0.055)  (0.044)  (0.077)  Q0.5  0.000  0.065  0.119**  0.037    (0.032)  (0.050)  (0.046)  (0.059)  Q0.75  0.028  0.077*  0.086*  0.049    (0.032)  (0.043)  (0.048)  (0.063)  Q0.9  ‐0.027  0.064  0.027  0.039    (0.023)  (0.039)  (0.049)  (0.051)            Observations  3,711  3,605  3,576  3,500  Month FE  YES  YES  YES  YES  State FE  YES  YES  YES  YES  Controls  YES  YES  YES  YES  Interacted Controls  YES  YES  YES  YES  Robust  standard  errors  in  parentheses  (White,  1980):  ***  p<0.01,  **  p<0.05,  *  p<0.1.  Column (1) is measured on the household level. Column (2‐4) refer to per capita OECD adult equivalents.    Regression  techniques,  which  are  based  on  assumptions  for  large  samples  drawn  from  finite  populations,  are  often  not  suitable  in  the  context  of  randomized  experiments  (Heß,  2017).  The  uncertainty is in this case not coming from the sampled units observed, but from the fact that we can  only observe one of the potential outcomes, which is due to the treatment applied to the different  18    units (Athey & Imbens, 2017). One approach would be to take the randomization explicitly into account  and  follow  R.A.  Fisher’s  idea  of  statistical  inference  via  permutation  tests  of  treatment  allocation  (Young,  2016).  The  idea  is  to  assume  uncertainty  about  the  treatment  allocation  and  compare  the  actual treatment allocation to re‐randomizations. The results of this exercise are depicted in Table 9,  underscoring the robustness of the main results.  Table 9: Results from baseline estimation, model (2), with random‐inference based p‐values.     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  VARIABLES  ln(Cons.  ln(Cons.  ln(Cons.  ln(Cons.  ln(Cons.  ln(Cons. Val.)  ln(Cons.  ln(Cons.  Num.)  Num.)  Quant.)  Quant.)  Val.)  Cal.)  cal.)  Treatment  0.0348**  0.0614**  0.0281  0.1374***  ‐0.0178  0.0812**  0.0189  0.0007  (0.0200)  (0.0560)  (0.1300)  (0.0020)  (0.2820)  (0.0340)  (0.4980)  (0.9940)    Observations  3,995  3,995  3,995  3,995  3,995  3,995  3,995  3,995  R‐squared  0.0012  0.2744  0.0003  0.0805  0.0006  0.0725  0.0001  0.1232  State FE  NO  YES  NO  YES  NO  YES  NO  YES  Month FE  NO  YES  NO  YES  NO  YES  NO  YES  Controls  NO  YES  NO  YES  NO  YES  NO  YES  Controls  YES  YES  YES  YES  YES  YES  YES  YES  Interacted  Robust standard errors in parentheses (White, 1980): *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  6. Discussion and Conclusion The conflict in South Sudan displaced circa two million persons, constituting more than 15 percent of  the country’s population (UN OCHA, 2017). Moreover, the majority of population is living in extreme  poverty (The World Bank, 2016). Humanitarian crises like this ask for well targeted policy responses,  which address the population strata with the highest need first. This, however, is no arbitrary task as  aid  allocation  mechanisms  might  set  adverse  incentives  to  underreport.  Even  given  the  extreme  context, surveyed consumption levels indicate an unusually high share below subsistence levels.   For this purpose, this study assesses the effectiveness of a bundle of “honesty primes.” In line with our  hypothesis we find significant treatment effects, which cluster in lower (potentially underreported)  consumption quintiles. Moreover, effects are stronger for the number of consumption items than for  monetary consumption quantities, where the former are more susceptible to deliberate misreporting.  Furthermore, the significant treatment effects are driven mainly by the vulnerable IDP subpopulation,  which is more likely to be in need of foreign aid. Primes can, hence, help to improve data accuracy and  inform policy to develop durable solutions. However, results should be taken with a grain of salt as it  is not possible to compare the reported consumption outcomes to more objective consumption data.  Although the mortality rates among IDPs suggest that starvation is not happening systematically across  19    the country, the precarious situation calls for further scrutiny.18 Before adjusting poverty estimates a  thorough  comparison  with  more  “objective”  data  from  administrative,  anthropometric  or  observational sources is needed. While this type of data was not available in IDP camps due to the  fragile context, future research could validate this finding in other settings.  Moreover,  unbundling  the  primes  in  different  treatment  arms  could  help  to  shed  light  on  the  underlying causal mechanisms. The underlying design of one treatment and control arm does not allow  for further disentangling the results. However, if classical measurement error would be affected, only  treatment effects of the primes should be uniform. In contrast, heterogenous effects across quantiles  suggest that the targeting of intentional misreporting via the appeal to honesty and moral prime would  be the driver of our results. In order to design more effective primes, disentangling the pathways and  trying different combinations could be a beneficial way forward. Our research can be considered as an  early step to employ priming for better targeted policy responses in challenging contexts, which might  not only be applicable in South Sudan, but also in other contexts facing humanitarian crises.                                                                       18  FEWS NET (2018).  20    References  Athey, S., & Imbens, G. W. (2017). The state of applied econometrics: Causality and policy evaluation.  Journal of Economic Perspectives, 31(2) , 3‐32.  Bachman, J. G., & O'Malley, P. M. (1984). Yea‐Saying, Nay‐Saying and Going to Extremes: Black‐White  Differences in Response Styles. Public Opinion Quarterly 48(2) , pp. 491‐509.  Baranov,  V.,  Bhalotra,  S.,  Biroli,  P.,  &  Maselko,  J.  (2017).  Maternal  Depression,  Women’s  Empowerment,  and  Parental  Investment:  Evidence  from  a  Large  Randomized  Control  Trial.  Bonn:  Institute for the Study of Labor (IZA).  Blattman,  C.,  Jamison,  J.,  Koroknay‐Palicz,  T.,  Rodrigues,  K.,  &  Sheridan,  M.  (2016).  Measuring  the  measurement error: A method to qualitatively validate.  Journal of Development Economics, 120 , 99‐ 112.  Bräutigam, D. A., & Knack, S. (2004). Foreign Aid, Institutions, and Governance in Sub‐Saharan Africa .  Economic Development and Cultural Change , 255‐285.  Cilliers,  J.,  Dube,  O.,  &  Siddiqi,  B.  (2015).  The  white‐man  effect:  How  foreigner  presence  affects  behavior in experiments. Journal of Economic Behavior and Organization (118) , pp. 397‐414.  Cohn, A.,  Maréchal,  M. A., & Noll, T.  (2010).  Bad Boys: How Criminal Identity Salience  Affects Rule  Violation. Review of Economic Studies 82(4) , 1289–1308.  Cronbach, L. J. (1946). Response Sets and Validity.  Educational and psychological measurement (6) ,  pp. 672‐83.  Deaton, A., & Paxson, C. (1998). Economies of Scale, Household Size, and the Demand for Food. Journal  of Political Economy, 106(5) , 897‐930.  Deaton,  A.,  &  Zaidi,  S.  (2002).  Living  Standards  Measurement  Study  Working  Paper  No.  135.  Washington DC: The World Bank.  Devi, S. (2017, May 20). Famine in South Sudan. The Lancet, 389(10083) , 1967–1970.  Euler,  M.,  Krishna,  V.,  Schwarze,  S.,  Siregar,  H.,  &  Qaim,  M.  (2017).  Oil  Palm  Adoption,  Household  Welfare, and Nutrition Among Smallholder Farmers in Indonesia. World Development , 219‐235.  FEWS NET. (2018).  Famine Early  Warning Systems Network. Retrieved March 22,  2018,  from South  Sudan  Food  Security  Outlook  ‐  October  2017  to  May  2018:  http://www.fews.net/sites/default/files/documents/reports/SOUTH%20SUDAN%20Food%20Security %20Outlook_102017_0.pdf  21    Filmer, D., & Pritchett, L. H. (2001). Estimating wealth effects without expenditure data—or tears: an  application to educational enrollments in states of India. Demography , 115‐132.  Firpo, S., Fortin, N. M., & Lemieux, T. (2009). Unconditional quantile regressions. Econometrica (77:3)  , 953‐973.  Gilens,  M.,  Sniderman,  P.  M.,  &  Kuklinski,  J.  H.  (1998).  Affirmative  Action  and  the  Politics  of  Realignment. British Journal of Political Science 28(1) , pp. 159‐83.  Gneezy, U. (2005). Deception: The Role of Consequences. American Economic Review 95(1) , pp. 384‐ 94.  Hamilton, D. L. (1968). Personality Attributes Associated with Extreme Response Style.  Psychological  Bulleting 69(3) , pp. 192‐203.  Haughton, J., & Khandker, S. R. (2009). Handbook on Poverty & Inequality. Washington DC: World Bank  Publications.  Heß, S. (2017). Randomization inference with Stata: A guide and software. Stata Journal , 630‐651.  Hurd,  M.  D.  (1999).  Anchoring  and  Acquiescence  Bias  in  Measuring  Assets  in  Household  Surveys.  Journal of Risk and Uncertainty 19(1/3) , pp. 111‐36.  Koenker, R., & Bassett Jr, G. (1978). Regression quantiles. Econometrica, 46(1) , 33‐50.  Kuklinski, J. H. (1997). Racial Prejudice and Attitudes Toward Affirmative Action.  American Journal of  Political Science 41(2) , pp. 402‐19.  Lanjouw, P., & Ravallion, M. (1995). Poverty and household size. The Economic Journal , 1415‐1434.  Lin, W., & Green, D. P. (2016). Standard Operating Procedures: A Safety Net for Pre‐Analysis Plans. PS:  Political Science & Politics , 495‐500.  Mazar, N., & Ariely, D. (2006). Dishonesty in Everyday Life and Its Policy Implications. Journal of Public  Policy & Marketing 25(1) , pp. 117‐26.  Mazar, N., Amir, O., & Ariely, D. (2008). The Dishonesty of Honest People: A Theory of Self‐Concept  Maintenance. Journal of Marketing Research 45(6) , pp. 633‐44.  McKenzie, D. J. (2005). Measuring inequality with asset indicators. Population Economics, 18(2) , 229– 260.  Pape, U., & Mistiaen, J. (2015).  Measuring Household Consumption and Poverty in 60 Minutes: The  Mogadishu. Washington DC: World Bank / Proceedings of ABCA Conference 2015.  22    Rasinski, K. A., Visser, P. S., Zagatsky, M., & Rickett, E. M. (2005). Using implicit goal priming to improve  the quality of self‐report data. Journal of Experimental Social Psychology, 41(3) , 321‐327.  Ravallion, M., & Bidani, B. (1994). How robust is a poverty profile?  The world bank economic review,  8(1) , 75‐102.  Rosenfeld,  B.,  Imai,  K.,  &  Shapiro,  J.  N.  (2016).  An  Empirical  Validation  Study  of  Popular  Survey  Methodologies for Sensitive Questions. American Journal of Political Science 60(3) , pp. 783‐802.  Siegelman, L. (1981). Question‐Order Effects on Presidential Popularity.  Public Opinion Qarterly , pp.  199‐207.  Stecklov,  G.,  Weinreb,  A.,  &  Carletto,  C.  (2017).  Can  incentives  improve  survey  data  quality  in  developing countries? Results from a field experiment in India. Series A ‐ Statistics in Society , 1‐24.  Talwar, V., Arruda, C., & Yachison, S. (2015). The effects of punishment and appeals for honesty on  children’s truth‐telling behavior. Journal of Experimental Child Psychology , 209‐217.  The World Bank. (2016, October 20).  The World Bank in South Sudan. Retrieved February 24, 2018,  from South Sudan Overview: http://www.worldbank.org/en/country/southsudan/overview  The World Bank. (2015). World Development Report: Mind, Society, and Behavior. Washington DC: The  World Bank.  UN  OCHA.  (2017,  December).  United  Nations  Office  for  the  Coordination  of  Humanitarian  Affairs.  Retrieved February 24, 2018, from South Sudan: http://www.unocha.org/south‐sudan  United Nations. (2017). UN News. Retrieved March 15, 2018, from Famine declared in region of South  Sudan – UN: https://news.un.org/en/story/2017/02/551812‐famine‐declared‐region‐south‐sudan‐un  Van  Den  Broeck,  G.,  &  Maertens,  M.  (2017).  Moving  Up  or  Moving  Out?  Insights  into  Rural  Development and Poverty Reduction in Senegal. World Development , 95‐109.  Vinski, M., & Watter, S. (2012). Priming Honesty Reduces Subjective Bias in Self‐Report Measures of  Mind Wandering. Consciousness & Cognition 21(1) , 451‐55.  Voors, M. J., Nillesen, E. E., Verwimp, P., Bulte, E. H., Lensink, R., & Soest, D. P. (2012). Violent Conflict  and Behavior: A Field Experiment in Burundi. American Economic Review, 102(2) , 941‐964.  Warner, S. L. (1965). Randomized Response: A Survey Technique for Eliminating Evasive Answer Bias.  Journal of the American Statistical Association 60(309) , pp. 63‐69.  23    White, H. (1980). A Heteroskedasticity‐Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for  Heteroskedasticity. Econometrica , 817‐38.  Young, A. (2016). Channeling fisher: Randomization tests and the statistical insignificance of seemingly  significant experimental results. London: London School of Economics, Working Paper.        24    Appendix:    Technical appendix  Construction of the caloric food intake measure  While  monetary  poverty  lines  are  a  key  metric,  when  identifying  the  poor,  caloric  food  poverty  headcounts  are  of  equal  relevance  in  our  context.  We  create  a  food  intake  approximation  by  multiplying the quantities of food items from the core consumption survey with average caloric values  of  these  products.  The  caloric  intake  c   of  household  i  is  estimated  as  follows:  caloric intake ∑ item ∗ calories ∗ quantity .  _ Forty‐three percent of household members are children, who naturally have lower consumption levels  than adults. We can account for this by using adult equivalents (AE) and rely on OECD scale, which  scales  consumption  of  additional  adults  per  household  by  factor  0.7  and  of  children  by  factor  0.5  (Haughton & Khandker, 2009).  1 0.7 1 0.5   (1)  1 0.7 1 0.5   Analytical Appendix  Caloric food poverty in Somalia  Using the same approach, we derive caloric food intake measures, which motivated the notion that  misreporting might be prevalent.  Figure 5: Calorie consumption ‐ IDPs Somalia    Source: Authors' calculations using HFS Somalia Wave 1.            25    Balance across survey strata  Table 10: Treatment distribution by survey strata.      Treatment for honesty primes    State/Camp  Control  Treatment  Total        No.  No.  No.  JubaPOC  223  263  486  Wau  294  284  578  CRS  Bor  292  257  549  Bentiu  294  297  591  IDPCSS  Juba POC1 – IDPCSS  976  965  1,941  Warrap  60  60  120  Northern Bahr el Ghazal  50  61  111  Western Bahr el Ghazal  62  58  120  HFS ‐ Wave 4  Lakes  50  54  104  Western Equatoria  54  50  104  Central Equatoria  38  40  78  Eastern Equatoria  74  70  144    Total  2467  2459  4926    Reaction to the honesty primes  An overwhelming majority of respondents answered in a positive  manner to the moral prime. Less  than 10 percent of respondents answered that it is okay for the character in the fictional scenario to  lie to his friend. 19    [Moral prime]: I will give you a little scenario and would like to know what you think: John asks his good friend  Deng if he has some money that he can lend him to help him pay for medicine for his sick son. Deng has money  but was planning to buy cigarettes with it. He lies and tells John that he has none. Is it okay for Deng to lie to  John?     Percent  N  Yes, it is okay for Deng to lie to John.  8.8  217  No, it is not okay for Deng to lie to John.  91.2  2,240  Total  100  2,457        This might be interpreted in two ways. First, it might point to a low fraction of respondents, who would  be willing to lie, which would reduce the potential of finding significant treatment effects. Second, it  could indicate that the prime would increase the propensity to report truthfully. However, as studies  suggest a high social desirability bias in the aid allocation setting (Stecklov, Weinreb, & Carletto, 2017;                                                               19 The respondents, who find a lie inappropriate, have a higher share of male and unemployed household heads.  Moreover, IDPs have a significantly lower probability to find a lie acceptable.  For a more detailed description of  characteristics between respondents, who affirmed and rejected the lie, please see the appendix.  26    Cilliers, Dube, & Siddiqi, 2015), implications should not be drawn too early and will be discussed in  subsequent sections.    Appropriateness of lying:  It is puzzling that IDPs have on average a lower probability to report that they would find a lie  appropriate when compared to non‐IDPs (see Table 11). This is in line with more pro‐social  preferences of conflict affected populations found by Voors, Nillesen, Verwimp, Bulte, Lensink, &  Soest (2012). However, this might be misleading, as the analysis of channels indicates that the  significant treatment effects are attributable to the IDP subsample, which seem to be more likely to  misreport.  Table 11: Distribution of respondents, who would find a lie (in‐)appropriate.    Yes,  it  is  No,  it  is  Overall  (1) vs. (2),  okay  for  not  okay  p‐value  Deng  to  for  Deng  lie  to  to  lie  to  John.  John.  Household size  5.041  5.123  5.119  0.696       (0.228)  (0.061)  (0.059)  Gender of household head  0.327  0.456  0.445  0.000***       (0.032)  (0.011)  (0.010)  Literacy of household head  0.544  0.532  0.533  0.734       (0.034)  (0.011)  (0.010)  Household head completed some primary school  0.565  0.568  0.568  0.919       (0.034)  (0.010)  (0.010)  Is the household head employed  0.184  0.279  0.270  0.003***       (0.026)  (0.009)  (0.009)  Share of children in household  0.315  0.356  0.353  0.042*       (0.019)  (0.006)  (0.006)  Share of elderly in household  0.014  0.015  0.015  0.890       (0.007)  (0.002)  (0.002)  Level of Education of Household Head  2.060  1.967  1.975  0.205       (0.075)  (0.022)  (0.021)  non‐IDP Population  0.212  0.155  0.160  0.029*       (0.028)  (0.008)  (0.007)    N  217  2238  2455    Proportion  0.088  0.912  1.000        Robustness of results using an unconditional quantile regression  Conditional quantile regressions are sometimes critiqued on the ground as they would consider the  treatment effect conditional on the distribution and not on the individual ranking. Therefore, we also  replicate the main regressions within an unconditional quantile regression framework (Firpo, Fortin, &  Lemieux, 2009).  Table 12depict the results of unconditional quantile regressions. The results indicate  27    a  comparable  pattern  to  Table  3.  Especially,  the  quantities  of  consumption  items  and  kilograms  experience positive treatment effects in lower quantiles. Although higher quantiles are affected as well  in Column (2), the largest effects can be found in the 10% quantile, which would be consistent with  the hypothesis of more honest answers among potentially underreporting households.  Table 12: Results from unconditional quantile regressions of different outcome variables.     (1)  (2)  (3)  (4)  Outcome Variables  ln(Cons.Num.)  ln(Cons. Quant.)  ln(Cons. Val.)  ln(Cons. Cal.)  Q0.1  0.105**  0.259***  0.076  0.134    (0.046)  (0.090)  (0.079)  (0.145)  Q0.25  0.078**  0.210***  0.169***  0.075    (0.032)  (0.067)  (0.062)  (0.077)  Q0.5  0.004  0.104**  0.118**  0.071    (0.035)  (0.053)  (0.056)  (0.063)  Q0.75  ‐0.012  0.132**  0.067  0.025    (0.040)  (0.066)  (0.059)  (0.089)  Q0.9  0.024  0.075  ‐0.003  0.062    (0.044)  (0.087)  (0.077)  (0.119)            Observations  3,955  3,955  3,955  3,955  Month FE  YES  YES  YES  YES  State FE  YES  YES  YES  YES  Controls  YES  YES  YES  YES  Interacted Controls  YES  YES  YES  YES  Robust standard errors in parentheses (White, 1980): *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1‐Column (1) is  measured on the household level. Column (2‐4) refer to per capita OECD adult equivalents.        28    Figure 6: Treatment effects across quantiles.      Note: Treatment effects and confidence intervals plotted for different quantiles.  Robustness of results in extended IDP and non‐IDP subsample  Table 13 reports the corresponding results of a quantile regression for an extended sample of IDPs and  Non‐IDPs.  Results  correspond  to  the  previously  found  larger  coefficients  in  the  lower  quintiles.  Coefficients  are  of  similar  size  and  the  pattern  remains  qualitatively  similar.  However,  statistical  significance is reduced in columns (3) and (4) with regard to the indicators that are measured with  more noise (e.g., monetary consumption values and caloric consumption).   Table 13: Quantile Regressions – extended sample IDPs and Non‐IDPs     (1)  (2)  (3)  (4)  Outcome Variables  ln(Cons. Num.)  ln(Cons. Quant.)  ln(Cons. Val.)  ln(Cons. Cal.)  Q0.1  0.136***  0.254***  0.072  0.153    (0.049)  (0.058)  (0.067)  (0.094)  Q0.25  0.085***  0.123**  0.085  0.044    (0.031)  (0.049)  (0.052)  (0.064)  Q0.5  0.024  0.088*  0.092**  0.037    (0.029)  (0.049)  (0.043)  (0.053)  Q0.75  0.018  0.094**  0.052  0.028  29      (0.031)  (0.042)  (0.044)  (0.052)  Q0.9  ‐0.019  0.058  ‐0.026  0.035    (0.024)  (0.050)  (0.048)  (0.050)            Observations  4,735  4,735  4,735  4,735  Month FE  YES  YES  YES  YES  State FE  YES  YES  YES  YES  Controls  YES  YES  YES  YES  Interacted Controls  YES  YES  YES  YES  Robust  standard  errors  in  parentheses  (White,  1980):  ***  p<0.01,  **  p<0.05,  *  p<0.1.  Column (1) is measured on the household level. Column (2‐4) refer to per capita OECD adult equivalents.    Robustness to per capita instead of per adult equivalents  There is some uncertainty about the per adult equivalent scaling in the data. Ideally the distribution  might be estimated  from  more  fine‐grained  data  on  the  intra‐household consumption  distribution.  This is often not available, and, as Deaton & Zaidi (2002) summarize, “no satisfactory” scaling method  is  identified  so  far.  Therefore,  the  OECD  scaling  methodology  is  still  frequently  used  (e.g.,  Euler,  Krishna, Schwarze, Siregar, & Qaim, 2017; Van Den Broeck & Maertens, 2017). Yet, potential concerns  with  regard  to  the  main  results’  stability  with  regard  to  the  scaling  by  adult  equivalents  remains.  Therefore, our outcome measures can be also constructed using agnostic per capita scales. In line with  the low consumption levels, the median of per capita calorie intake (1,589 kcal. per day) is well below  the  recommended  daily  intake  of  2,100  kcal  (Ravallion  &  Bidani,  1994).  Almost  one‐third  of  respondents (30.1 percent) report a calorie intake below the daily subsistence level of 1,200 kcal per  day.  In  contrast,  several  respondents  report  overly  high  consumption  levels,  which  surpass  conventional consumption levels by far (> 4,000 kcal. per day). This supports previous evidence that  misreporting is prevalent. As with the number of consumption items, the graph indicates that there is  a slight shift in reported consumption among the treated regarding very low consumption levels.    Figure 7: Calory Consumption p.c.  30    Analogous  to  the  estimation  in  Table  3,  Table  14  depicts  the  results  of  a  quantile  regression  using  agnostic  per  capita  scales.  The  estimates  indicate  that  the  treatment  effects  remain  stable  and  respondents would report statistically significantly higher quantities in Column (1) and Column (2) if  treated.  Hence,  scaling  does  not  explain  our  results,  but  is  a  factor  to  take  into  account,  when  interpreting the outcomes.  Table 14: Results from quantile regressions of different outcome variables (pc scales).     (1)  (2)  (3)  Outcome Variables  ln(Cons. Quant. p.c..)  ln(Cons. Val. p.c.)  ln(Cons. Cal. p.c.)  Q0.1  0.358***  0.040  0.207    (0.087)  (0.068)  (0.135)  Q0.25  0.161***  0.160**  0.076    (0.059)  (0.053)  (0.081)  Q0.5  0.124***  0.079  0.073    (0.057)  (0.054)  (0.066)  Q0.75  0.050  0.055  0.021    (0.049)  (0.054)  (0.071)  Q0.9  0.057  ‐0.003  0.027    (0.063)  (0.051)  (0.081)          Observations  3,955  3,955  3,955  Month FE  YES  YES  YES  State FE  YES  YES  YES  Controls  YES  YES  YES  Interacted Controls  YES  YES  YES    Table 15: Results – full set of (interacted) controls               (1)  (2)  (3)  (4)  Log of  Log of  Log of  Log of  VARIABLES  cons_num  cons_q_kg_pc_ae  cons_value_pc_ae  cons_cal_pc_ae                 Treatment = 1, Treatment  0.061*  0.137***  0.081**  0.001  (0.033)  (0.042)  (0.039)  (0.067)    Household size  0.033***  ‐0.024***  ‐0.044***  ‐0.105***  (0.005)  (0.005)  (0.005)  (0.008)    Gender of household head  0.009  0.043*  0.022  ‐0.047  31    (0.018)  (0.026)  (0.025)  (0.039)    Share of children in household  0.106**  0.243***  0.190***  0.027  (0.046)  (0.053)  (0.054)  (0.085)    1st component of asset PCA  0.026***  0.013  0.022***  0.039***  (0.005)  (0.008)  (0.008)  (0.012)    1.treat#c.hhsize  ‐0.008  ‐0.015**  ‐0.009  0.006  (0.006)  (0.007)  (0.007)  (0.011)    1.hhh_gender#0b.treat  ‐0.020  ‐0.007  ‐0.008  ‐0.059  (0.028)  (0.036)  (0.036)  (0.054)    1.treat#c.pchild  ‐0.001  ‐0.066  ‐0.107  ‐0.016  (0.059)  (0.074)  (0.073)  (0.116)    1.treat#c.Asset_PCA_1  ‐0.017**  ‐0.003  ‐0.007  ‐0.003  (0.007)  (0.011)  (0.010)  (0.016)              Observations  3,955  3,955  3,955  3,955  R‐squared  0.274  0.073  0.080  0.123  State FE  YES  YES  YES  YES  Month FE  YES  YES  YES  YES  Controls  YES  YES  YES  YES  Robust  standard  errors  in  parentheses          *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1            Household size and purchasing prices per kilo price  In order to find out if the data bear out the pattern that larger households pay lower prices, e.g., due  to  bulk  purchasing,  we  regress  the  log  of  the  reported  price  on  household  size,  state,  month  and  consumption good specific fixed effects.  ln price ∝ β hhsize γ δ θ ε  (5)  ln price ∝ β hhsize γ δ θ ε  The results are depicted in Table  16 and indicate a negative average correlation. This  supports the  choice of interacting unbalanced controls with the treatment indicator.  Table 16: Correlation of household size and purchasing prices per kilo.    (1)  VARIABLES    lnprice    Household size  ‐0.003**  32        (0.001)    Observations  24,409  R‐squared  0.548  State FE  YES  Month FE  YES  Item FE  Yes  Robust standard errors in parentheses (White, 1980):   *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    Consumption shares of IDP and non‐IDP populations  Figure 8 describes the consumption shares of IDPs and non‐IDPs. While the figure shows that the diet  of  IDPs  is  slightly  less  diverse than  the  diet of  non‐IDPs,  it  is  also  revealed  that large  shares of  IDP  budgets are spent on goods that offer a high caloric intake per SSP spent, e.g., sorghum and cooking  oil. This also leads to a counterintuitive pattern found in the data, where IDPs consume less than non‐ IDPs in terms of monetary value, but more in terms of caloric food intake.  Figure 8: Consumption Shares (SSP values)    Note: The figure lists the consumption shares of items, which constitute at least 1% of household consumption.  33    Poverty & Equity Global Practice Working Papers (Since July 2014) The Poverty & Equity Global Practice Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. This series is co‐published with the World Bank Policy Research Working Papers (DECOS). It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and contribute to development policy discussions around the world. For the latest paper, visit our GP’s intranet at http://POVERTY. 1 Estimating poverty in the absence of consumption data: the case of Liberia Dabalen, A. L., Graham, E., Himelein, K., Mungai, R., September 2014 2 Female labor participation in the Arab world: some evidence from panel data in Morocco Barry, A. G., Guennouni, J., Verme, P., September 2014 3 Should income inequality be reduced and who should benefit? redistributive preferences in Europe and Central Asia Cojocaru, A., Diagne, M. F., November 2014 4 Rent imputation for welfare measurement: a review of methodologies and empirical findings Balcazar Salazar, C. F., Ceriani, L., Olivieri, S., Ranzani, M., November 2014 5 Can agricultural households farm their way out of poverty? Oseni, G., McGee, K., Dabalen, A., November 2014 6 Durable goods and poverty measurement Amendola, N., Vecchi, G., November 2014 7 Inequality stagnation in Latin America in the aftermath of the global financial crisis Cord, L., Barriga Cabanillas, O., Lucchetti, L., Rodriguez‐Castelan, C., Sousa, L. D., Valderrama, D. December 2014 8 Born with a silver spoon: inequality in educational achievement across the world Balcazar Salazar, C. F., Narayan, A., Tiwari, S., January 2015 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 1 9 Long‐run effects of democracy on income inequality: evidence from repeated cross‐sections Balcazar Salazar,C. F., January 2015 10 Living on the edge: vulnerability to poverty and public transfers in Mexico Ortiz‐Juarez, E., Rodriguez‐Castelan, C., De La Fuente, A., January 2015 11 Moldova: a story of upward economic mobility Davalos, M. E., Meyer, M., January 2015 12 Broken gears: the value added of higher education on teachers' academic achievement Balcazar Salazar, C. F., Nopo, H., January 2015 13 Can we measure resilience? a proposed method and evidence from countries in the Sahel Alfani, F., Dabalen, A. L., Fisker, P., Molini, V., January 2015 14 Vulnerability to malnutrition in the West African Sahel Alfani, F., Dabalen, A. L., Fisker, P., Molini, V., January 2015 15 Economic mobility in Europe and Central Asia: exploring patterns and uncovering puzzles Cancho, C., Davalos, M. E., Demarchi, G., Meyer, M., Sanchez Paramo, C., January 2015 16 Managing risk with insurance and savings: experimental evidence for male and female farm managers in the Sahel Delavallade, C., Dizon, F., Hill, R., Petraud, J. P., el., January 2015 17 Gone with the storm: rainfall shocks and household well‐being in Guatemala Baez, J. E., Lucchetti, L., Genoni, M. E., Salazar, M., January 2015 18 Handling the weather: insurance, savings, and credit in West Africa De Nicola, F., February 2015 19 The distributional impact of fiscal policy in South Africa Inchauste Comboni, M. G., Lustig, N., Maboshe, M., Purfield, C., Woolard, I., March 2015 20 Interviewer effects in subjective survey questions: evidence from Timor‐Leste Himelein, K., March 2015 21 No condition is permanent: middle class in Nigeria in the last decade Corral Rodas, P. A., Molini, V., Oseni, G. O., March 2015 22 An evaluation of the 2014 subsidy reforms in Morocco and a simulation of further reforms Verme, P., El Massnaoui, K., March 2015 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 2 23 The quest for subsidy reforms in Libya Araar, A., Choueiri, N., Verme, P., March 2015 24 The (non‐) effect of violence on education: evidence from the "war on drugs" in Mexico Márquez‐Padilla, F., Pérez‐Arce, F., Rodriguez Castelan, C., April 2015 25 “Missing girls” in the south Caucasus countries: trends, possible causes, and policy options Das Gupta, M., April 2015 26 Measuring inequality from top to bottom Diaz Bazan, T. V., April 2015 27 Are we confusing poverty with preferences? Van Den Boom, B., Halsema, A., Molini, V., April 2015 28 Socioeconomic impact of the crisis in north Mali on displaced people (Available in French) Etang Ndip, A., Hoogeveen, J. G., Lendorfer, J., June 2015 29 Data deprivation: another deprivation to end Serajuddin, U., Uematsu, H., Wieser, C., Yoshida, N., Dabalen, A., April 2015 30 The local socioeconomic effects of gold mining: evidence from Ghana Chuhan-Pole, P., Dabalen, A., Kotsadam, A., Sanoh, A., Tolonen, A.K., April 2015 31 Inequality of outcomes and inequality of opportunity in Tanzania Belghith, N. B. H., Zeufack, A. G., May 2015 32 How unfair is the inequality of wage earnings in Russia? estimates from panel data Tiwari, S., Lara Ibarra, G., Narayan, A., June 2015 33 Fertility transition in Turkey—who is most at risk of deciding against child arrival? Greulich, A., Dasre, A., Inan, C., June 2015 34 The socioeconomic impacts of energy reform in Tunisia: a simulation approach Cuesta Leiva, J. A., El Lahga, A., Lara Ibarra, G., June 2015 35 Energy subsidies reform in Jordan: welfare implications of different scenarios Atamanov, A., Jellema, J. R., Serajuddin, U., June 2015 36 How costly are labor gender gaps? estimates for the Balkans and Turkey Cuberes, D., Teignier, M., June 2015 37 Subjective well‐being across the lifespan in Europe and Central Asia Bauer, J. M., Munoz Boudet, A. M., Levin, V., Nie, P., Sousa‐Poza, A., July 2015 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 3 38 Lower bounds on inequality of opportunity and measurement error Balcazar Salazar, C. F., July 2015 39 A decade of declining earnings inequality in the Russian Federation Posadas, J., Calvo, P. A., Lopez‐Calva, L.‐F., August 2015 40 Gender gap in pay in the Russian Federation: twenty years later, still a concern Atencio, A., Posadas, J., August 2015 41 Job opportunities along the rural‐urban gradation and female labor force participation in India Chatterjee, U., Rama, M. G., Murgai, R., September 2015 42 Multidimensional poverty in Ethiopia: changes in overlapping deprivations Yigezu, B., Ambel, A. A., Mehta, P. A., September 2015 43 Are public libraries improving quality of education? when the provision of public goods is not enough Rodriguez Lesmes, P. A., Valderrama Gonzalez, D., Trujillo, J. D., September 2015 44 Understanding poverty reduction in Sri Lanka: evidence from 2002 to 2012/13 Inchauste Comboni, M. G., Ceriani, L., Olivieri, S. D., October 2015 45 A global count of the extreme poor in 2012: data issues, methodology and initial results Ferreira, F.H.G., Chen, S., Dabalen, A. L., Dikhanov, Y. M., Hamadeh, N., Jolliffe, D. M., Narayan, A., Prydz, E. B., Revenga, A. L., Sangraula, P., Serajuddin, U., Yoshida, N., October 2015 46 Exploring the sources of downward bias in measuring inequality of opportunity Lara Ibarra, G., Martinez Cruz, A. L., October 2015 47 Women’s police stations and domestic violence: evidence from Brazil Perova, E., Reynolds, S., November 2015 48 From demographic dividend to demographic burden? regional trends of population aging in Russia Matytsin, M., Moorty, L. M., Richter, K., November 2015 49 Hub‐periphery development pattern and inclusive growth: case study of Guangdong province Luo, X., Zhu, N., December 2015 50 Unpacking the MPI: a decomposition approach of changes in multidimensional poverty headcounts Rodriguez Castelan, C., Trujillo, J. D., Pérez Pérez, J. E., Valderrama, D., December 2015 51 The poverty effects of market concentration Rodriguez Castelan, C., December 2015 52 Can a small social pension promote labor force participation? evidence from the Colombia Mayor program Pfutze, T., Rodriguez Castelan, C., December 2015 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 4 53 Why so gloomy? perceptions of economic mobility in Europe and Central Asia Davalos, M. E., Cancho, C. A., Sanchez, C., December 2015 54 Tenure security premium in informal housing markets: a spatial hedonic analysis Nakamura, S., December 2015 55 Earnings premiums and penalties for self‐employment and informal employees around the world Newhouse, D. L., Mossaad, N., Gindling, T. H., January 2016 56 How equitable is access to finance in turkey? evidence from the latest global FINDEX Yang, J., Azevedo, J. P. W. D., Inan, O. K., January 2016 57 What are the impacts of Syrian refugees on host community welfare in Turkey? a subnational poverty analysis Yang, J., Azevedo, J. P. W. D., Inan, O. K., January 2016 58 Declining wages for college‐educated workers in Mexico: are younger or older cohorts hurt the most? Lustig, N., Campos‐Vazquez, R. M., Lopez‐Calva, L.‐F., January 2016 59 Sifting through the Data: labor markets in Haiti through a turbulent decade (2001‐2012) Rodella, A.‐S., Scot, T., February 2016 60 Drought and retribution: evidence from a large‐scale rainfall‐indexed insurance program in Mexico Fuchs Tarlovsky, Alan., Wolff, H., February 2016 61 Prices and welfare Verme, P., Araar, A., February 2016 62 Losing the gains of the past: the welfare and distributional impacts of the twin crises in Iraq 2014 Olivieri, S. D., Krishnan, N., February 2016 63 Growth, urbanization, and poverty reduction in India Ravallion, M., Murgai, R., Datt, G., February 2016 64 Why did poverty decline in India? a nonparametric decomposition exercise Murgai, R., Balcazar Salazar, C. F., Narayan, A., Desai, S., March 2016 65 Robustness of shared prosperity estimates: how different methodological choices matter Uematsu, H., Atamanov, A., Dewina, R., Nguyen, M. C., Azevedo, J. P. W. D., Wieser, C., Yoshida, N., March 2016 66 Is random forest a superior methodology for predicting poverty? an empirical assessment Stender, N., Pave Sohnesen, T., March 2016 67 When do gender wage differences emerge? a study of Azerbaijan's labor market Tiongson, E. H. R., Pastore, F., Sattar, S., March 2016 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 5 68 Second‐stage sampling for conflict areas: methods and implications Eckman, S., Murray, S., Himelein, K., Bauer, J., March 2016 69 Measuring poverty in Latin America and the Caribbean: methodological considerations when estimating an empirical regional poverty line Gasparini, L. C., April 2016 70 Looking back on two decades of poverty and well‐being in India Murgai, R., Narayan, A., April 2016 71 Is living in African cities expensive? Yamanaka, M., Dikhanov, Y. M., Rissanen, M. O., Harati, R., Nakamura, S., Lall, S. V., Hamadeh, N., Vigil Oliver, W., April 2016 72 Ageing and family solidarity in Europe: patterns and driving factors of intergenerational support Albertini, M., Sinha, N., May 2016 73 Crime and persistent punishment: a long‐run perspective on the links between violence and chronic poverty in Mexico Rodriguez Castelan, C., Martinez‐Cruz, A. L., Lucchetti, L. R., Valderrama Gonzalez, D., Castaneda Aguilar, R. A., Garriga, S., June 2016 74 Should I stay or should I go? internal migration and household welfare in Ghana Molini, V., Pavelesku, D., Ranzani, M., July 2016 75 Subsidy reforms in the Middle East and North Africa Region: a review Verme, P., July 2016 76 A comparative analysis of subsidy reforms in the Middle East and North Africa Region Verme, P., Araar, A., July 2016 77 All that glitters is not gold: polarization amid poverty reduction in Ghana Clementi, F., Molini, V., Schettino, F., July 2016 78 Vulnerability to Poverty in rural Malawi Mccarthy, N., Brubaker, J., De La Fuente, A., July 2016 79 The distributional impact of taxes and transfers in Poland Goraus Tanska, K. M., Inchauste Comboni, M. G., August 2016 80 Estimating poverty rates in target populations: an assessment of the simple poverty scorecard and alternative approaches Vinha, K., Rebolledo Dellepiane, M. A., Skoufias, E., Diamond, A., Gill, M., Xu, Y., August 2016 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 6 81 Synergies in child nutrition: interactions of food security, health and environment, and child care Skoufias, E., August 2016 82 Understanding the dynamics of labor income inequality in Latin America Rodriguez Castelan, C., Lustig, N., Valderrama, D., Lopez‐Calva, L.‐F., August 2016 83 Mobility and pathways to the middle class in Nepal Tiwari, S., Balcazar Salazar, C. F., Shidiq, A. R., September 2016 84 Constructing robust poverty trends in the Islamic Republic of Iran: 2008‐14 Salehi Isfahani, D., Atamanov, A., Mostafavi, M.‐H., Vishwanath, T., September 2016 85 Who are the poor in the developing world? Newhouse, D. L., Uematsu, H., Doan, D. T. T., Nguyen, M. C., Azevedo, J. P. W. D., Castaneda Aguilar, R. A., October 2016 86 New estimates of extreme poverty for children Newhouse, D. L., Suarez Becerra, P., Evans, M. C., October 2016 87 Shedding light: understanding energy efficiency and electricity reliability Carranza, E., Meeks, R., November 2016 88 Heterogeneous returns to income diversification: evidence from Nigeria Siwatu, G. O., Corral Rodas, P. A., Bertoni, E., Molini, V., November 2016 89 How liberal is Nepal's liberal grade promotion policy? Sharma, D., November 2016 90 Pro-growth equity: a policy framework for the twin goals Lopez-Calva, L. F., Rodriguez Castelan, C., November 2016 91 CPI bias and its implications for poverty reduction in Africa Dabalen, A. L., Gaddis, I., Nguyen, N. T. V., December 2016 92 Building an ex ante simulation model for estimating the capacity impact, benefit incidence, and cost effectiveness of child care subsidies: an application using provider‐level data from Turkey Aran, M. A., Munoz Boudet, A., Aktakke, N., December 2016 93 Vulnerability to drought and food price shocks: evidence from Ethiopia Porter, C., Hill, R., December 2016 94 Job quality and poverty in Latin America Rodriguez Castelan, C., Mann, C. R., Brummund, P., December 2016 95 With a little help: shocks, agricultural income, and welfare in Uganda Mejia‐Mantilla, C., Hill, R., January 2017 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 7 96 The impact of fiscal policy on inequality and poverty in Chile Martinez Aguilar, S. N., Fuchs Tarlovsky, A., Ortiz‐Juarez, E., Del Carmen Hasbun, G. E., January 2017 97 Conditionality as targeting? participation and distributional effects of conditional cash transfers Rodriguez Castelan, C., January 2017 98 How is the slowdown affecting households in Latin America and the Caribbean? Reyes, G. J., Calvo‐Gonzalez, O., Sousa, L. D. C., Castaneda Aguilar, R. A., Farfan Bertran, M. G., January 2017 99 Are tobacco taxes really regressive? evidence from Chile Fuchs Tarlovsky, A., Meneses, F. J., March 2017 100 Design of a multi‐stage stratified sample for poverty and welfare monitoring with multiple objectives: a Bangladesh case study Yanez Pagans, M., Roy, D., Yoshida, N., Ahmed, F., March 2017 101 For India's rural poor, growing towns matter more than growing cities Murgai, R., Ravallion, M., Datt, G., Gibson, J., March 2017 102 Leaving, staying, or coming back? migration decisions during the northern Mali conflict Hoogeveen, J. G., Sansone, D., Rossi, M., March 2017 103 Arithmetics and Politics of Domestic Resource Mobilization Bolch, K. B., Ceriani, L., Lopez‐Calva, L.‐F., April 2017 104 Can Public Works Programs Reduce Youth Crime? Evidence from Papua New Guinea’s Urban Youth Employment Project Oleksiy I., Darian N., David N., Sonya S., April 2017 105 Is Poverty in Africa Mostly Chronic or Transient? Evidence from Synthetic Panel Data Dang, H.‐A. H., Dabalen, A. L., April 2017 106 To Sew or Not to Sew? Assessing the Welfare Effects of the Garment Industry in Cambodia Mejía‐Mantilla, C., Woldemichael, M. T., May 2017 107 Perceptions of distributive justice in Latin America during a period of falling inequality Reyes, G. J., Gasparini, L. C., May 2017 108 How do women fare in rural non‐farm economy? Fuje, H. N., May 2017 109 Rural Non‐Farm Employment and Household Welfare: Evidence from Malawi Adjognon, G. S., Liverpool‐Tasie, S. L., De La Fuente, A., Benfica, R. M., May 2017 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 8 110 Multidimensional Poverty in the Philippines, 2004‐13: Do Choices for Weighting, Identification and Aggregation Matter? Datt, G., June 2017 111 But … what is the poverty rate today? testing poverty nowcasting methods in Latin America and the Caribbean Caruso, G. D., Lucchetti, L. R., Malasquez, E., Scot, T., Castaneda, R. A., June 2017 112 Estimating the Welfare Costs of Reforming the Iraq Public Distribution System: A Mixed Demand Approach Krishnan, N., Olivieri, S., Ramadan, R., June 2017 113 Beyond Income Poverty: Nonmonetary Dimensions of Poverty in Uganda Etang Ndip, A., Tsimpo, C., June 2017 114 Education and Health Services in Uganda: Quality of Inputs, User Satisfaction, and Community Welfare Levels Tsimpo Nkengne, C., Etang Ndip, A., Wodon, Q. T., June 2017 115 Rental Regulation and Its Consequences on Measures of Well‐Being in the Arab Republic of Egypt Lara Ibarra, G., Mendiratta, V., Vishwanath, T., July 2017 116 The Poverty Implications of Alternative Tax Reforms: Results from a Numerical Application to Pakistan Feltenstein, A., Mejia‐Mantilla, C., Newhouse, D. L., Sedrakyan, G., August 2017 117 Tracing Back the Weather Origins of Human Welfare: Evidence from Mozambique? Baez Ramirez, J. E., Caruso, G. D., Niu, C., August 2017 118 Many Faces of Deprivation: A multidimensional approach to poverty in Armenia Martirosova, D., Inan, O. K., Meyer, M., Sinha, N., August 2017 119 Natural Disaster Damage Indices Based on Remotely Sensed Data: An Application to Indonesia Skoufias, E., Strobl, E., Tveit, T. B., September 2017 120 The Distributional Impact of Taxes and Social Spending in Croatia Inchauste Comboni, M. G., Rubil, I., October 2017 121 Regressive or Progressive? The Effect of Tobacco Taxes in Ukraine Fuchs, A., Meneses, F. September 2017 122 Fiscal Incidence in Belarus: A Commitment to Equity Analysis Bornukova, K., Shymanovich, G., Chubrik, A., October 2017 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 9 123 Who escaped poverty and who was left behind? a non‐parametric approach to explore welfare dynamics using cross‐sections Lucchetti, L. R., October 2017 124 Learning the impact of financial education when take-up is low Lara Ibarra, G., Mckenzie, D. J., Ruiz Ortega, C., November 2017 125 Putting Your Money Where Your Mouth Is Geographic Targeting of World Bank Projects to the Bottom 40 Percent Öhler, H., Negre, M., Smets, L., Massari, R., Bogetić, Z., November 2017 126 The impact of fiscal policy on inequality and poverty in Zambia De La Fuente, A., Rosales, M., Jellema, J. R., November 2017 127 The Whys of Social Exclusion: Insights from Behavioral Economics Hoff, K., Walsh, J. S., December 2017 128 Mission and the bottom line: performance incentives in a multi-goal organization Gine, X., Mansuri, G., Shrestha, S. A., December 2017 129 Mobile Infrastructure and Rural Business Enterprises Evidence from Sim Registration Mandate in Niger Annan, F., Sanoh, A., December 2017 130 Poverty from Space: Using High-Resolution Satellite Imagery for estimating Economic Well-Being Engstrom, R., Hersh, J., Newhouse, D., December 2017 131 Winners Never Quit, Quitters Never Grow: Using Text Mining to measure Policy Volatility and its Link with Long-Term Growth in Latin America Calvo-Gonzalez, O., Eizmendi, A., Reyes, G., January 2018 132 The Changing Way Governments talk about Poverty and Inequality: Evidence from two Centuries of Latin American Presidential Speeches Calvo-Gonzalez, O., Eizmendi, A., Reyes, G., January 2018 133 Tobacco Price Elasticity and Tax Progressivity In Moldova Fuchs, A., Meneses, F., February 2018 134 Informal Sector Heterogeneity and Income Inequality: Evidence from the Democratic Republic of Congo Adoho, F., Doumbia, D., February 2018 135 South Caucasus in Motion: Economic and Social Mobility in Armenia, Azerbaijan and Georgia Tiwari, S., Cancho, C., Meyer, M., February 2018 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 10 136 Human Capital Outflows: Selection into Migration from the Northern Triangle Del Carmen, G., Sousa, L., February 2018 137 Urban Transport Infrastructure and Household Welfare: Evidence from Colombia Pfutze, T., Rodriguez-Castelan, C., Valderrama-Gonzalez, D., February 2018 138 Hit and Run? Income Shocks and School Dropouts in Latin America Cerutti, P., Crivellaro, E., Reyes, G., Sousa, L., February 2018 139 Decentralization and Redistribution Irrigation Reform in Pakistan’s Indus Basin Jacoby, H.G., Mansuri, G., Fatima, F., February 2018 140 Governing the Commons? Water and Power in Pakistan’s Indus Basin Jacoby, H.G., Mansuri, G., February 2018 141 The State of Jobs in Post-Conflict Areas of Sri Lanka Newhouse, D., Silwal, A. R., February 2018 142 “If it’s already tough, imagine for me…” A Qualitative Perspective on Youth Out of School and Out of Work in Brazil Machado, A.L., Muller, M., March 2018 143 The reallocation of district-level spending and natural disasters: evidence from Indonesia Skoufias, E., Strobl, E., Tveit, T. B., March 2018 144 Gender Differences in Poverty and Household Composition through the Life-cycle A Global Perspective Munoz, A. M., Buitrago, P., Leroy de la Briere, B., Newhouse, D., Rubiano, E., Scott, K., Suarez-Becerra, P., March 2018 145 Analysis of the Mismatch between Tanzania Household Budget Survey and National Panel Survey Data in Poverty & Inequality Levels and Trends Fuchs, A., Del Carmen, G., Kechia Mukong, A., March 2018 146 Long-Run Impacts of Increasing Tobacco Taxes: Evidence from South Africa Hassine Belghith, N.B., Lopera, M. A., Etang Ndip, A., Karamba, W., March 2018 147 The Distributional Impact of the Fiscal System in Albania Davalos, M., Robayo-Abril, M., Shehaj, E., Gjika, A., March 2018 148 Analysis Growth, Safety Nets and Poverty: Assessing Progress in Ethiopia from 1996 to 2011 Vargas Hill, R., Tsehaye, E., March 2018 149 The Economics of the Gender Wage Gap in Armenia Rodriguez-Chamussy, L., Sinha, N., Atencio, A., April 2018 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 11 150 Do Demographics Matter for African Child Poverty? Batana, Y., Cockburn, J., May 2018 151 Household Expenditure and Poverty Measures in 60 Minutes: A New Approach with Results from Mogadishu Pape, U., Mistiaen, J., May 2018 152 Inequality of Opportunity in South Caucasus Fuchs, A., Tiwari, S., Rizal Shidiq, A., May 2018 153 Welfare Dynamics in Colombia: Results from Synthetic Panels Balcazar, C.F., Dang, H-A., Malasquez, E., Olivieri, S., Pico, J., May 2018 154 Social Protection in Niger: What Have Shocks and Time Got to Say? Annan, F., Sanoh, A., May 2018 155 Quantifying the impacts of capturing territory from the government in the Republic of Yemen Tandon, S., May 2018 156 The Road to Recovery: The Role of Poverty in the Exposure, Vulnerability and Resilience to Floods in Accra Erman, A., Motte, E., Goyal, R., Asare, A., Takamatsu, S., Chen, X., Malgioglio, S., Skinner, A., Yoshida, N., Hallegatte, S., June 2018 157 Small Area Estimation of Poverty under Structural Change Lange, S., Pape, U., Pütz, P., June 2018 158 The Devil Is in the Details; Growth, Polarization, and Poverty Reduction in Africa in the Past Two Decades F. Clementi F., Fabiani, M., Molini, V., June 2018 159 Impact of Conflict on Adolescent Girls in South Sudan Pape, U., Phipps, V., July 2018 160 Urbanization in Kazakhstan; Desirable Cities, Unaffordable Housing, and the Missing Rental Market Seitz, W., July 2018 161 SInequality in Earnings and Adverse Shocks in Early Adulthood Tien, B., Adoho, F., August 2018 162 Eliciting Accurate Responses to Consumption Questions among IDPs in South Sudan Using “Honesty Primes” Kaplan, L., Pale, U., Walsh, J., Auguste 2018 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 12 163 What Can We (Machine) Learn about Welfare Dynamics from Cross-Sectional Data? Lucchetti, L., August 2018 164 Infrastructure, Value Chains, and Economic Upgrades Luo, X., Xu, X., August 2018 165 The Distributional Effects of Tobacco Taxation; The Evidence of White and Clove Cigarettes in Indonesia Fuchs, A., Del Carmen, G., August 2018 For the latest and sortable directory, available on the Poverty & Equity GP intranet site. http://POVERTY WWW.WORLDBANK.ORG/POVERTY Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 13