Poverty & Equity Global Practice Working Paper 159 IMPACT OF CONFLICT ON ADOLESCENT GIRLS IN SOUTH SUDAN Utz Pape Verena Phipps July 2018 Poverty & Equity Global Practice Working Paper 159 ABSTRACT Violent conflict and instability affect men and women in heterogeneous ways, including differentiated impacts on economic, social, physical, and mental well-being. This study assesses the impact of the post-2013 conflict in South Sudan on adolescent girls and young women. The analysis uses data from the Adolescent Girls Initiative end line survey and the Armed Conflict Location & Event Data to measure conflict exposure using constructed cluster-level, self-reported, and external conflict exposure variables. The impact of conflict exposure is then estimated on a set of socioeconomic outcomes of adolescent girls by comparing exposed and non-exposed clusters before and after the conflict. The results suggest that girls from clusters more affected by the conflict had statistically different outcomes compared with girls from less affected clusters. Specifically, there is strong evidence that the conflict negatively affected outcomes related to income opportunities, aspirations, marriage, and household characteristics, but increased self-reported empowerment and entrepreneurial potential scores. The results indicate that impacts on labor supply, personal motivation, household conditions, and other forms of victimization are important channels through which conflict negatively impacts adolescent girls. 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 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. Impact of Conflict on Adolescent Girls in South Sudan  Utz Pape and Verena Phipps1  Keywords: Conflict, Impact Evaluation, Socio‐economic Well‐being, Gender  JEL: D04, D74, J16, Q34  1  Corresponding author: Utz Pape (upape@worldbank.org). The authors thank Jana Bischler, Niklas Buehren,  Shubha Chakravarty, Menaal Ebrahim and Rachel Firestone for their contributions. 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.    1. Introduction  Conflict and displacement escalated dramatically after the civil war in South Sudan in December 2013.  The  December  2013  conflict  between  President  Salva  Kiir  and  former  Vice  President  Riek  Machar  quickly became an ethnically‐charged conflict particularly between the Dinka and Nuer ethnic groups.  Skirmishes as well as brutal violence against civilians were reported in dozens of locations. In the days  following the start of the conflict, incidences were more isolated with violence against Nuer civilians  in Juba, attacks by Nuer on Dinka and other civilians in these areas as well as incidences of armed  groups of different ethnic backgrounds launching revenge attacks on community members. The civil  war  with  high  rates  of  violence  resulted  in  high  mortality  and  displacement,  as  well  as  worsening  livelihoods, poverty and food insecurity (Shankleman, 2012; World Bank, 2014a; World Bank, 2015a;  World Bank, 2015b).  More  than  50,000  civilians  have  been  killed  since  the  resurgence  of  conflict  in  December  2013,  in  addition to various severe crimes including extrajudicial killings, abductions, rape, and torture. More  than 2.2 million people have also fled the country or have been displaced internally, and it is believed  that 4.8 million are at risk of famine (FAO 2017). The conflict has severely impacted welfare indicators  and cost the country an estimated 6.3 percent of its GDP (World Bank 2016).   Violent conflict and instability affect men and women in heterogeneous ways, including differentiated  impacts on economic, social, physical and mental well‐being. Research highlights that men and boys  often  confront  direct,  first‐round  effects  of  conflict,  including  death  and  morbidity,  while  conflict  contributes to indirect impacts on women and girls, including as related to health (e.g. to malnutrition,  exposure to disease and lack of access to health services (Buvinic et al 2013). Children’s health and  access to education are often severely affected by exposure to conflict.   In many countries, women and children frequently account for the majority of populations displaced  by conflict; in South Sudan for example, 53 percent of the 2.43 million externally displaced due to the  2013 conflict are female while 63 percent of those displaced are children under the age of 18 (UNHCR  2018). While displacement generally contributes to a critical loss in assets, including housing, land and  property and other productive assets, women confront particular constraints extending from social  norms that restrict women’s ownership rights over land and other assets, and contributes to their  exclusion from decision‐making processes (Brookings 2013). Displacement also often gives rise to or  exacerbates serious protection challenges including increased exposure to gender‐based violence.    2    Violent conflict often changes the demographic composition of households, contributing to a rise in  female‐headed households due to the extended absence of males either due to conflict or abnormal  migration. These shifts impact traditional gendered division of tasks through its impacts on household  composition, often increases women’s participation in labor markets and augmenting responsibilities  of women within households (Menon and Rodgers 2013; Brück, Tilman and Vothknecht 2011; Justino,  Cardona,  Mitchell  and  Müller  2012;  Annan,  Blattman,  Mazurana,  and  Carlson  2009;  Brück  and  Schindler 2009). At the same time, data on whether women’s greater market participation and shifts  in household responsibilities contributes to wider welfare gains and long‐term social empowerment,  however, is more ambiguous (Justino, et. al 2012; Bozzoli 2012). There are data to suggest that the  economic  and  social  gains  women  may  have  achieved  due  to  the  absence  of  men  during  conflict  periods can erode during post‐conflict periods due to a reversion in pre‐conflict norms and do not  always result in a comparable increase in social empowerment or improved bargaining power (Justino  2009).  Non‐material well‐being, such as marriage outcomes and happiness, has also been negatively  impacted by conflict and displacement in some cases (Wang and Zhou 2016). Robust evidence also  exists  on  the  positive  correlation  between  rates  and  incidence  of  varying  forms  of  gender‐based  violence (GBV) (including sexual and physical assault, intimate partner violence, trafficking and early  and forced marriage) and exposure to conflict (Annan et. al. 2009; Dijkman, Bijleveld, Verwimp, 2014;  Ostby  2016).  Lastly,  studies  have  found  that  women  are  more  vulnerable  to  developing  anxiety  disorders and struggling with psychosocial distress in conflict‐affected settings (Ayazi et al 2014; Luitel  et al., 2013; Farhood & Dimassi, 2012; Murthy, & Lakshminarayani, 2006; Roberts et al, 2008).   The  devastating  nature  of  the  recent  conflict  in  South  Sudan  and  the  grim  reality  of  its  gendered  effects provides the motivation for this study. The conflict has affected millions of South Sudanese  people but the effects of this conflict on a particularly vulnerable group, such as adolescent girls, are  worth identifying. Economic, social, and mental impacts at an early age tend to be long‐lasting and  should  be  addressed  before  they  worsen  and  persist.  Therefore,  this  paper  aims  to  measure  the  impact  of  this  conflict  on  adolescent  girls  across  a  set  of  welfare  indicators  to  inform  and  guide  appropriate intervention strategies.   There is growing consensus that studying conflict cannot be dissociated from how it is experienced  and  perceived  by  individuals  affected  by  armed  violence.  Econometric  research  on  the  various  channels  through  which  conflict  affects  women,  however,  and  the  impact  of  conflict  on  gender  dynamics is relatively nascent (Calderon 2011; Justino, Cardona, et. al. 2012). Within the literature on    3    the intersection between conflict and gender dynamics, there is scant research on non‐combatant  adolescent  girls.  This  study  contributes  to  this  literature  by  offering  one  of  the  first  efforts  to  empirically  quantify  the  impact  of  violence  and  conflict  on  educational  attainment,  labor  market  behavior, and social empowerment for non‐combatant adolescent girls.2  This study utilizes survey data emerging from a World Bank‐administered pilot project in South Sudan  to contribute to the existing conflict and gender literature on several fronts. First and foremost, it uses  a cluster‐level difference‐in‐difference analysis to identify the impact of the conflict in South Sudan  on girls aged 15‐24. Given the high levels of mobility in South Sudan, these surveys are repeated cross‐ sections. Second, the study contributes new knowledge on the impact of conflict on welfare, poverty,  and aspirations by offering one of the first analyses of data on adolescent girls, a generally under‐ researched demographic. Finally, this research contributes to a growing body of evidence examining  the impacts of earlier‐life environment on later life outcomes, and is closely related to a large body of  literature on subjective perceptions of well‐being linked to significant and potentially traumatic life  events.  The analysis builds on two rounds of survey data that were collected for an impact evaluation of an  adolescent girls program. The first round of data was collected between August and October 2010 and  the  second  round  of  data  was  collected  between  January  and  February  2015.  The  two  surveys  measure  the  same  indicators  except  that  the  endline  survey  has  an  additional  module  on  conflict  exposure. We use the data from the conflict exposure module to obtain self‐reported measures of  cluster‐level  exposure  to  the  conflict  and  examine  the  impact  of  conflict‐related  victimization  on  adolescent girls. For robustness, we also use external data on conflict events to examine the impact  of the conflict exogenously. This analysis tests the hypothesis that girls exposed to the conflict had  statistically different welfare outcomes than girls who were not exposed to the conflict.   The  remainder  of  the  paper  is  organized  according  to  the  following  sections:  Section  2  details  literature on micro‐level conflict studies and the impact of conflict on women; Section 3 provides a  description  of  the  data,  followed  by  a  description  of  the  conflict  data  and  how  conflict  treatment                                                          2   In  this  conflict,  adolescent  girls  and  young  women  did  not  constitute  a  significant  number  of  participating  combatants.     4    variables were constructed; Section 4 provides the theoretical model and Section 5 reports results  from  the  difference‐in‐difference  regression  analysis.  Finally,  Section  6  provides  a  discussion  and  conclusion for the study.   2. Related Literature  From  civil  wars  to  riots  and  violent  mass  protests,  past  and  present  violent  conflicts  result  in  lost  opportunities  for  human  and  economic  development  and  have  significant  effects  on  the  welfare,  resilience and behavior of individuals, households and communities. Due in part to security studies’  traditional focus on the state and state agency, research on violent conflict has until recently relied  mostly  on  standardized  macro‐level  measures  of  conflict  such  as  the  number  of  battle  deaths  per  country per year. Over the last 15 years, initiatives such as the Households in Conflict Network (HiCN),  housed within the Institute of Development Studies at the University of Sussex, and MicroCon (Micro  Level  Analysis  of  Violent  Conflict),  an  EU‐funded  multi‐institution  partnership,  have  spearheaded  micro‐level  conflict  research.  Some  studies  have  conducted  systematic  empirical  analysis  of  the  mechanisms  linking  interactions  of  individual,  household,  and  community  units  of  analysis  to  processes of violent conflict (Brück, Justino, Verwimp, and Alexandra Avdeenko, 2010; Bozzoli, 2009,  Bundervoet et al., 2009; Dupas and Robinson, 2012; Miguel and Roland, 2011).   Brück (2011), Justino (2012), and Bozzoli (2011) differentiate between two main approaches to using  data  in  micro‐level  conflict  research:  (1)  using  purposively  designed  surveys;  and  (2)  employing  existing socio‐economic data sets from conflict‐affected regions. Of the two, the former aims to use  specifically collected data to uncover causes and functions of conflict at the micro‐level. This more  uncommon  approach  so  far,  this  includes  ex‐combatant  surveys,  genocide  and  atrocities  surveys,  displaced people surveys, surveys of civilian populations affected by conflict, and standardized conflict  surveys  (I.e.  ICRC’s  People  on  War  Surveys)  (Blattman  2007;  Calderón,  Gáfaro  and  Ibáñez  2011;  Justino, Gupte, and Tranchant 2012; Mvukiyehe and Samii 2008/9). The second direction uses micro‐ level data sets that were not explicitly collected for the analysis of conflict processes or consequences,  but which can be used for that purpose when merged with conflict event data (Bozzoli and Brück 2009;  Bozzoli, Brück and Muhumuza 2011; Douarin, Litchfield and Sabates‐Wheeler 2011; Moya 2015; Nasir,  Rockmore, and Tan 2015). Beyond these two directions, research on the causes and drivers of conflict  at the individual and household level also includes qualitative and smaller scale quantitative analysis  based  on  small  samples  and  limited  geographic  locations  (Boothby,  Crawford,  and  Halperin  2006;    5    Wessells 2006; Dwyer and Cagoco‐Guiam 2011; ICRC 2001; McKay, Robinson, Gonsalves, and Worthen  2006), which also focus on conflict processes, community structures and institutional changes at the  local level.  Micro‐level research has made significant contributions to measuring conflict’s effect on livelihood  choices  and  poverty dynamics. One  strand  of the  micro‐level conflict  literature  suggests  a  positive  correlation between violence exposure and various measures of deprivation at the household level.  Mercier, Ngenzebuke, and Verwimp (2016) compare three waves of household panel data in Burundi  over  1998‐2012  and  deduce  that  violence  exposure  seems  to  trap  already  poor  and  economically  vulnerable households into chronic poverty. Non‐poor households exposed to violence do no exhibit  the same adverse impact on welfare. Douarin, Litchfield, and Sabates‐Wheeler (2011) similarly find  that exposure to violence has different impacts on household welfare depending on the labor and  livelihood  choices  adopted.  Households  with  more  diverse  livelihood  opportunities  demonstrate  greater economic resilience and ease in increasing consumption levels. War‐affected households in  Rwanda that suffer loss of real estate or land due to conflict tend to be at greater risk of falling into  chronic poverty after conflict, particularly for households accustomed to cultivation and land usage  prior to the  conflict  (Justino  and  Verwimp  2013).  Other studies  offer evidence suggesting  that  the  decline  of  infrastructure,  economic  opportunities,  and  social  services  due  to  conflict  increases  the  likelihood of chronic poverty regardless of pre‐existing assets, skills, or social capital (Bozzoli and Brück  2009; Bozzoli, Brück, and Muhumuza 2015; Bratti, Mendola, and Miranda 2016).   Analytical work linking conflict to human capital accumulation indicators finds that conflict exposure  causes household trade‐offs that negatively impact child schooling retention and investment in health  care  (Justino,  Leone  and  Salardi  2014;  Brown,  Ryan,  and  Velásquez.  2015;  Minoiu,  Camelia  and  Shemyakina  2012;  Debalen  and  Paul  2012).  These  studies  echo  the  view  that  conflict  induces  risk  aversion  and  short‐term  time  preferences,  which,  combined  with  real  conflict‐imposed  economic  constraints, detracts from human capital accumulation post‐conflict. Micro‐level studies also explore  the  relationship  between  exposure  to  conflict  and  other  behaviors,  such  as  the  impact  of  civilian  casualties  on  wartime  informing  (Shaver  and  Shapiro  2016)  and  degrees  of  depression  (Bratti,  Mendola, and Miranda 2016).  Yet data on whether women’s greater market participation and altered engagement in the domestic  sphere results in welfare gains and long‐term social empowerment are more ambiguous (Justino, et.  al 2012; Bozzoli 2012). One strand of the literature suggests that the economic and social gains women    6    may have achieved due to the absence of men during conflict periods can erode in the post‐conflict  period  and  often  do  not  result  in  a  comparable  increase  in  social  empowerment  (Justino  2009).  Calderón, Gáfaro and Ibáñez (2011) look at displacement in Colombia as an indirect impact of conflict  and  find that that  despite a net  increase in earnings, bargaining  power of displaced women  is not  statistically  different  from  the  control  group.  In  contrast,  domestic  violence  is  larger  for  displaced  women, who in turn resort to violent punishment against their children. Wang and Zhou (2016) find  that  displacement  in  China  during  Mao’s  mass  Send‐Down  Movement  had  a  significantly  negative  effect  on  women  and  men’s  nonmaterial  well‐being,  which  they  measure  by  marriage  outcomes,  social network, and happiness.   Incidence of gender‐based violence, while a prevalent global challenge in many environments even  before the onset of violence, often worsens in the context of conflict and instability (Anderlini 2010;  Buvinic  et  al  2013;  Strachan  and  Haider  2015).  Micro‐level  quantitative  analysis  on  the  impact  of  conflict on women and girls’ vulnerability to gender‐based violence (GBV) is relatively robust. Ostby  (2016) explores links between armed conflict and intimate partner violence and finds a significantly  damaging effect of armed conflict on rates of domestic violence. Dijkman, Bijleveld, Verwimp  (2014)  explore the impact of conflict exposure on GBV across IDP camps, areas of return, and households of  various income and education levels, where wealthier educated women had a higher likelihood of  falling victim to GBV. Women in South Sudan have also experienced varying dimensions of gender‐ based violence (IRC and GWI, 2017; CARE, 2014; Elia, 2007; Elia, 2007). A new study highlights that  rates of varying forms of violence against women and girls in South Sudan is among the highest in the  world; conducted by International Rescue Committee and the Global Women’s Institute (2017), the  study found  that 65 percent of the women surveyed experienced  some form of  sexual  or physical  violence  in  their  lifetime,  double  the  global  average.  While  intimate  partner  violence  was  most  commonly reported, 33 percent of women reported experiencing sexual assault from a non‐partner,  frequently linked to displacement, abduction or raids.   The international donor community has traditionally come forth with descriptive reports on the effect  of armed conflict on the health and well‐being of both women and girls, which includes sections on  GBV  and  security  (UNICEF  2005;  Dwyer  and  Cagoco‐Guiam  2011;  ICRC  2001;  UNFPA  2002).  These  studies are mostly aimed towards informing aid programming and Disarmament, Demobilization, and  Reintegration  (DDR)  initiatives  and  lack  the  trend  analysis  and  controlling  for  bias  associated  with  quantitative  analysis.  Several  qualitative  and  quantitative  studies  using  smaller  samples  of  respondents  focus  on  ex‐combatant  motivation  and  reintegration  (Miranda  2003;  Keairns  2003;    7    McKay, Robinson, Gonsalves, and Worthen 2006), exploring both the positive and negative aspects of  the combatant experience for adolescent girls. Yet while much of the literature on female combatants  does address the experience of adolescent girls, there is little micro‐level analysis of conflict’s impact  on labor market decisions, welfare, vulnerability to sexual violence, and behavior specific to civilian  adolescent girls.   Quantitative research on the impact of conflict on women has focused on heads of households with  little information on the experience of adolescent girls or other female members of the household.  Conflict’s impact on risk preferences and social capital accumulation have mostly been explored in  adults. Welfare measurements related to children and youth tend to comprise of years of schooling  and monetary investments in health care. A focus on adult respondents remains the norm. While girls  have been included in surveys assessing the extent and impact of various forms of GBV and are the  subjects of mostly qualitative research on ex‐combatants, little systematic empirical research focuses  specifically on non‐combatant female adolescents.   This  gap  can  partly  be  explained  by  the  fact  that  challenges  related  to  collecting  data  in  conflict‐ affected areas are particularly acute when targeting adolescent girls. For purposeful surveys, sampling  female  adolescent  respondents  can  be  more  challenging  compared  to  male  or  female  heads  of  households, particularly in the context of traditional gender norms and low levels of community trust.  Existing socio‐economic household data also typically relate to heads of households. Lack of personal  identification, which is more common among children and underage youth than adults, is often higher  in conflict affected areas and can cause discrepancy in data. Attrition is a major concern due to conflict  driven displacement. These challenges can be compounded by difficulties tracking younger household  members who are not always registered consistently in population databases.   3. Data  The Adolescent Girls Initiative (AGI) was launched by the World Bank in October 2008 as a public‐ private  partnership intended  to  promote  the  transition  of  adolescent  girls  from  school  to  productive employment  through  innovative  interventions  that  are  tested,  and  then  scaled‐up or  replicated if successful. The initiative was piloted in eight countries including Afghanistan, Jordan, Lao  PDR, Liberia, Haiti, Nepal, Rwanda, and South Sudan.  In South Sudan, the World Bank partnered with  an NGO, BRAC International, to adapt and pilot its Empowerment and Livelihood for Adolescents (ELA)  model  which  combined  a  range  of  innovative  social  and  financial  empowerment  interventions    8    targeting  3,000  girls  between  the  ages  of  15‐24  in  four  states.  Key  interventions  included  the  establishment of adolescent girls clubs to create safe spaces for social interaction and engagement,  life skills and livelihoods training, financial literacy training, access to savings and credit facilities and  community and parental sensitization efforts. To assess the effectiveness of the interventions in South  Sudan, a rigorous impact evaluation was built into the project.  The baseline and endline surveys for this evaluation were conducted across the four target states of  Juba, Rumbek, Torit and Yei in 2010 and 2015 respectively (Figure 1). In each state, respondents were  drawn based on a two‐stage random selection using clusters as the primary sampling units. Given the  high levels of mobility in South Sudan, these surveys were designed as repeat cross‐sections. Hence  no efforts were made to re‐visit baseline respondents at endline.3  Figure 1: Number of observations at baseline and endline.  1000 800 819 824 Number of respondents 707 696 600 626 595 524 527 400 200 0 Juba Rumbek Torit Yei Baseline Endline   3.1. Self‐reported conflict exposure   The eruption of violence in 2013 impacted and delayed the implementation of the endline survey to  early  2015.  To  measure  the  extent  of  this  conflict,  the  endline  survey  incorporated  an  additional  module on conflict exposure. Getting direct household conflict exposure measures is very meaningful.  This  module  was  developed  based  on  similar  conflict  exposure  questionnaires  and  adapted  to  the  context  in  South  Sudan  with  special  consideration  paid  to  the  ethical  administration  of  surveys  in                                                          3 Five clusters, which covered 173 households, were dropped from the analysis as these clusters were not re- visited at endline.   9    conflict‐affected populations. The conflict exposure module included key questions related to looting,  household damage, and physical harm (including death) to members of the household (Table 1). A  subset  of  these  questions  has  already  been  used  in  the  High  Frequency  Pilot  conducted  by  South  Sudan’s National Bureau of Statistics after comprehensive discussions of the impact of these questions  on the emotions of the respondent. Understandably, several respondents chose not to answer these  questions.  Table 1: Variables in the endline questionnaire measuring conflict exposure.  Variable  Description  Household looted  Was your household looted during the conflict?  Other household looted  Was any household in your neighborhood looted in the conflict?  Household damaged  Was your household damaged in the conflict?  Household member harmed  Was any member of your household harmed in the conflict?  Number of Household members  How many members of your household were harmed in the  harmed  conflict?  Household member died  Did any member of your household die due to the conflict?  Number of Household members died   How many members of your household die due to the conflict?  Member left  Did any member of your household leave due to the conflict?    Out of 3,137 respondents, 804 respondents (around 25 percent) chose not to respond to the questions  in the conflict module (Figure 2). While it seems that respondents from Juba and Yei mostly consented,  there is significant variation in the rates of consent across clusters in Rumbek and Torit (Figure 3).  Besides area, we find no bias in terms of age, household size, religion, and years of residence when  exploring the characteristics of the non‐consenting individuals (Table 2).     10    Figure 2: Non‐consent to the conflict module.   Figure 3: Density plot of consent by area.  100% 0.04 90% 80% 0.03 Number of respondets 70% Density 60% 0.02 50% 40% 0.01 30% 20% 41% 38% 26% 0 10% 13% 14% 0 20 40 60 80 100 0% Cluster-wise percentage of consent Juba Rumbek Torit Yei Total No consent Juba Rumbek Torit Yei       Table 2: Characteristics of consenting and non‐consenting respondents.  Characteristics  HH  Years at  Years of  Number  Age  (mean)  size  residence  education  of IGAs  Consenting  22.1  10.5  5.6  7.7  0.9  Non‐consenting  21.7  9.8  5.5  7.6  1    About  40  percent  of  all  consenting  individuals  experienced  at  least  one  conflict  event  (Figure  4).  Additionally, about 30 percent of consenting individuals stated that a member of the household was  harmed or died due to the conflict (Figure 5). The highest incidence is found in Rumbek, where about  67 percent of the consenting individuals experienced one or more conflict events, compared to less  than 40 percent in the other three areas. Accordingly, Rumbek’s residents also report the majority for  most  conflict  events  such  as  a  member  dying  or  being  harmed,  while  both  Rumbek  and  Juba’s  residents more often reported that members were displaced. As Rumbek also has the highest non‐ response rate, it is likely that the overall extent of conflict exposure is underestimated.    11    Figure 4: Respondents that experienced at least  Figure 5: Conflict events by area.  one conflict event.    800 600 Percentage of respondents that experienced Number of respondents that consented 550 700 500 600 28% 450 41% 400 500 350 the conflict event 400 300 36% 250 300 67% 200 200 150 100 100 50 0 0 Juba Rumbek Torit Yei HH Other HH Member Member Membe looted HH damaged harmed died left Experienced at least one conflict event looted Experienced no conflict event Juba Rumbek Torit Yei Measuring the impact of the conflict in 2013 at the cluster level requires us to restrict the data set to  respondents  that  spent  at  least  three  years  at  their  current  residence.  Otherwise,  the  cluster  indicators for conflict exposure and outcomes would be mixed between the population exposed to  conflict at the selected cluster and the population being exposed to conflict in another cluster, who  relocated to the selected cluster in the last three years. This excluded 640 consenting respondents,  from which the majority (38 percent) were from Juba (Figure 6).  Figure 6: Number of years at current residence  350 Number of consenting respondents 300 250 200 150 100 50 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9-10 11-20 >20 Number of years at current residence Juba Rumbke Torit Yei   The variables in the conflict exposure module of the questionnaire are used to construct a  composite index to measure exposure to the conflict (see 1. Construction of self‐reported  conflict indicator in the Appendix for a detailed description). According to the internal    12    conflict indicator, 1 in 3 girls were exposed to the conflict. For ease of interpretation of the  analysis results, the continuous conflict exposure indices are converted into binary values.4  The cut‐off point to identify conflict exposure is the average of the continuous conflict  exposure index. Clusters above the mean index (1.93) are categorized as having been  exposed to conflict, while clusters below the mean are categorized as not having been  exposed to conflict. Using this cut‐off, 33 percent of all clusters were exposed to conflict,  most of which are from Rumbek (Figure 7 and Figure 8).   Figure 7: Density plot of the internal conflict  Figure 8: Density plot of the internal conflict  indicator.  indicator per area.  0.8 2 0.7 1.6 0.6 0.5 1.2 Density Density 0.4 0.3 0.8 0.2 0.4 0.1 Conflict affected 0 0 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 Internal conflict index Cut-off = 1.93 Juba Rumbek Torit Yei 3.2. External conflict indicator   We  construct  an  external  conflict  indicator  using  data  from  Armed  Conflict  Location  &  Event  Data  (ACLED) project in addition to a self‐reported conflict index (see 4. Construction of external conflict  indicator for more information on this data set). There are two reasons why the self‐reported conflict  exposure  index  might  be  biased.  First,  there  could  have  been  cases  of  extreme  under‐  or  over‐ reporting induced by fear or differences in perception. This pattern of extreme reporting is evident  considering the spread of the conflict index. Secondly, only 75 percent gave consent to answering the                                                          4 The binary variable is more intuitive for a difference-in-difference approach, so results using a continuous variable are reported in the Appendix.   13    conflict questions, potentially leading to an additional source of bias through self‐selection. Thus, it  could bias the estimation results from a cluster‐level difference‐in‐difference analysis. Therefore, we  also construct an external conflict indicator.   Similar  to  the  internal  conflict  indicator,  slightly  over  a  third  of  the  girls  were  exposed  to  conflict  according to the external indicator. Like the binary internal indicator, the average of the continuous  external indicator is used to identify clusters exposed to conflict. Based on this cut‐off, 34 percent of  all girls were exposed to conflict (Figure 9). This measure only categorized clusters in Juba and Rumbek  as conflict exposed (Figure 10).   Figure 9: Density plot of external conflict indicator.   Figure 10: Density plot of external conflict indicator  by area.   0.25 0.2 2 0.15 1.5 Density Density 0.1 1 0.05 0.5 Conflict affected 0 0 5 10 15 20 0 Exogenous conflict index Cut-off = 3.9 0 5 10 15 20 Juba Rumbek Torit Yei Except for education, average characteristics for girls exposed to conflict and those not exposed are  similar for both the internal and external indicator. On average, girls exposed to conflict were slightly  younger, had more household members, had lived in their residence longer, and participated in more  Income  Generating  Activities  (IGAs)  than  girls  not  exposed  to  the  conflict  (Table  3).  Most  of  the  differences  are  statistically  significant  but  minor,  except  the  household  size,  with  girls  exposed  to  conflict were from much larger households than girls who were not exposed to conflict. Household  size is also correlated with poverty, so girls exposed to conflict may also be poorer (World Bank 2016).  On  average,  conflict  exposed  girls  are  less  educated  when  using  the  internal  indicator  but  more  educated when using the external indicator.     14    Table 3: Characteristics of girls exposed and not exposed to conflict.  Characteristics  Years at  Years of  Number  (mean)  Age  HH size  residence  education  of IGAs    Not exposed  22.4  8.7  5.4  7.9  0.8  Internal  Conflict exposed  21.5  12.6  5.9  7.3  1.1  Not exposed  22.3  8.8  5.4  7.4  0.9  External  Conflict exposed  21.5  12.5  6.0  8.4  1.0    While both indicators have some caveats, they are both complementary. According to both indicators,  about 1 in 3 girls were exposed to the conflict. Rumbek had the highest percentage of conflict exposed  clusters  (92  and  78  percent  respectively)  and  the  highest  percentage  of  non‐consent  to  conflict  questions (Figure 11 and Figure 2). Therefore, households that were most affected may also have been  unwilling to respond to conflict questions. The correlation between the internal and external indicator  is significant and positive (P<0.1). The moderate correlation coefficients further warrant the claim that  the  self‐reported  index  measured  the  self‐perceived  exposure  to  conflict  while  the  external  index  provides a more objective but also less nuanced indication of conflict exposure.   Figure 11: Percentage of clusters categorized as conflict‐affected.  100% 90% 92% 80% 70% 78% 60% 50% 56% 40% 30% 34% 33% 20% 30% 10% 4% 0% 13% 0% 0% Juba Rumbek Torit Yei Total Internal External   3.3. Outcome Indicators  The dependent variables for the analysis are individual level outcome indicators. These variables cover  a range of economic, social, and household condition indicators. A total of 27 outcome variables are    15    selected  from  categories  such  as  education,  income  generating  activities,  savings,  marriage,  aspirations, empowerment and household characteristics (Table 8 in the Appendix).5   We apply the one‐way ANOVA test, to check if means for all 27 outcome variables are statistically  different across clusters (Table 9 to Table 22 in the Appendix). Means being similar implies that there  is  low  variability  in  the  outcome  variable  across  all  clusters,  which  prevents  us  from  significantly  evaluating the impact of conflict on outcome variables. The test is applied to both the baseline and  endline  outcomes.6  We  observe  that  all  outcome  means  are  statistically  and  significantly  different  from each other.7   4. Methodology  We apply a difference‐in‐difference approach to compare outcomes for girls exposed to the conflict  versus girls who were not. This method is appropriate when there are before‐and‐after time periods  and two groups: one that is subject to the treatment, and another which is subject to all the other  influences on the treatment group except the actual treatment itself (Meyer 1995). This eliminates  pretreatment differences in the outcome variable and controls for anything that also changes over  time and affects both groups. Therefore, the difference‐in‐difference estimates we report rely on the  assumption  that  the  differences  in  the  outcomes  between  girls  would  be  similar  across  conflict‐ affected and non‐affected clusters had the conflict not happened.   More specifically, the difference‐in‐difference estimator β3 in equation 1 is computed by comparing  the  first‐differenced  values  of  the  outcome  for  the  treatment  and  control  groups.    The  treatment                                                          5 Only those indicators were chosen which were present in both the endline and the baseline data sets. While most of the indicators were directly recorded through the questionnaire, some of the indicators have been derived through algebraic manipulations of other variables. 6 For each variable, an analysis of variance is performed on the absolute deviations of values from the respective group means. If the P-value is less than 0.05, the hypothesis of homogeneous means is rejected. In addition to the ANOVA F statistic, we also report the Levene’s test for equality of variances and the Brown-Forsyth test statistic, where the ANOVA is performed on the deviations from the group medians. 7 The discrepancy between the Levene’s statistic and Brown-Forsythe statistic can be explained by the fact that the Brown-Forsythe analysis assumes a non-normal distribution as it takes into account the cluster medians rather than the means.   16    group in this case are the girls exposed to the conflict C while the control group are the girls who were  not exposed to the conflict NC. The average outcome   in period 0 is subtracted from its average value  in period 1 for both groups. The outcome differences for the control group are then differenced from  the  treatment  group,  which  gives  us  the  difference‐in‐difference  estimate.  The  purpose  of  a  difference‐in‐difference approach is to analyze whether the estimate β3 is statistically and significantly  different from zero.   To estimate the difference‐in‐difference effect of self‐reported conflict exposure, we use an ordinary  least squares (OLS) regression model:   = β0  + β1 postt  + β2 conflicti + β3 postt *conflicti  +      [1]  where   is the outcome variable of adolescent girl i at time t. postt  is a binary variable indicating time  period t (pre‐ or post‐conflict) and conflicti is the binary or continuous treatment variable, indicating  conflict exposure of cluster i.  is the error term.   β1 is the expected mean change in outcome from before to after the conflict among the control  group. The coefficient of the treatment variable, β2, is the estimated mean difference in the  outcome between the treatment and control groups prior to the conflict: it represents whatever  baseline differences existed between the groups before the group was exposed the conflict. β3 by  itself is the difference‐in difference estimator, and hence, the coefficient of interest.   However,  the  baseline  model  might  still  suffer  from  omitted  variable  bias  as  there  are  other  confounding factors affecting the given outcome variables besides time‐period and conflict exposure.  Therefore, the following model is estimated:   = β0  + β1 postt  + β2 conflicti + β3 postt *conflicti + β4  + β5cluster +       [2]  where   is a vector of control variables for girl i at time t and cluster is a cluster‐level fixed effect to  control for variation within clusters.   5. Results   The regression model formulated in equation [2] is used to analyze the effect of conflict exposure on  various socio‐economic outcomes at the individual and household level. We run the regression for  each  of  the  27  outcome  variables  presented  earlier  using  the  self‐reported  and  external  conflict  exposure  indices  (results  from  continuous  variables  are  reported  in  Table  23  to  Table  29  in  the    17    Appendix). An overview of the regression coefficients for the binary self‐reported and external conflict  variable is provided (Table 4).   Table 4: Overview of regression results for each outcome indicator and conflict variable.  Internal conflict  External conflict  Dimension  Outcome  indicator  indicator  Enrolled  ‐0.03  ‐0.05  Dropped out  0.01  ‐0.02  Education  Years education  0.24  1.13*  Years before dropping out  ‐0.04  1.07*  Current savings  ‐0.08*  ‐0.16**  Savings from 2 weeks  ‐0.02  ‐0.01  Total savings  ‐0.23  ‐0.24  People per room  0.73**  ‐0.133  Household  Food scarcity index  0.58*  ‐0.34  Characteristics  Household asset index  ‐3.59***  ‐1.33  Toilet  ‐0.16**  ‐0.30***  Good walls  ‐0.08**  ‐0.10***  Good roof  ‐0.01  0.04  Household monthly income  0.26  ‐0.32  Number of IGAs  0.13  ‐0.35***  Individual monthly income  ‐0.12  0.24  Income generating  Control index  0.15  ‐0.03  activities (IGAs)  Entrepreneurial potential  1.01***  1.01**  Satisfaction  0.056  0.02  Empowerment  0.14  0.60***  Married  0.07*  0.20***  Pregnant  ‐0.09***  ‐0.12**  Marriage  Daughter optimist  ‐0.03  ‐0.07  Lost pregnancy  ‐0.05**  ‐0.12***  Children  ‐0.01  0.06  General anxiety  0.52*  0.97***  Aspirations  Ladder position  ‐1.38***  ‐1.13***  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1      Conflict had a significant positive effect on the number of years in education and the number of years  before  dropping  out.  Transient  education  outcomes  such  as  enrollment  were  not  significantly  impacted  by  the  conflict,  as  both  are  often  only  affected  in  the  short‐term  after  a  conflict  event.  However, conflict had a significant positive effect on the number of years in education and the number  of years before dropping out. Specifically, girls in conflict affected areas completed an additional year  of education than girls who were not in conflict affected areas. Juba is the only area for which the  conflict significantly increased years of education (Table 5). A sorting effect is a likely explanation as  most of the girls who had spent less than 3 years at the current residence were from Juba (Table 5).  Additionally, most girls that reported a member leaving due to the conflict were also from Juba (Figure    18    5). Thus, families with higher education may have recently migrated to Juba and lower educated girls  might have left due to the conflict, resulting in an overall average increase in girls’ education after the  conflict.   Table 5: Impact of the external conflict indicator on years of education by area.  Dimension  Outcome  Rumbek  Juba  Years education  0.148  1.321**  Education  Years before dropping out  1.324  1.491***    We find a significant negative effect of conflict on current savings. Girls exposed to the conflict were  about 10 percent less likely to report any current savings compared to girls who were not exposed to  conflict. This finding is consistent for both the internal and external conflict indicator. In the context  of violence, looting and damage to households, savings can be used to complement consumption or  repair the damage. However, the impact on total savings is not statistically significant although large  and negative.   The conflict negatively affected household’s socioeconomic indicators such as food security, assets  and the physical condition of the house. The effect on household income is uncertain. Specifically, girls  in conflict affected areas lost assets, toilets and good walls while they had to use fewer rooms for  more  people,  and  suffered  from  increased  food  scarcity  after  the  conflict.  The  negative  impact  of  conflict on food security is widely documented (Cohen and Per Pinstrup‐Andersen 1999). The effect  on toilets and walls is consistent for both the internal and external indicator. The losses of assets, the  increased number of people per room and increased food scarcity are only impacted by the internal  conflict indicator, potentially as it measured conflict exposure in a more nuanced way than battles but  includes looting.  Engagement of girls in income generating activities (IGAs) is significantly negatively impacted by the  conflict. In this case, being exposed to a conflict event resulted in girls participating in fewer IGAs. No  statistically significant estimate was found for the impact on individual monthly income. Heightened  insecurity might have constrained girls’ mobility and ability to conduct paid work outside the home,  resulting  in  more  time  spent  on  domestic  tasks.  Girls  in  conflict  affected  areas  mostly  reported  housework as the reason for not having a job (23 percent) whereas girls in areas not affected by the    19    conflict mostly reported the unavailability of jobs (38 percent) (Figure 12).8  Thus, it is likely that an  increase in housework may have substituted income generating activities for girls in conflict affected  areas.   Figure 12: Most common reasons for being unemployed.  45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% Have a job Housework Don't know No jobs Not interested how to look available Not affected Conflict affected   The entrepreneurial potential index increased for girls in conflict‐affected areas for both the internal  and external conflict variables. The index is a score from 1 to 10 and comprises of self‐perceived scores  related to various future business opportunities.9 On average, conflict increased girls’ entrepreneurial  potential  index  by  about  10  percent.  Conflict  may  lead  to  girls  perceiving  greater  business  opportunities  and  to  consider  entrepreneurial  activities  as  a  resilience  mechanism.  However,  the  negative impact of conflict on IGAs indicates that the entrepreneurial potential is – currently – not  activated.  A  tension  between  expectation  and  reality  can  explain  this  disconnect,  such  that  the  expectation  and  interest  in  taking  up  employment  opportunities  increase  but  the  ability  and  opportunity to undertake income generating activities decrease.   Conflict increased the likelihood of girls being married. Conflict increases uncertainty and insecurity,  thereby  incentivizing  either  voluntary  or  forced  marriage  as  families  marry  off  daughters  or  girls  engage in marriage to increase safety and economic security. This is common practice in the context                                                          8 An accurate comparison cannot be made as the baseline and endline surveys had different questions and answer options regarding unemployment. Furthermore, these responses are the top five most common responses from a range of many. 9  For more details, consult 6. Entrepreneurial potential index in the Appendix.    20    of displacement (IRC 2015). In some circumstances, women and girls who are sexually assaulted are  forced to marry their perpetrators to avoid social stigma (Elia 2007). In South Sudan, sexual assault  and abduction have been used as a means to initiate marriage while circumventing high bride prices  (Amnesty International 2017). While the questionnaire does not capture indicators of gender‐based  violence due to ethical concerns, the conflict increased gender‐based violence (Scott et al 2013).   Conflict affected girls were less likely to be pregnant than girls not affected by conflict. In the context  of South Sudan, high rates of male mortality or morbidity due to conflict, the general absence of men  from  home  areas  due  to  abnormal  migration  or  engagement  in  combat  are  contributing  factors.  Population statistics indicate the absence of men in the respective age groups (Figure 13). Additionally,  fertility rates may be impacted by additional factors, including poor nutritional status and maternal  stress, which serve to lower fecundity and increase spontaneous abortions (Blanc 2004).   Figure 13: Population distribution, 2016.  Above 80 Years 75 - 79 Years 70 - 74 Years 65 - 69 Years 60 - 64 Years 55 - 59 Years 50 - 54 Years 45 - 49 Years 40 - 44 Years Men 35 - 39 Years 30 - 34 Years Women 25 - 29 Years 20 - 24 Years 15 - 19 Years 10 - 14 Years 5 - 9 Years Under 5 Years 15% 10% 5% 0% 5% 10% 15%   Source: High Frequency Survey South Sudan Wave 4, 2016.  Conflict affected girls had higher empowerment scores.10 With the absence of men, girls might have  recently  assumed  responsibility  as  head  of  household  and  responsibility  for  household  decision  making. Similarly, men may be spending most of their time outside the house fighting or looking for  sources of income, which may have resulted in women taking more control of the household. This                                                          10  The empowerment score considers 7 questions relating to gender roles within the household, such as ‘Who should earn money for the household? – Men, Women, Both’.     21    result is consistent with girls exposed to the conflict reporting higher entrepreneurial scores. Even  though  girls  took  up  fewer  employment  activities  and  faced  a  reduction  in  savings  and  household  assets, they may have felt more accountable due to the added responsibilities they face after conflict.    Lastly, the conflict increased general anxiety and lowered the expected ladder position in 5 years by  at  least  1  level.11  These  results  are  consistent  for  both  the  internal  and  external  conflict  variable.  Women are often more vulnerable than men to Post‐Traumatic Stress Disorder (PTSD) and anxiety  disorders  when  exposed  to  the  same  traumatic  event  (Ayazi  et  al  2014).  Similarly,  the  lowered  aspirations could be driven by psychosocial impacts including trauma. As conflict leads to an increase  in anxiety levels, this in turn may decrease an individual’s expected ladder position standing in the  next 5 years. Additionally, conflict increases uncertainty about the future and increases expectations  of future conflict, which can also explain lowered aspirations.   6. Conclusion   This study contributes to available empirical evidence on micro‐level impacts of conflict by analyzing  the effects of the 2013 conflict on adolescent girls in South Sudan. Our analysis provides evidence on  the  negative  effect  of  conflict  exposure  on  various  outcomes  for  girls  such  as  employment  opportunities,  marriage‐related  outcomes,  and  the  physical  household  condition.  These  results  provide  some  perspective  on  both  economic  and  social  costs  of  the  conflict,  which  can  ideally  be  leveraged to inform design and evaluation of policies and programming intending to remediate the  negative effects of conflict.  About half of the results were consistent when using self‐reported and external conflict indicators.  Here, it is important to revisit the caveats in both indicators. The self‐reported indicator uses self‐ reported  measures  to  assess  exposure  to  traumatic  events,  where  inconsistencies  in  recall  and  exaggerated responses can produce a bias (Southwick et al., 1997). Additionally, the political climate  may  have contributed to respondents  not fully  trusting  interviewer  intentions.  Given  the renewed  conflict in some of the border areas of South Sudan and the recent independence, it is possible that                                                          11 Anxiety was measured by constructing an index that incorporates if a girl worries about her job, husband, money and violence. Ladder position here indicates (on a 1 to 10) the scale of how good or bad one’s life is, so the 10th ladder is the best possible life scenario while the 1st one is the worst. In this case, the question asked about what the assumed ladder position would be 5 years later.   22    heightened caution within communities affected responses among those surveyed. This is consistent  with the fact that Rumbek has the highest self‐reported and external conflict exposure measure and  also the lowest consent rate from the other three counties. While the external indicator is used to  mitigate these biases, it may be an underestimated indicator of conflict exposure as it only includes  deadly events that were reported. The self‐reported conflict variable is relatively more precise as it is  comprised of a wide range of micro‐level conflict exposure variables and captures specific types of  damage which are not reflected in the ACLED data. For these reasons, we use both external and self‐ reported indicators to inform our analysis.   The  impacts  of  the  ongoing  conflict  are  overwhelming,  and  action  must  be  taken  immediately  to  prevent them from escalating. One important policy implication from this study is that adolescent girls  and young women are an important resource for economic engagement and empowerment and that  economic and business development initiatives should include criteria for targeting and incentivizing  participation of this particular demographic in economic activities. Adolescent girls exposed to conflict  reported higher empowerment and entrepreneurial index scores, indicating willingness to work and  start businesses in the future. Creating such opportunities for girls would, in turn, have the potential  to contribute to economic growth and poverty reduction, as well as address pervasive conditions of  income  inequality  among  the  poor  and  among  the  overall  population  (Acharya  2008).  Targeted  programming  to  support  and  incentivize  girls’  economic  engagement  further  improves  household  food  security  and  economic  welfare.  Depending  on  the  types  of  activities  in  which  girls  choose  to  engage, an integrated approach that enables a school‐to‐work transition through both livelihoods and  skills  development,  as  well  as  with  cognitive  and  non‐cognitive  skills  training  interventions  would  prove especially useful.   That said, increasing economic opportunities alone are not enough to improve the well‐being of girls.  The  findings  in  this  paper  also  help  improve  our  understanding  of  the  longer‐term  psychosocial  consequences of conflict. For example, lowered aspirations and high anxiety during early years have  been  linked  to  worsening  economic  outcomes  in  adulthood  (Powell  and  Butterfield  2003;  Reigle‐ Crumb,  Moore,  and  Ramose  2011).  Additionally,  the  issue  of  early  and  likely  forced  marriage  is  a  prevalent feature of South Sudan, as are other dimensions of gender‐based violence (IRC and GWI,  2017).  These  challenges  highlight  the  need  for  interventions  that  focus  on  increasing  access  to  education  services  in  part  to  enable  improved  employment  opportunities,  building  capacity  for  provision of psychosocial and mental health services, and wider prevention programming addressing  pervasive  and  challenging  social  norms  that  perpetuate  among  other  issues  violence  or  harmful    23    practices impacting in particular women and girls. In terms of addressing issues of trauma and PTDS,  currently, despite enormous need, there are few providers for psychosocial or mental health services  in South Sudan, with the exception of select services provided by non‐governmental organizations.  The  principal  delivery  mechanism  of  health  services  in  South  Sudan  is  through  a  basic  package  of  health services funded by the Government of South Sudan and international donors and provided by  non‐governmental organizations (Robert, Guy, Sondorp and Lee‐Jones 2008). Besides scaling up these  services, training of health care staff and community workers to provide basic psychosocial care or  mental health support, and also to train up and enable community‐based self‐help support groups  should also be explored (van Ommeren, Saxena and Saraceno 2005).   Without improved services and protections, it is likely that the impacts of conflict will continue to be  severe  particularly  for  vulnerable  groups  such  as  adolescent  girls  and  young  women,  with  dire  implications for social and economic functioning of the girls themselves, as well as for their family.  Immediate  aid  and  targeting  during  the  ongoing  conflict  is  needed,  but  so  is  the  protection  of  marginalized groups and long‐term efforts to secure future outcomes for the people of South Sudan.     24    References  Acharya, Sanjaya. (2008). Poverty Alleviation and the Industrial Employment of Women (The Case of  Nepal). Journal of International Development 20 (5): 670‐85  Akresh, Bhalotra, Leone, Osili. (2012). War and Stature: Growing Up during the Nigerian Civil War.   AER Papers and Proceedings.  Akresh, de Walque. (2011). Armed Conflict and Schooling: Evidence from the 1994 Rwandan  Genocide.  Annan, Jeannie, Christopher Blattman, Dyan Mazurana, and Khristopher Carlson. (2009). Women  and Girls at War: “Wives”, Mothers, and Fighters in the Lord’s Resistance Army. HiCN  Working Paper 63. Brighton: Households in Conflict Network, The Institute of Development  Studies ‐ at the University of Sussex.  Ayazi et al. (2014). Association between exposure to traumatic events and anxiety disorders in a  post‐conflict setting: a cross‐sectional community study in South Sudan. BMC Psychiatry  2014 14:6.  Blattman, Christopher and Jeannie Annan. (2007). The Consequences of Child Soldiering. HiCN  Working Paper 22. Brighton: Households in Conflict Network, The Institute of Development  Studies ‐ at the University of Sussex.   Boothby, Neil, Jennifer Crawford, and Jason Halperin. (2006). Mozambique child soldier life outcome  study: Lessons learned in rehabilitation and reintegration efforts. Global Public Health, 1(1),  pp. 87‐107. Abingdon: Taylor & Francis Group.   Bozzoli, Carlos & Tilman Brück, (2009). 'Agriculture, Poverty, and Postwar Reconstruction: Micro‐ Level Evidence from Northern Mozambique', Journal of Peace Research 46(3): 377‐397.  Bozzoli, Carlos and Tilman Brück. (2009). Identifying Conflict and its Effects Using Micro‐Level  Surveys. HiCN Research Design Note 13. Brighton: Households in Conflict Network, The  Institute of Development Studies ‐ at the University of Sussex.     25    Bozzoli, Carlos, Tilman Brück and Tony Muhumuza. (2015). Activity Choices of Internally Displaced  Persons and Returnees: Quantitative Evidence from Post‐War Northern Uganda. Bulletin of  Economic Research. Weinheim: Wiley‐VCH.  Bozzoli, Carlos, Tilman Brück, ad Nina Wald. (2011). Self‐Employment and Conflict in Colombia.  Journal of Conflict Resolution 57(1). Ann Arbor: University of Michigan.   BRAC (2013). AGI Comprehensive report 2010‐2012.  BRAC (undated), Fact Sheet, Excerpts from Midline Tracer Survey of Adolescent Girls Initiative  Evaluation in South Sudan.  Bratti, Massimiliano, Mariapia Mendola, and Alfonso Miranda. (2016). Hard to forget: The long‐ lasting impact of war on mental health. HiCN WP 206. Brighton: Households in Conflict  Network, The Institute of Development Studies ‐ at the University of Sussex.  Brookings. (2013). Gender and Livelihoods among Internally Displaced Persons in Mindanao,  Philippines.  Brown, Ryan, and Andrea Velásquez. (2015). The Effect of Violent Crime on the Human Capital  Accumulation of Young Adults. Presented at the 2015 Population Association of America  Annual Meeting, San Diego, CA.   Brück, Tilman and Kati Schindler. (2009). The Impact of Violent Conflicts on Households: What Do  We Know and What Should We Know about War Widows?. Oxford Development Studies  37(3): 289‐309.  Brück, Tilman and Marc Vothknecht (2011). Impact of Violent Conflicts on Women‘s Economic  Opportunities, in Women and War: Power and Protection in the 21st Century. Kathleen  Kuehnast, Chantal de Jonge Oudraat, and Helga Hernes (eds). Washington, D.C.: United  States Institute of Peace Press, pp. 85‐114.   Brück, Tilman, (2004). The Welfare Effects of Farm Household Activity Choices in Post‐War  Mozambique. HiCN WP04. Brighton: Households in Conflict Network, The Institute of  Development Studies ‐ at the University of Sussex.     26    Brück, Tilman, Patricia Justino, Philip Verwimp, and Alexandra Avdeenko. (2010). Identifying Conflict  and Violence in Micro‐Level Surveys. IZA Discussion Paper No. 5067. Bonn: Institute for the  Study of Labor (IZA).  Brück, Tilman, Patricia Justino, Philip Verwimp, and Andrew Tedesco. (2013). Measuring Conflict  Exposure in Micro‐Level Surveys. Washington, DC: World Bank Group.   Bundervoet, Verwimp, Akresh. (2009). Health and Civil War in Rural Burundi. Journal of Human  Resources.  Calderón, Valentina, Margarita Gáfaro, and Ana M. Ibáñez. (2011). Forced Migration, Female Labor  Force Participation, and Intra‐Household Bargaining: Does Conflict Empower Women?.  MICROCON Research Working Paper 56. Brighton: Institute of Development Studies.   CARE. (2014). ‘The Girl Has No Rights’: Gender‐Based Violence in South Sudan : May 2014  Che, Chi Primus and Henrik Urdai. (2013). War and Gender Inequalities in Health: The Impact of  Armed Conflict on Fertility and Maternal Mortality. International Interactions: Empirical and  Theoretical Research in International Relations, 39 (4), pp. 489‐510.  Che, Primus Chi. (2015). Impact of armed conflict on maternal and reproductive health in sub‐ Saharan Africa.   Dabalen, Andrew and Paul Saumik (2012). Estimating the Causal Effects of Conflict on Education in  Côte d'Ivoire, HiCN Working Paper 120. Brighton: Households in Conflict Network, The  Institute of Development Studies ‐ at the University of Sussex.  Dijkman Nathalie, Catrien Bijleveld, and Philip Verwimp. (2014). Sexual Violence in Burundi: Victims,  perpetrators, and the role of conflict. HiCN Working Paper 172. Brighton: Households in  Conflict Network, The Institute of Development Studies ‐ at the University of Sussex.   Douarin, Elodie, Julie Litchfield and Rachel Sabates‐Wheeler. (2011). Poverty, Livelihoods and War  Legacies: The Case of Post‐War Rural Kosovo.  IDS Working Paper, 2011(380). Brighton:  Institute of Development Studies ‐ at the University of Sussex.     27    Dupas, Robinson. (2012). The (hidden) costs of political instability: Evidence from Kenya’s 2007  election crisis. Journal of Development Economics.  Dwyer, Leslie and Rufa Cagoco‐Guiam. (2011). Gender and conflict in Mindanao. New York: The Asia  Foundation.   Elia L. (2007). Fighting gender‐based violence in South Sudan. 2007. Accessed on 11‐12‐2011   Elia L. (2007).  Sexual violence: weapon of war, impediment to peace. 2007. Accessed on 11‐12‐2011  FAO. (2017). South Sudan: Situation Report.  Farhood L, Dimassi H. (2012). Prevalence and predictors for posttraumatic stress disorder,  depression and general health in a population from six villages in South Lebanon. Soc  Psychiatry Psychiatr Epidemiol 2012, 47:639–649. Food Security and Poverty”.  Goodwin, R. M. (1950). A non‐linear theory of the cycle. The Review of Economics and Statistics,  316‐320.  Heyzer, N. (2005). Women, war and peace: Mobilizing for security and justice in the 21st century.  Human & environmental security: An agenda for change, 50‐67.  ICRC. (2001). Women Facing War. Geneva: International Committee of the Red Cross.   Johnson, D. H. (2003). The root causes of Sudan's civil wars (Vol. 5). Bloomington: Indiana University  Press.  Johnson, D. H. (2014). Briefing: the crisis in South Sudan. African Affairs, 113(451), 300‐309.  Justino, Patricia and Philip Verwimp (2013). Poverty Dynamics, Violent Conflict and Convergence in  Rwanda. The Review of Income and Wealth, 59(1). Weinheim: Wiley‐VCH.  Justino, Patricia, Ivan Cardona, Becky Mitchell and Catherine Müller. (2012). Women Working for  Recovery: The Impact of Female Employment on Family and Community Welfare after  Conflict, in UN Women, UN Women Sourcebook on Women, Peace and Security. New York:  United Nations Entity for Gender Equality and the Empowerment of Women.     28    Justino, Patricia, Marinella Leone, and Paola Salardi. (2014). Short and Long‐Term Impact of Violence  on Education: The Case of Timor Leste, World Bank Economic Review, vol. 28, no. 2, pp. 320‐ 353.   Justino, Patricia. (2009). Poverty and Violent Conflict: A Micro‐Level Perspective on the Causes and  Duration of Warfare. Journal of Peace Research 46(3). Oslo: Peace Research Institute Oslo  (PRIO).  Kaiser, H. F. (1960). The application of electronic computers to factor analysis. Educational and  psychological measurement, 20(1), 141‐151.  Karam EG, Mneimneh ZN, Karam AN, et al. (2006). Prevalence and treatment of mental disorders in  Lebanon: a national epidemiological survey. Lancet. 367:1000.    Keairns, Yvonne E. (2003). The Voices of Girl Soldiers. New York: Quaker United Nations Office.  Laccino, Ludovica. (2016). South Sudan Conflict: Five Reasons Why the Civil War Is Happening.  International Business Times, 28 Jan. 2016. Web.  Lopes Cardozo B, Vergara A, Agani F, Gotway CA. (2000). Mental health, social functioning, and  attitudes of Kosovar Albanians following the war in Kosovo. JAMA.  284(5):569–577.  Luitel NP, Jordans MJ, Sapkota RP, Tol WA, Kohrt BA, Thapa SB, Komproe IH,Sharma B. (2013).  Conflict and mental health: a cross‐sectional epidemiological study in Nepal. Soc Psychiatry  Psychiatr Epidemiol 2013,48(2):183–193.  McKay, Susan, Malia Robinson, Maria Gonsalves, and Miranda Worthen. (2006). Girls Formerly  Associated with Fighting Forces and their Children: Returned and Neglected. Coalition to  Stop the Use of Child Soldiers. London: Coalition to Stop the Use of Child Soldiers.  Menon, Nidhiya and Yana van der Meulen Rodgers. (2013). War and Women's Work: Evidence from  the Conflict in Nepal. Journal of Conflict Resolution. Philadelphia: Peace Science Society  (International).     29    Mercier, Marion, Rama Lionel Ngenzebuke, and Philip Verwimp. (2016). The Long‐Term Effects of  Conflict on Welfare: Evidence from Burundi. HiCN Working Paper 198.   Meyer, Bruce. (1995). Natural and Quasi‐Experiments in Economics. Journal of Business and  Economic Statistics 13 (2):151‐161.  Miguel, Roland (2011) “The long‐run impact of bombing Vietnam” Journal of Development  Economics.  Miller KE, Weine SM, Ramic A, Brkic N, Bjedic ZD, Smajkic A. (2002). The relative contribution of war  experiences and exile related stressors to levels of psychological distress among Bosnian  refugees. J Traumatic Stress.15:377.  Minoiu, Camelia and Olga Shemyakina (2012). Armed Conflict, Household Victimization, and Child  Health in Cô te d'Ivoire. HiCN Working Paper 115. Brighton: Households in Conflict Network,  The Institute of Development Studies ‐ at the University of Sussex  Miranda, Alison. (2003). Cogs in the Wheel? Women in the Liberation Tigers of Tamil Eelam. Civil  Wars, 6(4), pp. 37‐54.  Miranda, Alison. (2003). Cogs in the Wheel? Women in the Liberation Tigers of Tamil Eelam. Civil  Wars, 6(4), pp. 37‐54.   Moya, Andres. (2015). Violence, mental trauma, and induced changes in risk attitudes among the  internally displaced population in Colombia. Working Paper, Agricultural and Resource  Economics, UC Davis. Sacramento: University of Southern California‐Davis.   Murthy SR, Lakshminarayani R. (2006). Mental health consequences of war: a brief review of  research findings. World Psychiatr 2006, 5:25–32.  Mvukiyehe, Eric and Cyrus Samii. (2008/9). Laying a foundation for peace? A quantitative impact  evaluation of united nations operations in Cote d'Ivoire (with technical appendix).  Retrieved  07/04/2010, from UN Office of Internal Oversight Services (December 2008). Basis of UN‐ OIOS report to the UN General Assembly A/63/713 (February 2009).    30    Nasir, Muhammad, Marc Rockmore, Chih Ming Tan (2015). It's No Spring Break in Cancun: The  Effects of Exposure to Violence on Risk Preferences, Pro‐Social Behavior, and Mental Health  in Mexico. Rimini: the Rimini Centre for Economic Analysis.   Ostby, Gudrun. (2016). Violence Begets Violence: Armed conflict and domestic sexual violence in  Sub‐Saharan Africa. presented at SVAC (Sexual Violence and Armed Conflict) Workshop,  Harvard University, Cambridge, 2–3 September.  Powell, G. N., & Butterfield, D. A. (2003). Gender, gender identity, and aspirations to top  management. Women in Management Review, 18(1/2), 88‐96.  Riegle‐Crumb, C., Moore, C., & Ramos‐Wada, A. (2011). Who wants to have a career in science or  math? Exploring adolescents' future aspirations by gender and race/ethnicity. Science  Education, 95(3), 458‐476.  Roberts B, Guy S, Sondorp E, Lee‐Jones L. (2008). A basic package of health services for post‐conflict  countries: implications for sexual and reproductive health services. Reprod Health Matters.  16 (31): 57‐64. 10.1016/S0968‐8080(08)31347‐0.  Roberts B, Ocaka KF, Browne J, Oyok T, Sondorp E: Factors associated with post‐traumatic stress  disorder and depression amongst internally displaced persons in northern Uganda. BMC  Psychiatry 2008, 8:38.  Shankleman, J. (2011). Oil and State Building in South Sudan. United States Institute of Peace.  Special Report, 282.  Shaver, Andrew and Shapiro Jacob. N. (2016). The Effect of Civilian Casualties on Wartime Informing  Evidence from the Iraq War. HiCN WP 210. Brighton: Households in Conflict Network, The  Institute of Development Studies ‐ at the University of Sussex.   Southwick SM, Morgan CA III, Nicolaou AL, Charney DS. (1997). Consistency of memory for combat‐ related traumatic events in veterans of operation desert storm. Am J Psychiatr 1997,  154:173–177.     31    Strachan, A. L., & Haider, H. (2015). Gender and conflict: Topic guide. Birmingham, UK: GSDRC,  University of Birmingham.  Thapa SB, Hauff E. (2005).  Psychological distress among displaced persons during an armed conflict  in Nepal. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol. 40(8):672–679.  The World Bank (2014a). South Sudan Poverty Note: Impact of a Continued Internal Conflict on Food  Security and Poverty.   The World Bank. (2014b). South Sudan Trade Strategy Report: Economic Diversification, Regional  Integration, and Growth.  The World Bank. (2014c). South Sudan Jobs & Livelihoods Report.  The World Bank. (2014d). South Sudan: Fostering Competitiveness and Growth.  The World Bank (2014e). Trade, Poverty, and Economic Diversification in South Sudan.   The World Bank. (2015a). THE FISCAL IMPACT OF DECLINING OIL PRICES ON SOUTH SUDAN.  The World Bank. (2015b). Monitoring Welfare and Perceptions in South Sudan 2012 – 2014.  The World Bank. (2016). South Sudan Poverty Profile 2015.  Tolin DF, Foa EB. (2006). Sex differences in trauma and posttraumatic stress disorder: a quantitative  review of 25 years of research. Psychol Bull, 132:959.  UNHCR. (2018). South Sudan Regional Refugee Response Plan.  UNFPA (2002). The Impact of Conflict on Women and Girls. Geneva: United Nations Population Fund  (UNFPA).  UNICEF (2005). The Impact of Conflict on Women and Girls in West and Central Africa and the  UNICEF Response. Geneva: UNICEF.      32    van Ommeren M, Saxena S, Saraceno B. (2005). Mental and social health during and after acute  emergencies: emerging consensus?. Bull World Health Organ. 83 (1): 71‐75; discussion 75– 76.  Wang, Shun and Weina Zhou, (2016). The Unintended Long‐term Consequences of Mao’s Mass  Send‐Down Movement: Marriage, Social Network, and Happiness. KDI School of Pub Policy  & Management Paper No. 15‐03. KDI School of Pub Policy & Management Paper No. 15‐03,  Seoul: KDI School of Public Policy & Management.   Wessells, Michael. (2006). Child Soldiers: From Violence to Protection. Cambridge: Harvard  University Press.      33    Appendix  1. Construction of self‐reported conflict indicator  The variables in the conflict exposure module of the questionnaire are used to construct a composite  index to measure exposure to the conflict, using principal component analysis (PCA).12 Constructing  an index is useful as it captures key dimensions of multiple variables and makes it easy to use and  interpret  in  regression  analyses.  As  there  are  six  conflict  exposure  variables  of  interest,  PCA  can  identify key dimensions with the most variability.13 For the PCA, the endline sample is restricted to  respondents who provided consent to answer the questions in the conflict exposure module, and have  stayed at their current residence for at least 3 years. The scree plot shows a break after the steepness  at the second component, where it is evident that the first component captures the most variability.  The  first  component  of  the  PCA  is  chosen  as  it  captures  about  half  the  variation  (Figure  14).  The  resulting index obtained for each household is normalized, and standardized to a scale of 1 to 10.                                                            12 The central idea of principal component analysis (PCA) is to reduce the dimensionality of a data set consisting of a large number of interrelated variables, while retaining as much as possible of the variation present in the data set. For more information please read I. T. Jolliffe, Principal Component Analysis (Springer- Verlag, New York, 1989). 13 The PCA produced 6 components. The first component has an eigenvalue of close to 3, and captures 49.4% of the total variation, while the second component has an eigenvalue of approximately 1, and captures 16.9% of the total variation.   34    Figure 14: Relative Information in PCA dimensions.  3 2.5 Relative information content 2 1.5 1 0.5 0 0 1 2 3 4 5 6 Dimensions   2. Analysis of Variance (ANOVA) results for conflict variables  We  use  a  one‐way  Analysis  of  Variance  (ANOVA)  to  test  whether  conflict  index  means  and  input  variable  means  are  statistically  significant  across  clusters  (Table  6).14,15  The  results  suggest  a  significantly  larger  variation  between  clusters  than  within  clusters  for  each  of  the  measured  variables.16 Thus, the conflict exposure indicators are able to reflect the geospatial exposure of conflict  where nearby households are usually co‐exposed to conflict. Given that the conflict affected some  areas a lot more than others, this is not surprising. In addition, this is encouraging for a cluster‐level  difference‐in‐difference approach.   A simple one‐way ANOVA does not specifically indicate which clusters display significant differences  with the within and between cluster variability. Post hoc tests reported at the cluster level identify the                                                          14 ANOVA uses the F-test to statistically test the equality of means. The F statistic is based on the ratio of the variation between cluster means against the variation within the clusters. In order to reject the null hypothesis that the cluster means are equal, a high F-value or a P- value below 0.05 is needed. If the cluster means do not vary, or do not vary by more than random chance allows, than we cannot be confident about the means being different. 15 Since we restricted the sample to a set of households who consented to respond to the survey module on conflict exposure, and had stayed at the current place of residence for at least 3 years, there are unequal number of clusters in each area, and unequal number of households in each cluster. 16 The results are confirmed by a simulation where the cluster is randomly assigned to respondents. The simulation retrieved non-significant p-values.   35    clusters with significant difference in the within and between cluster variability, and the respective  levels of significance (Table 7).17 About 40 percent of all the clusters show a statistically significant  difference in the within and between cluster variability and most of these clusters are in Rumbek.   Table 6: Results of one‐way ANOVA for Conflict Index and other input variables.  W/t  W/t  Group  B/w  B/w  Group  Group  Degrees  Group  Degrees  of     F Stat  P Value  Squared  of  Squared  Freedom  Sum (SS)  Freedom  Sum (SS)  (DOF)  (DOF)  Conflict Index  840.76  90  2548  1601  5.868  <0.01  Household Looted  54.807  90  196.49  1601  4.962  <0.01  Other Household Looted  64.954  90  218.45  1601  5.289  <0.01  Household Damaged  31.553  90  156.13  1601  3.595  <0.01  Number of Members Harmed  1.562  90  10.088  1601  2.754  <0.01  Number of Members Died  1.231  90  9.13  1601  2.398  <0.01  Members Left  40.639  90  221.32  1601  3.266  <0.01                                                          17 The cluster ID’s have been codified, with numerical ID’s for each cluster. The cluster ID’s from 10000+ are correspond to clusters in Juba province, those with ID’s 20000+ are in the Rumbek province, those with ID’s 30000+ are in Torit province, and those with ID’s 40000+ are in the Yei province.   36      Table 7: Post hoc results of ANOVA for Conflict Index, grouped by clusters.    37    CLUSTER ID  COEFFICIENT  STANDARD ERROR        10002  ‐0.416  0.316  10003  0.586*  0.307  10004  ‐0.244  0.299  10005  ‐0.314  0.307  10006  ‐0.296  0.322  10007  ‐0.037  0.313  10008  ‐0.354  0.303  10009  ‐0.386  0.299  10010  ‐0.484  0.299  10011  ‐0.203  0.299  10012  ‐0.376  0.297  10013  ‐0.114  0.326  10014  ‐0.242  0.299  10015  0.029  0.313  10016  ‐0.604**  0.307  10017  ‐0.097  0.313  10018  ‐0.120  0.326  10019  ‐0.095  0.299  10020  0.040  0.305  10021  1.322***  0.333  10022  ‐0.270  0.299  10023  ‐0.062  0.305  10024  0.030  0.310  20001  1.541***  0.393  20002  0.915***  0.343  20003  1.383***  0.307  20004  0.894***  0.329  20005  0.553*  0.301  20006  0.933**  0.431  20007  0.117  0.297  20008  1.237***  0.338  20009  1.488***  0.568  20010  0.805**  0.319  20011  0.303  0.297  20012  1.799***  0.326  20013  1.495***  0.333  20014  0.892**  0.374  20015  0.919***  0.319  20016  0.978**  0.448  20017  1.078**  0.431  20018  1.793***  0.383  20019  1.294***  0.374  20020  0.976**  0.383  20021  0.560  0.404  20022  1.216***  0.307  20023  ‐0.204  0.307  30001  0.151  0.305  30002  ‐0.225  0.416  30003  0.212  0.303    38    30004  0.612*  0.354  30005  ‐0.034  0.374  30006  ‐0.119  0.301  30007  ‐0.356  0.305  30008  0.325  0.431  30009  0.177  0.343  30010  0.133  0.338  30011  ‐0.151  0.319  30012  ‐0.537*  0.313  30013  0.197  0.367  30014  ‐0.124  0.367  30015  ‐0.151  0.305  30016  0.026  0.448  30017  0.104  0.404  30018  ‐0.306  0.316  30019  0.051  0.307  40001  ‐0.400  0.393  40002  ‐0.142  0.299  40003  ‐0.587*  0.303  40004  ‐0.456  0.322  40005  0.098  0.301  40006  0.064  0.297  40007  ‐0.542*  0.297  40008  ‐0.740**  0.297  40009  ‐0.240  0.322  40010  ‐0.049  0.305  40011  ‐0.510*  0.305  40012  ‐0.502*  0.301  40013  ‐0.499*  0.301  40014  ‐0.593*  0.338  40015  ‐0.284  0.305  40016  0.534*  0.307  40017  ‐0.348  0.333  40018  ‐0.068  0.316  40019  0.529  0.333  40020  ‐0.434  0.310  40021  ‐0.361  0.299  40022  ‐0.095  0.303  40023  ‐0.654**  0.322  40024  ‐0.254  0.322  40025  ‐0.291  0.305  _cons  1.782***  0.221  (***P < .01, **P < .05, *P<0.1)            39    3. Construction of external conflict indicator   The external indicator is based on conflict event data from the ACLED Project between December 2013  and January 2015. The data set codes the exact location of all political violence incidents that were  reported during this time period.18 For the selected time period there were 1,200 reported conflict  events  in  South  Sudan  with  a  total  of  9,209  fatalities.  Most  of  the  conflict  is  concentrated  in  the  Northern  part  of  South  Sudan,  particularly  around  Rumbek  (Figure  15).  This  is  consistent  with  Rumbek’s high conflict exposure index average.  Figure 15: Location of conflict events in South Sudan between December 2013 and January 2015.    The ACLED data show that 465 of the reported conflict events (36 percent) were deadly and resulted  in at least one fatality. Almost half of all reported conflict events (48 percent) were battles between                                                          18 Political violence is the use of force by a group with a political purpose or motivation. ACLED defines political violence through its constituent events, the intent of which is to produce a comprehensive overview of all forms of political conflict within and across states. A politically violent event is a single altercation where often force is used by one or more groups to a political end, although some instances - including protests and non-violent activity - are included in the data set to capture the potential pre-cursors or critical junctures of a conflict.   40    the government and non‐government forces. Violence against civilians was committed in 28 percent  of all events (Figure 16).   Figure 16: Conflict events by type  Battle‐Government  regains territory 2% Violence against  civilians 28% Battle‐No change of  Strategic  territory development 46% 10% Riots/Protests 7% Battle‐Non‐state  Remote violence actor overtakes  4% Non‐violent transfer  territory of territory Headquarters or  2% 1% base established 0%   Distance  to  a  deadly  conflict  event  is  used to generate  an external  conflict exposure variable.  The  averages of latitude and longitude of all households in a cluster in the AGI survey are used to compute  cluster GPS coordinates. By merging the girls’ households GPS coordinates with the conflict event GPS  coordinates,  the  distance  between  each  cluster‐conflict  event  pair  is  calculated.  The  continuous  indicator is the normalized sum of the distances of all fatal conflict events within a radius of 5 km from  the cluster.    41    4. Outcome variables  Table 8: Outcome variables  Variable  Description  Education  Enrolled  Whether respondent is currently enrolled in school  Dropped out  Whether respondent dropped out from school  Years dropped out  Number of years of schooling completed by those in school  Years Education   Number of years of education completed by respondent  IGA  Number  of  income  generating  activities  currently  being  Number of IGAs  undertaken  Log of total income from all IGA’s in the last month for the  Individual monthly income  individual  Savings  Current savings  Whether respondent has current savings  Savings from 2 weeks  Whether respondent has savings from the past 2 weeks  Total savings  Log of total savings at multiple locations  Marriage  Empowerment  Standardized index of empowerment post marriage  Married  Whether respondent is currently married  Pregnant  Whether respondent is currently pregnant  Daughter optimist  Whether respondent sees a better future for their daughter  Lost pregnancy  Whether respondent has lost a pregnancy  Children  Whether respondent has a child  Aspirations  Summative  index  of  respondents  to  variables  related  to  General anxiety  feelings of anxiety  Standardized  index  of  difference  between  ladder  position  Ladder position  now vs. expected position 5 years in future  Empowerment  First dimension of MCA of variables relating to control over  Control Index  resources  Summative  index  of  binary  variables  relating  to  Entrepreneurial potential  entrepreneurial potential  Summative  index  of  ordinal  variables  relating  to  level  of  Satisfaction  satisfaction with status quo  Household Characteristics  People per room  Number of occupants per room in household  Food scarcity index  Standardized index of food scarcity in household  Household asset index  First dimension MCA of household asset ownership variables  Toilet  Quality of toilet facilities  Good walls  Quality of walls’ construction material  Good roof  Quality of roof construction material  Log of total income from all IGA’s in the last month for the  Household monthly income  household      42    5. Analysis of Variance (ANOVA) results for outcome variables    Table 9: Education outcome indicators in the baseline survey.  W/t  B/w  Brown‐ W/t  B/w  Levenes     Grou Group  F Stat  P Value  Forsythe  Group SS  Group SS  P Value  p DOF  DOF  P Value  Enrolled  110.081  95  654.855  3070  5.432  0.01  0.01  0.01  Dropped Out  145.844  95  617.229  3070  7.636  0.01  0.01  0.01  Years Dropped out  1345.189  94  8974.607  1050  1.674  0.01  0.01  0.66  Years Education  5176.14  95  83146.01  2526  1.655  0.01  0.01  0.01    Table 10: Education outcome indicators in endline survey.  W/t  B/w  Brown‐ W/t  B/w  P  Levenes     Group  Group  F Stat  Forsythe  Group SS  Group SS  Value  P Value  DOF  DOF  P Value  Enrolled  36.679  90  568.977  3046  2.182  0.01  0.01  0.01  Dropped Out  66.276  90  327.884  1488  3.342  0.01  0.01  0.054  Years Dropped out  2699.402  90  16236.45  1587  2.932  0.01  0.06  0.568  Years Education  2809.585  90  23010.52  2407  3.265  0.01  0.117  0.368    Table 11: Income generating outcome indicators in the baseline survey.  W/t  B/w  Brown‐ W/t  B/w  P  Levenes     Group  Group  F Stat  Forsythe  Group SS  Group SS  Value  P Value  DOF  DOF  P Value  Number of IGAs  259.78  95  1728.461  3123  4.941  0.01  0.01  0.01  Log of Last Month  1775.793  95  14014.28  3115  4.155  0.01  0.01  0.01  Income (Ind)    Table 12: Income generating outcome indicators in the endline survey.  W/t  B/w  Brown‐ W/t  B/w  P  Levenes  P     Group  Group  F Stat  Forsythe  Group SS  Group SS  Value  Value  DOF  DOF  P Value  Number of IGA  415.69  90  1643.674  3046  8.559  0.01  0.01  0.01  Log of Last Month  4304.374  90  19612.96  3028  7.384  0.01  0.01  0.01  Income (Ind)    43      Table 13: Savings outcome indicators in the baseline survey.  W/t  B/w  Brown‐ W/t  B/w  P  Levenes     Group  Group  F Stat  Forsythe  Group SS  Group SS  Value  P Value  DOF  DOF  P Value  Log of Total  1523.374  95  12453.6  2913  3.751  0.01  0.01  0.01  Savings  Savings  76.855  95  604.839  3035  4.059  0.01  0.01  0.01  Saved (last 2  55.314  95  191.983  903  2.739  0.01  0.01  0.428  Weeks)    Table 14: Savings outcome indicators in the endline survey.  W/t  B/w  Brown‐ W/t  B/w  P  Levene's     Group  Group  F Stat  Forsythe  Group SS  Group SS  Value  P Value  DOF  DOF  P‐Value  Log of Total  2094.889  90  23342.35  3046  3.037  0.01  0.01  0.126  Savings  Savings  74.481  90  700.718  3046  3.597  0.01  0.01  0.043  Saved (last 2  54.076  90  666.052  3046  2.748  0.01  0.01  0.001  Weeks)    Table 15: Marriage related outcome indicators in the baseline survey.  W/t  B/w  Brown‐ W/t  Group  B/w  P  Levenes  P     Group  Group  F Stat  Forsythe  SS  Group SS  Value  Value  DOF  DOF  P Value  Empowerment  1549.454  95  10211.77  3123  4.988  0.01  0.01  0.01  Index  Married  96.578  95  619.706  3050  5.003  0.01  0.01  0.01  Loss of  5.162  95  75.652  3055  2.194  0.01  0.01  0.01  Pregnancy  Children  90.438  95  596.643  3063  4.887  0.01  0.01  0.01  Pregnant  29.498  95  291.167  2765  2.949  0.01  0.01  0.01  Daughter's  50.101  95  706.791  3123  2.33  0.01  0.01  0.005  Future    Table 16: Marriage related outcome indicators in the endline survey.  W/t  B/w  Brown‐ W/t  Group  B/w  P  Levene's  P     Group  Group  F Stat  Forsythe  SS  Group SS  Value  Value  DOF  DOF  P‐Value  Empowerment  1693.787  90  12830.28  3046  4.468  0.01  0.01  0.003  Index  Married  48.409  90  717.224  3045  2.284  0.01  0.01  0.514  Loss of  14.202  90  192.946  3046  2.491  0.01  0.01  0.01  Pregnancy  Children  44.175  90  715.71  3045  2.088  0.01  0.01  0.844  Pregnant  11.423  90  268.735  3045  1.438  0.005  0.01  0.005  Daughter's  26.717  90  290.427  3046  3.113  0.01  0.01  0.01  Future      44      Table 17: Aspirations outcome indicators in the baseline survey.  W/t  B/w  Brown‐ W/t  B/w  P  Levenes  P     Group  Group  F Stat  Forsythe  Group SS  Group SS  Value  Value  DOF  DOF  P Value  Ladder position  1860.859  95  16113.65  3078  3.742  0.01  0.01  0.01  Anxiety Index  1799.872  95  8487.459  3123  6.971  0.01  0.01  0.01    Table 18: Aspirations outcome indicators in the endline survey.  W/t  B/w  Brown‐ W/t  Group  B/w  Levene's     Group  Group  F Stat  P Value  Forsythe  SS  Group SS  P Value  DOF  DOF  P‐Value  Ladder position  2491.977  90  14846.88  3045  5.679  0.01  0.01  0.01  Anxiety Index  1146.942  90  8140.725  3046  4.768  0.01  0.01  0.006      Table 19: Empowerment outcome indicators in the baseline survey.  W/t  B/w  Brown‐ W/t  Grou B/w  Levenes     Group  F Stat  P Value  Forsythe  Group SS  p  Group SS  P Value  DOF  P Value  DOF  Control Index  4324.301  95  38185.11  3084  3.676  0.01  0.01  0.01  Entrepreneurial  1728.217  95  11119.66  3080  5.039  0.01  0.01  0.01  potential  Satisfaction Index  4582.776  95  11335.69  3034  12.911  0.01  0.01  0.01    Table 20: Empowerment outcome indicators in the endline survey.  B/w  W/t  Brown‐ W/t  B/w  Grou Levene's     Group  F Stat  P Value  Forsythe  Group SS  Group SS  p  P Value  DOF  P‐Value  DOF  Control Index  3673.948  90  42138.6  3046  2.951  0.01  0.01  0.01  Entrepreneurial  2833.924  90  8990.101  3045  10.665  0.01  0.01  0.01  potential  Satisfaction Index  1942.864  90  5928.676  3045  11.087  0.01  0.01  0.01    Table 21: Household characteristics outcome indicators in the baseline survey.  W/t  B/w  Brown‐ W/t  B/w  Levenes  P     Group  Group  F Stat  P Value  Forsythe  Group SS  Group SS  Value  DOF  DOF  P Value  People per room  1567.146  95  7182.065  2702  6.206  0.01  0.01  0.01  Good Roof  177.802  95  490.126  3051  11.651  0.01  0.01  0.01  Good Walls  52.282  95  370.449  3056  4.54  0.01  0.01  0.01  Toilet  83.993  95  533.509  3062  5.074  0.01  0.01  0.01  Food Scarcity  5724.042  95  34024.02  3041  5.385  0.01  0.01  0.01  Index  HH Asset Index  57028.213  95  98049.49  3110  19.041  0.01  0.01  0.01  Log of Household  2784.587  95  18911.19  3109  4.819  0.01  0.01  0.01  monthly income      45    Table 22: Household characteristics outcome indicators in the endline survey.  Brown‐ W/t  B/w  W/t  B/w  Levene's  P  Forsyth    Grou Group  F Stat  P Value  Group SS  Group SS  Value  e  P‐ p DOF  DOF  Value  People per room  3827.57  90  19328.79  3040  6.689  0.01  0.01  0.01  Good Roof  228.645  90  550.473  3044  14.048  0.01  0.01  0.01  Good Walls  28.638  90  328.48  3044  2.949  0.01  0.01  0.01  Toilet  217.427  90  545.5  3044  13.481  0.01  0.01  0.01  Food Scarcity  7568.646  90  39438.33  3043  6.489  0.01  0.01  0.01  Index  HH Asset Index  4996.458  90  5524.153  3044  30.591  0.01  0.01  0.01  Log of  Household  4304.374  90  19612.96  3028  7.384  0.01  0.01  0.01  monthly income            46    6. Entrepreneurial potential index    Read aloud: "Now we will talk about different tasks. You will rank your ability on how well you  can do these activities on a scale of 0 to 10? 0 means you cannot do this activity and 10 is you  definitely can”  1. Run your own business  2. Identify business opportunities to start up new business  3. Obtain credit to start up new business or expand existing business  4. Save in order to invest in future business opportunities  5. Make sure that your employees get the work done properly  6. Manage financial accounts  7. Bargain to obtain cheap prices when you are selling anything for business (outputs)  8. Bargain to obtain high prices when selling  9. Protect your business assets from harm by others  10. Collecting the money someone owes you  The index is a simple average of the answer.          47    7. Regression results       Table 23: Impact of conflict on education.  Dropped  Years  Years  Variables  Enrolled  out  education  dropped out  ‐0.0259  0.0112  0.244  ‐0.0416  Internal binary  (0.0378)  (0.0548)  (0.355)  (0.455)  3,358  2,235  4,107  2,195  ‐0.0410*  0.0510  0.147  ‐0.00931  Internal  continuous  (0.0227)  (0.0341)  (0.287)  (0.323)  3,358  2,235  4,107  2,195  ‐0.0510  ‐0.0225  1.127*  1.070*  External binary  (0.0415)  (0.0605)  (0.638)  (0.573)  2,365  1,569  1,808  1,160  ‐0.00752  0.00397  0.107  0.151**  External  continuous  (0.00503)  (0.00784)  (0.0810)  (0.0757)  2,365  1,569  1,808  1,160  Robust standard errors in parentheses      Number of observations below standard errors    *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1          Table 24: Impact of conflict on savings.  Current  Saved two  Total  Variables  savings  weeks ago  savings  ‐0.0837*  ‐0.0236  ‐0.237  Internal binary  (0.0450)  (0.0528)  (0.171)  4,165  2,557  1,453  ‐0.0410*  ‐0.0212  ‐0.186*  Internal  continuous  (0.0227)  (0.0342)  (0.107)  4,165  2,557  1,453  ‐0.163**  ‐0.0128  ‐0.236  External binary  (0.0619)  (0.0854)  (0.255)  1,847  1,356  896  ‐0.0137  ‐0.00155  ‐0.0110  External  continuous  (0.00883)  (0.0100)  (0.0257)  1,847  1,356  896  Robust standard errors in parentheses    Number of observations below standard errors  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1        48    Table 25: Impact of conflict on household conditions.  People  Food  Household  Monthly  per  scarcity  asset  Good  Good  household  Variables  room  index  index  Toilet  walls  roof  income  0.729**  0.584*  ‐3.593***  ‐0.159**  ‐0.0807**  ‐0.00499  0.257  Internal binary  (0.304)  (0.347)  (0.664)  (0.0734)  (0.0376)  (0.0363)  (0.301)  4,908  5,235  5,303  4,687  4,716  4,713  4,719  0.502***  0.284  ‐2.372***  ‐0.154***  ‐0.0455**  0.00842  0.201  Internal  continuous  (0.178)  (0.222)  (0.332)  (0.0414)  (0.0222)  (0.0249)  (0.168)  4,908  5,235  5,303  4,687  4,716  4,713  4,719  ‐ ‐0.133  ‐0.341  ‐1.330  ‐0.302***  0.0958***  0.0428  ‐0.322  External binary  (0.430)  (0.456)  (0.929)  (0.0571)  (0.0349)  (0.0379)  (0.186)  2,336  2,428  2,454  4,687  4,716  4,713  2,272  ‐ ‐ ‐ External  0.0194  ‐0.0568  ‐0.198**  0.0261***  0.00947**  0.00764*  0.0659***  continuous  (0.0435)  (0.0458)  (0.0893)  (0.00566)  (0.00457)  (0.00438)  (0.0180)  2,336  2,428  2,454  4,687  4,716  4,713  2,272  Robust standard errors in parentheses            Number of observations below standard errors          *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1              Table 26: Impact of conflict on Income Generating Activities (IGAs).  Number  Individual monthly  Variables  of IGAs  income  0.134  ‐0.123  Internal binary  (0.0933)  (0.181)  2,277  2,277  0.0327  ‐0.0715  Internal  continuous  (0.0518)  (0.115)  2,277  2,277  ‐ 0.352***  0.237  External binary  (0.0835)  (0.227)  1,192  1,065  ‐0.0217  0.0240  External  continuous  (0.0136)  (0.0290)  1,192  1,065  Robust standard errors in parentheses  Number of observations below standard errors  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    49        Table 27: Impact of conflict on aspirations.  General  Variables  anxiety  Ladder position  0.521*  ‐1.378***  Internal binary  (0.285)  (0.344)  2,420  2,416  0.476***  ‐0.882***  Internal  continuous  (0.124)  (0.222)  2,420  2,416  0.973***  ‐1.134***  External binary  (0.251)  (0.378)  2,420  2,416  0.0914***  ‐0.106**  External  continuous  (0.0319)  (0.0408)  2,420  2,416  Robust standard errors in parentheses  Number of observations below standard errors  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    Table 28: Impact of conflict on empowerment.  Control  Entrepreneurial  Variables  index  potential  Satisfaction  0.153  1.014***  0.0563  Internal binary  (0.303)  (0.272)  (0.211)  4,092  4,100  4,065  0.150  0.643***  ‐0.000584  Internal  continuous  (0.194)  (0.195)  (0.135)  4,092  4,100  4,065  ‐0.0340  1.011***  0.0183  External binary  (0.360)  (0.279)  (0.302)  1,806  1,805  1,791  ‐0.0156  0.0657  ‐0.0301  External  continuous  (0.0423)  (0.0453)  (0.0330)  1,806  1,805  1,791  Robust standard errors in parentheses    Number of observations below standard errors  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1        50    Table 29: Impact of conflict on marriage related outcomes.  Daughter  Lost  Variables  Empowerment  Married  Pregnant  optimist  pregnancy  Children  ‐ 0.141  0.0726*  0.0864***  ‐0.0342  ‐0.0455**  ‐0.00444  Internal binary  (0.242)  (0.0383)  (0.0299)  (0.0359)  (0.0223)  (0.0424)  4,209  4,201  4,010  4,250  4,210  4,216  ‐ Internal  0.235*  0.0678***  0.0621***  ‐0.0309*  ‐0.0475***  0.00830  continuous  (0.128)  (0.0257)  (0.0180)  (0.0184)  (0.0124)  (0.0259)  4,209  4,201  4,010  4,250  4,210  4,216  0.603***  0.197***  ‐0.123**  ‐0.0730  ‐0.117***  0.0618  External binary  (0.212)  (0.0576)  (0.0513)  (0.0506)  (0.0294)  (0.0601)  4,209  1,843  1,752  1,854  1,836  1,840  ‐ External  0.0476**  0.0201***  ‐0.0149**  0.00357  0.00949***  0.00230  continuous  (0.0230)  (0.00594)  (0.00661)  (0.00847)  (0.00306)  (0.00525)  4,209  1,843  1,752  1,854  1,836  1,840  Robust standard errors in parentheses          Number of observations below standard errors        *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1              51    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