Policy Research Working Paper 8943 Assortative Matching in Africa Evidence from Rural Mozambique, Côte d’Ivoire, and Malawi Claire Boxho Aletheia Donald Markus Goldstein Joao Montalvao Léa Rouanet Africa Region Gender Innovation Lab July 2019 Policy Research Working Paper 8943 Abstract This paper documents novel evidence of positive assorta- and education, using data from rural Mozambique, tive matching in African marriage markets along cognitive Côte d’Ivoire, and Malawi. and socio-emotional skills, time and risk preferences, This paper is a product of the Gender Innovation Lab, Africa Region. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/prwp. The authors may be contacted at jmontalvao@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Assortative Matching in Africa: Evidence from Rural  Mozambique, Côte d’Ivoire, and Malawi  Claire Boxho, Aletheia Donald, Markus Goldstein, Joao Montalvao, Léa Rouanet†   Keywords: Assortative matching, marriage market, cognitive skills, socio‐emotional skills.  JEL Codes: D1, I2, J1.   We thank participants at the CSAE Conference 2019. We gratefully acknowledge financial support from UN Women and the  World Bank Group’s Umbrella Facility for Gender Equality. This paper is a product of the Africa Gender Innovation Lab. The views  presented in this paper are those of the authors and do not represent those of the World Bank or its member countries. All errors  remain our own.  † All authors are based at the World Bank Africa Region Gender Innovation Lab. Emails: cboxho@worldbank.org;   adonald@worldbank.org; mgoldstein@worldbank.org; jmontalvao@worldbank.org; lrouanet@worldbank.org.  [Some] … say we love those who are like ourselves. –  Aristotle 1934, p. 1155.  1. Introduction   Marital sorting based on human capital has important implications for the creation, distribution,  and  inter‐generational  transmission  of  welfare.  While  the  literature  finds  evidence  of  this  assortative matching – the tendency of men and women who marry to have similar human capital  levels – most of this research has been conducted in rich country settings and has largely focused  on sorting along educational attainment [e.g. Greenwood et al. 2014]. This is despite the growing  literature emphasizing the economic importance of multiple human capital dimensions in both  rich and poor contexts [e.g. Heckman et al. 2006, Liu 2013, Abay et al. 2017], as well as recent  work on matching and marriage markets showing that sorting is multidimensional [e.g. Dupuy  and Galichon 2014, Chiappori et al. 2018].  We present novel evidence of positive assortative matching along cognitive and socio‐emotional  skills, time and risk preferences, and education using unique data from rural Mozambique, Côte  d’Ivoire, and Malawi. In each country, the observed sorting patterns are robust to accounting for  simultaneous sorting along the multiple, potentially correlated human capital dimensions. While  assortative matching could in part be caused by frictions constraining the search for dissimilar  partners, we find strong spousal similarity both overall and within villages. Moreover, against the  notion that spouses grow alike over time, we find that sorting is equally strong when we restrict  our  analysis  to  younger  couples.  Taken  together,  the  evidence  thus  suggests  that  assortative  matching is the outcome of a marriage market equilibrium shaped by spouse preferences. To the  best of our knowledge, we are the first to provide systematic evidence of assortative matching  on multiple human capital dimensions in Africa.  2. Data   2.1. Data Sources  We exploit three data sources. First, we use data from a survey conducted in April and June 2016  across  150  randomly  selected  rural  communities  in  the  Tsangano,  Angónia,  Macanga,  and  2    Chifunde  districts  of  Mozambique.  Within  each  community,  a  random  sample  of  20  female  farmers  were  surveyed  along  with  their  husbands.  The  survey  is  the  baseline  of  an  ongoing  randomized  controlled  trial  to  assess  the  effectiveness  of  a  human  capital  program  targeting  female farmers. The survey elicited information on both spouses’ cognitive and socio‐emotional  skills,  as  well  as  their  time  and  risk  preferences.  The  spouses  were  asked  these  modules  separately and privately.   Second, we use data from a survey conducted in June‐July 2016 across 180 villages in the Bas‐ Sassandra, Comoé, Lacs and Lagunes districts of Côte d’Ivoire. The survey is the baseline of an  ongoing randomized controlled trial to assess the impact of improving rubber farmers’ access to  technologies and markets. The survey elicited information on the socio‐emotional skills, and time  and risk preferences of the farmers that applied to the program, as well as of their spouses. The  spouses were asked these modules separately and privately.  Third, we use data from the second wave of the Malawi Third Integrated Household Panel Survey  (IHPS), conducted in 2013. This is a publicly available longitudinal survey that is representative of  the  Malawian  population.  For  the  rural  sub‐sample,  the  survey  elicited  information  on  the  cognitive and socio‐emotional skills of up to two plot managers. These are typically the husband  and the wife, which are the focus of our analysis.  In each country, we restrict the sample to couples for whom we observe the corresponding skills  and preferences of both spouses, as well as the other covariates used in the analysis. This results  in  working  samples  of  2,280  couples  in  Mozambique,  1,407  couples  in  Côte  d’Ivoire,  and  531  couples in Malawi.  2.2. Measuring Skills and Preferences  Socio‐emotional skills were measured in the three countries by asking respondents to rate their  level of agreement with different attitudinal statements (see Appendix A1). In Mozambique and  Malawi, these items elicit abilities commonly associated with an entrepreneurial mindset, such  as  perseverance,  locus  of  control,  and  optimism:  some  of  the  items  are  identical  or  similar  between the two countries, but not all of them. In Côte d’Ivoire, these items focus on self‐esteem  3    and agricultural self‐efficacy. For each country, we construct a composite socio‐emotional ability  index  that  is  the  normalized  z‐score  of  the  first  principal  component  of  the  different  items  (correcting for acquiescence‐bias and reversing negatively‐coded items).1   Cognitive skills were measured in Mozambique and Malawi using Digit Span Tasks (see Appendix  A2). Respondents were asked to repeat in the same order as many digits as they could from a list  of  digits  read  by  the  enumerator.  This  task  captures  short‐term  memory  and  is  commonly  thought  to  be  an  important  dimension  of  IQ.  The  final  cognitive  ability  measure  equals  the  number of correct digits that the respondent is able to repeat.   Time preferences were measured in Mozambique and Côte d’Ivoire using different versions of  an  intertemporal  multiple  price  list  (see  Appendix  A3).  Respondents  were  asked  to  make  sequential choices between payment tomorrow and in a month’s time, with increasing relative  rates of return for waiting.  We use these choices to construct a time preference score, where  higher values correspond to more patience. In Mozambique, this measure equals the point where  the respondent switches to choosing the later payment. In Côte d’Ivoire, this measure equals the  number of instances where the respondent allocates strictly more value to the later payment  than the sooner payment.   Risk  preferences  were  measured  in  Mozambique  and  Côte  d’Ivoire  by  asking  respondents  to  choose from a menu of crop choices under varying returns and risk scenarios (see Appendix A4).  In Mozambique, respondents chose among eight crops, each with distinct returns under a “good”  and a “bad” farming season occurring with probability 50%. In Côte d’Ivoire, respondents were  presented five different rainfall scenarios with probability of adequate rainfall increasing from 10  to  100%.  For  each  scenario,  the  respondent  chose  among  two  crops  with  differing  drought‐ susceptibility. For both countries, a higher score means higher risk aversion.   Appendix Table A1 presents summary statistics for all the variables used in the analysis.                                                                1 We compute the acquiescence score of each respondent by averaging across the mean of positively‐coded items and the mean  of  negatively‐coded  items  (before  reversing  them),  then  subtract  each  respondent’s  acquiescence  score  from  each  of  their  individual item responses.  4    3. Analysis    3.1. Empirical Method  The unit of observation is couple   in community  . Let the female and male spouses each be  defined by a vector of   (country specific) human capital characteristics  , … ,  and  , … , , respectively. These include: (i) cognitive and socio‐emotional abilities, time  and  risk  preferences,  and  years  of  education  in  Mozambique;  (ii)  socio‐emotional  ability,  risk  preferences,  and  years  of  education  in  Côte  d’Ivoire;  and  (iii)  cognitive  and  socio‐emotional  abilities, and years of education in Malawi. To ease interpretation and comparability across traits  and countries, the measures for each human capital characteristic are converted into normalized  z‐scores.  We estimate the following system of   equations using seemingly unrelated regressions (SUR),  separately for each country:    ∑ ∑ .  (1)  , … , )  is  the  vector  of  parameters  of  interest,  where    measures  the  standard  deviation  (sd)  change  in  the  th  characteristic  of  the  female  spouse  ( )  induced  by  a  1sd  increase  in  the  th  characteristic  of  the  male  spouse  ( ),  keeping  constant  the  remaining  human  capital  characteristics  of  both  spouses  (   and  ,  for  all  ).    is  a  vector  of  additional  controls  including  spouses’  ages  and  the  following  household  level  characteristics:  household  size,  household  asset  ownership,  and  farm  size.    are  community  fixed  effects.  Throughout, standard errors are clustered by community.   3.2. Results  Table 1 presents the results for Mozambique in Panel A, Côte d’Ivoire in Panel B, and Malawi in  Panel  C.  Each  Column  reports  the  coefficients  of  interest  , … , .  In  Column  1,  each  equation   only controls for the corresponding  th trait of the male spouse. It shows large and  5    positive unconditional within‐couple correlations for each human capital characteristic in each  country. Columns 2 to 4 show this finding is robust to sequentially conditioning on the remaining  human  capital  characteristics  and  ages  of  both  spouses,  household  characteristics,  and  community fixed effects.  Our  preferred  specification  is  in  Column  4  with  the  full  set  of  controls.  This  shows  that  a  1sd  increase in the male spouse’s socio‐emotional ability is associated with a .44‐.60sd increase in  the female spouse’s socio‐emotional ability. The within‐couple correlations for the other traits  are somewhat smaller, but still highly statistically significant: .23‐.41sd for cognitive ability, .28‐ .29sd for patience, .21‐.36sd for risk aversion, and .36‐.39sd for years of education.   As another robustness check, Column 5 restricts the sample to couples where the wife is under  30 years old, proxying for more recently formed couples. If the observed sorting patterns are  primarily explained by spousal socialization, say through imitation and learning, these patterns  should be attenuated among younger couples. The results show no significant evidence of such  heterogeneity:  the  within‐couple  correlations  for  these  sub‐samples  are  still  large  (and  quite  similar in terms of magnitudes).2   4. Discussion  Human capital shapes one’s economic life. We present novel, robust and systematic evidence  that men and women in rural Africa are positively assortatively matched on education, cognitive  and socio‐emotional skills, and time and risk preferences. While more work is needed to identify  the  precise  causal  mechanisms  and  marriage  market  dynamics  shaping  this  pattern,  future  research should also examine its implications for households’ welfare distribution and inequality,  as well as the resulting inter‐generational transmission of welfare and inequality (as parents may  pass some of these traits to their children). Our results provide new input for the design and  targeting of human capital policy interventions.                                                                 2  This finding is robust to alternative female spouse’s age cutoff points to define the younger couples’ sub‐samples.  6    References  [1] ABAY.K.A., G.BLALOCK, AND G.BERHANE (2017) “Locus of Control and Technology Adoption  in Developing Country Agriculture: Evidence from Ethiopia.” Journal of Economic Behavior &  Organization, 143: 98‐115.  [2] ARISTOTLE (1934) Rhetoric. Nichomachean Ethics. In Aristotle in 23 Volumes. Translated by H.  Rackman: Harvard University Press.  [3] CHIAPPORI.P.A., S.OREFFICE AND C.QUINTANA‐DOMEQUE (2018) “Bidimensional Matching  with Heterogeneous Preferences: Education and Smoking in the Marriage Market.”  Journal  of the European Economic Association, 16(1): 161‐198.  [4] DUPUY.A. AND A.GALICHON (2014) “Personality Traits and the Marriage Market.” Journal of  Political Economy, 122(6): 1271‐1319.  [5] GREENWOOD.J,  N.GUNER,  G.KOCHARKOV  AND  C.SANTOS  (2014)  “Marry  your  Like:  Assortative Mating and Income Inequality.” American Economic Review, 104(5): 348‐353.  [6] HECKMAN.J.J., J.STIXRUD AND S.URZUA (2006) “The Effects of Cognitive and Socio‐emotional  Abilities on Labor Market Outcomes and Social Behavior.” Journal of Labor Economics, 24(3):  411‐482.  [7] LIU.E.M. (2013). “Time to Change What to Sow: Risk Preferences and Technology Adoption  Decisions of Cotton Farmers in China.” Review of Economics and Statistics, 95(4):1386‐1403.  7    Table 1. Assortative Matching in Mozambique, Côte d’Ivoire, and Malawi  Dependent Variable: System of Equations in Female Spouse’s Skills, Preferences, and Education  SUR Model Estimated by Maximum Likelihood  Standard Errors: Clustered by Community      All Couples    Younger Couples  Individual  Household  Community Fixed  Community Fixed    Unconditional (1)  Controls (2)  Controls (3)  Effects (4)    Effects (5)  Panel A. Mozambique              Socio‐Emotional Ability  .657  .605  .603  .600    .607  (.024)  (.024)  (.024)  (.026)  (.036)  Cognitive Ability  .502  .465  .457  .410    .426  (.025)  (.026)  (.027)  (.031)  (.033)  Patience  .320  .311  .311  .290    .260  (.027)  (.028)  (.027)  (.031)  (.041)  Risk Aversion  .255  .240  .238  .211    .245  (.027)  (.026)  (.027)  (.029)  (.040)  Years of Education  .494  .442  .414  .385    .403  (.033)  (.036)  (.033)  (.029)  (.030)  Observations  2,280  2,280  2,280  2,280    1,103  Panel B. Côte d’Ivoire              Socio‐Emotional Ability  .516  .515  .511  .443    .528  (.029)  (.030)  (.030)  (.035)  (.069)  Patience  .321  .322  .322  .275    .334  (.026)  (.026)  (.027)  (.032)  (.084)  Risk Aversion  .413  .406  .404  .364    .369  (.029)  (.030)  (.030)  (.033)  (.083)  Years of Education  .466  .464  .454  .356    .241  (.024)  (.026)  (.026)  (.029)  (.081)  Observations  1,407  1,407  1,407  1,407    287  Panel C. Malawi              Socio‐Emotional Ability  .569  .570  .570  .481    .517  (.036)  (.035)  (.035)  (.049)  (.083)  Cognitive Ability  .476  .420  .405  .231    .202  (.054)  (.054)  (.052)  (.059)  (.076)  Years of Education  .624  .530  .462  .388    .406  (.034)  (.036)  (.040)  (.045)  (.089)  Observations  531  531  531  531    190  Notes:  Panel A uses data from Mozambique, Panel B from Côte d’Ivoire, and Panel C from Malawi. Columns 1 to 4 use the full samples of couples for whom we observe the corresponding skills and preferences of both spouses, and the other covariates used in the analysis. Column 5 limits the samples to couples where the wife is under 30 years old. Each Column reports maximum likelihood estimates to fit a SUR model for the  matching trait dimensions in each country. Column 1 only controls for the th trait of the male spouse in each corresponding equation (row) of the system. Column 2 additionally controls for all other individual traits of both spouses simultaneously (including their ages). Column 3 additionally controls for the following household characteristics: household size, household asset ownership, and farm size. Columns 4 and 5 additionally control for community fixed effects. Standard errors clustered by community are reported in parentheses.     8    Online Appendix: Tables  Table A1. Summary Statistics  Means, standard deviations in parentheses    Female Spouse    Male Spouse    Mean  (SD)    Mean  (SD)  Panel A. Mozambique            Age  33.0  (12.8)    38.9  (14.4)  Socio‐emotional Ability [z‐score]  0.00  (1.00)    0.00  (1.00)  Cognitive Ability [Digit Span Task]  2.79  (2.41)    4.38  (2.21)  Patience [1‐7 score]  2.23  (2.47)    2.18  (2.34)  Risk Aversion [1‐8 score]  5.38  (1.94)    5.44  (1.89)  Years of education  2.01  (2.66)    3.56  (3.00)  Household Size  5.01      (1.89)  Household Assets [0‐100 score]  44.5      (21.8)  Farm size [in hectares]  4.10      (2.93)  Panel B. Côte d’Ivoire            Age  37.8  (9.82)    45.8  (10.5)  Socio‐Emotional Ability [z‐score]  0.00  (1.00)    0.00  (1.00)  Patience [1‐6 score]  3.95  (2.38)    4.14  (2.31)  Risk Aversion [1‐6 score]  4.65  (1.50)    4.53  (1.45)  Years of Education  3.23  (3.64)    6.58  (4.85)  Household Size  6.99      (3.57)  Household Assets [0‐100 score]  64.0      (12.6)  Farm size [in hectares]  7.57      (6.44)  Panel C. Malawi            Age  36.4  (13.1)    42.4  (14.7)  Socio‐emotional Ability [z‐score]  0.00  (1.00)    0.00  (1.00)  Cognitive Ability [Digit Span Task]  4.13  (1.41)    4.59  (1.23)  Years of education  5.11  (3.69)    6.61  (3.97)  Household Size  5.78      (2.21)  Household Assets [0‐100 score]  21.7      (17.1)  Farm size [in hectares]  0.83      (0.70)  Notes:  For  each  country,  the  household  asset  ownership  index  consists  of  a  cumulative  score  of  dummy  variables  indicating  ownership  of:  (i)  latrine,  radio,  TV,  furniture,  mobile  phone,  bicycle, motorbike, oil lamp, flashlight and solar panel in Mozambique; (ii) radio, TV, chair, table, mattress, bed,  mobile  phone,  bicycle,  motorbike,  jewelry/watch,  mill,  mosquito  net,  grater,  cassava  presser, mortar,  chipper  and  nut  husker  for  Côte  d’Ivoire;  and  radio,  TV,  bed,  table,  chair,  upholstered chair/sofa  set,  coffee  table,  cupboard  /drawers,  desk,  clock,  iron,  fan,  air  conditioner,  tape  or  CD/player, VCR, sewing machine, paraffin stove, electric or gas stove, refrigerator, washing machine, mobile phone, bicycle, motorbike, car, minibus, lorry, beer‐brewing drum, computer equipment, dish, solar panel, lantern and generator for Malawi. We then re‐scale this score to run from 0 to 100.    9    Online Appendix: Measurement  In all survey questions below, enumerator preamble and practice questions have been edited for conciseness.   A1 Socio‐Emotional Ability Questions  A1.1 Mozambique     Please indicate to what extent the sentences below describe you by telling me if you: 1=Strongly disagree; 2=Disagree; 3=Partly  disagree; 4=Partly agree; 5=Agree; 6=Strongly agree.     1. I am a hard worker.   2. I am strong enough to overcome the difficulties of life.   3. Entrepreneurship is an important part of who I am.   4. When I have the opportunity to be actively implicated in something, I take it.   5. I borrow ideas from other people for my economic activities.   6. I often look for opportunities to develop new knowledge and skills.   7. I avoid rules and regulations that limit my personal freedom.   8. Many times I see myself as a failure.   9. New ideas and projects sometimes distract me from the previous ones.   10. I believe that my success depends more on ability than luck.   11. I quickly seize the opportunities to achieve my goals.   12. Deep down, I am a weak person.   13. I like hard and demanding tasks in which I may learn new skills.   14. I discuss with other people the way of solving problems in my economic activities.   15. Our intelligence is a characteristic that we cannot change much.   16. I have new ideas or solutions for my economic activities.   17. I believe in the power of fate.   18. I can handle the situations that life brings.   19. I am willing to choose a challenging working project in which I may learn a lot.   20. I combine and integrate different ideas for my economic activities.   21. We are intelligent up to a certain point and we cannot do much to change that.   22. I consider that I have a team spirit in work environments.   23. Usually, I am an unsuccessful person.   24. I usually feel I can handle the typical problems of life.   25. I review old ideas and change them.   26. I usually do more than what is expected of me.   27. I believe that unfortunate events occur due to lack of luck.   28. I believe some people are born lucky.   29. We may learn new things, but we cannot change our basic intelligence.   30. I consider myself as someone who usually thinks about entrepreneurship.   31. I often set a goal, but then I choose to pursue another one.   32. I am gifted to realize ideas.   33. Setbacks do not discourage me.   34. I tackle problems actively.   35. For me, the development of my skills is sufficiently important to take risks.   36. I find it hard to keep focused in projects that take more than a few months to complete.   37. I take the initiative immediately, even when others do not.   38. In the tasks that are assigned to me, I try to be my own boss.   39. I finish everything I start.   40. I am diligent.   41. I often feel that there is nothing that I can do right.   42. I believe the world is controlled by a few powerful people.   43. In a job, I always try to do my work alone.   44. When a problem comes up, I try to find a solution immediately.   10    45. I feel competent to deal efficiently with the real world.   46. I follow my own path at work, regardless of the opinion of others.   47. I have been obsessed with a particular idea or project, but then I lost my interest.    A1.2 Côte d’Ivoire    In the following series of statements, please tell me if you: 1=Strongly disagree; 2=Disagree; 3=Agree; 4=Strongly agree.    Self‐Esteem  1. I feel that I am a person of worth, at least on an equal plane with others.  2. I feel that I have a number of good qualities.  3. All in all, I am inclined to feel that I am a failure.  4. I am able to do things as well as most other people.  5. I feel that I do not have much to be proud of.  6. I take a positive attitude toward myself.  7. On the whole, I am satisfied with myself.  8. I wish I could have more respect for myself.  9. I certainly feel useless at times.  10. At times I think I am no good at all.  Self‐Efficacy   1. I cannot at all use my abilities to be a successful farmer.  2. I am successful in dealing with my agricultural problems.  3. I am proud of being a farmer.  4. When I obtain a good harvest, I try to understand why.   5. I have no difficulty in using new agricultural techniques.    A1.3 Malawi    In the following series of statements, please tell me if you: 1=Strongly disagree; 2=Disagree; 3=Neither agree nor disagree; 4=Agree;  5=Strongly agree.  1. I plan tasks carefully.  2. I make up my mind quickly.  3. I save regularly.  4. I look forward to returning to my work when I am away from work.  5. I can think of many times when I persisted with work when others quit.  6. I continue to work on hard projects even when others oppose me.  7. I like to juggle several activities at the same time.  8. I would rather complete an entire project every day than complete parts of several projects.  9. I believe it is best to complete one task before beginning another.  10. It is difficult to know who my real friends are.  11. I never try anything that I am not sure of.  12. A person can get rich by taking risks.  13. It is important for me to do whatever I'm doing as well as I can even if it isn't popular with people around me.  14. Part of my enjoyment in doing things is improving my past performance.  15. When a group I belong to plans an activity, I would rather direct it myself than just help out and have someone else organize  it.  16. I try harder when I'm in competition with other people.  17. It is important to me to perform better than others on a task.  18. I enjoy planning things and deciding what other people should do.  11    19. I find satisfaction in having influence over others.  20. I like to have a lot of control over the events around me.  21. The most important thing that happens in life involves work.  22. My family and friends would say I am a very organized person.  23. In uncertain times I usually expect the best.  24. If something can go wrong for me, it will.  25. I'm always optimistic about my future.  26. I hardly ever expect things to go my way.  27. I rarely count on good things happening to me.  28. Overall, I expect more good things to happen to me than bad.    12    A2 Cognitive Skills   A2.1 Mozambique     Enumerator: Please show the card with the 3‐digit number. That card should be withdrawn and, ten seconds later, you should ask the  respondent to repeat the number as written in the card. If the respondent answers correctly, go to the next card with 4 digits. When  the respondent makes a mistake in a number, write down the total of numbers that he answered correctly in the brackets [ ] and go  to the next question.     1. 3 digits (732): Right [ ] Wrong [ ] ‐> next question  2. 4 digits (4538): Right [ ] Wrong [ ] ‐> next question  3. 5 digits (18804): Right [ ] Wrong [ ] ‐> next question  4. 6 digits (053776): Right [ ] Wrong [ ] ‐> next question  5. 7 digits (4672390): Right [ ] Wrong [ ] ‐> next question  6. 8 digits (58321740): Right [ ] Wrong [ ] ‐> next question  7. 9 digits (620873617): Right [ ] Wrong [ ] ‐> next question  8. 10 digits (9927465932): Right [ ] Wrong [ ] ‐> next question  9. 11 digits (36684021048): Right [ ] Wrong [ ] ‐> next question  10. 12 digits (567310217082): Right [ ] Wrong [ ] ‐> next question  A2.2 Malawi    Listen carefully as I say some numbers. When I finish, you should repeat them back to me in the same order I said them to you. I will  read each set of numbers only once, so be careful to pay attention the first time. If you miss what I’ve said, just try your best to  repeat whatever you heard.     1. Read: 3‐8‐6. Did the respondent answer correctly?   2. Read: 6‐1‐2. Did the respondent answer correctly?   3. Is the answer to (1) and (2) both no? ‐> skip section  4. Read 3‐4‐1‐7. Did the respondent answer correctly?   5. Read 6‐1‐5‐8. Did the respondent answer correctly?   6. Is the answer to (4) and (5) both no? ‐> skip section  7. Read 8‐4‐2‐3‐9. Did the respondent answer correctly?   8. Read 5‐2‐1‐8‐6. Did the respondent answer correctly?   9. Is the answer to (7) and (8) both no? ‐> skip section  10. Read 3‐8‐9‐1‐7‐4. Did the respondent answer correctly?   11. Read 7‐9‐6‐4‐8‐3. Did the respondent answer correctly?   12. Is the answer to (10) and (11) both no? ‐> skip section  13. Read 5‐1‐7‐4‐2‐3‐8. Did the respondent answer correctly?   14. Read 9‐8‐5‐2‐1‐6‐3. Did the respondent answer correctly?         13    A3 Time Preferences   A3.1 Mozambique     Imagine that you have won a prize and that you may choose when you are going to receive the money: tomorrow or in a month's time.  In  any  case,  you  will  always  receive  your  money.  And  you  are  entitled  to  receive  MT  10.000  MT  in  a  month's  time.  Enumerator:  whenever they select option MT 10.000 in a month's time or have no preference, end this module and move to the next one.     1. Do you prefer to receive MT 9.900 tomorrow instead of MT 10.000 in a month's time?   2. And if you are offered MT 9.500 tomorrow: Do you prefer to receive MT 9.500 tomorrow instead of MT 10.000 in a month's  time?   3. And if you are offered MT 9.000 tomorrow: Do you prefer to receive MT 9.000 tomorrow instead of MT 10.000 in a month's  time?   4. And if you are offered MT 8.500 tomorrow: Do you prefer to receive MT 8.500 tomorrow instead of MT 10.000 in a month's  time?   5. And if you are offered MT 8.000 tomorrow: Do you prefer to receive MT 8.000 tomorrow instead of MT 10.000 in a month's  time?   6. And if you are offered MT 7.000 tomorrow: Do you prefer to receive MT 7.000 tomorrow instead of MT 10.000 in a month's  time?   7. And if you are offered MT 5.000 tomorrow: Do you prefer to receive MT 5.000 tomorrow instead of MT 10.000 in a month's  time?     A3.2 Côte d’Ivoire    Here are 20 tokens, representing 2,000 FCFA. You will now allocate 2,000 FCFA represented by these 20 tokens between tomorrow  (earlier) represented by dish A and 30 days from tomorrow (later) represented by dish B. A token allocated to dish A corresponds to  100 FCFA tomorrow. A token allocated to dish B corresponds to 100 FCFA plus interest, 30 days from tomorrow. There are five different  interests you get for waiting, as described in the following scenarios:     1. If a token placed in dish B gives you FCFA 110 in 30 days from tomorrow while a token placed in dish A gives you 100 FCFA  tomorrow, how many tokens would you put in dish A and how many tokens in dish B?  2. If a token placed in dish B gives you 125 FCFA in 30 days from tomorrow while a token placed in dish A gives you 100 FCFA  tomorrow, how many tokens would you put in dish A and how many tokens in dish B?  3. If a token placed in Plate B gives you 150 FCFA in 30 days from tomorrow while a token in Plate A gives you 100 FCFA  tomorrow, how many tokens would you put in Plate A and how many tokens in dish B?  4. If a token placed in dish B gives you 175 FCFA in 30 days from tomorrow while a token in dish A gives you 100 FCFA  tomorrow, how many tokens would you put in dish A and how many tokens in dish B?  5. If a token placed in dish B gives you 200 FCFA in 30 days from tomorrow while a token in dish A gives you 100 FCFA  tomorrow, how many tokens would you put in dish A and how many tokens in dish B?        14    A4 Risk Preferences   A4.1 Mozambique     Suppose that you are going to cultivate a new crop to sell in the market and that you may choose among eight different cultures. For  each crop, the income varies according to having a good or bad agricultural season. The probability of each season is 50%. The income  of each crop in the good and bad seasons is in the table on this card. The income is the money left from the sale of the crop after  having been paid all the expenses associated with the production of that crop (inputs, workers' wages, transport of crops to the market,  etc.). Enumerator: Show the card with the table to the respondent.     If you were to invest in one of these crops, which crop would you choose out of options 1‐8?     1. Crop 1: Income in a bad season = MT 1,500; Income in a good season = MT 1,500  2. Crop 2: Income in a bad season = MT 1,350; Income in a good season = MT 2,050  3. Crop 3: Income in a bad season = MT 1,200; Income in a good season = MT 3,000  4. Crop 4: Income in a bad season = MT 1,050; Income in a good season = MT 3,750  5. Crop 5: Income in a bad season = MT 900; Income in a good season = MT 4,500  6. Crop 6: Income in a bad season = MT 600; Income in a good season = MT 4,800  7. Crop 7: Income in a bad season = MT 300; Income in a good season = MT 5,700  8. Crop 8: Income in a bad season = MT 0; Income in a good season = MT 6,000    A4.2 Côte d’Ivoire    Scientists are developing two varieties of corn whose yields depend on the amount of rainfall: variety A and variety B. Variety B has  very good yields in good rainfall, with yields of 10 t. But yields are much more limited if it rains moderately: in case of moderate rains,  yields are only 1 t. On the other hand, the yields obtained with the variety A are much more constant, because it is resistant to drought:  in case of good rains, the yields are 4 t; in the case of moderate rain they are 5 t. We will now ask you to tell us which variety of corn  you would prefer, in situations with different chances of heavy rainfall.   1. If there is 1 chance out of 10 of good rainfall, would you choose Variety A or Variety B?  2. If there is a 2.5 chance out of 10 of good rainfall, would you choose Variety A or Variety B?  3. If there is chance of 5 out of 10 of good rainfall, would you choose Variety A or Variety B?  4. If there is chance of 7.5 out of 10 of good rainfall, would you choose Variety A or Variety B?  5. If there is 10 out of 10 chance of good rainfall, would you choose Variety A or Variety B?    15