WPS7517 Policy Research Working Paper 7517 Forced Displacement and Refugees in Sub-Saharan Africa An Economic Inquiry Philip Verwimp Jean-Francois Maystadt Africa Region Office of the Chief Economist December 2015 Policy Research Working Paper 7517 Abstract Most reports on refugees deal with the immediate needs findings from the literature to debunk some entrenched of displaced people. This paper seeks to go beyond the beliefs about refugees. The discussion of refugee crises in emergency phase and explore the challenges surround- Burundi, Kenya, Rwanda, Tanzania, and Uganda draws ing protracted refugee situations. The paper examines the some lessons. The decision to return is discussed and it refugee situation in Sub-Saharan Africa from a long-term is argued that the decision depends on the socioeco- angle, from the perspective of refugees’ own agency as well nomic condition in the host country versus the country as from the perspective of the host community. The paper of refuge, integration versus return policies in place, the aims to shed light on the economic lives of refugees in their individual set of skills of each refugee, and his or her sub- host communities. Starting with an overview of the situa- jective perception of the political climate in both countries. tion of refugees in Sub-Saharan Africa, the paper draws on This paper is a product of the Office of the Chief Economist, Africa Region. It has been produced as a background paper to the regional flagship report “Poverty in a Rising Africa” task-managed by World Bank staff Kathleen Beegle and Luc Christiaensen. 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:// econ.worldbank.org. The authors may be contacted at philip.verwimp@gmail.com. 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   Forced Displacement and Refugees   in Sub‐Saharan Africa: An Economic Inquiry    Philip Verwimp* and Jean‐Francois Maystadt**                          Keywords: refugees, economic development, public policy, Africa  JEL: O15, O12, J15, F51     *Associate Professor in Development Economics, Université Libre de Bruxelles  **Senior Lecturer in Development Economics, Lancaster University and LICOS, KU Leuven.  Acknowledgements: The paper has been written as a background paper for “ Poverty in a Rising Africa”,  a regional flagship report of the Africa Region of the World Bank. We thank Kathleen Beegle and Luc  Christiaensen, task team leaders of the report, for their comments and suggestions.     1. Introduction  Postel  et  al.  (2015)  disagree  with  the  perception  that  the  massive  inflow  of  refugees  that  the  European  Union  witnessed  in  2015  should  be  qualified  as  the  worst  refugee  crisis  since  World  War  II.    European  policy makers however seem to be led by it. Despite the unprecedented media attention such population  movements  have  attracted,  this  phenomenon  only  constitutes  the  “tip  of  the  iceberg”.  The  overwhelming  majority  of  displaced  people  are  hosted  in  developing  countries,  either  as  Internally  Displaced  People  (IDPs)  or  as  refugees  in  countries  usually  neighboring  conflict  zones.   The  objective  of  this  paper  is  to  shed  light  on  these  –  often  invisible  –  millions  of  displaced  people  with  a  particular  focus  on those hosted in Sub‐Saharan Africa.   Most  reports  on  refugees  deal  with  their  immediate  needs  and  are  written  from  an  emergency  perspective.  These needs are real and need to be addressed. The economic life of refugees, their impact  on the host community, and the longer‐term consequences of life as a refugee are much less researched  and understood. Once the emergency situation is somewhat stabilized, refugees seem to vanish from the  attention  of  researchers  or  donor  agencies.  We  will  document  in  this  report  that  such  disinterest/negligence is unjustified.  There  is  an  argument  to  be  made  that  many  difficulties  for  refugees  even  start  to  appear  only  after  the  emergency  phase.  Of  course,  violence  may  be  reduced  or  even  absent,  but  after  the  emergency  donor  aid  is  reduced  a  lot  or  even  stopped;  local  authorities  (often  not  happy  with  the  presence  of  refugees)  take  over  from  the  aid  agencies;  the  status  of  “refugee”  is  not  always  recognized  by  the  host  government;  the  few  resources  that  refugees  have  taken  with  them  while  fleeing,  have  dried  up;  the  government  of  the  country  of  origin  does  not  always  want  the  refugees  to  come  back;  children  may  not  be allowed to attend school; and so on.   Hence,  this  paper  wants  to  go  beyond  the  emergency  phase  and  look  at  refugees  from  a  longer‐term  angle,  from  the  perspective  of  their  own  agency  as  well  as  from  the  perspective  of  the  host  community.   The  paper  is  written  by  two  development  economists,  not  by  emergency  specialists,  nutritionists  or  medical doctors.    In this report we want to answer five important questions about the plight of refugees  in Sub‐Saharan Africa (SSA):  (i)  How  many  refugees/IDPs  are  there  in  SSA,  where  are  they  located,  and  how  has  this  picture  change  over the past two decades?  (ii) What are their core demographic and socioeconomic characteristics?  (iii)    How  are  they  poor  (along  which  dimensions)  and  does  this  differ  from  more  mainstream  characterizations of poverty?  (iv) How do refugees/IDPs affect the poverty status of the hosting communities?  (v) What are key policy entry points to reduce poverty?  2    The  structure  of  the  paper  is  the  following:  we  first  give  an  overview  of  recent  trends  and  key  figures  concerning  refugees  in  Sub‐Saharan  Africa.  Section  three  deals  with  the  composition  of  the  refugee  population  and  their  economic  activities.  Section  four  analyses  the  impact  of  refugees  on  host  country  and  host  societies.  And  in  section  five  we  ask  ourselves  what  happens  when  refugees  return  to  their  home  community.  The  sections  will  be  illustrated  by  case‐studies  from  Uganda,  Rwanda/Congo,  Kenya,  Tanzania  and  Burundi.  In  the  final  section  we  draw  policy  conclusions.  The  paper  is  nurtured  by  the  literature on the economics of refugee situations in general, and in sections four and five in particular by  the own academic work of the authors on refugee situations in Central/East Africa.      2. Forced Displacement in Key Figures    2.1. Recent Trends into Perspectives   So‐called forced migrants or displaced people cover a wide range of realities, going from those moving to  protect  themselves  against  violence  or  political  repression,  those  targeted  by  government‐sponsored  resettlement  programs  or  those  displaced  due  to  natural  disasters  or  changes  in  weather  patterns.  Mingling all these categories together would give a distorted view on this complex reality. Even the term  ‘forced’  may  be  misleading.  People  who  decide  to  leave  their  home  due  e.g.  to  the  occurrence  of  war  or  of  natural  disasters  make  important  decisions  whether  to  move,  but  also  when,  where,  how  and  with  whom  to  move  (Turton,  2006).  Refugees  are  defined  as  “individuals  recognized  under  the  1951  Convention  relating  to  the  Status  of  Refugees,  its  1967  Protocol,  the  1969  OAU  Convention  Governing  the  Specific  Aspects  of  Refugee  Problems  in  Africa,  those  recognized  in  accordance  with  the  UNHCR  Statute,  individuals  granted  complementary  forms  of  protection,  and  those  enjoying  temporary  protection  (UNHCR  2014).  ”  Internally  Displaced  People  are  defined  as  “persons  or  groups  of  persons  who  have  been  forced  or  obliged  to  flee  or  to  leave  their  homes  or  places  of  habitual  residence,  in  particular  as  a  result  of,  or  in  order  to  avoid  the  effects  of  armed  conflict,  situations  of  generalised  violence,  violations  of  human  rights  or  natural  or  human‐made  disasters,  and  who  have  not  crossed  an  internationally  recognised  state  border.”  (UNHCR  2014:  39).  In  this  paper,  we  focus  on  those  who  are  recognized  as,  namely  refugees  and  internally  displaced  people  as  a  result  of  armed  conflicts  or  situations of generalized violence.    The share of refugees originating from SSA has remained relatively stable over the last two decades, at a  stock  of  approximately  3  million  to  3.5  million  refugees.  It  represents  about  30  percent  of  the  total  number  of  refugees  in  the  world.  A  large  increase  occurred  in  1993  and  1994,  resulting  from  political  instability  in  the  Great  Lakes  region  (Rwanda,  Burundi  and  DRC,  see  Prunier  2009).  Since  then,  the  number  of  refugees  broadly  decreased,  in  particular  during  the  2000s.  As  illustrated  in  Figure  1,  a  more  worrying  trend  over  the  more  recent  years  is  the  rise  in  the  number  of  refugees  from  SSA  both  in  absolute and relative terms (despite the large increase in the Middle east and North Africa region due to  the fall of authoritarian regimes and  the resulting regime transitions). The  number of refugees increased  from  about  2.7  million  in  2008  to  about  3.7  million  in  2013.  The  corresponding  share  increased  from  25  3    to  32  percent  (see  Table  A1  in  appendix).    The  total  number  of  internally  displaced  people  (IDP)  outnumbers  the  stock  of  refugees  in  SSA  and  in  the  world  but  overall  has  followed  a  similar  trend  compared  to  the  number  of  refugees  (by  country  of  origin).1  Major  civil  wars  in  Central  Africa  mainly  explained the peak in 1993 and 1994 and the increase at the end of the 1990s.       Figure 1. Refugee population by origin, 1990‐2013     Note: Authors’ aggregation based on UNHCR statistical population online dataset, accessed in September 2014. Data from 2007  to 2013 include people in refugee‐like situations. Persons in refugee‐like situations include “groups of persons who are outside  their country or territory of origin and who face protection risks similar to refugees but for whom refugee status has, for  practical or other reasons, not been ascertained” (UNHCR 2014: 39).   Refugees  in  Africa  seem  to  have  mainly  remained  in  Africa.  Although  SSA  also  hosts  refugees  from  other  regions,  the  closeness  of  the  ‘blue’  and  ‘red’  lines  in  Figure  2  ‐representing  the  number  of  refugees  originating  from  and  hosted  in  SSA ‐  is  an  indication  that  most  refugees  cross  borders  within  Africa.   A  majority  of  flows  outside  SSA  is  certainly  going  either  to  North  Africa  or  to  the  Middle  East,  or  the  reverse.  The  lack  of  systematic  bilateral  data  for  refugees  between  countries  in  Sub‐Saharan  countries  limits  our  ability  to  understand  the  nature  of  the  flows  within  SSA.  However,  the  fact  the  two  lines  closely  match  each  other  at  least  until  2005  in  Figure  2  indicates  that  most  refugees  from  SSA  remain  in  Africa.  That  is  not  very  surprising  given  that  most  refugees  are  known  to  be  hosted  in  developing  countries  and  in  neighboring  countries.  As  pointed  by  the  United  Nations  Commissioner  for  Refugees                                                               1  Based on Table A1, no interpretation can be given to the changes in the number of UNHCR‐assisted IDPs before  and after 2007. Many changes in classification make the aggregated numbers difficult to compare overtime. The  rise observed in Figure 2 is likely to be due to the increased awareness from UNHCR of the importance of IDPs.  4    (UNHCR, 2014), developing countries hosted 10.1 million refugees or 86 percent of the world’s refugees.  Contrary to what has been sometimes claimed in popular media, refugees are not “invading” the higher‐ income  countries.  Actually,  SSA  has  been  hosting  more  refugees  than  sending  them  since  1990.  The  divergence  of  trends  occurring  in  2005  is  certainly  related  to  large  inflows  of  refugees  from  North  Africa  and  the  Middle  East.  The  second  peak  in  2011  corresponds  to  the  uprisings  that  spread  across  several  Arab countries (Egypt, Libya, Syria, Tunisia and Yemen), and the recent one in 2013 to the large outflows  of refugees from Iraq, Syria and Yemen.    Figure 2. Refugees and Internally Displaced People in SSA, 1990‐2013    Note: Refugee data are from the UNHCR statistical population online dataset, accessed in September 2014. Refugee data from  2007 to 2013 include people in refugee‐like situations (see note, Figure 1). Due to changes in classification and estimation  methodology in a number of countries, 2007 figures are not fully comparable with pre‐2007 figures (see also footnote 1).  Gathering  data  on  internally  displaced  people  is  much  more  challenging  since  most  existing  data  on  IDPs  are  incomplete  or  unreliable.  We  only  found  reliable  approximations  from  the  International  Displacement  Monitoring  Center  (IDMC)  between  2003  and  2013.  According  to  IDMC,  there  were  about  12.5  million  internally  displaced  people  in  SSA  at  the  end  of  2013  (IDMC  2014),  more  than  one  third  of  the  total  number  of  IDPs  and  more  than  tripling  the  number  of  refugees  in  SSA.  Although  the  number  of  IDPs  in  SSA  is  the  highest  since  2007,  the  share  of  IDPs  in  SSA  has  been  decreasing  from  53%  in  2003.  5    Before  2003  (even  up  to  2008),  the  number  of  IDPs  in  SSA  data  can  be  aggregated  based  on  Center  for  Systematic Peace (http://www.systemicpeace.org/). While variations in the number of IDPs in SSA seems  to follow largely the number of refugees originating from SSA countries (see Figure A1), the total number  of IDPs varies widely depending on the source used.  Data at the country level remain also too limited to  allow  for  identifying  clear  geographical  patterns  that  would  emerge  overtime.  Data  provided  by  UNHCR  should  also  be  handled  with  care  since  they  only  constitute  a  share  of  the  total  number  of  IDPs  and  the  rise  observed  overtime  in  Figure  3  is  at  least  partly  driven  by  the  increased  involvement  of  UNHCR  in  proving  protection  and  support  towards  these  vulnerable  groups.  As  can  be  seen  from  Figure  3,  the  UNHCR‐assisted IDP represents only a share (thought increasing) of the total number of IDPs, going from  about  10%  in  2003  to  about  70%  in  2011  (about  60%  in  2013).  Beyond  calling  for  more  systematic  and  disaggregated  data  collection  on  IDPs,  such  a  data  overview  suggests  that  at  least  over  the  recent  years,  the  number  of  IDPs  in  SSA  outnumbers  the  number  of  refugees  by  a  factor  of  3  to  4.  The  vulnerability  of  the  Internally  Displaced  People  in  SSA  has  certainly  been  overlooked  for  too  long,  but  the  increased  support provided by UNHCR is an encouraging but challenging sign in that respect.    Figure 3. Refugees and Internally Displaced People in SSA, 2003‐2013    Source: Note: Refugee data are from the UNHCR statistical population online dataset, accessed in September 2014. Refugee  data from 2007 to 2013 include people in refugee‐like situations (see note, Figure 1). The annual number of IDPs is collected  from the IDMC (2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2012, 2013, 2014) annual reviews.      6    2.2. Hotspots in Sub‐Saharan Africa  Within  Sub‐Saharan  Africa,  conflicts  in  Central  Africa  and  the  Great  Lakes  and  in  particular  the  Rwandan  genocide caused the number of refugees to peak in 1994. Since then, the number of refugees originating  from  that  region  has  stabilized  at  around  1  million  people,  about  half  of  them  escaping  violence  in  the  Democratic  Republic  Congo  (Turner  2007,  Gambino  2011,  Stearns  2011,  Maystadt  et  al.  2014).  Since  the  mid‐1990s,  Eastern  Africa  and  the  Horn  of  Africa  are  the  main  source  of  refugees  and  are  driving  the  increase  over  the  recent  years.  The  Greater  Horn  of  Africa  has  been  the  center  of  increased  violence  intensity,  potentially  fueled  by  extreme  weather  shocks,  in  Somalia  (Maystadt  and  Ecker  2014,  O’Loughlin  et  al.  2012),  as  well  as  in  North  and  South  Sudan  (Maystadt  et  al.  2015).  Precise  and  systematic  data  per  country  are  missing  for  IDPs.  For  instance,  it  was  only  in  the  latest  IDMC  annual  overview  (IDMC  2014)  that  the  number  of  3,300,000  IDPs  was  reported  to  be  produced  by  the  Nigerian  government.  Nonetheless,  the  IDP  hotspots  in  SSA  follow  similar  patterns  compared  to  the  refugee‐ source  countries.  At  the  end  of  2013,  IDMC  (2014)  reported  four  countries  with  more  than  one  million  IDPs,  the  Democratic  Republic  of  Congo  (2,963,700),  Nigeria  (3,300,000),  North  Sudan  (2,426,700),  and  Somalia  (1,000,000).  Ten  years  earlier,  DRC  and  Sudan  had  3,000,000  and  4,000,000  IDPs,  respectively.  Since  then,  they  had  the  unfortunate  record  to  host  the  largest  number  of  IDPs  in  SSA.  Countries  like  Uganda,  Liberia,  and  the  Central  African  Republic  also  accounted  as  those  countries  regularly  reporting  relatively high numbers of IDPs.     On  a  more  positive  note,  the  number  of  refugees  from  Southern  and  Western  Africa  has  strongly  decreased,  since  conflicts  occurring  in  Angola  (Ziemke  2012),  Sierra  Leone  (Richard  1996),  Liberia  (Nero  2008)  and  Mozambique  (Bruck  2001)  at  the  beginning  of  the  1990s  have  been  settled  or  have  significantly decreased in intensity. Such a trend is also observed for the number of IDPs.  Figure 4. Refugee population by origin in SSA, 1990‐2013    Note: Authors’ aggregation based on UNHCR statistical population online dataset, accessed in September 2014.  7    Table 1. Hotspots in SSA: Major source countries  Top 10 by origin, based on 1990  Origin  1990  2000  2010  2013    Mozambique  1,247,992            30           131               56                      Liberia  735,689   266,930   70,129   17,576                  Sudan  523,998   494,363   387,288   649,331               Somalia  470,174   475,655   770,154   1,121,738                    Angola  407,760   433,760   134,858   10,297                    Rwanda  361,322   119,056   115,524   83,937                      Burundi  191,622   568,084   84,064   72,652                        Chad  184,806   54,962   53,733   48,644                    Dem. Rep. of the Congo  67,423   371,713   476,693   499,541                          Senegal  60,006   11,088   16,267   19,884                  Top 10 by origin, based on 2013  Origin  1990  2000  2010  2013              Somalia  470,174   475,655   770,154   1,121,738                  Sudan  523,998   494,363   387,288   649,331                    Dem. Rep. of the Congo  67,423   371,713   476,693   499,541             Eritrea              43   376,851   222,460   308,022           Central African Rep.            100          139   164,905   252,865              Mali                1          364   3,663   152,864        South Sudan  114,467               Côte d'Ivoire                2          773   41,758   85,729                    Rwanda  361,322   119,056   115,524   83,937                      Burundi  191,622   568,084   84,064   72,652   Note: Authors’ aggregation based on UNHCR statistical population online dataset, accessed in September 2014.  8    The importance of Eastern  Africa and in  particular the Horn of Africa is further exemplified when looking  at  the  countries  that  recorded  the  largest  refugee  outflows  (Table  1).  In  2013,  Somalia,  Sudan,  South  Sudan,  Eritrea  accounted  for  about  one  third  (close  to  one  million)  of  the  total  number  of refugees  from  SSA.  They  were  the  sources  of  the  highest  numbers  of  refugees  in  2013,  together  with  the  Democratic  Republic  of  Congo  (499,541),  the  Central  African  Republic  (252,865)  or  Mali  (152,862).  On  the  contrary  the  number  of  refugees  have  decreased  sharply  in  Southern  Africa  (namely  from  Angola,  Mozambique)  and Western Africa (namely from Angola, Senegal, Sierra Leone).  The  rise  of  Eastern  Africa  as  a  main  hotspot  in  terms  of  origin  contrasts  very  much  with  the  situation  prevailing  20  years  ago.  In  1990,  Sudan  (including  present  South  Sudan)  and  Somalia  were  hosting  a  decent  share  of  refugees  (about  1.8  million,  see  Table  2).  This  shift  is  worrisome  and  followed  the  increased  vulnerability  to  weather  shocks  and  the  related  (and  unrelated)  rise  of  violence  observed  in  the  Horn  of  Africa  (O’Loughlin  et  al.  2012,  Maystadt  and  Ecker  2014;  Maystadt  et  al.  2015).  That  said,  Ethiopia  and  Kenya  remain  among  the  countries  hosting  the  largest  number  of  refugees  between  1990  and  2013.  Almost  one  million  refugees  were  hosted  in  these  countries  in  2013.  Although  the  flows  are  not necessarily corresponding (refugees from Sudan and Somalia also fled to Chad and South Sudan), the  equivalent  outflows  from  Sudan,  South  Sudan,  and  Eritrea  point  again  to  the  regional  nature  of  the  refugees  flows.  Similar  regional  patterns  are  observed  in  other  parts  of  SSA.  In  Central  Africa,  the  Republic  of  Tanzania  has  also  been  a  refugee  hub,  hosting  between  883,250  refugees  in  1994  (mainly  from  Burundi  and  Rwanda)  and  102,099  refugees  in  2013  (mainly  from  Burundi,  DRC,  and  to  a  lesser  extent,  Somalia).  Again,  most  refugees  from  the  Democratic  Republic  of  Congo  moved  to  neighboring  countries  (on  the  Eastern  side),  like  e.g.  Burundi,  Rwanda,  Tanzania  or  Uganda.  In  Western  Africa,  most  Malian refugees recently moved to Mauritania (31,400), Burkina Faso (15,700) and Niger (11,000).     Table 2. Major host countries in SSA  Top 10 by asylum, based on 1990     1990  2000  2010  2013              Sudan*  1,031,050   414,928   178,308   159,857                    Malawi  926,725   3,900   5,740          5,796                  Ethiopia  773,764   197,959   154,295   433,936              Somalia  460,000          558   1,937          2,425                  Dem. Rep. of the Congo  416,435   332,509   166,336   113,362               Guinea  325,000   427,206   14,113          8,560               Côte d'Ivoire  272,281   120,691   26,218          2,980   Burundi                       9    268,403   27,136   29,365   45,490                  United Rep. of Tanzania  265,184   680,862   109,286   102,099                    Zimbabwe  190,950   4,127   4,435          6,389                    Top 10 by asylum, based on 2013     1990  2000  2010  2013                   Kenya  14,249   206,106   402,905   534,938               Chad      17,692   347,939   434,479                  Ethiopia  773,764   197,959   154,295   433,936                  Uganda  145,718   236,622   135,801   220,555               Sudan*  1,031,050   414,928   178,308   159,857                      Cameroon  49,876   43,680   104,275   114,753                  Dem. Rep. of the Congo  416,435   332,509   166,336   113,362                  United Rep. of Tanzania  265,184   680,862   109,286   102,099                      Mauritania  60,000          350   26,717   92,767                          Rwanda  23,601   28,398   55,398   73,349   Note: Authors’ aggregation based on UNHCR statistical population online dataset, accessed in September 2014.* denotes that  the data on Sudan would be inflated (e.g. 35,529 in 2013) if people in refugee‐like situations were included in the figures (see  notes, Figure 1).   Naturally,  the  ranking  of  the  countries  hosting  most  refugees  is  a  bit  distorted  since  refugees  are  more  likely  to  flee  to  neighboring  countries.  Large  (and  for  most,  landlocked)  countries,  like  e.g.  the  Republic  Democratic  of  Congo,  Ethiopia,  Kenya  and  Sudan  are  likely  to  share  borders  with  more  conflict‐prone  countries and to host many refugees, while being themselves affected by social unrest and be a source of  a  fair  amount  of  refugees.  As  can  be  seen  from  Table  3,  a  different  pattern  may  be  obtained  while  weighting  such  figures  by  either  the  size  or  the  population  of  the  hosting  countries.  That  is  particularly  the  case  when  weighting  by  the  size  for  countries  like  DRC,  or  Tanzania.  On  the  contrary,  smaller  countries  like  Burundi,  Rwanda,  or  Djibouti  ranked  at  the  top  in  terms  of  number  of  refugees  hosted  per  inhabitant.      10    Table 3. Weighted ranking of host countries in SSA (top 20 in SSA)  Number of refugees, 2013   Refugees to 1,000 inhabitants   Refugees to 1,000 km2                  Kenya  534,938   Chad  33.88   Rwanda  2,897.11                   Chad  434,479   Djibouti  22.93   Burundi  1,680.58                      Ethiopia  433,936   South Sudan  20.32   Djibouti  919.76                  South Sudan  229,587  Liberia  12.40   Kenya  914.79                      Uganda  220,555   Kenya  12.06   Uganda  910.04                      Sudan  159,857   Congo, Rep. of  11.47   Gambia  882.36                        Cameroon  114,753   Rwanda  6.23   Liberia  553.04   Dem. Rep. of the                       Congo  113,362   Uganda  5.87   Ethiopia  383.53   United Rep. of                       Tanzania  102,099   Gambia  5.17   Togo  359.88                        Rwanda  73,349   Cameroon  5.16   South Sudan  355.23                        South Africa  65,881   Guinea‐Bissau  5.01   Chad  340.92                        Niger  57,661   Ethiopia  4.61   Guinea‐Bissau  250.24                        Liberia  53,253   Burundi  4.48   Cameroon  245.04                        Congo  51,037   Sudan  4.21   Congo, Rep. of  148.69                        Burundi  45,490   Niger  3.23   United Rep. of Tanzania  107.95                        Burkina Faso  29,234   Central African Rep.  3.10   Burkina Faso  106.02                           Angola  23,783   Togo  3.02   Sudan  84.76   United Rep. of                      Zambia  23,594  Tanzania  2.07   Ghana  77.91                           Togo  20,613   Burkina Faso  1.73   Senegal  72.14       Dem. Rep. of the                      Djibouti  20,015   Congo  1.68   South Africa  53.91   Source: Authors’ presentation based on UNHCR (2014). We drop countries with a number of refugees lower than  100 like Madagascar (12), Lesotho (30), Cape Verde (‐), Comoros (‐), Equatorial Guinea (‐), Mauritius (‐), Sao Tome  and Principe (‐). A dash (‐) means that the value is zero or not available (UNHCR 2014).  11      2.3. The Challenges of Protracted Refugee Situations in Sub‐Saharan Africa  At  the  global  level,  about  54%  (i.e.  about  6.3  million)  refugees  were  in  protracted  refugee  situation  by  the  end  of  2013  (UNHCR  2014).2  As  reported  by  Kreibaum  (2016),  the  number  of  protracted  refugee  situations  has  increased  from  22  in  1990  to  30  in  2008.  These  protracted  situations  in  Africa  have  been  characterized  by  Crisp  (2003)  as  in  most  of  the  cases:  i)  peripherally  located  with  poor  security,  unfavorable  climatic  conditions,  and  economical  and  political  marginalized;  ii)  concentrating  people  with  special  needs  like  e.g.  children  and  women  (see  Section  3);  and  iii)  lacking  basic  human  rights,  including  those covered by the provision of the 1951 refugee convention.   Another  distinct  feature  of  refugees  in  SSA  is  that  they  are  mostly  hosted  in  organized  camps.  While  in  developing  countries  around  one  third  of  refugees  are  hosted  in  camps,  the  share  raises  to  about  40  percent in Sub‐Saharan Africa (Figure 5).3 The percentage of 76 percent in Eastern Africa and the Horn of  Africa  stresses  again  the  pressing  situation  in  this  part  of  the  world.  While  camps  have  been  recognized  as  posing  serious  challenges  (Jacobsen  and  Crisp  1998),  it  is  quite  striking  to  observe  that  this  organizational feature is not as spread in other regions of the world as in SSA. At best, only 28, 25 and 15  percent  refugees  are  hosted  in  planned/managed  camps  in  Asia,  Americas,  and  the  MENA  region,  respectively.  Such  figures  are  based  on  the  most  recent  year  available  (2013)  and  may  change  significantly  following  the  large  inflows  of  Syrian  refugees  into  Egypt,  Lebanon,  Iraq,  Jordan  and  Turkey.  Nonetheless,  the  differences  are  sufficiently  striking  to  believe  that  this  is  a  distinct  feature  of  refugee  hosting in SSA.                                                                             2  UNHCR defines a protracted refugee situation as “one in which 25,000 or more refugees of the same nationality  have been in exile for five years or longer in a given asylum country” (2012: 23).  3  The figures are based on refugees (including those in refugee‐like situation). Persons in refugee‐like situations  include “groups of persons who are outside their country or territory of origin and who face protection risks similar  to refugees but for whom refugee status has, for practical or other reasons, not been ascertained” (UNHCR 2014:  39). The number of refugees and people in refugee‐like situation for which demographic data is available does not  necessarily equal the total number of refugees. However, for SSA, there is little difference between the two. We  also restrict the number of refugees to those whose accommodation is known by the UNHCR (approximately 19%  in the world and 8% for SSA).  12    Figure 5. Share of refugees hosted in camps, 2013    Source: Authors’ presentation based on UNHCR Global Trends 2013 (UNHCR 2014).    In  summary,  investigating  the  recent  trends  in  forced  displacement  in  Sub‐Saharan  Africa  points  to  the  regional  nature  of  this  displacement,  emphasizing  the  unfortunate  increase  in  refugee  movements  in  Eastern  Africa  over  the  most  recent  years.  Such  regional  emphasis  also  takes  some  distance  from  the  widespread  view  that  refugees  are  mainly  moving  to  Europe  or  other  developed  countries.  In  2013,  about  3.7  million  refugees  originated  from  SSA  but  about  5.6  million  were  hosted  there.  Most  refugees  from  SSA  remain  in  Africa.  Refugees  are  mainly  hosted  in  camps  in  peripheral  and  poor  areas.  The  next  sections will explore how refugees and hosting communities are affected by such forced displacement.                  13      3. Refugees as Agents of Their Own Destiny  3.1 The Composition of Africa’s Refugee Population and Its Consequences   One  of  the  first  elements  that  catch  the  eye  in  Figure  6  is  the  difference  in  the  composition  of  the  refugee population in Africa compared to the rest of the world. The share of children and women among  refugees  is  higher  in  Africa  than  elsewhere,  in  particular  East  and  West  Africa  stand  out  here.  This  is,  at  least  partly,  a  consequence  of  Africa’s  younger,  general  population,  but  other  forces  could  be  at  work  as  well,  e.g.  higher  mortality  of  adult  males  in  Africa  or  adult  males  staying  behind  or  being  separated  from  the  rest  of  the  household.  It  does  mean  however  that,  relative  to  other  areas,  more  attention  should  be  going to the  needs and  capacities of women and children in Africa. This  means, for example, adaption of  and increased supply of schooling and health services.    Figure 6. The composition of refugees by age and gender, 2013      Source: Note: UNHCR statistics (UNHCR 2014). Asia excludes Australia, Japan and New Zealand. Americas  exclude Canada and the United States. These percentages have been calculated by country when demographic  data are available for at least 30% of the total. With a higher threshold of 50% (below which UNHCR suspect  the data would not be nationally representative), the shares would be identical with two exceptions: The share  of female refugees would increase from 41 to 43 percent in Asia (basically including figures available at 47%  from India) and from 39 to 43% for the Americas (including figures available at 44% for Ecuador).  As  Verwimp  and  Van  Bavel  (2005)  report,  the  immediate  or  short‐term  effects  of  forced  displacement  and  camp  residence  are  well‐studied.  Analysis  of  the  health  situation  of  displaced  populations  indicates  excess  mortality,  especially  among  children  under  age  five  (Médecins  Sans  Frontières ‐  MSF,  2003).  In  a  survey  held  among  former  UNITA  members  (900  households,  6,599  family  members)  in  refugee  camps,  MSF  found  malnutrition,  fever  or  malaria,  and  war  or  violence  as  the  three  most  frequently  reported  14    causes  of  death.  The  Danish  Epidemiology  Science  Centre  (1999)  found  severe  malnutrition  and  high  mortality  in  a  survey  of  422  refugee  children  in  Guinea‐Bissau.  They  report  higher  malnutrition  and  higher  mortality  for  children  living  in  a  non‐camp  setting,  compared  to  children  living  in  a  camp.  The  Goma  epidemiology  group  (1995)  found  high  prevalence  of  child  mortality  as  well  as  acute  malnutrition  among  children  in  refugee  camps  in  Eastern  Zaire,  especially  in  female  headed  households.  The  magnitude  of  the  difference  between  ‘normal’  mortality  in  the  country  under  study,  in  the  absence  of  conflict and the mortality in a refugee camp, depends on several parameters: the health infrastructure in  the country as well as in the camp, the food available to camp and non‐camp residents, the frequency of  visits  by  nurses  or  doctors,  the  intensity  of  the  conflict  (e.g.  attacks  on  camps),  and  so  on.  Thus,  the  results  are  highly  dependent  on  the  context.  For  example,  Singh  et  al  (2005)  do  not  find  a  difference  in  under  5  mortality  among  refugee  versus  non‐refugee  households  in  western  Uganda  and  South  Sudan,  whereas  Verwimp  and  Van  Bavel  (2005)  find  higher  child  mortality  and  fertility  among  Rwanda  refugees  in  Congo  versus  Rwandan  women  who  did  not  became  a  refugee.  When  general  living  conditions  in  one’s  residence  or  home  area  are  worse  compared  to  a  camp  environment,  e.g.  because  health  services  are available in the latter, mortality may also be lower in the camp.   The  strong  presence  of  children  in  Africa’s  refugee  population  implies  that  we  should  also  look  at  the  potential  long‐term  effects  of  forced  displacement  on  survivors.  Given  the  composition  of  the  refugee  population,  such  long‐term  effects  will  be  more  important  in  Africa  compared  to  elsewhere.  Few  studies  have  followed  children  exposed  to  forced  displacement  over  a  long  time  to  directly  infer  the  long‐term  effects  of  forced  displacement,  in  particular  on  health,  education  and  labor  market  participation.   Most  studies  of  the  long  term  effects  of  conflict  use  an  indicator  of  exposure  to  violent  conflict,  but  few  of  them  have  forced  displacement  as  one  of  the  indicators.  There  is  however  a  very  well  established  literature  (see  Currie  and  Vogl,  2013  for  an  overview)  on  the  long‐term  consequences  of  deprivation  in  early  childhood  which  can  be  applied  to  the  situation  of  refugees.  If  young  children  between  the  ages  of  0  to  3  years  old  are  exposed  to  malnutrition,  disease,  stress  and  violence  during  episodes  of  forced  displacement,  then,  this  literature  shows  that  this  deprivation  will  have  negative  long‐term  effects.The  literature  is  particularly  large  for  Sub‐Saharan  Africa,  with  solid  evidence  from  countries  as  diverse  as  Burundi  (Bundervoet  et  al.  2009),  Cote  d’Ivoire  (Minoiu  and  Shemyakina  2012),  Eritrea  (Akresh  et  al.  2012b),  Nigeria  (Akresh  et  al.  2012a),  Rwanda  (Akresh  et  al.  2011),  Uganda  (Blattman  and  Annan  (2010)  and Zimbabwe (Alderman et al. 2006).  In  effect,  forced  displacement  is  one  of  the  channels  through  which  violent  conflict  exercises  its  impact  on  the  civil  population.   Verwimp  and  Van  Bavel  (2013)  demonstrate  that  forced  displacement  reduces  the  probability  to  finish  primary  schooling  in  Burundi.  These  authors  find  that  the  frequency  of  forced  displacement  and  the  length  of  stay  in  a  displacement  camp  matter  for  school  completion.  Being  uprooted  from  one’s  village  because  of  ongoing  or  imminent  violence  proves  to  be  disruptive  for  one’s  school  career  to  the  extent  that  it  decreases  the  probability  to  complete  primary  schooling,  in  particular  in  the  event  of  several  disruptions,  when  it  happens  several  times.  The  magnitude  of  the  effect  of  the  length  of  stay  in  a  displacement  camp  is  smaller  than  the  occurrence  of  disruption,  but  remains  statistically  significantly  different  from  zero.  The  coefficient  of  the  interaction  between  gender  and  forced  displacement  is  positive  and  statistically  significant,  meaning  that  displacement  reduces  the  15    gender‐gap  in  school  completion.  When  they  test  the  effect  of  the  three  channels  of  violence  (exposure  to  battles,  forced  displacement  and  duration  of  stay  in  a  camp),  all  three  exercise  a  negative  and  statistically  significant  effect  on  the  completion  of  primary  schooling.  The  probability  to  complete  primary  schooling  declines  by  8  percentage  points  as  a  result  of  exposure  to  conflict  in  its  province  of  residence,  with  6  percentage  points  for  every  instance  of  forced  displacement  and  with  2  percentage  points  per  year  spent  in  a  displacement  camp.  Importantly,  the  interaction  effects  of  the  alternative  conflict  measures  with  gender  aggravate  the  completion  chances  for  girls  from  poor  households.  Thus,  these  measures  show  that  the  displacement  channel  through  which  the  conflict  operates  affects  girls  from  poor  and  non‐poor  households  differently:  displacement  reduces  the  gender‐gap  for  the  latter  but  widens it for the former.     3.2 Refugees Are Economically (Very) Active  The day‐to‐day life of many refugees is very different from the images of humanitarian assistance that all  of  us  watch  on  television.  The  latter  is  in  fact  only  an  accurate  depiction  of  refugee‐life  when  a  crisis  or  emergency  is  ongoing,  as  in  cases  of  a  large  or  sudden  influx  of  refugees  in  make‐shift  camps  close  to  a  border.  Once  the  emergency  phase  is  over,  most  refugees  cannot  or  do  not  want  to  return  home  for  an  extended  period  of  time.  Inevitably,  but  also  luckily  they  become  part  of  the  local  economy,  to  the  extent that host country and donor agency regulations allow it. According to Betts et al. (2013) agencies,  researchers  and  policy  makers  have  not  adequately  captured  the  nature  of  the  economic  activities  displayed  by  refugees.  And,  as  a  result,  agencies  and  policy  makers  have  failed to  tap  in  to  the  economic  potential of refugees.   In  effect,  many  refugees  have  entrepreneurial  skills,  entertain  active  trading  networks,  act  as  brokers  between  refugees  and  the  economic  operators  in  the  country  of  origin,  set  up  systems  to  receive  transfers from family members and so on. Betts et al. (2013) document such entrepreneurial activity and  refugee networks in Uganda among Congolese, Rwandese, Somalian and South‐Sudanese refugees, even  to the extent to speak of real ‘refugee economies’, a term coined by Betts et al.  Ronny,  a  Ugandan  crop  wholesale  trader  in  Hoima  who  spoke  with  the  Oxford  team  about  his  business,  and  the  dense  interactions  he  frequently  observes  (in  Kyangwali)  between  Ugandan  buyers  and  refugee  farmers, says that  “Since 1998, I have been buying crops from Kyangwali settlement. During the harvest season, I visit Kyangwali frequently…Last year, I think I bought 500 tons of maize and beans from Kyangwali…I re-sell these crops to many people. Inside Uganda, I sell to traders in Kampala, Arua, Gulu, and Nebbi…Outside Uganda, I sell maize to traders in Tanzania and South Sudan. I have 20 regular customers in Tanzania and 10 in South Sudan…My main trading crop is maize and 60% of my maize stock is from Kyangwali. In Hoima, there are many traders who buy crops from refugees like me.’’  Next  to  trade,  Uganda  businesses  also  employ  refugees  and  visa‐versa,  refugee  businesses  employ  Ugandans.  The  finding  that  refugees  actually  create  jobs  runs  counter  to  popular  image,  but  makes  clear  that,  at  least  in  this  setting,  they  contribute  to  and  create  economic  activity,  rather  than  being  aid‐ dependent.   16    Revealingly,  in  Betts  et  al.’s  (2013)  survey  of  refugees  in  Uganda,  96%  of  all  interviewed  households  in  the  capital  and  70%  outside  the  capital  said  they  owned  and  used  a  mobile  phone.   They  use  this  mobile  phone  to  communicate  with  customers  and  suppliers,  to  get  market  information  and  to  transfer  money.  Half of the urban refugees and 11% of rural refugees also have access to the Internet.    4. Refugees As a Burden?  As pointed in Section 2, most refugees in SSA are hosted in  neighboring countries. Most of these hosting  countries  are  likely  among  the  least  developed  countries.  It  has  been  argued  that  these  refugees  may  constitute  an  additional  burden  in  terms  of  economic  development  in  hosting  countries  (Mabiso  et  al.  2014).  UNHCR  (2014:  17)  implicitly  recognizes  that  potential  burden  by  suggesting  that  the  ratio  of  the  size  of  the  country’s  hosted  refugee  population  to  its  average  income  level  can  provide  a  proxy  measure  of  the  burden  of  hosting  refugees.  SSA  counts  13  out  of  the  20  countries  hosting  the  larger  number  of  refugees  per  1  USD  GDP  (PPP)  in  the  world.4  While  such  figures  stress  that  SSA  hosts  a  fair  share  of  the  refugees  in  the  world  and  underline  that  refugee  flows  are  mainly  a  South‐South  phenomenon,  we  shed  doubt  on  this  view  of  refugees  described  as  a  burden.  We  even  argue  in  Section  6  that  such  representation is not conducive to the right policy framework in refugee‐hosting areas.                                                                                    4  The other major host countries per USD GDP are all developing countries, with Pakistan (1st ), Jordan (8th ),  Bangladesh (9th ), Yemen (10th ), Iran (14th ), Lebanon (17th ), and India (20th ). Figure A2 provides the top 10 ranking  in the world. At a global level, we should note that in 2013 “the 40 countries with the largest number of refugees  per 1 USD GDP (PPP) per capita were all members of developing regions, and included 22 Least Developed  Countries” (UNHCR 2014: 17). It should be noted that the way UNHCR computes that “potential burden” gives  more weight to countries with very large population since   is equivalent to   .  17    Table 4 : Major refugee‐hosting countries in SSA, 2013  Rank in  the  world  (per 1  Refugees per 1 USD GDP (PPP per  USD  Total refugees  capita)  (PPP)        Kenya  534,938   Ethiopia  336.36              2         Chad  434,479   Kenya  295.11              3         Ethiopia  433,936   Chad  199.01              4      South Sudan  229,587  South Sudan  176.43              5         Uganda  220,555   Dem. Rep. of the Congo  153.38              6         Sudan  159,857   Uganda  151.80              7          Cameroon  114,753   Burundi  79.71            11          Dem. Rep. of the Congo  113,362   Liberia  78.85            12          United Rep. of Tanzania  102,099   Niger  74.51            13            Rwanda  73,349   Sudan  67.06            15            South Africa  65,881   United Rep. of Tanzania  63.33            16            Niger  57,661   Rwanda  52.67            18            Liberia  53,253   Cameroon  47.91            19            Congo  51,037   Central African Rep.  26.44            28            Burundi  45,490   Togo  18.99            29            Burkina Faso  29,234   Burkina Faso  18.61            30            Angola  23,783   Zambia  13.45            34       Zambia  23,594  Mali  11.78            37            Togo  20,613   Congo, Rep. of  11.35            38   Source: Authors’ presentation based on UNHCR Global Trends 2013 (UNHCR 2014).  18    4.1. Refugees and Hosts’ Poverty: A Misleading Correlation  There  is  a  clear  and  positive  correlation  between  the  number  of  refugees  hosted  in  a  country  and  its  level  of  poverty.  In  Panel  A  of  Figure  7,  we  plot  the  number  of  refugees  and  the  percentage  of  people  living  below  $2  a  day  in  developing  countries  between  1960  and  2008.  Well,  there  is  a  clear  and  positive  correlation  between  hosting  refugees  and  poverty.  The  regression‐equivalent  correlation  would  show  that  doubling  the  number  of  refugees  is  associated  with  an  increase  by  3.2  percent  in  poverty  in  the  hosting  country.  However,  that  only  constitutes  a  broad  correlation  that  may  be  explained  by  many  omitted factors such as for example, the proximity to conflict‐prone countries or the common changes in  statistical  capacity  of  UNHCR  to  record  new  refugees  (rather  than  capturing  a  causal  relationship).  In  other  words,  the  fact  refugees  are  hosted  in  poor  countries  is  simply  an  artefact  of  refugees  moving  mainly  to  neighboring  (poor)  countries,  not  necessarily  that  refugees  constitute  a  burden.  Panel  B  of  Figure  7  goes  further  in  showing  that  such  correlation  almost  disappears  as  soon  as  country  fixed  heterogeneity  and  common  time  changes  are  taken  into  account.  In  econometric  terms,  as  soon  as  country  and  time  fixed  effects  are  included,  the  correlation  is  reduced  by  a  factor  of  3,  becoming  not  significantly  different  from  zero  with  99  percent  level  of  confidence.    As  underlined  by  Mabiso  et  al.  (2014)  in  their  analysis  on  the  relationship  between  refugee  hosting  and  food  insecurity,  it  is  difficult  to  know  whether  such  a  weakening  of  correlation  is  due  to  a  lack  of  systematic  evidence  of  the  impact  of  refugees  on  hosting  countries  or  the  result  of  an  aggregation  problem.  But  in  any  case,  it  certainly  sheds  light on the limits of simple cross‐country comparisons in revealing anything meaningful on the potential  effects of refugees on the hosting communities.   Figure 7: Correlation between hosting refugees and poverty, 1960‐2008  Panel A: Simple Correlation   Panel B: Correlation (removing country and  time fixed effects)    19    Note: Poverty is defined as the percent of the population living with less than $2 a day (World Development  Indicators database). The annual number of refugees in each country is given by the Center for Systematic Peace  (http://www.systemicpeace.org/).         4.2. Lessons from Case Studies in Kenya, Tanzania, and Uganda  Given  the  limits  of  cross‐country  comparisons,  we  present  below  three  short  case  studies  on  the  impact  of protracted refugee situations on hosting communities. These case studies were not chosen based on a  systematic  review  but  they  are  sufficiently  close  to  each  other  to  allow  for  comparative  learning.  These  case  studies  are  also  those  emerging  from  a  growing  literature  on  the  quantitative  assessment  of  the  impact of refugees on hosting communities (Mabiso et al. 2014).  Case Study #1: The protracted refugee situations in Tanzania  Tanzania  has  been  known  as  a  refugee‐hosting  country  for  long  due  to  its  peaceful  history  and  its  location  surrounded  by  conflict‐affected  countries  (Burundi,  Rwanda,  Uganda,  Mozambique).  The  first  president  of  Tanzania,  Julius  Nyerere,  welcomed  most  of  refugees  as  a  sign  of  pan‐African  solidarity  in  the  post‐independence  periods  from  many  African  nations.  For  example,  in  1972,  refugees  fled  from  Burundi and were directed towards, what is called now, the “old settlements”. The Tanzanian policy with  respect  to  refugees  radically  changed  in  the  1990s  when  more  than  one  million  refugees  from  Burundi  (1993),  Rwanda  (1994)  and  the  Democratic  Republic  of  Congo  (1997‐1998)  moved  to  Western  Tanzania,  i.e.  in  the  regions  of  Kagera  and  Kigoma.  As  documented  by  Rutinwa  (2002),  regulation  moved  from  an  “open‐door” policy  promoting  local  integration  to  a  “no  more  refugees”  policy  promoting  repatriation  in  the  country  of  origin.  In  addition  to  the  lack  of  mobility  outside  of  refugee  camps,  that  shift  in  policy  translated  into  more  restrictions  on  the  integration  of  refugees  into  their  hosting  communities  and  the  declared  intention  to  favor  repatriation.  The  most  obvious  consequence  of  that  policy  change  is  the  forced  return  of  about  600,000  refugees  to  Rwanda  in  1996.  The  number  of  refugees  from  Burundi  strongly decreased in 2000 to reach a number of about 70,000 refugees in 2004.  Reviewing  the  literature  and  based  on  fieldwork  semi‐structured  interviews,  Maystadt  and  Verwimp  (2014) summarize the main reported impacts through the labor and good markets, the health sector, the  change  in  infrastructure  (mainly  road  networks)  as  well  as  the  reported  environmental  degradation  and  security  concerns.  The  most  often  heralded  concern  about  refugees  is  the  spread  of  disease.  Consequently,  Baez  (2011)  studied  the  impact  of  the  Rwandese  refugees  on  children’s  height.  He  finds  adverse impacts over one year after the refugee inflows on children’s height, together with the incidence  of  infectious  diseases  and  under‐five  mortality.  Mabiso  et  al.  (2014)  extend  this  analysis  to  several  years  after refugees repatriated. They do not find evidence of long‐lasting impacts. This result hypothesizes the  existence  of  catch‐up  processes  among  children  within  puberty.  The  health  consequences  seem  to  be  rather  short‐lived  at  the  times  of  the  refugee  presence.  The  limited  impact  on  health  outcomes  is  also  in  line with qualitative evidence reporting health services to have improved following the refugee inflows in  Tanzania (Maystadt and Verwimp 2014).   20    Berry  (2008)  also  report  environmental  damages  due  to  accelerated  deforestation  and  the  depletion  of  soil  nutrient  availability  for  agricultural  crops.  That  was  particularly  the  case  in  the  region  of  Karagwe  that  hosted  refugees  from  Rwanda.  Since  then,  increased  awareness  has  led  aid  agencies  to  implement  programs  to  reduce  the  environmental  damages  around  other  refugee  camps  (Maystadt  and  Verwimp  2014).  Over  the  years  following  the  refugee  inflows  from  Burundi  and  Rwanda,  increased  insecurity  was  reported  in  the  refugee‐hosting  areas.  Whether  refugees  are  directly  involved  in  such  increase  in  violence  is  debatable  (Jacobsen  2000,  Rutinwa  and  Kamanga  2003)  but  it  is  hardly  deniable  that  the  inflows  of  refugees  went  along  the  cross‐border  spread  of  weapons  and  an  increase  in  crime  (Maystadt  and Verwimp 2014).      According  to  Maystadt  and  Verwimp  (2014)  and  Maystadt  and  Duranton  (2014),  more  persistent  impact  is  to  be  expected  from  the  economic  transformation  in  the  hosting  economies.  Comparing  the  change  in  household  socio‐economic  outcomes  before  and  after  the  refugees  arrive  from  Burundi  and  Rwanda  in  the  region  of  Kagera,  Maystadt  and  Verwimp  (2014)  use  econometric  methods  and  find  an  aggregate  positive  impact  on  the  local  economy  but  with  significant  distributional  effects  (depending  on  the  initial  occupation of the households). Their results show that doubling the presence of refugees would increase  real  consumption  per  adult  equivalent  by  about  8  percent.  The  aggregated  impact  can  certainly  be  explained  by  the  increased  market  size  due  to  the  increased  demand  from  international  workers,  Tanzanian  migrants  attracted  by  new  job  opportunities  provided  by  the  humanitarian  actors,  and  by  the  refugees  that  exchange  a  significant  share  of  what  they  freely  receive  (mainly  maize)  outside  of  the  camps  to  diversify  their  diet  (estimated  between  75%  by  Whitaker  1999  and  20%  by  the  World  Food  Program  and  United  Nations  High  Commissioner  for  Refugees  1998).  The  significant  increase  in  local  market size provided market access and opportunities for farmers to liquidate their surplus. Such a surge  in  demand  was  further  met  by  an  increase  in  production  through  the  use  of  refugees  as  cheap  labor  and  land  expansion.  Naturally,  the  impact  is  not  necessarily  evenly  distributed  among  the  local  hosts.  That  is  seminally stated by Chambers (1986: 245) in his qualitative analysis: “In rural refugee‐affected areas, the  better‐off and more visible hosts usually gain from the presence of refugees and from refugee programs.  In  contrast,  the  poorer  among  the  hosts  can  be  hidden  losers  …  The  poorer  hosts  can  lose  from  competition  for  food,  work,  wages,  services  and  common  property  resources”.  Such  statement  from  1986  strongly  anticipates  some  of  the  findings  on  the  impact  of  refugees  in  the  1990s  on  the  hosting  population  in  Western  Tanzania.  Whitaker  (2002:  355)  provides  qualitative  evidence  that  “hosts  who  already  had  access  to  resources,  education  or  power,  were  better  poised  to  exploit  the  positive  opportunities  of  the  refugee  situation.  Meanwhile,  hosts  who  were  disadvantaged  in  the  local  socio‐ economic  structure  struggled  to  maintain  access  to  even  the  most  basic  resources  and  thus  became  more  marginalized.”  Maystadt  and  Verwimp  (2014)  quantify  this  distributional  effect  by  showing  that  despite  a  positive  aggregated  impact,  agricultural  workers  benefited  the  least  given  fiercer  competition  on  the  labor  markets  and  surge  in  food  prices.  Despite  the  reported  business  boom  around  the  refugee  camps  (Whitaker  1999,  Maystadt  and  Verwimp  2014),  they  also  indicate  that  existing  petty  businesses  were  driving  out  of  the  market  due  to  fiercer  competition  following  the  entry  of  larger‐scale  entrepreneurs  coming  from  other  regions.  Alix‐Garcia  et  al.  (2012)  also  point  to  such  dynamics  in  the  nonfarm  sector.  While  in  the  short‐run,  the  negative  consequences  in  terms  of  health  damages  (Baez  2011)  and  in  terms  of  surge  in  food  prices  (Alix‐Garcia  and  Saah  2010)  are  likely  to  constitute  major  21    sources  of  concerns.  Overtime,  local  producers  have  adjusted  to  increase  land  expansion  and  food  production.  As  a  result,  agricultural  production  was  reported  to  have  doubled  close  to  refugee  camps  (Maystadt  and  Verwimp  2014).  Maystadt  and  Duranton  (2014)  even  found  that  refugee‐hosting  population  may  benefit  from  the  refugee  presence  more  than  10  years  after  most  refugees  left.  They  attribute  that  long‐term  increase  in  welfare  among  the  hosting  population  to  road  investment,  initially  made to serve refugee camps.    Despite  the  positive  impact  of  refugees  on  the  hosting  economy,  repatriation  was  largely  favored  in  Tanzania  during  the  1990s.  Only  the  remaining  Burundi  refugees  (about  50,000)  were  resettled  in  other  camps  from  the  regions  of  Kagera  to  Kigoma  in  2009  when  the  last  camp  (Lukole  in  Ngara  district)  was  closed in the region of Kagera. The consequences of the forced repatriation of Rwanda refugees illustrate  the  problems  induced  when  the  transition  is  badly  prepared.  The  resulting  market  contraction  and  the  abandonment  of  the  humanitarian  sector  even  created  some  form  of  resentment  against  the  international  aid  agencies  among  the  local  population  in  the  district  of  Karagwe,  given  the  legitimate  feeling that local people had been given up by aid as soon as refugees repatriated to Rwanda. At least, at  the  time  of  the  closure  of  the  last  camp  in  the  region  of  Kagera,  the  aid  workers  from  UNHCR  and  other  organizations  were  aware  of  the  challenge  of  the  transition  for  the  hosting  population  and  seeks  to  coordinate  with  development  actors  such  as  the  United  National  Develop  Programs  or  local  NGOs  to  support  the  hosting  population  in  the  district  of  Ngara.  Nevertheless,  the  limited  resources  remained  a  major  constraint  on  that  effort  and  sheds  light  on  the  institutional  constraints  existing  to  scale  up  such  positive efforts of coordination.   Case Study #2: The protracted refugee situations in Kenya  Dealing  with  refugees  remains  a  relatively  novel  phenomenon  in  Kenya.  It  was  not  until  the  early  1990s  that  Kenya  witnessed  massive  refugee  influxes  from  Somalia,  Sudan,  and  Ethiopia  (Banki  2004).  Prior  to  that  period  however,  Kenya  had  a  reputation  for  having  generous  refugee  policies,  which  allowed  the  successful  integration  of  a  number  of  refugees  from  Mozambique,  Uganda  and  Rwanda  (Banki  2004).  However,  with  the  arrival  of  hundreds  of  thousands  of  new  refugees  from  neighboring  countries  during  the  1990s,  the  responsibility  for  the  care  of  the  refugees  shifted  from  the  Government  of  Kenya’s  (GoK)  to  the  international  community,  leaving  the  more  inclusive  policies  that  were  prevailing  before  1991.  In  contrast,  the  GoK’s  current  refugee  policy  imposes  all  refugees  to  live  in  camps,  inhibiting  them  to  integrate  within  the  host  country  and  significantly  restricting  their  livelihood  opportunities  outside  the  camps. As a result, most refugees are almost completely dependent on goods and services distributed by  relief organizations within the camp perimeter.    The  two  most  prominent  refugee  camps  in  Kenya  are  the  Dadaab  complex  and  the  Kakuma  camp.  The  Dadaab refugee complex (which comprises of the Ifo, Dagahaley, Hagadera camps) was erected between  October  1991  and  June  1992  following  a  civil  war  in  Somalia  that  culminated  with  the  fall  of  the  Somali  government  in  1991.  Over  the  past  two  decades,  the  camps  have  been  host  to  successive  waves  of  refugees  from  Somalia  as  a  result  of  various  crises.  As  of  2009,  the  Dadaab  refugee  complex  hosted  approximately  300,000  refugees,  while  the  recent  famine  and  civil  conflict  in  Somalia  increased  that  number to 470,000 refugees, which is far superior to the camps’ capacity of 90,000.  22    The  Kakuma  refugee  camp  was  established  in  1992  in  response  to  the  inflow  of  23,000  Sudanese  refugees  (Jamal  2000).  The  camp  is  now  home  to  over  100,000  refugees  from  South  Sudan,  Burundi,  Ethiopia, Somalia, and the DRC (UNHCR, 2012). The ongoing unrest in South Sudan is likely to exacerbate  the  refugee  situation  in  the  upcoming  year.  Moreover,  the  restrictions  imposed  by  the  government  on  refugee movement and employment makes the Kakuma population completely dependent on assistance  provided by international organizations present on the field (Jamal 2000)  The  evidence  on  the  impact  of  refugees  in  Kenya  is  quite  limited.  However,  the  Nordic  Agency  for  Development and Ecology (NORDECO 2010) provides a detailed description, backed by sound descriptive  statistics,  on  the  impact  of  Dadaab  refugee  camps  on  host  communities.  Despite  the  very  different  structure  of  the  local  economy,  mainly  driven  by  pastoralist  livelihoods,  a  pattern  somewhat  similar  to  the  Tanzanian  case  is  observed.  According  to  NORDECO  (2010),  the  aggregated  economic  impact  is  positive. It is estimated that about USD 3 million annual income accrues to the host community thanks to  livestock  and  milk  sales  to  the  refugee  camps.  Trade  and  employment  opportunities  have  also  been  reported around Dadaab camps in Kenya. The total economic benefits, including through savings on food  purchases  (including  through  purchases  from  refugees),  income  accruing  to  local  contractors  from  assignments  for  the  United  Nations  or  Non‐Governmental  Organizations  or  support  for  host  communities,  “using  2010  as  a  reference  year,  are  [estimated  to  be]  around  USD  14  million  annually.  On  a  per  capita  basis  this  equates  to  around  25%  of  average  annual  per  capita  income  in  North  Eastern  province”.  This  estimation  corresponds  to  a  back‐on‐the‐envelope  approximation  but  it  gives  a  sense  of  the  major  benefits  to  the  local  population.  Similar  to  the  Tanzanian  case,  the  presence  of  the  Dadaab  refugee  camps  is  reported  to  have  improved  the  provision  of  local  public  goods  such  as  the  frequency  and reach of transport services and the availability of health and social services. NORDECO also observed  environmental  degradation  around  the  Dadaab  camps5  but  spatially  restricted  in  an  area  of  inherently  low resource value. It seems that environmental support programs have helped limiting the collection of  firewood by refugees and providing alternative fuel sources (Milner and Loescher 2004).   Compared  to  the  Tanzanian  case,  two  main  differences  emerge.  Less  emphasis  is  given  to  the  distributional  effect  of  the  refugee  inflows  on  the  hosting  communities,  while  less  pressure  on  prices  is  observed around  the Dadaab refugee camps. Both differences  may actually be related  to the  dominance  of  pastoralist  livelihoods.  First,  on  the  distributional  dimension,  NORDECO  (2010)  did  not  point  to  a  similar  substitution  effect  between  unskilled  labor  or  refugees.  In  a  pastoralist  environment,  the  low‐ middle‐income  group  and  the  poor  are  those  primarily  engaged  in  selling  their  products  to  refugee  camps.  Second,  contrary  to  Alix‐Garcia  and  Saah  (2010)  for  Tanzania,  “the  price  of  basic  commodities  such  as  maize,  rice,  wheat,  sugar  and  cooking  oil  is  [reported  to  be]  at  least  20%  lower  in  camps  than  in  other  towns  in  arid  and  semi‐arid  parts  of  Kenya.  The  main  reasons  are  the  re‐sale  of  WFP  [World  Food  Program]  rations,  access  to  free  food  by  locals  registered  as  refugees  and  illegal  imports  via  Somalia”  (NORDECO  2010:  9).  Another  possible  explanation  reported  by  Maystadt  and  Duranton  (2014)  in  the  Tanzanian  case,  is  the  importance  of  transport  services  in  pushing  the  price  of  traded  goods  down.  Although  focusing  more  on  the  urban  function  of  the  refugee  camps  and  the  social  transformation  underpinned  in  the  hosting  society,  Jansen  (2011)  also  reports  similar  trading  activities  and  wealth                                                               5  Nonetheless, such a degradation is acknowledged by NORDECO (2010) to be difficult to distinguish from general  trend prevailing the region.  23    effects  around  the  Kakuma  refugee  camp.  While  pointing  to  potential  frictions  between  the  disproportionate  support  received  by  refugees  and  the  hosts,  he  also  concludes  about  the  existence  of  overall  benefits  in  terms  of  trade  and  employment  opportunities  brought  by  refugees  to  the  local  Turkana  community,  stressing  that  “most  locals  believe  they  would  be  far  worse  off  without  the  refugees” (Jansen 2009: 2 ).  Despite the apparent benefits to the local economies, the UNHCR’s involvement in Kenya extends mostly  to  the  resettlement  of  refugees  to  a  third  country  and  repatriation.  In  2011  for  instance,  close  to  8,700  refugee  cases  were  admitted  for  resettlement  in  North  America  and  Europe,  while  only  111  refugees  were  repatriated  voluntarily  to  mainly  Somalia  and  South  Sudan  (UNHCR,  2011).  Of  course,  the  precarious  security  conditions  in  Somalia  and  South  Sudan  precludes  any  attempts  for  mass  voluntary  repatriation from the UNHCR. Most, if not all, local integration of refugees occurs outside the framework  of  international  organizations  given  the  policy  environment  around  the  camps.  Refugees  living  outside  the  camps,  although  still  restricted  in  their  movements  given  their  illegal  status,  are  dispersed  amongst  the  local  population  and  can  participate  in  the  informal  sector  (Banki  2004).  However,  they  cannot  benefit  from  legal  protection,  public  services  or  pursue  any  activity  that  requires  a  legal  status  (Banki  2004).  Somalis  and  Ethiopians  who  share  a  common  cultural  background  and  history  with  Kenyans  have  generally  been  successful  at  integrating  with  the  local  population  in  contrast  with  the  Sudanese  (Banki  2004).  Case Study #3: Protracted refugee situations in Uganda  A  large  number  of  internally  displaced  people  emerged  from  the  20‐year  civil  war  (1986‐2006)  between  the Lord’s Resistance Army (LRA, led by Josef Kony) and the Ugandan government. As a result, more than  1.8  million  people  (about  6%  of  the  national  population)  are  reported  to  have  been  displaced  in  2005  (IDMC  2008),  resulting  in  about  220  registered  camps  by  2006.  Many  displaced  people  were  hosted  in  camps  (in  particular  in  the  Acholi  region  of  Northern  Uganda,  together  with  areas  in  Lira  and  Katakwi  districts)  as  a  means  of  protecting  households  from  direct  attacks  from  the  warring  parties  (Adelman  et  al.  2012,  Fiala  2009).  By  2007,  repatriation  was  voluntary  but  then,  IDPs  were  encouraged  to  leave  by  closing  camp  or  from  the  pressure  from  landowners  in  which  IDPs  were  settled  (Bozzoli  et  al.  2012).  By  November  2010,  more  than  90%  of  the  displaced  people  had  returned  home,  with  only  182,000  people  still residing in camps or transit sites (IDMC 2010).   Although  Uganda  was  the  source  of  a  large  number  of  refugees  (about  58,820  refugees  in  1990),  the  country  has  also  hosted  a  large  number  of  refugees.  The  number  increased  from  about  145,718  for  the  same  year  of  1990  to  about  220,555  refugees  in  2013.  Uganda  became  the  fifth  largest  refugee‐hosting  country  in  SSA.  Refugees  originated  mainly  from  the  Democratic  Republic  of  Congo  (172,650  in  2013),  Somalia  (23,570)  and  South  Sudan  (16,980).  In  their  study  of  the  Nakivale  and  Kyangwali  settlements,  Betts  et  al.  (2014)  stress  the  economic  interdependencies  between  the  local  population  and  the  refugees.  Local  hosts  even  enter  into  settlements  to  make  purchases  from  refugees,  while  refugees  are  employed  in  agricultural  activities  (growing  maize,  beans,  sorghum,  cassava  and  potatoes),  attracting  Ugandan middlemen and crop traders into the settlement markets. Refugees also purchase consumption  goods such as food, charcoal, candles, stationary, and mobile phone credits, as well as production inputs  from  local  businesses.  Their  analysis  provides  evidence  that  refugees  in  Uganda  do  make  positive  24    contributions  to  the  local  communities.  More  than  other  studies,  this  analysis  points  to  the  transfer  of  physical and human capital by refugees as an important source of benefits for the local economies.   Interestingly,  Kreibaum  (2016)  provides  a  more  quantitative  approach  to  the  issue  by  assessing  the  impact  of  an  increase  in  the  presence  of  Congolese  refugees  on  the  hosting  population  in  the  Southern  and Western parts of Uganda. The results indicate a positive‐although small in magnitude‐ impact on the  hosts’  welfare  (consumption  per  adult  equivalent)  but  with  distributional  effects.  Those  depending  on  wage  income  and  transfers  experienced  a  deterioration  in  welfare,  suggesting  labor  substitutability  with  rural  landless  workers.  That  seems  to  constitute  a  commonality  with  the  Tanzanian  case  study.  In  addition,  increase  in  the  provision  of  private  education  services  are  also  found,  which  is  consistent  with  the move to the so‐called self‐reliance strategy in Uganda (see below). A major contribution of this paper  is to contrast these results to the Ugandan households’ perceptions in local communities. Conditional on  assuming  a  common  trend  (that  could  not  be  tested  with  the  available  data),  people  are  found  to  perceive  their  living  conditions  as  having  worsened  off  in  areas  with  a  higher  number  of  refugees.  These  findings  on  perceptions  echo  Dryden‐Peterson  and  Hovil’s  (2003)  observation  of  tensions  between  the  refugees  and  the  local  hosts,  since  Ugandan  nationals  often  perceive  refugees  as  being  better  off  than  they are.  Compared  to  the  two  other  case  studies  (Kenya  and  Tanzania),  the  Ugandan  government  also  hosted  refugees  in  planned  settlements  but  moved  in  1999  towards  a  self‐reliance  strategy  (Dryden‐Peterson  and Hovil 2003).6 Such a strategy has meant making small plots available for the refugees to use, but also  to  integrate  the  services  (education,  health,  …)  provided  to  the  refugees  into  regular  government  structures  and  policies  and  in  so  doing  to  move  “from  relief  to  development”    (Dryden‐Peterson  and  Hovil  2003:  8).  That  may  explain  some  of  the  results  reported  above.  However,  it  is  still  very  difficult  to  distinguish  market‐based  from  non‐market  factors  (e.g.  Ugandan  reforms).  Also,  the  implementation  of  the  self‐reliance  strategy  was  not  necessarily  optimal.  As  pointed  by  Kaiser  (2006)  and  Werker  (2007),  a  strategy  to  promote  local  integration  would  require  allowing  refugees  to  further  interact  on  the  good  and the labor markets and relaxing or removing refugee movement restrictions.    4.3. Some Key Findings from Case Studies  The  above  case  studies  point  to  an  emerging  body  of  the  literature  that  seeks  to  quantify  the  impact  of  refugees  in  protracted  situation  on  the  hosting  economies  (Alix‐Garcia  and  Saah  2010;  Baez,  2011;  Betts  et  al.  2014;  Maystadt  and  Verwimp,  2014;  Maystadt  and  Duranton  2014;  NORDECO  2010;  Kreibaum  2016).  Although  that  literature  is  still  in  its  infancy,  we  can  seek  to  draw  a  few  lessons,  even  if  these  lessons can also serve as further hypotheses to be tested.  First,  the  three  case  studies  underline  the  importance  of  market  mechanisms.  Previous  literature  was  very  much  focused  on  the  health,  environmental,  and  security  consequences  of  hosting  refugees.  These  concerns  still  rank  as  first  priorities  when  refugees  cross  borders.  But  the  understanding  of  protracted  refugee  situations  requires  paying  much  more  attention  to  the  interactions  between  refugees  and  their                                                               6  As pointed by Dryden‐Peterson and Hovil (2003), de facto local integration has been a common occurrence, well  before 1999.  25    hosts.  In  that  respect,  the  impact  through  the  goods  and  labor  markets  help  to  understand  the  distributional consequences of population shocks. In short, labor substitutes to refugees  (e.g. landless or  agricultural  workers  in  Tanzania  and  Uganda)  and  net  food  buyers  are  more  likely  to  suffer  from  population  shocks,  at  least  in  the  short  run.  A  transition  from  relief  to  development,  as  formulated  e.g.  by  the  self‐reliance  strategy  in  Uganda,  calls  for  strengthening  the  coping  strategies  for  the  households.  That  would  mean  strengthening  the  asset‐based  capacity  and  the  human  capital  endowments  of  the  local  hosts  and  in  particular  among  the  poor.  Increasing  land  availability,  securing  property  rights,  and  fostering agricultural productivity can also help in countervailing food price pressures, more likely to hurt  the  poor.  Too  little  is  also  known  about  the  potential  benefits  of  safety‐net  policies  targeted  at  the  poor  of the host community.    Second,  the  importance  of  local  public  goods  such  as  roads,  education  and  health  services  are  also  illustrated  in  all  three  case  studies.  While  road  infrastructure  has  been  found  to  be  a  catalyst  for  local  economic  development,  integrating  education  and  health  services  provided  to  refugees  and  local  communities  should  have  promising  potential.  The  transition  at  times  of  repatriation  (or  resettlement)  has  often  been  difficult  in  that  respect.  Improving  health  and  education  services  in  hosting  communities  would  also  help  to  close  the  gap  between  negative  perceptions  and  positive  outcome  changes,  revealed  in  some  of  our  case  studies.  In  that  respect,  too  little  research  has  been  proposed  to  understand  how  social constructs such as mistrust or tensions have been altered by large population shocks.  Third, with the exception of the Ugandan case study, repatriation is often the preferred policy option for  governments.  Well,  clear  evaluations  of  the  costs  and  benefits  of  repatriation  compared  to  local  integration (and resettlement) would help policy‐makers to guide  their action. It should go hand‐in‐hand  with  the  above  desire  to  objectivize  the  local  hosts’  perceptions.  In  terms  of  policy,  too  little  is  known  about  the  efficiency  of  particular  interventions  to  promote  successful  local  integration.  For  instance,  Mabiso  et  al.  (2014)  document  the  knowledge  gap  with  respect  to  interventions  such  as  conditional  or  unconditional cash, voucher, or food transfers, or their combination, in protracted refugee situations.     5. Upon Return to the Home Country  5.1. Shall We Return?  No matter how long a refugee crisis or situation, and indeed some of them last several decades, refugees  or their offspring often express a desire to return to their home country. In the case of off‐spring this can  even  be  when  they  have  never  lived  in  the  country  of  origin  of  their  parents.  Objective  as  well  as  subjective reasons can contribute to their willingness to return. Among the ‘objective’ reasons we qualify  (i)  the  uncertainty  of  the  status  of  refugee:  some  countries  never  award  full  rights  of  citizenship  to  refugees  or  can  take  these  rights  away  on  an  arbitrary  basis.  That  uncertainty  results  in  the  inability  of  refugees  to  own  property,  to  make  long‐term  investments  and  more  in  general  plan  their  economic  future.  One  of  the  consequences  of  such  policies  is  the  continued  dependence  on  aid  of  refugees,  even  when  residing  in  the  host  country  for  many  years.  (ii)  The  second  ‘objective’  reason  are  changing  circumstances  in  the  country  of  origin.  A  new  government  may  be  in  power,  a  peace  agreement  signed  that  includes  reconciliation  and  return  of  refugees,  even  up  to  the  point  of  an  active  return  policy,  for  26    example  to  attract  highly  qualified  persons.  More  ‘subjective’  reasons  also  play  a  role,  such  as  nostalgia,  the  feeling  not  being  at  home  in  the  host  country,  being  of  feeling  discriminated  on  the  labor  market,  or  wanting  one’s  offspring  to  be  raised  in  the  home  country.  Hence,  a  return  decision  is  determined  by  the  sum  of  these  factors,  whereby  each  refugee  and  its  household  make  their  calculation  whether  or  not  to  return.  Bozzoli, Bruck and Muhumuza (2011) find that conflict negatively affects individuals’ expectation  of  the  economic  situation  in  Northen  Uganda.  Figure  8  conceptualizes  the  return  decision.  We  integrate  objective  and  subjective  reasons  in  the  decision  making  process,  the  situation  at  the  host  site  and  at  the  place or origin, a set of background characteristics and skills as well as return and integration policies.    Figure 8: Conceptual framework on the determinants of the decision to return to the country of origin      Objective  Individual skills, education, age, gender, household assets  perception of the socio‐economic and political climate    reasons  Subjective reasons: individual and household  in the host country and the country of origin    and wealth and intra‐household bargaining      Situation in host  Situation in country       country  of origin        Socio‐ Integration  Socio‐ Return  economic     policies  economic  policies  conditions      conditions                      Return or not    return ?      Source: Authors’ own construction.    5.2 Case Studies from Central‐Africa  27    Case Study #4 The lack of political will for enhancing return of Rwandese refugees  Some  governments  dissuade  refugees  to  return  to  the  country  of  origin  and  invoke  political  as  well  as  economic  reasons  for  that.  In  the  ‘70s  and  ‘80s  Rwandan  exiles  in  Uganda  and  Tanzania  who  were  expelled  from  the  country  decades  earlier  were  told  that  Rwanda  had  no  land  available  to  re‐settle  them. Unresolved refugee questions, such as the lack of an agreement to return, combined with difficult  or  changing  conditions  in  the  host  country,  can  propel  refugees  to  return  to  their  country  by  force.  Even  up  to  the  point  at  attempting  to  overthrow  the  government  (or  its  successor)  that  expelled  them.  In  the  Rwandan case, such unresolved refugee questions contributed to civil war and genocide. The unresolved  refugee issue in Eastern DRC was further fed by changing asylum policies in former Zaire.  In neighboring  Zaire, under the regime of  President  Mobutu,  the  citizenship rights of the Banyarwanda (Rwandan exiles  living for decades in Zaire/Congo) were granted in 1971 but were taken away again in 1981 as a reaction  against  perceived  influence  of  former  Rwandans  in  the  administration.  The  mass  refugee  influx  of  Rwandans  in  Zaire/Congo  after  the  genocide  changes  the  balance  of  power.  As  in  Uganda,  unresolved  refugee, settlement, land ownership and citizenship questions formed fertile ground for the formation of  alliances  between  groups  of  different  ethnic  origin  that  would  eventually  fuel  a  large‐scale  multinational  war on Congolese soil, of which the overthrow of the Mobutu regime was one consequence.  Few attempts were made at the political level to create conditions, both within Zaire and in Rwanda that  would  have  made  possible  a  successful  organized  repatriation  (Boutroue  1998).  Initiatives  within  a  multilateral  framework  were  hampered  by  an  international  environment  characterized  by  rivalries  and  a  relative  indifference  to  the  refugee  crisis  (Boutroue  1998).  In  addition,  both  UNHCR  and  Zairean  authorities were reluctant  of being implicated in any  political discussions: the Zairean did not  want to be  perceived  as  being  politically  associated  with  the  Hutu  refugees,  while  the  UNHCR  mandate  was  to  remain  politically  neutral  (Pottier  1996).  Conditions  in  Rwanda  remained  too  unstable  for  refugees  to  return  because  of  reports  of  human  rights  violation,  land  and  housing  appropriation  and  internal  recolonization (Pottier 1996).   By  the  end  of  1996,  the  relentless  attacks  on  refugee  camps  by  the  Alliance  des  Forces  Démocratiques  pour  la  Libération  du  Congo  (AFDL),  a  rebel  group  opposed  to  Mobutu’s  regime  in  Zaire,  triggered  the  mass reverse migration of more than half a million of refugees back to Rwanda while thousands escaped  westward  in  Zaire  (Lischer  2005:83),  thereby  ending  the  presence  of  Rwandan  refugee  organized  camps  in Zaire.   Given  UNHCR’s  restricted  mandate,  the  organization’s  role  in  the  refugee  crisis  was  limited  to  humanitarian  relief  operations,  which  at  times,  proved  to  be  a  failure.  In  the  early  stages  of  the  crisis,  UNHCR  and  partnering  NGOs  were  quickly  overwhelmed  by  the  magnitude  of  the  refugee  influx.  In  addition to the lack of resources, aid workers had to deal with an important cholera epidemic that swept  through  the  camps  which  resulted  in  50,000  deaths.  UNHCR’s  humanitarian  involvement  also  came  under great criticism for allegedly perpetuating instability in the region by providing food and services to  camps which also harbored Hutu soldiers and militants (Mills 2002).  Büscher and Vlassenroot (2010) also  point  to  a  more  subtle  increase  in  local  conflicts  through  increased  grievances  with  respect  to  the  ‘dollarization’  (increased  in  land  and  house  prices),  of  the  local  economy  that  mainly  benefited  the  established  local  elite.    Meanwhile,  UNHCR’s  attempt  to  address  the  refugee  situation  in  Zaire  was  28    significantly hampered by the lack of cooperation between of the RPF regime in Rwanda and the refugee  camp leaders for creating right conditions for repatriation.   Although  voluntary  repatriation  seems  to  be  the  preferred  solution  by  governments  and  international  organizations  to  address  the  crisis  of  refugees  in  most  countries  in  Africa  (Mills  2002),  this  case  study  highlights  a  fundamental  factor  that  determines  the  viability  of  this  solution.  Peaceful  organized  repatriation  cannot  be  achieved  without  the  political  will  of  the  main  actors  involved,  while  the  state  of  origin  has  the  ultimate  obligation  to  provide  just  conditions  of  return.  Essentially,  the  conditions  that  relate  to  land  and  property  restoration,  financial  compensation,  trials,  security  and  the  respect  of  basic  human rights.  Case Study #5: The return of refugees to Burundi  In  Burundi,  former  exiles  from  the  1972  and  1993  episodes  of  large‐scale  political  violence  and  genocide  began  to  return  to  the  country  by  the  end  of  the  civil  war  (from  2000‐2002  onwards).  The  civil  war  in  Burundi can large be described as a struggle for control over the state, first between the Tutsi army (who  were  in  control  of  the  state)  and  Hutu  rebel  groups,  and  later  between  fractions  of  the  Hutu  rebels  once  they entered the political process. Burundi has a constitution with a lot of regional and ethnic checks and  balances,  often  referred  to  as  consociationalism,  but  the  system  over  government  is  currently  under  threat  as  a  result  of  a  nationwide  victory  of  one  of  the  former  rebel  groups  (CNDD‐FDD)  in  the  latest  presidential  and  parliamentary  elections.  Since  the  end  of  the  civil  war  several  hundred  thousand  refugees have returned to Burundi, causing land disputes between current and former occupants.    Verwimp  and  Munoz‐Mora  (2013)  studied  the  welfare  of  returnees  to  Burundi  in  comparison  with  their  neighbors  who  were  not  expelled.  They  found  (i)  that  a  former  refugee  household  consumes  on  average  7%  less  compared  to  a  non‐refugee  household  and  (ii)  that  it  takes  8  to  10  years  after  return  before  the  welfare  of  a  former  refugee  household  is  at  the  same  level  of  its  non‐refugee  neighbor.  Key  data  are  reported in Table 5, where formerly displaced households are over‐represented among the very poor.  Table 5: the welfare of returnees (formerly displaced) and non‐displaced households in Burundi   Forced Level of Poverty Totals Displacement Very poor Poor Non- Poor Never 1104 492 583 2179 50.67 22.58 26.76 100% At least once 2533 983 1005 4521 56.03 21.74 22.23 100% Total 3637 1475 1588 6700 54.28 22.01 23.70 100% Notes – Pearson Chi Square (2)= 20.96 [p-value=0.000] Data source: Core Welfare Survey for Burundi (2006). 5.3 Some Key Findings from Case Studies  29    Kondylis  (2008)  evaluated  the  policy  of  Imidugudu  in  Rwanda  by  which  returnee  households  where  housed  in  new  villages  where  they  received  land  and  inputs.  Her  results  show  that  for  the  group  of  returnees  that  moved  into  imidugudu,  who  received  more  land  than  they  would  have  otherwise,  the  program  had  a  positive  asset  effect  on  their  agricultural  production.  Nevertheless,  this  group  experienced  lower  returns  to  inputs  than  the  group  of  returnees  who  were  not  in  the  imidugudu  program. She suggests that the episode of displacement may have lowered the returnees' level of know‐ how,  but  also  that  the  imidugudu  policy  did  not  allow  for  transfer  of  skills  between  stayers  and  returnees, probably due to remaining ethnic and political tensions.    This  resonates  with  the  Burundi  case  where  the  land  constraint  is  also  causing  a  lot  of  tensions  between  returnees  and  stayers.  The  question  whether  or  not  the  welfare  of  formerly  displaced  will  improve  after  their  return  to  the  home  country  is  entirely  empirical  and  can  only  be  answered  on  a  case‐by‐case  basis.  It is worth nothing that panel data on (former) refugees before, during and after displacement is lacking,  due  to  the  difficulty  of  tracking  displaced  and  formerly  displaced  households.  What  is  clear  from  the  Verwimp  &  Munoz‐Mora  study  is  that  the  plight  of  (former)  refugees  does  not  end  upon  return.  Once  returned  they  face  the  political  and  economic  legacy  of  the  home  country,  including  (in  the  case  of  Burundi) land scarcity and land disputes.   Liz Alden Wily (2009) in that respect argues that post‐conflict economies should seize  the opportunity to  reform the land tenure system, rather than attempting to restitute the land to previous owners. Not only  were  land  disputes  often  one  of  the  underlying  issues  causing  the  broader  conflict,  but  mismanagement  of land in the post‐conflict setting may sow the seed for renewed conflict, at least at the local level, if not  nationwide. This is of course highly correlated with the agrarian nature of countries involved in conflict in  Sub‐Saharan  Africa.  This  again  calls  for  a  robust  evaluation  study  of  land  reforms  in  post‐conflict  economies, in particular in cases with a large population of returnees.     6. Conclusions  It has become common in the development policy debate to call for better linking humanitarian activities  to  development  actions.  That  is  not  new,  but,  in  a  policy  debate,  one  needs  to  specify  how  to  do  that.   This paper leads to some specific conclusions that constitute calls for further research or concrete action.  Over  the  last  two  decades,  the  share  of  refugees  from  Sub‐Saharan  Africa  has  remained  relatively  stable  but  most  changes  have  occurred  within  Africa.  While  positive  trends  have  recently  been  observed  in  Southern  and  Western  Africa,  the  recent  surge  in  refugees  originating  from  Eastern  Africa  is  a  worrying  development.  These  refugees  appear  to  be  particularly  vulnerable  to  shocks  in  complex  emergencies,  having  to  face  the  unfortunate  experiences  of  both  recurrent  insecurity  and  weather  shocks.  Seeking  to  enhance  resilience  to  climate‐induced  conflict  in  the  Horn  of  Africa  should  constitute  a  first  priority  that  goes far beyond the issue of refugee protection. Calderone et al. (2014) provide some policy options.  The  vulnerability  of  refugees  in  Sub‐Saharan  Africa  is  exacerbated  by  the  dominance  of  protracted  and  organized  refugee  situations,  together  with  larger  shares  of  young  children  and  women  among  the  30    displaced  populations.   The  medical  and  economic  literature  is  sufficiently  rich  to  call  for  urgent  action  targeted towards the critical periods in early life (the first 1000 days, augmented by the gestation period  in  utero,  see  Almond  and  Currie  2011;  Alderman  et  al.  2014,  Black  et  al.  2014,  and  Buhta  et  al.  2014).   Ruel  and  Alderman  (2013)  suggest  that  nutrition‐sensitive  programs  that  combine  early  child  development  (e.g.  maternal  and  child  nutrition  intervention,  psychological  stimulation  and  responsive  parenting)  and  nutrition  interventions  could  lead  to  substantial  gains  in  cost,  efficiency,  and  effectiveness.  But  long‐term  impact  evaluation  studies  of  such  interventions  in  a  refugee  setting  are  lacking.  In  particular,  refugee  camps  may  involve  important  delivery  challenges7   but  also  opportunities  in  terms  of  cost  effectiveness  (delivery  to  a  dense  population  with  entry  registration  and  a  centralized  administration  in  place).  Refugee  protection  often  understood  from  a  legal  perspective  should  also  incorporate evidence‐based options to enhance the resilience of refugees.  The  report  also  underlines  the  agency  of  refugees  towards  improving  their  livelihoods.  Refugees  are  not  passive agents, exclusively dependent on external interventions. Local markets and trading activities play  an essential role in reducing poverty among refugees in Sub‐Saharan Africa. Similarly, markets constitute  an  essential  driver  of  the  expected  impact  on  the  hosting  population.  Though  important,  the  usual  focus  on  legal  protection,  health,  environmental  and  security  issues  is  too  limited.  Understanding  protracted  refugee  situation  requires  paying  much  more  attention  to  the  interactions  between  refugees  and  their  hosts. The economic functions endorsed by refugees (labor substitutable to who? Net buyer or net seller  of  what?  Skill  and  monetary  transfers  from  and  to  where?),  the  ability  to  adopt  coping  strategies  among  the  hosts  (assets,  occupation,  …)  and  the  transformative  presence  of  the  humanitarian  sector  seem  also  to  explain  to  a  large  extent  why  positive  and  negative  impacts  are  not  evenly  distributed  among  the  hosting population.   A  transition  from  relief  to  development  calls  for  strengthening  the  asset‐based  capacity  and  the  human  capital endowments of the local hosts and in particular among the poor.  In that respect, the provision of  local  public  goods  seems  to  be  key.  While  road  infrastructure  has  been  found  to  be  a  catalyst  for  local  economic  development,  integrating  education  and  health  services  provided  to  refugees  and  local  communities should have promising potential.   The  challenges  for  the  local  hosts  in  protracted  refugee  situations  in  Sub‐Saharan  Africa  are  intrinsically  related  to  the  conditions  faced  by  returnees.   Repatriation  and  local  integration  are  indeed  part  of  the  same conundrum. Together with resettlement, they indeed constitute two of the solutions to protracted  refugee  situations  proposed  by  UNHCR.  Voluntary  repatriation  has  often  been  favored  by  the  international  community  and  host  governments  since  the  1990s.  UNHCR  has  been  therefore  pro‐active  in  providing  repatriation  assistance  as  well  as  employment  opportunities  to  returnees.  Well,  the  costs  of  ensuring  favorable  conditions  for  repatriation  have  often  been  underestimated,  since  returnees  had  sometimes  faced  unsafe  and  unfavorable  situations,  for  instance,  when  previously  occupied  land  had  been  taken  over  by  others.  Inversely,  local  integration  has  often  been  neglected  as  a  possible  solution.  Beyond  the  political  sensitivity  of  that  option  for  the  host  country,  the  reasons  may  be  related  to  the                                                               7  As stressed by Crisp (2003), Section 2 recalls that protracted refugee situation are usually located in peripheral  areas, with poor security, unfavorable climatic conditions, and economically and politically marginalization.  31    dichotomy  between  humanitarian  action  and  development  efforts  and  the  lack  of  evidence  on  the  impact  of  refugees  on  the  hosting  population.  We  do  not  claim  that  local  integration  is  the  optimal  solution  in  all  protracted  cases.   However,  the  reluctance  to  integrate  refugees  locally  has  precluded  the  opportunity  to  test  local  integration  approaches  that  are  fundamentally  driven  by  the  economic  interactions  between  refugees  and  host  communities.  One  also  needs  to  overcome  the  institutional  constraint for such approaches since local integration requires further  coordination between the  UNHCR  and  other  institutions  like  UNDP,  the  World  Bank,  non‐governmental  organizations,  development  agencies,  national  and  local  governments.  Overall,  there  is  a  dearth  of  evidence  on  the  effectiveness  of  different  policies  in  protracted  refugee  situations,  but  what  appears  to  be  clear  is  that  refugees’  capacities  should  be  considered  as  an  asset  in  the  search  for  sustainable  solutions  to  protracted  refugee  situations.    Bibliography  Alderman,  H.,  J.  Hoddinott,  and  B.  Kinsey.  2006.  “Long‐term  consequences  of  early  childhood  malnutrition.” Oxford Economic Papers 58(3): 450‐474.    Akresh, R., Verwimp, P. and T. Bundervoet. 2011. “Civil War, Crop Failure, and Child Stunting in  Rwanda," Economic Development and Cultural Change, 59(4), pp. 777‐810.    Akresh, R., S. Bhalotra, M. Leone, and U. Osili. 2012a. “War and Stature: Growing up during the Nigerian  civil war," American Economic Review: Papers and Proceedings, 102(3), 273{277.    Akresh, R., Lucchetti, L., and H. Thirumurthy. 2012b. "Wars and child health: Evidence from the Eritrean‐ Ethiopian conflict," Journal of Development Economics, Vol. 99, pp. 330‐40.  Alix‐Garcia, J., A. Bartlett, and D. Saah. 2012. “Displaced Populations, Humanitarian Assistance and Hosts:  A  Framework  for  Analyzing  Impacts  on  Semi‐urban  Households.”  World  Development  40  (2):  373–386.  ———. 2013. “The Landscape of Conflict: IDPs, Aid and Land‐Use Change in Darfur.” Journal of Economic  Geography 13 (4): 589–617.  Alix‐Garcia,  J.,  and  D.  Saah.  2010.  “The  Effect  of  Refugee  Inflows  on  Host  Communities:  Evidence  from  Tanzania.” World Bank Economic Review 24 (1): 148–170.  Aldelman,  S.,  D.  Gilligan,  K.  Lehrer  (2012)  Childhood  interrupted:  How  conflict‐induced  displacement  shaped human capital formation in Northern Uganda. Mimeo.  Baez,  J.  E.  2011.  “Civil  Wars  beyond  Their  Borders:  The  Human  Capital  and  Health  Consequences  of  Hosting  Refugees.”  Journal  of  Development  Economics  96  (2):  391–408.  doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.jdeveco.2010.08.011.    Bailey, S. (2013). The Impact of Cash Transfers on Food Consumption in Humanitarian Settings: A review  of evidence.  32    Banki, Susan. 2004. Refugee Integration in the intermediate term: a study of Nepal, Pakistan, and Kenya.  UNHCR EPAU Working Paper no. 108, Policy Development and Evaluation Service, United Nations High  Commissioner for Refugees, Geneva.  Betts A. et al. (2014), Refugee Economies, Refugee Studies Centre, Oxford University  Blattman, C., and J. Annan. 2010. “The consequences of child soldiering," The Review of Economics and  Statistics, 92(4).  Boutroue, J. 1998. Missed Opportunities: The Role of the International Community in the Return of the  Rwandan Refugees from Eastern Zaire, Cambridge, MA: M.I.T. Center for International Studies  Bozzoli,  C.,  T.  Bruck  and  T.  Muhumuza.  2011.  “Does  war  influence  individual  expectations?”  Economics  Letters 113: 288‐291.                           Bozzoli, Carlos, Tilman Bruck and Tony Muhumuza. 2012. Movers or Stayers? Understanding the Drivers  of IDP Camp Decongestion during Post‐Conflict Recovery in Uganda. DIW Discussion paper 1197.    Bruck, T. 2001. “Mozambique: The Economic Effects of the war”, in Frances Steward, eds., War and  Underdevelopment. Oxford: Oxford University Press (Vol. 2, 56‐88).  Bundervoet, T., P. Verwimp, and R. Akresh. 2009. “Health and Civil War in Rural Burundi," Journal of  Human Resources 44(2), 536‐563.    Büscher, K. and K. Vlassenroot (2010) “Humanitarian Presence and Urban Development: New  Opportunities and Contrasts in Goma, DRC” Disasters 34(s2): S256‐S273.    Calderone, M., D. Headey, and J.‐F. Maystadt. 2014. “Resilience to Climate‐Induced Conflict in the Horn  of Africa.” (chapter 8) In Resilience for Food and Nutrition Security, edited by S. Fan, R. Pandya‐Lorch, and  S. Yosef, 65‐73. Washington, DC: International Food Policy Research Institute.    Chambers, R. 1986. “Hidden Losers? The Impact of Rural Refugees and Refugee Programs on Poorer  Hosts.” In “Refugees: Issues and Directions,” special issue, International Migration Review 20, no. 2:245– 63.    Crisp, Jeff and Karen Jacobsen. 1998. “Refugee camps reconsidered.” Forced Migration review 3: 27‐30.  Currie, A and T.Vogl. 2013. “Early‐Life Health and Adult Circumstance in Developing Countries,” Annual  Review of Economics, 5, 1‐36    Danish Refugee Council (DRC) Lebanon. 2014. Unconditional Cash Assistance via E‐Transfer:  Implementation Lessons Learned Winterization Support via CSC Bank ATM Card.    De Montclos, M.‐A. P., and P. M. Kagwanja. 2000. “Refugee Camps or Cities? The Socio‐Economic  Dynamics of the Dadaab and Kakuma Camps in Northern Kenya.” Journal of Refugee Studies 13, no.  2:205–22.    33    Dryden‐Peterson, Sarah and Lucy Hovil. 2003. Local integration as a durable solution: refugees, host  populations and education in Uganda.  UNHCR EPAU Research Paper no. 93, Policy Development and  Evaluation Service, United Nations High Commissioner for Refugees, Geneva.  Fiala, N. 2013. Economic Consequences of Forced Displacement. Mimeo.    Gambino, T.  2011. “Democratic Republic of Congo”, in W. Bank (ed.) Background Case Study to the  World Development Report 2011: Conflict, Security and Development, World Bank, Washington, DC.  Ibáñez,  A.  M.,  and  A.  Moya.  2010.  “Vulnerability  of  Victims  of  Civil  Conflicts:  Empirical  Evidence  for  the  Displaced Population in Colombia.” World Development 38 (4): 647–663.  Ibáñez,  A.  M.,  and  C.  E.  Vélez.  2008.  “Civil  Conflict  and  Forced  Migration:  The  Micro  Determinants  and  Welfare Losses of Displacement in Colombia.” World Development 36 (4): 659–676.    Internal Displacement Monitoring center 2008. Focus shifts to securing durable solutions for IDPs: A  profile of the internal displacement situation.  Internal Displacement Monitoring center 2010. Uganda: Difficulties continue for returnees and  remaining IDPs as development phase begins. December 28, 2010.  Internal Displacement Monitoring center. 2014.  Global Overview 2014: People Internally Displaced by  Conflict and Violence (May 2014) Accessed at http://www.internal‐ displacement.org/publications/2014/global‐overview‐2014‐people‐internally‐displaced‐by‐conflict‐and‐ violence/  Internal Displacement Monitoring center. 2013.  Global Overview 2012: People Internally Displaced by  Conflict and Violence (April 2013) Accessed at http://www.internal‐ displacement.org/publications/2013/global‐overview‐2012‐people‐internally‐displaced‐by‐conflict‐and‐ violence  Internal Displacement Monitoring center. 2012.  Global Overview 2011: People Internally Displaced by  Conflict and Violence (April 2012), accessed at http://www.internal‐ displacement.org/publications/2012/internal‐displacement‐global‐overview‐2011‐people‐internally‐ displaced‐by‐conflict‐and‐violence;  Internal Displacement Monitoring center. 2011.  Internal Displacement: Global Overview of Trends and  Developments in 2010 (March 2011), accessed at http://www.internal‐ displacement.org/publications/2011/internal‐displacement‐global‐overview‐of‐trends‐and‐ developments‐in‐2;  34    Internal Displacement Monitoring center. 2010.  Internal Displacement: Global Overview of Trends and  Developments in 2009 (May 2010), accessed at http://www.internal‐ displacement.org/publications/2010/internal‐displacement‐global‐overview‐of‐trends‐and‐ developments‐in‐2009.  Internal Displacement Monitoring center. 2009.  Internal Displacement: Global Overview of Trends and  Developments in 2008 (Aptil 2009), accessed at http://www.internal‐ displacement.org/publications/2009/internal‐displacement‐global‐overview‐of‐trends‐and‐ developments‐in‐2008.  Internal Displacement Monitoring center. 2008. Internal Displacement: Global Overview of Trends and  Developments in 2007 (April 2008), accessed at http://www.internal‐ displacement.org/publications/2008/internal‐displacement‐global‐overview‐of‐trends‐and‐ developments‐in‐2007.  Internal Displacement Monitoring center. 2007. Internal Displacement: Global Overview of Trends and  Developments in 2006 (April 2007), accessed at http://www.internal‐ displacement.org/publications/2007/internal‐displacement‐global‐overview‐of‐trends‐and‐ developments‐in‐2006;  Internal Displacement Monitoring center. 2006. Internal Displacement: Global Overview of Trends and  Developments in 2005 (March 2006), accessed at http://www.internal‐ displacement.org/publications/2006/internal‐displacement‐a‐global‐overview‐of‐trends‐and‐ developments‐in‐2005;Internal Displacement Monitoring center. 2005. Internal Displacement: Global  Overview of Trends and Developments in 2004 (March 2005), , accessed at http://www.internal‐ displacement.org/publications/2005/internal‐displacement‐a‐global‐overview‐of‐trends‐and‐ developments‐in‐2004.  Internal Displacement Monitoring center. 2004. Internal Displacement: A Global Overview of Trends and  Developments in 2003 (Feb. 2004), accessed at http://www.internal‐ displacement.org/publications/2004/internal‐displacement‐a‐global‐overview‐of‐trends‐and‐ developments‐in‐2003.  International Rescue Committee 2014, Emgency Economies: the impact of cash assistance in Lebanon,  Beirut, August, 43p    Jacobsen, K. 2000. A framework for exploring the political and security context of refugee populated  areas. Refugee Survey Quarterly 19(1): 3‐22.   35    Jamal, Arafat 2000. Minimum standards and essential needs in a protracted refugee situation: a review  of the UNHCR programme in Kakhuma, Kenya. Policy Development and Evaluation Service, United  Nations High Commissioner for Refugees, Geneva.  Jansen, B. 2011. The Accidental City. Violence, Economy and Humanitarianism in Kakuma Refugee Camp.  Thesis. Wageningen University, Wageningen, NL, 288 pages.    Jansen, B.  2009. The Accidental City: Urbanisation in an East‐African refugee camp. Urban Agriculture  Magazine 21: 11‐12.   Johnson, D.  2011. The Root Causes of Sudan’s Civil Wars: Peace or Truce. Oxford: Currey.  Kaiser, T.  2006. Between a camp and a hard place: rights, livelihood and experiences of the local  settlement system for longterm refugees in Uganda. Journal of Modern African Studies, 44(4): 597‐621.   Kondylis, F. 2008. “Agricultural Outputs and Conflict Displacement: Evidence from a Policy Intervention in  Rwanda.” Economic Development and Cultural Change 57 (1): 31–66.    Kreibaum, M. 2016. Their Suffering, Our Burden? How Congolese Refugees Affect the Ugandan  Population. World Development 78: 262‐287..  Lischer, S. K. 2005. Dangerous Sanctuaries: Refugee Camps, Civil War, and the Dilemmas of Humanitarian  Aid. Ithaca, NY, Cornell University Press.  Mabiso A., J.‐F. Maystadt, K. Hirvonen, J. Vandercasteelen. 2014. Refugees and Food Security in Host  Communities:  A Review of Impacts and Policy Options to Enhance Resilience. 2020 Conference paper 2,  Washington DC : International Food Policy Research Institute (IFPRI).   Maystadt, J.‐F., De Luca, G., Sekeris, P., Ulimwengu, J. (2014) “Mineral resources and conflicts in  DRC: a case of ecological fallacy.” Oxford Economic Papers, 66: 721–749.  Maystadt,  J.‐F.,  and  G.  Duranton.  2014.  “The  Development  Push  of  Refugees:  Evidence  from  Tanzania.”  Economics Working paper 2014/019. Lancaster University Management School: Lancaster, UK.    Maystadt, J.‐F., Ecker, O. (2014) “Extreme weather and civil war: does drought fuel conflict in  Somalia through livestock price shocks?” American Journal of Agricultural Economics, 96: 1157–1181.    Maystadt, J‐F and Ph.Verwimp, 2014, “Winners and Losers among a refugee‐hosting population,”  Economic Development and Cultural Change, 62(4): 769‐809.  Maystadt, J.‐F., M. Calderone and L. You. 2015. “Local Warming and Violent Conflict in North and South  Sudan.” Journal of Economic Geography 15: 649‐671.    36    Mills, K. 2004 'Refugee Return from Zaire to Rwanda: The Role of UNHCR' ‘Refugee Return from Zaire to  Rwanda: The Role of UNHCR’ (2004) in Howard Adelman and Govind C. Rao, eds., War and Peace in  Zaire/Congo: Analyzing and Evaluating Intervention, 1996‐97, Africa World Press,  pp. 163‐185    Minoiu, C., and O. Shemyakina. 2012. “Child health and conflict in Cote d'Ivoire," American Economic  Review: Papers and Proceedings, 102(3), 294‐299.  Montalvo,  J.  G.,  and  M.  Reynal‐Querol.  2007.  “Fighting  against  Malaria:  Prevent  Wars  While  Waiting  for  the ‘Miraculous’ Vaccine.” Review of Economics and Statistics 89 (1): 165–177.    O’Loughlin, J., Witmer, F. D., Linke, P. M., Laing, A., Gettelman, A., Dudhia, J. (2012) “Climate variability  and conflict risk in East Africa, 1990–2009.” Proceedings of the National Academy of  Sciences USA, 109: 18344–18349.  Postel, H., C. Tahianasamy, and M. Clemens. 2015. Europe’s Refugee Crisis Is Not as Big as You’ve Heard,  and Not Without Recent Precedent. CGD blog post. Center for Global Development. Accessed on 14  September 2015.    Pottier, Johan (1996) ‘Relief and Repatriation: Views by Rwandan Refugees; Lessons for Humanitarian  Aid Workers.’ African Affairs 95.    Prunier, G.  2009. Africa’s World Wars: Congo, the Rwandan Genocide, and the Making of a  Continental Catastrophe, Oxford University Press, Oxford.  Reno, W. 2008. Warlord Politics and African States. Boulder: Lynne Rienner Publishers.  Richard, P. 1996. Fighting for the Rainforest: War, Youth and Resources in Sierra Leone, Oxford and  Porthmouth, NH: The International African Institute.   Ruiz, I., and C. Vargas‐Silva. 2013. “The Economics of Forced Migration.” Journal of Development Studies  49 (6): 772–784.  Rutinwa, B. and K. Kamanga. 2003. Impact of refugees in Northwestern Tanzania. Dar es Salaam,  Tanzania: Center for the Study of Forced Migration.  Rutinwa, B.  2002. “The end of asylum? The changing nature of refugee policies in Africa.” Refugee  Survey Quarterly 21 (1‐2): 12‐41.  Singh, K., U. Karunakara, G. Burnham, and H. Kenneth (2005):Forced Migration and Under‐_ve Mortality:  A Comparison of Refugees and Hosts in North‐western Uganda and Southern Sudan," European Journal  of Population, 21, 247‐270.”    Slaughter, A., and J. Crisp. 2009. “A Surrogate State? The Role of UNHCR in Protracted Refugee  Situations.” UNHCR EPAU Research Paper no. 108, Policy Development and Evaluation Service, United  Nations High Commissioner for Refugees, Geneva.    37    Stearns, J. 2011. Dancing in the Glory of Monsters: The Collapse of the Congo and the Great  War of Africa, PublicAffairs, New York.  Turner, T. 2007. The Congo Wars: Conflict, Myth and Reality, Zed Books, London.     Turton, D. (2006) Who is a Forced Migrant? In de Wet, C., editor, Development‐induced Displacement:  Problems, Policies and People, pages 13‐37. Bergham Books, New York.    UNHCR (United Nations High Commissioner for Refugees). 1995. Statistical Yearbook 1994. Geneva.   UNHCR (United Nations High Commissioner for Refugees). 1996. Statistical Yearbook 1995. Geneva.   UNHCR (United Nations High Commissioner for Refugees). 2007. Statistical Yearbook 2006. Geneva.   UNHCR (United Nations High Commissioner for Refugees). 2008. Statistical Yearbook 2007. Geneva.   UNHCR (United Nations High Commissioner for Refugees). 2009. Statistical Yearbook 2008. Geneva.   UNHCR (United Nations High Commissioner for Refugees). 2010. Statistical Yearbook 2009. Geneva.   UNHCR (United Nations High Commissioner for Refugees). 2011. Statistical Yearbook 2010. Geneva.   UNHCR (United Nations High Commissioner for Refugees). 2012. Statistical Yearbook 2011. Geneva.   UNHCR (United Nations High Commissioner for Refugees). 2013. Statistical Yearbook 2012. Geneva.   UNHCR (United Nations High Commissioner for Refugees). 2014. UNHCR Global Trends 2013. Geneva.     Verwimp P and J.Van Bavel, 2005, “Child survival and fertility among Rwandan refugees”, European  Journal of Population, Special Issue of the Demography of violent conflict, 21:271‐290  Verwimp and Van Bavel (2013), Schooling, Gender and Violent Conflict in Burundi,  World Bank Economic  Review, vol.28, n2, pp.384‐411  Verwimp, P and J.C Munoz‐Mora, 2013, Returning Home after civil war, HiCN working paper nr. 123.  Werker, Eric, 2007, “Refugee Camp Economies”, Journal of Refugee Studies 20(3): 461‐480.  Whitaker, B. E. 1999. “Changing Opportunities: Refugees and Host Communities in Western Tanzania.”  Journal of Humanitarian Assistance 4, no. 1:1–23.    Whitaker, B. E. 2002. “Refugees in Western Tanzania: The Distribution of Burdens and Benefits among  Local Hosts.” Journal of Refugee Studies 15 (4): 339–358.     World Food Program and United Nations High Commissioner for Refugees. 1998. “Household Food  Economy Assessment Greater Lukole Camp: Ngara District Tanzania.” Joint assessment report,World  Food Program and United Nations High Commission for Refugees, July 10–August 12.    Ziemke, J. 2012. “Turn and Burn: Loss Dynamics & Civilian Targeting in the Angolan War.” Journal of  Economics and Politics 20(1): 18‐36.      Supplementary Appendix  38    Table A1  Refugee population by origin, 1960‐2013 (end‐year figures)  Figures include people in refugee‐like situations.  1990*  1995  2000  2005  2010**  2013                       Origin        Total World        17,395,979       14,896,087         12,129,572           8,661,994           10,549,686        11,703,179            Sub‐Saharan Africa          5,680,989         5,558,551           3,741,420           3,065,266             2,773,292          3,670,630         ‐ Central Africa and Great Lakes             620,578         2,262,594           1,089,506           1,048,459                878,475             933,636         ‐ East and Horn of Africa          2,583,784         1,582,992           1,504,938           1,386,481             1,518,092          2,336,848         ‐ Southern Africa          1,671,196            373,294              436,669              229,282                161,689               33,367         ‐ West Africa             805,431         1,339,671              710,307              401,044                215,036             366,779   MENA          1,383,333         1,068,910              867,005              799,327             1,993,712          3,149,994      Asia and Pacific          7,319,098         4,063,523           4,852,589           3,335,340             4,417,746          3,906,584   (excl. Australia, Japan, New Zealand)        Asylum        Total World        17,395,979       14,896,087         12,129,572           8,661,994           10,549,686        11,703,179            Sub‐Saharan Africa          5,903,606         6,198,725           3,835,423           3,170,811             4,124,942          5,563,641         ‐ Central Africa and Great Lakes          1,031,190         2,544,072           1,309,418              970,283                628,361             516,006         ‐ East and Horn of Africa          2,502,387         1,560,684           1,099,092           1,047,379             1,241,098          2,038,958         ‐ Southern Africa          1,311,168            246,577              317,888              228,637                146,162             135,542         ‐ West Africa             814,486         1,385,031              709,802              325,125                168,334             242,348   MENA             244,375            462,361              399,223              599,387             1,940,987          2,630,787      Asia and Pacific          8,225,783         4,267,480           4,950,728           2,949,480             4,011,529          3,544,493   (excl. Australia, Japan, New Zealand)        Americas (excl. North America)          1,194,874             93,858                37,851                37,749                373,867             381,949         Developed countries          2,169,013         4,401,927           3,370,739           2,574,225             2,063,460          2,249,002   UNHCR‐Assisted IDPs               Total World  3666400  4662200  5998501  6616791  21055500  31098400     Sub‐Saharan Africa  88000  1344000  2309691  2479998  6154000  7301100  Asia & MENA  829400  1699100  1845194  1532307  9497800  16993000     Americas  ‐  8000  525000  2000000  3672100  5368100  (excl. North America)     Developed countries  2749000  1611100  1318616  604486  1731600  1436200  Total IDPs               Total World  20285000  17580000  19298000  19027800  25111000  N.A.  39             Sub‐Saharan Africa  8604000  5895000  7055000  5406100  5068000  N.A.  MENA  6230000  8000000  6675000  8592900  10892000  N.A.     Asia and Pacific  4325000  2405000  3392000  2128800  5490000  N.A.  (excl. Australia, Japan, New Zealand)        Americas  1126000  1280000  2176000  2900000  3661000  N.A.  (excl. North America)                    Note: Refugee data are from the UNHCR statistical population online dataset, accessed in September 2014. Refugee data from  2007 to 2013 include people in refugee‐like situations (see note, Figure 1). IDP data from 1990 to 2008 are aggregated based on  Center for Systematic Peace (http://www.systemicpeace.org/). As indicated in Figure A1, these data are much lower compared  to those provided from 2003 by IDMC but provide a longer time series. UNHCR assisted‐IDP are compiled based on several  UNHCR (1995, 1996, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, and 2014) reports. UNHCR‐assisted IDPs are only IDPs who are  protected/assisted by UNHCR. These are also not necessarily representative of the entire IDP population in a given country.  Many of the world's IDP situations are not covered by UNHCR and are thus not reflected. Since some adjustments could take  place over time, we always use the figures from the last available report.                                  Figure A1: Refugees and Internally Displaced People in SSA, 1990 and 2013    40      Note: Refugee data are from the UNHCR statistical population online dataset, accessed in September 2014. Refugee data from  2007 to 2013 include people in refugee‐like situations (see note, Figure 1). IDP data from 1990 to 2008 are aggregated based on  Center for Systematic Peace (http://www.systemicpeace.org/). UNHCR assisted‐IDP are compiled based on several UNHCR  (1995, 1996, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, and 2014) reports. UNHCR‐assisted IDPs are only IDPs who are  protected/assisted by UNHCR. These are also not necessarily representative of the entire IDP population in a given country.  Many of the world's IDP situations are not covered by UNHCR and are thus not reflected. Since some adjustments could take  place over time, we always use the figures from the last available report.              Figure A2: Refugees a burden for SSA?  Panel A: Not weighted by economic capacity  41      Panel B: Weighted by economic capacity    Source: Authors’ presentation based on UNHCR Global Trends 2013 (UNHCR 2014).    42