WPS8616 Policy Research Working Paper 8616 How Does Poverty Differ Among Refugees? Taking a Gender Lens to the Data on Syrian Refugees in Jordan Lucia Hanmer Diana J Arango Eliana Rubiano Julieth Santamaria Mariana Viollaz Gender Global Theme October 2018 Policy Research Working Paper 8616 Abstract Data collected for refugee registration and to target human- households is important in the setting of Syrian refugees in itarian assistance include information about household Jordan. Poverty rates for couples with children do not differ composition and demographics that can be used to iden- by gender of the PA but for other household types poverty tify gender-based vulnerabilities. This paper combines the rates are higher for those with female PAs. Households microdata collected by United Nations High Commissioner formed because of the unpredictable dynamics of forced for Refugees to register refugees with data from its Home displacement, such as sibling households, unaccompanied Visit surveys to analyze income poverty rates among ref- children, and single caregivers, are extremely vulnerable, ugees with a gender lens. It finds distinguishing between especially if the principal applicant is a woman or a girl. different types of male and female principal applicant (PA) This paper is a product of the Gender Global Theme. 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/research. The authors may be contacted at lhanmer@worldbank.org and erubiano@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 How Does Poverty Differ Among Refugees?  Taking a Gender Lens to the Data on Syrian  Refugees in Jordan  Lucia Hanmer, Diana J Arango, Eliana Rubiano, Julieth  Santamaria, and Mariana Viollaz1  Keywords: gender; refugees; household poverty; vulnerability; Syria; Jordan  JEL: 053; D10 I 132; J1 1 This paper is a collaboration between the World Bank and the United Nations High Commissioner for Refugees.  We would like to thank our UNHCR partners: Shelley Gornall; Joanina Karugaba; Tanya Axisa; Petra Nahmias,  Kimberly Roberson, Kirstin Lange; Nur Amalina Abdul Majit; Hussein Watfa; Theresa Beltramo and Stephane  Savarimuthu for their contributions to this work and acknowledge with thanks the support of Louise Aubin Deputy  Director Division of International Protection. We would also like to thank Elizabeth Barnhart and Harry Brown  (UNHCR Jordan) and Sima Kanaan (UNHCR MENA regional Office) for their comments and feedback. The research  was supported by the Global Program on Forced Displacement Trust Fund.    Introduction  Conflict, persecution, natural disasters, and violence force millions to flee from their homes. At the end  of  2017,  the  United  Nations  High  Commissioner  for  Refugees  (UNHCR)  reported  that  there  were  approximately 68.5 million people who were forced to flee, 25.4 million of whom were refugees.2 The civil  war in Syria has created one of the worst humanitarian crises of our times and more than half of Syria’s  pre‐war population of 11 million has been displaced, either across borders or within the country. The crisis  is now in its eighth year and many people have been displaced multiple times. Over 6 million Syrians are  currently registered as refugees with UNHCR, many of whom fled to Jordan.3   Jordan is ranked as the  country with the seventh largest refugee population  in the world  and with an  estimated  one  in  fourteen  people  being  a  refugee  in  2017  (89  refugees  per  1,000  inhabitants).  It  is  currently host to over 668,123 registered Syrian refugees, the vast majority of whom (83 percent) live  outside refugee camps.4 UNHCR reports that as of June 2018 the majority of Syrian refugees in Jordan live  in urban areas and in poverty: over 85 percent live below the poverty line, 48 percent of refugees are  children, and 4 percent are elderly.5  The purpose of this paper is to understand how gender inequality affects poverty among Syrian refugees  in Jordan. Many reports document the hardships and human rights violations experienced by refugees,  highlighting that women and children are a highly vulnerable group among refugees and it is clear that  women and men, boys and girls experience and respond to forced displacement differently (World Bank,  2017a).  However, to date, there is a dearth of research and empirical analysis in this field, in part because  there are few datasets available for this task. Hence, there is little evidence pertaining to refugee settings  on  how  gender‐based  differences  affect  poverty  rates.  Further,  as  Jordan  and  the  international  community develop new approaches that respond holistically to the specific needs of refugee and host  communities,  more  evidence  is  needed  about  how  gender‐based  constraints  and  vulnerability  affect  refugee women’s ability to take up economic opportunities and to access the services and resources they  need to enable their families to move out of poverty.   Our analysis applies a gender lens to a rich set of microdata on Syrian refugees in Jordan collected by  UNHCR between 2011 and 2014. As these data do not capture how the changes in policies affect refugees  and the constant evolution of their situation since 2014, the analysis is not intended to directly inform  current policy choices and decisions. Instead, our aim is to devise an approach that can provide greater  insights  into  gender‐specific  barriers,  based  on  the  premise  that  the  experiences  and  potential  vulnerabilities of women, men, and children are significantly different in refugee settings.  We  use  household‐level  data  to  examine  the  relationship  between  poverty  and  gender  for  Syrian  refugees. Our approach is informed by a body of work in the academic literature that has used household  survey  data  to  examine  the  relationship  between  the  gender  of  the  household  head  and  household                                                               2 http://www.unhcr.org/globaltrends2017/, accessed August 2, 2018.  3 http://www.unhcr.org/globaltrends2017/, accessed August 2, 2018.  4 https://data2.unhcr.org/en/documents/download/64568, accessed August 2, 2018.  5  https://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/64114.pdf, accessed August 2, 2018.  2    income poverty. One result that has emerged from this literature is that female‐headed households are  extremely heterogenous and so reliance on the correlation between the sex of the household head and  poverty rates is often misleading. The route to becoming a female household head reflects a variety of  circumstances,  including  for  example,  widowhood,  divorce,  desertion  and  separation,  which  entail  different degrees or complete absence of choice about becoming a household head (Chant, 2003, 2008).  Women’s access to labor markets and assets varies according to social class and income. Also, the means  to meet household needs include the “moral economy” of community and kinship rules (Kabeer 1997)  and these rules may accord different entitlements to female household heads for example, widows versus  single  mothers,  depending  on  social  norms.  So,  whether  female  headed  households  are  disproportionately represented among the poor or not will depend on the circumstance leading to their  headship as well as the broader social context, including the access to labor markets and assets, prevailing  social norms, their kinship‐based claims and other entitlements.   The UNHCR data identify principal applicants for each household and our analysis examines differences in  household poverty between households with a female rather than male principal applicant.6 The principal  applicant is the person who receives assistance from UNHCR for the family and is self‐selected or selected  by the family. This definition of female headship has advantages over the way that household headship is  commonly  identified  in  household  surveys.  An  often‐noted  drawback  of  the  headship  variable  is  that  female headship may reflect the enumerators’ perception about who should be considered a family head  rather than who has the most responsibility for the family’s welfare in practice.7 Social norms can also  affect  whether  female  respondents  self‐identify  as  household  heads.  For  example,  some  Eritrean  returnees who would in other cultural settings be regarded as  de jure female headed (single mothers,  widows,  divorcees,  separated  women)  reported  being  male  ‐headed.  Other  Eritrean  female  returnees  who  would  be  considered  de  facto  heads  reported  headship  by  absent  husbands  or  male  relatives  (Kibreab,  2003).  Our  approach  is  therefore  to  distinguish  between  different  types  of  female  and  male  principal applicant households, using a typology that reflects some of the indicators of vulnerability used  by UNHCR.   We find that distinguishing between different types of female principal applicant households is important  in the setting of Syrian refugees in Jordan. Most male principal applicants are one of a married couple  with children whereas most female principal applicants are single care‐givers, single persons or living in  non‐traditional family groups. While on average female principal applicant households are no more likely  to be poor than male principal applicant ones,  poverty rates for some types of households are higher  when these households have a female principal applicant. Households that have formed because of the  unpredictable dynamics of forced displacement, such as sibling households, unaccompanied children, and                                                               6 Identification of the head of the case (as family groupings are referred to in the UNHCR ProGres database) is determined by  who best represents the family for case management purposes. It is not assumed that the household will be best represented  by a man; a woman or even a child can be a head of a case, depending on standard operating procedures.  7 Even when traditional household survey data are gathered at the individual level, the information is often collected from a  single respondent. The respondent is usually the self‐identified ‘most knowledgeable’ household member, which  overwhelmingly corresponds to the ‘head’ of the household. In the case of a household survey that solicits information on  ‘headship’, this information is gathered often through the question: “Who is the head of this household?”  3    single caregivers, are an extremely vulnerable group and especially so if principal applicant is a woman or  girl. Moreover, poverty gaps between male and female principal applicant’s for these households remain  after humanitarian assistance is received.  To understand how gender differentiates the poverty experienced by the Syrian refugees, we use two  UNHCR datasets: The Profile Global Registration System (ProGres) and Jordan Home Visits round 3 (JD‐ HV).  The  ProGres  database  for  Jordan  includes  information  on  refugees’  registration  since  1935.  The  registration process assigns refugees a unique registration number that serves as a reference for recording  data at the initial registration and in all subsequent activities, including decisions on refugee status and  right of return or resettlement in a third country, as applicable. UNHCR issues refugees residing in camps  a ‘proof of registration’ document, which they hold while they remain there. For those who live outside  the camp, UNHCR provides an asylum seeker certificate stating that those on the certificate are persons  of  concern.  The  asylum  seeker  certificate  allows  Syrians  to  access  United  Nations  (UN)  services  and  assistance provided outside the camps, such as monthly cash support, nonfood goods, and healthcare  (NRC and IHRC 2016). This assistance is crucial and has been reported to support a meal a day, a better  roof, and dignity for Syrians who have fled to Jordan. 8   The  JD‐HV  database  has  detailed  information  on  expenditure,  sources  of  income,  and  indicators  of  household‐level  welfare,  for  example,  as  reflected  by  recourse  to  coping  mechanisms,  standard  of  accommodation,  or  access  to  water,  sanitation,  and  hygiene  (WASH).  JD‐HV  data  collected  between  October  2013  and  December  2014  were  first  analyzed  in  Verme  et  al.  (2016)  who  produced  welfare  aggregates and poverty measures to help target benefits and assistance to those most in need. Verme et  al.  (2016)  draw  attention  to  the  precarious  circumstances  of  Syrian  refugees  in  Jordan  and  Lebanon.  Around  55  percent  of  refugees  in  Jordan  are  vulnerable  to  monetary  poverty  and  more  than  half  are  vulnerable to food shocks. Family size increases the probability of being poor, with the poverty rate almost  doubling if the size of the family goes from one to two members and increasing by 17 percent when the  number of children increases from one to two. This paper extends this analysis shining a spotlight on the  gender  dimensions  of  poverty  for  Syrian  refugees,  devising  an  approach  that  provides  greater  understanding  of  specific  barriers  and  vulnerabilities  faced  by  women,  men,  and  children  in  refugee  situations.  1. Age, Gender, and Household Poverty among Forcibly Displaced Populations   It  is  commonly  recognized  that  the  experience  of  poverty  may  differ  between  refugees  and  the  poor  among their  host communities. Many  of the challenges faced  by the poor in the host populations are  intensified for internally displaced persons (IDPs) and refugees as they are more exposed to risks and have  fewer resources to overcome them (World Bank 2017a). The fragile and conflict‐affected situations that  led  to  forced  displacement  are  frequently  characterized  by  extreme  suffering,  catastrophic  personal  losses, illness, trauma, the infliction of disability, subjection to increased gender‐based violence (GBV),  and post traumatic shock. At times families are separated and children lost. Such experiences are often                                                               8 http://www.refworld.org/country,,UNHCR,,JOR,,5937b01e4,0.html.    4    combined with economic losses, for example, loss of assets and incomes, which can exacerbate poverty  for some households and tip many previously middle‐class into sudden poverty. Furthermore, refugees  often  face  legal  and  regulatory  barriers  to  economic  and  educational  opportunities  in  the  host  environment that can prevent them from becoming self‐reliant (loss of identity papers during flight or  their confiscation at borders has been reported as a barrier). The situation if often made worse by the  destruction of social networks (Buvinic et al, Thus, the stress of forced displacement can impair people’s  ability to take the actions needed to escape poverty (Christiansen and Harild 2009).   Understanding the gender‐specific impacts of forced displacement on household poverty is essential for  the  design  of  antipoverty  policies.  Household  poverty  analysis  establishes  that  individuals  within  a  household are not equally vulnerable to shocks, whether the shock is to themselves or to the household  (Dercon and Krishnan 2000), and that the ability of individuals to protect themselves from shocks is hence  differentiated, with gender and age being probably the most prominent individual attributes along which  differentiation takes place (de Walle 2013). Thus, people’s ability to act to escape poverty is impaired not  only by the stress of forced displacement, but also by their gender and other individual characteristics.   The gender and age composition of forcibly displaced people’s households varies according to the crisis,  its duration, and the countries concerned. Households’ structure may change markedly in response to the  crisis. Excess male mortality and morbidity as a direct and indirect result of conflict often leads to a higher  incidence of widowhood (Buvinic, et al 2013). In chaotic situations of displacement, family structures are  disrupted, leading to refugees travelling as unaccompanied minors, households composed of only siblings,  and child‐headed households, for example. Often, women and children leave conflict zones before adult  males and older boys. For example, in Bosnia, women and children fled to seek refuge, whereas the men  stayed behind, either to join the Bosnian armed forces or to protect their houses and community (Curtis  1995). More recently, two‐thirds of refugees from South Sudan in 2016 were children under the age of  18,  while  adult  women  and  men  made  up  21  percent  and  13  percent  of  the  refugee  population,  respectively  (UNHCR  2017).  In  2017,  three‐quarters  of  Congolese  refugees  were  women  and  children  (UNHCR 2018). In other crises such as the one in Syria, more men and women leave together. Despite  these  examples  of  the  variation  in  the  age  and  gender  composition  of  forcibly  displaced  populations,  microdata  on  refugees  are  scarce  and  we  still  know  relatively  little  on  the  demographic  structure  of  refugee populations and its implications for poverty.   A  common  approach  to  thinking  about  the  relationship  between  poverty  and  gender  is  to  examine  differences between male‐ and female‐headed households. Many studies have found that poverty rates  among female‐headed households are higher than those of male‐headed households in many parts of the  world (see Buvinic and Gupta 1997; Chant 1997; Quisumbing, Haddad and Pena 2001 cited in de Walle  2013). However, the link between household poverty and female headship is not straightforward due to  the heterogeneity of female‐headed households (Chant 2003, 2008). Female‐headed households include  women who are widowed, divorced or separated as well as abandoned women and married women with  a nonresident (polygynous or migrant) husband and can also encompass married women or women living  with a male partner who self‐report as household heads (Klasen, Lechtenfeld, and Povel 2015; Ruwanpura  and  Humphries 2004;). Whether  these female‐headed  households are poor  or not will depend on  the  5    broader social context, including the gender norms that determine women’s access to markets (including  labor  markets)  and  other  institutions  and,  their  kinship‐based  claims  and  other  entitlements  (Kabeer  1997). One strand of the literature has therefore focused on more homogenous groups of female‐headed  households, for example, widows or single mothers (Appleton 1996; Horrell and Krishnan 2007; de Walle  2013)  or  explored  alternative  classifications  of  households  to  female  headship  alone,  encompassing  demographics  or  household  structure  and  ethnic  group  in  specific  country  settings  (Ruwanpura  and  Humphries 2004; Van de Walle and Milazzo 2015).  There has been little research on the link between household female headship and poverty in fragile and  conflict‐affected settings. A study of Sri Lanka found that displacement caused precipitous income losses  for both female‐ and male‐headed families but that losses for male‐headed households were higher. On  average, female‐headed households lost 76 percent of their income while male‐headed households lost  80  percent.  However,  this  resulted  in  a  larger  share  of  female‐headed  than  male‐headed  households  falling below the poverty line (Amirthalingam and Lakshman 2012). Widows are especially vulnerable in  situations  of  conflict  and  forced  displacement  due  to  the  loss  of  resources  tied  to  husbands  and  the  destruction of social networks (Brück and Schindler, 2009). Widow‐headed households in post‐genocide  rural Rwanda were found to have a higher incidence of poverty than male‐headed households, even after  controlling for the distribution of size and composition of these types of households (Schindler 2010).   2. Syrian Refugees in Jordan  Syrian refugees fleeing to Jordan came mainly from the governorates that are closest to Jordan: Daraa,  which  borders  Jordan,  and  Homs,  another  southern  Syrian  governorate.  Nearly  all  the  refugees  are  concentrated  in  the  four  northern  governorates  (Irbid,  Al  Mafraq,  Zarqa,  and  Amman)  with  over  half  settled in the governorates that border Syria (Al Mafraq and Irbid) (Verme et al. 2016). Between January  2012  and  December  2013,  the  total  number  of  Syrian  refugees  registered  by  UNHCR  increased  from  around 3,000 to 574,354 and as of May 2018, there are 666,113 UNHCR‐registered Syrian refugees living  in Jordan. Of these, 21  percent live in  camps and the remainder live with host communities mostly in  northern and central Jordan.9   Figure 1 shows that many people fleeing Syria between 2011 and 2014 (56 percent of female principal  applicants and half of male principal applicants) came to Jordan informally by crossing the border and  thus arrived without formal residency rights or work permits. Officially, Syrian refugees arriving in Jordan  at that time were required to go to one of Syria’s refugee camps and register with UNHCR as refugees.  They could leave the camps if sponsored by a Jordanian relative who was over 35 years old. The remaining  percentages correspond mainly to legal entries, as the percentages associated with people born in the  city of arrival, through smuggling, or with missing data are very small. Interestingly, gender differences in  the percentages of legal and informal entry status are statistically significant.                                                               9 https://data2.unhcr.org/en/situations/syria/location/36, accessed June 21, 2018.  6    Figure 1. Legal status of Syrian refugees upon arrival  Female Principal Applicants  Male Principal Applicants  No data Smuggled Born in No data Born in Smuggled 0.02% 0.09% CoA 0.03% CoA 0.27% 0.04% 0.03% Legal 43.81% Legal Informal Informal 48.86% 50.81% 56.04%     Source: Own calculations using Home Visits data for Syrian refugees that arrived in Jordan after 2011.   Note: CoA = City of arrival.  Demographic Characteristics  Women  and  children  left  Syria  in  large  numbers  and  therefore,  as  is  often  the  case  for  refugee  populations, the demographic characteristics of the refugee population differ from that of pre‐crisis Syria.  Figure  2  shows  that  before  the  refugee  crisis,  the  Syrian  population  was  very  young,  with  the  largest  population cohorts being children under 15 (Panel a), but the Syrian refugee population in Jordan is even  younger  (Panel  b).  Children  under  15  accounted  for  36  percent  of  the  population  in  Syria  in  2010  but  represent  45  percent  of  the  refugee  population  living  in  Jordan.  In  pre‐crisis  Syria,  3.5  percent  of  the  population was 65 years or older, but among the Syrian refugees, this group only accounts for 2 percent  of the population.   Figure 2. Age pyramid by sex of Syrians in Syria and Syrian refugees in Jordan  a. Syrians pre‐crisis  b. Syrian refugees in Jordan  75‐79 75‐79 60‐64 60‐64 45‐49 45‐49 30‐34 30‐34 15‐19 15‐19 0‐4 0‐4 20 10 0 10 20 20 10 0 10 20 % Male % Female % Male % Female Source: Own calculations based on United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division  2017 and ProGres data.  The sex‐ratio of Syrian refugees in Jordan differs from that of the pre‐crisis population in Syria. Women  account for 52 percent of the refugees in Jordan, whereas in Syria in 2010 they represented 49 percent of  the population. This is mainly explained by the increase in the share of women under 20 from 46.2 percent  in 2010 to 53.9 percent in the female refugee population. In contrast, the proportion of women in all the  7    remaining age groups decreased in the refugee population compared to pre‐crisis Syria. The pattern is  similar for male refugees. Men under 20 represent 59 percent of the male refugee population, compared  to  47.6  percent  in  2010.  Young  adult  males  seem  to  be  missing  from  the  refugee  population  as  the  proportion of young adult male refugees is lower than their share in the population of Syria in 2010: 8.2  percent of Syrian male refugees are between 20 and 24 years old compared to 10.4 percent in Syria in  2010.  The  reduction  in  the  share  of  males  ages  20–24,  2.2  percentage  points,  compares  to  a  1.3  percentage point decrease in the proportion of female refugees in the same age group.   Refugee Education  The Government of Jordan opened its schools and health services to refugees living in the communities.  Nevertheless, many Syrian children remain outside school and numbers were highest in the years just  after  their  arrival.  The  proportion  of  Syrian  school‐age  children  enrolled  in  formal  education  was  53  percent in 2014, up from 44 percent in 2013 (UNHCR 2014). Household poverty is one of the reasons  behind these low enrollment figures. However, boys and girls face different barriers to staying in school.  UNICEF  (2017)  reports  that  for  boys,  child  labor,  school  violence,  and  the  high  costs  of  schooling  (for  transportation and stationery supplies) are the main barriers to their enrollment. For girls, barriers include  the  distance  to  the  nearest  school,  the  high  cost  of  transportation,  the  need  to  help  with  household  chores,  health  problems,  and  families  refusing  to  educate  their  daughters.  According  to  the  JD‐HV  database, the most common reasons parents gave for their children not attending school were financial  constraints (35 percent), lack of capacity in schools (29 percent), or that children were required to work  to support their family (14 percent). By 2016, the enrolment rate of Syrian refugee school‐age children in  Jordan was 83 percent, 54 percent in formal education, and 29 percent in nonformal education (World  Bank 2017b).10  Refugee Employment  It has been hard for refugees to find work in Jordan. The slowdown in growth in Jordan pre‐dates the  arrival  of  Syrian  refugees  and  the  economy  has  been  increasingly  unable  to  absorb  new  labor  market  entrants.  Between  2010  and  2016,  labor  force  inactivity  increased,  employment  decreased,  and  unemployment increased in Jordan (Malaeb and Wahba, 2018). To work legally in Jordan, refugees must  have a work permit (Verme et al 2016). However, there is a list of professional jobs, including physicians,  engineers, teachers, and workers in the services sector, that can only be done by Jordanian nationals (ILO  2015). Since the agreement of the Jordan Compact in 2016, the Government of Jordan has taken steps to  open  formal  employment  opportunities  for  Syrians.  It  has  waived  the  fees  required  to  obtain  a  work  permit  for  Syrian  refugees  in  a  number  of  occupations  open  to  foreign  workers  and  simplified  the  documentation requirements. These measures have encouraged employers to regularize their workers;                                                               10 Nonformal education services include catch‐up courses, dropout and basic literacy programs, and learning support services  offered in Makani Centers of the United Nations Children's Fund (UNICEF) (UNICEF 2017). The Makani Centers are  multifunctional spaces providing learning support, psychosocial support, and a safe environment with opportunities for play.   8    over 49,000 refugees currently have active work permits, while the total number of permits being issued  and renewed since early 2016 stands at over 100,000 allowing refugees to look for jobs.11  Female labor force participation is extremely low in both Jordan and Syria. Before the conflict, in 2010,  the female labor force participation was 15.4 percent in Jordan and 13.3 percent in Syria compared to  67.6 percent and 72.7 percent for males, respectively. Employment rates in Jordan were 11.9 percent for  women and 60.7 percent for men, compared to 10 percent and 68.5 percent for Syrian women and men,  respectively. Unemployment rates in both countries were similar for women, at around 23 percent, but  not for men as male unemployment rates were 5.8 percent in Syria compared to 10.3 percent in Jordan.12  Agriculture  was  a  more  important  source  of  employment  in  Syria  than  in  Jordan,  accounting  for  15.2  percent of employment in 2009 compared with 3 percent in Jordan, and the industrial sector had a smaller  employment share in Syria compared to Jordan (Verme et al. 2016). In Syria, women living in rural areas  are likely to have been working on family farms and in the agricultural sector, doing part‐time seasonal  jobs or as unpaid family workers.13 According to estimations, approximately 70 percent of all agricultural  work  is  performed  by  women.  Women  carry  the  obligation  of  physically  planting  seeds,  weeding,  threshing, harvesting, processing, and so on. Women and children are singularly responsible for fruits and  vegetable production, poultry, and livestock (Verner 2017).   Gender‐based  norms  about  female  labor  market  participation,  in  addition  to  the  lack  of  work  permits  outside camps, are another challenge for female refugees wanting to find a job and integrate into the  Jordanian labor market. Results of focus group discussions indicate that both men and women in Jordan  resist the idea of women working. While many women highlighted the role of women in the workforce,  others  said  that  the  idea  of  women’s  work  clashed  with  traditional  values.  Men,  on  the  other  hand,  justified  their  resistance  to  women’s  labor  force  participation  by  stating  that  job  opportunities  were  scarce, salaries were low, and they were treated poorly (European Regional Development and Protection  Programme, the United Nations High Commissioner for Refugees, and World Bank, 2016). Gender‐based  violence may be another barrier to women’s labor market participation by limiting their mobility outside  the home. Small scale needs assessments of Syrian refugee14show high levels of sexual and gender‐based  violence  including  rape,  assault,  harassment,  and  intimate  partner  violence  (Masterson,  2014,  Samari,  2017).   At the time that the data were gathered for our research, access to employment was limited. At the end  of 2015, only 5,700 Syrian refugees were working legally in Jordan. A much larger number worked in the  informal  sector;  estimates  range  from  42,000  to  150,000  (World  Bank  2016).  It  is  estimated  that  unemployment  among  the  Syrian  refugee  community  stood  at  60  percent  (ILO  2017).  Hence,  lack  of                                                               11  https://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/64114.pdf, accessed August 2,2018.  12 Data from International Labour Organization (ILO) 2016.   13 Studies of the agricultural sector in the late 1990s show that poorer women are traditionally responsible for crop and  livestock production. Forty‐five per cent of farm family labor is provided by unpaid females (100% for the care of animals) (IFAD  2001) and more recent research shows that women’s responsibility for agricultural production has increased since ( Galièa,  Jiggins, and Struika, 2013).  14  In Lebanon, Jordan and Turkey.  9    economic opportunities meant that many refugees were often reliant on running down savings while also  depending on humanitarian aid and assistance (ILO 2017).  In this context, women are especially vulnerable, often reliant on the income of male family members and  facing  barriers  to  labor  market  participation.  For  example,  very  few  Syrian  women  initially  applied  for  work permits; 95 percent of work permits issued by 2016 had been issued to men. Qualitative research  suggests that women who work are more likely to be household principal applicants and, in some regions  of  Jordan,  those  who  work  are  almost  exclusively  employed  in  agriculture.  Yet,  women’s  ability  to  contribute  to  their  families’  standard  of  living  is  increasingly  important  (Care  International  in  Jordan,  2016). Some contribute to the family income through informal home‐based work such as food catering of  traditional Syrian specialties.15   The  lack  of  economic  opportunities  for  men  and  women  has  had  repercussions  for  their  children.  For  many  refugee  families,  marriage  is  a  source  of  financial  security,  protection,  and  status,  and  they  are  willing to marry their daughters at a younger age. Before the crisis, 13 percent of marriages celebrated in  Syria involved children under 18. With the outbreak of the conflict, the percentage of Syrian marriages  involving girls ages 15–17 in Jordan increased from 12 percent in 2011 to 31.7 percent in 2014 (UNICEF  2014). As yet, little is known about the reasons for increased rates of child marriage in Jordan, but recent  research  among  Syrian  refugees  in  Lebanon  reveals  that  contributing  factors  include  Syrian  parents  thinking that the risks of gender‐based violence and harassment are higher in Lebanon than they were in  Syria and that some Syrian girls choose to marry as a way to exit unfavorable living conditions (Bartels et  al. 2017).  Early  marriage,  often  forced,  is  recognized  as  a  form  of  GBV  and  increases  the  bride’s  potential  of  experiencing negative physical and mental health consequences. Compared to girls who marry later, child  brides are at greater risk  of having children at younger ages before they are  emotionally  and  physical  mature  (Klugman  et  al  2014).  Early  motherhood  frequently  which  contributes  to  complications  during  pregnancy and childbirth, making early pregnancy the number one cause of death for girls ages 15–19 and  increasing the rate of stillbirth or infant death by 50 percent in mothers under 20 years of age.16 Child  brides are also more likely to drop out of school, earning less over their lifetimes and living in poverty.  Additionally, there is an increased likelihood that girls who marry early will experience physical, sexual, or  emotional  intimate  partner  violence;  have  their  physical  mobility  restricted;  and/or  have  only  limited  decision‐making power. More fundamentally, child brides may be  disempowered in ways that deprive  them of their basic rights to health, education, and safety, including lack of access to education and later,  to employment opportunities (Wodon et al. 2017).17                                                                15 Female participants in Irbid had found work in agriculture, and most had been working in the sector for some time. The  female participants in Irbid were also almost all heads of their households and responsible for income, while the female  participants in Mafraq were, for the most part, dependent on the income of male family members (ILO 2017).   16 https://www.girlsnotbrides.org/themes/health/ accessed January 4, 2018.  17 It is worth noting that these documented consequences of child marriage are drawn from populations that are not forcibly  displaced. The impact of displacement is likely to exacerbate some of the profound consequences of early marriage.   10    3. UNHCR Data on Syrian Refugee Households in Jordan  The  analysis  that  follows  uses  information  about  individuals  and  households  who  arrived  in  Jordan  between 2011 and 2014. Almost all these households (98.8 percent) are not living in camps but living with  host communities in different places—mostly in Amman (31.7 percent), Irbid (28.3 percent), Mafraq (14.4  percent), and Zarqa (11.8 percent). The analysis is based on two UNHCR datasets: the ProGres database  and JD‐HV dataset. The ProGres dataset records the Syrians arriving in Jordan who register as refugees  with UNHCR. It contains demographic and other information on the principal applicant and all the other  individuals  registered  under  the  principal  applicant.18  We  refer  to  the  principle  applicant  and  the  individuals registered with them as a household. The JD‐HV dataset contains more information on the  socioeconomic characteristics of households and individuals and data on household expenditure, which  are used to measure poverty. The ProGres database has information for a total of 54,408 Syrian refugee  households, comprising 208,014 individuals, for whom JD‐HV data are also available.19   Our analysis proceeds as follows. First, using the ProGres data we track the relationships between the  different members of the household and the principal applicant. Next, we categorize all households into  eight types that reflect some of the indicators of vulnerability used by UNHCR and capture some of the  household characteristics that result from forced displacement:20    Couple with children: Married couple (at least one of whom is at least 18 years old) with children  of their and/or the children of others (classified by UNHCR as separated children).     Single person: One adult (person 18 years or older) reporting no other dependents or cohabitees   Single  caregiver:  One  adult  living  with  children  of  his/her  own  below  the  age  of  18  and/or  separated children and/or one or more elderly persons and/or disabled persons   Couple without children: Married couples (at least one of whom is at least 18 years old) without  children or members of their extended family in their own household, includes couples with adult  sons and daughters.   Unaccompanied  children:  Person  or  group  of  people  below  the  age  of  18  without  an  accompanying adult.   Siblings: Household of brothers and sisters that share one or both parents, including at least one  adult   Extended  family  and  other  households:  Households  with  or  without  children,  that  include  extended  family  members  such  as  in‐laws,  uncles,  cousins.  An  example  is  married  couples  or  widows/widowers living with their married sons/daughters and their children. Examples of other                                                               18 While there is no specific guidance on who should be designated as the principal applicant, UNHCR benefits and food  assistance are allocated to this person. It is therefore reasonable to consider the principal applicant as the household head.  19 It is important to note that the JD‐HV data collection is not a randomly selected sample of the ProGres database and that it is  designed for targeting. There are three criteria to select cases for Home Visits. The first is newly registered cases, included by  default. The second is cases that are due for reassessment. The third refers to urgent cases that require a visit for urgent needs  (Verme et al. 2016).   20 For example, UNHCR specifically identifies single woman at risk, single older person, and single parent or caregiver.  11    households  include;  an  adult  PA  with  both  parents  and  adult  siblings;  an  adult  PA  with  nephews/nieces  all  of  whom  are  adults;  adult  PA  with  nephews/nieces  some  of  which  are  children,  some  of  whom  are  adults;  adult  PA  with  adult  sons/daughters  of  his/her  own,  plus  minors/disabled/elderly   Polygamous: Families with one adult male who has registered more than one wife with or without  children  Finally, to examine poverty, we match each individual household with its respective case (household) in  the JD‐HV dataset and separate the households into those with male and female principal applicants.   Table 1. Characteristics of male and female principal applicant households  Frequency      Male PA  Female PA  All PAs  Male PA  Female PA  All PAs  All PAs, %  66.2  33.8          Elderly PA (65+)   5.37  10.64  7.15  1,934  1,958  3,892  Marital status (%)   Married with spouse in HH  69.00  6.84  47.99  24,850  1,258  26,108   Married without spouse in HH  12.80  52.70  26.29  4,609  9,694  14,303   Widowed  1.05  24.59  9.01  379  4,523  4,902   Single or engaged  16.52  10.23  14.39  5,949  1,881  7,830   Divorced or separated  0.63  5.65  2.33  226  1,039  1,265  Absent spouse/no spouse  31.00  93.16  52.01  11,163  17,137  28,300  Age of PA (average, years)  38.07    40.91    39.03    36,013    18,395    54,408    Education of PA (%)   Less than 6 years  16.95  30.69  21.60  6,106  5,646  11,752   6–11 years  60.98  51.49  57.77  21,961  9,472  31,433   More than 12 years  18.79  15.12  17.55  6,767  2,781  9,548  Family type (%)    Couple with children  63.94  6.26  44.25  21,351  1,083  22,434  Single person  19.41  30.34  23.14  6,482  5,249  11,731  Single caregiver  2.52  54.78  20.36  843  9,477  10,320  Couple without children  9.46  1.43  6.72  3,159  248  3,407  Unaccompanied children  0.93  1.53  1.13  310  265  575  Siblings  1.24  1.51  1.34  415  262  677  Extended and other  2.48  4.12  3.04  827  713  1,540  Polygamous  0.02  0.02  0.02  6  3  9  All Nontraditional  36.06  93.74  55.75  12,042  16,217  28,259  Source: Own calculations based on ProGres and JD‐HV database.   Note: PA = principal applicant. PA is determined by UNHCR at the time of refugee registration. HH = Household  Nontraditional=all family types apart from couples without children.  This table contains data on PAs 54,408 (26 percent) of all  tracked Syrian refugees.  One‐third  of  Syrian  refugee  households  have  female  principal  applicants  with  the  corresponding  two‐ thirds  of  households  having  a  male  principal  applicant.  There  are  clear  differences  between  the  characteristics of male and female principal applicant households’ in terms of education, marital status,  and family type (Table 1).   The average age of male and female principal applicants is similar; however, female principal applicant  households are more likely to be seniors (over 65 years old) than male principal applicants. Most female  principal applicants are married (60 percent) but they are more likely to be living without their spouse  than a male principal applicant; 53 percent of female principal applicants are living without their spouse  compared to only 13 percent of male principal applicants. More female than male principal applicants are  12    widowed (25 percent of female principal applicants compared to 1 percent of male principal applicants).  Overall 93 percent of female principal applicants either have no spouse or their spouse is not living with  them, suggesting that this is an important route to becoming a principal applicant for a woman.   Most household principal applicants (58 percent) have between 6 and 11 years of education and only 18  percent have more than 12 years of education. Female principal applicants are less educated than their  male counterparts, 31 percent of female principal applicants have less than 6 years of education, and only  15 percent of them have more than 12 years of education. In contrast, only 17 percent of male principal  applicants have less than 6 years of education and 19 percent have more than 12 years of education.   Turning to family structure, the disruption caused by displacement is clearly illustrated by the family types.  Less than half of Syrian refugee households (44 percent) are couples with children. One in five households  is a single caregiver household, and single‐person households account for nearly a quarter of all refugee  households. Male and female principal applicants are also clustered in different family types. While most  male principal applicant are in a couples with children (64 percent), over half of female principal applicants  are  single  caregivers  and  nearly  a  third  are  single  persons.  The  corresponding  percentages  for  male  principal applicants are much lower with only 3 percent being single caregivers and 19 percent being single  persons.  In sum, the characteristics of male and female principal applicant households are very different. Being a  female principal applicant is very often associated with having no male partner or an absent one whereas  being  a  male  principal  applicant  is  mostly  associated  with  having  a  spouse  and  often  children  too.  Combining the marital categories where there is no spouse (widows, single or engaged, and divorced or  separated) with those where the spouse is absent shows that 93 percent of female principal applicants  fall into this category compared to 31 percent of male principal applicants. Similarly, while the majority of  male PAs fall into the couple with children family type, almost all female principal applicants (94 percent)  of live in nontraditional (mostly non‐nuclear) family types.        13    Table 2. Household composition of male and female principle applicant households  Couple without  Unaccompanied  Couple with children  Extended  Female  children  children  All  Male PA  PA  Female  Female  Female  Female  Male PA  Male PA  Male PA  Male PA    PA  PA  PA  PA  Panel A: Household composition (average)                                   Number of household members  3.80  4.13  3.16  5.27  5.32  2.23  2.37  1.38  1.66  3.95  2.67  Number of adult men  1.0  1.3  0.4  1.2  1.1  1.0  1.0  n.a.  n.a.  1.7  0.8  Number of adult women  0.9  0.8  1.1  1.1  1.3  1.0  1.3  n.a.  n.a.  1.5  1.7  Number of children <18  1.9  2.0  1.7  3.0  2.9  n.a.  n.a.  1.4  1.7  0.7  0.1  Number of children <5  0.8  0.9  0.6  1.3  1.1  n.a.  n.a.  0.1  0.3  0.3  0.0  Panel B: Child marriage                                   Number of child brides (total)  788  623  165  364  17  220  5  4  112  13  1  Percentage of child brides  1.4  1.7  0.9  1.7  1.6  7.0  2.0  1.3  42.3  1.6  0.1  Source: Own calculations based on ProGres and JD‐HV database.   Note: PA = principal applicant. PA is determined by UNHCR at the time of refugee registration. This table contains data on PAs 54,408 (26 percent) of all tracked Syrian refugees.    Table 3. Income sources, income, and expenditure per capita of male and female principal applicant households  Couple with  Couple without  Unaccompanied  Single person  Single caregiver  Siblings  Extended  children  children  children  All  Male  Female  Male  Female  Male  Female  Male  Female  Male  Female  Male  Female  Male  Female    PA  PA  PA  PA  PA  PA  PA  PA  PA  PA  PA  PA  PA  PA  Income sources (%)                                                UNHCR monthly financial assistance  11.3  14.8  14.3  1.3  5.5  8.4  12.9  4.9  7.1  17.9  19.8  5.9  9.8  9.1  7.6  Humanitarian aid/ Charity/WFP vouchers  93.5  93.0  93.9  91.3  95.3  93.1  95.2  94.4  97.1  92.2  94.7  93.1  94.1  92.2  94.7  Remittances  4.6  2.1  4.5  5.4  3.8  4.3  10.8  4.4  5.0  2.0  3.4  5.4  5.9  4.1  7.5  Employment  1.9  2.4  1.9  3.0  0.3  1.6  0.8  1.8  0.8  1.0  0.0  2.7  1.2  2.3  1.6  Daily or irregular work  32.0  42.3  28.2  48.4  4.6  38.8  14.0  27.6  9.1  39.7  3.4  60.1  22.0  35.0  26.9  Pension  0.1  0.1  0.1  0.0  0.1  0.0  0.1  0.5  0.4  0.0  0.0  0.0  0.4  0.5  0.0  Income and expenditure (in JD per capita)   Income  53.4  46.3  39.5  114.9  38.6  52.8  38.2  57.7  37.7  81.9  34.2  82.9  45.2  50.6  51.0  Expenditure  88.6  75.4  71.6  149.9  95.4  91.6  71.9  112.9  85.6  82.2  61.7  96.1  75.9  92.6  98.5  Expenditure before assistance  58.3  44.4  40.9  122.7  65.8  61.8  41.1  83.9  54.2  52.9  31.3  68.0  46.4  61.1  67.8  Increase in expenditure after assistance (%)  51.8  69.9  75.0  22.2  45.0  48.3  75.0  34.6  58.1  55.5  97.1  41.3  63.5  51.6  45.2  Source: Own calculations based on ProGres and JD‐HV database.   Note: PA = principal applicant. PA is determined by UNHCR at the time of refugee registration. This table contains data on PAs 54,408 (26 percent) of all tracked Syrian refugees.  14    Table 2 provides more details about the household composition of the different family types for male and  female principal applicants. We include information on children under five and child brides as they are  considered  individuals  who  are  particularly  vulnerable  and  face  heightened  protection  risk.21  Panel  A  shows that on average Syrian refugee households have four family members. On average, households  have only one or no children under 5 but they have one or two children between the ages of 5 and 18.  Male  principal  applicant  households  are  larger  on  average  than  female  principal  applicant  households  (four compared to three people) and on average have more than one adult male in the household. In  contrast,  female  principal  applicant  households  have  on  average  less  than  one  adult  male  household  member. On average, couples with children have the largest households (approximately five adults) and  the  most  children  (approximately  four).  There  is  little  difference  between  male  and  female  principal  applicant households in this family type (but note that female principal applicant households account for  only 5 percent of this family type). Extended families with male principal applicants are on average larger  and more likely to have children than female‐headed extended families.   Panel B of Table 2 shows that there are 788 child brides in our dataset. Nearly half of these adolescent  girls already have children (381 are in a couple with children). A large proportion (42 percent) of female  principle applicants that are unaccompanied children are already married.   Table 3 shows the differences in the sources of income and amounts of expenditure between male and  female principal applicant households, according to family type. Regardless of the family type and gender  of the principal applicant, humanitarian aid, charity, and World Food Programme (WFP) vouchers are a  source of income for most households; more than 90 percent of households’ report receiving incomes of  this type. The second most important source of income for most family types is daily or irregular work.  Nearly one in three households receives income from this source. Regardless of family type, there is a  large difference between the proportion of male and female principal applicant households that receive  income  from  this  type  of  work.  The  difference  is  largest  for  single  person  and  unaccompanied  child  households where less than 5 percent of female principal applicant households of these family types have  daily or irregular work compared with 40 percent or more of the male principal applicant households in  these categories. The next most important source of income is UNHCR financial assistance. For several  family types, this income source is more important when the principal applicant of the household is a  woman. For instance, among single caregiver families, 13 percent of female principal applicant households  report  receiving  incomes  from  this  source  compared  with  8  percent  of  male  principal  applicant  households. Less than one in 20 households receives remittances. Female principal applicants are more  likely to receive remittance in all family types. The largest gender gap is for single caregiver households  where over 10 percent of female principal applicants receive remittances compared to 4 percent of male  principal applicants.  Before assistance is received, income and expenditure per capita is higher for male principal applicant  households  than  for  female  principal  applicant  households,  except  for  extended  family  households  (3                                                               21 See, for example, UNHCR’s Emergency Handbook. https://emergency.unhcr.org/entry/125333/identifying‐persons‐with‐ specific‐needs‐pwsn.  15    percent of our dataset) where they are the same. Differences are especially large for single persons and  unaccompanied children. In these two cases, income per capita for male principal applicants is more than  twice that of female principal applicants. Differences in income per capita are also larger between male  and female single persons and unaccompanied children than other household types. The only exception  to this pattern is extended families, where both income and expenditure per capita are slightly larger in  households with a female principal applicant.   Comparing  expenditure  per  capita  before  and  after  households  received  assistance  shows  that  expenditure was much lower before receipt of assistance for all family types. The before‐after comparison  shows increases in expenditure per capita that range between 22 percent (for a single person with a male  principal applicant) and 97 percent (for unaccompanied children with a female principal applicant). Except  for extended families, increases in per capita expenditure are larger for female principal applicant than  male principal applicant households. However, in no case does assistance close the gap in expenditure  per capital between male and female principal applicant households.  Tables  1,  2,  and  3  show  that  there  are  differences  in  characteristics,  composition,  and  income  and  expenditure between the household types. They also show where gender gaps exist between male and  female principal applicants of the different household types. There are several notable gender gaps that  can be expected to influence the poverty risk faced by households. First, a higher proportion of males  reside in households with a male principal applicant and the opposite is true for households with a female  principal  applicant.  As  male  labor  force  participation  is  less  constrained  than  female  labor  force  participation, this is a likely risk factor for female principal applicant households. Second, some categories  of  family  types  appear  to  be  especially  vulnerable  if  the  principal  applicant  is  a  woman  or  girl.  Single‐ caregiver households with female principal applicants have more children on average but less access to  daily and irregular work than male principal applicant single caregiver households. While more of these  female  principal  applicant  households  receive  remittances  from  relatives  than  male  single  caregiver  principal applicants (10 percent versus 4 percent), their expenditure per capita is considerably lower than  that  of  households  with  male  principal  applicants.  Unaccompanied  children  with  a  female  principal  applicant also emerge as a very vulnerable group. Many are married to an absentee spouse and, compared  with  unaccompanied  children  with  a  male  principal  applicant,  unaccompanied  children  with  a  female  principal applicant have little access to irregular and daily work compared with other family types, and  their expenditure levels before assistance are the lowest of any category.   4. Poverty and gender differences among Syrian refugee households  This section discusses poverty rates among Syrian refugee households. First, we compare poverty rates of  male and female principal applicant households, disaggregating by marital status and family type. Next,  we  turn  to  the  correlates  of  poverty,  presenting  the  results  of  poverty  models  for  male  and  female  principle applicants. Finally, we explore the hypothesis that female applicants face gender‐specific barriers  by using propensity score matching (PSM) to produce a group of male and female principal applicants that  share similar demographic characteristics.  16    Poverty rates of male and female principal applicant Syrian refugee households  We begin with a comparison of poverty rates between male and female principal applicant households  before and after UNHCR and World Food Programme (WFP) assistance.22 The poverty line is Jordanian  dinars (JD) 50 per capita per month (US$5.25 purchasing power parity [PPP] per capita per day). It was set  using the monetary threshold that UNHCR used to target its cash assistance program at the time. UNHCR  assistance was JD 50 per month for households with one or two members, JD 100 for households with  three to five people, and JD 120 for households that have more than five members. WFP assistance was  JD 24 per person per month.  Table 4 shows that over half of all refugee households (53 percent) registered with UNHCR are poor before  UNHCR and WFP assistance. There is no difference between the poverty rates of male and female principal  applicant households overall. UNHCR and WFP assistance reduces overall poverty rates by large amounts;  household poverty falls from 53 percent to 11 percent for households on average.  About 62 percent of households of married male and female principal applicants who are living with their  spouses are poor. Poverty rates are lower for all the other marital categories, ranging from 21 percent for  single principle applicants to 53 percent for principle applicants who are married but living without their  spouse. There is no significant difference between poverty rates of male and female principal applicants  who are married and living together. However, poverty rates are significantly higher for female principal  applicant households compared with male principle applicants in all the other marital categories.   UNHCR and WFP assistance reduces poverty rates for all marital categories. However, a gender‐poverty  gap opens up after UNHCR assistance; overall the poverty rates of female principal applicant households  are  3  percentage  points  higher  than  those  of  male  principal  applicant  households.  After  assistance,  poverty rates of female principal applicant households who are married but living without their spouse,  single or engaged or divorced or separated, are significantly higher than those of male principal applicant  households in the same categories.   Turning  to  family  types,  over  two‐thirds  of  couples  with  children  (who  account  for  45  percent  of  households) are poor before assistance and there is no difference between the poverty rates of male and  female principal applicant households. Again, on average poverty rates are lower for all other family types  ranging  from  14  for  single‐person  households  to  60  percent  for single‐caregiver  households.  Thirty‐six  percent of all family types apart from married couples with children (called here nontraditional family  types) are poor. Clearly nontraditional households are much less vulnerable to poverty than couples with  children. However, within this group, there is a large gender gap in poverty rates. Apart from extended  and other households, poverty rates are much higher for female principal applicant households than male  principal applicant households for all other nontraditional family types. Female single caregivers have the  highest rate of poverty (61 percent) followed by unaccompanied children and siblings (41 and 43 percent,  respectively). The largest gender‐poverty rate gap is between male and female principal applicants who  .                                                               22 Verme et al. (2016) calculated these indexes using reported expenditure during the home visits.   17    Table 4. Poverty rates of male and female principal applicant households before and after assistance from UNHCR and the WFP, percentage  Poverty rate:  Before assistance  After assistance  Gender gap %  Male  Male  Before  Observations  Female PA  All  Female PA  All   After Assistance     PA  PA  assistance  All  53.1  53.0  53.1  10.6  13.0***  11.2  −0.13  22.83  45,919  Marital status                     Married with spouse in the HH  62.2  62.6  62.2  12.0  12.7  12.0  0.76  6.06  24,895  Married without spouse in the HH  46.0  57.1***  52.9  10.0  13.0***  11.9  24.03  29.75  11,190  Widowed  41.2  46.4*  45.9  9.4  12.5  12.2  12.65  33.45  3,135  Single or engaged  16.6  41.0***  20.8  4.3  15.8***  6.2  153.31  266.52  5,830  Divorced or separated  25.3  39.5***  36.4  6.3  10.9*  9.9  56.23  72.56  869  Family type                    Couple with children  67.5  67.6  67.5  12.8  13.5  12.9  0.19  5.20  21,779  Only‐person  8.5  25.8***  13.9  2.2  6.9***  3.7  204.54  223.14  7,720  Single caregiver  45.2  60.9***  59.5  9.1  14.5***  14.0  34.70  58.67  8,172  Couple without children  21.6  38.8***  22.7  5.4  11.8***  5.8  79.60  119.78  2,842  Unaccompanied children  34.0  53.7***  41.2  16.0  31.5***  21.6  57.75  97.28  296  Siblings  36.2  55.8***  42.8  8.0  24.2***  13.4  54.24  203.44  566  Extended and other  44.5  29.5***  38.0  9.4  6.1**  8.0  −33.75  −34.47  1,367  All Nontraditional  19.0  50.9***  35.6  4.6  12.7***  8.8  167.86  177.52  20,963  Source: Own calculations based on ProGres and JD‐HV database. Gender gap is calculated as the percentage difference between female and male poverty  rates.   Note: PA = principal applicant; HH = household. Nontraditional family types are all family types apart from couples with children. Differences between male  and female PA poverty rates by marital status and family type are statistically significant at *10 percent level, **5 percent level, or ***1 percent level.     18      are unaccompanied children or principal applicants of sibling households (20 percentage points). Poverty  rates among extended families with male principle applicants (1.5 percent of the households) are about  a third higher than poverty rates for extended and other families with female principle applicants. This  suggests that along with female principal applicants of unaccompanied children and siblings (1 percent of  the database), male principal applicants of extended and other families are also a small but vulnerable  group.   After UNHCR and WFP assistance, poverty rates fall for all. However, the rate of reduction varies between  male and female principal applicants according to their marital status and family type. Gender‐poverty  gaps  remain  for  principal  applicants  who  are  married  but  without  their  spouse,  single  or  engaged,  widowed, or divorced or separated. Turning to family types, there is a large reduction in poverty for all  household types, regardless of the gender of the principal applicant. The largest reduction is for couples  with  children;  poverty  rates  decrease  from  68  percent  to  13  percent  (an  80  percent  reduction).  Unaccompanied children now experience much higher poverty rates than other households, especially if  the principal applicant is a girl; their poverty rate is reduced by 50 percent, a smaller reduction than that  of  the  other  family  types.  After  assistance,  the  gender‐poverty  gap  remains:  except  for  extended  and  other families, female principal applicant households have significantly higher rates of poverty than male  principal applicant households in all nontraditional family types. For extended and other families, poverty  rates of male principal applicants are significantly higher than poverty rates of female principal applicants.  Figure 3. Gender‐poverty gaps, percentage difference before and after assistance   Percentage difference ‐50 0 50 100 150 200 250 All Couple with children Only‐person Single caregiver Couple without children Unaccompanied children Siblings Extended Before Assistance After Assistance   Source: Authors’ elaboration.  Note: Poverty gap = (Pf − Pm) / Pm × 100, where Pf = poverty rate of female principal applicant households, Pm =  poverty rate of male principal applicant households.  In sum, humanitarian assistance makes a great difference, substantially reducing poverty for all. However,  as Figure 3 shows, the extent to which assistance reduces poverty rates varies across family types and a  gender‐poverty gap with female principal applicants at a disadvantage appears. When  households are  19    disaggregated by their family type, there are significant differences in poverty rates between male and  female principal applicants for all nontraditional family types. For nontraditional households the gender‐ poverty  gap  disadvantages  female  principal  applicants  for  all  family  types  except  extended  and  other  families  where  male  principal  applicants  are  at  a  disadvantage.  Compared  to  the  gender‐poverty  gap  before assistance, the gender‐poverty gap after assistance increases most for sibling households.  Why are non‐traditional households more likely to be poor when they have a female‐principal  applicant?   In the previous subsection, we found that the households of female principal applicants, who are not one  of  a  married  couple  living  with  children,  are  more  likely  to  be  poor  than  their  male  counterparts.  To  determine why these types of female principal applicant households may be poorer than equivalent male  principal  applicant  households,  we  examine  two  alternative  hypotheses:  (a)  female  principal  applicant  households have certain characteristics that make them more vulnerable poverty or (b) female principal  applicant  households  are  discriminated  against  or  face  gender‐specific  barriers  to  accessing  economic  opportunities.  Hence,  even  those  female  principal  applicant  households  that  have  the  same  characteristics as male principal applicant households are more likely to be poor.  To  explore  the  first  hypothesis,  we  estimate  econometric  models  of  the  probability  of  being  poor  separately  for  households  with  male  and  female  principal  applicants.  We  estimate  Linear  Probability  Models (LPMs) with heteroskedasticity consistent standard errors. A Wald test rejects the hypothesis that  the  male  and  female  principal  applicant  households  are  drawn  from  the  same  distribution,  so  we  run  separate regressions for male and female principal applicants to allow for heterogeneous effects of the  independent variables on the incidence of household poverty for male and female PA households. We  chose the LPM for two reasons: (a) to avoid strong modeling assumptions about the error term in the  underlying model and (b) to facilitate the interpretation of estimated coefficients. Additionally, we ran  logit models to check that the marginal effects were nearly identical to the estimates of the LPM model.  In this case, when only few estimates lie outside the unit interval, an LPM is expected to produce largely  unbiased and consistent estimates. As our aim is to identify correlates and not to forecast poverty rates,  the LPM supported by robustness checks is a legitimate choice (Friedman 2012).   Our main model is   ′ ′   (1),  where i represents a household;  = 1 if household i is below the poverty line and  = 0 if the household  is  on  or  above  the  poverty  line;    represents  a  vector  of  individual  characteristics  of  the  principal  applicant;    is  a  vector  of  household  characteristics;  and    is  a  normally  distributed  error  term.  We  selected the set of explanatory variables (see Appendix 1 for details) based on theory and ran models  adding  them  progressively.  We  found  that  the  sign  of  the  coefficients  and  the  significance  level  of  individual  variables  were  stable  across  models.  All  the  estimations  presented  below  use  the  most  comprehensive set of regressors.23                                                               23 The results of the model selection exercise for the other poverty models are available on request.  20    Table 5. Correlates of poverty of Syrian registered refugees: Female and male principal applicant households     Poverty before assistance  Poverty after WFP asst.  Poverty after WFP+UNHCR     Female PA  Male PA  Female PA  Male PA  Female PA  Male PA     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  PA Characteristics              Age of PA  −0.0779  0.156  −0.0688  0.122  −0.142  −0.0100  (0.0494)  (0.0299) ***  (0.0460)  (0.0278) ***  (0.0363) ***  (0.0212)  Education 6‐–11 years  −0.831  −2.899  −1.656  −3.356  −3.904  −4.408  (1.064)  (0.599) ***  (1.024)  (0.604) ***  (0.811) ***  (0.485) ***  Education >12 years   −4.141  −7.826  −3.771  −6.356  −4.919  −5.916  (1.436) ***  (0.748) ***  (1.333) ***  (0.698) ***  (1.007) ***  (0.530) ***  Married, absent spouse   −1.126  −5.012  3.719  −2.505  0.965  0.469  (4.484)  (2.200) **  (4.238)  (1.730)  (3.157)  (1.343)  Widowed   3.486  −4.918  7.624  −1.308  3.505  −1.625  (4.431)  (3.671)  (4.217) *  (3.164)  (3.154)  (2.186)  Single or engaged   3.536  0.668  7.134  0.480  3.002  1.443  (4.688)  (2.094)  (4.383)  (1.703)  (3.210)  (1.307)  Divorced   0.959  −3.847  6.880  0.626  3.621  1.711  (4.713)    (3.537)    (4.420)    (2.921)    (3.292)    (2.225)    HH characteristics  Household size   11.75  13.39  5.113  8.174  3.038  4.459  (0.340) ***  (0.208) ***  (0.345) ***  (0.216) ***  (0.277) ***  (0.169) ***   Children <5 years   1.889  −2.117  4.396  −1.081  3.909  0.204  (1.211)  (0.764) ***  (1.178) ***  (0.798)  (0.894) ***  (0.591)  Women and girls, %  −8.696  −7.069  1.380  −4.260  2.844  −0.599  (2.230) ***  (1.638) ***  (2.127)  (1.622) ***  (1.672) *  (1.217)  No. of male adults   −8.291  −11.01  −3.786  −4.794  0.187  1.172  (0.766) ***  (0.466) ***  (0.825) ***  (0.579) ***  (0.688)  (0.492) **  Elderly person  8.205  3.533  9.237  2.956  6.694  3.465  (1.994) ***  (1.552) **  (1.778) ***  (1.401) **  (1.325) ***  (1.100) ***  Disabled person  6.631  5.679  8.083  6.971  1.467  0.724  (1.791) ***  (0.789) ***  (1.803) ***  (0.861) ***  (1.319)  (0.629)  Wage income   −8.596  −6.172  −5.532  −5.876  −2.968  −1.387  (3.759) **  (1.394) ***  (3.409)  (1.026) ***  (2.578)  (0.797) *  Remittance income   −9.806  −12.12  −6.850  −7.711  −3.975  −2.419  (1.359) ***  (1.253) ***  (1.168) ***  (0.885) ***  (0.816) ***  (0.601) ***  Legal entry status   −5.000  −7.937  −4.272  −4.808  −2.912  −3.007  (0.908) ***    (0.510) ***    (0.840) ***    (0.487) ***    (0.619) ***    (0.357) ***    Family type  Only‐person   4.012  −1.768  4.317  10.73  5.226  9.297  (4.723)  (2.330)  (4.504)  (1.938) ***  (3.346)  (1.488) ***  Single caregiver   1.514  1.789  −0.297  3.687  3.460  2.297  (4.490)  (2.726)  (4.306)  (2.210) *  (3.219)  (1.692)  Couple w/o children   1.744  ‐9.033  4.406  3.100  6.528  5.129  (4.087)  (1.185) ***  (3.567)  (1.001) ***  (2.810) **  (0.758) ***  Unaccompanied child.   21.09  7.423  26.59  23.87  24.36  21.17  (6.518) ***  (3.969) *  (6.523) ***  (3.606) ***  (5.597) ***  (3.053) ***  Siblings   12.41  10.10  12.62  8.912  15.78  5.807  (5.749) **  (3.181) ***  (5.534) **  (2.492) ***  (4.446) ***  (1.982) ***  Extended and other  −5.798  −1.570  −4.104  0.404  2.039  1.535  (4.708)  (1.795)  (4.359)  (1.547)  (3.234)  (1.183)  Polygamous   −12.79  −11.40  4.266  −23.71  −13.38  −5.022  (24.70)  (18.18)  (26.27)  (17.02)  (2.667) ***  (15.81)                Observations  11,699  30,360  11,699  30,360  11,699  30,360  R‐squared  0.225  0.384  0.070  0.162  0.070  0.110  Note: PA = principal applicant; HH = household. Robust standard errors in parenthesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Omitted  categories: less than 6 years of education, married with spouse in the household, illegal entry status, couple with children;  Governorate dummies are included but not reported.   21    Table 5 presents the results obtained when Pi indicates whether household i was poor before UNHCR and  WFP assistance, columns (1) and (2); after WFP assistance, columns (3) and (4); and after assistance from  both  UNHCR  and  WFP,  columns  (5)  and  (6).  For  the  most  part,  the  characteristics  and  attributes  of  households that are associated with lower (or higher) risk of household poverty are the same for both  male and female principal applicant households before and after receiving assistance. However, often the  strength of the association (size of the coefficients) differs by quite large amounts according to the gender  of the principal applicant.24  As  is  commonly  found,  individual  education  attainment  is  associated  with  poverty  risk.  However,  our  results show that there is a significant difference between the reduction in poverty risk associated with  more years of education for male and female principal applicant households. For male principal applicant  households, compared to having no education, a 3‐percentage point reduction in poverty risk is associated  with 6–11 years of education; in contrast, the associated risk reduction for 6–11 years of education for  female principal applicants is 1 percentage point. More than 12 years of education is also associated with  an 8‐percentage point poverty risk reduction for male principal applicants compared with a 4‐percentage  point reduction for female principal applicants.   Marital  status  is,  in  the  main,  not  significantly  linked  to  household  poverty.  The  exception  is  for  households with married male principal applicants who are unaccompanied by their spouse. For these  households,  the  likelihood  of  poverty  is  lower  compared  with  the  base  category  of  male  principal  applicants with children who are accompanied by their spouse.   Household  size  and  care  of  dependents  are  associated  with  poverty  risk.  Larger  household  size  is  associated with increased poverty risk for both male and female principal applicant households, and the  effect  is  slightly  greater  for  male  principal  applicants.  Having  an  elderly  or  disabled  person  in  the  household  is  also  associated  with  a  higher  poverty  risk  for  both  male  and  female  principal  applicants.  Having an elderly person in the household is associated with an 8‐percentage point greater poverty risk  for female principal applicants compared to a 3‐percentage point greater risk for male principal applicants.  However,  the  greater  poverty  risk  associated  with  having  a  disabled  person  in  the  household  is  only  slightly larger for female principal applicants compared to male principal applicants.  Getting income from employment and receiving remittances from relatives reduces poverty risk for both  female  and  male  principal  applicant  households.  Interestingly,  as  in  some  countries  remittances  are  particularly important for keeping female‐headed households out of poverty (Buvinic and Gupta, 1997;  Castañeda et al. 2016; World Bank 2001), receiving remittances is associated with a larger reduction of  poverty risk for male than female principal applicants for Syrian refugees in Jordan. Entering the country  legally as opposed to informally crossing the border is associated with lower household poverty, especially  for  male  principal  applicant  households.  For  both  male‐  and  female‐principal  applicant  households,  a  higher  number  of  adult  males  is  also  associated  with  lower  poverty,  but  the  effect  is  larger  when  the  principal applicant is a man.                                                                24 We estimate whether differences between the coefficients obtained for female and male principal applicant models are  statistically significant from 0. Results are included as part of the text and the exact calculations are available upon request.  22    Compared to couples with children, households consisting of unaccompanied children and siblings are  especially likely to be poor, even more so if they have female principal applicants. Principal applicant girls  are clearly very vulnerable compared to both couples who are married with children and with principal  applicant  boys.  Couples  without  children  are  less  likely  to  be  poor  than  couples  with  children  if  the  principal applicant is a man, but this is not true for couples without children where the principal applicant  is female.   We compare the impact of having assistance in two stages, first looking at the impact of WFP assistance  alone (JD 24 per person, per month) and then the impact of WFP assistance combined with assistance  from UNHCR, which varies according to household size. Looking first at the characteristics that reduce  poverty  risk,  we  see  that  education  continues  to  reduce  poverty  risk  and  the  effect  of  having  some  education over and above primary has a stronger impact after assistance is received than before, for both  male and female principal applicant households. Having 12 years or more education continues to reduce  the risk of poverty more for male principal applicant households than for female principal applicant ones  but the difference in the impact of education on male versus female is statistically significant only after  WFP assistance. Once female principal applicant households receive assistance, either WFP or both WFP  and UNHCR, income from employment is no longer associated with lower poverty risk. For male principal  applicant households, income from employment continues to be linked to lower likelihood of household  poverty, even after receiving assistance. Given that women’s access to jobs is particularly constrained,  UNHCR and WFP assistance appears to play an important protective role. Whatever the level of assistance,  receiving remittances from relatives remains an important factor in reducing poverty risk for both male  and female principal applicant households.   Looking at the characteristics that are associated with higher poverty risk, we see that some are no longer  associated with higher risk of poverty after assistance from both WFP and UNHCR has been received. WFP  assistance alone is not enough to reduce the risk of poverty associated with a disabled person for either  male or female principal applicant household. However, the combined assistance removes the association  between  household  poverty  and  having  a  disabled  person  in  the  household,  suggesting  that  UNHCR  assistance is well targeted towards some of the most vulnerable households. However, households where  elderly people live continue to face greater risk of poverty and the association is particularly strong for  female principal applicant households after WFP and UNHCR assistance. Household size continues to be  linked to a higher likelihood of household poverty for both male and female principal applicant households  although its impact is reduced after assistance.   After receiving assistance, households with young children that have female principal applicants emerge  as being more vulnerable to poverty than male principal applicant households with young children. The  link between the number of adult males in the household and lower poverty risk is no longer present for  female  principal  applicant  households  after  combined  assistance  of  WFP  and  UNHCR  is  received  and  appears  to  have  a  small  but  significant  positive  impact  on  the  likelihood  of  poverty  for  male  principal  applicant households.   23    It seems therefore that humanitarian assistance has been well targeted toward households with disabled  people but that better targeting is needed to meet the needs of households with elderly people, large  households, and female principal applicant households with children under five.   Other factors that continue to have large and significant links to the likelihood of poverty relate to family  type—compared to couples with children, siblings,  unaccompanied children,  couples without children,  and  single  men  living  without  family  are  more  likely  to  be  poor.  Unaccompanied  children  are  over  20  percentage point more likely to be poor than couples with children. After WFP and UNHCR assistance,  sibling households with female principal applicants are 16 percentage points more likely to be poor than  a couple with children compared with 6 percentage point higher likelihood of male principal applicant  sibling households. These family types are clearly very vulnerable and the emergence of single men as a  category  who  appear  vulnerable  to  poverty  in  the  context  of  humanitarian  assistance  needs  further  examination. Interestingly, after other characteristics are controlled for, extended and other families do  not face increased risk of poverty compared to couples with children either before or after assistance.   Accounting for the differences in poverty between male and female principle applicants  We use a Blinder‐Oaxaca decomposition to examine which explanatory variables account for most of the  observed differences in the poverty rates of female and male principal applicant households in the full  dataset.  This  approach  divides  the  mean  of  the  gender‐poverty  gap  into  three  components:  one  component  is  attributable  to  differences  in  magnitudes  of  the  determinants  of  the  poverty  rates  (the  explained or endowment component), a second component is attributable to differences in the effects of  these determinants (the unexplained or coefficient component), and a third component is attributable to  the interaction between endowments and coefficients.   Table 6 shows the results of decomposing the poverty gap between households with a female and a male  principal applicant into major components that include age, education, marital status, income, legal entry  status of the principal applicant, and household size and location variables.   Before assistance (Panel A of Table 6), the mean difference in poverty rates between households with a  female  compared  to  a  male  principal  applicant  was  under  1  percentage  point  (poverty  rates  were  marginally higher among female principal applicant households, so we focus our discussion on the poverty  after assistance (Panel B of Table 6). Panel B shows a gender‐poverty gap of 2.53 percentage points, of  which 1.85 percentage points (73 percent) is due to endowments and most of the remainder is due to the  unexplained component. The variables that account for most of the poverty‐gender gap are household  size and variables related to marital status and family type. The negative sign for household size shows  that  the  larger  the  differences  in  household  size  between  male  and  female  principal  applicants,  the  smaller the gender‐poverty gap is, suggesting that large households are a poverty risk for male principal  applicant households. In contrast, the positive sign for the presence of children under 5 shows that for  female principal applicant households that have children under five the gender‐poverty gap increases. It  is also worth noting that differences in education explain a much smaller proportion of the gender‐poverty  gap after assistance than before. However, the positive sign means that differences in education between  male and female principal applicants are translated into larger differences in the poverty‐gender gap.   24    Table 6. Blinder‐Oaxaca decomposition of the gender‐poverty gap   Poverty gap decomposition     Total  Endowments  Coefficients  Interaction  Panel A: Before assistance   Total  0.58  −9.05  3.22  6.41  Age of PA  −0.29  0.15  0.43  −0.87  Education  0.90  0.52  0.46  −0.08  Married with spouse in the HH  3.29  3.63  −2.79  2.45  Household size  −6.24  −6.55  −0.47  0.78  Couple with children  −7.63  −6.93  −5.66  4.97  Children <5 in the HH  1.29  0.06  1.58  −0.35  Proportion of females  −0.67  −0.58  0.05  −0.14  Elderly person in the HH  0.97  0.22  0.40  0.36  Disabled person in the HH  −0.16  −0.22  0.10  −0.04  Employment Income  −0.84  −0.83  −0.02  0.01  Legal entry status  1.80  0.73  1.32  −0.25  Located in Ajloun city  1.90  0.76  1.54  −0.40  Located in refugee camp  0.04  0.01  0.07  −0.03  Constant  6.21  —  6.21  —  Panel B: After WFP+UNHCR assistance   Total  2.53  1.85  −0.16  0.84  Age of PA  −0.47  −0.22  0.25  −0.50  Education  0.20  0.67  ‐0.55  0.07  Married with spouse in the HH  1.78  1.75  0.26  −0.23  Household size  −2.32  −2.76  ‐0.67  1.12  Couple with children  2.98  2.79  1.51  −1.33  Children <5 in the HH  1.30  0.12  1.51  −0.34  Proportion of females  0.53  −0.99  ‐0.80  2.33  Elderly person in the HH  0.66  0.21  0.24  0.21  Disabled in the HH  0.07  −0.02  0.14  −0.05  Employment Income  −0.42  −0.25  0.03  −0.20  Legal entry status  0.34  0.28  0.07  −0.01  Located in Ajloun city  0.94  0.26  0.92  −0.24  Located in refugee camp  0.01  0.01  −0.01  0.00  Constant  −3.07  —  −3.07  —  Note: PA = principal applicant; HH = household.  Do female principle applicants face gender‐specific barriers?  To  examine  the  hypothesis  that  female  principal  applicants  face  gender‐specific  barriers  that  increase  their vulnerability to poverty, we use PSM to select male and female principal applicant households that  have a similar set of observable characteristics. Thus, for this analysis, all households are similar except  for the gender of the principal applicant.25 One of the main drawbacks from this specification is that we  must assume that the likelihood of being registered as principal applicant depends only on observable  characteristics  rather  than  unobservables.  We  use  a  Mahalanobis  distance  measure  as  an  alternative  technique to control for the potential nonrandom selection of observable variables for male and female  principal applicants. Matching based on this metric has been proven to be one of the best procedures  because it not only matches based on the propensity score, but it also reduces the distance across the  covariates included.                                                                25 PSM is increasingly used to preprocess data before applying parametric techniques. Evidence suggests that this approach  makes parametric models produce more accurate and inferences less dependent on the model.  25    We match households that are similar in a set of individual‐ and household‐level covariates, including per  capita family income, proportion of females in the household, education of the principal applicant, marital  status of the principal applicant, the presence of elderly or disabled people in the household, and whether  the  household  receives  income  from  employment  or  remittances.26  We  find  a  good  match  for  approximately 34,000 households in the database.27 We proceed with the analysis by estimating equation  (1) using the matched sample, adding a dummy for female principal applicant.   Table 7 shows the results of two models for each poverty outcome; the difference between the models is  that the number of adult men is included as an additional control in columns (2), (4), and (6) but is not  included as a regressor in columns (1), (3), and (5). Columns (1) and (3) of Table 7 show that before UNHCR  assistance,  female  principal  applicants  who  are  like  male  applicants  in  terms  of  education,  household  composition, marital status, and income sources are more likely to be poor than male principal applicant  households, even after controlling for family type, household size, and a number of other characteristics  that  affect  vulnerability  to  poverty.  However,  once  the  number  of  adult  males  in  the  household  is  controlled for, the association of greater poverty with female principal applicants disappears—columns  (2) and (4). After UNHCR assistance is received—columns (5) and (6)—households with female principal  applicants are no longer more likely to be poor and the number of adult males in a household has no  significant impact on the likelihood of poverty either.  Other  research  suggests  that  the  ability  to  work  informally  or  use  networks  to  access  economic  opportunities, including negotiating housing rent or prices of other important expenditures, are possible  reasons why having more adult men can help keep households out of poverty (World Bank, 2016; ODI  UNICEF and UNHCR, 2017). However, while on average male principal applicant households have more  than one adult male, female principal applicant households have less than one adult male.  Our results suggest that assistance is well targeted in terms of providing resources needed to lift female  principal applicant households above the poverty line as after assistance the association between female  principal applicants and a greater likelihood of poverty disappears. The impact of having more adult males  in  the  household  on  the  likelihood  of  poverty  is  also  offset  by  the  assistance.  Thus,  controlling  for  difference in observable characteristics between male and female principal applicant households, female  principal applicant households are no more likely to be poor than their male counterparts after UNHCR  assistance.                                                                   26 Although the use of more covariates guarantees a successful matching, it reduces the probability of finding observations on  the common support. This is known as the dimensionality paradox (Guo and Fraser 2015). Given the large set of households  that the dataset surveyed, we had more room for flexibility on this aspect. Out of 53,320 observations, 9,058 were of the  common support.   27  The density function of the matched male principal applicant households resembles the density function of female principal  applicant households, as confirmed by the balancing test, which shows a reduction of 100 percent in the differences between  the matched households across all covariates. (See Appendix 2)  26    Table 7. Correlates of poverty of Syrian refugee households before and after humanitarian assistance, matched sample  Poverty before assistance  Poverty after WFP ast  Poverty after WFP+UNHCR      (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  Female PA   6.308  1.082  3.931  1.279  1.843  1.338  (2.298) ***  (2.177)  (2.103) *  (2.149)  (1.756)  (1.809)  Characteristics of PA   Age of PA   −0.0927  −0.0187  −0.00533  0.0322  −0.0635  −0.0564  (0.0980)  (0.0989)  (0.0981)  (0.0992)  (0.0824)  (0.0838)  Education 6‐–11 years  −4.975  −5.529  −1.675  −1.955  −4.551  −4.605  (1.797) ***  (1.782) ***  (1.884)  (1.871)  (1.459) ***  (1.460) ***  Education >12 years   −6.473  −7.317  −4.245  −4.674  −6.442  −6.523  (2.128) ***  (2.118) ***  (2.140) **  (2.142) **  (1.522) ***  (1.520) ***  Married, absent spouse   −0.0586  −0.103  −0.866  −0.888  2.805  2.801  (5.108)  (5.071)  (4.674)  (4.648)  (3.916)  (3.908)  Widowed   3.852  4.358  3.701  3.958  4.548  4.597  (5.182)  (5.151)  (4.778)  (4.766)  (4.101)  (4.096)  Single or engaged   −2.027  −2.053  −2.264  −2.278  0.529  0.527  (3.853)  (3.821)  (3.698)  (3.697)  (3.146)  (3.145)  Divorced   1.484  2.034  4.804  5.083  5.087  5.140  (6.682)    (6.666)    (5.645)    (5.612)    (4.200)    (4.197)    Household characteristics  Household size   10.54  12.74  4.773  5.890  3.419  3.632  (0.389) ***  (0.461) ***  (0.416) ***  (0.498) ***  (0.361) ***  (0.436) ***   Children <5 years   0.0833  −1.569  4.036  3.198  3.986  3.826  (1.948)  (1.953)  (2.008) **  (2.019)  (1.764) **  (1.760) **  Women and girls, %  4.172  −2.868  5.103  1.531  3.233  2.552  (4.831)    (4.929)  (4.336)    (4.444)  (3.269)    (3.366)  No. of male adults     ‐9.249    ‐4.693    ‐0.894  (0.897) ***  (1.016) ***  (0.898)  Elderly person  3.078  3.471  6.820  7.020  10.09  10.12  (3.892)  (3.855)  (3.756) *  (3.747) *  (3.217) ***  (3.217) ***  Disabled person  4.164  4.324  7.255  7.336  2.537  2.553  (1.899) **  (1.908) **  (2.247) ***  (2.263) ***  (1.865)  (1.868)  Wage income   −7.760  −7.054  −10.76  −10.41  −6.088  −6.020  (4.178) *  (4.271) *  (3.610) ***  (3.599) ***  (2.386) **  (2.389) **  Remittance income   −12.20  −12.79  −6.625  −6.922  −3.347  −3.404  (4.176) ***  (4.143) ***  (2.678) **  (2.648) ***  (2.192)  (2.188)  Legal entry status   −9.412  −8.847  −5.837  −5.550  −4.718  −4.663  (1.583) ***  (1.573) ***  (1.488) ***  (1.487) ***  (1.195) ***  (1.199) ***  Family type   Only‐person   −3.873  −2.767  7.421  7.982  9.881  9.988  (4.961)  (4.922)  (4.445) *  (4.438) *  (3.451) ***  (3.449) ***  Single caregiver   0.719  −1.697  3.408  2.182  0.763  0.529  (5.281)  (5.281)  (4.893)  (4.889)  (4.073)  (4.096)  Couple without children   −3.983  −0.497  1.561  3.330  3.347  3.684  (3.655)  (3.623)  (2.862)  (2.888)  (2.394)  (2.425)  Unaccompanied children   32.26  29.89  42.10  40.89  31.00  30.77  (8.230) ***  (8.293) ***  (8.790) ***  (8.793) ***  (8.254) ***  (8.253) ***  Siblings  20.56  22.81  20.85  21.99  18.48  18.70  (6.183) ***  (6.141) ***  (6.747) ***  (6.738) ***  (6.087) ***  (6.088) ***  Extended and other  −14.79  −10.17  −3.040  −0.692  2.002  2.449  (4.959) ***  (4.943) **  (4.600)  (4.572)  (3.984)  (3.996)  Polygamous  −19.79  −14.28  −3.275  −0.478  −14.21  −13.68  (21.69)  (22.03)  (23.95)  (24.60)  (2.686) ***  (2.669) ***                Observations  34,000  34,000  34,000  34,000  34,000  34,000  R‐squared  0.208  0.219  0.073  0.077  0.076  0.076  Note: PA = principal applicant; HH = household. Robust standard errors in parenthesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Omitted  categories: less than 6 years of education, married with spouse in the household, illegal entry status, couple with children,  governorate dummies not reported.   27    The  association  of  female  principal  applicants  with  higher  rates  of  poverty  before  assistance  when  households have been matched suggests that there are gender‐specific barriers faced by female principal  applicant  households.  Our  results  are  consistent  with  women’s  limited  access  to  labor  markets  and  economic opportunities being foremost among such barriers. With more income in the form of assistance  or  more  adult  men  who  can  earn  income  in  the  household,  the  association  between  female  principal  applicants and a higher likelihood of poverty disappears.  5. Conclusion  Numerous reports about refugees say that women and children are especially vulnerable. By combining  UNHCR’s ProGres data with household survey data, we have been able to shed more light on one aspect  of this vulnerability—its association with income poverty for Syrian refugee households in Jordan whose  principal applicant is a woman.   The combination of ProGres and JD‐HV data provides a rich source of information from which evidence  on gender‐specific vulnerability to poverty can be distilled. The microdata stored in the ProGres database  identifies a principal applicant and allows us to trace the relationship of people in each household to the  principal applicant. By asking respondents to identify themselves as principal applicants as opposed to  head of the household and by linking applicant status to receipt of benefits, the questionnaire for the  ProGres  database  circumvents  the  social  norms  that  make  women  reluctant  to  identify  themselves  as  household heads or limit their ability to think of themselves in that way.   Our findings support the view that many women are especially vulnerable to poverty and shed some light  on  some  of  the  drivers  of  the  vulnerability  of  Syrian  refugees  in  Jordan  by  establishing  links  between  household poverty, female headship, and the demographic characteristics of households. One‐third of  registered  Syrian  refugee  households  in  Jordan  have  female  principal  applicants.    Analysis  of  the  demographic characteristics of male and female principal applicant households show that they are very  different. Over half of all married female principal applicants are living without their spouse, a further  quarter are widows and many others have no spouse as they are single, divorced or separated. In contrast,  most male PAs (69 percent) are one of a married couple who are living together and only 13 per cent have  an absent spouse. Altogether 93 percent of female principal applicants either have an absent spouse or  no spouse, only 31 percent of male principal applicants are in this situation.   The  disruption  that  forced  displacement  causes  to  family  structures,  and  its  gender  specific  impact  is  clearly captured by applying a gender lens to these data. Most female principal applicants (55 percent)  are single caregivers and a further 30 percent are single person households. In fact, most female PAs (94  percent) live in nontraditional family types whereas only 36 percent of male principle applicants live in  nontraditional  family  types.  Overall,  the  composition  of  male  and  female  PA  households  is  markedly  different. First, a higher proportion of adult males reside in households with a male principal applicant  and the opposite is true for households with a female principal applicant. As male labor force participation  is  less  constrained  than  female  labor  force  participation,  this  is  a  likely  risk  factor  for  female  principal  applicant households. Second, some categories of family types appear to be especially vulnerable if the  principal applicant is a woman or girl. Single‐caregiver households with female principal applicants have  more children on average but less access to daily and irregular work than male principal applicant single  caregiver  households.  While  more  of  these  female  principal  applicant  households  receive  remittances  28    from  relatives  than  male  single  caregiver  principal  applicants  (10  percent  versus  4  percent),  their  expenditure  per  capita  is  considerably  lower  than  that  of  households  with  male  principal  applicants.  Unaccompanied children with a female principal applicant also emerge as a very vulnerable group. Many  are married to an absentee spouse and, compared with unaccompanied children with a male principal  applicant, unaccompanied children with a female principal applicant have little access to irregular and  daily work compared with other family types, and their expenditure levels before assistance are the lowest  of any category.   Our  findings  are  consistent  with  other  research  that  shows  the  link  between  female  headship  and  household  is  ambiguous  due  to  the  heterogeneity  of  female‐headed  households  (Chant  2003,  2008;  Klasen et al, 2015). There is no significant difference between poverty rates of male and female principal  applicant households before humanitarian assistance is received, so female principal applicants are not  disproportionally represented among the poor. Poverty rates are highest for couples with children (44  percent of the households in our database); over two‐thirds of these households have incomes below the  poverty  line  before  assistance  is  received.  Before  assistance,  the  poverty  rate  for  nontraditional  households  (only  person,  single  caregivers,  couples  without  children,  unaccompanied  children,  sibling  households,  and  extended  and  other  families)  is  35  percent,  much  lower  than  that  of  couples  with  children.  However,  for  this  group  of  households,  there  is  a  gender‐poverty  gap;  poverty  rates  are  considerably  higher  for  female  principal  applicant  households  than  for  male  principal  applicant  households (51 percent compared to 19 percent).   Our analysis shows that it is important to go beyond disaggregation by the sex of the household head to  assess  whether  gender‐poverty  gaps  are  an  important  consideration  for  policy.  Female  principal  applicants  are  disproportionately  represented  in  household  types  that  have  different  demographic  characteristics to those of male principal applicants. In terms of marital status, three out of four female  PAs are married women with absent spouses or widows; less than one in five male PAs fall into in these  categories. In terms of family types, female PAs live for the most part in non‐nuclear family structures,  often  as  single  caregivers.  Women  in  these  circumstances  and  their  households  have  a  higher  risk  of  poverty than households with male PAs in the same circumstances.    Differences in household composition, particularly the number of dependents – young children, disabled  and elderly persons – education level of the PA and access to labor markets and remittance incomes are  the factors most strongly associated with poverty. Once these household and individual characteristics  are  controlled  for  neither  marital  status  nor  family  type  (with  some  exceptions)  is  associated  with  household poverty for either male or female principal applicants. Unaccompanied  children and sibling  households are the exceptions. They are clearly highly vulnerable as these family types remain strongly  correlated with household poverty after controlling for other individual and demographic characteristics.  Unaccompanied children or siblings with a female PA are especially vulnerable. The factors associated  with  poverty  for  both  male  and  female  principal  applicant  households  are  similar.  Education  acts  as  a  protective factor for all households and its impacts remain significant after assistance is received. Larger  households and households that care for people such as the disabled, elderly and children under five are  more likely to be poor. Having a larger number of adult males is linked to lower risk of household poverty  for both male and female PAs. The most likely as explanation is that adult males are able to get work,  29    often in the informal sector, and that their greater mobility and networks are used to access labor and  other markets and institutions to provide resources that keep households out of poverty.   Humanitarian assistance received in 2013/14 made massive differences to the poverty experienced by  Syrian refugee households, lifting around three‐quarters of poor households out of poverty. But, even  after assistance, unaccompanied children and sibling households remain vulnerable, especially so if the  principal applicant is a woman or a girl. Some of the association between household poverty and care of  vulnerable people is reduced after assistance is received. Humanitarian assistance appears to have been  well targeted toward households with disabled people but, either more assistance or better targeting is  needed  to  meet  the  needs  of  households  with  elderly  people,  large  households,  and  female  principal  applicant households with children under five. The emergence of single men as a category who appear  vulnerable to poverty in the context of humanitarian assistance needs further examination.  Humanitarian assistance is not intended to close gender poverty gaps, nevertheless given the concerns  about vulnerable populations it is a relevant consideration. After humanitarian assistance is received a  gender  poverty  gap  that  works  against  female  PA  households  appears  for  households  overall.  Decomposition analysis shows that the gap is statistically explained by the presence of children under 5,  differences  in  education  and  household  size.  For  female  principal  applicant  households  having  more  children under five and less year’s education increases the gender‐poverty gap but as their household size  increases the gender poverty gap closes. Large households are thus associated with poverty for both male  and female PA households.  Differences between the demographic characteristics of the households with male and female PAs are  correlated with the likelihood of household poverty. Female principal applicant households are more likely  to be poor when they have more elderly dependents and children under 5, are less educated and receive  less wage  income or remittances compared to male PAs. But  this  is not the  only explanation, gender‐ specific barriers or gender discrimination which prevent women accessing markets and services are also  a factor.  We find that when female principal applicant households with the same characteristics as male principle  applicant households are given the same opportunities (in this case the assistance from WFP and UNHCR),  they do as well as male principal applicant households. Comparing female and male PA households that  have similar characteristics, female principal applicant households are still more likely to be poor than  male principal applicant households in the absence of receiving humanitarian assistance.  However, once  assistance is received, female principal applicant households are no more likely to be poor than equivalent  male principal applicant households.   Other findings are consistent with research on Syrian refugees in Jordan that identifies gender‐specific  barriers to labor market participation and social norms that limit women’s mobility outside the home and  their agency in markets as factors that increase refugee households’ vulnerability (World Bank, 2016; ODI  UNICEF and UNHCR, 2017). Our analysis shows that when female principal applicant households with the  same  characteristics  as  male  principle  applicant  households  have  adult  males  in  the  household  the  association between female PA and a higher likelihood of poverty disappears. We interpret this effect as  being due to adult males acting as an asset to female PA households as they do not face the same barriers  to accessing markets as women.   30    UNHCR  policies  guiding  targeting  of  assistance  to  Syrian  refugees  have  changed  since  2013/14,  and  therefore  policy  recommendations  for  Syrian  refugees  in  Jordan  cannot  be  based  on  the  findings  presented here. Rather, our study shows that it is possible to apply a gender lens to available data and  produce  results  that  quantify  differences  between  male  and  female  headed  households’  incidence  of  poverty  and  identify  some  of  the  demographic  characteristics  that  are  linked  to  greater  poverty  risk.  Moreover, our findings indicate that it is of utmost importance to distinguish between different types of  female  and  male  principal  applicant  households  to  understand  poverty  in  the  setting  of  the  Syrian  refugees in Jordan.   More  generally,  our  findings  suggest  that  unless  gender  disadvantage  is  considered  in  the  design  of  development policies to replace humanitarian assistance the poverty reduction gains it achieves may not  be sustained.  In the short‐term it will be important to build the capacity for women to move into the  labor  market  so  that  they  can  have  access  to  economic  opportunities  which  can  replace  the  value  of  assistance or the advantages that an adult male brings to a household. Including cash transfers and other  types of social protection that can reach the households that are especially vulnerable – unaccompanied  children,  siblings  and  single  caregivers‐  is  equally  important.  Finally,  the  strong  protective  role  that  education plays underlines the importance of ensuring remedial action is taken so that all children and  young  adults  who  have  missed  education  due  to  displacement  can  make  up  the  schooling  they  have  missed.  Finally, although the UNHCR data enabled us to examine some of the impacts that gender differences  have on household poverty, there are some important data gaps. The JD‐HV data show the proportion of  both male and female principal applicants who are employed and do daily or irregular work. However,  employment details of other members of the household and more detailed gender‐disaggregated data on  labor market participation (that  includes the numbers of days/hours worked,  daily or hourly earnings,  sector of employment, and type of work) are needed to understand the difference between labor market  opportunities for men and women. Other research points to the increased prevalence of GBV, especially  faced by women and girls. Besides being a human rights violation, GBV is a manifestation of women’s lack  of agency and can affect women and girl’s ability to access economic opportunities and services due to  mobility constraints caused by actual and perceived GBV risks. GBV is thus a major cause of gender‐based  vulnerability and therefore good data on GBV risk (that is, collected following UN Guidelines (UNDESA and  UNWomen, 2013)) is needed to increase understanding of the impacts of exposure to GBV on refugee  women and their families and allow us to explore the links between GBV and household poverty.     31    Appendix 1. Variable Definitions  Table A1.1. Variable definitions  Variable Definition Age of PA Age of the principal applicant (PA) Children under 5 1 if there are one or more children below the age of 5 (inclusive) in the household Disable 1 if there are one or more disabled persons in the household Education Categorical variable. We classified education of the PA in three groups: below years, 6-11 years, and more than 12 years of education Elderly 1 if there is one or more persons above the age of 65 (inclusive) in the household Entry status Categorical variable. ProGres reports 5 entry statuses of which we selected the three categories with the largest number of PAs: Informal, formal, and smuggled. Expenditure Raw addition of all expenditure categories, which include rent, bills, food, healthcare, education, and others. Family Type Categorical variable. For a detailed definition see section 4 Household size Number of people included in the case records of each PA in Individual ProGress dataset Wage Income 1 if the household receives income from employment and/or daily or irregular work Income from remittances 1 if the household receives income from remittances Income per capita Raw sum of household income from all sources; work, pension, assets in Syria transfers, donations, other organizations' humanitarian aid, and other divided by household size Male Adults Number of males above 18 (inclusive) in the household Marital Status Categorical variable. The classification includes married PAs with spouse in the household, married PAs without spouse in the household, widowed, single or engaged, and divorced or separated. Proportion of female Number of female divided by the household size Location Categorical variable for 11 Governorates/cities. Ajloun City, Aqaba, Balqa, Irbid Jerash, Karak, Maan, Madaba, Mafraq, Tafilah, Zarqa. In Camp 1 if the household is located in a refugee camp Poverty before UNHCR and WFP assistance 1 if household expenditure before UNHCR plus WFP assistance is below the poverty line (JD50) Poverty before UNHCR assistance 1 if household expenditure after WFP assistance but before UNHCR assistanc is below the poverty line (JD50) Source: Authors’ elaboration.       32    Appendix 2. Propensity Score Matching  Figure A2.1. Densities before and after matching  Unmatched 15 10 5 0 0 .2 .4 .6 .8 1 Matched 3 2 1 0 0 .2 .4 .6 .8 1 Female PAs Male PAs   Note: Propensity matching was done using a kernel and a Mahalanobis distance measure. Out of 53,320  observations, 9,058 are off the common support. Propensity score on the horizontal axis.  Table A2.1. PSM ‐ Probit regression   Dependent variable: Female PA  Coefficient  Standard Errors  z  P>z  Log of income per capita  −0.384  0.017  −23.080  0.000  Proportion of females  3.549  0.040  87.730  0.000  Education of PA               6−11 years  −0.139  0.023  −6.080  0.000  More than 12 years  −0.177  0.029  −6.100  0.000  Marital status             Married with spouse in the household  2.386  0.021  113.980  0.000  Widowed  3.000  0.040  74.350  0.000  Single or engaged  1.425  0.031  45.720  0.000  Divorced  2.651  0.063  42.180  0.000  Elderly in the household  −0.215  0.037  −5.780  0.000  Disable in the household  −0.228  0.031  −7.380  0.000  Receives income from employment  −0.110  0.075  −1.460  0.143  Receives income from remittances from relatives  0.759  0.041  18.380  0.000  Constant  −2.051  0.069  −29.830  0.000            Number of observations  53,320           P>chi2  0.000           Pseudo R2  0.651           Notes: Omitted categories: less than 6 years of education, married with spouse in the household. Propensity matching was  done using a kernel and a Mahalanobis distance measure.  33    Table A2.2. Balancing test  Unmatched/  Mean  t‐test  Variable  % bias  Matched  Treated  Control  % bias reduction  t  p>|t|  Log income per capita  U  3.47  3.81  −53.6     −55.8  0.00     M  3.46  3.45  0.0  100  0.0  0.99  Proportion of Female  U  0.73  0.38  141.4     156.1  0.00     M  0.53  0.53  0.5  99.6  0.6  0.58  Education of PA                       6−11 years  U  0.52  0.61  −18.9     −20.7  0.00     M  0.62  0.62  0.0  100  0.0  1.00  More than 12 years  U  0.15  0.19  −9.9     −10.7  0.00     M  0.16  0.16  0.0  100  0.0  1.00  Marital Status                       Married with spouse in the HH  U  0.53  0.13  94.2     109.9  0.00     M  0.69  0.69  0.0  100  0.0  1.00  Widowed  U  0.25  0.01  75.2     97.4  0.00     M  0.12  0.12  0.0  100  0.0  1.00  Single or engaged  U  0.10  0.17  −18.7     −19.7  0.00     M  0.04  0.04  0.0  100  0.0  1.00  Divorced  U  0.06  0.01  29.1     36.8  0.00     M  0.02  0.02  0.0  100  0.0  1.00  Elderly in the HH  U  0.12  0.06  22.5     26.0  0.00     M  0.03  0.03  0.0  100  0.0  1.00  Disabled in the HH  U  0.07  0.11  −15.5     −16.3  0.00     M  0.05  0.05  0.0  100  0.0  1.00  Receives income   U  0.01  0.03  −13.6     −13.8  0.00  from wages  M  0.00  0.00  0.0  100  0.0  1.00  Receives income   U  0.08  0.03  20.7     24.3  0.00  from remittances  M  0.05  0.05  0.0  100  0.0  1.00  Note: Omitted categories: less than 6 years of education, married with spouse in the household. 34    References  Amirthalingam, K., and R. Lakshman. 2012. “Impact of Displacement on Women and Female‐headed  Households: A Mixed Method Analysis with a Microeconomic Touch.” Journal of Refugee Studies  26 (1): 26‐46.   Appleton, Simon. 1996. “Women‐headed households and household welfare: An empirical  deconstruction for Uganda” World Development. Vol. 24, No. 12, pp. 181 l‐1827.  Bartels, S. A., S. Michael, S. Roupetz, Stephanie Garbern, Lama Kilzar, Harveen Bergquist, Nour  Bakhache,Colleen Davison and Annie Bunting. 2017 “Making Sense of Child, Early and Forced  Marriage among Syrian Refugee Girls: A Mixed Methods Study in Lebanon”. BMJ Glob Health  2018 (3): e000509. doi:10.1136/ bmjgh‐2017‐000509.  Brück, T., and K. Schindler. 2009. “The Impact of Violent Conflicts on Households: What We Know and  What Should We Know about War Widows?” Oxford Development Studies 37 (3): 289–309.  Buvinic, M., and G. Gupta. 1997. “Female‐headed Households and Female‐Maintained Families: Are  They Worth Targeting to Reduce Poverty in Developing Countries?” Economic Development and  Cultural Change 45 (2): 259–280.  Buvinic, M., M. Das Gupta, U. Casabonne, and P. Verwimp. 2013. “Violent Conflict and Gender  Inequality: An Overview.” Policy Research Working Paper 6371, World Bank, Washington, DC.  CARE International in Jordan. 2016. Six Years into Exile: The Challenges and Coping Strategies of Non‐ camp Syrian Refugees in Jordan and Their Host Communities. Amman, July.  Castañeda, Andreas,  Dung Doan, David Newhouse, Minh Cong Nguyen, Hiroki Uematsu, and João Pedro  Azevedo. 2016. “Who Are the Poor in the Developing World?” Policy Research Working Paper  7844, World Bank, Washington, DC.   CDC. 2016. Syrian Refugee Health Profile. U.S. Department of Health and Human Services Centers for  Disease Control and Prevention National Center for Emerging and Zoonotic Infectious Diseases  Division of Global Migration and Quarantine December 22.  Chant, S. 2003. “Female Household Female Headship and the Feminization of Poverty: Facts, Fictions  and Forward Strategies”. LSE Research Online, London.  http://eprints.lse.ac.uk/archive/00000574.   ———. 2006. “Rethinking the ‘Feminization of Poverty’ in Relation to Aggregate Gender Indices.”  Journal of Human Development 7 (2): 201–220.  ———. 2008. “The Feminization of Poverty and the ‘Feminization’ of Anti‐Poverty Programmes: Room  for Revision?” Journal of Development Studies 44 (2): 165–197.  Christiansen, A., and N. Harild. 2009. “Forced Displacement: The Development Challenge.” Conflict,  Crime and Violence Issue Note. Social Development Department, World Bank, Washington, DC.   35    Curtis, Patrice 1995. “Urban Household Coping Strategies During War: Bosnia‐Hercegovina” Disasters  Volume 19, Issue1, March, pages 68‐73.  Dercon, Stefan and Pramila Krishnan, "In Sickness and in Health: Risk Sharing within Households in Rural  Ethiopia," Journal of Political Economy 108, no. 4 (August 2000): 688‐727.  European Regional Development and Protection Programme, the United Nations High Commissioner for  Refugees and World Bank. 2016. Syrian Refugees and their hosts in Jordan, Lebanon and the  Kurdistan Region of Iraq: Lives, Livelihoods and Local Impacts. Unpublished.   Galièa, A., J. Jiggins, and P. C. Struika. 2013. “Women’s Identity as Farmers: A Case Study from Ten  Households in Syria.” NJAS ‐ Wageningen Journal of Life Sciences 64–65 (2013): 25–33  Guo, S., and M. Fraser. 2015. Propensity Score Analysis: Statistical Methods and Applications. Second  Edition. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.   Freidman, Jed 2012. “Whether to probit or to probe it: in defense of the Linear Probability Model.”  Development Impact, The World Bank.  https://blogs.worldbank.org/impactevaluations/whether‐to‐probit‐or‐to‐probe‐it‐in‐defense‐of‐ the‐linear‐probability‐model  Horrell, Sara & Krishnan, Pramila. (2006). “Poverty and Productivity in Female‐Headed Households in  Zimbabwe”. Journal of Development Studies. 43.(8) August:1‐31.  IFAD (International Fund for Agricultural Development). 2001.  The Syrian Arab Republic Country  Programme Evaluation Report Report No. 1178‐SY. August.  https://www.ifad.org/documents/38714182/39715119/syria.pdf/33d9865a‐5344‐42e0‐ad80‐ eaa7ff0592ee  ILO (International Labour Organization). 2015. Access to Work for Syrian Refugees in Jordan: A Discussion  Paper on Labour and Refugee Laws and Policies. Beirut: ILO Regional Office for Arab States.  ———. 2017. Work Permits Regulations and Employment Outcomes of Syrian Refugees in Jordan:  Towards the Formalisation of Syrian Refugees Employment. Beirut: ILO Regional Office for Arab  States.   Kabeer, Naila. 1997. “Editorial: Tactics and Trade‐Offs: Revisiting the Links Between Gender and  Poverty” IDS Bulletin, Volume 28, Issue 3, Pages: 1‐13  Kibreab, G. 2003. “Rethinking Household Female Headship Eritrean Refugees and Returnees.”  Development and Change 34 (2): 311–337.  Klasen, Stephan, Tobias Lechtenfeld and Felix Povel. 2015. “A Feminization of Vulnerability? Female  Headship, Poverty, and Vulnerability in Thailand and Vietnam” World Development Vol. 71, pp.  36–53.  Klugman, Jeni; Hanmer, Lucia; Twigg, Sarah; Hasan, Tazeen; McCleary‐Sills, Jennifer; Santamaria, Julieth.  2014. Voice and Agency: Empowering Women and Girls for Shared Prosperity. Washington, DC:  World Bank Group.   36    Malaeb, Bilal and Jackline Wahba 2018. “Impact of Refugees on Immigrants’ Labor Market Outcomes.”  Working Paper 1194, April. Economic Research Forum, Egypt  Masterson Amelia Reese, Usta Jinan, Gupta Jhumka, Ettinger Adrienne S. 2014 “Assessment of  Reproductive Health and Violence Against Women Among Displaced Syrians in Lebanon.” BMC  Women’s Health 14(25):1.   Norwegian Refugee Council and International Human Rights Clinic. 2016. Securing Status Syrian refugees  and the documentation of legal status, identity, and family relationships in Jordan.  https://www.nrc.no/resources/reports/securing‐status‐syrian‐refugees‐and‐the‐ documentation‐of‐legal‐status‐identity‐and‐family‐relationships‐in‐jordan/  ODI, UNICEF and UNHCR (2017) A Promise of Tomorrow. ODI, London, UK.  Quisumbing, A., L. Haddad, and C. Peña. 2001. “Are Women Overrepresented Among the Poor? An  Analysis of Poverty in 10 Developing Countries.” Journal of Development Economics 66: 225– 269.  Ruwanpura, K., and J. Humphries. 2004. “Mundane Heroines: Conflict, Ethnicity, Gender, and Female  Headship in Eastern Sri Lanka.” Feminist Economics 10 (2): 173–205.  Samari, G. 2017. Syrian Refugee Women’s Health in Lebanon, Turkey, and Jordan and Recommendations  for Improved Practice. World Medical & Health Policy, 9(2), 255–274.  http://doi.org/10.1002/wmh3.231  Schindler, K. 2010. “Who Does What in a Household after Genocide? Evidence from Rwanda.” DIW  Berlin Discussion Papers 1072, Berlin.  Stave, Svein Erik, and Solveig Hillensund. 2015. Impact of Syrian refugees on the Jordanian Labour  market. International Labour Organization.   UNDESA and UN Women.2013 Guidelines for Producing Statistics on Violence Against Women. New  York: United Nations.  UNESCO. 2016. Global Education Monitoring Report.   UNHCR. 2014. “Living in the Shadows Jordan Home Visits Report.” http://www.unhcr.org/en‐ us/protection/operations/54b685079/living‐shadows‐jordan‐home‐visits‐report‐2014.html.  ———. 2017. “Global Trends: Forced Displacement in 2016.” http://www.unhcr.org/5b27be547.pdf  ———.2018.  “Global Trends: Forced Displacement in 2017.” http://www.unhcr.org/globaltrends2017/  UNHCR and IDC. 2016. Vulnerability Screening Tool – Identifying and Addressing Vulnerability: A Tool for  Asylum and Migration Systems.   UNICEF (United Nations Children's Fund). 2014 A Study on Early Marriage in Jordan. United Nations  Children’s Fund (UNICEF) Jordan Country Office, Amman, Jordan.  37    ———. 2017. Running on Empty II: A Longitudinal Welfare Study of Syrian Refugee Children Residing in  Jordan’s Host Communities.  Van de Walle, D. Lasting.  2013. “Welfare Effects of Widowhood in Mali” World Development, vol. 51,  issue C, 1‐19  Van de Walle, D., and A. Milazzo. 2015. “Women Left Behind? Poverty and Female Headship in Africa.”  Policy Research Working Paper 7331, World Bank, Washington, DC.   Verme, Paolo; Gigliarano, Chiara; Wieser, Christina; Hedlund, Kerren; Petzoldt, Marc; Santacroce, Marco.  2016. The Welfare of Syrian Refugees: Evidence from Jordan and Lebanon. Washington, DC:  World Bank. https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/23228   Verner, Dorte, Saleema Vellani, Anne‐Lise Klausen, and Edinaldo Tebaldi. 2017. Frontier Agriculture for  Improving Refugee Livelihoods: Unleashing Climate‐Smart and Water‐Saving Agriculture  Technologies in MENA (English). Washington, DC: World Bank Group.  http://documents.worldbank.org/curated/en/103361524057787356/Frontier‐agriculture‐for‐ improving‐refugee‐livelihoods‐unleashing‐climate‐smart‐and‐water‐saving‐agriculture‐ technologies‐in‐MENA  Wodon, Q., C. Male, A. Nayihouba, A. Onagoruwa, A. Savadogo, A. Yedan, J. Edmeades, A. Kes, N. John,  L. Murithi, M. Steinhaus, and S. Petroni. 2017. Economic Impacts of Child Marriage: Global  Synthesis Report. Washington, DC: The World Bank and International Center for Research on  Women.  Women’s Commission for Refugee Women and Children. 2004. Global Survey on Education in  Emergencies. New York: Women’s Commission for Refugee Women and Children.  World Bank. 2001. Engendering Development: Through Gender Equality. World Bank Policy Research  Report. Washington, DC: World Bank.  World Bank. 2016. Project Appraisal Document (PAD) on a Proposed IDA Credit and IBRD Financing to  the Hashemite Kingdom of Jordan. Jordan‐Economic Opportunities for Jordanians and Syrian  Refugees P4R. Report No. 108201‐JO. Washington, DC: World Bank.   http://documents.worldbank.org/curated/en/802781476219833115/pdf/Jordan‐PforR‐PAD‐ P159522‐FINAL‐DISCLOSURE‐10052016.pdf  ———. 2017a. Forcibly Displaced: Toward a Development Approach Supporting Refugees, the Internally  Displaced, and Their Hosts. Washington, DC: World Bank.   ———. 2017b. Project Appraisal Document (PAD) on a Proposed IDA Credit and IBRD Financing to the  Kingdom of Jordan. Education Reform Support Program‐for‐Results. Report No. 121282‐JO.  http://documents.worldbank.org/curated/en/731311512702123714/pdf/Jordan‐Educ‐Reform‐ 121282‐JO‐PAD‐11142017.pdf.  38