WPS7580 Policy Research Working Paper 7580 Can You Work it? Evidence on the Productive Potential of Public Works from a Youth Employment Program in Sierra Leone Nina Rosas Shwetlena Sabarwal Social Protection and Labor Global Practice Group February 2016 Policy Research Working Paper 7580 Abstract This paper examines the short-term impacts of a labor- earnings. The treated households raised spending on food, intensive public works program on household welfare and medicines, and assets. They also expanded utilization of economic prospects. Using a community-level randomized health services. Meanwhile, the consumption of temptation control trial approach, the paper finds that the public works goods was greater, albeit by a small amount, and the rate of program targeted at youth in Sierra Leone successfully pro- absenteeism among students was higher. To secure future vided temporary employment to youth characterized by earnings, the treated households set up new businesses: low educational attainment. Cash income among program they were nearly four times more likely than the control participants increased by nearly three times relative to the households to set up new household enterprises. They also control counterparts, and treatment households experi- boosted their participation in informal savings groups and enced a 29 percent rise in monthly income. There is also their investments in their homes and existing businesses. evidence of significant re-optimization of household labor These results demonstrate that public works interventions allocation and expenditure in response to program par- have considerable potential as productive safety nets in ticipation. First, there is an overall crowding-in of labor post-conflict settings such as Sierra Leone. They can pro- force participation by household members beyond program vide immediate income support, but also open avenues for participation. Second, the extra income is spent partly to investment in the productive capacity of poor households. improve the quality of life and partly to secure future This paper is a product of the Social Protection and Labor Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at nrosas@worldbank.org and ssabarwal@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   Can You Work it? Evidence on the Productive Potential of Public Works from a  Youth Employment Program in Sierra Leone     Nina Rosas1 and Shwetlena Sabarwal2                                JEL Classification: C93, H53, I31, I38, O15, O20  Keywords: Public works, safety nets, social protection, impact evaluation, youth, employment, Sierra Leone    Acknowledgments:  This  work  has  been  carried  out  in  collaboration  with  Sierra  Leone’s  National  Commission  for  Social  Action  (NaCSA)  and  the  Ministry  of  Finance  and  Economic  Development’s  Integrated  Project  Administration  Unit.  We  thank  Statistics  Sierra  Leone  for  data  collection;  the  field  coordinators, Samantha Zaldívar and Joshua McCann, for ensuring high‐quality data; and Lucine Park for  excellent  research  assistance.  The  paper  benefited  from  the  support  and  guidance  of  Suleiman  Namara  and  John  Van  Dyck.  We  thank  Kathleen  Beegle,  Deon  Filmer,  Patrick  Premand,  and  Laura  Ralston  for  discussions and comments that improved the paper.    1 Social Protection Specialist, World Bank, email: nrosas@worldbank.org.  2 Senior Economist, World Bank, email: ssabarwal@worldbank.org. I. Introduction  Within the antipoverty toolkit, labor‐intensive public works (PW) programs are currently in fashion. As of  2015, 94 developing countries were implementing PW programs, and many of these were fragile and post‐ conflict  states.3 This  popularity  reflects  a  shift  in  the  perceived  development  potential  of  such  programs  as more than instruments of mere income stabilization. In a recent review, Subbarao et al. (2013) list four  major  ways  in  which  these  interventions  are  currently  being  used  in  developing  countries:  (1)  the  mitigation  of  covariate  shocks,  (2)  the  mitigation  of  idiosyncratic  shocks  in  response  to  a  temporary  or  structural  jobs  crisis,  (3)  as  a  bridge  to  more  permanent  employment,  and  (4)  poverty  relief.  This  list  suggests  that  PW  can,  at  least  theoretically,  both  create  resilience  against  shocks  and  generate  opportunities  for  escaping  poverty.  Is  this  optimism  justified?  Can  PW  programs  really  offer  both  resilience and opportunity, particularly in the context of fragile and post‐conflict states?  Theoretically,  the  justification  for  using  PW  to  provide  poor  households  with  economic  opportunities  is  straightforward.  To  the  extent  that  PW  programs  produce  greater,  more  stable  incomes  even  in  the  absence  of  adverse  shocks,  they  can  directly  and  positively  impact  household  welfare.  This  can  occur  through  one  or  more  of  the  following  channels:  increased  consumption,  more  investment  in  human  capital,  greater  investment  in  productive  assets,  and  expanded  opportunities  to  engage  in  higher‐risk,  higher‐return  activities.  Furthermore,  PW  programs  often  hold  significant  appeal  among  governments  because of the secondary benefit of creating community infrastructure.4   Likewise,  PW  effectively  supply  contributory  transfers,  which,  given  the  labor  component,  are  not  perceived  as  handouts.  This  contrasts  with  other  social  protection  programs  such  as  pure  unconditional  cash transfers (Fiszbein et  al. 2009). Some argue  that there are additional benefits of PW, including low‐ cost design features such as self‐targeting or enhanced social cohesion.5 However, empirical evidence on  these theorized multifaceted impacts is limited. While there are a handful of studies that show the positive  impacts of PW on household income and expenditures, direct evidence of the productive potential of PW  is relatively scarce.6 Indeed, some studies seem to suggest that PW programs are not successful in helping  participants to secure long‐term employment.7  Given  signs  of  the  growing  adoption  and  ambitious  scope  of  recent  programs,  it  is  important  to  understand  the  full  extent  to  which  these  programs  impact  household  welfare,  especially  because  the  programs are costly.8 Not only does their execution require significant administrative effort, which can be  a strain on government capacity, especially in developing countries, these programs also potentially have  distortionary  impacts  on  local  labor  markets.  Furthermore,  if  not  designed  and  implemented  properly,  3 Following  the  food,  fuel,  and  financial  crises  of  the  last  decade,  a  number  of  governments  introduced  PW.  See  World  Bank  (2015) for a list of countries currently implementing PW programs.  4 See Subbarao et al. (2013) for a detailed discussion.  5 There is little rigorous evidence to support this claim. See Andrews and Kryeziu (2013); Subbarao et al. (2013).  6  For  comprehensive  reviews  of  evaluations  of  PW  programs,  see  Alderman  and  Yemtsov  (2012);  Hagen‐Zanker  and  Leon  Himmelstine (2013); IEG (2011); McCord and van Seventer (2004); Subbarao et al. (2013).  7 See Betcherman, Olivas, and Dar (2004); Card, Kluve, and Weber (2010); Martin and Grubb (2001). 8  One  example  is  the  Ethiopia  Productive  Safety  Net  Program,  which  was  introduced  in  2004  and  successfully  reached  approximately  7.6  million  households  in  five  years.  More  recently,  India's  Mahatma  Gandhi  National  Rural  Employment  Guarantee  scheme  is  said  to  reach  approximately  56  million  households  and  is  one  of  the  largest  antipoverty  programs  in  the  world  (Subbarao  et  al.  2013).  See  also  Azam  (2012);  Dutta  et  al.  (2012)  on  India  and  Adams  and  Kebede  (2005);  Berhane  et  al.  (2011); Gilligan, Hoddinott, and Taffesse (2008) on Ethiopia. 2  such programs may lack credibility given the potentially large scope for corruption and mismanagement.  Understanding  whether  PW  programs  are  a  good  public  policy  choice  for  fiscally  strapped  developing  countries is therefore important. This paper contributes to this critical area of inquiry. It provides evidence  on  how  precisely  PW  can  impact  household  welfare  in  a  number  of  dimensions  in  the  short  run.  Specifically,  it  examines  the  short‐term  causal  impacts  of  a  PW  program  in  Sierra  Leone  on  household  welfare,  with  a  particular  focus  on  household  consumption,  access  to  services,  and  investments  in  productive assets.  Evaluating  the  causal  impacts  of  PW  in  a  post‐conflict  setting  such  as  Sierra  Leone  is  another  key  contribution of this paper. PW programs are considered particularly well suited for post‐conflict and other  fragile  contexts  because  they  can  provide  immediate  short‐term  employment  to  poor  households  that  most likely face tremendous deprivation during and after conflicts. The employment generated by these  programs helps address youth employment challenges and ex‐combatant reintegration, which represent  pressing  concerns  for  post‐conflict  recovery.  An  added  bonus  is  that  PW  projects  can  be  designed  to  rebuild  infrastructure  damaged  during  conflicts.  Because  of  these  features,  PW  programs  have  been  quickly  launched  and  scaled  up  following  conflicts  in  Guinea‐Bissau,  Liberia,  Nepal,  Rwanda,  and  Sudan  (Subbarao  et  al.  2013).  However,  the  evidence  of  the  effectiveness  of  PW  programs  in  post‐conflict  settings is extremely limited. This is an issue given that such programs are a costly gamble for countries in  the  middle  of  post‐conflict  reconstruction.  These  programs  could  also  overstretch  the  already  weak  institutional capacity in these countries; effective delivery is thus a crucial concern against a backdrop of  poor governance, political instability, and the potential for a return to civil unrest.  Another  major  contribution  of  this  paper  is  the  use  of  a  randomized  control  trial  approach  to  measure  rigorously the causal impacts of a large PW program. It has been argued that evaluations of PW have often  lacked  a  credible  identification  of  causal  impacts  (Zimmermann  2013).  Most  evaluations  rely  on  nonexperimental  and,  in  some  cases,  quasi‐experimental  methods.9 In  contrast,  this  evaluation  exploits  the  phased  design  of  a  national  PW  program  to  randomize  targeted  communities  into  control  and  treatment  groups  and  measure  the  causal  impacts  of  the  program  during  the  three  or  four  months  following  program  delivery  in  treatment  communities  and  before  program  initiation  in  control  communities.  The results indicate  that, in the short run, PW programs implemented in a post‐conflict setting can have  important welfare impacts on poor households. The impacts stem from increases in household economic  activity,  but  these  increases  go  beyond  direct  program  participation  effects.  In  fact,  PW  participation  seems to alter overall household labor allocation significantly by crowding in labor market activity among  nonparticipating  household  members,  that  is,  those  members  not  engaged  in  PW.  The  share  of  nonparticipating  household  members  working  for  cash  increased  by  24  percent,  or  5  percentage  points,  in treatment  households.  These  enhanced levels of  economic activity were also reflected in higher rates  of female labor force participation and migration (both in‐ and out‐migration) in treated households.  9 One  exception  is  the  evaluation  of  Beegle,  Galasso,  and  Goldberg  (2014),  who  use  village‐level  and  household‐level  randomization strategies to analyze a PW program in Malawi.  3  This expanded economic activity translates into higher household incomes among treated households: on  average, the total value of reported household cash income during the month prior to the survey rose by  51 percent. However, there appears to be a decrease in in‐kind income received by treatment households,  leading to an overall increase in household income of 29 percent. Households use part of the new income  on consumption and improved quality of life. They also invest part of it to secure better future earnings.  Overall,  there  is  an  increase  in  household  spending  on  food  and  medicine.  Rural  households  also  spend  more  on  household  supplies,  while  urban  households  raise  their  consumption  of  cigarettes  and  other  tobacco  products.  Households  likewise  boost  their  accumulation  of  selected  assets,  especially  in  rural  areas. These assets include durable goods, livestock, and vehicles. The utilization of health services grows  among  both  rural  and  urban  households:  treated  households  report  more  frequent  visits  to  health  facilities  and  spend  more  on  drugs  and  medications.  However,  the  utilization  of  education  services  appears to decline somewhat: student absenteeism rises in treatment households.  A key result of the paper is the findings on the impacts of PW programs in unleashing productive potential.  The  treated  households  increased  their  participation  in  informal  savings  groups.  They  also  exhibited  substantially  greater investments in home improvements and existing enterprises. However, the biggest  boost  to  the  productive  potential  of  poor  households  resulted  from  investments  in  new  businesses.  The  treated  households  were  nearly  four  times  more  likely  than  the  control  households  to  set  up  new  household enterprises. Taken together, these results show that PW programs can successfully expand the  economic opportunities of beneficiary households.  The remainder of the paper is organized as follows. Section II provides an overview of the program under  evaluation.  Section  III  describes  the  evaluation  methodology,  including  a  description  of  data  sources.  Section IV provides descriptive analysis. Section V presents the main results of the evaluation. Section VI  offers a brief analysis of program cost‐effectiveness. Section VII concludes.  II. Program Design and Implementation  In  2010,  the  government  of  Sierra  Leone  launched  the  Youth  Employment  Support  Project  with  the  support of the World Bank. The project included a labor‐intensive PW component known as the Cash for  Work  (CfW)  Program,  the  objective  of  which  was  to  provide  additional  income  and  temporary  employment opportunities to vulnerable youth.  The  CfW  program  was  targeted  at  individuals  in  the  15–35  year  age‐group  in  poor  and  vulnerable  communities.  Program  beneficiaries  were  selected  through  a  three‐stage  process:  (1)  geographical  targeting  to  identify  the  beneficiary  communities,  (2)  the  submission  of  requests  by  communities  to  receive  program  funds  for  subprojects,  and  (3)  community‐based  targeting  to  identify  beneficiary  households within the selected communities.10  10 The geographical targeting was undertaken based on estimates of poverty and food insecurity. The communities were given a  list or positive menu of eligible subproject types, namely, (a) feeder road rehabilitation and maintenance, (b) agriculture, and (c)  renewable  energy  and  environmental  mitigation.  A  subset  of  communities  submitting  requests  were  then  selected  based  on  whether  the  subproject  requested  conformed  to several  requirements,  including  presence  on  the  positive  list,  the  suitability  of  the  subproject  for  the  locality,  and  community  endorsement.  In  practice,  community‐based  targeting  relied  heavily  on  self‐ targeting. 4  The  National  Commission  for  Social  Action  (NaCSA),  a  semiautonomous  government  agency,  had  the  overall  responsibility  for  implementation  of  the  program.  Locally,  the  program  was  implemented  by  independent contractors hired by NaCSA. The contractors were responsible for managing the day‐to‐day  implementation  of  the  subprojects,  including  the  procurement  of  materials  and  other  inputs,  recording  the attendance of workers, and making payments to beneficiaries for days worked.  To  target  appropriate  individuals  within  the  communities,  NaCSA  facilitated  the  establishment  of  community oversight committees (COCs), which were responsible for identifying the poorest households  that included at least one member between 15 and 35 years of age who was willing and able to work. The  COCs  relied  on  local  definitions  of  poverty  in  selecting  beneficiaries.  The  COCs  were  also  tasked  with  monitoring the progress of work and payments and resolving CfW‐related disputes.  According  to  the  design  of  the  project,  the  beneficiaries  were  entitled  to  a  minimum  of  50  days  and  a  maximum  of  75  days  of  work  at  a  daily  wage  rate  of  Le  7,500,  which  was  equivalent  to  approximately  $1.80  at  the  time  of  the  evaluation  in  2012.  The  design  also  stipulated  that  the  wage  rate  should  be  set  lower  than  the  market  wage  to  discourage  nonpoor  applicants  from  participating;  however,  in  practice,  ad  hoc  market  studies  were  used  to  determine  the  wage  rate.  Payments  to  beneficiaries  were  made  by  contractors on a weekly basis based on time sheets kept by the contractors.  Program  rollout  took  place  in  line  with  a  randomized  phase  in  strategy.  In  early  2012,  276  communities  were  identified  as  potential  recipients  of  the  CfW  intervention.11 They  were  randomly  divided  into  two  groups: the treatment group (143 communities), which was scheduled to receive the CfW program during  the  evaluation  period  (April–August  2012),  and  the  control  group  (133  communities),  which  did  not  receive  the  program  during  the  evaluation  period.  Following  the  phase  in  design,  the  control  group  was  scheduled to receive the program about four months after the treatment group. The randomization was  conducted centrally by the authors. The design is summarized in Figure 1 (see Annex 1 for all figures).  One key feature of program implementation was the practice of informal rotation. It is not uncommon for  PW  programs  in  Sierra  Leone  and  elsewhere  to  impose  rotation.  This  is  predicated  on  the  principle  that  every  eligible  and  willing  individual  in  the  community  should  have  an  opportunity  to  participate  in  the  program. According to Subbarao et al. (2013), rotation systems are a feature of PW implementation across  the world. Where the demand for employment exceeds the opportunities created, programs often opt to  give  the  largest  number  of  poor  people  a  chance  to  work.  This  system  plays  an  especially  crucial  role  in  post‐conflict  settings,  where  considerations  of  fairness  are  central  concerns  within  program  implementation.  However,  rotation  is  often  imposed  in  an  informal  and  ad  hoc  fashion,  which  makes  measurement  and  documentation  difficult.  Also,  if  not  incorporated  adequately  into  operational  procedures, rotation can increase the risk of leakage.  11 The  overall  CfW  program  included  470  subprojects  in  four  waves,  with  108,  143,  133,  and  86  subprojects  in  the  first,  second,  third, and fourth waves, respectively. The randomized phase in was carried out over the second and third waves of the program;  the discussion in this paper therefore refers to those two waves only. 5  III. Empirical Strategy and Data  A. Empirical Strategy  Given the randomized phase in of the program, this evaluation relies on a phased in randomized control  trial methodology to establish the causal impacts of the CfW program. The advantage of such a phased in  trial design is that a simple comparison of the outcomes among the two randomly created groups yields  an unbiased estimate of the impact of the CfW program.  The  overall  evaluation  sample  is  provided  by  276  communities:  143  treatment  communities  and  133  control communities (see above). The study population includes 17,608 beneficiary households, 8,944 in  the treatment group and 8,664 in the control group. However, because control communities received the  program approximately four months after the treatment communities, the evaluation is able to examine  the impacts of the program only in the short run, that is, over approximately three or four months.  In the analysis of program impacts, two sets of analyses were undertaken. First, because all the surveyed  households  had  been  selected  to  participate  in  the  program,  intent‐to‐treat  (ITT)  analysis  has  been  conducted.  The  impacts  of  the  program  on  various  household‐level  outcomes  of  interest  are  estimated  using ordinary least squares regression (equation 1). The regression used to obtain the ITT estimates is as  follows:  Yi = α + βTreat + ϵi,  (1)  where Treat is a dummy for assignment to the treatment group, that is, it equals 1 if a household belongs  to  a  community  that  was  randomly  assigned  to  the  treatment  group  and  0  if  a  household  was  in  a  community randomly assigned to the control group.  Despite  careful  efforts  to  ensure  adherence  to  randomized  assignment,  there  is  a  possibility  of  noncompliance;  in  other  words,  households  that  may  have  initially  signed  up  for  the  program  may  not  have  participated,  or  some  of  the  control  beneficiaries  may  have  participated.  To  ensure  robustness,  estimates have been produced of the effect of the treatment on those households with a treatment status  affected  by  the  random  assignment,  that  is,  the  compliers;  this  effect  is  known  as  the  local  average  treatment  effect  (LATE). 12  These  estimates  are  the  instrumental  variable  (IV  estimates)  of  β  in  the  equation above, using the dummy for random assignment as an instrument for treatment. However, the  results are similar to the ITT estimates because of the low levels of noncompliance: the household surveys  indicate that only around 1.8 percent of the treatment households reported they did not participate, and  7.4  percent  of  the  control  households  reported  they  participated.  Therefore,  only  a  subset  of  the  LATE  estimates—the overall estimates—are presented in this paper.  Outlier corrections and log transformations have been conducted for variables in leone values. To reduce  the influence of outliers, variables in leone values that were identified with outliers have been winsorized  at the 1st and 99th percentiles.13 The outlier‐corrected estimates and the log‐transformed estimates are  presented in Annex 2.   12 See Angrist and Imbens (1995); Angrist, Imbens, and Rubin (1996).  13 Outliers were identified using the blocked adaptive computationally efficient outlier nominators algorithm proposed by Billor,  Hadi,  and  Velleman  (2000),  using  the  15th  percentile  of  the  chi‐squared  distribution  as  a  threshold  to  separate  outliers  from  6  B. Data  One challenge in collecting data for the evaluation has been that PW beneficiaries within communities— people who  would  be working on specific CfW subprojects—were not  pre‐identified.  Instead, they were  selected  on  the  first  day  of  the  subproject,  largely  on  a  first‐come,  first‐served  basis,  subject  to  meeting  the eligibility criteria. This precluded the possibility of simultaneous baseline data collection in the control  and treatment households.  Data were collected in three phases: (1) data collection for beneficiary tracking, (2) data collection through  unannounced  site  visits  at  CfW  projects  in  the  treatment  communities,  and  (3)  an  endline  household  survey.  All  data  collection  was  carried  out  by  Sierra  Leone’s  national  statistical  agency,  Statistics  Sierra  Leone. The administrative data that were used in the community (subproject) randomization process were  collected and maintained by NaCSA for operational and monitoring purposes.  To  enable  the  documentation  and  follow‐up  on  treatment  and  control  households,  beneficiary  tracker  surveys were administered on the first day of implementation for CfW treatment (April 2012) and control  (July 2012) subprojects. These trackers were the basis on which treatment and control households were  identified and interviewed for the endline survey (July–August 2012). The tracker surveys collected basic  demographic information from beneficiaries, contact details so they could be tracked during subsequent  survey  rounds,  and  information  on  beneficiary  perceptions  of  the  program  and  its  processes  prior  to  beginning work at the sites. The surveys were administered at 276 sites among a total of 17,670 potential  beneficiaries.  Unannounced  observational  visits  were  fielded  midway  through  the  physical  implementation  of  the  subprojects at 141 of the 143 treatment sites (May–June 2012).14 This survey was conducted in two parts  that were designed  to collect information on overall program implementation  and specific  processes, as  well  as  the  program  knowledge  and  satisfaction  among  beneficiaries.  Part  1  consisted  of  observations  (including a worker roll call, checks of attendance, and other records) and an interview with a contractor  representative  on  site;  part  2  consisted  of  an  interview  of  one  man  and  one  woman  randomly  selected  among the beneficiaries. A total of 279 beneficiaries—3 percent of the 8,883 people working on the 141  subprojects—were interviewed, around half of whom were women.  The endline household survey was administered concurrently among treatment and control households:  at  the  end  of  implementation  for  the  treatment  group  and  immediately  before  implementation  for  the  control  group  (July–August  2012).  Thus,  although  the  households  in  the  control  subprojects  had  already  been identified for enrollment in the program, they had not yet started working. The endline survey was  administered  to  an  average  of  20  beneficiary  households  in  each  of  the  275  subprojects,  for  a  total  of  5,506  beneficiary  households. 15  The  survey  covered  a  range  of  topics,  but  focused  on  measuring  the  program  effects  along  the  following  dimensions:  (1)  labor  market  outcomes  and  economic  activity;  (2)  household assets, consumption, and savings; and (3) the utilization of education and health services.  nonoutliers. For the Winzorization, values above the 99th percentile of the distribution and values below the 1st percentile were  replaced with the 99th percentile and with the 1st percentile of the distribution, respectively. Food expenditure and savings were  winsorized at the 3rd percentile, considering the volume of outliers. 14 Two treatment sites were inactive at the time of the unannounced visits.  15 One subproject in the Western Area was canceled during the implementation of the impact evaluation (IE). 7  C. Measurement Issues and Possible Threats to Identification  The  absence  of  baseline  data  across  the  treatment  and  control  communities  is  not  considered  a  serious  limitation  on  causal  identification.  Power  calculations  suggest  that  a  randomized  cluster  design  that  is  clustered  by  communities  (CfW  subprojects),  with  276  communities,  is  sufficient  to  ensure  a  balance  between  the  treatment  and  control  households,  thereby  guaranteeing  the  comparability  of  the  two  groups  for  the  purpose  of  causal  attribution.  Nonetheless,  the  variables  collected  during  the  endline  surveys  that  were  not  expected  to  change  over  the  short  duration  of  the  program  provide  evidence— albeit limited—of pre‐intervention balance between the treatment and control groups. As shown in Table  1, the overall treatment  group is statistically comparable with  the control group in most of the variables  tested (see Annex 2 for all tables).  Another measurement issue relates to the practice of rotation (described in section II) that was applied in  an informal and largely undocumented manner among the treatment communities. This has implications  for  the  measurement  of  program  impacts  because  program  impacts  were  measured  through  registered  beneficiaries  who  had  been  identified  on  the  first  day  of  subproject  implementation.  If  this  informal  rotation occurs, the impacts captured by the impact evaluation (IE) may be under‐ or overestimated. For  instance,  registered  beneficiaries  may  be  more  well‐informed  or  have  stronger  networks  than  nonregistered  beneficiaries.  This  may  lead  them  to  exhibit  better  outcomes  even  in  the  absence  of  the  program,  and  the  IE  would  then  overestimate  the  program’s  true  effects.  Conversely,  nonregistered  beneficiaries may be poorer and may enjoy higher returns to receiving the transfer (for instance, through  lower substitution effects). In this case, the IE may underestimate the true impact of the program. Another  cause  of  potential  underestimation  is  the  fact  that,  owing  to  informal  rotation,  some  beneficiary  households  worked  fewer  days  than  intended  in  program  design,  leading  to  an  underestimation  of  the  welfare  impacts  of  the  program.  Because  of  informal  rotation,  actual  program  impacts  may  have  been  diluted given that the same total transfer amount was distributed across a larger number of beneficiaries.  The  data  collected  during  the  unannounced  site  visits  indicate  that,  on  average,  13.1  percent  of  beneficiaries on site at the time of the visits were not registered beneficiaries. Similarly, time sheet records  show  that,  on  average,  13.6  percent  of  the  workers  listed  on  the  time  sheets  were  not  registered  beneficiaries.  On  average,  there  were  65  registered  beneficiaries  per  subproject  and  10  nonregistered  beneficiaries  listed  on  time  sheets.  This  is  not  definitive  evidence  of  informal  rotation  because  these  nonregistered  beneficiaries  may  have  simply  been  alternates,  that  is,  replacements  from  the  same  household  who  had  been  nominated  to  work  in  the  event  of  absence  by  the  beneficiaries.  Nonetheless,  at  least  a  portion  of  these  additional  workers  were  likely  to  be  from  households  not  captured  by  the  IE.  Discussions  with  administrative  staff  confirm  that  this  was  a  practice  at  least  in  some  sites  despite  attempts to prevent it.  Program  impacts  have  been  measured  through  the  endline  survey  administered  simultaneously  to  treatment  and  control  households  shortly  before  the  CfW  was  launched  in  control  communities.  At  the  time  of  the  endline  survey,  control  communities  were  aware  that  they  had  been  approved  for  a  CfW  subproject  in  the  coming  months  (see  above).  It  is  plausible  that  this  knowledge  could  have  influenced  the survey responses among control households. Specifically, control households might have strategically  underreported their incomes and assets to influence the perception that they are poor and, hence, eligible  for program  participation. If this is  the  case, the  IE  may have overestimated  program impacts.  However,  8  the  likelihood  of  systematic  underreporting  of  incomes  and  assets  by  control  households  is  considered  low because (1) the data collection team did not reveal its connection with the CfW program, but, rather,  identified  itself  as  a  national  statistical  office  team  that  was  conducting  a  socioeconomic  survey;  and  (2)  the endline survey  took place in the days immediately after  the control households had  been registered  for the CfW program; so, there was no incentive to underreport to influence the selection process. To the  extent that control households had an incentive to underreport to participate in future rounds of the CfW  or  other  programs,  the  treatment  communities  would  have  been  subject  to  the  same  level  of  underreporting as the control communities.  Another possible concern relates to anticipation effects on the part of the control households. The control  households  could  have  made  certain  decisions  (especially  in  relation  to  intrahousehold  labor  allocation)  or delayed certain investments (for example, in new businesses) in anticipation of the CfW program, which  would have led to the over‐ or underestimation of program impacts. The possibility of anticipation effects  is  considered  low  given  that  there  was  no  systematic  announcement  or  publicity  related  to  the  CfW  program  well  in  advance  of  the  program  launch  among  treatment  or  control  communities.  There  is,  in  general, also considerable unpredictability associated with the delivery of government programs in Sierra  Leone so that it is unlikely households would re‐optimize in anticipation of a government program.  IV. Descriptive Analysis  A. Subproject Characteristics  The  community‐specific  infrastructure  projects  organized  within  the  CfW  program  are  referred  to  as  subprojects. The CfW subprojects had national coverage and were spread fairly evenly across urban and  rural  areas.  Figure  2a  shows  the  geographical  distribution  of  all  the  subprojects  covered  under  the  evaluation; Figure 2b shows the precise location of the treatment sites based on Global Positioning System  data.16 The most common types of subprojects are feeder road rehabilitation projects (67 percent), inland  valley  swamp  rice  projects  (9  percent),  and  other  agricultural  projects  (13  percent).17 The  average  labor  intensity of the subprojects—the share of subproject costs allocated toward wages—was 60 percent, but  there was some variance; road subprojects were typically less labor intensive. Given that the program was  put  in  place  following  the  food  and  fuel  price  crisis,  seasonal  considerations  were  not  detailed  in  the  project documents  (World Bank 2010); however, where possible, the program aimed  to align the timing  of  subproject  implementation  with  seasonality  concerns.  In  practice,  the  treatment  subprojects  were  implemented between April and  July or  August, which  coincides with the  end of the agricultural harvest  period and the beginning of the lean season.  B. Beneficiary Characteristics  The data from the beneficiary tracker survey indicate that the CfW program reached primarily youth with  low levels of educational attainment who were working in the agricultural sector. The program also met  the gender targets and did not induce negative impacts on schooling among the young participants. While  in this sense the program succeeded in reaching the target population, targeting performance was weaker  16 Global Positioning System data were collected only from treatment sites.  17 Inland valley swamp rice projects refer to the establishment of a specific type of rice production system. 9  in  attracting  the  poorest  youth  to  participate,  largely  because  of  overreliance  on  self‐targeting  (Figure  3).18  The average age among beneficiaries was 27 years, and 92 percent of the beneficiaries were between the  ages of 15 and 35, and, hence, well within the eligible age‐group of the CfW program. The program design  emphasized adequate participation (a minimum of 30 percent) among women beneficiaries, and this goal  seems to have been met: the average share of women among the beneficiaries was 33 percent.  The  main  occupation  outside  the  CfW  program  of  nearly  half  the  beneficiaries  (49  percent)  was  in  the  agricultural sector. Other top occupational categories outside the program included students (15 percent),  street sales and related sales and services (10 percent), and building and related trades (4 percent). More  than half the beneficiaries (56 percent) had not engaged in any remunerated work in the month prior to  participating in the program. Among the 44 percent who had paid work outside the program, the average  daily earnings were $2.50, and the majority (75 percent) were self‐employed. Almost half the beneficiaries  (46 percent) reported they were engaged in unpaid family farm work.  Educational  attainment  was  fairly  low  among  the  CfW  beneficiaries:  52  percent  had  less  than  primary  education,  that  is,  incomplete  primary  or  no  schooling;  35  percent  had  completed  primary  school;  and  only  12  percent  had  completed  secondary  school  or  above.  The  average  level  of  education  was  lower  among  women  beneficiaries.  Nearly  60  percent  of  the  women  had  no  education,  compared  with  about  35 percent of the men.  A  potential  concern  with  PW  programs  targeted  on  youth  is  they  may  attract  youth  who  are  attending  school, leading them to drop out. Our data suggest that, for the most part, the program did not lead youth  to  drop  out  of  school  to  enter  the  program:  only  3  percent  of  the  beneficiaries  who  had  ever  attended  school reported they had stopped attending to enter the program.  V. Results  This  section  outlines  the  program  impacts  on  various  dimensions  of  household  welfare,  including  employment,  migration,  income,  consumption,  assets,  access  to  health  and  education  services,  and  savings  and  investment.  Data  gathered  during  the  unannounced  site  visits  as  well  as  discussions  with  administrative  staff  indicate  that  informal  rotation  took  place  in  at  least  some  CfW  sites  (see  subsection III.C). This implies that a nontrivial share of households did not participate in the program for  the entire duration and, therefore, that the estimated program impacts may represent the lower bounds.   A. Impacts on Economic Activity  The CfW program had substantial impacts on overall household economic activity (Table 2). In itself, this  is  not  remarkable  given  that  the  program  provided  employment  to  beneficiary  households,  and  part  of  the increased economic activity in treatment households can thus be linked to pure participation effects.  However,  the  impacts  observed  exceed  the  effects  of  mere  participation  and  arise  from  the  crowding  in  of nonparticipant household members in the labor market.19  18 See Rosas (2016) and Rosas and Solbes (2013) for further discussion. 19 Nonparticipating household members refers to those members of beneficiary households who are not participating in the PW  program.  Program  rules  restrict  PW  participation  to  only  one  eligible  member  per  household,  and  these  beneficiaries  are  identified during data collection in the household roster.  10  Overall,  the  members  of  treatment  households  were  significantly  more  likely  to  be  engaged  in  remunerated work (Table 2, column 1). The share of household members who had worked for cash in the  last 12 months was about 11 percentage points higher in treatment households than the control mean of  33  percent.20 The  share  was  slightly  more  pronounced  among  rural  households  than  urban  households  (12 percent vs. 10 percent).  Program participation also crowds in labor force participation among adult household members over and  above the direct PW program participation. In treatment households, the employment of nonparticipating  household  members  increased  (Table  2,  column  3).21 The  share  of  nonparticipating  household  members  who had worked for cash during the last 12 months was 28 percent in the treatment group and 22 percent  in  the  control  group.  The  rise  in  the  share  of  household  members  who  were  not  participating  in  the  program,  but  who  were  participating  in  paid  work  was  larger  in  rural  areas  than  in  urban  areas  (7  percentage points vs. 4 percentage points). There was no evidence of short‐term impacts on the incidence  of child labor in rural or urban areas.  Participation in the program led to a net increase in labor force participation among women in treatment  households (Table 2, column 2). This is also not remarkable given that the CfW program rules included a  predefined  quota  of  at  least  30  percent  participation  by  women.  About  46  percent  of  the  women  in  treatment households had worked for cash in the last 12 months, compared with 35 percent in the control  households.  The  rise  in  female  labor  force  participation  within  households  was  almost  double  in  rural  areas  compared  with  urban  areas  (14  percentage  points  vs.  8  percentage  points)  even  though  the  two  areas started at a similar control mean of 35 percent.  One  interesting  auxiliary  impact  of  program  participation  was  an  increase  in  reported  migration  among  the  treated  households  (Table  3).  A  rise  in  both  in‐  and  out‐migration—individuals  moving,  respectively,  into or out of households from another town or city—was observed, but the overall impacts were small.  Among  both  rural  and  urban  households,  out‐migration  was  somewhat  greater  than  in‐migration,  although the difference was wider in rural households. Greater migration seems intuitively like a natural  outcome of expanded economic potential in areas where job opportunities are scarce.  B. Impacts on Household Income, Expenditure, Savings, and Investment  B.1 Income Effects  Given  the  large  program  impacts  on  household  economic  activity,  the  clear  income  effects  are  not  surprising.  The  treated  households  had  higher  reported  income:  on  average,  the  reported  cash  income  during  the  previous  month  increased  by  51  percent.  However,  the  value  of  reported  cash  and  in‐kind  income taken together rose by only 29 percent (    20 In this paper, all recall periods are measured from the date of the household survey, unless indicated otherwise.  21 Substantial  increases  were  observed  both  in  households  in  which  the  beneficiary  is  a  man  and  in  households  in  which  the  beneficiary is a woman.  11  Table  4,  columns  1–2),  signaling  a  decline  in  the  in‐kind  payments  received  by  treatment  households,  presumably  from  changes  in  the  overall  composition  of  the  labor  market  activities  undertaken  by  household members. In line with the results on economic activity, rural households exhibit larger income  effects than their urban counterparts.  Given  that  the  IE  relied  on  randomization  at  the  subproject  level,  it  has  not  been  possible  to  generate  individual  ITT  estimates  of  the  income  effects  among  program  participants,  that  is,  those  household  members working in the CfW program. However, a rough estimate can be obtained using propensity score  matching  to  identify  comparable  individuals  in  the  control  communities.22 Based  on  this  approach,  the  program is estimated to have nearly tripled monthly cash incomes among participants (a rise by a factor  of 2.6, or an increase of Le 81,070) compared with their control counterparts.  The  average  increase  in  cash  incomes  among  participants  was  less  than  a  third  of  what  the  participants  were  entitled  to  receive  under  the  program  over  the  period  under  analysis. 23 This  result  holds  at  the  household level: the average increase in cash incomes among treatment households was only about two‐ thirds  of  what  these  households  should  have  received.  Based  on  the  impacts  observed  on  household  economic  activity,  it  is  clear  that  CfW  participation  crowds  in  employment  among  treated  households.  This  discrepancy  cannot  therefore  be  attributed  to  intrahousehold  substitution  effects  in  terms  of  labor  market  participation,  that  is,  a  reduction  in  the  participation  in  paid  work  among  non–program  participants  within  the  household.  In  addition,  given  the  low  share  of  beneficiaries  who  were  doing  any  paid  work  before  the  program  was  introduced,  individual  substitution  effects  (that  is,  forgone  earnings)  among CfW participants are likely to have been low.24  The discrepancy is more likely to be linked to the practice of informal rotation or to leakage. Rotation is a  practice  whereby  a  subproject  accepts  more  beneficiaries  working  fewer  days  than  it  is  designed  to  do,  typically  because,  socially,  this  approach  is  perceived  to  be  fairer  (see  above).  This  had  been  a  common  practice  in  previous  rounds,  and,  although  the  data  do  not  allow  ascertaining  the  exact  extent  to  which  rotation occurred, the data do provide an indication that it occurred. As with any program providing cash  or  in‐kind  transfers,  there  is  also  the  possibility  of  leakage:  money  reaching  individuals  who  are  not  the  intended  beneficiaries.  While  the  IE  found  no  concrete  evidence  of  payment  leakage,  the  program  implementers  have  acknowledged  that  the  PW  program  management  and  payment  arrangements  in  place during the IE represented a high risk of leakage.25  B.2 Impacts on the Consumption of Goods and Services26  B.2.1 Asset Accumulation and the Consumption of Goods  The  efficacy  of  PW  programs  as  antipoverty  instruments  depends  in  part  on  how  the  income  effects  influence household spending and consumption patterns. Unfortunately, the time frame of the evaluation  22 The propensity score—nearest neighbor matching—is used to generate the matching estimates through a probit of beneficiary  status on age, age2, gender, education, literacy, marriage status, and whether the individual is the household head.  23 Between 43 percent and 65 percent, depending on whether the minimum or maximum days of work are applied. Beneficiaries  were entitled to earn between $90 and $135 equivalent over a three‐ to four‐month period.  24 These cannot be accurately measured because of rotation practices and the implications for attendance tracking.  25 Contractors were responsible both for recording the time worked and for making cash payments to beneficiaries.  26 Given the differences in the log and level consumption estimates, both are presented in Tables 5 and 6. For simplicity, only the  most conservative estimate among these two is reported in the main text. For robustness, only estimates that are significant at  the 10 percent level or below in both logs and level are reported.  12  prohibits  us  from  looking  at  these  patterns  in  the  longer  term.  Nonetheless,  the  short‐run  impacts  are  suggestive and can provide important insights into the potentially longer‐term dynamics.  For  consumptions  goods,  a  short  consumption  module  was  administered  to  surveyed  households  to  capture  program  impacts  on  key  expenditure  categories,  including  utilities  (electricity,  fuel),  food,  children’s schooling, hygiene, home improvements, transfers by the household to individuals outside the  household, and some temptation goods. The results show that the program had positive impacts on the  spending  of  beneficiary  households  on  food  in  line  with  the  CfW  design  as  a  mechanism  to  support  beneficiary  households  in  meeting  food  needs,  particularly  in  the  face  of  rising  food  prices.  Treatment  households reported spending 8 percent more on food than control households in the month previous to  the survey (Table 5, column 3).  There  was  a  statistically  significant  increase  among  urban  households  in  the  consumption  of  cigarettes  and  other  tobacco  products.27 However,  the  increase  was  small  in  economic  terms,  equivalent  to  $0.20,  or  less  than  1  percent  of  the  average  monthly  cash  income  of  the  control  households.  As  expected,  the  impacts on household consumption patterns appear to have varied systematically across rural and urban  areas.  Rural  households  registered  higher  expenditure  on  household  supplies  and,  to  a  lesser  extent,  clothing  for  girls.  There  was  a  decline  in  household  spending  on  fuel,  especially  in  rural  areas.  In  urban  areas, there were declines in interhousehold transfers (about 27 percent) and in household spending on  schooling for both boys and girls (25 percent and 23 percent, respectively).  The  treatment  households  appear  to  have  invested  in  household  assets  (Table  7).  Rural  households,  in  particular,  boosted  their  ownership  of  consumer  durables,  motor  vehicles,  livestock,  and  telephones.  There  was  also  a  significant  decline  in  the  value  of  jewelry  owned  by  households,  especially  urban  households,  which  may  be  linked  to  investments  in  new  businesses  (see  Table  10).  The  overall  patterns  suggest  that,  in  the  short  run,  higher  income  leads,  in  part,  to  greater  spending  on  welfare‐enhancing  goods, but also, to some extent, on temptation goods such as cigarettes and other tobacco products.  B.2.2 Health Services  Program  participation  produces  positive  impacts  on  beneficiary  household  utilization  of  health  services,  particularly in favor of young male children (Table 8). On average, the treated households undertook more  health facility visits than the control group (by 12 percent). The proportion of boys aged 0 to 5 who were  taken  to  a  health  facility  when  they  were  sick  was  higher  by  9  percent  (8  percentage  points)  in  the  treatment households. The increase was even greater (23 percent) among all boys aged 0 to 5 irrespective  of their health status at the time they were taken to the doctor, indicating the program expanded routine  health checkups for these children.  In  addition,  program  participation  led  to  greater  spending  on  drugs  and  medications.  The  treated  households reported spending 16 percent more on drugs and medications than the control group during  the month previous to the survey.  The intervention did not have any design features intended to encourage more health‐seeking behavior.  Nonetheless, it seems that higher income generated through PW program participation may have relieved  27 This contrasts with existing evidence on the impacts of cash transfers. A recent review shows that cash transfers lead to either  no increase or a significant decrease in household spending on temptation goods (Evans and Popova 2014). 13  financial  constraints  that  beneficiary  households  faced  in  accessing  health  services.  The  expansion  in  health‐seeking behavior was observed in both rural and urban households.  B.2.3 Education Services  In  contrast  with  the  program  impacts  on  access  to  health  services,  CfW  participation  had  no  systematic  positive  impact  on  access  to  education  (Table  9).  Indeed,  student  absenteeism  appears  to  have  risen  among  treatment  households.  The  average  number  of  school  days  missed  in  the  four  weeks  previous  to  the survey increased by nearly 51 percent (0.2 days). Also, expenditure data show that there were declines  of  about  27  percent  in  household  spending  on  girls  and  boys  schooling  in  urban  areas  (see  Table  6,  columns  9‐10).  However,  at  least  in  the  short  run,  treated  households  did  not  report  lower  school  enrollments among children, only lower school attendance rates.28  At  the  same  time,  there  was  no  expansion  in  children’s  labor  market  participation.  One  possible  explanation for the rise in school absenteeism is that, because of the substantial increase in labor market  participation  among adult  household  members, school‐going  children  may have been skipping school to  help with household chores or to take care of younger siblings. While there was no observed increase in  the time children spent on household chores, the IE captured a relatively narrow set of data on time use  and the distribution of household responsibilities among members.  B.3 Impacts on Savings and Investment  Part  of  the  income  gains  from  CfW  participation  were  clearly  being  used  for  welfare‐enhancing  consumption (food, household supplies, and consumer durables), especially among rural households (see  above). However, the longer‐term poverty reduction potential of this instrument is directly linked to the  extent to which CfW income is used to enhance the productive potential and overall resilience of targeted  households.  It  is  on  this  dimension  that  some  of  the  most  interesting  program  impacts  emerge,  despite  the  fact  that  the  CfW  program’s  emphasis  was  on  temporary  employment  rather  than  on  boosting  the  productive capacity of poor households.  First, there were positive impacts on savings. Among treated households, participation in informal savings  groups (osusu) increased by 16 percent (4 percentage points; Table 10, columns 2). However, there were  no discernable impacts on the likelihood of having a formal savings account. Furthermore, the result was  driven  primarily  by  the  impact  in  rural  areas,  as  there  was  no  statistically  significant  change  observed  in  urban areas. The total monetary value of reported savings also rose substantially among rural households  (by about 25 percent).  Various  types  of  investments  were  examined,  and  a  pattern  emerges  of  increased  investment  in  homes  and businesses among treated households (Table 10, columns 6‐9). Investments by treated households in  home  improvements  rose  by  33  percent. 29  There  was  also  a  39  percent  expansion  in  investments  in  existing businesses in rural areas. These findings validate the argument that PW programs may promote  resilience against future shocks.  28 Higher absenteeism may signal higher drop‐out rates in the medium term given that the endline survey was conducted in July– August and the new school year starts in September. 29 This  is  consistent  with  findings  from  an  unconditional  cash  transfer  program  in  Kenya  where  treatment  households  increased  their ownership of metal roofs appreciably (Haushofer and Shapiro 2013).  14  One  of  the  starkest  impacts  was  in  terms  of  investments  in  new  businesses.  The  treatment  households  were  nearly four times  more likely than  control  households  to establish new enterprises: only 9 percent  of  the  control  households  reported  that  household  members  had  set  up  new  enterprises  during  the  previous  three  months,  compared  with  34  percent  in  the  treatment  group.  Petty  trading  was  the  most  common type of new enterprise in both urban and rural areas among both the treatment group and the  control group.  VI. Cost‐Effectiveness  Since the primary goal of the program was to increase access to short‐term employment opportunities by  providing  an  income  supplement  for  vulnerable  youth  through  PW,  cost‐effectiveness  analysis  was  conducted on two main outcomes: (1) the net number of temporary jobs created and (2) the net increase  in  household  incomes.  The  analysis  broadly  follows  the  methodology  outlined  in  Dhaliwal  et  al.  (2011),  which  seeks  to  measure  the  effect  a  program  achieves  in  terms  of  outcomes  of  interest  at  a  given  cost.  The  ITT  impact  estimates  used  to  calculate  the  cost‐effectiveness  ratios  are  significant  at  the  1  percent  level.  Given  that  existing  evaluations  of  PW  programs  are  limited  and  that  cost‐effectiveness  estimates  are even scarcer, particularly in the Sub‐Saharan African context, this paper does not provide comparisons  with other programs. Nonetheless, these estimates are presented to aid future comparisons.  The  average  cost  per  subproject  was  approximately  $16,000,  of  which  an  average  60  percent  was  allocated  toward  the  payment  of  wages,  while  the  remaining  40  percent  covered  contractor  fees,  materials  to  implement  the  works,  and  COC  administrative  costs.  In  addition  to  these  costs,  NaCSA  incurred  operational  costs  in  the  range  of  10  percent  to  15  percent  of  the  subproject  costs  for  implementation  support  and  the  monitoring  of  subproject  design  and  implementation.  This  implies  an  average  total  cost  per  subproject  of  between  $17,600  and  $18,400  or  an  aggregate  cost  over  the  143  treatment  communities  of  between  $2.5  million  and  $2.6  million.  For  simplicity,  the  cost‐effectiveness  ratios are calculated based on the higher share of administrative costs, at 15 percent.  The ITT estimate of net job creation beyond the jobs directly created by the PW program yields a total of  4,343 jobs in the 143 treatment communities. Combining this with the 8,944 jobs directly created by the  program in these communities implies a cost of approximately $198 per temporary job created, including  all administrative costs. If account is taken only of the share of the cost designated as direct transfers to  beneficiaries,  the  cost  per  temporary  job  created  would  be  $103.  The  ITT  estimate  of  the  impact  on  net  household  income  was  Le  86,078  (approximately  $21)  or  a  total  of  Le  769,881,632  (approximately  $185,000)  when  aggregated  across  the  8,944  treated  households  in  the  143  treatment  communities.  Including  all  administrative  costs,  this  implies  that  about  every  $14  spent  on  the  program  generated  an  additional $1 of household income. Excluding all administrative costs, the cost‐effectiveness ratio for net  income  gains  would  be  about  half  this  amount.  Thus,  each  $7  designated  as  a  direct  transfer  to  beneficiaries generated an additional $1 of income.  These  cost‐effectiveness  estimates  exclude  the  spillovers  to  nonregistered  beneficiaries  that  occurred  because of informal rotation practices as well as program leakage. These estimates also capture only the  pure  labor  and  economic  welfare  effects  and  exclude  other  important  secondary  impacts  on  welfare,  particularly  the  impacts  on  social  outcomes  such  as  improved  intrahousehold  bargaining  and  greater  utilization  of  health  services.  They  can  therefore  be  considered  conservative  estimates  of  the  program’s  15  impacts had the  program  been implemented as designed. In addition, because  only about 55 percent of  the  total  costs  were  intended  to  go  to  beneficiaries  in  the  form  of  direct  transfers,  the  impacts  could  be  enhanced by improving administrative efficiency.  VII. Conclusions  PW programs have become a popular policy instrument for protecting the poor from income shocks. Can  they also improve the overall productive capacity of beneficiary households? To answer this question, this  paper  examines  the  short‐term  impacts  of  a  PW  program  in  Sierra  Leone  targeted  at  youth  in  poor  and  vulnerable  communities.  The  phased  implementation  of  the  program  was  exploited  to  implement  a  community‐level  randomized  control  trial  to  help  measure  the  causal  impacts  of  the  program  on  household outcomes over three or four months.  In  keeping  with  the  design,  the  program  succeeded  in  attracting  young  people  (aged  15–35)  with  low  educational attainment who were predominantly working in  the agricultural sector. Furthermore, it was  successful  in  impacting  targeted  households  through  the  anticipated  employment  channels.  Treatment  household  members  were  substantially  more  likely  to  become  engaged  in  remunerated  work.  These  employment  impacts  were  reflected  in  household  incomes,  which  rose  by  29  percent  among  treatment  households.  Beyond the pure participation effects, the program impacted household welfare in the short run in three  key  ways.  First,  there  was  crowding  in  of  labor  force  participation  among  treatment  households  beyond  the direct program participation. Second, part of the additional income was spent on greater consumption  to  improve  the  quality  of  life.  Treated  households  in  rural  areas  spent  more  on  household  supplies,  clothing, durable goods, and medicines, while treated households in urban areas spent more on food and  medicines.  There  were  also  positive  impacts  on  the  utilization  of  health  services,  particularly  in  favor  of  young male children. Third, part of the extra income was invested to boost household productive capacity.  Participation in the CfW program increased the likelihood of enterprise creation among households by a  factor  of  nearly  four.  Furthermore,  program  participation  also  increased  household  asset  accumulation,  the participation in informal savings groups, and investment in home improvements as well as businesses.  However,  there  were  also  negative  program  impacts.  Treatment  households  augmented  their  consumption  of  temptation  goods,  notably  cigarettes  and  other  tobacco  products,  even  if  by  a  small  degree. Within  the short time frame of  the study, school absenteeism was higher among the  children in  treatment  households.  On  the  other  hand,  there  was  no  increase  in  the  participation  of  children  in  the  labor market or in time spent on household chores, suggesting that other activities not captured by the IE  may have been at play.  Taken  together,  these  results  suggest  that,  even  in  fragile  and  post‐conflict  settings,  PW  programs  can  strongly  impact  household  welfare  in  the  short  run.  In  Sierra  Leone,  the  CfW  program  catalyzed  major  impacts  on  nearly  all  key  aspects  of  household  welfare  and  decision  making:  employment,  income,  migration,  consumption,  savings,  investment,  health  care,  and  education.  Households  appear  to  re‐ optimize  their  labor  allocation  and  spending  substantially  in  response  to  PW  participation  and  use  the  additional income not only to improve the quality of life, but also to boost future earnings.    16  References  Adams, Lesley, and Emebet Kebede. 2005. “Breaking the Poverty Cycle: A Case Study of Cash Interventions  in  Ethiopia.”  HPG  Background  Paper  (July),  Humanitarian  Policy  Group,  Overseas  Development  Institute, London.  Alderman, Harold, and Ruslan Yemtsov. 2012. “Productive Role of Safety Nets.” Social Protection & Labor  Discussion Paper 1203, World Bank, Washington, DC.  Andrews,  Colin,  and  Adea  Kryeziu.  2013.  “Public  Works  and  the  Jobs  Agenda:  Pathways  for  Social  Cohesion.” Background paper for World Development Report 2013, World Bank, Washington, DC.  Angrist,  Joshua  D.,  and  Guido  W.  Imbens.  1995.  “Two  Stage  Least  Squares  Estimation  of  Average  Causal  Effects  in  Models  with  Variable  Treatment  Intensity.”  Journal  of  the  American  Statistical  Association  90 (430): 431–42.  Angrist,  Joshua  D.,  Guido  W.  Imbens,  and  Donald  B.  Rubin.  1996.  “Identification  of  Causal  Effects  Using  Instrumental Variables.” Journal of the American Statistical Association 91 (434): 444–55.  Azam,  Mehtabul.  2012.  “The  Impact  of  Indian  Job  Guarantee  Scheme  on  Labor  Market  Outcomes:  Evidence  from  a  Natural  Experiment.”  IZA  Discussion  Paper  6548,  Institute  for  the  Study  of  Labor,  Bonn, Germany.  Beegle, Kathleen, Emanuela Galasso, and Jessica Goldberg. 2014. “Direct and Indirect Effects of Malawi’s  Public  Works  Program  on  Food  Security.”  Policy  Research  Working  Paper  7505,  World  Bank,  Washington, DC.  Berhane,  Guush,  John  Hoddinott,  Neha  Kumar,  and  Alemayehu  Seyoum  Taffesse.  2011.  “The  Impact  of  Ethiopia’s  Productive  Safety  Nets  and  Household  Asset  Building  Programme:  2006–2010.”  Working  paper, International Food Policy Research Institute, Washington, DC.  Betcherman, Gordon, Karina Olivas, and Amit Dar. 2004. “Impacts of Active Labor Market Programs: New  Evidence  from  Evaluations  with  Particular  Attention  to  Developing  and  Transition  Countries.”  Social  Protection Discussion Paper 0402, World Bank, Washington, DC.  Billor,  Nedret,  Ali  S.  Hadi,  and  Paul  F.  Velleman.  2000.  “BACON:  Blocked  Adaptive  Computationally  Efficient Outlier Nominators.” Computational Statistics & Data Analysis 34 (3): 279–98.  Card,  David,  Jochen  Kluve,  and  Andrea  Weber.  2010.  “Active  Labour  Market  Policy  Evaluations:  A  Meta‐ Analysis.” Economic Journal 120 (548): F452–F477.  Dhaliwal,  Iqbal,  Esther  Duflo,  Rachel  Glennerster,  and  Caitlin  Tulloch.  2011.  “Comparative  Cost‐ Effectiveness  Analysis  to  Inform  Policy  in  Developing  Countries:  A  General  Framework  with  Applications  for  Education.”  Working  paper  (August  10),  Massachusetts  Institute  of  Technology,  Cambridge, MA.  Dutta,  Puja,  Rinku  Murgai,  Martin  Ravallion,  and  Dominique  van  de  Walle.  2012.  “Does  India’s  Employment  Guarantee  Scheme  Guarantee  Employment?”  Policy  Research  Working  Paper  6003,  World Bank, Washington, DC.  Evans,  David  K.,  and  Anna  Popova.  2014.  “Cash  Transfers  and  Temptation  Goods:  A  Review  of  Global  Evidence.” Policy Research Working Paper 6886, World Bank, Washington, DC.  Fiszbein, Ariel, Ravi Kanbur, and Ruslan Yemtsov. 2014. “Social Protection and Poverty Reduction: Global  Patterns and Some Targets.” World Development 61 (September): 167–77.  17  Fiszbein, Ariel, Norbert Schady, Francisco H.G. Ferreira, Margaret Grosh, Niall Keleher, Pedro Olinto, and  Emmanuel  Skoufias.  2009.  Conditional  Cash  Transfers:  Reducing  Present  and  Future  Poverty.  Policy  Research Report Series 47603. Washington, DC: World Bank.  Gilligan,  Daniel  O.,  John  F.  Hoddinott,  and  Alemayehu  Seyoum  Taffesse.  2008.  "The  Impact  of  Ethiopia's  Productive  Safety  Net  Programme  and  its  Linkages."  IFPRI  Discussion  Paper  839,  International  Food  Policy Institute, Washington, DC.  Hagen‐Zanker,  Jessica,  and  Carmen  Leon  Himmelstine.  2013.  “What  Do  We  Know  about  the  Impact  of  Social  Protection  Programmes  on  the  Decision  to  Migrate?”  Migration  and  Development  2  (1):  117– 31.  Haushofer, Johannes, and Jeremy Shapiro. 2013. “Household Response to Income Changes: Evidence from  an  Unconditional  Cash  Transfer  Program  in  Kenya.”  Working  paper  (November  15),  Massachusetts  Institute of Technology, Cambridge, MA.  IEG  (Independent  Evaluation  Group).  2011.  Social  Safety  Nets:  An  Evaluation  of  World  Bank  Support,  2000–2010. Washington, DC: World Bank.  Imbens, Guido W., and Joshua D. Angrist. 1994. “Identification and Estimation of Local Average Treatment  Effects.” Econometrica 62 (2): 467–75.  Martin,  John  P.,  and  David  Grubb.  2001.  “What  Works  and  for  Whom:  A  Review  of  OECD  Countries'  Experiences with Active Labour Market Policies.” Swedish Economic Policy Review 8 (2): 9–56.  McCord,  Anna,  and  Dirk  Ernst  van  Seventer.  2004.  “The  Economy‐Wide  Impacts  of  the  Labour  Intensification  of  Infrastructure  Expenditure  in  South  Africa.”  Paper  presented  at  the  Development  Policy  Research  Unit,  University  of  Cape  Town’s  Conference  on  African  Development  and  Poverty  Reduction: The Macro‐Micro Linkage, Cape Town, October 13–15.  Rosas,  Nina.  2016.  “How  Does  Accepted  Wisdom  in  Public  Works  Stack  Up  against  Implementation  Realities in a Postconflict Setting?” Operational note, World Bank, Washington, DC.  Rosas,  Nina,  and  Lucia  Solbes.  2013.  “Assessing  the  Targeting  of  Sierra  Leone’s  Cash  for  Work  Program:  Current Performance and Proposed Improvements.” Targeting assessment, World Bank, Washington,  DC.  Subbarao, Kalanidhi, Carlo del Ninno, Colin Andrews, and Claudia Rodríguez‐Alas. 2013. Public Works as a  Safety Net: Design, Evidence, and Implementation. Washington, DC: World Bank.  World  Bank.  2010.  “Youth  Employment  Support  Project.”  Emergency  Project  Paper,  Report  54419‐SL  (June 16), World Bank, Washington, DC.  ———. 2015. The State of Social Safety Nets 2015. Washington, DC: World Bank.  Zimmermann, Laura V. 2013. “Why Guarantee Employment? Evidence from a Large Indian Public‐Works  Program.” Working paper, University of Michigan, Ann Arbor, MI.    18  Annex 1: Figures    Figure 1: Randomized phased design      Figure 2a: Geographical distribution  Figure 2b: Geographical location  of subprojects  of treatment sites            19  Figure 3. Targeting performance, CfW program  Note: Data are from the nationally‐representative 2011 Sierra Leone Integrated Household Survey (SLIHS) and the CfW impact evaluation household survey data.    20  Annex 2: Tables  Table 1. Balance Test  Control, 133 communities  Treatment, 142 communities  Treatment − control  p‐value  Variable  N  Mean  SD  N  Mean  SD  Urban, % households  2666  0.496  (0.500)  2840  0.477  (0.500)  −0.013  0.825  District code  2666  27.551  (10.795)  2840  26.349  (10.176)  −0.777  0.552  Number of children age 6–14  2666  1.030  (1.114)  2840  1.053  (1.129)  0.017  0.731  Age of household head  2638  40.928  (13.596)  2802  41.114  (13.050)  0.330  0.585  Woman head, % households  2638  0.175  (0.380)  2804  0.245  (0.430)  0.068  0.000***  Head attended school, % households  2638  0.421  (0.494)  2805  0.410  (0.492)  −0.007  0.777  Highest degree head attained, categorical, 1–11  2589  3.345  (3.065)  2734  3.272  (3.052)  −0.052  0.766  Head did not complete primary, % households  2589  0.627  (0.484)  2734  0.640  (0.480)  0.010  0.691  Distance to main water source, minutes  2652  8.701  (12.303)  2829  9.112  (11.694)  0.401  0.567  Note: The unit of observation is the household. N = number. SD = standard deviation. P‐value is for the test of equality of means.    Table 2. Impacts on Economic Activitya  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  Overall effects  Crowding In effects: impacts on nonparticipating household members  Variables (ITT)  Household members  Women household  Nonparticipating  Nonparticipating women  Children aged 6–14  who had paid work   members who had  household members  household members who  who had paid workc  paid workb  who had paid work  had paid work  Overall            Treatment  0.112***  0.110***  0.054***  0.040***  0.006    [0.012]  [0.014]  [0.009]  [0.014]  [0.008]  Observations  5,486  5,368  5,486  5,368  3,221  Control mean  0.332  0.352  0.224  0.282  0.0391  Urban            Treatment  0.099***  0.081***  0.043***  0.005  0.001    [0.016]  [0.021]  [0.012]  [0.019]  [0.009]  Observations  2,669  2,564  2,669  2,564  1,449  Control mean  0.324  0.357  0.227  0.298  0.0272  Rural            Treatment  0.123***  0.137***  0.066***  0.073***  0.008    [0.019]  [0.020]  [0.014]  [0.020]  [0.012]  Observations  2,817  2,804  2,817  2,804  1,772  Control mean  0.340  0.348  0.220  0.268  0.0501  a. The recall period for economic activity results is the 12 months prior to the survey.  b. The models in this table presenting results for women do not include households with no women household members.  c. The model does not include households without children aged 6–14.  21  Table 3. Impacts on Migration  (1)  (2)  Variables (ITT)  Migration of household member to another town or city  Migration of household member from another town or  in the previous three months  city in the previous three months  Overall      Treatment  0.057***   0.039***  [0.013]   [0.012]  Observations  5,493  5,491  Control mean  0.126  0.118  Urban      Treatment  0.053***   0.041**   [0.019]  [0.017]  Observations  2,673  2,672  Control mean  0.14  0.114  Rural      Treatment  0.061***   0.036**   [0.017]  [0.017]  Observations  2,820  2,819  Control mean  0.113  0.121        22  Table 4. Income Effects  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  Variables        Crowd In effects: impacts on nonparticipating  household members  Overall: ITT  Total cash the  Total value of cash  Total household  Money nonparticipating  Value of cash and in‐kind  household received  and in‐kind  income + business  household members  payments nonparticipating  in the previous  payments the  earnings  received in cash, previous  household members  month  received, previous month  month  household received  in the previous  month  Treatment  86,078***  62,095***  80,955***  ‐17,145  ‐49,125***    [13,667]  [15,956]  [16,591]  [14,979]  [14,759]  Observations  5,506  5,506  5,506  5,436  5,506  Control mean  170085  216967  230229  176734  216665  Overall: ITT, log            Treatment  2.674***  2.513***  2.547***  0.117  ‐0.215    [0.297]  [0.292]  [0.288]  [0.284]  [0.279]  Observations  5,506  5,506  5,506  5,436  5,506  Control mean  7.221  7.501  7.627  7.221  7.501  Urban: ITT            Treatment  71,214***  39,285  53,071*  ‐32,264  ‐69,102***    [22,772]  [26,178]  [27,391]  [26,083]  [24,504]  Observations  2,679  2,679  2,679  2,637  2,679  Control mean  194855  252081  267731  205355  251619  Urban: ITT, log            Treatment  2.256***  2.017***  2.032***  ‐0.250  ‐0.714*    [0.461]  [0.441]  [0.440]  [0.417]  [0.393]  Observations  2,679  2,679  2,679  2,637  2,679  Control mean  7.128  7.511  7.652  7.128  7.511  Rural: ITT            Treatment  101,533***  85,659***  109,475***  ‐1,084  ‐28,267*    [14,656]  [17,259]  [17,713]  [13,889]  [15,254]  Observations  2,827  2,827  2,827  2,799  2,827  Control mean  145200  181691  192554  147981  181550  Rural: ITT, log            Treatment  3.067***  2.986***  3.039***  0.455  0.261    [0.374]  [0.382]  [0.371]  [0.384]  [0.392]  Observations  2,827  2,827  2,827  2,799  2,827  Control mean  7.315  7.490  7.603  7.315  7.490  Note: If reported cash income for each household member is missing, the overall cash income for the household is treated as zero.    23  Table 5. Impacts on Consumption, Part 1  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  Wood and related  Fuel for cooking,  Food, past month  Public transport, past  Cigarettes and  Hygiene products,  Household supplies,  Recreation,  Variables  products, past  lighting, heating, per  month  tobacco products,  past month  past two months  entertainment, past  montha  month  past month  two months  Overall: ITT                  Treatment  3,684  −3,282  22,001*  4,768  1,397**  5,221***  −1,747  2,404    [3,279]  [2,499]  [11,698]  [3,428]  [641.6]  [1,596]  [1,959]  [2,536]  Observations  5,178  4,628  5,100  4,973  5,256  5,215  5,100  5,300  Control mean  29911  28144  265759  43338  5305  22969  15206  19273  Overall: ITT, log                  Treatment  0.146  −1.058***  0.194**  −0.026  0.389*  −0.059  0.134  0.196    [0.331]  [0.373]  [0.080]  [0.225]  [0.212]  [0.169]  [0.227]  [0.257]  Observations  5,178  4,628  5,100  4,973  5,256  5,215  5,100  5,300  Control mean  7.788  7.51  12.06  8.562  2.325  8.509  3.578  3.369  Urban: ITT                  Treatment  5,314  −3,762  31,086**  −478.3  1,812**  5,017**  −5,183  −1,566    [4,310]  [3,381]  [15,411]  [5,590]  [739.5]  [2,381]  [3,294]  [3,969]  Observations  2,511  2,236  2,501  2,338  2,553  2,514  2,454  2,561  Control mean  46074  42323  308578  56950  3237  29887  22560  23420  Urban: ITT, log                  Treatment  −0.017  −0.445  0.348***  −0.132  0.636***  −0.003  −0.469  0.125    [0.224]  [0.326]  [0.102]  [0.270]  [0.209]  [0.223]  [0.331]  [0.339]  Observations  2,511  2,236  2,501  2,338  2,553  2,514  2,454  2,561  Control mean  9.671  9.060  12.18  9.404  1.246  8.924  4.466  3.107  Rural: ITT                  Treatment  2,854  −2,515  16,763  10,845***  867.5  5,895***  2,011  6,330**    [2,917]  [1,807]  [13,570]  [3,197]  [946.1]  [1,425]  [1,716]  [3,118]  Observations  2,667  2,392  2,599  2,635  2,703  2,701  2,646  2,739  Control mean  13856  14364  221644  30096  7387  16085  7868  15179  Rural: ITT, log                  Treatment  0.384  −1.607***  0.057  0.164  0.085  −0.082  0.759***  0.251    [0.436]  [0.492]  [0.114]  [0.308]  [0.282]  [0.232]  [0.270]  [0.378]  Observations  2,667  2,392  2,599  2,635  2,703  2,701  2,646  2,739  Control mean  5.919  6.003  11.93  7.742  3.410  8.097  2.692  3.628  a. Wood, charcoal, kerosene, paraffin, candles, matches.    24  Table 6. Impacts on Consumption, Part 2  (9)  (10)  (11)  (12)  (13)  (14)  Boys schooling, past  Girls schooling, past  Clothing for adults,  Clothing for boys,  Clothing for girls,  Given to individuals  Variables  month  month  past two months  past two months  past two months  outside the home,  past two months  Overall: ITT              Treatment  −4,693  −6,085  −4,952  −1,414  −633.2  ‐2,371    [3,990]  [3,946]  [3,636]  [1,296]  [1,573]  [2,248]  Observations  5,154  5,188  5,048  5,179  5,185  5,221  Control mean  35880  34349  35653  13728  15749  19850  Overall: ITT, log              Treatment  −0.211  −0.311  0.104  0.260  0.354  −0.273    [0.273]  [0.258]  [0.299]  [0.231]  [0.230]  [0.245]  Observations  5,154  5,188  5,048  5,179  5,185  5,221  Control mean  4.587  4.287  4.423  3.027  3.199  4.298  Urban: ITT              Treatment  −13,253*  −11,141  −9,617  −3,999**  −4,133  −7,698**    [6,763]  [6,799]  [5,943]  [1,931]  [2,510]  [3,743]  Observations  2,493  2,500  2,427  2,496  2,501  2,497  Control mean  53244  49268  45296  16677  20675  28626  Urban: ITT, log              Treatment  −0.725*  −0.744*  −0.511  0.079  −0.093  −0.725**    [0.401]  [0.385]  [0.439]  [0.317]  [0.328]  [0.340]  Observations  2,493  2,500  2,427  2,496  2,501  2,497  Control mean  5.400  4.973  4.864  2.950  3.469  4.784  Rural: ITT              Treatment  4,056  −594.4  154.2  1,163  2,931*  3,005    [2,876]  [2,926]  [3,811]  [1,673]  [1,726]  [2,043]  Observations  2,661  2,688  2,621  2,683  2,684  2,724  Control mean  18779  19640  26007  10813  10856  11315  Rural: ITT, log              Treatment  0.306  0.129  0.704*  0.424  0.787**  0.169    [0.344]  [0.326]  [0.405]  [0.336]  [0.321]  [0.345]  Observations  2,661  2,688  2,621  2,683  2,684  2,724  Control mean  3.785  3.611  3.981  3.104  2.930  3.825    Table 7. Impacts on Household Asset Ownership  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  Durable goodsa  Telephone,  Expenditure on  Bicycle  Motorcycle or  Livestock: cows,  Livestock,  Variables (ITT)  fixed or mobile  telephones  car  sheep, poultry,  quantity  pigs, and so on  Overall                Treatment  0.036  0.029  0.098***  0.000  0.045***  0.032  0.862***    [0.028]  [0.035]  [0.036]  [0.007]  [0.013]  [0.034]  [0.324]  Observations  5,506  5,506  5,506  5,500  5,506  5,506  5,506  Control mean  0.627  0.538  0.522  0.0482  0.11  0.587  3.897  Urban                Treatment  0.003  ‐0.01  0.112***  ‐0.004  0.017  0.01  0.149    [0.035]  [0.039]  [0.035]  [0.011]  [0.017]  [0.048]  [0.361]  Observations  2,679  2,679  2,679  2,676  2,679  2,679  2,679  Control mean  0.736  0.728  0.703  0.0605  0.117  0.454  2.678  Rural                Treatment  0.073**  0.076*  0.094**  0.003  0.073***  0.045  1.477***    [0.036]  [0.042]  [0.044]  [0.008]  [0.018]  [0.034]  [0.379]  Observations  2,827  2,827  2,827  2,824  2,827  2,827  2,827  Control mean  0.518  0.347  0.340  0.0359  0.103  0.720  5.122  a. Stove, microwave, refrigerator, air conditioner, radio, video equipment, television, washing machine, computer. 25  Table 8. Impacts on Health Services, Households  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  Variables  Health facility  Amount spent on health  Amount spent on  Boys 0–5 who went to  Boys 0–5 who were sick and  Girls 0–5 who went  Girls 0–5 who were sick and  visits, number  visits, including transport  drugs or medication  health facility, %  went to health facility, %  to health facility, %  went to health facility, %  Overall: ITT                Treatment  0.447*  −2,048  9,599**  0.077***  0.077**  −0.037  −0.024    [0.256]  [1,413]  [4,165]  [0.026]  [0.031]  [0.024]  [0.027]  Observations  5,506  5,506  5,506  1,559  713  1,493  659  Control mean  3.633  15136  59942  0.337  0.846  0.38  0.896  Overall: ITT, log                Treatment    −0.202  0.895***              [0.233]  [0.232]          Observations    5,506  5,506          Control mean    4.316  7.83          Urban: ITT                Treatment  0.406  −4,067**  11,206*  0.102**  0.061  −0.067  −0.070*    [0.325]  [1,949]  [6,142]  [0.046]  [0.046]  [0.042]  [0.042]  Observations  2,679  2,679  2,679  563  242  562  238  Control mean  3.234  17039  67084  0.317  0.856  0.382  0.901  Urban: ITT, log                Treatment    −0.374  0.917**              [0.280]  [0.360]          Observations    2,679  2,679          Control mean    4.727  7.667          Rural: ITT                Treatment  0.465  −24.85  8,445  0.063**  0.086**  −0.017  0.003    [0.384]  [2,019]  [5,323]  [0.032]  [0.040]  [0.029]  [0.035]  Observations  2,827  2,827  2,827  996  471  931  421  Control mean  4.034  13225  52767  0.349  0.841  0.379  0.892  Rural: ITT, log                Treatment    −0.017  0.865***              [0.364]  [0.296]          Observations    2,827  2,827          Control mean    3.903  7.994                26  Table 9. Impacts on Education  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  Children 6–14 in  Boys 6–14 in school, %  Girls 6–14 in school, %  Children 6–14 in school  Ages 6–14, average  Variables (ITT)  school, %  who missed school in  days of missed school  the last four weeks  in the last four weeks  Overall            Treatment  −0.025  −0.026  −0.031  0.058***  0.213**    [0.022]  [0.025]  [0.024]  [0.018]  [0.088]  Observations  3,221  2,088  2,130  2,635  2,635  Control mean  0.776  0.781  0.781  0.101  0.417  Urban            Treatment  −0.013  −0.015  0.003  0.018  0.145    [0.020]  [0.024]  [0.026]  [0.020]  [0.094]  Observations  1,449  898  948  1,305  1,305  Control mean  0.876  0.886  0.868  0.0944  0.320  Rural            Treatment  −0.016  −0.020  −0.034  0.092***  0.251*    [0.029]  [0.034]  [0.031]  [0.028]  [0.147]  Observations  1,772  1,190  1,182  1,330  1,330  Control mean  0.682  0.692  0.699  0.109  0.527    27  Table 10. Impacts on Household Savings and Investment  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  Savings  Osusu,  Established new  Amount spent on own business,  Either savings account  Total savings,  Amount spent on  Variables  account,  previous  Jewelry,  enterprise,  previous two months  or osusu, previous  previous  home improvements,  previous three  three  value  previous three  All households with  Existing  three months  three months  previous two months  months  months  months  existing or new business  business only  Overall: ITT                    Treatment  −0.014  0.041**  0.024  6,308  ‐47,181***  6,628**  0.247***  477.9  1,464    [0.010]  [0.021]  [0.022]  [6,332]  [16,476]  [2,578]  [0.028]  [5,386]  [5,623]  Observations  5,497  5,497  5,358  5,506  5,210  5,185  5,487  3,559  3,374  Control mean  0.0641  0.26  0.355  69825  75859  20144  0.0887  49071  48482  Overall: ITT, log                    Treatment        0.388  ‐0.710***  0.685***    0.474*  0.428          [0.253]  [0.255]  [0.207]    [0.277]  [0.283]  Observations        5,506  5,210  5,185    3,559  3,374  Control mean        3.64  3.236  2.621    3.839  3.752  Urban: ITT                    Treatment  −0.022  0.029  −0.005  1,094  ‐91,835***  5,464  0.205***  −8,056  −7,563    [0.015]  [0.027]  [0.030]  [9,680]  [31,231]  [4,027]  [0.047]  [7,620]  [8,297]  Observations  2,676  2,676  2,560  2,679  2,488  2,513  2,669  1,598  1,511  Control mean  0.109  0.234  0.397  89838  134673  25523  0.115  71414  72345  Urban: ITT, log                    Treatment        −0.002  ‐1.277***  0.211    −0.118  −0.087          [0.346]  [0.367]  [0.281]    [0.358]  [0.364]  Observations        2,679  2,488  2,513    1,598  1,511  Control mean        3.961  4.124  3.048    4.820  4.735  Rural: ITT                    Treatment  −0.003  0.050*  0.053*  12,326*  −1,580  8,133***  0.289***  11,055*  12,416**    [0.007]  [0.030]  [0.031]  [7,031]  [4,241]  [3,063]  [0.033]  [6,303]  [6,269]  Observations  2,821  2,821  2,798  2,827  2,722  2,672  2,818  1,961  1,863  Control mean  0.0188  0.287  0.314  49718  17598  14714  0.0626  28192  26512  Rural: ITT, log                    Treatment        0.777**  −0.117  1.159***    1.101***  0.986**          [0.366]  [0.316]  [0.293]    [0.374]  [0.382]  Observations        2,827  2,722  2,672    1,961  1,863  Control mean        3.318  2.356  2.19    2.921  2.846    28  Table 11. Impacts on Economic Activitya   (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  Overall effects  Crowd In effects: impacts on nonparticipating household members  Variables  Household  Women household  Nonparticipating  Nonparticipating women  Children aged 6– members who had  members who had paid  household members who  household members who had  14 who had paid  paid work   workb  had paid work  paid work  workc  Overall, LATE            Treatment  0.126***  0.124***  0.062***  0.045***  0.007    [0.014]  [0.016]  [0.011]  [0.016]  [0.009]  Observations  5,486  5,368  5,486  5,368  3,221  Control mean  0.320  0.341  0.218  0.278  0.0384  a. The recall period for economic activity results is the 12 months prior to the survey.  b. The models in this table presenting results for women do not include households with no women household members.  c. The model does not include households without children aged 6–14.      Table 12. Impacts on Migration  (1)  (2)  Variables  Migration of household member to other town or city in previous  Migration of household member from other town or city in  three months  previous three months  Overall, LATE      Treatment  0.064***  0.044***    [0.015]  [0.014]  Observations  5,493  5,491  Control mean  0.120  0.113    Table 13. Income Effects  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  Overall effects  Crowd In effects: impacts on nonparticipating household members  Variables  Money household  Value of cash and in‐kind  Household income  Money nonparticipating  Value of cash and in‐kind payments  received in cash,  payments household  + business  household members received  nonparticipating household members  previous month  received, previous month  earnings  in cash, previous month  received, previous month  Overall, LATE            Treatment  93,595***  66,539***  85,580***  −19,392  −62,034***    [18,265]  [20,633]  [22,013]  [16,915]  [19,260]  Observations  5,506  5,506  5,506  5,436  5,506  Control mean  167575  217692  231237  178632  230275    29  Table 14. Impacts on Consumption, Part 1  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  Variables  Wood and similar  Fuel for cooking, lighting,  Food, past  Public transport,  Cigarettes or tobacco  Hygiene products,  Household supplies,  Recreation, entertainment,  products, past month  heating per month  month  past month  products, past month  past month  past two months  past two months  Overall, LATE                  Treatment  4,146  −6,754*  24,661*  4,413  540.6  4,452*  −1,964  2,670    [3,690]  [3,603]  [13,945]  [4,367]  [1,113]  [2,470]  [2,208]  [3,669]  Observations  5,178  4,628  5,100  4,973  5,256  5,215  5,100  5,300  Control mean  29526  32596  267384  44990  6723  25008  15389  21719    Table 15. Impacts on Consumption, Part 2  (9)  (10)  (11)  (12)  (13)  (14)  Variables  Boys schooling,  Girls schooling,  Clothing for adults,  Clothing for boys,  Clothing for girls,  Given to individuals not in the  previous month  previous month  previous 2 months  previous two months  previous two months  household, previous two months  Overall, LATE              Treatment  −6,917  −6,888  −5,591  −5,312**  −4,530  −2,670    [5,244]  [4,476]  [4,112]  [2,219]  [2,897]  [2,532]  Observations  5,154  5,188  5,048  5,179  5,185  5,221  Control mean  39489  35026  36183  17904  20747  20101    Table 16. Impacts on Household Asset Ownership  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  Variables  Telephone, fixed  a Expenditure on  Livestock: cows, sheep,  Durable goods   Bicycle  Motorcycle or car  Livestock, quantity  or mobile  telephones  poultry, pigs, and so on  Overall, LATE                Treatment  0.041  0.032  0.111***  −0.001  0.051***  0.036  0.959**    [0.031]  [0.040]  [0.041]  [0.008]  [0.015]  [0.039]  [0.386]  Observations  5,506  5,506  5,506  5,500  5,506  5,506  5,506  Control mean  0.623  0.535  0.511  0.0483  0.105  0.583  3.913  a. Stove, microwave, refrigerator, air conditioner, radio, video equipment, television, washing machine, computer.    30  Table 17. Impacts on Health Services, Households  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  Variables  Health facility  Amount spent on health  Amount spent on  Boys 0–5 who went  Boys 0–5 who were sick and  Girls 0–5 who went  Girls 0–5 who were sick and  visits, number  visits, including transport  drugs or medication  to health facility, %  went to health facility, %  to health facility, %  went to health facility, %  Overall, LATE                Treatment  0.506*  −2,001  12,574**  0.085***  0.086**  −0.041  −0.027    [0.292]  [2,079]  [5,195]  [0.029]  [0.035]  [0.027]  [0.030]  Observations  5,506  5,506  5,506  1,559  713  1,493  659  Control mean  3.584  16819  59844  0.331  0.838  0.384  0.898    Table 18. Impacts on Education  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  Variables  Children 6–14 in school who missed  Ages 6–14, average days of missed  Children 6–14 in school, %  Boys 6–14 in school, %  Girls 6–14 in school, %  school in the last four weeks  school in the last four weeks  Overall, LATE            Treatment  ‐0.028  −0.028  −0.035  0.065***  0.238**    [0.024]  [0.028]  [0.026]  [0.020]  [0.098]  Observations  3,221  2,088  2,130  2,635  2,635  Control mean  0.779  0.783  0.785  0.0959  0.397    Table 19. Impacts on Household Savings and Investment  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  Savings  Osusu,  Either savings  Established  Amount spent on own business,  Total savings,  Amount spent on  Variables  account,  previous  account or osusu,  Jewelry,  new enterprise,  previous two months  previous  home improvements,  previous three  three  previous three  value  previous three  All households with  Existing  three months  previous two months  months  months  months  months  existing or new business  business only  Overall, LATE                    Treatment  −0.015  0.046**  0.027  6,936  ‐53,386***  8,417**  0.280***  ‐439.8  1,006    [0.011]  [0.023]  [0.025]  [8,993]  [18,729]  [3,775]  [0.032]  [6,724]  [6,922]  Observations  5,497  5,497  5,358  5,506  5,210  5,185  5,487  3,559  3,374  Control mean  0.0657  0.256  0.352  76957  81087  21830  0.0613  51755  50514    31