065 065 This paper is a product of the Poverty and Equity Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and contribute to development policy discussions around the world. The authors may be contacted at aatamanov@worldbank.org. The Poverty & Equity Global Practice Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. ‒ Poverty & Equity Global Practice Knowledge Management & Learning Team This paper is co-published with the World Bank Policy Research Working Papers.     Robustness of Shared Prosperity Estimates: How  Different Methodological Choices Matter    Aziz Atamanov, Christina Wieser, Hiroki Uematsu, Nobuo Yoshida, Minh Cong Nguyen, Joao Pedro  Wagner De Azevedo and Reno Dewina1                                    JEL codes: I32, D31, D63  Key words: shared prosperity; robustness tests                                                                     1  All authors are with the World Bank, Washington DC. Contact email: aatamanov@worldbank.org.    1. INTRODUCTION    The  World  Bank  Group’s  (WBG)  twin  goals  of  ending  extreme  poverty  and  promoting  shared  prosperity  are  at  the  forefront  of  the  WBG’s  operations.  The  shared  prosperity  goal,  defined  as  fostering  income  growth of the bottom 40 percent, reflects the fact that as countries grow, the benefits of the growth may  not necessarily be widely shared among the population. Nations with a widening gap between those who  can and cannot access opportunities in life have difficulty sustaining economic growth and social stability  over time. Shared prosperity therefore focuses on two, often competing, concerns, expanding the size of  the  economy  and  sharing  it  among  all  members  of  society,  particularly  the  poor  (World  Bank,  2015a).  Furthermore,  the  indicator  of  shared  prosperity  features  prominently  as  target  10.1  of  one  of  the  Sustainable  Development  Goals  of  reducing  inequality  within  and  among  countries.  The  concept  and  measurement  of  shared  prosperity  may  therefore  gain  traction  beyond  the  Word  Bank  Group’s  operational work in the coming years.    Unlike ending extreme poverty, the shared prosperity goal is country specific without a specific target at  the  global  level.   Good  performance  depends  on  whether  consumption  of  the  bottom  40  percent  of  the  population  is  positive  and  how  it  compares  with  growth  of  the  population  from  other  parts  of  the  distribution.   The  frequency  and  quality  of  data  on  poverty  and  shared  prosperity  are  of  utmost  importance  to  successfully monitor the twin goals and to set effective policies for a country’s poverty reduction program.  Shared prosperity measures consumption or income growth rates from representative household surveys  and requires a comparable welfare aggregate at two points in time. This makes it particularly demanding  in terms of data availability and quality (World Bank, 2015a).   Countries  should  make  numerous  methodological  choices  to  measure  shared  prosperity.  The  impact  of  these  choices  on  the  shared  property  indicator  is  an  empirical  question.  This  issue  becomes  even  more  important  when  the  monitoring  of  shared  prosperity  is  done  at  the  global  level.  For  example,  the  World  Bank constructs corporate numbers on shared prosperity based on welfare indicators used for estimating  poverty headcount rates measured at the $1.90 per day per capita in 2011 PPPs poverty line. This decision  was made to ensure consistency for the two indicators of the WBG measuring extreme poverty and shared  prosperity.  As  a  result,  the  estimation  of  the  shared  prosperity  indicator  follows  special  conventions  of  adjustments  adopted  for  estimating  extreme  poverty.  Some  of  these  adjustments  are  not  necessarily  consistent  with  the  recommendations  of  the  World  Bank’s  poverty  measurement  manuals  (Deaton  and  Zaidi  2002;  Ravallion  1992,  1996),  which  have  been  adopted  by  many  developing  countries  when  estimating  national poverty and inequality statistics. It is,  therefore, crucial to  understand how different  choices in the estimation process affect the shared prosperity indicator.   Given that shared prosperity is a relatively new indicator, there is a lack of studies that systematically test  the robustness of the indicator to different parameters. Most of the existing literature focuses on global  performance in shared prosperity and its relationship with overall growth and inequality (Narayan et al.,  2013; Cruz et al., 2015; World Bank, 2015ab). To the best of our knowledge, there were only a couple of  illustrative  tests  in  the  World  Bank  (2015a)  thus  far,  demonstrating  how  the  choices  of  data  and  time  intervals  affect  the  indicator  of  shared  prosperity  using  the  example  of  Peru.  Results  of  systematic  robustness  tests  will  be  useful  to  the  World  Bank  for  a  better  measurement  of  its  corporate  goal  and  to  countries which may choose to deviate from the methodology used by the World Bank and to introduce  changes to the construction of the indicator of shared prosperity.   2    The  key  objective  of  this  paper  is  to  systematically  explore  the  robustness  of  the  shared  prosperity  indicator  to  different  methodological  choices  in  the  estimation  process  such  as:  grouped  versus  microdata,  nominal  welfare  aggregate  versus  adjustments  for  spatial  price  variation,  and  different  treatment  of  income  with  negative  and  zero  values.  The  analysis  is  conducted  using  household  survey  data  used  for  estimating  extreme  poverty  and  shared  prosperity  indices.  For  most  tests,  we  randomly  selected at least two countries from each of the six regions to reflect global representation. In addition to  robustness  tests,  we  briefly  present  the  most  recent  results  and  findings  from  the  Global  Database  of  Shared  Prosperity  (GDSP)  circa  2007‐2012  to  provide  context  and  familiarize  the  readers  with  the  most  recent trends in shared prosperity in the world.   The paper continues as follows. Section 2 provides a brief overview of the GDSP. In section 3, we focus on  special  technical  issues  in  the  construction  of  the  shared  prosperity  index  that  may  affect  the  obtained  results and empirically test them. Section 4 concludes.   2. AN OVERVIEW OF THE GLOBAL DATABASE OF SHARED PROSPERITY  This  section  provides  a  brief  overview  of  data  and  trends  in  the  Global  Database  of  Shared  Prosperity  (GDSP). This is merely a complement to recent publications on shared prosperity such as Cruz et al. (2015),  the  World  Bank  Global  Monitoring  Report  (2015b),  and  the  World  Bank  Policy  Research  Report  (2015a),  which provide a more exhaustive analysis and results on shared prosperity. The GDSP is a collection of the  shared  prosperity  index  across  the  world,  where  the  index  is  defined  as  the  average  annualized  growth  rate of consumption or income among the bottom 40 percent of the population. The latest version of the  GDSP,  published  in  October  2015,2  has  the  shared  prosperity  index  for  94  countries,  up  from  72  in  the  version published in September 2014.3 In the latest GDSP, the shared prosperity index is calculated using  household  surveys  circa  2007–2012.  The  average  years  for  the  first  and  the  second  surveys  are  2006.6  and 2011.7, respectively.4   With  the  paucity  of  household  survey  data  as  recently  documented  in  Serajuddin,  et  al.  (2015),  it  is  remarkable  that  as  many  as  94  countries  satisfied  the  substantial  data  requirements  to  calculate  the  shared  prosperity  index.  Of  the  134  countries  included  in  PovcalNet,5  however,  only  71  countries  (53  percent) are also included in the latest version of the GDSP. Using the World Bank’s regional classification,  three regions are relatively underrepresented in  the GDSP.  For  East Asia and the Pacific,  the  GDSP  has  7  out of 18 countries (39 percent); for the Middle East and North Africa, 4 out of 11 countries (36 percent);  and  for  Sub‐Saharan  Africa,  15  out  of  43  countries  (35  percent).  In  the  other  four  regions,  the  GDSP  contains  45  out  of  72  or  about  70  percent  of  the  countries  in  PovcalNet.  IDA  countries  and  countries  designated as fragile and conflict affected states are also under‐represented. The GDSP includes about 35  percent of IDA countries and 65 percent of all other countries in PovcalNet. Of the 24 fragile and conflict  affected states in PovcalNet, only five of them are in the GDSP.   Notwithstanding,  the  GDSP  appears  to  be  a  fairly  good  representation  of  the  developing  world  in  terms  of poverty incidence. The 71 countries that are present in both the GDSP and PovcalNet in total account  for approximately 800 million of the poor population and 5.1 billion of the total population,6 both of which                                                               2  Available at: http://www.worldbank.org/en/topic/poverty/brief/global‐database‐of‐shared‐prosperity   3  Most of the increase is due to the addition of high income countries in Europe and Central Asia as well as North  America.  4  For a more detailed description on how the Shared Prosperity indicator is calculated, please refer to Box 1 in the  annex.  5  PovcalNet is the primary source of the World Bank’s international poverty estimates, available at:  http://iresearch.worldbank.org/PovcalNet/   6  Based on figures in the World Development Indicators as of the year of the second survey for each country.  3    are about 85 percent of the developing world total (PovcalNet, 2015).  The population weighted average  poverty  rate  among  the  71  countries  as  of  the  second  survey  year  is  16.8  percent,  fairly  close  to  the  developing world average poverty rate of 15 percent in 2012 (PovcalNet, 2015).  2.1. Growth of the Bottom 40 Percent vs. Total Population    The shared prosperity index and its focus on the bottom 40 percent of the population is a refinement to  the  long‐standing  and  implicit  focus  on  economic  growth  for  the  total  population  as  a  condition  for  poverty reduction (Beegle et al., 2014). In this light, a simple comparison of the two growth rates, one for  the  bottom  40  percent  and  the  other  for  the  total  population,7  is  a  natural  starting  point  to  understand  the  state  of  shared  prosperity.  Of  the  94  countries  in  the  GDSP,  the  bottom  40  growth  rate  was  higher  than  the  total  growth  rate  in  56  countries  (Table  1).  Of  those,  20  countries  experienced  a  bottom  40  growth  rate  greater  than  4  percent  a  year  (top  right  quadrant).8  These  are  countries  in  which  strong  economic  growth  was  shared  with  the  poorer  segments  of  the  population.  An  additional  27  countries  shared  the  gains  of  economic  growth  to  a  larger  extent  with  the  poorer  segments  of  the  population  but  growth overall was lower than 4 percent annually. On the contrary, in 18 countries, the bottom 40 growth  was  positive,  but  lower  than  the  total  growth.  Finally,  29  countries  experienced  a  negative  bottom  40  growth  rate  and,  in  more  than  two‐thirds  of  these  countries,  the  mean  consumption/income  of  the  bottom 40 percent contracted even more than that for the total population.  Table 1: Income growth of the bottom 40 percent (G40), circa 2007‐2012  Annualized growth in mean consumption or income of bottom 40     Total  Bottom 40 Growth < 0  0 < Bottom 40 Growth < 4%  Bottom 40 Growth > 4%  Bottom 40 Growth >  9  27  20  56  Total Growth  Bottom 40 Growth <  20  12  6  38  Total Growth  Total  29  39  26  94  Source: Global Database of Shared Prosperity (GDSP), circa 2007‐2012.     Figure  1  is  a  scatter  plot  of  the  bottom  40  growth  and  the  total  growth  rates.  A  positive  and  significant  correlation coefficient of 0.90 (p‐value < 0.001) indicates that the bottom 40 growth is strongly correlated  with the total growth and that prosperity is often shared when economy grows as a whole. This finding is  consistent with Dollar et al. (2013). At the same time, there is a non‐negligible variation in this relationship  and the correlation between the two growth rates are weaker at a higher growth range. For example, the  correlation coefficient for the 29 countries with a negative bottom 40 growth rate is 0.78 (p‐value <0.001),  while  it  is  0.59  (p‐value  <  0.001)  for  39  countries  with  a  bottom  40  growth  rate  between  0  to  4  percent,  and  0.35  (p‐value  =0.08)  for  26  countries  with  a  bottom  40  growth  rate  greater  than  4  percent.  Country  specific analysis is needed to detect possible contributors of the inclusiveness of growth.                                                                   7  For brevity, we refer to these growth rates as the bottom 40 growth rate and the total growth rate, respectively,  regardless of the underlying welfare indicator, consumption or income.  8  As suggested in Narayan et al. (2013), the threshold of 4 percent is an arbitrary measure of separating “good”  growth performers from the rest and is kept here to maintain consistency and comparability to previous results.    4    Figure 1: Bottom 40 Growth Rates and Total Growth Rates, circa 2007‐2012    Source: Global Database of Shared Prosperity, circa 2007‐2012.    2.2. Shared Prosperity Index, Gini, and Poverty  In the latest GDSP, there is a weak but positive correlation between the initial level of the Gini coefficient  and the bottom 40 growth rate (figure 2) with a correlation coefficient of 0.38 (p‐value < 0.001). A simple  regression  model  of  the  initial  level  of  the  Gini  coefficient  on  the  bottom  40  growth  rates  also  yields  a  negative and significant coefficient.9 This is in contrast to the previous versions of the GDSP, in which the  correlation was positive but insignificant. The correlation becomes weaker but remains significant  (0.34,  p‐value < 0.001) even if we exclude some high income countries and limit the sample to the 71 countries  present in both the GDSP and PovcalNet.  A much clearer relationship between inequality and the bottom 40 growth is observed in Figure 3, which  is a scatter plot of the bottom 40 growth rates and the changes in the Gini coefficient between two survey  years. Countries with a large reduction in Gini coefficient are likely to have experienced a high growth rate  in its bottom 40 percent of the population. A simple regression model between the two variables yields a  negative and significant coefficient (‐0.23, p‐value < 0.001).                                                                   9  The grey line in Figures 2 ‐ 4 is the liner prediction from a simple regression between the two variables in  respective figures.  5    Figure 2. Gini (1st year) and Bottom 40 Growth Rates    Source: Global Database of Shared Prosperity, circa 2007‐2012.    Figure 3. Changes in Gini and Bottom 40 Growth Rates    6    Source: Global Database of Shared Prosperity, circa 2007‐2012.  As  expected,  the  bottom  40  growth  rate  is  highly  correlated  with  changes  in  poverty  headcount  rates  measured at the $1.90 line (see figure 4), with a negative and significant regression coefficient. Countries  with a higher bottom 40 growth rate tend  to reduce  poverty at a faster pace. Interestingly, the negative  correlation  is  strong  in  the  ECA  region  but  weak  in  the  poorest  region, Sub‐Saharan  Africa.  Results  are  largely unchanged when poverty headcount rates measured at the $3.10 line is used.  Figure 4: Change in poverty ($1.90 PPP 2011) and growth of bottom 40 percent, %    Source: Global Database of Shared Prosperity, circa 2007‐2012.  While the analyses so far are mostly consistent with those in the existing studies on the shared prosperity  index,10  they  have  been  relatively  silent  on  the  technical  details  and  the  underlying  assumptions  behind  the  calculation  of  the  shared  prosperity  index.  The  definition  of  the  shared  prosperity  index,  i.e.,  the  growth  of  the  average  income/consumption  of  the  bottom  40  percent  of  the  population,  is  deceptively  simple,  given  that  it  requires  data  from  two  household  surveys  that  must  be  comparable.  Section  3  discusses  special  technical  issues  in  the  construction  of  the  shared  prosperity  index  and  tests  for  robustness of the index to alternative assumptions.  3. SPECIAL TECHNICAL ISSUES   Corporate  numbers  of  the  shared  prosperity  indicator  are  estimated  by  means  of  the  same  welfare  indicators used for estimating the extreme poverty headcount rates measured at the $1.90 per capita per  day poverty line. This decision was made to ensure consistency for measuring the two goals of the World  Bank Group, ending extreme poverty and boosting shared prosperity.   However, as a result, the estimation of the shared prosperity indicator follows some special adjustments  adopted  for  estimating  extreme  poverty.  For  example,  when  estimating  the  shared  prosperity  index,                                                               10  For example, see Narayan et al. (2013) and World Bank (2015a, 2015b).  7    welfare  indicators  are  not  adjusted  to  spatial  price  differences  in  many  countries.  The  World  Bank  however  usually  recommends  spatial  price  adjustment  when  measuring  poverty  and  inequality  (Deaton  and  Zaidi,  2002;  Ravallion,  1992,  1996).  This  is  due  to  the  fact  that  different  price  levels  across  geographical  areas  represent  different  levels  of  consumption  and  welfare  for  the  same  amount  of  expenditure.   In  the  past,  PovcalNet,  decided  not  to  use  spatially  deflated  household  expenditures  to  facilitate  inter‐ temporal  and  international  comparability  of  extreme  poverty  indicators.  Indeed,  the  ways  spatial  price  adjustments  are  conducted  differ  largely  across  countries  and  are  for  some  countries  not  properly  documented. Recently however, the documentation of price adjustments has improved and the adopted  methodologies  have  become  more  standardized.  PovcalNet  started  to  accept  spatially  adjusted  welfare  aggregates  but  for  most  countries,  the  extreme  poverty  and  the  shared  prosperity  indices  are  still  estimated with spatially unadjusted welfare aggregates. It is important to examine implications of the use  of spatial price adjustments for estimating the shared prosperity index.    Another  potential  issue  is  that  when  calculating  shared  prosperity  for  selected  countries  (and  extreme  poverty),  mean  expenditure  or  income  of  the  poorest  40  percent  of  the  population  are  estimated  using  grouped  data  rather  than  estimating  directly  from  the  distribution  of  the  household  expenditure  or  income. The grouped data approach first calculates means of household expenditure or income for deciles  or ventiles and then estimates a Lorenz curve from the grouped data. Finally, the mean of the bottom 40  percent  of  the  population  of  a  country  is  estimated  from  the  fitted  Lorenz  curve  and  the  mean  of  household  expenditure  or  income  in  the  whole  population  (Datt,  1998;  World  Bank,  2008;  Mitra  et  al.,  2010; or Box 2 in the annex).   The  mean  of  the  poorest  40  percent  of  the  population  can  be  directly  calculated  from  the  microdata  or  grouped  data.  Creating  grouped  data  and  estimating  a  Lorenz  curve  using  grouped  data  seems  unnecessary  and  some  might  even  argue  that  the  additional  steps  add  non‐negligible  estimation  errors  (Azevedo  and  Mitra,  forthcoming).  The  grouped  data  approach  was  adopted  for  the  monitoring  of  extreme poverty because the World Bank could not access household unit record data for most countries  when the monitoring started. Even though PovcalNet has started using microdata for estimating extreme  poverty for most countries since 2015, there are still several large countries such as China, Iran and Algeria  that  do  not  share  household  unit  record  data  with  the  Bank.  As  a  result,  PovcalNet  needs  to  use  the  grouped  data  approach  for  these  countries  to  calculate  poverty  and  shared  prosperity  indicators.  This  is  currently the case for 15 out of 94 countries.  The  last  technical  issue  is  associated  with  the  use  of  income  for  measuring  shared  prosperity.  There  is  a  clear  preference  of  using  consumption  data  for  monitoring  extreme  poverty,  because  it  has  several  advantages  over  income  data  in  terms  of  welfare  measurement  (Deaton,  1997).  Nevertheless,  many  middle income countries in LAC and ECA use income data for their official poverty measurement. For the  2014  and  2015  update  of  the  GDSP,  the  GPWG  decided  to  increase  the  number  of  countries  for  which  income, rather than consumption, is used to estimate shared prosperity.   However,  the  distribution  of  income  is  quite  different  from  that  of  consumption  expenditure  and  thus  additional  problems,  which  consumption  data  did  not  have,  may  occur  by  moving  from  consumption  to  income.  For  example,  income  data  are  usually  more  volatile  than  consumption.  Of  particular  concern  is  income with negative or zero values. Such outliers can affect inequality statistics and means of the poorest  40 percent, resulting in a “lumpy” movement of the shared prosperity indicator.  Empirically  testing  the  impact  of  different  methodological  choices  in  this  section  is  based  on  a  different  set of countries depending on the type of test conducted. Comparing grouped versus microdata is based  on 20 countries representing all regions of the World. Sixteen countries were used to estimate the impact  of  having  spatially  adjusted  versus  nominal  welfare  aggregates.  The  latter  analysis  includes  fewer  8    countries  because  PovcalNet  does  not  yet  use  spatially  adjusted  welfare  aggregates  for  many  countries.  Finally,  the  issue  of  negative  and  zero  incomes  is  only  relevant  for  countries  of  the  European  Union  and  Latin American and Caribbean (LAC). In LAC, negative incomes are recoded as missing and therefore, the  EUSILC database was used to test the impact of negative incomes, while LAC countries were used to test  the impact of zero incomes. The sections below investigate how changes in these particular adjustments  may affect the shared prosperity index.   3.1. Grouped versus Microdata   There  is  a  systematic  difference  between  estimates  using  grouped  and  microdata  of  mean  consumption  per capita of the bottom 40 percent. In almost all cases, except the first year in Armenia and the second  year in Peru, means from grouped data are lower than means from microdata. The difference ranges from  a  very  small  negative  0.12  percent  in  the  case  of  Iraq  to  negative  1.41  percent  in  the  case  of  Rwanda.  Given  that  the  impact  of  using  grouped  data  affects  both  means  in  two  periods  of  time,  the  indicator  of  shared  prosperity  is  not  expected  to  be  very  much  affected.  In  a  way,  the  effect  is  similar  to  multiplying  means  in  the  shared  prosperity  formula  by  a  constant  number,  which  should  not  affect  the  rates  of  growth.  Table 2. Grouped and microdata based daily mean consumption per capita of the bottom 40 percent  of the population in $/PPP 2005 and difference between them in percent  difference in %:  micro  grouped  micro  grouped    (grouped/micro‐1)*100    b40 consumption,  t1  b40 consumption, t2  t1  t2  Rwanda  14.1  13.9  17.7  17.5  ‐1.4  ‐1.2  Colombia  64.7  64.0  83.2  82.4  ‐1.1  ‐1.0  Madagascar  12.8  12.6  10.1  10.1  ‐1.0  ‐0.8  Dominican Republic  78.2  77.5  87.7  87.2  ‐0.9  ‐0.6  Cambodia  32.1  31.8  45.6  45.2  ‐0.9  ‐0.7  Brazil  79.2  78.5  104.5  102.9  ‐0.9  ‐1.5  Bolivia  47.9  47.5  87.2  86.5  ‐0.7  ‐0.9  Congo  18.3  18.1  27.7  27.6  ‐0.7  ‐0.3  Sri Lanka  51.8  51.5  56.5  56.2  ‐0.7  ‐0.5  Russia  120.0  119.5  189.5  188.1  ‐0.5  ‐0.7  Kazakhstan  96.7  96.2  122.8  122.4  ‐0.4  ‐0.3  Indonesia  36.0  35.8  39.5  39.5  ‐0.4  0.0  Paraguay  64.3  64.1  92.5  92.3  ‐0.4  ‐0.1  Pakistan  36.2  36.1  42.0  41.9  ‐0.4  ‐0.2  Tunisia  88.1  87.8  104.5  104.1  ‐0.3  ‐0.3  West Bank and Gaza  133.2  132.8  149.1  148.6  ‐0.3  ‐0.4  Peru  69.1  68.9  101.4  101.6  ‐0.2  0.2  Spain  431.9  431.3  354.2  352.8  ‐0.1  ‐0.4  Iraq  57.1  57.0  58.1  58.0  ‐0.1  ‐0.2  Armenia  60.5  60.6  61.9  61.8  0.1  ‐0.1  Source: Microdata provided by regional focal points, members of the Global Poverty Working Group. Authors’ calculations.  Here and thereafter, the POVCAL11 command was used to get grouped data estimates.   Notes: Grouped data are based on ventiles.     Shared  prosperity  estimates  calculated  from  micro  and  grouped  data  are  shown  in  figure  5.  Overall,  the  differences  are  not  substantial  in  absolute  terms  (third  column  in  the  table  of  figure  5).  The  largest  differences  in  grouped  and  microdata  growth  rates  are  observed  for  Peru  followed  by  Brazil.  However,                                                               11  POVCAL is developed by Qinghua Zhao who kindly shared it with the team.   9    they  do  not  exceed  0.15  percentage  points  in  absolute  terms.  Expectedly,  the  picture  changes  if  the  difference  is  considered  in  relative  terms  (figure  5).  Armenia,  Indonesia  and  Iraq  have  the  largest  differences  due  to  low  growth  rates  of  the  bottom  40  percent.  In  particular,  consumption  per  capita  growth  rates  for  the  bottom  40  based  on  microdata  in  Armenia  is  almost  14  percent  higher  than  the  estimate based on grouped data.   Even  though  in  absolute  terms  the  difference  between  grouped  and  microdata  is  the  largest  for  income  welfare aggregates in Brazil and Peru, overall there is no indication that the average difference between  grouped  and  microdata  estimates  of  shared  prosperity  is  higher  for  income  than  consumption  (of  20  countries,  seven  measure  welfare  by  income:  Dominican  Republic,  Bolivia,  Colombia,  Brazil,  Paraguay,  Peru,  and  Spain).  The  average  difference  in  the  shared  prosperity  indicator  is  about  (‐0.02)  percentage  points  and  0.79  percent  for  countries  using  consumption  compared  to  (‐0.01)  percentage  points  and  (‐ 0.49) percent for countries using income per capita.12    Figure  5.  Difference  between  grouped  and  microdata  estimates  of  growth  rates  among  the  bottom  40 percent of the population in percentage points and percent  Source: Microdata provided by regional focal points, members of the Global Poverty Working Group. Authors’ calculations.  Notes: Grouped data are based on ventiles.                                                                 12  More systematic research is needed to explore this issue. Using information for countries which measure  welfare using both income and consumption will facilitate the process.   10    3.2. Spatial Deflation versus Nominal   3.2.1 Impact on shared prosperity Many  countries adjust welfare aggregates for spatial variation in prices for poverty measurement. Using  nominal versus spatially deflated welfare aggregates may affect the shared prosperity estimates. To test  this,  we  calculated  average  annualized  growth  rates  for  the  total  population  and  the  bottom  40  percent  based on nominal and spatially deflated welfare aggregates in 18 countries. Results are presented in figure  6. As can be seen, the differences in growth rates are not significant in most countries except Madagascar  and  Rwanda,  where  consumption  per  capita  growth  rates  either  move  in  opposite  directions  or  differ  substantially depending on the choice of welfare aggregate, whether it is nominal or spatially deflated.  Figure 7 provides hints on the source of these differences. For most countries in our database, population  weighted  means  of  the  spatial  price  index  remain  constant  around  one,  while  for  Madagascar,  Rwanda,  and Vietnam, the means in both rounds clearly divert from one. It is not necessarily peculiar to see a mean  of  the  spatial  price  index  different  from  one.  This  occurs  if  the  reference  prices  are  selected  from  a  particular area rather than drawn from national average prices and we then have a population weighted  mean  of  the  corresponding  spatial  price  index  different  from  one.  Indeed,  some  countries  choose  reference  prices  from  the  capital  city  and  in  these  cases,  the  population  weighted  mean  of  the  corresponding  spatial  price  index  is  usually  below  one  because  prices  from  the  capital  cities  are  higher  than the national average prices. In the case of Madagascar, Rwanda, and Vietnam, the mean spatial price  index  is  higher  than  one.  This  means  that  these  countries  chose  reference  areas  with  lower  prices  than  the national average.    Whether  the  population  weighted  average  of  the  spatial  price  index  is  equal  to  one  affects  the  mean  of  the spatially deflated welfare indicator. If areas with prices lower than the national average are selected  as reference areas, the mean of the spatial price index will be above one and the mean of deflated welfare  indicator  will  be  lower  than  that  of  a  nominal  welfare  indicator.  An  important  fact  is  that  as  long  as  the  same  reference  areas  are  selected,  the  selection  of  reference  areas  will  not  affect  the  growth  rate  of  means. This is indeed the case for Vietnam. The means of the spatial price index are systematically higher  than  one  in  Vietnam,  but  the  level  did  not  change  over  time.  As  a  result,  the  growth  rate  of  spatially  deflated means is almost identical to that of un‐adjusted means.  However,  if  the  reference  area  changes  over  time,  the  growth  rate  of  means  of  the  spatially  deflated  welfare  indicator  will  include  the  actual  growth  rate  and  the  effect  of  changing  the  reference  areas  or  more  precisely  reference  prices.  For  both  Madagascar  and  Rwanda,  the  mean  of  the  spatial  price  index  increased  significantly  between  the  two  rounds  of  surveys.  As  a  result,  the  growth  rate  of  spatially  adjusted  means  is  the  actual  growth  rate  minus  the  effect  of  choosing  lower  prices  as  reference  (or  an  increase in  the mean spatial price index).  Indeed, in the  case of Rwanda, the growth rate of un‐adjusted  means is 4.5 while the growth rate of spatially adjusted means is ‐2.7 percent (see figure 6). It is likely that  a large part of the large reduction in the growth rate should be attributed to the increase in the mean of  the spatial price index between two rounds. The same applies for Madagascar.       11    Figure 6. Consumption per capita growth for the bottom 40 and total population across nominal and  spatial welfare aggregates, %    Source: Microdata provided by regional focal points, members of the Global Poverty Working Group. Authors’ calculations.    Figure 7. Average spatial deflators for two periods across countries    Source: Microdata provided by regional focal points, members of the Global Poverty Working Group. Authors’ calculations.  Notes: Deflators are spatially weighted.   12    3.2.2 Profile of the bottom 40 percent of population In the previous section, we observed that if spatial deflators are measured consistently across two periods  in time, the impact on shared prosperity indicators is rather minimal for most countries unless the spatial  price adjustments were carried out inconsistently over time. Even if growth rates do not change, it is still  important  to  adjust  for  spatial  price  differences  because  purchasing  power  of  the  same  amount  of  expenditure  or  income  differs  significantly  if  the  price  level  differs.  Furthermore,  the  welfare  ranking  of  people can change significantly based on spatial price adjustments. Spatially adjusted prices may change  where  certain  people  in  the  bottom  40  percent  are  located  in  the  welfare  distribution.  We  explore  this  concern empirically using a subsample of our database – data for Kazakhstan, Rwanda, Tajikistan and Iraq.   Table 3 shows the percentage of the population remaining in the same decile regardless of the choice of  welfare  aggregate:  nominal  or  spatially  deflated.  Substantial  reshuffling  of  people  occurs  starting  from  the second decile.  In  Rwanda for example, only 60 percent of the  population in the fourth decile stays if  the  welfare  aggregate  is  spatially  deflated.  A  further  20  percent  of  those  are  found  in  the  fifth  decile  if  regional variation in prices is taken into account.  As a result of the change in rankings, the share of the population in the bottom 40 can shift across regions.  This  is  illustrated  in  figure  8  using  data  for  Kazakhstan.  In  ten  of  sixteen  regions,  the  share  of  the  population  from  the  bottom  40  percent  is  significantly  different  depending  on  whether  a  nominal  or  spatially deflated welfare aggregate is used. For example, only 8 percent of the total population in Almaty  was from the bottom 40 percent if nominal consumption per capita is used; however, the ratio increases  to  14  percent  if  the  welfare  aggregate  is  spatially  deflated  (results  for  Iraq  and  Rwanda  are  provided  in  the annex).   Table 3. Percentage of population staying in the same decile regardless of welfare aggregate: spatially  deflated or nominal  Deciles   Kazakhstan, 2010  Iraq, 2012  Rwanda, 2010  bottom  89  86  90  2  72  66  72  3  62  57  64  4  57  54  60  5  56  49  58  6  57  49  57  7  60  55  61  8  65  59  69  9  76  68  81  top  91  88  93  Source: Microdata provided by regional focal points, members of the Global Poverty Working Group. Authors’ calculations.        13    Figure 8. Share of population from bottom 40 percent across regions and type of welfare aggregate,  Kazakhstan 2010  70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% ***Almaty ***Almaty_city Aktobe West_Kaz Karaganda Pavlodar Akmola ***Atyrau ***Mangystau ***South_Kaz North_kaz **East_Kaz ***Astana_city **Kostanay ***Kyzylorda **Jambyl nominal deflated   Source: Microdata provided by regional focal points, members of the Global Poverty Working Group. Authors’ calculations.  Notes: * significant difference in proportions test at 10 percent, ** at 5 percent, *** at 1 percent level.    In addition to changes in the distribution of the population in the bottom 40 percent, the choice of welfare  aggregate can also affect the individual profile of the population in the bottom 40. However, as shown in  table 4, the difference is small using the example of individual characteristics in Tajikistan. The impact may  be  stronger  if  people  are  very  different  across  the  fourth,  fifth  and  sixth  deciles  where  the  largest  reshuffling takes place.     Table 4. Individual characteristics of bottom 40 percent in Tajikistan across type of welfare aggregate    b40, deflated welfare aggregate  b40, nominal welfare aggregate  Education level, 15+  Basic education  22.2  21.9  General secondary education  54.4  55.2  Special secondary education  8.7  8.6  Tertiary education  6.5  6.3  None/less than primary education  8.2  8.1  Labor force status, 15+  Employed   17.1  16.7  Self‐employed   23.6  23.3  Unemployed   5.0  4.9  Retired   9.0  8.8  Student   7.8  7.6  Other labor force status   37.6  38.8  Source: Microdata provided by regional focal points, members of the Global Poverty Working Group. Authors’ calculations.  Theoretically,  spatial  price  adjustments  have  an  impact  on  the  welfare  ranking  of  households  and  on  growth rates of household income and expenditure. However, according to our empirical analysis, unless  spatial adjustments were conducted inconsistently over time, the impact of spatial price adjustments on  growth  rates  including  those  of  the  bottom  40  percent  is  minimal.  However,  carrying  out  spatial  price  14    adjustment  has  significant  impact  on  the  welfare  ranking  of  households,  individuals  and  areas.  These  rankings are important for designing policies to alleviate extreme poverty and promote shared prosperity.  Unadjusted welfare indicators will likely misguide the identification of the extreme poor and the poorest  40 percent of the population.   3.3. Shared Prosperity Using Income Data  As mentioned, various factors in the poverty measurement literature point to consumption being a better  proxy to measure welfare than income. Nevertheless, many countries in the world measure welfare using  income.  In  particular,  European  countries  measure  welfare  using  income  data  from  Eurostat  on  Income  and  Living  Conditions  (EUSILC)  including  negative  and  zero  income.  Countries  from  LAC  also  use  income  to measure social‐economic well‐being, but recode negative income to missing values. In this section, we  test  the  impact  of  negative  income  data  on  shared  prosperity  using  EUSILC  data  and  the  impact  of  zero  incomes on shared prosperity using selected countries from the Latin American and Caribbean region.13   3.3.1 Data with negative numbers The  shares  of  households  with  negative  income  across  EUSILC  surveys  are  minimal,  with  a  maximum  of  1.2  percent  for  Greece  in  2011.  For  most  countries  collecting  EUSILC  data,  the  share  is  less  than  0.5  percent.  To  observe  the  impact  of  negative  numbers  of  income,  we  run  three  simulations:  (1)  keeping  negative values; (2) replacing negative values with zero; and (3) excluding negative values. The results of  the  shared  prosperity  numbers  using  these  three  scenarios  are  reported  in  table  5.  The  differences  in  estimates  for  the  proposed  scenarios  are  reported  in  percent  and  percentage  points.  In  relative  terms,  the difference in estimates can vary substantially reaching more than 100 percent; however, this is mainly  for countries with low numbers on shared prosperity. In absolute terms, the differences are less dramatic  ranging from 0 to 0.7 percentage points.  Though  not  strictly  comparable  (as  different  sets  of  countries  are  used),  the  magnitude  of  the  change  in  shared prosperity estimates after excluding negative numbers seems to be higher compared to the results  for grouped versus microdata. For example, exclusion of negative income can increase shared prosperity  by  59  percent  in  the  case  of  Belgium  and  reduce  it  by  123  percent  in  the  case  of  Denmark,  whereas  the  largest  change  in  shared  prosperity  using  microdata  did  not  exceed  14  percent.  In  absolute  terms,  excluding  negative  incomes  also  has  also  a  higher  impact  than  the  choice  of  grouped  versus  microdata.  Thus,  the  largest  gap  for  testing  the  effects  of  negative  income  on  shared  prosperity  is  0.7  percentage  points compared to 0.14 percentage points for grouped versus microdata (table of figure 5).   The  largest  absolute  differences  in  estimates  (in  percentage  points)  are  observed  in  countries  with  the  highest  shares  of  negative  numbers  (figure  A3)  and  large  negative  numbers.  For  example,  in  Denmark  (income year 2011), 25 percent out of 24 households (0.44 percent of the 5,355 household sample) with  negative  incomes  (per  capita  per  day  in  2005  PPP  terms)  are  very  large,  ranging  from ‐20  to ‐400,  while  the weighted national average is 39 and the maximum is 541. This suggests that the frequency of negative  numbers and their magnitude can seriously distort the shared prosperity indicator.                                                                   13  In addition, we use the opportunity that EUSILC data have both, negative and zero incomes, and compare  impacts of dropping these observations. Results are shown in the annex. As one may expect, dropping negative  observations has stronger impact than dropping observations with zero incomes on average.  15    Table 5. Shared prosperity numbers for three simulation scenarios (negative values) based on EUSILC  data        shared prosperity indicator, %  ∆  negative  zeroes replace  excluding  change in %,(  Absolute  numbers  negative  negative  (3)/(1)‐ difference in  country code  base  end  (1)  numbers (2)  numbers (3)  1))*100  pp, (3)‐(1)  Austria  2006  2011  0.71  0.71  0.71  ‐1  ‐0.01  Belgium  2006  2011  0.20  0.29  0.33  59  0.12  Bulgaria  2007  2011  1.40  1.39  1.39  0  0.00  Cyprus  2006  2011  ‐1.14  ‐1.14  ‐1.14  0  0.00  Czech Republic  2006  2011  1.85  1.85  1.85  0  0.01  Denmark  2006  2011  ‐0.57  ‐0.25  0.13  ‐123  0.70  Estonia  2006  2011  1.40  1.43  1.51  8  0.11  Finland  2006  2011  1.97  1.97  1.98  0  0.00  France  2006  2011  3.30  3.24  3.15  ‐4  ‐0.14  Germany  2006  2011  ‐6.16  ‐6.14  ‐5.60  ‐9  0.56  Greece  2006  2011  ‐0.54  ‐0.54  ‐0.53  ‐1  0.00  Hungary  2006  2011  ‐3.09  ‐3.05  ‐2.95  ‐5  0.15  Iceland  2006  2011  ‐3.90  ‐3.90  ‐3.90  0  0.00  Ireland  2006  2011  ‐0.78  ‐0.82  ‐0.98  27  ‐0.21  Italy  2006  2011  0.35  0.37  0.51  47  0.16  Latvia  2006  2011  1.07  1.08  1.18  10  0.11  Lithuania  2006  2011  ‐1.70  ‐1.54  ‐1.43  ‐16  0.27  Luxemburg  2006  2011  1.18  1.11  0.92  ‐22  ‐0.26  Netherlands  2006  2011  4.80  4.60  4.37  ‐9  ‐0.43  Norway  2006  2011  5.62  5.61  5.60  0  ‐0.02  Poland  2006  2011  0.07  0.07  0.07  0  0.00  Portugal  2006  2011  1.58  1.48  1.43  ‐10  ‐0.16  Romania  2006  2011  3.40  3.40  3.57  5  0.17  Slovakia  2006  2011  8.40  8.40  8.39  0  ‐0.01  Slovenia  2006  2011  1.47  1.40  1.39  ‐5  ‐0.08  Spain  2006  2011  ‐0.81  ‐0.73  ‐0.57  ‐29  0.24  Sweden  2006  2011  2.51  2.62  2.70  8  0.20  Switzerland  2007  2011  2.04  2.00  1.92  ‐6  ‐0.11  United Kingdom  2006  2011  ‐1.27  ‐1.10  ‐1.02  ‐19  0.24  Source: EUSILC, microdata provided by regional focal points, members of the Global Poverty Working Group. Authors’  calculations.  3.3.2 Data with zeroes Shares of the population with zero incomes in selected countries from LAC do not exceed 1.4 percent. In  order to test  the impact of having a population with zero income on shared prosperity we  have run two  scenarios in this sub‐section: (1) keeping people with zero income; (2) excluding people with zero income  per  capita.  Composite  figure  9  shows  the  annualized  growth  rates  for  the  bottom  40  percent.  The  differences in estimates for selected scenarios are reported in percentage points in two sub‐figures in the  bottom part of figure 9. We also plot sum of shares of the population with zero income in two periods for  all countries.   In absolute terms (though not strictly comparable), the impact of excluding zero income is stronger than  the choice of grouped versus microdata, but weaker than the impact of excluding negative income. Thus,  the  largest  gap  for  excluding  zero  income  is  0.38  percentage  points  in  absolute  terms  (Brazil)  compared  to the highest 0.7 percentage points obtained from excluding negative income (table 5) and highest 0.14  percentage points obtained from grouped versus microdata test (figure 5).   16      Figure 9. Shared prosperity numbers for two scenarios including and excluding zero income  Shared prosperity growth rates in selected LAC countries including and excluding zero income, 2006-2011 Period Country with zeros without zeros 2006-2011 Bolivia 12.66 12.36 Peru 9.94 9.94 Paraguay 7.53 7.53 Brazil 5.71 6.08 Ecuador 4.35 4.43 Honduras 4.23 4.41 Chile 3.90 3.91 Dominican Repub.. 2.32 2.29 difference in growth rate of bottom 40, pp total share of zero income earners Difference in growth rate of bottom 40 and share of population with zero income 1.6 2.0 difference in growth rate of bottom 40, pp 1.5 total share of zero income earners 1.2 0.8 1.0 0.4 0.5 0.0 0.0 -0.4 Ecuador Brazil Chile Peru Honduras Paraguay Republic Dominican Bolivia   Source: SEDLAC, microdata provided by regional focal points, members of the Global Poverty Working Group. Authors’  calculations.    Expectedly,  larger  absolute  differences  in  obtained  estimates  (in  percentage  points)  are  observed  in  countries  with  higher  shares  of  the  population  with  zero  incomes.  However,  the  magnitude  of  the  population  with  zero  income  is  not  the  only  factor  behind  the  impact  of  excluding  zero  income  earners.  For example, impact is stronger in Bolivia than in Ecuador (bars in figure 9) even though the share of zero  earners is higher in Ecuador than in Bolivia (lines in figure 9). This is a result of the changes in shares across  years and as a result, excluding zero earners affects means differently across time. This cannot be clearly  observed  in  figure  9  because  it  sums  up  the  shares  across  two  years,  but  table  6  shows  shares  of  the  population with zero income by years. The impact of excluding households with zero income is higher in  Bolivia  than  in  Ecuador  because  the  share  of  zero  earners  drops  in  Bolivia  from  0.49  percent  in  2006  to  0.17  percent  in  2011.  At  the  same  time,  the  share  of  zero  earners  in  Ecuador  remains  relatively  stable  ranging from 0.64 to 0.75 percent.  17    Overall,  there  is  no  clear  pattern  in  the  selected  LAC  countries  in  terms  of  the  population  with  zero  incomes  across  years.  For  example,  in  Ecuador  there  was  a  steady  decline  in  the  share  of  such  a  population,  while  in  Brazil,  in  contrast,  the  share  was  increasing  after  2008.  In  other  countries,  shares  fluctuated  across  years  without  a  clear  pattern.  Changing  shares  of  income  earners  can  be  a  result  of  survey  improvement  or  structural  changes  affecting  shares  of  the  self‐employed  in  the  population.  Irrespective  of  the  reasons  behind  changes  in  the  magnitude  of  the  population  with  zero  incomes,  it  is  important to keep in mind that the impact of excluding zero earners on shared prosperity depends both  on the overall magnitude of zero earners and fluctuation across reference years.  Table 6. Share of population with zero income across countries and years in LAC year  Peru  Ecuador  Chile  Brazil  Bolivia  2003  0.06  1.15  0.16  1.24    2004  0.01  1.02      0.16  2005  0.00  1.22      0.38  2006  0.00  0.64  0.11  0.72  0.49  2007  0.00  0.92      0.34  2008  0.01  0.90    1.01  0.16  2009  0.01  0.83  0.23    0.47  2010  0.00  0.69        2011  0.00  0.75    1.20  0.17  2012  0.01  0.62      0.29  2013  0.00  0.45  0.15  1.44  0.26  Source: SEDLAC, microdata provided by regional focal points, members of the Global Poverty Working Group. Authors’  calculations.  4. CONCLUSIONS  Measuring  the  World  Bank  Group’s  goal  of  shared  prosperity  is  demanding  in  terms  of  access  to  and  quality  of  microdata.  Currently,  corporate  numbers  on  shared  prosperity  are  estimated  based  on  adjustments used for calculating international poverty headcount rates to ensure consistency for the two  goals of the World Bank Group. This paper, for the first time, systematically explores how sensitive shared  prosperity estimates are to the changes in these particular adjustments.   Empirical research reveals that the impact of applying grouped versus microdata has a minimal effect on  estimates  of  shared  prosperity.  The  means  for  the  bottom  40  percent  of  the  population  obtained  from  grouped  and  microdata  can  differ  substantially.  However,  given  that  the  shared  prosperity  indicator  is  calculated for two points in time, the impact on the consumption per capita growth rate is much smaller  if  the  differences  in  means  are  similar  across  two  points  in  time.  There  is  tentative  evidence  that  the  difference between grouped and microdata does not depend on the source of welfare aggregate ‐ income  or  consumption‐  but  this  requires  more  rigorous  testing.  Overall,  the  issue  of  using  grouped  versus  microdata  is  less  of  a  concern  because  the  World  Bank  Group  has  started  using  microdata  for  corporate  poverty and shared prosperity estimates since 2015.   Using a spatially adjusted or nominal welfare aggregate for measuring shared prosperity does not appear  to have a substantial impact on the indicator itself, but can change the distribution. We did not discover  significant differences in the shared prosperity indicator calculated based on nominal or spatially deflated  welfare aggregates.  However, it is  crucial to control  whether the  price  deflator is calculated  consistently  across  years.  Even  small  differences  in  average  deflators  across  years  may  cause  large  discrepancies  between estimates. Deflators can differ across years if the base area for the calculation of the price index  changes over time.  18    Besides differences in the shared prosperity indicators per se, using a spatially deflated welfare aggregate  affects the ranking of people. This can change the distribution of the population in the bottom 40 percent  across  locations  and  their  characteristics.  As  an  example,  we  show  that  in  ten  of  the  sixteen  regions  in  Kazakhstan,  the  share  of  the  population  from  the  bottom  40  percent  varies  substantially  depending  on  the type of welfare indicator chosen.   In  many  countries,  shared  prosperity  is  measured  by  income.  Income  tends  to  be  more  volatile  than  consumption and income  may include  zero and negative numbers. Empirical tests based on EUSILC data  and  data  for  LAC  countries  show  that  the  shares  of  households  with  negative  and  zero  incomes  rarely  exceed  1  percent.  Nevertheless,  excluding  negative  and  zero  numbers  affects  the  estimates  on  shared  prosperity. Even though the difference between estimates does not exceed one percentage point for any  of the countries for each test, the impact depends on the shares of households with negative/zero income,  its distribution across years and the magnitude of negative values.   This  paper  conducted  a  series  of  robustness  tests  of  shared  prosperity  to  different  methodological  assumptions. Further systematic analysis of such tests such as sensitivity to changes in reference periods,  income versus consumption data, and revisions of microdata can be useful.   19    5. REFERENCES  Azevedo,  J.P.  &  Mitra,  S.  (forthcoming).  Global  poverty  estimation  theoretical  and  empirical  validity  of  parametric Lorenz curve estimates and revisiting nonparametric techniques. World Bank, Mimeo.  Beegle, K., Olinto, P., Sobrado, C., Uematsu, H., Kim, Y. S., & Ashwill, M. (2014). Ending Extreme Poverty  and Promoting Shared Prosperity. Could There Be Trade‐offs Between These Two Goals? Inequality in  Focus, 3(1). World Bank, Washington, DC.  Cruz, M., Foster, J., Quillin, B. and Schellekens, P. (2015). Ending Extreme Poverty and Sharing Prosperity:  Progress and Policies. Policy Research Note 101740. World Bank, Washington, DC.  Datt,  G.  (1998),  “Computational  Tools  for  Poverty  Measurement  and  Analysis,”  FCND  Discussion  Paper  No. 50.  Deaton, A. & Zaidi, S. (2002). "Guidelines for Constructing Consumption Aggregates for Welfare Analysis,"  World Bank Publications, The World Bank, number 14101, November.   Deaton,  A.  (1997).  The  Analysis  of  Household  Surveys:  A  Microeconometric  Approach  to  Development  Policy. Baltimore, MD: Johns Hopkins University Press.  Dollar,  D.  T.  Kleineberg,  Kraay,  A.  (2013).  “Growth  Still  is  Good  for  the  Poor.”  Policy  Research  Working  Paper 6568. World Bank, Washington, DC.  Global Poverty Working Group 2015. “Methodology for computing the indicator on Shared Prosperity for  the  Global  Database  of  Shared  Prosperity  (GDSP)  circa  2007–2012”,  available  at:  http://www.worldbank.org/content/dam/Worldbank/poverty/GDSP_Methodology_Sep2015%20(2).doc x.  Mitra, S. R. Katayama, and Yoshida, N. (2010). “A Short Note on International Poverty Estimation,” mimeo.  Narayan, A., Saavedra‐Chanduvi J. & Tiwari, S. (2013). “Shared Prosperity: Links to Growth, Inequality and  Inequality of Opportunity”. Policy Research Working Paper 6649. The World Bank.  PovcalNet  (2015).  PovcalNet:  an  online  analysis  tool  for  global  poverty  monitoring,  available  at:  http://iresearch.worldbank.org/PovcalNet/  Ravallion, M. (1992). "Poverty Comparisons ‐ A Guide to Concepts and Methods," Papers 88, World Bank  ‐ Living Standards Measurement.   Ravallion,  M.  (1996).  "Issues  in  Measuring  and  Modelling  Poverty,"  Economic  Journal,  Royal  Economic  Society, vol. 106(438): 1328‐43.   Serajuddin,  U.,  Uematsu,  H.,  Wieser,  C.,  Yoshida,  N.,  and  Dabalen,  A.  (2015).  “Data  Deprivation:  another  deprivation to end“. Policy Research Working Paper 7252. The World Bank.   World Bank. (2008). Poverty data: A supplement to the World Development Indicators, 2008. World Bank.  World Bank. (2015a). A Measured Approach to Ending Poverty and Boosting Shared Prosperity: Concepts,  Data, and the Twin Goals. Policy Research Report. Washington, DC: World Bank. doi:10.1596/978‐1‐4648‐ 0361‐1.  World Bank Group. (2015b). Global Monitoring Report 2014/2015: Ending Poverty and Sharing Prosperity.  Washington, DC: World Bank. doi:10.1596/978‐1‐4648‐0336‐9.      20    ANNEX  Box 1. Creation of the Global Database of Shared Prosperity (GDSP), circa 2007—2012   This box describes the dataset and methodology of the GDSP and draws heavily from the methodology  note “Methodology for computing the indicator on Shared Prosperity for the Global Database of Shared  Prosperity (GDSP) circa 2007–2012” published alongside the GDSP14 and a paper by Narayan, Saavedra‐ Chanduvi and Tiwari (2013). The GDSP includes the most recent figures on annualized consumption or  income  growth  of  the  bottom  40  percent  and  related  indicators  for  94  countries,  which  are  roughly  comparable in terms of time period and interval.   Choice of surveys, years and countries   The indicator on shared prosperity, measured as the average annualized growth rate of real per capita  income or consumption of the bottom 40 percent of the population (or G40), relies on the availability  of  household  income  or  consumption  data  provided  in  household  surveys.  While  all  countries  are  encouraged to estimate G40, the GDSP only includes a subset of countries that have data on income or  consumption readily available and that meet certain considerations. The first important consideration  for  creating  a  global  database  is  comparability  across  time  and  across  countries.  Given  that  these  numbers would need to be compared within each country over time and across countries for (roughly)  the  same  period,  comparability  along  both  dimensions  will  be  critical.  There  are  limits  to  such  comparability  since  household  surveys  are  infrequent  in  most  countries  and  are  not  aligned  across  countries in terms of timing. Consequently, comparisons across countries or over time should be made  with a high degree of caution.   The  second  consideration  is  the  coverage  of  countries,  with  data  that  is  as  recent  as  possible.  Since  shared  prosperity  must  be  reported  at  the  country  level,  there  is  good  reason  to  obtain  as  wide  a  coverage  of  countries  as  possible,  regardless  of  their  population  size.  Moreover,  as  the  utility  of  this  database depends on how current the information is, using as recent data as possible for each individual  country is important.   The  criteria  for  selecting  survey  years  and  countries  must  be  consistent  and  transparent,  and  should  achieve  a  balance  between  competing  considerations:  (i)  matching  the  time  period  as  closely  as  possible across all countries, while including the most recent data; and (ii) ensuring the widest possible  coverage of countries, across regions and income levels. Achieving any sort of balance between (i) and  (ii)  implies  that  periods  will  not  perfectly  match  across  countries.  While  this  suggests  that  G40  across  all  countries  in  the  database  will  not  be  “strictly”  comparable,  the  compromise  is  worth  making  to  create a database that includes a larger set of countries.  Construction of GDSP circa 2007–2012  Growth  rates  in  the  GDSP  are  computed  as  annualized  average  growth  rate  in  per  capita  real  consumption  or  income  over  a  roughly  5‐year  period.  For  the  2015  update,  the  rules  for  selecting  the  initial survey year (T0) and final survey year (T1) are as follows:   i. The most recent household survey available (year T1) is selected for a country, provided it is  not before 2010.   ii. The initial year (year T0) is selected as close to (T1 ‐ 5) as possible, with a bandwidth of +/‐ 2  years; thus the gap between initial and final survey years ranges from 3 to 7 years.                                                                14  The methodology note can be found at:  http://www.worldbank.org/content/dam/Worldbank/poverty/GDSP_Methodology_Sep2015%20(2).docx  21    iii. If two surveys are equally distant from (T1 ‐ 5), ceteris paribus, the more recent survey year is  selected as T0.   iv. The comparability of welfare aggregates (consumption or income) for the chosen years T0 and  T1 is assessed for every country.15 If comparability across the two surveys is a major concern for  a country, the earlier three criteria are re‐applied to select the next best survey year(s).   Countries that do not have surveys that meet rules (i) to (iv) above are excluded from the GDSP. Even  though all countries are encouraged to estimate G40 using their available data, some countries may be  excluded  from  the  GDSP  to  maintain  some  degree  of  comparability  of  G40  across  countries.  For  countries that do meet the rules above, G40 is computed by: (a) estimating the average real per capita  household income of the bottom 40 percent of the consumption or income distribution in years T0 and  T1;  and  (b)  computing  the  annual  average  growth  rate  between  these  years.16  Growth  of  average  per  capita household income of the population is computed similarly, replacing the bottom 40 percent with  the  total  population.  The  mean  consumption  or  income  figures  are  expressed  in  terms  of  purchasing  power  adjusted  dollars  per  day  at  2011  prices  (2011  PPP  dollars).  Annualized  growth  rates  are  calculated between the survey years, using a compound growth formula.17   The  GDSP is known as “GDSP circa 2007—2012” because when  the GDSP database was created, 2012  was the middle of the range of the final survey years (2010 to 2015). Furthermore, the ideal interval of  the  two  surveys  used  for  estimating  the  shared  prosperity  index  is  five  years  and  in  the  2015  update  was 2007—2012.                                                                     15  Strictly speaking there is no clear‐cut procedure or metric to assess comparability. Rather it is judged by poverty  economists in each country who are most knowledgeable about household surveys in that country based on  several criteria (data quality, survey questionnaire design, methodology used for constructing the welfare  aggregate and poverty lines).  16   How  exactly  step  (a)  is  carried  out  depends  on  whether  micro  or  grouped  data  are  used  for  the  calculation.  In  2015,  PovcalNet  changed  to  mainly  using  microdata  but  for  some  countries  (15  out  of  94)  only  grouped  data  are  available and therefore used in the estimation of shared prosperity. With microdata the steps to calculate average  consumption or income of the bottom 40 percent are simple: sort households by per capita household consumption  or  income  to  identify  the  bottom  40  percent,  and  compute  the  average  per  capita  consumption  or  income  of  this  group,  weighting  per  capita  consumption  or  income  by  household  size  and  sample  weights  as  appropriate.  For  a  more detailed discussion on grouped vs. microdata, please refer to section 3.1.   17  The annualized growth rate is computed as  1  22    Box  2.  Illustration  of  how  to  Table  A1:  An  example  of  a  grouped  data  –  Monthly  estimate  a  poverty  rate  from  household expenditure per capita data in Rural India 1983 grouped data  Percentage  Mean household    Ranges (Rs)  of  expenditure per  p  L  This  annex  takes  us  through  the  individuals  capita (Rs)  step‐by‐step  procedure  for  0 – 30  0.92  24.84  0.92  0.00208  estimating  poverty  rates  from  30 – 40  2.47  35.80  3.39  0.01013  grouped data by way of an example.  40 – 50  5.11  45.36  8.50  0.03122  This  example  is  based  on  the  50 – 60  7.90  55.10  16.40  0.07083  estimated  poverty  rates  from  60 – 70  9.69  64.92  26.09  0.12808  grouped  data  for  rural  India  1983  70 ‐85  15.24  77.08  41.33  0.23498  available in Datt (1998).  85 ‐ 100  13.64  91.75  54.97  0.34887  Grouped  data  need  to  include  100 ‐ 125  16.99  110.64  71.96  0.51994  multiple  expenditure  (or  income)  125 ‐ 150  10.00  134.9  81.96  0.64270  ranges,  which  are  ordered  by  size,  percentage  of  individuals  for  each  150 ‐ 200  9.78  167.76  91.74  0.79201  range,  and  mean  household  200 ‐ 250  3.96  215.48  95.70  0.86967  expenditure  (or  income).  Table  A1  250 ‐ 300  1.81  261.66  97.51  0.91277  has  13  different  ranges  of  monthly  300 and  2.49  384.97  100  1.00000  household  expenditure  per  capita  above  Source: Datt (1998)        for  rural  India  for  1983,  which  are  Notes: p = cumulative proportion of population; L = cumulative proportion of  ordered  by  size.  This  table  also  consumption expenditure  includes the proportion of population and the mean household expenditure for each range. Note that  these expenditure groups do not have the same population share.    The  next  step  is  to  calculate  cumulative  proportions  of  population  (p)  as  well  as  consumption  expenditures  (L)  from  the  grouped  data.  The  columns  for  p  and  L  in  Table  A1  represent  the  results  of  this calculation, which include 13 data points of (p, L). From these data points, the Lorenz curve and its  slope are estimated.  Selection of functional forms  To calculate  the slope  (or the first derivative) of the  Lorenz curve, the  Lorenz  curve is estimated using  one  of  the  following  two  functional  forms  –  the  Beta  Lorenz  curve  and  the  General  Quadratic  (GQ)  Lorenz curve. Estimating the Lorenz curve means estimating parameters of a function. For example, if  the  Beta  Lorenz  Curve  1   were  used,  three  parameters  , ,  and    need  to  be  estimated.  Calculating a poverty line  $1.90 and $3.10 poverty lines are valued in 2011 US dollars. These lines need to be converted to local  currency for the particular year. For this, we first need to convert US dollars to local currency using PPP  conversion  factors.  This  will  give  us  a  poverty  line  in  local  currency  of  2011.  If  the  survey  year  is  not  2011, the poverty line needs to be adjusted for inflation. Inflation rates are calculated from Consumer  Price Index (CPI) data available in the World Development Indicators database (WDI).   Calculating a poverty rate from the formula  A poverty headcount rate (H) is calculated by solving the following equation:  /  at                            (1)  23    where  ′ refers to the first derivative of the Lorenz curve, p is the cumulative proportion of population,  z is the poverty line, and   is the mean household expenditure (or income).   If the Beta Lorenz curve is adopted, the equation (1) becomes:  1 1                            (2)  Equation (2) clearly indicates that if we have the three parameters of the Lorenz curve, the poverty line  and  the  mean  household  expenditure  (or  income),  we  can  solve  this  equation  to  get  the  estimate  of  the  poverty  headcount  rate  (H).  Poverty  gaps,  severity  of  poverty,  and  Gini  coefficients  can  also  be  calculated from specific equations derived from the Lorenz curves (see Datt [1998] to get the formulas).   Implications on the shared prosperity index  Theoretically,  if  the  shared  prosperity  index  is  estimated  from  fitted  values  of  the  above  parametric  Lorenz  Curves,  it  will  be  different  from  the  number  estimated  from  microdata  and  original  grouped  data. It is known that the parametric Lorenz Curve estimates the Lorenz curve and poverty rates quite  well although theoretically there should remain some differences between the actual Lorenz Curve and  the parametric Lorenz Curve due to the prediction error of the latter. As a result, if means of the poorest  40  percent  of  population  are  estimated  from  the  parametric  Lorenz  Curve,  they  should  be  different  from the actual numbers. One of the objectives of this paper was to empirically examine whether the  differences can be non‐negligible.     Figure  A1.  Share  of  population  from  bottom  40  Figure  A2.  Share  of  population  from  bottom  40  percent  across  regions  and  type  of  welfare  percent  across  regions  and  type  of  welfare  aggregate, Iraq 2012  aggregate, Rwanda 2010  80% 60% 60% 50% 40% 40% 30% 20% 20% 0% 10% ***Erbil ***Duhouk Al‐Anbar Babil Wasit Al‐Muthanna ***Missan **Al‐Najaf Suleimaniya nominal real nominal real Source: Microdata provided by regional focal points, members of the Global Poverty Working Group. Authors’ calculations.        24    Figure  A3.  Correlation  between  shares  of  negative  numbers  and  absolute  difference  in  shared  prosperity between income including and excluding negative numbers  Source: EUSILC, microdata provided by regional focal points, members of the Global Poverty Working Group. Authors’  calculations.  Notes: The difference in shared prosperity is calculated using scenario 1 (including negative numbers) and scenario 3  (excluding negative numbers).                               25    Table A2. Shared prosperity numbers for three simulation scenarios (negative values) based on EUSILC  data  Country  period  SP with  SP  SP  SP  Absolute  Absolute  Absolute  negatives  excluding  excluding  excluding  difference,   difference,   difference,   and zero  negative  zero  negative  (2)‐(1)  (3)‐(1)  (4)‐(1)  (1)  income (2)  income (3)  and zero  income  (4)  Austria  2006‐2011  0.71  0.71  0.72  0.72  0.0  0.0  0.0  Belgium  2006‐2011  0.20  0.33  0.18  0.31  0.1  0.0  0.1  Bulgaria  2007‐2011  1.40  1.39  1.54  1.53  0.0  0.1  0.1  Cyprus  2006‐2011  ‐1.14  ‐1.14  ‐1.13  ‐1.13  0.0  0.0  0.0  Czech Republic  2006‐2011  1.85  1.85  1.85  1.85  0.0  0.0  0.0  Denmark  2006‐2011  ‐0.57  0.13  ‐0.57  0.13  0.7  0.0  0.7  Estonia  2006‐2011  1.40  1.51  1.44  1.55  0.1  0.0  0.1  Finland  2006‐2011  1.97  1.98  1.95  1.95  0.0  0.0  0.0  France  2006‐2011  3.30  3.15  3.30  3.15  0.1  0.0  0.1  Greece  2006‐2011  ‐6.16  ‐5.60  ‐5.91  ‐5.35  0.6  0.3  0.8  Hungary  2006‐2011  ‐0.54  ‐0.53  ‐0.53  ‐0.53  0.0  0.0  0.0  Iceland  2006‐2011  ‐3.09  ‐2.95  ‐3.09  ‐2.95  0.1  0.0  0.1  Ireland  2006‐2011  ‐3.90  ‐3.90  ‐3.76  ‐3.76  0.0  0.1  0.1  Italy  2006‐2011  ‐0.78  ‐0.98  ‐0.64  ‐0.85  0.2  0.1  0.1  Latvia  2006‐2011  0.35  0.51  0.27  0.40  0.2  0.1  0.1  Lithuania  2006‐2011  1.07  1.18  1.08  1.19  0.1  0.0  0.1  Luxembourg  2006‐2011  ‐1.70  ‐1.43  ‐1.70  ‐1.43  0.3  0.0  0.3  Netherlands  2006‐2011  1.18  0.92  1.18  0.92  0.3  0.0  0.3  Norway  2006‐2011  4.80  4.37  4.78  4.35  0.4  0.0  0.5  Poland  2006‐2011  5.62  5.60  5.59  5.56  0.0  0.0  0.1  Portugal  2006‐2011  0.07  0.07  0.07  0.07  0.0  0.0  0.0  Malta  2007‐2011  1.58  1.43  1.58  1.43  0.2  0.0  0.2  Romania  2006‐2011  3.40  3.57  3.40  3.57  0.2  0.0  0.2  Slovak Republic  2006‐2011  8.40  8.39  8.40  8.39  0.0  0.0  0.0  Slovenia  2006‐2011  1.47  1.39  1.47  1.39  0.1  0.0  0.1  Spain  2006‐2011  ‐0.81  ‐0.57  ‐0.62  ‐0.39  0.2  0.2  0.4  Sweden  2006‐2011  2.51  2.70  2.50  2.70  0.2  0.0  0.2  Switzerland  2007‐2011  2.04  1.92  2.04  1.92  0.1  0.0  0.1  United Kingdom  2006‐2011  ‐1.27  ‐1.02  ‐1.17  ‐0.93  0.2  0.1  0.3   Source: EUSILC, microdata provided by regional focal points, members of the Global Poverty Working Group. Authors’  calculations.    26    Poverty & Equity Global Practice Working Papers (Since July 2014) The Poverty & Equity Global Practice Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. This series is co‐published with the World Bank Policy Research Working Papers (DECOS). It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and contribute to development policy discussions around the world. For the latest paper, visit our GP’s intranet at http://POVERTY. 1 Estimating poverty in the absence of consumption data: the case of Liberia Dabalen, A. L., Graham, E., Himelein, K., Mungai, R., September 2014 2 Female labor participation in the Arab world: some evidence from panel data in Morocco Barry, A. G., Guennouni, J., Verme, P., September 2014 3 Should income inequality be reduced and who should benefit? redistributive preferences in Europe and Central Asia Cojocaru, A., Diagne, M. F., November 2014 4 Rent imputation for welfare measurement: a review of methodologies and empirical findings Balcazar Salazar, C. F., Ceriani, L., Olivieri, S., Ranzani, M., November 2014 5 Can agricultural households farm their way out of poverty? Oseni, G., McGee, K., Dabalen, A., November 2014 6 Durable goods and poverty measurement Amendola, N., Vecchi, G., November 2014 7 Inequality stagnation in Latin America in the aftermath of the global financial crisis Cord, L., Barriga Cabanillas, O., Lucchetti, L., Rodriguez‐Castelan, C., Sousa, L. D., Valderrama, D. December 2014 8 Born with a silver spoon: inequality in educational achievement across the world Balcazar Salazar, C. F., Narayan, A., Tiwari, S., January 2015 Updated on December 2016 by POV GP KL Team | 1 9 Long‐run effects of democracy on income inequality: evidence from repeated cross‐sections Balcazar Salazar,C. F., January 2015 10 Living on the edge: vulnerability to poverty and public transfers in Mexico Ortiz‐Juarez, E., Rodriguez‐Castelan, C., De La Fuente, A., January 2015 11 Moldova: a story of upward economic mobility Davalos, M. E., Meyer, M., January 2015 12 Broken gears: the value added of higher education on teachers' academic achievement Balcazar Salazar, C. F., Nopo, H., January 2015 13 Can we measure resilience? a proposed method and evidence from countries in the Sahel Alfani, F., Dabalen, A. L., Fisker, P., Molini, V., January 2015 14 Vulnerability to malnutrition in the West African Sahel Alfani, F., Dabalen, A. L., Fisker, P., Molini, V., January 2015 15 Economic mobility in Europe and Central Asia: exploring patterns and uncovering puzzles Cancho, C., Davalos, M. E., Demarchi, G., Meyer, M., Sanchez Paramo, C., January 2015 16 Managing risk with insurance and savings: experimental evidence for male and female farm managers in the Sahel Delavallade, C., Dizon, F., Hill, R., Petraud, J. P., el., January 2015 17 Gone with the storm: rainfall shocks and household well‐being in Guatemala Baez, J. E., Lucchetti, L., Genoni, M. E., Salazar, M., January 2015 18 Handling the weather: insurance, savings, and credit in West Africa De Nicola, F., February 2015 19 The distributional impact of fiscal policy in South Africa Inchauste Comboni, M. G., Lustig, N., Maboshe, M., Purfield, C., Woolard, I., March 2015 20 Interviewer effects in subjective survey questions: evidence from Timor‐Leste Himelein, K., March 2015 21 No condition is permanent: middle class in Nigeria in the last decade Corral Rodas, P. A., Molini, V., Oseni, G. O., March 2015 22 An evaluation of the 2014 subsidy reforms in Morocco and a simulation of further reforms Verme, P., El Massnaoui, K., March 2015 Updated on December 2016 by POV GP KL Team | 2 23 The quest for subsidy reforms in Libya Araar, A., Choueiri, N., Verme, P., March 2015 24 The (non‐) effect of violence on education: evidence from the "war on drugs" in Mexico Márquez‐Padilla, F., Pérez‐Arce, F., Rodriguez Castelan, C., April 2015 25 “Missing girls” in the south Caucasus countries: trends, possible causes, and policy options Das Gupta, M., April 2015 26 Measuring inequality from top to bottom Diaz Bazan, T. V., April 2015 27 Are we confusing poverty with preferences? Van Den Boom, B., Halsema, A., Molini, V., April 2015 28 Socioeconomic impact of the crisis in north Mali on displaced people (Available in French) Etang Ndip, A., Hoogeveen, J. G., Lendorfer, J., June 2015 29 Data deprivation: another deprivation to end Serajuddin, U., Uematsu, H., Wieser, C., Yoshida, N., Dabalen, A., April 2015 30 The local socioeconomic effects of gold mining: evidence from Ghana Chuhan-Pole, P., Dabalen, A., Kotsadam, A., Sanoh, A., Tolonen, A.K., April 2015 31 Inequality of outcomes and inequality of opportunity in Tanzania Belghith, N. B. H., Zeufack, A. G., May 2015 32 How unfair is the inequality of wage earnings in Russia? estimates from panel data Tiwari, S., Lara Ibarra, G., Narayan, A., June 2015 33 Fertility transition in Turkey—who is most at risk of deciding against child arrival? Greulich, A., Dasre, A., Inan, C., June 2015 34 The socioeconomic impacts of energy reform in Tunisia: a simulation approach Cuesta Leiva, J. A., El Lahga, A., Lara Ibarra, G., June 2015 35 Energy subsidies reform in Jordan: welfare implications of different scenarios Atamanov, A., Jellema, J. R., Serajuddin, U., June 2015 36 How costly are labor gender gaps? estimates for the Balkans and Turkey Cuberes, D., Teignier, M., June 2015 37 Subjective well‐being across the lifespan in Europe and Central Asia Bauer, J. M., Munoz Boudet, A. M., Levin, V., Nie, P., Sousa‐Poza, A., July 2015 Updated on December 2016 by POV GP KL Team | 3 38 Lower bounds on inequality of opportunity and measurement error Balcazar Salazar, C. F., July 2015 39 A decade of declining earnings inequality in the Russian Federation Posadas, J., Calvo, P. A., Lopez‐Calva, L.‐F., August 2015 40 Gender gap in pay in the Russian Federation: twenty years later, still a concern Atencio, A., Posadas, J., August 2015 41 Job opportunities along the rural‐urban gradation and female labor force participation in India Chatterjee, U., Rama, M. G., Murgai, R., September 2015 42 Multidimensional poverty in Ethiopia: changes in overlapping deprivations Yigezu, B., Ambel, A. A., Mehta, P. A., September 2015 43 Are public libraries improving quality of education? when the provision of public goods is not enough Rodriguez Lesmes, P. A., Valderrama Gonzalez, D., Trujillo, J. D., September 2015 44 Understanding poverty reduction in Sri Lanka: evidence from 2002 to 2012/13 Inchauste Comboni, M. G., Ceriani, L., Olivieri, S. D., October 2015 45 A global count of the extreme poor in 2012: data issues, methodology and initial results Ferreira, F.H.G., Chen, S., Dabalen, A. L., Dikhanov, Y. M., Hamadeh, N., Jolliffe, D. M., Narayan, A., Prydz, E. B., Revenga, A. L., Sangraula, P., Serajuddin, U., Yoshida, N., October 2015 46 Exploring the sources of downward bias in measuring inequality of opportunity Lara Ibarra, G., Martinez Cruz, A. L., October 2015 47 Women’s police stations and domestic violence: evidence from Brazil Perova, E., Reynolds, S., November 2015 48 From demographic dividend to demographic burden? regional trends of population aging in Russia Matytsin, M., Moorty, L. M., Richter, K., November 2015 49 Hub‐periphery development pattern and inclusive growth: case study of Guangdong province Luo, X., Zhu, N., December 2015 50 Unpacking the MPI: a decomposition approach of changes in multidimensional poverty headcounts Rodriguez Castelan, C., Trujillo, J. D., Pérez Pérez, J. E., Valderrama, D., December 2015 51 The poverty effects of market concentration Rodriguez Castelan, C., December 2015 52 Can a small social pension promote labor force participation? evidence from the Colombia Mayor program Pfutze, T., Rodriguez Castelan, C., December 2015 Updated on December 2016 by POV GP KL Team | 4 53 Why so gloomy? perceptions of economic mobility in Europe and Central Asia Davalos, M. E., Cancho, C. A., Sanchez, C., December 2015 54 Tenure security premium in informal housing markets: a spatial hedonic analysis Nakamura, S., December 2015 55 Earnings premiums and penalties for self‐employment and informal employees around the world Newhouse, D. L., Mossaad, N., Gindling, T. H., January 2016 56 How equitable is access to finance in turkey? evidence from the latest global FINDEX Yang, J., Azevedo, J. P. W. D., Inan, O. K., January 2016 57 What are the impacts of Syrian refugees on host community welfare in Turkey? a subnational poverty analysis Yang, J., Azevedo, J. P. W. D., Inan, O. K., January 2016 58 Declining wages for college‐educated workers in Mexico: are younger or older cohorts hurt the most? Lustig, N., Campos‐Vazquez, R. M., Lopez‐Calva, L.‐F., January 2016 59 Sifting through the Data: labor markets in Haiti through a turbulent decade (2001‐2012) Rodella, A.‐S., Scot, T., February 2016 60 Drought and retribution: evidence from a large‐scale rainfall‐indexed insurance program in Mexico Fuchs Tarlovsky, Alan., Wolff, H., February 2016 61 Prices and welfare Verme, P., Araar, A., February 2016 62 Losing the gains of the past: the welfare and distributional impacts of the twin crises in Iraq 2014 Olivieri, S. D., Krishnan, N., February 2016 63 Growth, urbanization, and poverty reduction in India Ravallion, M., Murgai, R., Datt, G., February 2016 64 Why did poverty decline in India? a nonparametric decomposition exercise Murgai, R., Balcazar Salazar, C. F., Narayan, A., Desai, S., March 2016 65 Robustness of shared prosperity estimates: how different methodological choices matter Uematsu, H., Atamanov, A., Dewina, R., Nguyen, M. C., Azevedo, J. P. W. D., Wieser, C., Yoshida, N., March 2016 66 Is random forest a superior methodology for predicting poverty? an empirical assessment Stender, N., Pave Sohnesen, T., March 2016 67 When do gender wage differences emerge? a study of Azerbaijan's labor market Tiongson, E. H. R., Pastore, F., Sattar, S., March 2016 Updated on December 2016 by POV GP KL Team | 5 68 Second‐stage sampling for conflict areas: methods and implications Eckman, S., Murray, S., Himelein, K., Bauer, J., March 2016 69 Measuring poverty in Latin America and the Caribbean: methodological considerations when estimating an empirical regional poverty line Gasparini, L. C., April 2016 70 Looking back on two decades of poverty and well‐being in India Murgai, R., Narayan, A., April 2016 71 Is living in African cities expensive? Yamanaka, M., Dikhanov, Y. M., Rissanen, M. O., Harati, R., Nakamura, S., Lall, S. V., Hamadeh, N., Vigil Oliver, W., April 2016 72 Ageing and family solidarity in Europe: patterns and driving factors of intergenerational support Albertini, M., Sinha, N., May 2016 73 Crime and persistent punishment: a long‐run perspective on the links between violence and chronic poverty in Mexico Rodriguez Castelan, C., Martinez‐Cruz, A. L., Lucchetti, L. R., Valderrama Gonzalez, D., Castaneda Aguilar, R. A., Garriga, S., June 2016 74 Should I stay or should I go? internal migration and household welfare in Ghana Molini, V., Pavelesku, D., Ranzani, M., July 2016 75 Subsidy reforms in the Middle East and North Africa Region: a review Verme, P., July 2016 76 A comparative analysis of subsidy reforms in the Middle East and North Africa Region Verme, P., Araar, A., July 2016 77 All that glitters is not gold: polarization amid poverty reduction in Ghana Clementi, F., Molini, V., Schettino, F., July 2016 78 Vulnerability to Poverty in rural Malawi Mccarthy, N., Brubaker, J., De La Fuente, A., July 2016 79 The distributional impact of taxes and transfers in Poland Goraus Tanska, K. M., Inchauste Comboni, M. G., August 2016 80 Estimating poverty rates in target populations: an assessment of the simple poverty scorecard and alternative approaches Vinha, K., Rebolledo Dellepiane, M. A., Skoufias, E., Diamond, A., Gill, M., Xu, Y., August 2016 Updated on December 2016 by POV GP KL Team | 6 81 Synergies in child nutrition: interactions of food security, health and environment, and child care Skoufias, E., August 2016 82 Understanding the dynamics of labor income inequality in Latin America Rodriguez Castelan, C., Lustig, N., Valderrama, D., Lopez‐Calva, L.‐F., August 2016 83 Mobility and pathways to the middle class in Nepal Tiwari, S., Balcazar Salazar, C. F., Shidiq, A. R., September 2016 84 Constructing robust poverty trends in the Islamic Republic of Iran: 2008‐14 Salehi Isfahani, D., Atamanov, A., Mostafavi, M.‐H., Vishwanath, T., September 2016 85 Who are the poor in the developing world? Newhouse, D. L., Uematsu, H., Doan, D. T. T., Nguyen, M. C., Azevedo, J. P. W. D., Castaneda Aguilar, R. A., October 2016 86 New estimates of extreme poverty for children Newhouse, D. L., Suarez Becerra, P., Evans, M. C., October 2016 87 Shedding light: understanding energy efficiency and electricity reliability Carranza, E., Meeks, R., November 2016 88 Heterogeneous returns to income diversification: evidence from Nigeria Siwatu, G. O., Corral Rodas, P. A., Bertoni, E., Molini, V., November 2016 89 How liberal is Nepal's liberal grade promotion policy? Sharma, D., November 2016 90 CPI bias and its implications for poverty reduction in Africa Dabalen, A. L., Gaddis, I., Nguyen, N. T. V., December 2016 91 Pro-growth equity: a policy framework for the twin goals Lopez-Calva, L. F., Rodriguez Castelan, C., November 2016 92 Building an ex ante simulation model for estimating the capacity impact, benefit incidence, and cost effectiveness of child care subsidies: an application using provider‐level data from Turkey Aran, M. A., Munoz Boudet, A., Aktakke, N., December 2016 93 Vulnerability to drought and food price shocks: evidence from Ethiopia Porter, C., Hill, R., December 2016 94 Job quality and poverty in Latin America Rodriguez Castelan, C., Mann, C. R., Brummund, P., December 2016 Updated on December 2016 by POV GP KL Team | 7 For the latest and sortable directory, available on the Poverty & Equity GP intranet site. http://POVERTY WWW.WORLDBANK.ORG/POVERTY Updated on December 2016 by POV GP KL Team | 8