WPS7764 Policy Research Working Paper 7764 Climate Change and Poverty in Vietnam Background Paper The Varying Income Effects of Weather Variation Initial Insights from Rural Vietnam Ulf Narloch Development Economics Environment and Natural Resources Global Practice Group & Climate Change Cross-Cutting Solutions Area July 2016 Policy Research Working Paper 7764 Abstract To estimate the impact of weather on rural income changes groups and most income activities. Only staple crops, over time, this study combines data from the panel sub- forestry, and fishing seem to be less sensitive to hotter con- sample of the latest Vietnam Household Living Standard ditions. The effects of rainfall are more difficult to generalize. Surveys 2010, 2012, and 2014 and gridded weather data Some findings indicate that more rainfall is beneficial in from the Climate Research Unit. The analyses show: (i) drier places but harmful in wetter places. Interestingly, the crop cultivation, livestock management, forestry and fishing incomes of poorer households seem to be negatively affected activities, and agricultural wages remain important income by wetter conditions, while those of wealthier households sources in rural Vietnam—especially for poorer households; are more impacted by drier conditions. An increase in (ii) rural communes are exposed to substantial inter- and rainfall levels and flood conditions between 2012 and intra-annual weather variation, as measured by annual, 2014, which were relatively wet years, is related to reduced seasonal, abnormal, and extreme weather conditions and income growth between these two years. Altogether these weather events; and (iii) these types of weather variation are findings suggests that greater attention has to be paid to indeed related to income variation. In particular, warmer making rural livelihoods more resilient to weather variation temperatures and heat extremes can have negative income which, is very likely to increase because of climate change. effects in all climate contexts and for all socioeconomic This paper is a product of the World Bank Environment and Natural Resources Global Practice Group and the Climate Change Cross-Cutting Solutions Area and is a background paper for the World Bank work on “Climate Change and Poverty in Vietnam.” 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 author may be contacted at unarloch@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team The Varying Income Effects of Weather Variation: Initial Insights from Rural Vietnam* Ulf Narloch  Sustainable Development Practice Group, World Bank, Washington, DC, USA  Keywords:  Climate  Change,  Consumption,  Households,  Incomes,  Livelihoods,  Poverty,  Shocks,  Vulnerability  JEL: I30, I32, O10, Q10, Q54, R20 * Acknowledgements:  This work is part of the programmatic AAA on Vietnam Climate Resilience and Green Growth (P148188)  and  was  developed  under  the  oversight  of  Christophe  Crepin.  It  contributed  to  the  global  program  on Climate Change and Poverty (P149919) under the oversight of Stephane Hallegatte. I am very thankful to the World Bank  Vietnam  team  for  providing  the  Vietnam  Household  Living  Standards  Survey  (VHLSS)  data  and  to  Linh  Hoang Vu  and  Ha  Thi  Ngoc  Tran  for  helping  with  data  questions.  Mook  Bangalore  prepared  the  weather  and  geo‐spatial data.  Maros  Ivanic  and  Anne  Zimmer  contributed  to  earlier  data  preparations.  Very  helpful  suggestions  and comments  on  earlier  versions  of  this  work  were  received  from  Tuan  Anh  Le,  Diji  Chandrasekharan  Behr,  Gabriel Demombynes, Linh Hoang Vu, Christopher Jackson, Frederik Noack, Pamela McElwee, and Maurice Rawlins. 1. Introduction Especially  for  poor  people  with  climate‐sensitive  livelihoods,  weather  variation  can  be  linked  to  living  standards. Despite significant progress in poverty reduction, around 20  percent  of Vietnam’s  population  still  lived  in  extreme  poverty  in  2010  –  about  27  percent  in  rural  areas  (World  Bank,  2012).  At  the  same  time,  Vietnam  is  also  particularly  sensitive  to  increasing  climate  hazards,  including  short‐lived  natural  disasters  and  inter‐  and  intra‐annual  variation  in  weather  conditions,  both  of  which  are  likely  to  be  exacerbated  by  climate  change.1  Such  climate  hazards  can  affect  poor  and  other  vulnerable  people  through various channels, such as agriculture and ecosystems, natural disasters, and health (Hallegatte et  al., 2016).   Many  of  the  poverty  impacts  will  unfold  through  changes  in  household  incomes,  which  are  hardly  quantified.  Existing  studies  for  Vietnam  investigate  the  effects  of  global  warming  on  agricultural  production using crop and hydrological models (Gebretsadik et al., 2012; Van Hoang et al., 2014; Yu et al.,  2010).  Other  work  estimates  the  macroeconomic  cost  of  climate  change  in  Vietnam  through  sectoral  impacts  (Arndt  et  al.,  2012;  World  Bank,  2010).  Global‐level  work,  including  Vietnam‐specific  results,  estimates  poverty  impacts  of  generalized  climate  shocks  using  micro‐simulation  techniques  and  Computable General Equilibrium (CGE) modeling (Ahmed et al., 2009; Hertel et al., 2010; Rozenberg and  Hallegatte,  2015).  Recent  studies  have  shown  the  current  income  and  welfare  impacts  of  short‐lived  natural  disasters  or  extreme  events  on  Vietnamese  households  (Arouri  et  al.,  2015;  Bui  et  al.,  2014;  Thomas  et  al.,  2010).   More  work,  however,  is  needed  to  understand  household‐level  income  effects  of  more subtle variation in rainfall and temperature conditions and gradual changes to this variation.   A growing number of studies in a variety of contexts investigates how observed weather conditions affect  economic  outcomes,  mainly  in  an  attempt  to  quantify  the  potential  economic  impacts  of  future  climate  change    (Auffhammer  et  al.,  2013;  Dell  et  al.,  2014).2    Yet  a  quantification  of  climate  change  impacts  remains  challenging  even  when  the  current  income  effects  of  weather  variation  are  understood.  Firstly,  how  weather  conditions  will  alter  due  to  climate  change  is  highly  uncertain  and  even  existing  Global  Circulation  Models  (GCMs)  bring  diverging  forecasts  for  some  regions  and  countries.  Moreover,  income                                                               1   In  line  with  existing  literature,  this  paper  defines  weather  variation  to  describe  shorter‐run  temporal  variation  (variation  between  and  within  years),  while  climate  is  used  for  longer‐term  variability  of  conditions  and  changes  decades (Dell et al., 2014).  2  Many of these studies are based on cross‐country analyses comparing country income and production and weather  conditions at various points in time (e.g. Burke et al., 2015, 2011; Dell et al., 2012; Hsiang, 2010; Schlenker and Lobell,  2010).  Another  strand  of  the  literature  focuses  on  the  impacts  on  agricultural  profits  mostly  using  US  data  at  the  county level (Deschênes and Greenstone, 2012, 2007; Fisher et al., 2012; Mendelsohn et al., 1994; Schlenker et al.,  2006;  Schlenker  and  Roberts,  2009).  Other  studies  use  weather  variables  to  explain  household  income  in  order  to  test income effects on other variables   (Feng et al., 2010; Hidalgo et al., 2010; Yang and Choi, 2007). Interesting new  studies  estimate  current  weather  impacts  on  incomes  and  living  conditions  (Baez  et  al.,  2015;  Noack  et  al.,  2015;  Park et al., 2015). Yet results from these micro‐level studies have not yet been used to simulate income effects under  future climate change.    changes in the future are subject to adaptive responses and socioeconomic changes, such as the shift to  less climate‐sensitive activities.   While  it  is  hard  to  predict  what  happens  in  the  future,  it  is  even  difficult  to  establish  the  links  between  weather and incomes in the present.  While some activities are negatively affected by wetter or warmer  rainfall conditions, others may benefits from it. And Income changes do not only depend on direct weather  impacts  on  output,  but  also  on  indirect  impacts  such  as  price  or  production  adjustments.   Decreases  in  crop income through yield declines could be reduced or even offset through resulting increases in prices  and wages (Hertel et al., 2010; Jacoby et al., 2014). Different income activities also play various functions.  Some  may  actually  serve  as  a  coping  strategy  to  compensate  income  shortfalls  from  other  activities  so  that incomes from these activities increase in times of adverse weather conditions (Noack et al., 2015). In  addition,  weather  effects  depend  on  socioeconomic  factors  that  determine  the  extent  to  which  households  choose  risker  (but  more  profitable)  activities  and  can  manage  negative  impacts  through  production adjustments (e.g. use more irrigation).   Another  difficulty  results  from  identifying  the  types  of  weather  variation  that  are  relevant  for  income  fluctuations.   Many  studies  use  temperature  and  rainfall  levels  defined  as  annual  means   (Burke  et   al.,  2011;  Dell  et  al.,  2009;  Feng  et  al.,  2010;  Schlenker  and  Lobell,  2010).   Yet  weather  impacts  depend  on  their  timing  and  the  seasonality  of  income  activities,  so  that  some  studies  measure  seasonal  weather  conditions  (Hsiang, 2010; Mendelsohn et al., 1994; Welch et al., 2010; Yang and Choi, 2007).   Moreover,  excess  rain  and  heat  waves  can  be  as  harmful  as  rainfall  scarcity  and  cold  spells.  To  capture  this  non‐ linearity, some studies break rainfall and temperature levels into different intervals or only measure them  above  or  below  a  certain  threshold  (Deryugina  and  Hsiang,  2014;  Deschênes  and  Greenstone,  2011;  Schlenker and Lobell, 2010).3  To  control for abnormal values, some studies  measure the deviation from  the  long‐term  mean  normalized  for  location‐specific  variability   (Baez  et  al.,  2015;  Hidalgo  et  al.,  2010;  Noack  et  al.,  2015).   Weather  extremes  measured  by  minimum  and  maximum  temperature  and  rainfall  levels matter too (Welch et al., 2010). Very importantly, all of these forms of weather variation can have  different impacts in different places depending on location‐specific climate conditions (Park et al., 2015).  In order to define recommendations for poverty eradication in face of increasing climate risks in Vietnam,  this paper attempts to disentangle the current impacts of weather variation on income changes.  To better  understand the income effects of different types of weather variation, the analyses differentiate between  annual,  seasonal,  abnormal  and  extreme  weather  conditions  and  weather  events  related  to  rainfall  and  temperature. They also investigate how weather impacts vary by socioeconomic group, climate zones and  income activities.  By  covering  this  breadth of impacts, this study  adds to  the existing literature showing  that income effects depend on the type of weather variation and different contexts.  These  analyses  can  build  on  two  novel  methodological  aspects.  First,  this  study  combines  data  from  the  latest Vietnam Household Living Standard Surveys (VHLSS) 2010, 2012 and 2014 and gridded weather data                                                               3  Related to this approach is the concept of degree days, which assumes a piecewise‐linear function in temperatures  defines as the sum of degrees above a lower threshold and below an upper threshold intervals (Schlenker and Lobell,  2010; Schlenker and Roberts, 2009) .   .  3    from  the  Climate  Research  Unit  (CRU).  Second,  this  work  takes  advantage  of  the  panel  structure  of  this  data  set,  which  includes  about  half  of  the  households  in  at  least  two  of  the  three  survey  rounds.  Regression techniques based on the panel data set can estimate the weather impact on income changes  over  time  while  reducing  omitted  variable  bias.  Despite  the  strength  of  these  data  and  methods,  a  quantification of future impacts subject to uncertain climatic, environmental and socioeconomic changes  is beyond reach.   The remainder of this paper is structured as follows: Section 2 explains the data and methods applied for  the  analyses.  Section  3  shows  that  rural  households  remain  highly  reliant  on  agriculture  and  other  ecosystem‐based  activities.  Section  4  demonstrates  the  extent  of  weather  inter‐  and  intra‐annual  variation communes are exposed to. Section 5 presents the estimated income effects of weather variation  from  the  various  regression  analyses.  Section  6  concludes  that  in  the  face  of  climate  change  greater  attention needs to be paid to make rural livelihoods more resilient to weather variation.  2. Data and methods Based on data from the Vietnam Household Living Standard Survey (VHLSS) collected in 2010, 2012, and  2014  with  gridded  weather  data  from  the  Climate  Research  Unit  (CRU),  this  study  fits  a  number  of  regression models to explain income differences.  2.1 Household and commune data Information on incomes and socioeconomic conditions is derived from the household and commune data  from the VHLSS 2010, 2012, and 2014. These surveys are conducted by the General Statistics Office (GSO)  with  technical  support  from  the  World  Bank  in  Vietnam.  They  are  nationally  representative  and  contain  detailed information on individuals, households and communes. In total ca 9,400 households nationwide  are  included  in  each  round  with  about  half  of  the  households  in  each  round  also  being  surveyed  in  the  previous round so that the data set includes a short‐term panel.  These  analyses  focus  on  rural  households  and  communes  leaving  a  data  set  of  about  20,000  household  observations  from  ca.  2,250  communes.  Each  survey  round  covers  about  6,600  and  6,700  rural  households.  About  1,400  households  were  interviewed  in  all  three  rounds,  1,600  in  2010  and  2012,  and  1,400 in 2012 and 2014.   The household surveys include a wide array of socioeconomic data. At the individual level these data cover  demographics, education, employment, health, and migration. At the household level the data comprise  information  on  income  and  expenditures,  employment  and  self‐production,  durables,  assets,  and  participation  in  government  programs.  Consumption  estimates  are  based  on  per‐capita  expenditure  as  calculated  by  the  World  Bank  and  GOS  to  determine  the  national  poverty  line.  Incomes  are  calculated  based  on  the  raw  data  in  line  with  classifications  from  the  GSO  (Section  3).  All  consumption  and  income  values are expressed in 2010 prices using data on the Consumer Price Index from the World Development  4    Indicators.  Other  variables  controlling  for  household  demographics  and  assets  are  constructed  from  the  data sets.   The commune surveys collect information about the occurrence of emergencies in the last 3 years listed  by type and  month in addition  to information on population,  economic conditions, agriculture and land.  These data allow identifying communes exposed to weather events, such as storms, floods and droughts.   Although  the  data  allow  estimating  nationally‐representative  consumption  and  income  estimates  and  their  changes  over  time,  several  shortcomings  for  the  purpose  of  this  study  are  to  be  noted.  First,  the  study relies on observations from only three years within a five year time period and only a subsample of  the included households is observed in several years. This short‐term panel does not allow to understand  time‐variant household factors or structural changes over longer time horizons. Second, little information  is available about labor allocation, production inputs and returns, which are important to explain income  differences  over  time.  The  lack  of  such  information  can  limit  the  explanatory  power  of  the  regression  models. Yet many of these variables could be determined by weather conditions and thus create potential  endogeneity biases.  2.2 Weather data In addition to these self‐reported weather events in the commune surveys, this study uses weather data  from the CRU of the University of East Anglia to control for rainfall and temperature conditions.  From the  global  CRU  TS3.21  data  set,  monthly  time  series  of  rainfall,  minimum,  mean  and  maximum  temperature  from 1961 to 2014 is available at 0.5 x 0.5‐degree grid.4 This balanced panel of weather data was produced  using statistical interpolation based data from 4,000 individual weather stations (Harris et al. 2014).    These  data  are  merged  at  the  commune  level  to  construct  current  and  long‐term  weather  variables  for  each  month.   For  each  commune,  the  household  interview  dates  are  specified  and  the  current  weather  variables are defined for the 12 months before that interview date (e.g. if the interview date was in May  2012,  the  current  weather  variables  cover  June  2011‐  May  2012).  The  long‐term  means  and  standard  deviation  of  monthly  rainfall,  minimum,  mean  and  maximum  temperature  are  calculated  for  30  years  before these 12 months (e.g. in the above example June 1981– May 2011).  Based on these data several  variables measuring current weather conditions are constructed as explained in section 4.  Although  gridded  data  set,  such  as  CRU  are  commonly  used  in  economic  studies  as  they  provide  a  balanced  panel  that  adjusts  for  missing  data  and  spatial  factors  (e.g.  elevation),  they  suffer  from  some  limitations for assessing weather variation at subnational level. Optimally such data would  be  measured  based on ground station data, which, however, is not readily available for all of Vietnam. The precision of  the CRU data at the subnational level depends on the interpolation method and the availability of station  data  for  the  areas  of  interest  (Dell  et  al.,  2014).    Although  this  is  an  important  concern  that  deserves  further investigation, this is beyond the scope of this paper. Moreover, only monthly average rainfall and  temperature  data  are  available  from  CRU.  Given  high  intra‐annual  variations,    the  distribution  of                                                               4  http://www.cru.uea.ac.uk/cru/data/hrg/  5    temperature and precipitation within each day could include important information to identify   extreme  or  unusual  weather  conditions  (Deschênes  and  Greenstone,  2007;  Fisher  et  al.,  2012;  Schlenker  et  al.,  2006; Schlenker and Lobell, 2010; Schlenker and Roberts, 2009).    2.3 Regression analyses In  the  literature  there  are  two  econometric  approaches  used  to  estimate  the  income  effects  of  weather  variation (Dell et al., 2012; Deschênes and Greenstone, 2012, 2007; Fisher et al., 2012; Mendelsohn et al.,  1994): Differences between households and locations are estimated from a cross‐section of data observed  at one point in time following a Ricardian approach. Alternatively, changes over time are estimated from  panel data observing the same households or locations at various points in time.    The data set used for this study allows estimating the following regression model:      where Y denotes per‐capita income observed for individual i in commune j in year t (i.e. 2010, 2012, 2014).    W  measures  weather  conditions  n  commune  j  in  year  t  using  five  sets  of  weather  variables  as  described  in  section  4.  β  is  the  parameter  of  interest  that  indicates  the  income  effects  of  weather  variation.  X  is  a  set of household‐specific controls that vary over time, such as education, labor and land endowments.5 T  measures time‐fixed effects to neutralize common trends over time.   Z includes commune‐specific effects  that do not change over time.  U is a random, idiosyncratic error term.  A particularity of this data set is that for some households information is available for two or three survey  years. These households form a Panel data set. Other households were only observed in one of the three  years.  Using  this  cross‐section  data  as  well  and  treating  all  observation  as  independent  observations  provides a Pooled data set.  A main concern when fitting models to estimate weather impacts on economic outcomes is endogeneity  bias  (dell  et  al.,  2014).    Reverse  causation  is  unlikely  to  be  a  problem  as  weather  conditions  are  exogenously  determined.  Yet  the  model  is  likely  to  suffer  from  omitted  variable  bias  caused  by  the  potential  correlation  of  weather  variables  with  other  commune  characteristics  (e.g.  long‐term  climate,  geo‐graphical,  agro‐ecological  conditions)  that  determine  living  standards.  To  the  extent  that  such  variables cannot be measured, the estimates of β will be biased.   To  minimize  this  omitted  variable  bias,  a  fixed‐effects  (FE)  linear  model  is  fitted  by  using  a  within‐ regression  estimator  based  on  the  Panel  data  set  (Panel  FE).6  These  analyses  allow  investigating  the  determinants  of  income  changes  between  2010  and  2012  and  2014  due  to  differences  in  weather                                                               5  The data sets allow to control for land and labor inputs of some income activities. These are, however, not included  in the regression analyses due to potential endogeneity biases.   6   A  within‐regression  estimator  is  always  consistent,  but  a  General  Least  Squares  estimator  can  be  more  efficient.  The  GLS  –estimator  based  on  a  random‐effects  model  was  also  tested,  but  a  Hausman  test  rejects  that  the  GLS  estimator is efficient.  6    conditions over time or other time‐variant household factors. The model regresses the household specific  difference  of  the  income  in  one  specific  year  from  the  mean  in  years  with  observations  using  the  difference of weather conditions in one year from their means in all observed years.7 By taking differences,  all  time‐invariant  commune  and  household‐fixed  effects  are  taken  out  eliminating  any  omitted  variable  bias caused by time‐invariant factors.   To take advantage of the full data set and test the robustness of the results, additional models are fitted  based  on  the  Pooled  data  set,  which  estimate  the  determinants  of  income  differences  between  households.  First  an  Ordinary  Least  Squares  model  (OLS)  is  fitted  that  controls  for  observable  commune  characteristics in Z (Pooled OLS). These commune controls include long‐term rain and temperature levels  and  variability  calculated  from  the  CRU  data  and  other  location‐specific  factors  (e.g.  altitude,  slope,  soil  conditions, tree cover, distance from city and roads) calculated from other geo‐spatial data sets.8 Whereas  the  set  of  commune  controls  reduces  omitted  variable  bias  caused  by  time‐invariant  commune  characteristics, it is unlikely to eliminate it.  To further reduce this bias, a fixed‐effects linear model is fitted  by  including  a  dummy  for  each  commune  in  Z  (Pooled  FE).   This  specification  can  control  for  commune‐ fixed  effects,  but  not  for  unobservable  household‐fixed  effects.9  Where  unobserved  household‐factors  are  correlated  with  weather  deviation  (e.g.  cultural  preferences  or  risk  aversion),  they  can  also  lead  to  omitted variable bias, which can only be reduced through the Panel FE model.  These  regression  models  are  estimated  for  various  sub‐samples  to  disentangle  differences  between  socioeconomic groups and climate zones. To identify weather impacts on different income activities, the  regression  models  are  also  applied  to  the  household  sub‐sample  participating  in  the  respective  income  activity.10  Each  model  is  calculated  separately  for  each  of  the  five  sets  of  weather  variables  specified  in  section  4.  Robust  standard  errors  are  estimated  by  clustering  at  the  commune‐level  in  order  to  account  for  spatial  correlation.  The  natural  logarithm  of  the  outcome  variables  is  used  in  the  regression  to                                                               7   For  households  with  observations  for  only  two  years,  this  approach  corresponds  to  regressing  the  difference  in  incomes between the two years on the difference in weather conditions.   8   The  advantage  of  using  observed  time‐invariant  commune  factors  is  that  they  allow  estimating  their  impact  on  income differences, which is not possible in a fixed effects model using the Pooled Cross‐section or Panel data set.  9  The effects of other observable, time‐invariant commune factors cannot be estimated.   10   In  the  Panel  FE  model,  only  those  households  are  included  that  have  reported  the  respective  income  activity  in  both years. Although it would also be interesting to analyze how weather variability affects the choice to take‐up a  new activity or to drop an existing activity, the limited number of households with such changes does not allow for  a  meaningful  analysis.  For  the  Pooled data set  selection models  were  tested,  as  the  factors  that  drive  participation  in an activity can be very different from those that determine income levels. Such selection biases can be corrected  by  a  Heckman  selection  model  using  limited  information  maximum  likelihood  (LIML)  or  full  information  maximum  likelihood  (FIML)  estimators  (Heckman,  1979).  Yet  such  estimators  are  not  robust  when  the  model  is  not  correctly  specified  or  subject  to  collinearity  (Puhani,  2000).    The  levels  of  collinearity  found  in  this  data  when  estimating  selection models for the different incomes exceed critical levels as defined in other work (Leung and Yu, 1996). This  collinearity  is  possibly  caused  be  the  lack  of  sufficient  exclusion  restrictions,  i.e.  variables  that  determine  income  levels  but  not  participation  in  the  income  activity.  In  the  presence  of  such  collinearity  problems  OLS  for  the  sub‐ samples without correction of election biases provide more robust estimates (Puhani, 2000).  7    normalize  the  skewed  distribution  of  outcomes  (i.e.  many  observations  of  low  income  levels  and  a  few  observations of very high income levels).11   3. Rural incomes and changing living conditions This section shows the composition of rural income portfolios across different socioeconomic groups and  regions,  as  well  as  changes  in  living  conditions  and  the  impediments  to  increasing  prosperity  –  as  perceived by households.  3.1 Income portfolios As  calculated  based  on  the  VHLSS  data,  the  following  income  categories  are  of  importance  in  rural  Vietnam:   1) crop income: the output value minus production costs including rice, other staple crops, industrial  crops12, fruit trees and crop by‐products;13   2) livestock  income:  the  value  of  animals  and  animal  products  produced  (for  selling  and  self‐ consumption) minus production costs;   3) forestry income: the value of harvested trees and other forest products (such as firewood), hunted  animals, as well as incomes from , forest protection and management minus the production costs;   4) fishing income: the value of production and catch of fish and shrimp minus production costs;   5) wage  income:  any  cash  and  in‐kind  wages  and  salaries  including  from  agricultural  wage  employment and non‐agricultural wage‐employment in unskilled and skilled occupations;   6) business income: revenues from businesses outside agriculture, forestry, aquaculture minus cost;   7) transfer income include remittances, emergency assistance, insurance, donations, social benefits,  support in health care and education;   8) other income: including returns from investments, and earnings from weddings and funerals.   The data demonstrates that agriculture and other ecosystem‐based incomes remain an important income  source for rural households. Crop, livestock, forestry and fishing incomes and agricultural wages make ca  45  percent  of  incomes  of  all  rural  households  (Figure  1).  Whereas  a  larger  share  of  rural  households  is  engaged in income activities related to crop cultivation, livestock, forestry or fishing, the incomes earned  from  wage‐employment  in  skilled  occupations  and  from  businesses  are  much  higher  (Table  A.1).  Interestingly, more than 90 percent of households across all groups receive some transfer income. Overall,  there  is  little  difference  in  the  income  composition  for  different  socioeconomic  groups  between  2010,  2012 and 2014.                                                               11   Taking  the  natural  logarithm  also  improves  the  explanatory  power  of  the  various  models  and  brings  ease  in  interpreting the coefficients as percentage change of the outcome variable.  12  In order of importance, these include peanut, coconut, coffee, soya beans, tea, sugarcane, cashew, pepper.  13  While revenues are indicated for each crop, costs are only given for all crop production. To calculate incomes for  different crops, it is assumed that each crop’s cost share is equivalent to it share in total crop revenues.   8    For  poorer  households,  the  role  of  crop  cultivation,  livestock,  forestry,  fishing  and  agricultural  wages  is  much more important than for wealthier households. Altogether they make more than 60 percent of the  income of the poorest quintile and even more than 70 percent for ethnic minorities compared to less than  30 percent for the wealthiest households (Figure 1). Remarkably, about 60 percent of the poorest quintile  and  80  percent  of  ethnic  minorities  are  engaged  in  forestry  activities  earning  about  10  percent  of  their  income from these activities (Table A.1). For other groups these incomes are negligible.  While agricultural  wages  and  non‐agricultural  wages  in  unskilled  occupations  are  more  important  for  poorer  quintiles,  wealthier quintiles receive a higher income share from skilled wage employment or business activities.   Figure 1:  Income shares by socioeconomic group, 2010, 2012 and 2014   Notes:  Weighted  average  value  of  household  income  share  by  group:  Q1‐Q5=  Consumption  quintiles  based  on  weighted  per  capita expenditure; All=All rural households; Min=Ethnic minorities; Fem=Female headed households  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014.    There  is  also  considerable  variation  in  the  importance  of  different  incomes  across  regions.  For  example,  incomes from crop cultivation, livestock, forestry and fishing amount to 60 percent in the North West, but  are below 30 percent in the South East (Figure 2). Generally, income portfolios in the North East and North  West are much more diverse with high a large percentage of households engaged in rice cultivation, other  crops,  livestock  and  forestry  (Table  A.2).  Maize,  the  second  most  important  crop  in  Vietnam  in  terms  of  cultivation area is planted by more than 50 percent of households in these regions.  In the Red River Delta  and the South Central Coast, which have the highest income levels, non‐agricultural wage employment in  skilled  activities  is  the  most  important  income  source  (Table  A.2).  In  the  Central  Highlands  income  from  industrialized crops – mostly coffee – makes about 30 percent of incomes. And in the Mekong River Delta  fishing  incomes  play  an  important  role  with  more  than  40  percent  of  households  engaged  in  some  aquaculture activity (Table A.2).       9    Figure 2: Income shares by region, 2010, 2012 and 2014    Notes: Unweighted average of household income shares per region.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014.  3.2 Changes in living conditions Although  the  average  income  portfolios  have  not  changed  much  between  2010  and  2014,  at  the  household‐level changes in living conditions are observed. Using the Panel sub‐sample and comparing the  consumption quintiles for these households observed in at least two years reveals great mobility between  quintiles.  In  both  time  periods  more  than  50  percent  of  households  have  changed  their  consumption  quintile; 28 percent have moved up one or more consumption quintiles; and 26 percent have moved down  at least one quintile. These data show relative changes in living conditions compared to other households.   Figure 3. Mobility between consumption quintiles for Panel households, 2010‐12 and 2012‐14 2012 2014 n Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 n Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q1 639 62.4% 24.4% 9.7% 1.7% 1.4% Q1 592 63.7% 22.8% 9.0% 3.5% 1.0% Q2 593 21.8% 34.7% 27.5% 11.3% 4.7% Q2 542 24.0% 33.9% 21.0% 15.9% 5.2% 2010 Q3 590 8.3% 22.4% 33.2% 25.4% 10.3% 2012 Q3 588 9.0% 25.0% 34.2% 19.6% 12.2% Q4 636 3.0% 12.4% 22.5% 36.8% 24.4% Q4 563 3.0% 12.1% 20.8% 37.3% 26.8% Q5 625 0.5% 2.6% 10.9% 21.9% 62.7% Q5 541 1.3% 4.8% 9.2% 22.4% 62.3%   Notes: N indicates the number of Panel households in the 2010 (2012) consumption quintiles. The percentage values indicate the  share of these households in the 2012 (2014) consumption quintiles. Green color coding = moving‐up consumption quintiles. Red  color  coding  =  moving  down  consumption  quintiles.  Grey  color  coding  =  same  consumption  quintile.  Q1‐Q5=  Consumption  quintiles based on weighted per capita expenditure.   Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 data.      10    In the VHLSS survey households are asked whether their living conditions have changed in absolute terms  compared  to  five  years  ago.  The  majority  of  households  indicate  improved  living  conditions,  while  only  very  few  have  experienced  worse  living  conditions  (Figure  A.1).  The  share  of  households  with  worse  or  the  same  living  conditions  is  highest  in  the  lowest  quintiles.  These  households  rank  the  reasons  for  not‐ improved living conditions indicating three reasons in order of importance.  Among  the  most  important  reasons,  natural  and  income  related  factors  rank  high  especially  for  poorer  households.  On  average  natural  events  (including  droughts,  floods,  pests  and  harvest  failures  affecting  production)  and  other  natural  factors,  such  a  livestock  epidemics  and  changes  in  land  and  water  conditions  play  a  limited  role,  which  is  declining  over  time.  Yet  as  shown  in  Figure  4,  they  are  relatively  more important in the lowest quintile and for ethnic minorities.  Low incomes and other income‐related  reasons,  such  as  production  costs  and  selling  prices,  rank  among  the  most  important  reasons  too.  Interestingly,  other  factors,  such  as  consumption  prices  and  illness  rank  highest  among  wealthier  households.   Figure 4. Main reasons for not improved living conditions reported by households, 2010, 2012 and 2014   Notes: Unweighted average value by household group: Q1‐Q5= Consumption quintiles based on weighted per capita expenditure;  All=All rural households; Min=Ethnic minorities; Fem=Female headed households  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 data.    While such data are highly subjective, they offer some insights into the perceived impediments to greater  prosperity.  Exposure  to  natural  factors  and  income  related  reasons  seem  to  prevent  households  from  improving living  conditions. As all these  factors can be conditioned by weather conditions,  the extent to  which the households are exposed to weather variation is evaluated next.  4. Weather variation in rural communes The  communes  within  the  different  regions  of  Vietnam  represent  different  climate  zones  with  varying  rainfall  and  temperature  conditions.   Communes  are  categorized  as  dry  versus  wet  and  cold  versus  hot  11    zones based on the long‐term (30 years) annual mean of monthly rainfall (157mm) and mean temperature  (25.4°C)  across  the  communes  in  the  data  set  (Figure  A2)  in  order  to  define  Dry‐cold,  Dry‐hot,  Wet‐cold  and  Wet‐hot  climate  zones.  Long‐term  rainfall  and  temperature  conditions  as  well  as  their  inter‐annual  variation  greatly  varies  by  zone  (Figure  A.3).  Different  climate  zones  mostly  coincide  with  the  different  regions  (Table  A.3).  In  what  follows  current  weather  variation  is  described  by  five  sets  of  variables  measuring annual, seasonal, abnormal and extreme weather conditions and weather events.   4.1 Annual weather conditions Variables  measuring  annual  rainfall  and  temperature  levels  control  for  the  effect  of  average  annual  conditions  and  variation  between  years.   The  use  of  annual  values  is  common  in  the  literature  exploring  linkages between weather and economic outcomes (Burke et al., 2011; Dell et al., 2009; Feng et al., 2010;  Schlenker and Lobell, 2010).    Based  on  the  CRU  data,  annual  values  are  calculated  as  the  mean  of  the  monthly  rainfall  and  mean  temperature values in the 12 months prior to the survey. Accordingly, 2010 values are not limited to the  2010 calendar year, but measure conditions in the 2009/10 season.   Figure 5 Annual weather conditions in rural communes by climate zone in 2010, 2012 and 2014 a. Annual rain   b. Annual temperature   dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot 30 400 monthly temperature in C 300 monthly rainfall in mm 25 200 20 100 15 0 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 Notes:  Box  plot  shows  the  distribution  of  commune  observations  for  each  climate  zone.  The  boxes  illustrate  the  25  to  75  percentile with the median value represented by the line in the box. The whiskers indicate the lowest and highest adjacent value  with the points outside below or above that identifying outlier observations. Values are measured as the mean of monthly rainfall  levels and mean temperature in the last 12 months.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.    Annual weather conditions vary between the zones and years. 2010 was the driest and warmest year with  considerable variation between and within zones (Figure 5). Although on average 2012 is the wettest year  in  all  zones,  2014  has  a  greater  number  of  communes  in  the  Wet‐cold  and  Wet‐hot  zones  which  have  rainfall  levels  far  above  the  zone’s  average.  This  skewed  distribution  reflects  the  heavy  rainfalls  that  occurred  in  the  Central  Provinces  at  the  end  of  2013.  These  rainfalls  resulted  in  severe  flooding  and  livelihood damages (UN, 2013).  12    4.2 Seasonal weather conditions Variables  measuring  seasonal  rainfall  and  temperature  levels  can  measure  the  impact  of  intra‐annual  variation  and  their  changes  between  years  in  order  to  test  how  income  effects  depend  on  the  timing  of  weather shocks. Many studies measure temperature and rainfall levels at various points in the production  year  to  reflect  the  seasonality  of  weather  conditions  and  many  income  activities  (Hsiang,  2010;  Mendelsohn et al., 1994; Welch et al., 2010; Yang and Choi, 2007).   Based  on  the  long‐term  intra‐annual  weather  patterns  (Figure  A.3),  this  study  differentiates  between  three  seasons:  January  –  April,  which  are  drier  and  colder  (S1),  May  –  August  with  wet  months  and  the  highest  temperatures  (S2)  and  September  –  December  with  wet  months  and  lower  temperatures  (S3).   This division is also broadly in line with the growing cycle of some crops. For each of these periods in the  last  12  months  prior  to  the  survey  date,  the  mean  of  monthly  rainfall  and  mean  temperature  level  is  calculated.   Seasonal conditions do not only vary between years but also zones. All survey years are affected by large  intra‐annual  variation  in  rainfall  and  temperature  conditions  (Figure  A.4).  In  all  three  years  the  seasonal  variation between zones and within zones is highest for temperature S1 and for rainfall in S3 (Figure 6). In  2010  dry  season  temperatures  in  S1  are  higher  than  in  the  other  years,  while  in  2012  and  2014  rainfall  levels in S3 are larger than 2010. The rainfall outliers in S3 in the Wet‐cold and Wet‐hot zones capture the  extensive  rainfalls  in  November  2013  in  the  Central  provinces.  14  Within  3  days  some  provinces  experienced up to 400‐973 mm of rain (UN, 2013).                                                                       14  The weather variables are constructed so as to reflect the weather conditions in the 12 months prior to the survey.  For  example,  for  a  household  interviewed  in  March  2012,  the  first  month  indicates  January  2012,  while  the  12th  months indicate December 2011. Accordingly, the December values in the 2014 graph show the rainfall in December  2013.  13    Figure 6 Seasonal weather conditions in rural communes by climate zone in 2010, 2012 and 2014 a. Seasonal rain S1 (Jan‐Apr)   b. Seasonal temperature S1 (Jan‐Apr)  dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot 1,000 35 monthly temperature in C monthly rainfall in mm 25 500 15 0 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014     c. Seasonal rain S1 (May‐Aug)  d. Seasonal temperature S2 (May‐Aug)  dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot 1,000 35 monthly temperature in C monthly rainfall in mm 500 25 15 0 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014     e. Seasonal rain S3 (Sep‐Dec)  f. Seasonal temperature S3 (Sep‐Dec)  dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot 1,000 35 monthly temperature in C monthly rainfall in mm 500 25 15 0 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 Notes:  Box  plot  shows  the  distribution  of  commune  observations  for  each  climate  zone.  The  boxes  illustrate  the  25  to  75  percentile with the median value represented by the line in the box. The whiskers indicate the lowest and highest adjacent value  with the points outside below or above that identifying outlier observations. Values are measured as the mean of rainfall levels  and mean temperature in the respective months.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      14    4.3 Abnormal weather conditions Not only absolute rainfall and temperature levels matter, but also the extent to which these levels differ  from  long‐term  normal  climate  conditions.  Unusually  wet,  dry,  hot  and  cold  conditions  can  all  have  detrimental impacts, which depend on their timing and location. For example, more rain may be beneficial  in  a  dry  month  and  dry  locations,  but  harmful  in  wet  months  and  wet  locations.  Existing  studies  define  unusual  weather  conditions  as  the  deviation  from  the  long‐term  mean  (Hidalgo  et  al.,  2010;  Baez  et  al.,  2015;  Noack  et  al.,  2015).  These  studies  put  the  calculated  deviation  into  the  context  of  the  location‐ specific variability by normalizing  by the location’s long‐term standard deviation (Lobell et al., 2011).  Figure 7 Abnormal weather conditions in rural communes by climate zone in 2010, 2012 and 2014 a. Wet months  b. Hot months 2010, dry_cold 2010, dry_hot 2010, wet_cold 2010, wet_hot 2010, dry_cold 2010, dry_hot 2010, wet_cold 2010, wet_hot 0 .2 .4 .6 .8 1 0 .2 .4.6 .8 1 2012, dry_cold 2012, dry_hot 2012, wet_cold 2012, wet_hot 2012, dry_cold 2012, dry_hot 2012, wet_cold 2012, wet_hot 0 .2 .4 .6.8 1 0 .2 .4 .6.8 1 Density Density 2014, dry_cold 2014, dry_hot 2014, wet_cold 2014, wet_hot 2014, dry_cold 2014, dry_hot 2014, wet_cold 2014, wet_hot 0 .2.4 .6 .8 1 0 .2.4 .6 .8 1 0123456 0123456 0123456 0123456 0123456 0123456 0123456 0123456 number of months number of months c. Dry months d. Cold months 2010, dry_cold 2010, dry_hot 2010, wet_cold 2010, wet_hot 2010, dry_cold 2010, dry_hot 2010, wet_cold 2010, wet_hot 0 .2 .4.6 .8 1 0 .2 .4.6 .8 1 2012, dry_cold 2012, dry_hot 2012, wet_cold 2012, wet_hot 2012, dry_cold 2012, dry_hot 2012, wet_cold 2012, wet_hot 0 .2 .4 .6.8 1 0 .2 .4 .6.8 1 Density Density 2014, dry_cold 2014, dry_hot 2014, wet_cold 2014, wet_hot 2014, dry_cold 2014, dry_hot 2014, wet_cold 2014, wet_hot 0 .2.4 .6 .8 1 0 .2.4 .6 .8 1 0123456 0123456 0123456 0123456 0123456 0123456 0123456 0123456 number of months number of months Notes:  Histograms  show  the  distribution  of  commune  observations  for  each  climate  zone.  Abnormal  months  are  measured  by  the deviation of the current month’s value from the 30 years mean being greater than 1.5 standard deviations.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.    To measure the number of wet, dry, hot and cold months, this study calculates the current deviation from  the  long‐term  mean  for  each  month  (Figure  A.5).  Wet  conditions  are  defined  as  positive  deviation  from  15    the long‐term rainfall level and dry conditions as negative deviation. Hot conditions are measured by the  month’s  positive  deviation  of  current  maximum  temperature  from  the  long‐term  mean  of  maximum  temperature  and  cold  conditions  by  the  month’s  negative  deviation  of  current  minimum  temperature  from  the  long‐term  mean  of  minimum  temperature.  For  all  measures  each  month’s  deviation  is  then  divided  by  the  month’s  long‐term  standard  deviation.  Abnormal  months  are  defined  as  months  with  a  deviation exceeding 1.5 standard deviations.   Abnormal weather conditions vary mostly by year (Figure 7). The limited variation between zones results  from accounting for some of the regional variation through the normalization by the commune’s standard  deviation.  In  all  zones  number  of  wet  months  is  highest  in  2014  and  the  number  of  dry  months  in  2010.  Hot months prevail in 2010, while the number of cold months is largest in 2014.   4.4 Extreme weather conditions To  control  for  extreme  weather  conditions  maximum  and  minimum  values  in  rainfall  and  temperature  levels  can  be  measured.  A  limited  period  without  any  rain  or  with  intensive  rain  can  be  as  harmful  to  livelihoods as a limited number of days with heat extremes or with frost conditions. For example, a recent  study for Vietnam defines excessive rainfall if it exceeds 300, 450 or 600mm within a 5 day period (Thomas  et al., 2010). Another study from Asia differentiates between daily minimum and maximum temperatures  to control for temperature variation (Welch et al., 2010).  Based  on  the  monthly  rainfall  and  temperature  values  (Figure  A.4),  extreme  weather  conditions  are  measured as follows: the maximum of rain as the precipitation level in the wettest month, the minimum  of  rain  as  measured  by  the  precipitation  level  in  the  driest  month,  the  maximum  of  temperature  as  the  maximum  temperature  in  the  hottest  month,  and  the  minimum  of  temperature  as  the  minimum  temperature in the coldest month.   These  extreme  weather  conditions  broadly  reflect  earlier  findings.   Maximum  rain  is  lowest  in  2010  at  around  400mm  and  highest  in  2012  exceeding  500mm  in  Dry‐hot  and  Wet‐cold  zones,  but  with  some  considerable  variation within the Wet‐cold  zone in 2014 (Figure 8).  Minimum rain is below  50mm and is  close  to  zero  in  the  Dry‐cold  zone.  Whereas  this  zone  had  the  lowest  annual  and  seasonal  temperature  means  (Figure  5  and  6),  their  maximum  temperature  is  higher  than  in  the  Wet‐cold  zone  and  their  minimum temperature is at the level of the Dry‐hot and Wet‐hot zone.            16      Figure 8 Extreme weather conditions in rural communes by climate zone in 2010, 2012 and 2014 a. Maximum rain b. Maximum temperature  dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot 1,500 40 1,000 35 temperature in C rainfall in mm 500 30 25 0 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 c. Minimum rain d. Minimum temperature  dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot 100 30 25 temperature in C rainfall in mm 50 20 15 0 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 Notes:  Box  plot  shows  the  distribution  of  commune  observations  for  each  climate  zone.  The  boxes  illustrate  the  25  to  75  percentile with the median value represented by the line in the box. The whiskers indicate the lowest and highest adjacent value.   Maximum rainfall is measured by the rainfall level in the wettest month. Minimum rain is measured by the rain level in the driest  month. Maximum temperature is measured by the mean of maximum temperature in the hottest month. Minimum temperature  is measured by the minimum temperature in the coldest month.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.    4.5 Weather events Variables describing the occurrence of weather events, such droughts, floods and storms allow to measure  the impact of weather shocks and natural disasters.   A recent study for Vietnam uses monitored data on  riverine floods and cyclones to identify natural disasters and assess their welfare impacts (Thomas et al.,  2010).  Notwithstanding  the  limitations  of  self‐reported  data,  which  often  suffers  from  subjective  judgements and is highly correlated with welfare outcomes, other studies from Vietnam use self‐reported  data to assess the welfare impacts (Arouri et al., 2015; Bui et al., 2014).   17    Unfortunately,  the  monthly  weather  data  from  CRU  do  not  allow  to  identify  weather  events,  such  as  floods,  droughts,  and  storms,  which  often  depend  on  extremes  within  a  short  time  period.  Instead  self‐ reported  data  from  the  commune  surveys  are  used,  which  include  questions  about  the  five  main  emergencies in the last three years.15 Based on this data, those communes that have experienced floods,  droughts and storms within the 12 months before the survey are identified. Although the data also include  information  on crop diseases, fires and epidemics, these events  are not included as they are supposedly  less directly related to weather conditions.   Overall,  more  than  a  fifth  of  all  rural  households  reports  some  weather  event.  The  variation  between  zones  and  years  is  lowest  for  the  occurrence  of  storms  (Figure  9).  In  line  with  earlier  findings  suggesting  that 2010 is the hottest and driest year, the self‐reported data indicates a higher occurrence of droughts  in 2010 – mostly in the Wet‐cold zone. Surprisingly, the share of communes reporting floods is highest in  2010 in the Dry‐hot and Wet‐cold zone, which is in contrast to the rather dry conditions in that year and  the  severe  flood  events  observed  in  the  Wet‐cold  zone  in  2014.  The  self‐reported  data  does  not  correspond to the flood events experienced by communes in.  Auxiliary regressions, however, reveal that  self‐reported  floods  indeed  are  related  to  higher  annual  and  seasonal  rainfall  levels,  number  of  wet  months and maximum rainfall (Table A.4).    Figure 9 Weather events in rural communes by climate zone in 2010, 2012 and 2014 a. Floods  b. Droughts  c. Storms  .25 .25 .25 .2 .2 .2 share of communes affected share of communes affected share of communes affected .15 .15 .15 .1 .1 .1 .05 .05 .05 0 0 0 2010 2012 14 2010 2012 14 20 0 2012 14 2010 2012 14 2010 2012 14 2010 2012 14 20 0 2012 14 2010 2012 14 2010 2012 14 20 0 2012 14 2010 2012 14 2010 2012 14 1 1 1 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot       Notes: Bars show the average share of communes in each climate zone being affected by the event based on self‐reported data.   Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.                                                               15   These  emergencies  are  listed  by  year  and  month,  including  crop  diseases,  storms,  floods,  droughts,  fires  and  epidemics.  18    5. Weather sensitivity of incomes This  section  shows  the  impacts  of  the  different  sets  of  weather  variables  on  incomes  as  estimated  by  the  regression model described in section 2.3.17  The emphasis is placed on the results from the Panel FE model as  this allows to estimate the effects on income changes over time eliminating any potential omitted variable bias  from time‐invariant factors. All regression models also include a set of control variables which are not the focus  of this discussion (Table A.5). The fitted models indicate the income effects of weather variation (5.1) and how  these weather impacts vary by socioeconomic group (5.2), climate zone (5.3), income activity (5.4) and severity  of conditions (5.5).  5.1 Weather variation relates to income changes The  results  indicate  that  many  weather  variables  have  a  significant  impact  on  consumption  and  income  changes over time. The direction, order of magnitude and statistical significance of the results for consumption  and total incomes are almost identical for the different weather variables (Figure 10 and Table A.6). This finding  suggests  that  the  impact  of  weather  variation  on  incomes  directly  translates  into  consumption  changes  and  that there is limited smoothing of the consumption effects. Hence, the calculated weather effects on incomes  also provide an estimate of the overall welfare impacts.  The  significant  results  for  temperature  variation  indicate  that  hotter  conditions  relate  to  lower  incomes.  An  average  annual  temperature  that  is  1°C  warmer  decreases  total  income  by  20  percent  –  mostly  driven  by  a  10%  reduction  in  in  season  S1  and  S3  (Figure  10).  Similarly,  an  additional  hot  month  lowers  income  by  6  percent, while an additional cold month increases income  by 4 percent. A 1°C  increase in  temperature in the  hottest month relates to 10 percent income reduction and a 1°C increase in the coldest month to a 5 percent  reduction.   The impacts  of rainfall variation suggest that  drier  conditions  can have negative impacts. An additional 100m  of rain in season S3 has an income‐increasing effect of 3 percent, while an additional dry month reduces income  by  6  percent.  All  other  variables  are  insignificant  possibly  because  wetter  conditions  can  also  have  negative  impacts  when  rainfalls  become  too  intensive.  Accordingly,  having  experienced  a  drought  event  relates  to  a  9  percent and a flood event to a 5 percent income reduction. The income effects of rainfall variation are further  disentangled in the next analyses.   As  would  be  expected  weather  variation  is  related  to  some  but  not  all  income  differences  between  years.  As  per  the  R2  statistics  the  models  with  the  measured  weather  variables  explain  about  8  to  9  percent  of  the  variation in total income, whereas the explanatory power of the models with the self‐reported weather events                                                               17   Other  specifications  of  weather  conditions are  also  tested,  which do  not  offer  much additional  insights.  For  example,  including  the  quadratic  form  of  annual  or  seasonal  rainfall  and  temperature  levels  does  yield  similar  results  and  makes  the interpretation of the results from the Panel regressions difficult.  Similarly, using deviations from the long‐term mean  instead  of  absolute  rainfall  and  temperature  levels  produces  almost  identical  results  in  the  Panel  regressions,  because  differences from the mean are already captured in the Panel FE model.  19    is at only 3 percent (Table A.6). This finding suggests that measured weather data are better suited than self‐ reported data to income welfare changes over time.    Figure 10. Estimated consumption and income effects of change in weather conditions, 2010, 2012, and 2014    Notes: Figures show the coefficient estimated from the Panel Subsample Fixed Effects regression models (1) –(5). ‘Con’ indicates per‐ capita expenditure and ‘Inc’ per‐capita total income.  Whiskers indicate the 95% confidence intervals, and a solid marker is statistically  significant at 90% or higher. The detailed results tables with standard errors are presented in Tables A6.   Source: Author calculation based on based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.    To  compare  the  weather  impacts  on  income  changes  over  time  with  those  on  income  differences  between  households, further models are fitted using the Pooled cross‐section data set. Overall, the explanatory power  of  the  Pooled  OLS  and  Pooled  FE  model  is  much  higher  than  in  the  Panel  FE  (Table  A.7).  This  result  is  not  surprising  as  in  the  Panel  FE  the  changes  in  income  over  time  can  only  be  explained  by  time‐variant  factors.  Besides the different sets of weather variables, the data does not allow to sufficiently capture such time‐variant  factors.  The  estimated  income  effects  are  smaller  and  less  significant  in  the  models  using  the  Pooled  data,  suggesting  that  current  weather  variation  can  better  explain  income  changes  over  time  than  income  differences between households. However, long‐term climate conditions, for example, as measured by the 30  years  standard  deviation  of  rainfall  and  temperature  explain  differences  in  living  standards  between  households (Narloch & Bangalore, 2015).  The  difference  in  results  between  the  Panel  FE  model  capturing  all  time‐invariant  household  and  commune  factors  (Table  A.6),  the  Pooled  FE  capturing  only  all  time‐invariant  commune  factors  and  the  Pooled  OLS  capturing only observable time‐invariant commune factors (Table A.7) demonstrate that the estimated effects  depend  on  the  extent  to  which  conditioning  factors  are  controlled  for.   Some  considerable  differences  in  the  statistical  significance  and  the  magnitude  of  the  estimated  effects  appear  between  the  Pooled  OLS  and  the  Pooled  FE  model.   Including  commune  fixed  effects  instead  of  observable  commune  characteristics  increases  the  explanatory  power  of  the  models  remarkably  (Table  A.7).  This  finding  implies  that  a  large  extent  of  the  income variation is due to unobserved differences in commune characteristics.  When not including commune  fixed  effects,  the  weather  variables  may  actually  capture  some  of  the  effects  of  these  unobserved  commune  characteristics  so  that  they  may  be  highly  biased.  This  conclusion  cautions  some  of  the  findings  from  other  20    work in this field that cannot control for unobservable factors that are highly correlated with weather variables  (Noack et al., 2015; Park et al., 2015).   5.2 Weather impacts vary by socioeconomic group To show how income effects vary across different socioeconomic groups, the Panel FE model is estimated for  different  groups,  including  the  two  lowest  (B40)  vs  three  highest  (T60)  expenditure  quintile  (Table  A.8),  households that moved‐down at least one consumption quintile between years (Down) versus thus that moved  up (Up) as identified in section 3.2 (Table A.9), as well as minority (Min) and female‐headed (Fem) households  (Table A.10). Some interesting differences between these groups appear (Figure 11).  Figure  11.  Estimated income effects of change in weather conditions by socioeconomic group, 2010, 2012, and 2014   Notes:  Figures  show  the  coefficient  estimated  from  the  Panel  Subsample  Fixed  Effects  regression  models  (1)  –(5).  ‘B40’  indicates  households  in  the  lowest  two  per‐capita  expenditure  quintiles  in  2012,  ‘T60’  indicates  households  in  the  upper  three  per‐capita  expenditure  quintiles  in  2012,  ‘Down’  indicates  households  that  moved  down  at  least  one  consumption  quintile  between  years,  ‘Up’  indicates  households  that  moved  up  at  least  one  consumption  quintile  between  years,  ‘Min’  indicates  households  from  an  ethnic  minority,  and  ‘Fem’  indicates  female‐headed  households.  Whiskers  indicate  the  95%  confidence  intervals,  and  a  solid  marker  is  statistically significant at 90% or higher. The detailed results tables with standard errors are presented in Tables A8‐10.   Source: Author’s calculation based on based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.    Rainfall variation can have different impacts on B40 and T60 households. While an additional 100m of monthly  rain reduces the incomes of the B40 by more than 10 percent, it increases the incomes of the Top 60 by ca 10  percent. Similarly, a significant negative impact is estimated for wet months and floods on B40 households and  for dry months and droughts for 60 households. This finding suggest that the livelihoods of poorer households  suffer from extensive rainfalls whereas wealthier households are more negatively affected by lack of rain.   The  differences  in  rainfall  effects  are  less  pronounced  for  other  groups.   An  additional  100m  of  monthly  rain  has  a  large  positive  impact  for  households  that  moved‐up,  but  no  significant  income  effects  for  households  that  moved‐down.  Wet  months  have  a  positive  income  effect  for  those  households  that  moved‐up,  but  a  negative  one  for  those  that  moved‐down,  while  dry  months  have  negative  impacts  for  both  groups.  Female  21    headed households suffer from negative income effects of dry moths, as well as drought and flood events. The  incomes of ethnic minorities are not very sensitive to rainfall variation – possibly because they mostly live the  Northern areas, which are subject to drier conditions and less rainfall variation.  Hotter  temperature  conditions  have  negative  income  effects  for  all  socioeconomic  groups.  An  increase  of  average annual temperatures by 1°C relates to an income reduction of about 12 percent for ethnic minorities,  18  percent  of  B40  households,  22  percent  of  female‐headed  households  and  24  percent  of  T60  households.  Accordingly,  more  hot  months  have  negative  income  effects  and  more  cold  months  have  positive  income  effects for almost all groups.   5.3 Weather impacts vary by climate zones To  show  how  weather  impacts  vary  across  different  climate  contexts,  their  income  effects  are  estimated  for  the  different  zones  as  identified  in  section  4  differentiating  between  Dry‐cold,  Dry‐hot  (Table  A.11)  Wet‐cold  and Wet‐hot (Table A.12) zones. As would be expected some differences in the weather impacts between these  climate zones can be observed (Figure 12).   Figure 12. Estimated income effects of change in weather variation by climate zones in 2010, 2012, and 2014       Notes: Figures show the coefficient estimated from the Panel Subsample Fixed Effects regression models (1) –(5). ‘Dry‐cold’, ‘dry‐hot’,  ‘wet‐cold’,  and  ‘wet‐hot’  indicate  the  climate  zones  as  identified  in  Section  4.  Whiskers  indicate  the  95%  confidence  intervals,  and  a  solid  marker  is  statistically  significant  at  90%  or  higher.  The  detailed  results  tables  with  standard  errors  are  presented  in  Tables  A11‐ A12.   Source: Author’s calculation based on based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      Some  findings  indicate  that  wetter  conditions  could  have  positive  income  effects  in  drier  locations,  but  negative  ones  in  wetter  locations.  However,  these  effects  depend  very  much  on  the  timing  of  the  weather  impact.  For  example,  more  rain  in  the  season  S1  is  related  to  large  negative  income  effects  in  the  dry  zones,  possibly  as  soils  and  livelihoods  are  not  prepared  for  large  quantities  of  rains  in  the  dry  season.  More  rain  in  season  S2,  however,  has  a  positive  impact  in  dry  zones.   In  the  wet  zones,  the  income  effect  of  rain  in  S2  is  negative implying negative impacts of any additional rainfall in the rainy season in wet locations. Accordingly,  wet  months  have  a  positive  impact  in  Dry‐cold  zones,  but  negative  one  in  the  Wet‐hot  zones.  Also  floods  are  22    related  to  positive  income  changes  in  the  Dry‐cold  zone,  but  negative  changes  in  the  Wet‐cold  zone.  Dry  months have a negative income effect in dry zones but no impact in wet zones.   Warmer weather conditions have negative impacts in all contexts with one exception. In the Wet‐cold zones a  temperature increase in season S2 is related to a positive income effect of about 20 percent. Negative income  effects  are  related  to  warmer  temperatures  in  season  S1  for  the  wet  places  and  in  season  3  for  cold  places.  There  is  also  some  indication  that  higher  temperatures  have  more  severe  impacts  in  hotter  locations.  An  increase  of  1°C  in  average  annual  temperature  reduces  incomes  by  15‐17  percent  in  Wet‐cold  and  Dry‐cold  zones and by 27‐28 percent in Wet‐hot and Dry‐hot zones.   5.4 Weather impacts depend on income activity These estimated income effects are  triggered  by the  weather impacts on different income activities, which is  shown by  the results for rice  cultivation, staple  crops, industrial crops, livestock, forestry, fishing, agricultural  wages, unskilled non‐agricultural wages, skilled agricultural wages and business self‐employment (Tables A.13‐ A.17).   The  individual  income  effects  can  be  much  larger  indicating  that  a  big  effect  on  one  activity  can  be  compensated through other incomes so that the overall income and expenditure effect is more limited (Figure  13).     Figure  13.  Estimated income effects of change in weather variation by income activity in 2010, 2012, and 2014 Notes:  Figures  show  the  coefficient  estimated  from  the  Panel  Subsample  Fixed  Effects  regression  models  (1)  –(5).  The  activity  abbreviations indicate the following activities as defined in section 3: ‘Inc’= total income, ‘Ric’ = rice cultivation, ‘Sta’ = staple crop, ’Ind’  =  industrial  crops,  ‘Liv’  =  livestock,  ‘For‘  =  Forestry,  ‘Fis’  =  fishing,  ‘Wag’  =  agricultural  wage  employment,  ‘Wun’  =  unskilled  non‐ agricultural  wage  employment,  ‘Wsk’  =  skilled  non‐agricultural  wage  employment,  and  ‘Bus’  =  business  self‐employment.  Whiskers  indicate  the  95%  confidence  intervals,  and  a  solid  marker  is  statistically  significant  at  90%  or  higher.  The  detailed  results  tables  with  standard errors are presented in Tables A6, and A13‐A17.   Source: Author’s calculation based on based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.    23    Warmer  weather  conditions  have  a  negative  effect  on  most  income  activities.  Three  exceptions  are  to  be  noted.  First,  the  weather  impacts  for  staple  crops  are  not  significant  or  even  positive  for  maximum  temperatures. This finding indicates that these crops – mostly grown in the colder regions – are less sensitive  to warmer temperatures or could even benefit.  Second, hotter conditions and even drought events are related  to  higher  forestry  incomes.    This  finding  may  indicate  that  the  extraction  of  forest  resources  is  a  copying  mechanism applied to compensate shortfalls from other activities under heat stress. Similarly, fishing incomes  go  up  under  heat  extremes  expressed  by  the  number  of  abnormally  hot  months  and  the  maximum  temperature  in  the  hottest  months.  These  results  corresponds  to  other  studies  from  rural  Vietnam  showing  that incomes from the extraction of environmental resources tend to go up during weather shocks (Völker and  Waibel, 2010).  Interestingly,  weather  variables  do  not  only  relate  to  agricultural  and  other  ecosystem‐production  related  incomes, but also to supposedly less sensitive activities, such as non‐agricultural wages and business activities.  This result may imply that in rural areas there are strong inter‐sectoral (demand and supply) linkages through  which all income activities are negatively affected when weather shocks hit the agricultural sector. Moreover,  some  weather  extremes  may  also  affect  non‐agricultural  activities  through  their  impacts  on  labor  availability  and  productivity.  Interestingly,  all  wage‐related  activities  are  negatively  affected  by  higher  temperature,  but  are less sensitive to rainfall variation. This finding is in line with Park et al. (2015) who find that heat extremes  can have a negative impact on labor productivity.   Some note of caution is needed. The predictive power of the models –especially those with the self‐reported  weather  events  –  become  weak  for  some  income  activities.  This  finding  mainly  applies  for  income  activities  undertaken by a small sub‐sample of households and with limited income variation over time, such as forestry  and  fishing.  Possibly  these  activities  are  less  weather  sensitive,  so  that  the  weather  variables  combined  with  the set of households controls cannot sufficiently explain income variation across time.    This finding may also be due to the dependency of effects on the specific locations within climate zonesand on  specific  activities  within  each  income  category.  To  further  test  this  dependency,  additional  regressions  were  run for each income activity at the regional level. The results for the regional models with the highest predictive  power are summarized in Tables A.18‐A.23.  For example, in the Mekong River Delta less rain in the dry season  S1 reduces income from summer‐autumn rice, while less rain during season S3 increases income from winter‐ spring rice. Unusually dry months are harmful for incomes from both winter‐spring and summer‐autumn rice  (Tables  A.18‐A.19).  Coffee  incomes  in  the  Central  Highlands  suffer  from  high  temperatures  in  S1  and  temperature and rainfall extremes, as well as flood and drought events (Table A.20). In the North West region  forestry  incomes  decrease  in  drier  years  with  more  cold  months,  while  fishing  incomes  increase  in  warmer  years  with  more  hot  months  (Table  A.21).  Moreover,  weather  variation  can  explain  a  larger  extent  of  the  variation  in  wage  and  business‐related  incomes  for  some  regions  (Tables  A.22‐A.23).  These  findings  suggest  that a further disaggregation by income activities and regions would allow to refine the results.    24    5.5 Weather impacts depend on the severity of conditions The above analyses indicate that more rainfall does not have much of a negative impact on changes in income.  This finding may be surprising in light of the severe livelihood impacts of the flood events caused by the intense  rainfalls in late 2013 in the Central provinces. These results may mainly capture the negative income effects of  too  dry  conditions  in  2010.  At  the  same  time,  2012  and  2014  were  both  relatively  wet  years  so  that  focusing  on  these  two  years  instead  of  the  whole  2010‐14  sample  may  allow  disentangling  some  of  the  effects  of  too  intensive rainfalls. To do so, the above analyses are rerun splitting the Panel sample into a 2010‐12 and a 2012‐ 14 sub‐sample (Table A.24).  Some very interesting  differences between the  two time periods appear  (Figure  A.14).   Figure 14. Estimated income effects of change in weather variation by periods, 2010‐12 versus 2012‐14   Notes: Figures show the coefficient estimated from the Panel Subsample Fixed Effects regression models (1) –(5). 2010‐12 is based on  the 2010 and 2012 Panel households, 2012‐14 is based on the 2012 and 2014 Panel households.  Whiskers indicate the 95% confidence  intervals, and a solid marker is statistically significant at 90% or higher. The detailed results tables with standard errors are presented  in Table A.24.   Source: Author’s calculation based on based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.    Indeed  wetter  conditions  are  related  to  positive  income  changes  between  2010  and  2012,  but  negative  changes  between  2012  and  2014.   Having  an  increase  in  the  annual  average  of  monthly  rainfall  by  100mm  boosts income by about 20 percent between 2010 and 2012, but reduces income by about 12 percent between  2012 and 2014. An increase in rainfall by 100mm between 2012 and 2014 in the season S3, when most of the  flooding  took  place  has  an  income  reducing  effect  of  5  percent.  Having  the  same  rainfall  increase  in  the  following  dry  season  S1  reduces  incomes  even  by  up  to  40  percent.  Similarly,  wet  months  and  floods  have  a  negative  income  effect  between  2012  and  2014,  whereas  dry  months  and  droughts  have  a  negative  income  effect between 2010 and 2012.  For temperature variation the differences between the 2010‐12 and 2012‐14  time period are less pronounced and the results are statistically weaker than in the combined 2010‐14 sample.   These  finding  suggest  that  the  impacts  of  weather  variation  on  income  changes  over  time  depend  on  the  severity  of  conditions  in  the  time  periods  under  consideration.  Especially  for  short‐term  panels,  such  as  this  data  set,  results  are  sensitive  to  the  weather  conditions  in  the  years  with  observations.   While  very  limited  25    variation  between  years  can  hide  some  of  the  actual  weather  impacts,  extreme  conditions  in  one  of  the  few  survey years can bias some of the results. To mediate some of these shortcomings, panel data sets that cover  larger time horizons are needed.   5. Conclusions The  results  in  this  paper  show  that  weather  variation  and  income  changes  over  time  in  rural  Vietnam  are  related.  They  also  warn  against  an  oversimplification  of  this  relationship  as  there  is  a  breadth  of  weather  impacts, which are highly dependent on socioeconomic groups, climate zones, and income activities, and even  the  severity  of  weather  conditions.  In  addition,  income  effects  do  not  only  depend  on  the  intensity  of  the  rainfall or temperature shock, but also on the timing of the shock and the location‐specific optimal rainfall and  temperature levels.   Despite  this  complexity  the  data  allow  identifying  some  general  patterns.  Warmer  temperatures  and  heat  extremes  have  income‐reducing  effects  in  all  climate  contexts  and  for  all  socioeconomic  groups,  including  poorer  households  and  ethnic  minorities.  While  most  income  activities  are  negatively  affected  by  hotter  conditions, staple crops, forestry and fishing seem to be less sensitive to temperatures. The income effects of  rainfall are more complex. Some findings indicate that more rainfall is beneficial in drier places but harmful in  wetter  places.  Interestingly,  the  incomes  of  poorer  households  seem  to  be  negatively  affected  by  wetter  conditions,  while  those  of  wealthier  households  are  more  impacted  by  drier  conditions.  This  finding  implies  that  the  livelihoods  of  poor  rural  people  are  more  vulnerable  to  severe  rainfalls  and  flooding,  which  for  example  occurred  at  the  end  of  2013.  The  data  indeed  confirm  that  an  increase  in  rainfall  and  wet  months  compared  to  2012,  which  was  also  a  wet  year,  had  a  negative  impact  on  income  growth  between  2012  and  2014.   Bringing the variety of income effects from different types of weather variation together with the uncertainty  about how weather conditions will be altered by climate change makes any effort to quantify the income and  poverty  impacts  of  climate  change  extremely  challenging  –  not  even  considering  that  the  weather  sensitivity  of  income  activities  may  change  due  to  structural  changes  or  adaptive  responses.   While  future  temperature  increases  due  to  climate  change  can  be  predicted  with  some  level  of  confidence,  there  is  less  agreement  on  future  changes  in  precipitation  patterns.  Yet  variation  between  locations  and  between  seasons  is  likely  to  increase  (IMHEN  and  UNDP,  2015;  ISPONRE,  2009;  MONRE,  2009).  Overall,  however,  it  remains  difficult  to  translate the global climate change scenario from the IPCC (2014) into localized impacts. While some locations  could  benefit  from  more  favorable  conditions,  the  overall  variability  of  weather  conditions  is  expected  to  increase with abnormal or extreme conditions likely to become more frequent and intense.   Notwithstanding  the  difficulties  to  quantify  any  future  climate  change  impacts  on  rural  incomes,  the  initial  insights provided by this paper bring important implications for rural development in times of climate change.  The  findings  demonstrate  that  high  weather  variation  between  years,  seasons  and  locations  is  already  the  norm  in  rural  Vietnam  and  that  the  incomes  of  most  people  including  poor  households  are  currently  very  sensitive to this variation. Consequently, rural households are already vulnerable to weather variation. Climate  change  could  increase  these  vulnerabilities  in  many  unpredictable  ways.  Hence  it  is  important  to  make  rural  26    livelihoods  more  resilient  to  weather  variation  by  promoting  income  strategies  that  are  more  robust  to  uncertain  weather  conditions  (e.g.  weather‐resistant  crops  and  production  practices)  and  by  enabling  households  to  be  better  prepared  for  weather  shocks  (e.g.  weather‐focused  information  systems)  or  to  cope  with  them  ex‐post  (e.g.  weather‐proofed  safety  nets).   All  in  all,  policies  and  investments  should  pay  greater  attention  not  only  to  short‐lived  disasters,  but  also  to  more  subtle  weather  variation  and  gradual  changes  in  weather conditions.    27    References Ahmed,  S.A.,  Diffenbaugh,  N.S.,  Hertel,  T.W.,  2009.  Climate  volatility  deepens  poverty  vulnerability  in  developing countries. Environ. Res. Lett. 4, 034004.  Arndt, C., Tarp, F., Thurlow, J., 2012. The Economic Costs of Climate Change: A Multi‐Sector Impact Assessment  for Vietnam.  Arouri,  M.,  Nguyen,  C.,  Youssef,  A.B.,  2015.  Natural  Disasters,  Household  Welfare,  and  Resilience:  Evidence  from Rural Vietnam. World Dev. 70, 59–77.  Auffhammer,  M.,  Hsiang,  S.M.,  Schlenker,  W.,  Sobel,  A.,  2013.  Using  weather  data  and  climate  model  output  in economic analyses of climate change. Rev. Environ. Econ. Policy ret016.  Baez, J.E., Lucchetti, L., Genoni,  M.E., Salazar, M., 2015. Gone with the Storm:  Rainfall  Shocks and Household  Well‐Being in Guatemala. World Bank Policy Res. Work. Pap.  Bui,  A.T.,  Dungey,  M.,  Nguyen,  C.V.,  Pham,  T.P.,  2014.  The  impact  of  natural  disasters  on  household  income,  expenditure, poverty and inequality: evidence from Vietnam. Appl. Econ. 46, 1751–1766.  Burke,  M.,  Dykema,  J.,  Lobell,  D.,  Miguel,  E.,  Satyanath,  S.,  2011.  Incorporating  climate  uncertainty  into  estimates of climate change impacts, with applications to US and African agriculture. National Bureau  of Economic Research.  Burke,  M.,  Hsiang,  S.M.,  Miguel,  E.,  2015.  Global  non‐linear  effect  of  temperature  on  economic  production.  Nature advance online publication.  Dell,  M.,  Jones,  B.F.,  Olken,  B.A.,  2009.  Temperature  and  Income:  Reconciling  New  Cross‐Sectional  and  Panel  Estimates. Am. Econ. Rev. 99, 198.  Dell, M., Jones, B.F., Olken, B.A., 2012. Temperature shocks and economic growth: Evidence from the last half  century. Am. Econ. J. Macroecon. 66–95.  Dell,  M.,  Jones,  B.F.,  Olken,  B.A.,  2014.  What  Do  We  Learn  from  the  Weather?  The  New  Climate–Economy  Literature. J. Econ. Lit. 52, 740–798.  Deryugina,  T.,  Hsiang,  S.M.,  2014.  Does  the  environment  still  matter?  Daily  temperature  and  income  in  the  United States. National Bureau of Economic Research.  Deschênes,  O.,  Greenstone,  M.,  2007.  The  Economic  Impacts  of  Climate  Change:  Evidence  from  Agricultural  Output and Random Fluctuations in Weather. Am. Econ. Rev. 97, 354–385.  Deschênes,  O.,  Greenstone,  M.,  2011.  Climate  Change,  Mortality,  and  Adaptation:  Evidence  from  Annual  Fluctuations in Weather in the US. Am. Econ. J. Appl. Econ. 152–185.  Deschênes,  O.,  Greenstone,  M.,  2012.  The  economic  impacts  of  climate  change:  evidence  from  agricultural  output and random fluctuations in weather: reply. Am. Econ. Rev. 102, 3761–3773.  Feng,  S.,  Krueger,  A.B.,  Oppenheimer,  M.,  2010.  Linkages  among  climate  change,  crop  yields  and  Mexico–US  cross‐border migration. Proc. Natl. Acad. Sci. 107, 14257–14262.  Fisher,  A.C.,  Hanemann,  W.M.,  Roberts,  M.J.,  Schlenker,  W.,  2012.  The  economic  impacts  of  climate  change:  evidence  from  agricultural  output  and  random  fluctuations  in  weather:  comment.  Am.  Econ.  Rev.  3749–3760.  Gebretsadik,  Y.,  Fant,  C.,  Strzepek,  K.,  2012.  Impact  of  climate  change  on  irrigation,  crops  and  hydropower  in  Vietnam. WIDER Working Paper.  Hertel,  T.W.,  Burke,  M.B.,  Lobell,  D.B.,  2010.  The  poverty  implications  of  climate‐induced  crop  yield  changes  by 2030. Glob. Environ. Change, 20th Anniversary Special Issue 20, 577–585.  Hidalgo, F.D., Naidu, S., Nichter, S., Richardson, N., 2010. Economic determinants of land invasions. Rev. Econ.  Stat. 92, 505–523.  Hsiang, S.M., 2010. Temperatures and cyclones strongly associated with economic production in the Caribbean  and Central America. Proc. Natl. Acad. Sci. 107, 15367–15372.  IMHEN, UNDP, 2015. Summary for Policy Makers, Viet Nam Special Report on Managing the Risks of Extreme  Events  and  Disasters  to  Advance  Climate  Change  Adaptation  [Trần  Thục,  Koos  Neefjes,  Tạ  Thị  Thanh  28    Hương, Nguyễn Văn Thắng, Mai Trọng Nhuận, Lê Anh Tuấn, Lê Đình Thành, Huỳnh Thị Lan Hương, Võ  Thanh Sơn, Nguyễn Thị Hiền Thuận]. Natural Resources and Environment Publishing House, Hanoi,.  ISPONRE,  2009.  Viet  Nam  Assessment  Report  on  Climate  Change.  Institute  of  Strategy  and  Policy  on  Natural  Resources and the Environment, Hanoi, Vietnam.  Jacoby,  H.G.,  Rabassa,  M.,  Skoufias,  E.,  2014.  Distributional  Implications  of  Climate  Change  in  Rural  India:  A  General Equilibrium Approach. Am. J. Agric. Econ. aau084.  Lobell,  D.B.,  Schlenker,  W.,  Costa‐Roberts,  J.,  2011.  Climate  trends  and  global  crop  production  since  1980.  Science 333, 616–620.  Mendelsohn,  R.,  Nordhaus,  W.D.,  Shaw,  D.,  1994.  The  Impact  of  Global  Warming  on  Agriculture:  A  Ricardian  Analysis. Am. Econ. Rev. 84, 753–771.  MONRE, 2009. Climate change, sea level rise scenarios for Vietnam. MONRE, Hanoi, Vietnam.  Noack,  F.,  Wunder,  S.,  Angelsen,  A.,  Boerner,  Jan,  2015.  Responses  to  Weather  and  Climate:  A  Cross‐Section  Analysis of Rural Incomes. World Bank Policy Research Working Paper 7478.  Park,  J.,  Hallegatte,  S.,  Bangalore,  M.,  Sandhoefner,  E.,  2015.  Households  and  heat  stress:  Estimating  the  Distributional Consequences of climate change. World Bank Policy Research Working Paper 7479.  Rozenberg, J., Hallegatte, S., 2015. The impacts of climate change on poverty in 2030, and the potential from  rapid,  inclusive  and  climate‐smart  development.  Forthcoming  as  a  World  Bank  Policy  Research  Working Paper.  Schlenker,  W.,  Hanemann,  W.M.,  Fisher,  A.C.,  2006.  The  impact  of  global  warming  on  US  agriculture:  an  econometric analysis of optimal growing conditions. Rev. Econ. Stat. 88, 113–125.  Schlenker,  W.,  Lobell,  D.B.,  2010.  Robust  negative  impacts  of  climate  change  on  African  agriculture.  Environ.  Res. Lett. 5, 014010.  Schlenker,  W.,  Roberts,  M.J.,  2009.  Nonlinear  temperature  effects  indicate  severe  damages  to  US  crop  yields  under climate change. Proc. Natl. Acad. Sci. 106, 15594–15598.  Thomas,  T.,  Christiaensen,  L.,  Do,  Q.‐T.,  Trung,  L.D.,  2010.  Natural  disasters  and  household  welfare:  evidence  from Vietnam. World Bank Policy Res. Work. Pap. Ser. Vol.  Van  Hoang,  T.,  Chou,  T.Y.,  Basso,  B.,  Yeh,  M.L.,  Chien,  C.Y.,  2014.  Climate  Change  Impact  on  Agricultural  Productivity  and  Environment  Influence  based  on  Simulation  Model.  Int.  J.  Adv.  Remote  Sens.  GIS  3,  pp. 642–659.  Völker,  M.,  Waibel,  H.,  2010.  Do  rural  households  extract  more  forest  products  in  times  of  crisis?  Evidence  from the mountainous uplands of Vietnam. For. Policy Econ. 12, 407–414.  Welch,  J.R.,  Vincent,  J.R.,  Auffhammer,  M.,  Moya,  P.F.,  Dobermann,  A.,  Dawe,  D.,  2010.  Rice  yields  in  tropical/subtropical  Asia  exhibit  large  but  opposing  sensitivities  to  minimum  and  maximum  temperatures. Proc. Natl. Acad. Sci. 107, 14562–14567.  World Bank, 2010. Vietnam ‐ Economics of adaptation to climate change. World Bank, Washington, DC.  World  Bank,  2012.  Well  Begun,  Not  Yet  Done:  Vietnam’s  Remarkable  Progress  on  Poverty  Reduction  and  the  Emerging Challenges, 2012 Vietnam Poverty Assessment. World Bank, Hanoi.  Yang,  D.,  Choi,  H.,  2007.  Are  remittances  insurance?  Evidence  from  rainfall  shocks  in  the  Philippines.  World  Bank Econ. Rev. 21, 219–248.  Yu, B., Zhu, T., Breisinger, C., Hai, N.M., 2010. Impacts of climate change on agriculture and policy options for  adaptation. International Food Policy Research Institute (IFPRI).        29    Appendix   Figure A.1 Change in living conditions compared to five years ago by socioeconomic group in 2010, 2012 and 2014   Notes:  Unweighted  average  for  households  in  different  groups:  Q1‐Q5=  Consumption  quintiles  based  on  weighted  per  capita  expenditure; All=All rural households; Min=Ethnic minorities; Fem=Female headed households.   Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 data.            30    Figure  A.2  Relationship between long‐term mean of monthly rainfall and mean temperature in rural communes 250 30 years mean of monthly rainfall in mm 200 150 100 50 15 20 25 30 30 years mean of monthly temperature in C   Notes: Data points present rural communes included in the VHLSS 2010, 2012 and 2014. Lines indicate the mean value.   Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 & CRU data.      Figure  A.3  Inter‐annual distribution of long‐term rainfall and temperature levels in rural communes by month and climate zone 30 years mean of monthly rainfall  30 years mean of temperature  dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot 1,000 40 monthly temperature in C monthly rainfall in mm 30 500 20 10 0 _11 _1 _2 _3 _4 _5 _6 _7 _8 _9_10 _12 _11 _1 _2 _3 _4 _5 _6 _7 _8 _9_10 _12 _1 _2 _3 _4 _5 _6 _7 _8 _9_10 _11 _12 _11 _1 _2 _3 _4 _5 _6 _7 _8 _9_10 _12 _1 _2 _3 _4 _5 _6 _7 _8 _9_10 _11 _12 _11 _1 _2 _3 _4 _5 _6 _7 _8 _9_10 _12 _1 _2 _3 _4 _5 _6 _7 _8 _9_10 _11 _12 _11 _1 _2 _3 _4 _5 _6 _7 _8 _9_10 _12   Notes: Boxplots show the distribution of commune observations for each zone. The boxes illustrate the 25 to 75 percentile with the  median value represented by the line in the box. The whiskers indicate the lowest and highest adjacent value.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 & CRU data.          31    Figure A.4 Monthly weather conditions in rural communes by month and region, 2010, 2012 and 2014   a. Monthly rainfall levels  dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot 2,000 1,500 monthly rainfall in mm 1,000 500 0 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 Graphs by zone b. Monthly mean temperature levels  dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot 40 monthly temperature in C 30 20 10 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 Graphs by zone   Notes: Box plot represent the distribution of commune observations for each climate zone. The boxes illustrate the 25 to 75 percentile with the median value represented by the  line in the box. The whiskers indicate the lowest and highest adjacent value.  Source: Author’s calculation based on VHLSS, 2010, 2012 & 2014 and CRU data.  32    Figure A.5 Deviation of monthly weather conditions from long‐term mean in rural communes by month and climate zone, 2010, 2012 and 2014 a. Monthly rainfall deviation (positive deviation =wetter, negative deviation = drier than normal)  dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot deviation in units of long-term sd 6 4 2 0 -2 -4 -6 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 Graphs by zone b. Monthly temperature deviation (positive deviation =warmer, negative deviation = colder than normal)  dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot 6 deviation in units of long-term sd 4 2 0 -2 -4 -6 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 Graphs by zone     33    c. Monthly deviation of max temperature (positive deviation = warmer than normal)  6 dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot deviation in units of long-term sd -6 -4 -2 0 2 4 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 Graphs by zone d. Monthly deviation of min temperature (positive deviation = colder than normal)  dry_cold dry_hot wet_cold wet_hot 6 deviation in units of long-term sd -6 -4 -2 0 2 4 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8_9 _10 _11 _12 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 _1_2_3_4_5_6_7_8 _10 _9 _12 _11 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 2010 2012 2014 Graphs by zone Notes: Box plot represent the distribution of commune observations for each climate zone. The boxes illustrate the 25 to 75 percentile with the median value represented by the  line in the box. The whiskers indicate the lowest and highest adjacent value.   Source: Author’s calculation based on VHLSS, 2010, 2012 & 2014 and CRU data.  34    Table A.1 Share of households (in %) engaged in income activities and average per‐capita income values (in '000 VDN in 2010 prices) by socioeconomic group in 2010, 2012 and 2014    Q1  Q2  Q3  Q4  Q5  All  Minority  Female     2010  All crop  87%  1,698  86%  2,372  80%  2,733  78%  3,683  64%  3,729  79%  2,843  94%  2,714  63%  1,973  Rice  73%  855  68%  1,149  62%  1,402  58%  1,497  42%  1,455  61%  1,272  80%  1,112  44%  963  Industrial crops  37%  212  38%  529  35%  571  31%  997  23%  1,330  33%  728  45%  560  24%  508  Other staple crops  71%  537  56%  509  49%  495  47%  704  32%  479  51%  544  83%  858  35%  297  Livestock  71%  406  68%  571  61%  712  58%  1,077  46%  1,176  61%  788  82%  680  46%  541  Forestry  62%  365  33%  216  19%  116  14%  99  7%  76  27%  175  81%  553  18%  82  Fishing  31%  203  31%  354  28%  690  24%  395  17%  806  26%  489  37%  167  19%  352  Wage  62%  1,964  70%  3,339  66%  4,079  66%  5,281  59%  7,040  65%  4,340  58%  2,074  69%  5,925  Agricultural wage  31%  734  24%  764  17%  644  11%  485  5%  324  18%  590  27%  649  22%  810  Non‐ag wage ‐  30%  621  31%  958  26%  941  23%  813  14%  742  25%  815  24%  442  26%  1,016  unskilled  Non‐ag wage ‐ skilled  19%  609  36%  1,617  42%  2,494  48%  3,983  50%  5,973  39%  2,934  19%  983  40%  4,099  Business  18%  380  28%  986  37%  1,860  41%  3,288  48%  7,655  34%  2,832  19%  431  31%  2,486  Transfers  92%  558  94%  799  93%  1,198  92%  1,526  91%  3,138  92%  1,443  91%  603  92%  2,502  Other  20%  76  23%  179  22%  203  26%  368  34%  1,353  25%  435  24%  172  26%  601  Total    5,650    8,816    11,591    15,718    24,971    13,346    7,393    14,462     2012  All crop  87%  1,677  82%  2,341  81%  3,357  78%  3,823  62%  5,059  78%  3,251  96%  2,854  66%  2,225  Rice  71%  751  65%  1,208  61%  1,537  58%  1,524  40%  1,320  59%  1,268  80%  1,112  45%  935  Industrial crops  33%  280  31%  532  31%  1,094  32%  1,231  23%  2,635  30%  1,154  41%  767  23%  777  Other staple crops  67%  506  50%  396  47%  475  42%  656  30%  690  47%  545  83%  802  33%  318  Livestock  68%  439  61%  641  56%  791  55%  1,308  42%  1,503  56%  936  81%  695  43%  781  Forestry  60%  378  29%  196  21%  152  13%  113  7%  169  26%  202  78%  581  18%  105  Fishing  30%  126  28%  356  23%  460  22%  536  13%  886  23%  473  32%  125  15%  205  Wage  65%  2,196  71%  4,364  66%  5,249  65%  6,597  59%  8,646  65%  5,410  61%  2,357  68%  6,507  Agricultural wage  28%  751  25%  950  16%  797  11%  614  6%  496  17%  721  25%  696  20%  1,043  Non‐ag wage ‐  32%  659  30%  972  21%  895  17%  868  10%  643  22%  807  28%  531  23%  1,018  unskilled  Non‐ag wage ‐ skilled  21%  787  39%  2,443  45%  3,558  51%  5,115  52%  7,507  42%  3,881  22%  1,129  42%  4,446  Business  17%  383  28%  1,178  31%  2,043  40%  3,578  44%  7,351  32%  2,906  18%  560  27%  2,516  Transfers  94%  713  92%  959  93%  1,262  92%  1,690  91%  2,697  92%  1,464  94%  709  95%  2,182  Other  23%  113  27%  199  27%  275  27%  499  38%  1,130  28%  443  22%  149  31%  507  Total    6,027    10,234    13,589    18,145    27,440    15,084    8,029    15,029     2014  All crop  89%  1,792  85%  2,424  79%  2,886  74%  3,419  62%  4,634  78%  3,031  95%  2,754  66%  2,055  Rice  72%  759  67%  1,215  60%  1,317  53%  1,378  37%  1,343  58%  1,202  78%  1,038  44%  983  Industrial crops  35%  380  34%  524  30%  801  27%  863  24%  2,040  30%  921  42%  742  23%  624  Other staple crops  73%  523  55%  456  46%  438  39%  575  29%  580  49%  514  84%  775  36%  246  Livestock  71%  491  62%  824  59%  951  53%  1,425  43%  1,579  58%  1,054  79%  734  44%  606  Forestry  62%  391  29%  168  20%  134  12%  90  9%  129  26%  182  78%  548  19%  79  Fishing  29%  197  27%  466  25%  545  20%  697  15%  977  23%  576  32%  114  14%  331  Wage  67%  2,595  70%  4,942  70%  6,552  67%  7,497  62%  9,441  67%  6,205  63%  3,092  68%  6,983  Agricultural wage  33%  926  21%  856  16%  874  9%  525  5%  331  17%  702  29%  856  17%  775  Non‐ag wage ‐  718  1,200  1,248  1,242  680  1,018  657  1,192  unskilled  30%  30%  26%  22%  13%  24%  26%  25%  Non‐ag wage ‐ skilled  22%  951  40%  2,886  48%  4,430  52%  5,730  54%  8,430  43%  4,485  22%  1,579  42%  5,017  Business  16%  362  26%  1,392  35%  2,765  39%  3,928  44%  7,999  32%  3,289  17%  633  30%  3,327  Transfers  91%  758  91%  1,115  93%  1,470  92%  1,781  91%  2,844  92%  1,593  89%  716  94%  2,775  Other  27%  124  28%  180  24%  233  29%  430  39%  1,421  29%  478  25%  204  35%  621  Total     6,710     11,511     15,537     19,267     29,025     16,408     8,795     16,779  Notes:  Weighted  average  calculated  by  group.  Q1‐Q5=  Consumption  quintiles  based  on  weighted  per  capita  expenditure;  All=All  rural  households;  Minority=Ethnic minorities; Female=Female headed households.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014.  35    Table A.2 Share of households (in %) engaged in income activities and average per‐capita income values (in '000 VDN in 2010 prices) by region in 2010, 2012, and 2014    North East  North West  Red River  North C Coast   South C Coast  C Highlands  South East   Mekong         2010  All crops  91%  2,402  93%  2,489  86%  2,190  85%  2,017  48%  1,895  88%  5,803  77%  4,182  64%  3,412  Rice  79%  1,163  76%  964  77%  1,436  73%  1,103  14%  960  39%  491  68%  380  37%  2,267  Industrial crops  47%  259  34%  232  23%  89  40%  408  27%  314  60%  4,134  27%  2,778  22%  328  Other staple crops  85%  715  91%  1,157  54%  428  72%  348  17%  466  62%  955  44%  558  19%  371  Livestock  87%  1,083  85%  729  62%  948  77%  783  30%  853  59%  690  60%  606  39%  546  Forestry  66%  533  89%  599  1%  20  44%  319  9%  158  36%  150  31%  64  15%  73  Fishing  27%  158  39%  197  18%  206  21%  157  6%  451  21%  98  11%  396  47%  1,356  Wage  52%  2,990  53%  2,383  62%  4,878  56%  2,752  70%  4,574  69%  3,093  66%  8,378  61%  3,873  Agricultural wage  5%  140  14%  294  4%  93  13%  397  27%  602  42%  1,140  19%  1,580  26%  858  Non‐ag wage ‐ unskilled  26%  721  27%  528  23%  866  22%  604  21%  810  21%  372  25%  1,452  25%  879  Non‐ag wage ‐ skilled  28%  2,129  23%  1,562  48%  3,919  33%  1,751  41%  3,162  21%  1,581  40%  5,346  28%  2,135  Business  29%  1,536  25%  597  37%  3,822  29%  1,476  31%  2,790  25%  1,334  36%  4,287  35%  3,173  Transfers  88%  1,270  91%  701  95%  2,394  93%  2,053  96%  1,697  96%  710  93%  2,390  92%  1,973  Other  21%  204  46%  216  30%  470  18%  200  13%  341  15%  274  30%  573  30%  766  Total    10,178    7,912    14,929    9,757    12,759    12,151    20,876    15,170     2012  All crops  92%  2,377  96%  2,620  81%  2,156  87%  2,059  48%  2,168  88%  7,922  78%  6,251  62%  3,600  Rice  79%  1,107  75%  905  72%  1,409  75%  1,041  14%  916  40%  507  69%  494  35%  2,334  Industrial crops  42%  313  29%  401  14%  90  39%  524  27%  472  60%  5,923  26%  4,738  23%  349  Other staple crops  83%  691  92%  1,216  47%  411  73%  292  13%  518  60%  1,281  43%  538  15%  374  Livestock  86%  1,354  85%  809  53%  1,052  75%  1,105  26%  706  56%  565  50%  838  38%  558  Forestry  68%  591  89%  674  1%  137  41%  270  8%  387  32%  147  34%  30  13%  38  Fishing  22%  233  34%  183  16%  269  21%  228  5%  468  21%  55  7%  279  44%  1,464  Wage  57%  3,633  57%  2,414  58%  5,974  55%  3,300  70%  5,621  60%  3,091  66%  9,715  60%  4,377  Agricultural wage  7%  271  13%  240  3%  117  12%  479  26%  939  39%  1,240  22%  1,879  24%  1,007  Non‐ag wage ‐ unskilled  27%  868  33%  593  17%  808  19%  636  16%  832  15%  388  24%  1,073  25%  949  Non‐ag wage ‐ skilled  31%  2,493  23%  1,581  49%  5,050  34%  2,186  46%  3,850  18%  1,463  42%  6,762  28%  2,422  Business  27%  1,670  23%  691  33%  4,012  30%  2,024  25%  2,842  22%  1,582  32%  3,386  31%  3,111  Transfers  88%  1,361  97%  1,042  96%  2,902  91%  1,976  97%  1,683  94%  840  93%  1,812  87%  1,974  Other  26%  238  20%  158  30%  576  30%  418  22%  493  11%  143  25%  683  39%  722  Total    11,456    8,590    17,079    11,381    14,369    14,344    22,994    15,844     2014  All crops  13%  2,617  12%  2,457  10%  2,190  10%  1,828  7%  2,031  6%  7,846  3%  4,551  13%  3,943  Rice  4%  1,107  4%  778  1%  1,366  4%  921  2%  821  32%  437  10%  497  2%  2,359  Industrial crops  10%  420  14%  485  3%  95  3%  425  4%  392  8%  6,378  3%  2,805  2%  422  Other staple crops  2%  747  1%  1,019  2%  502  1%  320  1%  571  1%  739  2%  557  3%  321  Livestock  7%  1,517  11%  1,096  0%  1,119  4%  1,105  3%  1,073  2%  649  0%  1,056  0%  862  Forestry  2%  583  2%  606  2%  4  2%  301  2%  329  1%  136  1%  63  8%  43  Fishing  3%  238  5%  235  1%  346  5%  246  8%  813  15%  58  13%  447  9%  1,614  Wage  8%  4,216  7%  3,611  7%  7,089  6%  4,307  9%  6,324  2%  3,805  7%  9,504  9%  5,323  Agricultural wage  16%  249  14%  337  29%  69  19%  549  22%  943  10%  1,215  26%  1,853  15%  1,040  Non‐ag wage ‐ unskilled  10%  847  6%  555  17%  1,190  13%  709  14%  1,226  8%  273  15%  1,306  14%  1,277  Non‐ag wage ‐ skilled  11%  3,120  10%  2,720  19%  5,830  20%  3,049  16%  4,154  8%  2,317  11%  6,345  14%  3,006  Business  1%  2,004  1%  1,400  3%  3,967  3%  2,537  4%  2,846  2%  2,097  3%  4,551  4%  3,391  Transfers    1,385    612    3,141    2,442    2,014    827    1,761    2,424  Other    234    122    552    361    585    309    612    983  Total     12,793     10,138     18,408     13,127     16,015     15,727     22,544     18,583  Notes: Unweighted averages calculated by region.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014.    36    Table A.3 Share of communes in different climate zones by region North  South  North  Red River  Central  South‐East  Mekong     North East   Central  Central  Total  West  Delta  High‐lands  South   River Delta   Coast  Coast  Dry & Cold  96.4%  98.6%  100%  5.7%  1.5%  26.7%  0.2%  0%  41.2%  Dry & Hot  3.6%  0%  0%  0%  34.7%  9.2%  23.8%  3.3%  8.4%  Wet & Cold  0%  1.4%  0%  65.7%  28.9%  62.2%  6.7%  0%  14.6%  Wet & Hot  0%  0%  0%  28.6%  34.9%  1.9%  69.2%  96.7%  35.9%  Notes: Share calculated as unweighted average.   Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.              37    Table A.4  Regression results explaining self‐reported weather events by measured weather conditions    Flood  Drought  Storm    (1)   (2)   (3)   (4)   (1)   (2)   (3)   (4)   (1)   (2)   (3)   (4)   Annual rain   0.0132***           0.00736***           0.00803***             (0.00123)    (0.00166)    (0.00104)    Annual temperature  ‐0.153***    ‐0.315***    ‐0.0222    (0.0295)    (0.0393)    (0.0221)    Seasonal rain S1    0.0142***    0.00860***    0.00491***    (0.00159)    (0.00187)    (0.00138)    Seasonal rain S2    ‐0.00294***    0.00250*    ‐0.00129    (0.00106)    (0.00134)    (0.000888)    Seasonal rain S3    0.00204***    0.00137*    0.00154***    (0.000501)    (0.000744)    (0.000417)    Seasonal temperature S1    0.243***    ‐0.0960    0.421***    (0.0630)    (0.0762)    (0.0513)    Seasonal temperature S2    0.180***    ‐0.0597    0.105**    (0.0671)    (0.0797)    (0.0513)    Seasonal temperature S3    ‐0.513***    ‐0.106    ‐0.649***    (0.104)    (0.124)    (0.0831)    Wet months    0.699***    0.284***    0.317***    (0.0646)    (0.0795)    (0.0517)    Dry months    0.389***    0.164*    0.255***    (0.0864)    (0.0995)    (0.0710)    Hot months    ‐0.197***    ‐0.0288    ‐0.0193    (0.0610)    (0.0631)    (0.0502)    Cold months    0.0849    ‐0.319***    ‐0.109**    (0.0540)    (0.0868)    (0.0459)    Max rain    0.000591***    0.00106***    0.00111***    (0.000189)    (0.000252)    (0.000162)  Minimum rain    0.0268***    ‐0.0000298    ‐0.00670*    (0.00443)    (0.00609)    (0.00404)  Max temperature    ‐0.0580    ‐0.280***    ‐0.218***    (0.0422)    (0.0551)    (0.0387)  Min temperature    ‐0.0991***    ‐0.0726***    0.0516***    (0.0133)    (0.0183)    (0.0119)  Year fixed effects  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Cons  ‐1.077  ‐1.924  ‐3.974***  0.0461  3.808***  2.128  ‐3.625***  6.931***  ‐3.264***  0.210  ‐3.175***  3.335***     (0.750)  (1.329)  (0.205)  (1.334)  (0.936)  (1.535)  (0.220)  (1.695)  (0.575)  (0.991)  (0.161)  (1.186)  N  9235  9235  9235  9235  9235  9235  9235  9235  9235  9235  9235  9235  Notes: Table present coefficients estimated by mixed effects logistic regression with commune fixed effects. * 0.10 ** 0.05 *** 0.01 significance level. Values in parentheses indicate standard errors.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.  38      Table A.5 Summary of variables used in regression analyses for pooled and panel models, 2010, 2012 and 2014           Pooled     Panel    2010  2012  2014    2010  2012  2014    N=6749  N=6696  N=6618    N=3083  N=4526  N=2841  Outcome variables                    Consumption  Total per capita expenditure in '000 VDN in 2010 prices  13372  14793  15881    13184  14612  15673  Total Income  Total per‐capita income in '000 VDN in 2010prices  13569  15050  16544    13247  14958  16672  Rice  Per‐capita income (production value ‐ costs) from rice cultivation in '000 VDN in 2010 prices  1290  1294  1261    1294  1291  1302  Other staples  Per‐capita income (production value ‐ costs) from (non‐rice) staple cultivation in '000 VDN in 2010 prices  797  1167  1008    883  1137  983  Industrial crops  Per‐capita income (production value ‐ costs) from industrial crop cultivation in '000 VDN in 2010 prices  542  556  532    554  561  559  Livestock  Per‐capita income (production value ‐ costs) from livestock holdings activities in '000 VDN in 2010 prices  788  900  1077    792  901  1089  Forestry  Per‐capita income (production value ‐ costs) from forestry activities in '000 VDN in 2010 prices  200  239  211    219  257  221  Fishing  Per‐capita income (production value ‐ costs) from fishing activities in '000 VDN in 2010 prices  474  516  616    452  487  555  Agric wage  Per‐capita income from agricultural wage employment in '000 VDN in 2010 prices  587  713  713    563  713  709  Non‐ag wage unskilled  Per‐capita income from non‐agricultural wage employment in low‐skill occupations in '000 VDN in 2010 prices  825  818  1017    788  807  987  Non‐ag wage skilled  Per‐capita income from non‐agricultural  wage employment in high‐skill occupations in '000 VDN in 2010 prices  2821  3409  3975    2588  3354  3783  Business  Per‐capita income (production value ‐ costs) from non‐agricultural self‐employment in '000 VDN in 2010 prices  2687  2721  3072    2611  2662  3227  Weather variables                    Annual rain  annual average of monthly rainfall in survey year in mm  142  182  168    141  184  169  Annual temperature  annual average of monthly mean temperature in survey year in C  26  25  25    26  25  25  Seasonal rain Q1  seasonal average of monthly rainfall in December‐March in mm  53  51  32    53  51  35  Seasonal rain Q2  seasonal average of monthly rainfall in April‐July in mm  219  270  228    217  272  231  Seasonal rain Q3  seasonal average of monthly rainfall in August‐November in mm  153  226  243    153  228  241  Seasonal temperature Q1  seasonal average of monthly mean temperature in December‐March in C  24  23  23    24  23  23  Seasonal temperature Q2  seasonal average of monthly mean temperature in April‐July in C  29  28  28    29  28  28  Seasonal temperature Q3  seasonal average of monthly mean temperature in August‐November in C  25  25  24    25  25  24  Wet months  Number of months with rainfall that exceeds long‐term mean by more than 1.5 sd  0.85  1.50  1.30    0.85  1.62  1.28  Dry months  Number of months with rainfall that falls below long‐term mean by more than 1.5 sd  0.79  0.22  0.27    0.78  0.27  0.20  Hot months  Number of months with maximum temperature that exceeds long‐term mean by more than 1.5 sd  1.98  0.25  0.22    1.98  0.28  0.44  Cold months  Number of months with minimum temperature that falls below long‐term mean by more than 1.5  0.07  0.37  1.28    0.07  0.27  1.23  Minimum rain  Rainfall in mm in driest month  372  490  458    372  503  458  Maximum rain  Rainfall in mm in wettest month  11  19  11    11  19  11  Minimum temperature  Mean of minimum temperature in C in the coldest month  33  33  33    33  33  33  Maximum temperature  Mean of maximum temperature in C in the hottest month  18  16  15    18  16  15  Flood   Dummy = 1 if community reported a flood  0.122  0.099  0.113    0.121  0.103  0.099  Drought  Dummy = 1 if community reported a drought  0.118  0.038  0.050    0.126  0.043  0.058  Storm  Dummy = 1 if community reported a storm  0.131  0.137  0.151    0.123  0.139  0.139  Commune controls                    Long‐term rainfall mean  Mean of monthly rainfall in last 30 years  155.9  155.6  157.6    ‐  ‐  ‐  Long‐term temperature mean  Mean of monthly temperature mean in last 30 years  25.3  25.3  25.3    ‐  ‐  ‐  Long‐term rainfall variability  Standard deviation of monthly rainfall in last 30 years  55.9  55.4  56.7    ‐  ‐  ‐  39    Long‐term temperature variability  Standard deviation of monthly temperature mean in last 30 years  0.7  0.7  0.7    ‐  ‐  ‐  Gravel  Topsoil with gravel content measured as % of volume  7.0  7.0  7.0    ‐  ‐  ‐  Sand  Fraction of topsoil with sand content measured as % of weight  36.8  37.0  37.0    ‐  ‐  ‐  Clay  Fraction of topsoil with clay content measured as % of weight  35.6  35.5  35.6    ‐  ‐  ‐  Tree cover  % of community area with tree cover  16.7  16.8  16.9    ‐  ‐  ‐  Slope  Median slope category in community: 1=least steep – 8=most steep  3.5  3.5  3.5    ‐  ‐  ‐  Distance city  Distance from community to next main city  33.5  33.6  33.7    ‐  ‐  ‐  Distance road  Distance from community to next road  3.7  3.7  3.7    ‐  ‐  ‐  Household controls                    Area agriculture  Area for agricultural activities household has access to  4805  5041  4956    5058  5205  5087  Area forest   Forest area household has access to  2460  1997  1845    1669  2102  2064  Area water surface  Water surface area household has access to  444  432  463    359  355  419  Workforce  Share of household memebrs involved in income generating activitiies as % of total household size  0.9  0.8  0.9    0.9  0.8  0.9  Education  Average number of school years of  household members  6.0  6.1  6.2    6.0  6.1  6.1  Women  Dummy = 1 if household head is female  0.2  0.2  0.2    ‐  ‐  ‐  Minority  Dummy = 1 if household belongs to ethnic minority  0.2  0.2  0.2    ‐  ‐  ‐    Notes: Unweighted mean values for sample households.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.          40    Table A.6 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita expenditure and total incomes: all Panel households    Ln per‐capita expenditure  Ln  per‐capita total income    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   0.000249              0.000127                (0.000211)    (0.000275)    Annual temperature  ‐0.197***    ‐0.216***    (0.0151)    (0.0195)    Seasonal rain S1    ‐0.000345    ‐0.000209    (0.000336)    (0.000398)    Seasonal rain S2    ‐0.000204*    ‐0.000249    (0.000114)    (0.000162)    Seasonal rain S3    0.000312***    0.000285**    (0.0000991)    (0.000128)    Seasonal temperature S1    ‐0.0879***    ‐0.0700***    (0.0104)    (0.0144)    Seasonal temperature S2    0.0479    0.00367    (0.0347)    (0.0481)    Seasonal temperature S3    ‐0.0717***    ‐0.101***    (0.0136)    (0.0180)    Wet months    ‐0.00209    ‐0.00490    (0.00551)    (0.00721)    Dry months    ‐0.0505***    ‐0.0612***    (0.00791)    (0.0103)    Hot months    ‐0.0369***    ‐0.0416***    (0.00418)    (0.00576)    Cold months    0.0274***    0.0390***    (0.00480)    (0.00656)    Max rain    0.0000800**    0.0000563    (0.0000324)    (0.0000356)    Minimum rain    0.00144**    ‐0.000187    (0.000587)    (0.000784)    Max temperature    ‐0.0621***    ‐0.104***    (0.0139)    (0.0185)    Min temperature    ‐0.0437***    ‐0.0459***    (0.00379)    (0.00513)    Flood    ‐0.0381***    ‐0.0472**    (0.0141)    (0.0193)  Droughts    ‐0.0589***    ‐0.0870***    (0.0169)    (0.0231)  Storm    0.0184    ‐0.00467    (0.0123)    (0.0168)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  10281  10281  10281  10281  10445  10274  10274  10274  10274  10438  R2  0.090  0.097  0.071  0.089  0.025  0.086  0.089  0.082  0.091  0.048  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.    41    Table A.7 Estimated impacts of weather variation on difference in per‐capita total incomes: Pooled Cross‐Section OLS and Fixed Effects model    Ln per‐capita total income ‐ Pooled OLS  Ln  per‐capita total income ‐ Pooled FE    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   0.00236***              0.000191                (0.000319)    (0.000322)    Annual temperature  ‐0.0322    ‐0.0220    (0.0271)    (0.0287)    Seasonal rain S1    0.000826**    ‐0.000669    (0.000353)    (0.000410)    Seasonal rain S2    0.000381***    0.0000931    (0.000141)    (0.000166)    Seasonal rain S3    0.000932***    ‐0.0000946    (0.000115)    (0.000147)    Seasonal temperature S1    ‐0.0208*    0.00554    (0.0112)    (0.0151)    Seasonal temperature S2    ‐0.0727***    0.0290    (0.0196)    (0.0429)    Seasonal temperature S3    ‐0.0170    ‐0.0282    (0.0182)    (0.0209)    Wet months    ‐0.0149**    ‐0.0129*    (0.00711)    (0.00702)    Dry months    ‐0.00775    ‐0.0353***    (0.00931)    (0.00949)    Hot months    ‐0.00356    ‐0.00124    (0.00697)    (0.00718)    Cold months    ‐0.00414    0.0145**    (0.00644)    (0.00638)    Maximum rain    0.000197***    0.0000218    (0.0000353)    (0.0000354)    Minimum rain    ‐0.00112    ‐0.000353    (0.000860)    (0.000911)    Maximum temperature    0.0352**    0.00932    (0.0140)    (0.0214)    Minimum temperature    0.0190***    ‐0.0131**    (0.00327)    (0.00607)    Flood    ‐0.0701***    ‐0.0364*    (0.0179)    (0.0186)  Drought    ‐0.0769***    ‐0.0428*    (0.0212)    (0.0223)  Storm    0.0181    ‐0.00163    (0.0158)    (0.0148)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Commune Controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes    Commune fixed effects    Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Year fixed effects  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  19615  19615  19615  19615  19609  19747  19747  19747  19747  20044  R2  0.305  0.307  0.303  0.308  0.305  0.498  0.498  0.499  0.498  0.500  Notes: Table presents coefficients estimated from Pooled cross‐section Ordinary Least Squares (Pooled OLS) model and Pooled Cross‐Section Fixed  Effects (Pooled FE) model. * 0.10 ** 0.05 *** 0.01 significance level. Values in parentheses indicate standard errors corrected for cluster correlation  at commune‐level.  Regressions include commune and household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      42    Table A.8 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita total income: Bottom 40 and Top 60 households    Ln  per‐capita total income Bottom 40  Ln  per‐capita total income Top 60    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   ‐0.00129***              0.000984***                (0.000412)    (0.000361)    Annual temperature  ‐0.181***    ‐0.244***    (0.0286)    (0.0251)    Seasonal rain S1    ‐0.00186***    0.000931*    (0.000583)    (0.000507)    Seasonal rain S2    ‐0.000814***    0.000133    (0.000233)    (0.000211)    Seasonal rain S3    ‐0.000131    0.000500***    (0.000177)    (0.000169)    Seasonal temperature S1    ‐0.0619***    ‐0.0644***    (0.0193)    (0.0192)    Seasonal temperature S2    0.126*    ‐0.154**    (0.0657)    (0.0650)    Seasonal temperature S3    ‐0.121***    ‐0.0852***    (0.0267)    (0.0228)    Wet months    ‐0.0277**    0.00962    (0.0112)    (0.00883)    Dry months    ‐0.00412    ‐0.0975***    (0.0150)    (0.0130)    Hot months    ‐0.0260***    ‐0.0535***    (0.00813)    (0.00756)    Cold months    0.0491***    0.0322***    (0.0103)    (0.00807)    Maximum rain    0.0000584    0.0000453    (0.0000480)    (0.0000490)    Minimum rain    ‐0.00392***    0.00235**    (0.00112)    (0.00102)    Maximum temperature    ‐0.0245    ‐0.167***    (0.0264)    (0.0236)    Minimum temperature    ‐0.0460***    ‐0.0464***    (0.00766)    (0.00644)    Flood    ‐0.0737***    ‐0.0241    (0.0269)    (0.0269)  Drought    ‐0.0137    ‐0.148***    (0.0319)    (0.0326)  Storm    0.00559    ‐0.0143    (0.0246)    (0.0226)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  4040  4040  4040  4040  4108  6234  6234  6234  6234  6330  R2  0.059  0.078  0.059  0.073  0.042  0.112  0.114  0.110  0.114  0.055  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      43    Table A.9 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita total incomes: Moved‐Down and Moved‐Up households    Ln  per‐capita total income: Moved‐down households  Ln  per‐capita total income: Moved‐up households    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   ‐0.000130              0.00281***                (0.000416)    (0.000558)    Annual temperature  ‐0.0766***    ‐0.273***    (0.0280)    (0.0320)    Seasonal rain S1    ‐0.0000988    0.00226***    (0.000713)    (0.000714)    Seasonal rain S2    ‐0.000200    0.000109    (0.000267)    (0.000349)    Seasonal rain S3    0.0000504    0.00139***    (0.000205)    (0.000230)    Seasonal temperature S1    ‐0.00754    ‐0.0987***    (0.0215)    (0.0248)    Seasonal temperature S2    0.0264    0.0180    (0.0777)    (0.0899)    Seasonal temperature S3    ‐0.0723***    ‐0.147***    (0.0253)    (0.0266)    Wet months    ‐0.0187*    0.0443***    (0.0111)    (0.0141)    Dry months    ‐0.0317*    ‐0.0769***    (0.0174)    (0.0201)    Hot months    ‐0.0130    ‐0.0885***    (0.00855)    (0.00916)    Cold months    0.0103    0.0389***    (0.00912)    (0.0120)    Maximum rain    ‐0.0000405    0.000253***    (0.0000531)    (0.0000745)    Minimum rain    0.00182    0.00151    (0.00135)    (0.00136)    Maximum temperature    ‐0.0193    ‐0.226***    (0.0286)    (0.0293)    Minimum temperature    ‐0.0178**    ‐0.0620***    (0.00787)    (0.00840)    Flood    ‐0.0486    ‐0.0569*    (0.0306)    (0.0343)  Drought    ‐0.00504    ‐0.161***    (0.0384)    (0.0416)  Storm    0.00396    0.0286    (0.0267)    (0.0312)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  3533  3533  3533  3533  3588  2949  2949  2949  2949  2998  R2  0.051  0.053  0.052  0.052  0.047  0.210  0.217  0.181  0.209  0.050  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      44    Table A.10 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita total incomes: Ethnic minorities and Female‐headed households    Ln  per‐capita total income: Ethnic minorities  Ln  per‐capita total income: Female‐headed households    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   ‐0.000629              0.000514                (0.000594)    (0.000603)    Annual temperature  ‐0.127***    ‐0.222***    (0.0359)    (0.0452)    Seasonal rain S1    ‐0.00140    ‐0.00165*    (0.000974)    (0.000927)    Seasonal rain S2    ‐0.000412    0.000321    (0.000315)    (0.000390)    Seasonal rain S3    0.0000124    0.0000382    (0.000297)    (0.000305)    Seasonal temperature S1    ‐0.0349    ‐0.0269    (0.0248)    (0.0319)    Seasonal temperature S2    ‐0.0893    ‐0.0785    (0.0873)    (0.115)    Seasonal temperature S3    ‐0.0281    ‐0.135***    (0.0358)    (0.0442)    Wet months    ‐0.0150    ‐0.0118    (0.0155)    (0.0158)    Dry months    0.0237    ‐0.0574**    (0.0212)    (0.0227)    Hot months    ‐0.0354***    ‐0.0509***    (0.0103)    (0.0128)    Cold months    0.00822    0.0359**    (0.0169)    (0.0152)    Maximum rain    0.0000539    0.0000480    (0.0000837)    (0.0000861)    Minimum rain    ‐0.000538    ‐0.000628    (0.00161)    (0.00188)    Maximum temperature    0.00275    ‐0.110***    (0.0369)    (0.0401)    Minimum temperature    ‐0.0333***    ‐0.0554***    (0.0108)    (0.0120)    Flood    ‐0.0480    ‐0.116**    (0.0354)    (0.0493)  Drought    ‐0.0334    ‐0.230***    (0.0352)    (0.0551)  Storm    ‐0.00336    ‐0.00828    (0.0302)    (0.0395)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  2246  2246  2246  2246  2294  2145  2145  2145  2145  2170  R2  0.082  0.090  0.080  0.083  0.069  0.074  0.081  0.068  0.082  0.047  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      45    Table A.11 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita total incomes: Dry‐cold and Dry‐hot zones    Ln  per‐capita total income: Dry‐cold zone  Ln  per‐capita total income: Dry‐hot zone    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   0.000942              ‐0.00152*                (0.000592)    (0.000823)    Annual temperature  ‐0.175***    ‐0.282***    (0.0354)    (0.0517)    Seasonal rain S1    ‐0.00566***    ‐0.0163***    (0.00193)    (0.00469)    Seasonal rain S2    0.00133***    0.00300***    (0.000350)    (0.000916)    Seasonal rain S3    0.000818    ‐0.00261***    (0.000687)    (0.000558)    Seasonal temperature S1    0.00925    ‐0.0131    (0.0214)    (0.0543)    Seasonal temperature S2    ‐0.0776    ‐0.788***    (0.0908)    (0.216)    Seasonal temperature S3    ‐0.0727**    0.0486    (0.0334)    (0.0725)    Wet months    0.0334**    ‐0.0149    (0.0141)    (0.0193)    Dry months    ‐0.107***    ‐0.103***    (0.0193)    (0.0362)    Hot months    ‐0.0206*    ‐0.0567***    (0.0111)    (0.0148)    Cold months    0.0428***    0.0132    (0.00947)    (0.0270)    Maximum rain    0.000247    ‐0.000560***    (0.000253)    (0.000167)    Minimum rain    0.0000430    0.00552**    (0.00153)    (0.00265)    Maximum temperature    ‐0.0211    ‐0.254***    (0.0420)    (0.0826)    Minimum temperature    ‐0.0570***    ‐0.0396**    (0.00865)    (0.0169)    Flood    0.0957**    ‐0.0339    (0.0425)    (0.0645)  Drought    ‐0.0857*    ‐0.0526    (0.0511)    (0.0745)  Storm    0.0150    ‐0.0733    (0.0397)    (0.0584)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  3162  3162  3162  3162  3162  765  765  765  765  765  R2  0.099  0.118  0.102  0.112  0.047  0.121  0.162  0.137  0.126  0.056  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      46    Table A.12 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita total incomes: Wet‐cold and Wet‐hot zones    Ln  per‐capita total income: Wet‐cold zone  Ln  per‐capita total income: Wet‐hot zone    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   ‐0.00000514              0.000104                (0.000540)    (0.000408)    Annual temperature  ‐0.158***    ‐0.273***    (0.0418)    (0.0354)    Seasonal rain S1    0.00135    0.0000126    (0.000979)    (0.000488)    Seasonal rain S2    ‐0.00112***    ‐0.00102***    (0.000321)    (0.000372)    Seasonal rain S3    0.000593**    0.000226    (0.000245)    (0.000168)    Seasonal temperature S1    ‐0.122***    ‐0.171***    (0.0322)    (0.0283)    Seasonal temperature S2    0.216*    ‐0.0781    (0.115)    (0.0774)    Seasonal temperature S3    ‐0.0929**    0.0259    (0.0433)    (0.0439)    Wet months    0.0247    ‐0.0540***    (0.0180)    (0.0119)    Dry months    0.0126    ‐0.0257    (0.0268)    (0.0160)    Hot months    ‐0.0613***    ‐0.0605***    (0.0162)    (0.00898)    Cold months    0.0617***    0.0199*    (0.0170)    (0.0117)    Maximum rain    0.0000757    0.0000663    (0.0000695)    (0.0000430)    Minimum rain    ‐0.00226    0.000261    (0.00172)    (0.00124)    Maximum temperature    ‐0.165***    ‐0.122***    (0.0505)    (0.0238)    Minimum temperature    ‐0.0122    ‐0.0629***    (0.0129)    (0.00974)    Flood    ‐0.0883**    ‐0.0910***    (0.0421)    (0.0271)  Drought    ‐0.0357    ‐0.128***    (0.0407)    (0.0378)  Storm    ‐0.0352    0.0151    (0.0354)    (0.0233)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  1941  1941  1941  1941  1941  4406  4406  4406  4406  4570  R2  0.039  0.060  0.060  0.049  0.023  0.106  0.114  0.104  0.110  0.078  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      47    Table A.13 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita incomes from rice cultivation and staple crops    Ln  per‐capita income from rice cultivation  Ln  per‐capita income from staple crops    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   ‐0.00144***              ‐0.00211**                (0.000462)    (0.000895)    Annual temperature  ‐0.0987**    ‐0.0849    (0.0399)    (0.0575)    Seasonal rain S1    0.00101    ‐0.00144    (0.000784)    (0.00143)    Seasonal rain S2    ‐0.000517*    ‐0.000480    (0.000279)    (0.000426)    Seasonal rain S3    ‐0.000366*    ‐0.000927*    (0.000204)    (0.000524)    Seasonal temperature S1    ‐0.0683**    ‐0.0390    (0.0285)    (0.0379)    Seasonal temperature S2    ‐0.206**    ‐0.0519    (0.0969)    (0.132)    Seasonal temperature S3    0.0821**    ‐0.000881    (0.0347)    (0.0521)    Wet months    ‐0.0331**    ‐0.0502**    (0.0138)    (0.0243)    Dry months    0.0135    0.00837    (0.0185)    (0.0341)    Hot months    ‐0.0248*    ‐0.0188    (0.0128)    (0.0183)    Cold months    0.000849    0.00231    (0.0103)    (0.0203)    Maximum rain    ‐0.000129**    ‐0.0000319    (0.0000571)    (0.000106)    Minimum rain    0.00378***    0.0000221    (0.00135)    (0.00227)    Maximum temperature    0.0343    0.158**    (0.0403)    (0.0674)    Minimum temperature    ‐0.00480    ‐0.0247    (0.00923)    (0.0165)    Flood    ‐0.0518*    ‐0.187***    (0.0296)    (0.0570)  Drought    0.0513    0.0486    (0.0369)    (0.0618)  Storm    0.0139    ‐0.0174    (0.0287)    (0.0546)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  5926  5926  5926  5926  6000  5102  5102  5102  5102  5181  R2  0.056  0.065  0.055  0.055  0.053  0.018  0.018  0.017  0.019  0.020  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      48    Table A.14 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita incomes from industrialized crops and livestock    Ln  per‐capita income from industrialized crops  Ln  per‐capita income from livestock    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   0.00145              ‐0.00125                (0.00115)    (0.000794)    Annual temperature  ‐0.205***    ‐0.266***    (0.0790)    (0.0553)    Seasonal rain S1    ‐0.000500    ‐0.00140    (0.00147)    (0.00108)    Seasonal rain S2    0.000454    ‐0.000330    (0.000611)    (0.000406)    Seasonal rain S3    0.000414    ‐0.000631    (0.000492)    (0.000417)    Seasonal temperature S1    ‐0.118**    ‐0.130***    (0.0532)    (0.0414)    Seasonal temperature S2    ‐0.224    0.0588    (0.174)    (0.129)    Seasonal temperature S3    0.0739    ‐0.0919*    (0.0677)    (0.0495)    Wet months    ‐0.0798***    ‐0.0302    (0.0281)    (0.0220)    Dry months    ‐0.0585    ‐0.0908***    (0.0430)    (0.0321)    Hot months    ‐0.107***    ‐0.0262    (0.0221)    (0.0178)    Cold months    0.0144    0.0377**    (0.0283)    (0.0184)    Maximum rain    0.000185    ‐0.000141    (0.000129)    (0.0000993)    Minimum rain    ‐0.000496    0.00318    (0.00297)    (0.00216)    Maximum temperature    ‐0.128*    ‐0.112**    (0.0666)    (0.0532)    Minimum temperature    ‐0.0291    ‐0.0303**    (0.0204)    (0.0145)    Flood    ‐0.103    ‐0.0445    (0.0738)    (0.0553)  Drought    ‐0.134*    ‐0.129**    (0.0753)    (0.0618)  Storm    0.0124    0.106**    (0.0634)    (0.0509)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  3200  3200  3200  3200  3282  6012  6012  6012  6012  6103  R2  0.034  0.038  0.048  0.028  0.019  0.018  0.019  0.015  0.016  0.009  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      49    Table A.15 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita incomes from forestry and fishing    Ln  per‐capita income from forestry  Ln  per‐capita income from fishing    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   0.00115              ‐0.00299**                (0.00108)    (0.00151)    Annual temperature  0.134**    ‐0.103    (0.0637)    (0.0940)    Seasonal rain S1    0.000530    ‐0.00146    (0.00161)    (0.00219)    Seasonal rain S2    0.000788    ‐0.000598    (0.000507)    (0.000681)    Seasonal rain S3    0.0000975    ‐0.00137    (0.000575)    (0.000896)    Seasonal temperature S1    0.0600    ‐0.110*    (0.0463)    (0.0664)    Seasonal temperature S2    0.360**    0.200    (0.141)    (0.237)    Seasonal temperature S3    ‐0.113*    ‐0.0176    (0.0625)    (0.0973)    Wet months    0.0214    0.00739    (0.0278)    (0.0355)    Dry months    ‐0.0590    0.0131    (0.0372)    (0.0481)    Hot months    0.0308    0.0568*    (0.0192)    (0.0298)    Cold months    ‐0.0568*    0.00459    (0.0292)    (0.0299)    Maximum rain    ‐0.0000860    ‐0.000639    (0.000148)    (0.000433)    Minimum rain    ‐0.00145    0.00763*    (0.00282)    (0.00452)    Maximum temperature    0.00682    0.199**    (0.0636)    (0.0881)    Minimum temperature    0.0164    ‐0.0631***    (0.0189)    (0.0234)    Flood    ‐0.0585    0.0469    (0.0579)    (0.100)  Drought    0.113*    0.0417    (0.0607)    (0.120)  Storm    ‐0.0146    0.0108    (0.0554)    (0.0801)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  3069  3069  3069  3069  3139  2389  2389  2389  2389  2427  R2  0.004  0.014  0.007  0.003  0.003  0.008  0.013  0.010  0.024  0.004  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      50    Table A.16 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita incomes from agricultural wages and unskilled non‐agricultural wages    Ln  per‐capita income from agricultural wages  Ln  per‐capita income from unskilled non‐agricultural wages    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   0.000290              ‐0.00168                (0.00111)    (0.00150)    Annual temperature  ‐0.345***    ‐0.453***    (0.0971)    (0.112)    Seasonal rain S1    0.00176    ‐0.00670***    (0.00194)    (0.00205)    Seasonal rain S2    ‐0.00164    0.00170*    (0.00113)    (0.000943)    Seasonal rain S3    0.000702    ‐0.00239***    (0.000503)    (0.000693)    Seasonal temperature S1    ‐0.206***    ‐0.118    (0.0721)    (0.0827)    Seasonal temperature S2    0.210    ‐0.258    (0.262)    (0.290)    Seasonal temperature S3    ‐0.128    ‐0.112    (0.109)    (0.0898)    Wet months    ‐0.0385    ‐0.0113    (0.0327)    (0.0421)    Dry months    0.0864*    ‐0.181***    (0.0511)    (0.0542)    Hot months    ‐0.0762***    ‐0.0490    (0.0260)    (0.0324)    Cold months    0.0249    ‐0.0448    (0.0301)    (0.0377)    Maximum rain    0.000294**    ‐0.000296*    (0.000121)    (0.000179)    Minimum rain    ‐0.00146    0.00695*    (0.00389)    (0.00408)    Maximum temperature    ‐0.0973    ‐0.0992    (0.0768)    (0.103)    Minimum temperature    ‐0.0707**    ‐0.0998***    (0.0301)    (0.0273)    Flood    ‐0.0658    0.0240    (0.0810)    (0.0998)  Drought    ‐0.0618    ‐0.259**    (0.105)    (0.126)  Storm    0.00501    0.0278    (0.0732)    (0.0937)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  1680  1680  1680  1680  1721  2340  2340  2340  2340  2376  R2  0.038  0.045  0.028  0.032  0.011  0.047  0.067  0.039  0.054  0.019  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      51    Table A.17 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita incomes from skilled non‐agricultural wages and business self‐employment    Ln  per‐capita income from skilled non‐agricultural wages  Ln  per‐capita income from business self‐employment    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   0.000678              0.000835                (0.000656)    (0.000809)    Annual temperature  ‐0.336***    ‐0.136*    (0.0450)    (0.0699)    Seasonal rain S1    0.000650    ‐0.000583    (0.000972)    (0.00149)    Seasonal rain S2    ‐0.000642*    0.000131    (0.000353)    (0.000509)    Seasonal rain S3    0.000936***    0.000390    (0.000326)    (0.000396)    Seasonal temperature S1    ‐0.0938***    ‐0.0237    (0.0345)    (0.0474)    Seasonal temperature S2    0.0235    0.0897    (0.115)    (0.159)    Seasonal temperature S3    ‐0.200***    ‐0.128**    (0.0396)    (0.0599)    Wet months    0.0439**    0.0147    (0.0174)    (0.0239)    Dry months    ‐0.107***    ‐0.0581    (0.0246)    (0.0385)    Hot months    ‐0.0530***    ‐0.0197    (0.0123)    (0.0216)    Cold months    0.0776***    0.0379**    (0.0123)    (0.0188)    Maximum rain    0.000212**    0.000156    (0.000104)    (0.000115)    Minimum rain    ‐0.00197    ‐0.00544**    (0.00174)    (0.00269)    Maximum temperature    ‐0.157***    ‐0.180***    (0.0427)    (0.0642)    Minimum temperature    ‐0.0901***    ‐0.0483***    (0.0112)    (0.0170)    Flood    0.00402    0.0427    (0.0501)    (0.0671)  Drought    ‐0.148**    ‐0.158*    (0.0635)    (0.0914)  Storm    0.0250    ‐0.0432    (0.0444)    (0.0599)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  3676  3676  3676  3676  3719  3036  3036  3036  3036  3071  R2  0.099  0.115  0.101  0.127  0.026  0.017  0.020  0.016  0.036  0.010  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      52    Table A.18 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita incomes from rice cultivation and winter‐ spring rice cultivation in the Mekong River Delta    Ln  per‐capita income from rice cultivation in the Mekong River Delta  Ln  per‐capita income from winter‐spring rice in the Mekong River Delta    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   0.00142              ‐0.00315                (0.00246)    (0.00256)    Annual temperature  ‐0.177    ‐0.0549    (0.140)    (0.144)    Seasonal rain S1    0.00605*    0.00572    (0.00357)    (0.00430)    Seasonal rain S2    0.000272    0.000595    (0.00303)    (0.00366)    Seasonal rain S3    ‐0.00168    ‐0.00314**    (0.00140)    (0.00149)    Seasonal temperature S1    ‐0.105    0.0182    (0.127)    (0.124)    Seasonal temperature S2    ‐0.347    ‐0.211    (0.529)    (0.576)    Seasonal temperature S3    ‐0.00820    ‐0.171    (0.269)    (0.266)    Wet months    0.0130    ‐0.0130    (0.0329)    (0.0369)    Dry months    ‐0.142**    ‐0.135*    (0.0640)    (0.0707)    Hot months    ‐0.0539    ‐0.0238    (0.0334)    (0.0309)    Cold months    ‐0.0705    ‐0.107**    (0.0458)    (0.0506)    Maximum rain    ‐0.000338    ‐0.000950    (0.000758)    (0.000770)    Minimum rain    ‐0.00383    0.000288    (0.0143)    (0.0206)    Maximum temperature    ‐0.179    ‐0.0536    (0.127)    (0.136)    Minimum temperature    0.00130    0.0269    (0.0729)    (0.0864)    Flood    ‐0.00687    ‐0.0495    (0.111)    (0.108)  Drought    0.0391    0.529    (0.311)    (0.347)  Storm    0.118    0.00796    (0.0772)    (0.0787)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  816  816  816  816  824  674  674  674  674  682  R2  0.123  0.133  0.137  0.125  0.123  0.161  0.175  0.175  0.161  0.163  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      53    Table A.19 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita incomes from summer‐autumn rice cultivation and autumn‐winter rice cultivation in the Mekong River Delta    Ln  per‐capita income from summer‐autumn rice in the Mekong  Ln  per‐capita income from autumn‐winter rice in the Mekong     (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   0.00233              ‐0.00256                (0.00278)    (0.00291)    Annual temperature  ‐0.136    ‐0.287    (0.158)    (0.210)    Seasonal rain S1    0.0112***    ‐0.000820    (0.00412)    (0.00484)    Seasonal rain S2    0.00209    0.00180    (0.00345)    (0.00339)    Seasonal rain S3    ‐0.00252    ‐0.00102    (0.00159)    (0.00181)    Seasonal temperature S1    ‐0.102    0.0963    (0.140)    (0.158)    Seasonal temperature S2    ‐0.401    0.000533    (0.619)    (1.018)    Seasonal temperature S3    ‐0.0386    ‐0.549    (0.298)    (0.400)    Wet months    0.0249    ‐0.0371    (0.0373)    (0.0373)    Dry months    ‐0.174**    0.00122    (0.0734)    (0.0758)    Hot months    ‐0.0553    ‐0.0262    (0.0377)    (0.0531)    Cold months    ‐0.0581    ‐0.00746    (0.0540)    (0.0617)    Maximum rain    ‐0.000983    ‐0.000814    (0.000733)    (0.000779)    Minimum rain    0.0240    ‐0.00712    (0.0159)    (0.0186)    Maximum temperature    ‐0.266**    ‐0.106    (0.134)    (0.176)    Minimum temperature    ‐0.0521    ‐0.0194    (0.0777)    (0.0964)    Flood    ‐0.0139    0.0262    (0.114)    (0.158)  Drought    0.813**    0.245    (0.359)    (0.349)  Storm    0.0416    0.137    (0.0800)    (0.115)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  698  698  698  698  706  509  509  509  509  513  R2  0.132  0.159  0.153  0.141  0.143  0.151  0.159  0.142  0.151  0.149  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      54    Table A.20 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita incomes from maize cultivation in the North West and coffee cultivation in the Central Highlands    Ln  per‐capita income from maize cultivation in the North West  Ln  per‐capita income from coffee cultivation in the Central Highlands    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   0.000723              0.00202                (0.00203)    (0.00288)    Annual temperature  0.103    ‐0.776***    (0.141)    (0.264)    Seasonal rain S1    ‐0.00249    ‐0.0428    (0.00793)    (0.0278)    Seasonal rain S2    0.000630    ‐0.00375    (0.00170)    (0.00722)    Seasonal rain S3    ‐0.00448    ‐0.00121    (0.00428)    (0.00158)    Seasonal temperature S1    ‐0.245    ‐0.463*    (0.168)    (0.242)    Seasonal temperature S2    0.505    ‐0.245    (0.597)    (0.888)    Seasonal temperature S3    ‐0.0693    0.147    (0.168)    (0.302)    Wet months    0.0586    0.0790    (0.0912)    (0.0671)    Dry months    0.0565    ‐0.228    (0.0877)    (0.163)    Hot months    ‐0.00296    ‐0.126**    (0.0380)    (0.0577)    Cold months    ‐0.220**    0.00167    (0.102)    (0.186)    Maximum rain    0.000366    ‐0.000841*    (0.000882)    (0.000493)    Minimum rain    0.0152    0.0403*    (0.0114)    (0.0203)    Maximum temperature    0.181    ‐0.681***    (0.129)    (0.176)    Minimum temperature    0.0195    0.0529    (0.0490)    (0.118)    Flood    0.0443    ‐0.530**    (0.178)    (0.253)  Drought    0.0962    ‐0.424**    (0.147)    (0.165)  Storm    ‐0.368**    ‐0.243*    (0.161)    (0.130)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  357  357  357  357  365  306  306  306  306  338  R2  0.107  0.146  0.149  0.141  0.131  0.222  0.245  0.220  0.198  0.154  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      55    Table A.21 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita incomes from forestry and fishing in the North West    Ln  per‐capita income from forestry in the North West  Ln  per‐capita income from fishing in the North West    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   0.00334*              ‐0.00182                (0.00168)    (0.00286)    Annual temperature  0.106    0.450**    (0.0835)    (0.216)    Seasonal rain S1    0.00187    0.0121    (0.00501)    (0.0111)    Seasonal rain S2    0.000898    ‐0.00300    (0.000931)    (0.00210)    Seasonal rain S3    ‐0.00191    0.00439    (0.00205)    (0.00657)    Seasonal temperature S1    0.0360    0.00297    (0.0993)    (0.205)    Seasonal temperature S2    0.350    0.909    (0.404)    (0.916)    Seasonal temperature S3    ‐0.264**    0.0605    (0.115)    (0.254)    Wet months    0.0431    ‐0.0287    (0.0710)    (0.120)    Dry months    ‐0.0968    0.0616    (0.0605)    (0.105)    Hot months    0.0199    0.155**    (0.0289)    (0.0710)    Cold months    ‐0.0794**    0.0500    (0.0358)    (0.130)    Maximum rain    ‐0.000531    ‐0.00145    (0.000715)    (0.00134)    Minimum rain    0.0209**    0.0102    (0.00965)    (0.0219)    Maximum temperature    0.0135    0.358    (0.104)    (0.258)    Minimum temperature    0.0167    ‐0.00965    (0.0340)    (0.0785)    Flood    ‐0.131    ‐0.539*    (0.147)    (0.300)  Drought    0.0867    0.306    (0.116)    (0.234)  Storm    0.0367    0.215    (0.126)    (0.314)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  500  500  500  500  513  205  205  205  205  216  R2  0.037  0.068  0.044  0.048  0.025  0.209  0.233  0.258  0.215  0.161  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      56    Table A.22 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita incomes from agricultural wages in the North East and unskilled non‐agricultural wages in the South Central Coast    Ln  per‐capita income from agricultural wages in the North East  Ln  per‐capita income from unskilled non‐ag wages in the South C Coast    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   0.000245              ‐0.00793***                (0.00336)    (0.00283)    Annual temperature  ‐0.279    ‐0.990***    (0.173)    (0.353)    Seasonal rain S1    0.0178**    0.00204    (0.00867)    (0.0120)    Seasonal rain S2    ‐0.000778    0.00197    (0.00306)    (0.00810)    Seasonal rain S3    0.00659*    ‐0.00292    (0.00383)    (0.00232)    Seasonal temperature S1    0.299    ‐0.487    (0.184)    (0.294)    Seasonal temperature S2    ‐0.310    ‐0.185    (0.761)    (1.724)    Seasonal temperature S3    0.0886    ‐0.119    (0.303)    (0.438)    Wet months    ‐0.139    0.102    (0.121)    (0.163)    Dry months    ‐0.108    ‐0.249    (0.183)    (0.201)    Hot months    ‐0.0178    0.0996    (0.0571)    (0.142)    Cold months    0.102**    0.00648    (0.0468)    (0.319)    Maximum rain    ‐0.00186    ‐0.000763*    (0.00118)    (0.000440)    Minimum rain    ‐0.0187    0.0269*    (0.0117)    (0.0137)    Maximum temperature    ‐0.296    0.631    (0.322)    (0.420)    Minimum temperature    ‐0.0441    0.126    (0.0593)    (0.202)    Flood    0.598*    ‐0.111    (0.338)    (0.190)  Drought        0.0595        (0.293)  Storm    ‐0.0655    0.0895    (0.372)    (0.242)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  109  109  109  109  112  209  209  209  209  218  R2  0.304  0.439  0.370  0.441  0.455  0.269  0.285  0.161  0.239  0.140  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      57    Table A.23 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita incomes from skilled non‐agricultural wages and business self‐employment in the South East region    Ln  per‐capita income from skilled non‐ag wages in the South East  Ln  per‐capita income from businesses in the South East    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   0.00235              0.00237                (0.00199)    (0.00330)    Annual temperature  ‐0.455***    ‐0.519*    (0.110)    (0.283)    Seasonal rain S1    0.0248    0.0178    (0.0189)    (0.0562)    Seasonal rain S2    ‐0.00724*    ‐0.00219    (0.00370)    (0.00550)    Seasonal rain S3    0.00202*    0.00124    (0.00115)    (0.00261)    Seasonal temperature S1    ‐0.611***    ‐0.322    (0.165)    (0.280)    Seasonal temperature S2    0.285    0.0110    (0.432)    (0.926)    Seasonal temperature S3    0.201    ‐0.131    (0.225)    (0.370)    Wet months    ‐0.0148    ‐0.158    (0.0595)    (0.105)    Dry months    ‐0.0692    0.108    (0.0630)    (0.107)    Hot months    ‐0.0716**    ‐0.154***    (0.0330)    (0.0587)    Cold months    ‐0.0196    0.170    (0.0543)    (0.124)    Maximum rain    ‐0.0000867    0.000499    (0.000732)    (0.000964)    Minimum rain    ‐0.0203    ‐0.0494    (0.0373)    (0.0704)    Maximum temperature    ‐0.313**    ‐0.185    (0.151)    (0.251)    Minimum temperature    ‐0.0686    ‐0.0963    (0.0549)    (0.0889)    Flood    0.0645    0.202    (0.177)    (0.304)  Drought    ‐0.875***    ‐0.895**    (0.176)    (0.343)  Storm    0.00292    ‐0.337**    (0.0861)    (0.144)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  460  460  460  460  467  282  282  282  282  285  R2  0.204  0.244  0.192  0.203  0.209  0.156  0.159  0.153  0.149  0.164  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.      58    Table A.24 Estimated impacts of weather variation on changes in per‐capita total incomes: 2010‐2012 and 2012‐2014    Ln  per‐capita total income 2010‐2012  Ln  per‐capita total income 2012‐2014    (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  (1)   (2)   (3)   (4)   (5)  Annual rain   0.00200***              ‐0.00125**                (0.000422)    (0.000521)    Annual temperature  ‐0.0721***    ‐0.163***    (0.0273)    (0.0581)    Seasonal rain S1    0.000910**    ‐0.00408***    (0.000438)    (0.00101)    Seasonal rain S2    0.000461*    0.000181    (0.000273)    (0.000284)    Seasonal rain S3    0.000728***    ‐0.000564**    (0.000172)    (0.000239)    Seasonal temperature S1    ‐0.0368    ‐0.00193    (0.0248)    (0.0221)    Seasonal temperature S2    ‐0.0551    ‐0.0271    (0.0695)    (0.0727)    Seasonal temperature S3    0.000994    ‐0.124***    (0.0374)    (0.0309)    Wet months    0.0149    ‐0.0416***    (0.0109)    (0.00967)    Dry months    ‐0.0628***    ‐0.0283    (0.0136)    (0.0189)    Hot months    ‐0.0385***    0.0400**    (0.00776)    (0.0170)    Cold months    ‐0.00785    0.0232***    (0.0140)    (0.00807)    Maximum rain    0.000198***    ‐0.0000469    (0.0000658)    (0.0000477)    Minimum rain    0.000847    ‐0.000338    (0.00124)    (0.00185)    Maximum temperature    ‐0.110***    ‐0.0208    (0.0214)    (0.0303)    Minimum temperature    ‐0.0299***    ‐0.0561***    (0.0104)    (0.0114)    Flood    ‐0.0427    ‐0.0701***    (0.0268)    (0.0260)  Drought    ‐0.117***    ‐0.00465    (0.0293)    (0.0373)  Storm    0.0000198    ‐0.0128    (0.0235)    (0.0233)  Household controls  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  N  7480  7480  7480  7480  7599  7247  7247  7247  7247  7360  R2  0.091  0.092  0.086  0.093  0.048  0.057  0.073  0.063  0.072  0.050  Notes:  Table  presents  coefficients  estimated  from  Panel  sub‐sample  Fixed  Effects  model.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors,  which  are  corrected  for  cluster  correlation  at  commune‐level  in  regressions  (1)  –  (4).  Regressions  include  household controls as presented in Table A.5.  Source: Author’s calculation based on VHLSS 2010, 2012 & 2014 and CRU data.    59