WPS7763 Policy Research Working Paper 7763 Climate Change and Poverty in Vietnam Background Paper Environmental Risks and Poverty Analyzing Geo-Spatial and Household Data from Vietnam Ulf Narloch Mook Bangalore Development Economics Environment and Natural Resources Global Practice Group & Climate Change Cross-Cutting Solutions Area July 2016 Policy Research Working Paper 7763 Abstract This study combines high-resolution, geo-spatial data and areas poorer households live in communes exposed to higher household data from the Vietnam Living Standard Mea- environmental risks; and (iii) environmental risks relate to surement Surveys in 2010, 2012, and 2014 to investigate lower consumption levels, but less so to lower consumption the relationship between environmental risks and poverty. growth over time. Altogether these findings suggest that Using recently developed data on air pollution, tree cover Vietnam’s poor are disproportionally exposed to environ- loss, land degradation, slope, rainfall and temperature vari- mental risks, which can result in livelihood impacts that in ability, and flood and drought hazards, the study shows: (i) many ways go beyond consumption. In light of growing at the district level, there are hotspots of high poverty and pressures due to population growth, economic development environmental risks; (ii) ethnic minorities and poor house- and climate change, green growth actions, ecosystem-based holds are much more exposed to multiple environmental adaptation, and land-use planning could be important strat- risks than other groups, and also within rural and urban egies to reduce the environmental burden on poor people. This paper is a product of the World Bank Environment and Natural Resources Global Practice Group and the Climate Change Cross-Cutting Solutions Area and is a background paper for the World Bank work on “Climate Change and Poverty in Vietnam.” It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http:// econ.worldbank.org. The authors may be contacted at unarloch@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Environmental Risks and Poverty: Analyzing Geo‐Spatial and Household Data from Vietnam* Ulf Narlocha, Mook Bangaloreb  a Sustainable Development Practice Group, World Bank, Washington, DC, USA  b Climate Policy Team, World Bank, Washington, DC, USA  Keywords: Climate Change, Consumption, Environment, Households, Livelihoods, Poverty, Risks, Vulnerability  JEL: I30, I32, O10, Q50, Q54, R20  * Acknowledgements:    This  work  is  part  of  the  programmatic  AAA  on  Vietnam  Climate  Resilience  and  Green  Growth (P148188) and was developed under the oversight of Christophe Crepin. It contributed to the global program on Climate Change  and  Poverty  (P149919)  under  the  oversight  of  Stephane  Hallegatte.  We  are  very  thankful  to  the  World  Bank Vietnam  team  for  providing  the  Vietnam  Household  Living  Standards  Survey  (VHLSS)  data  and  to  Linh  Hoang  Vu  and  Ha Thi  Ngoc  Tran  for  helping  with  data  questions.  We  greatly  acknowledge  data  received  from  Vu  Manh  Quyet  (on  land degradation) and  data processed  by  Joseph Muhlhausen (on  air  pollution).  Very helpful  suggestions were  received from Diji Chandrasekharan Behr. 1. Introduction It  has  been  claimed  that  environmental  risks  are  a  constraint  to  sustainable  economic  growth  and  lasting  poverty  reduction,  especially  in  dynamically  growing  countries.  Vietnam  has  experienced  an  average  annual  GDP growth of about 5.5 percent since 1990 and reduced extreme poverty from around 60 percent in 1990 to  13.5  percent  as  of  2014  (World  Bank  Group,  2016).1    Nevertheless,  pockets  of  poverty  still  exist  today:  91  percent  of  people  in  extreme  poverty  live  in  rural  areas  and  belong  to  marginal  groups,  such  as  ethnic  minorities, who have a poverty rate of about 58 percent (Kozel, 2014).   At the same time Vietnam is facing various environmental challenges.  Land is increasingly degraded by human‐ induced factors (Vu et al., 2014a, Vu et al., 2014b). Although total tree cover has increased, certain areas suffer  from high rates of natural forest loss and forest degradation (Pham et al., 2012). Satellite data suggest that air  pollution  is  increasing  to  high  levels  (World  Bank  Group,  2016).    At  the  same  time  weather  variability  and  extreme  events,  such  as  floods  and  droughts,  severely  affect  livelihoods  (Arouri  et  al.,  2015;  Bui  et  al.,  2014;  Narloch, 2016; Thomas et al., 2010). All of these risks could be exacerbated by population growth, unmanaged  development and climate change.   These interlinkages between poverty and environmental risks could be mutually‐reinforcing ‐ often referred to  as the environment‐poverty nexus (Reardon and Vosti, 1995). Due to the lack of other opportunities, many of  the  poor  live  in  high  risk  areas  where  they  are  more  exposed  to  hazards  and  are  more  vulnerable  to  any  negative  impacts  (Hallegatte  et  al.,  2016).  Many  of  them  also  overly  depend  on  ecosystems  and  natural  resources for income generation (as shown for Vietnam in Narloch, 2016) and to cope with shocks (Angelsen  et al., 2014; Barbier, 2010; Wunder et al., 2014). On the one hand, being exposed to environmental risks forces  poor people to opt for lower‐risk, but lower‐return strategies, which can make it harder to escape poverty. On  the other hand, the dependence on natural resources can increase ecosystem fragility and environmental risks.  This downward spiral could result in poverty traps (Barbier, 2010; Barrett et al., 2011; Carter et al., 2007).   Environmental risks are unevenly distributed across space – depending on geographic and climate conditions,  as well as socioeconomic factors that condition them. Moreover, poor people are often concentrated in remote  and disadvantaged areas, as for example the mountain areas in Vietnam.  Such conditions could result in spatial  poverty  traps  through  geographic  pockets  of  fragility,  risks,  marginalization  and  poverty  (Barbier,  2012).  An  earlier  spatial  analysis  at  the  provincial  level,  however,  finds  that  the  relationship  between  poverty  and  environmental risks is hard to generalize in Vietnam (Dasgupta et al., 2005).  This  paper  revisits  this  relationship,  taking  advantage  of  recent  data,  which  allow  the  analyses  of  spatial  relationships  between  environmental  risks  and  poverty  and  consumption  changes  over  time.  First,  the  paper  uses  high‐resolution  data  representing  environmental  risks  across  space.  These  data  are  combined  with  national  maps  showing  the  incidence  of  poverty  at  the  district  level  (Lanjouw  et  al.,  2013).  In  addition,  this  study computes environmental risks at the commune level2 to relate it to household information based on the  Vietnam  Household  Living  Standard  Surveys  (VHLSS)  for  2010,  2012,  and  2014.  Benefiting  from  the  panel                                                               1   This  number  is  based  on  the  national  poverty  line,  which  is  at  is  $3.49‐a‐day  in  2011  PPP  terms.  By  the  $1.90‐a‐day  poverty line, the extreme poverty rate was 3% in 2014.  2  These are third‐level administrative subdivisions, equivalent to a sub‐district.  structure of these surveys, which includes half of the 9,400 households interviewed in at least two of the three  rounds,  we  assess  how  environmental  risks  are  related  to  consumption  differences  between  households  and  consumption changes over time.   A number of recently‐developed data sets are used to assess 8 environmental risks: (i) outdoor air pollution as  a  proxy  for  health  risks  through  respiratory  diseases  (from  Brauer  et  al.,  2015);  (ii)  tree  cover  loss  as  a  proxy  for  the  loss  of  forest  resources  and  ecosystem  function  (from  Hansen  et  al.,  2013);  (iii)  land  degradation  as  a  proxy for productivity decline and agricultural production risks (from Vu et al., 2014b); (iv) slope as a proxy for  fragile environments vulnerable to erosion and landslides (from World Soil Database); (v‐vi) long‐term rainfall  and temperature variability as a proxy for the variation of weather conditions (from the Climate Research Unit  (CRU));  (vii)  flood  hazards  as  a  proxy  for  the  risks  of  being  flooded  (from  Bangalore  et  al.,  2016);  and  (viii)  drought hazards as a proxy risks to become affected by drought events (from Winsemius et al., 2015).  Based on these data, the paper addresses three questions: (1) Are there spatial hotspots of high environmental  risks and high poverty incidence? (2) Do poorer households live in communes with higher environmental risks?  (3) Do environmental risks relate to consumption differences between households and consumption changes  over time? These analyses are complementary to other recent work for Vietnam analyzing the income effects  of current weather shocks (Narloch, 2016) and the exposure of poor people to future flood risks under different  climate change scenarios (Bangalore et al., 2016).    The remainder of this paper is structured as follows. Section 2 describes the data used in the analyses. Section  3  shows  the  district‐level  overlay  of  environmental  risks  and  poverty  in  2010.  Section  4  compares  environmental  risks  at  the  commune  level  across  household  groups  and  urban  and  rural  areas.  Section  5  deepens  these  analyses  by  presenting  results  from  various  regression  models  explaining  consumption  differences between households and changes over time by environmental risks at the commune level. Section  6 concludes.     2. Data This study  combines household data from the Living Standard  Measurement Surveys, VHLSS 2010, 2012, and  2014, and recent geo‐spatial data measuring environmental risks at the district and commune levels.  2.1 Socioeconomic data The study mainly relies on household data from the VHLSS 2010, 2012, and 2014. These surveys are conducted  by  the  General  Statistics  Office  (GSO)  with  technical  support  from  the  World  Bank  in  Vietnam.  They  are  nationally  and  regionally  representative  and  contain  detailed  information  on  individuals,  households  and  communes.  In  total  9,400  households  nationwide  are  included  in  each  round.  Half  of  these  households  were  also interviewed in the previous round so that the data set includes a short‐term panel.   The VHLSS provide detailed information to estimate consumption expenditure, which can be used to estimate  poverty rates.  This study uses district‐level poverty maps based on estimates from the VHLSS 2010 combined  3    with the 15‐percent sample of the 2009 Population and Housing Census as calculated by Lanjouw et al. (2013).  In  addition,  household  consumption  is  calculated  from  the  VHLSS  2010,  2012,  and  2014  based  on  detailed  expenditure  data  in  line  with  the  methodology  for  determining  the  GSO‐World  Bank  poverty  line.  All  consumption values are expressed in 2011 Purchasing Power Parity (PPP) values using data on the Consumer  Price Index from the World Development Indicators.  These  consumption  estimates  are  used  for  the  household‐level  analyses  differentiating  between  different  socioeconomic  groups  and  rural  and  urban  areas.  In  rural  areas  6,600‐6,750  households  from  about  2,200  communes in each year are included (‘Pooled’ cross section), 1,400 of them observed in all three rounds, 1,600  of  them  in  2010  and  2012,  and  1,400  in  2012  and  2014  (‘Panel’  data  set).  In  urban  areas,  the  data  set  covers  2,650‐2,780  households  in  each  year  from  900  communes  (‘Pooled’),  500  of  them  in  all  three  rounds,  575  in  2010 and 2012, and 640 in 2012 and 2014 (‘Panel’).   The household and commune surveys in the VHLSS 2010, 2012, and 2014 also include a wide array of data on  socioeconomic conditions. Data at the individual‐level include demographics, education, employment, health,  and migration. At the household‐level data comprise information on durables, assets, production, income, and  participation  in  government  programs.  The  commune  surveys  collect  information  about  the  commune  characteristics  including  access  to  land,  infrastructure  and  services.  Based  on  these  data  a  number  of  socioeconomic  controls  are  constructed  for  the  analyses  based  on  household  and  commune  surveys  (the  summary statistics can be found in Table A.1).  2.2 Environmental risk data Based  on  geo‐spatial  data  sets,  variables  are  constructed  to  measure  environmental  risk  at  district  and  commune  levels  representing  8  environmental  risks.  These  variables  are  based  on  historical  risk  profiles  measuring the area’s exposure to fragile and severe conditions and not the actual environmental conditions at  the  time  of  the  VHLSS  surveys.   The  following  variables  are  calculated  to  measure  environmental  risks  at  the  district and commune levels (the summary statistics can be found in Table A.1):  1) Air pollution is measured by the area‐weighted mean of concentration (measured as micrograms per  cubic  meter)  of  particulate  matter  with  a  diameter  of  2.5  micrometers  or  less  (PM2.5)  taking  the  10  years‐ average  value  for  2000‐2010.  The  data  is  based  on  satellite  imaginary  using  the  total  column  aerosol  optical  depth  from  the  Moderate  Resolution  Imaging  Spectroradiometer  (MODIS)  and  Multiangle  Imaging  Spectroradiometer  satellite  instruments,  which  is  combined  with  chemical  transport  model  simulations,  and  ground measurements from 79 countries to produce a global spatial data set with 0.1° × 0.1° resolution (Brauer  et al., 2015). PM2.5 includes dust, dirt, soot, smoke, and liquid droplets, which can lodge deeply into the lungs  due  to  their  small  size.  PM2.5  air  pollution  has  been  identified  as  a  leading  risk  factor  for  global  diseases  (Forouzanfar et al., 2015).    2) Tree cover loss is calculated as the share of the area under tree cover in 2000 that suffered from a tree  cover loss between 2000 and 2010.  Tree cover is defined as canopy closure for all vegetation taller than 5m in  height  and  is  calculated  from  imagery  from  the  Landsat  4,  5,  7,  and  8  satellite  data  used  to  produce  a  global  4    forest  cover  change  map  (Hansen  et  al.,  2013).  Tree  cover  loss  can  be  associated  with  a  habitat  disturbance  and ecosystem service disruptions, which can make human landscapes more fragile to other impacts (Sodhi et  al.,  2010).  And  it  can  also  undermine  the  livelihoods  of  poor  people  highly  dependent  on  forest  timber  and  other resources (Angelsen et al., 2014).    3) Land degradation is measured by the share of land area that experienced a significant biomass decline.   This loss is calculated based on the inter‐annual mean trend of Normalized Difference Vegetation Index based  on  data  from  Advanced  Very  High  Resolution  Radiometer  (AVHRR)  of  the  National  Oceanic  and  Atmospheric  Administration (NOAA) satellite between 1982 and 2006, which is corrected for climate effects to only measure  human‐induced  degradation  (Vu  et  al.,  2014b).  Soil  fertility,  agricultural  productivity  and  ultimately  food  security of smallholder farmers can be largely compromised on degraded lands (Von Braun et al., 2013).    4) Slope is measured by the area weighted average of slope categories. This variable is calculated based  on  data  from  the  Harmonized  World  Soil  Database  version  1.2  with  eight  slope  classes:  1  for  least  steep  (elevation of 0‐0.5 percent) and 8 for most steep slope (elevation greater than 45 percent).3 Steep slopes are  much more prone to surface water runoff and soil erosion ‐ particularly in areas affected by heavy rainfalls and  tree  cover  loss  (Sidle  et  al.,  2006;  Vezina  et  al.,  2006).  At  the  same  time  tropical  cyclones  can  cause  fatal  landslides,  which  already  result  in  significant  loss  of  life  in  mountainous  areas  of  South  and  East  Asia  (Petley,  2012, Petley, 2010).     5) Rainfall  variability  is  defined  as  the  1981‐2010  standard  deviation  of  monthly  rainfall  levels.  The  variable  is  constructed  from  the  global  CRU  TS3.21  dataset  from  the  University  of  East  Anglia,  containing  a  long‐term time series of monthly rainfall levels at 0.5x0.5 grid resolution, which was produced using statistical  interpolation based on data from 4,000 weather stations (Harris et al., 2014). Higher historic rainfall variability  indicates  higher  inter‐annual  and  intra‐annual  variation  of  precipitation  and  a  higher  incidence  of  extremely  wet  and  dry  conditions.  In  Vietnam  excessive  rainfall  can  have  negative  income  effects  for  poor  households,  while wealthier households are more negatively affected by the lack of rainfall (Narloch, 2016).     6) Temperature  variability  is  measured  by  the  standard  deviation  of  mean  annual  temperatures  across  the  time  period  1981‐2010.   The  underlying  data  also  comes  from  the  global  CRU  TS3.21  dataset  including  a  long‐term time series of monthly mean temperature values at 0.5x0.5 grid resolution. Temperature variability  indicates varying temperature conditions between seasons and years and a higher incidence of heat waves and  cold spells. In Vietnam hot conditions have generally an income‐reducing effect for rural households (Narloch,  2016).    7) Flood hazards are represented by the share of area at risk of a flood event (inundation depth > 0) with  a  25  year  return  period  under  historical  conditions.4  The  measures  are  based  on  the  inundation  depth  estimated by state‐of‐the art flood models at a grid cell level of 3 arc‐seconds combining coastal surge hazard                                                               3  http://www.fao.org/soils‐portal/soil‐survey/soil‐maps‐and‐databases/harmonized‐world‐soil‐database‐v12/en/  4  A 25 year return period corresponds to 0.04 annual probability of occurrence.  5    layers, along with pluvial and fluvial layers (Bangalore et al., 2016). In Vietnam flood events have been shown  to significantly reduce welfare and increase poverty (Arouri et al., 2015; Bui et al., 2014; Thomas et al., 2010).    8) Drought  hazards  are  measured  by  the  intensity  of  drought  conditions.   This  intensity  is  expressed  by  the  number  of  months  of  long‐term  mean  discharge  which  would  be  needed  to  overcome  the  maximum  accumulated  deficit  volume  during  dry  months  (Winsemius  et  al.,  2015).  Drought  events  in  Vietnam  are  associated  with  agricultural  production  losses,  negative  welfare  impacts  and  poverty  (Arouri  et  al.,  2015;  Bui  et al., 2014; Thomas et al., 2010).  There  are  two  main  limitations  of  these  variables  for  the  purpose  of  this  study.  All  these  variables  are  time‐ invariant (i.e. have the same value for all the years with household survey data) as they are based on historic  risk profiles. On the one hand, it would be preferable to measure actual conditions during the survey years to  control  for  any  changes  between  the  years,  which  is  not  possible  with  the  available  data  sets.   On  the  other  hand,  measuring  environmental  risks  based  on  past  conditions  minimizes  causality  problems,  whereby  consumption and income can determine current environmental conditions. However, the data cannot address  any  omitted  variables  bias,  which  leads  to  some  endogeneity  concerns  (as  will  be  discussed  in  section  5).  Moreover,  most  of  these  variables  are  based  on  global  data  sets  using  global  models  or  data,  which  are  not  necessarily representative for the specific conditions within the districts and communes in Vietnam. Optimally  such  variables  would  be  measured  based  on  ground  station  data,  which  however  is  not  readily  available.  Although  these  are  important  limitations  that  require  further  work,  the  available  data  can  provide  some  first  insights into the relationships between environmental risks and poverty.  3. Environmental risks and poverty across districts This section  performs a spatial analysis to explore  whether the incidence of  poverty is higher in districts  with  high environmental risk levels.   3.1 Methods National maps are produced that show the extent of environmental risks and poverty at district‐level. First, all  environmental  risk  variables  are  calculated  at  district  level  and  all  districts  are  then  categorized  into  three  groups with an equal number of districts in each group: high, medium and low risks.5 Similarly, all districts are  classified into high‐medium‐low poverty categories based on the 2010 poverty rate maps produced by Lanjouw  et al. (2013). In addition, we calculate the absolute number of poor people in each district, also from  Lanjouw  et  al.  (2013)  and  classify  districts  as  high,  medium  and  low  poverty  according  to  the  number  of  poor  people.   These  relative  and  absolute  poverty  maps  are  then  overlaid  with  the  environmental  risk  maps  (Figures  1  and  A.1). In addition, the poverty rate and number of poor people in each risk category is calculated (Tables 1 and  2).                                                               5   For  land  degradation,  due  to  the  large  number  of  districts  experiencing  no  loss  (0),  the  low  risk  category  includes  all  districts with 0 loss (243 districts), and the rest of the districts are split into the medium and high categories.   6    3.2 Results There  is  considerable  spatial  variation  in  poverty  and  environmental  risks  across  Vietnam.  As  is  indicated  by  the  dark  red  districts  in  Figure  1,  the  incidence  of  poverty  is  highest  in  the  Northern  Mountains  and  in  the  Central provinces. The dark blue districts in Figure 1 suggest that air pollution and temperature variability are  highest  in  the  Northern  districts.  The  Northwest  region  and  Central  Highlands  face  high  tree  cover  loss  and  steep  slopes,  while  the  Central  Coastal  zones,  the  Red  River  and  Mekong  River  Deltas  face  high  rainfall  variability and flood hazards. Areas with high land degradation and flood hazards appear across the country ‐  mostly in the Northwest and Southeast region and the Mekong River Delta. These findings suggest that some  areas face various risks so that their populations are exposed to multiple hazards.    Across  Vietnam  there  are  some  large  hotspots  of  high  environmental  risks  and  poverty.  As  indicated  by  the  dark districts in the maps (Figure 1), Northern districts face a combination of high poverty and high air pollution,  tree cover loss, steep slopes, temperature variability and drought hazards. In the Central Highlands, tree cover  loss, steep slopes and rainfall variability pose high risks on poorer districts. And in the Mekong River Delta there  are a few poorer districts that face high land degradation, flood and drought hazards. When looking at absolute  poverty  numbers,  a  few  shifts  in  these  patterns  emerge  from  sparsely  populated  districts,  as  for  example,  in  the Central Highlands, to districts with larger concentrations of poor people (Figure A.1).  Generally,  in  high  risk  districts  the  poverty  rate  is  higher  than  in  low  risk  districts.  The  difference  is  most  pronounced  for  tree  cover  loss  and  slope,  but  also  significant  for  all  the  other  environmental  risks  (Table  1).  Only  for  flood  hazards,  poverty  is  significantly  higher  in  low  risk  districts  than  in  high  risk  districts.  This  observation can be explained with the higher incidence of flood hazards in prosperous coastal regions and river  deltas (Figure 1, also see Bangalore et al., 2016).   Similarly, a high number of people below the poverty line are concentrated in high risk areas. And the number  of poor people is significantly higher in high risk than in low risk areas, with an average of about 30,000 people  living  in  districts  with  high  tree  cover  loss  and  land  degradation,  steep  slopes  and  large  drought  hazards  (compared to 20,000 people in low risk districts) (Table 2). And even an average of 20,000 people live in districts  with  high  flood  hazards,  implying  that  floods  can  still  affect  a  high  number  of  poor  people,  even  though  they  affect relatively wealthier districts.   Table 1 Poverty headcount across environmental risk categories at district‐level Risk  Air  Tree cover  Land  Rainfall  Temperature  Flood  Drought  Slope  category  pollution  loss  degradation  Variability  Variability  hazards  hazards  Low  21.3%  13.5%  19.5%  14.6%  20.6%  18.0%  49.1%  21.4%  Medium  33.2%  29.1% 32.6% 16.8%  35.6%  32.2% 16.7%  28.3%  High  26.9%  38.6%  30.0%  49.7%  25.5%  31.5%  15.4%  31.6%  ANOVA    F  16.83  92.14 24.11 361.41  28.49  31.56 322.54  12.71  Prob>F  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  Notes: Table shows the poverty headcount rate across the three environmental risks categories as calculated for Figure 1 and statistics  from a one‐way analysis‐of‐variance (ANOVA).  Source:  Authors’  calculation  based  on  data  from  Brauer  et  al.,  2015,  Hansen  et  al.,  2013,  Vu  et  al.,  2014b,  Harmonized  World  Soil  Database, Climate Research Unit, Bangalore et al., 2016, Winsemius et al., 2015, and Lanjouw et al., 2013.    7    Figure 1 Overlay of poverty rate and environmental risk categories at district‐level a. Air pollution  c. Land degradation  e. Rainfall variability  Flood hazards          b. Tree cover loss  d. Slope  f. Temperature variability  Drought hazards          Notes:  Figures  the  district‐level  overlay  of  poverty  and  environmental  risks  maps  based  on  the  following categories (calculated as three terciles, with equal number of districts in each category):  Poverty ‐ Low = <14%, Medium = 14‐28%, High = >28% based on poverty headcount; Air pollution  –  Low  =  <  9.11  ,  Medium  =  9.11‐23.75  High  =  >23.75  based  on  area‐weighted  PM2.5  pollution  levels  (micrograms  per  cubic  meter);  Tree  cover  loss ‐  <  0.21  ,  Medium  =  0.21‐2.28  High  =  >2.28  based on share of forest area affected by tree cover loss; Land degradation – Low =  0, Medium =    0.01‐20.14  High  =  >20.14  based  on  area  share  affected  by  biomass  loss;  Slope  ‐  Low  =  <  2.7,  Medium  =  2.7‐5.3  High  =  >5.3  based  on  area‐weighted  average  of  slope  category;  Rainfall  variability  ‐      <  45.50,  Medium  =  45.50‐61.44  High  =  >61.44   based  on  the  long‐term  standard  deviation of monthly rainfall; Temperature variability –  < 0.61, Medium = 0.61‐0.85 High = >0.85   based  on  based  on  the  long‐term  standard  deviation  of  monthly  mean  temperature;  Flood  hazards:  Low  =  <10%,  Medium  =  10‐30%,  High  =  30%>  based  on  the  area  shared  at  risk  of  a  25‐ year return period flood; Drought hazards: ‐  < 0.87, Medium = 0.87‐1.04 High = >1.04  based on  number of months to overcome water deficit during dry months.  Source:  Authors’  calculation  based  on  data  from  Brauer  et  al.,  2015,  Hansen  et  al.,  2013,  Vu  et  al.,  2014b,  Harmonized  World  Soil  Database, Climate Research Unit, Bangalore et al., 2016, Winsemius et al., 2015, and Lanjouw et al., 2013.  8    Table 2 Number of poor people across environmental risk categories at district‐level Risk  Air  Tree cover  Land  Rainfall  Temperature  Flood  Drought  Slope  category  pollution  loss  degradation  Variability  Variability  hazards  hazards  Low  23,393  19,792  18,206  21,302  22,117  21,688  30,318  20,172  Medium  24,874  25,046 27,650 21,858  28,054  27,455 21,769  24,281  High  25,741  28,967  28,713  30,632  24,106  25,124  21,704  29,349  ANOVA    F  1.08  16.99 28.63 22.27  7.09  6.56 19.82  16.94  Prob>F  0.3405  0.0000  0.0000  0.0000  0.0009  0.0015  0.0000  0.0000  Notes: Table shows the number of poor people across the three environmental risks categories as calculated for Figure A.1 and statistics  from a one‐way analysis‐of‐variance (ANOVA).  Source:  Authors’  calculation  based  on  data  from  Brauer  et  al.,  2015,  Hansen  et  al.,  2013,  Vu  et  al,.  2014,  Harmonized  World  Soil  Database,  Climate  Research  Unit,  Bangalore  et  al.,  2016,  Winsemius  et  al.,  2015,  Lanjouw  et  al.,  2013  and  Geographic  Information  Science and Technology, 2015.      4. Commune‐level environmental risks across household groups This section explores whether poorer households, as measured by consumption expenditure, live in communes  with higher levels of environmental risks based on descriptive statistics and nonparametric analyses.  4.1 Methods To  compare  environmental  risks  across  households,  the  level  of  environmental  risks  is  calculated  for  each  commune. Whereas the  geographical  location of communes is  known, the  household  data  from the VHLSS is  not geo‐coded so that it is not possible to track the exact location of households within communes. Although  there  can  be  considerable  variation  in  environmental  conditions  within  communes,  environmental  risks  measured at commune level can measure the wider risk environment the household is exposed too.7 For each  commune,  the  area‐weighted  average  of  the  high‐resolution  environmental  variables  is  calculated,8  as  explained  in  section  2.2.  Also  the  standardized  value  of  each  environmental  risk  is  calculated  by  subtracting  from  each  commune  value  the  mean  and  dividing  by  the  standard  deviation,  producing  a  value  distribution  with the mean of 0 and a standard deviation of 1. Such normalization produces a scaled version of the original  value which allows comparison between the different risk variables.   Descriptive  statistics  and  non‐parametric  analyses  are  conducted.  First,  the  mean  risk  level  is  calculated  for  different  household  groups  in  each  survey  year,  differentiating  between  consumption  quintiles,  households  below  the  national  poverty  line,  ethnic  minorities  and  female‐headed  households  (Figures  2  and  A.2  for  the  standardized  values  and  Table  A.2  for  the  absolute  values).  Households  are  then  divided  into  consumption  percentiles based on the expenditure data from the VHLSS and split into a rural and urban subsamples for each                                                               7   Furthermore,  as  communes  are  about  a  fifth  of  the  size  of  districts,  there  is  likely  to  be  considerably  less  variation  in  environmental risk within communes than within districts.  8  For the weather and temperature variability, due to the coarse resolution of the data, the value that the centroid of the  commune is taken to represent these risks (rather than the area‐weighted average).   9    year. For each of these consumption quintiles, the mean level of environmental risks is calculated and shown  in binned scatterplots, which also plot fit lines (Figure 3, and A.3‐A4).    4.2 Results At  the  national  level,  marginalized  and  vulnerable  groups  are  more  exposed  to  multiple  environmental  risks.  Ethnic  minorities  and  households  below  the  poverty  line  have  the  highest  risk  exposure,  while  households  in  higher  consumption  quintiles  and  those  headed  by  females  live  in  less  risky  communes  (Figure  2).    Ethnic  minorities  and  poor  households  have  similar  risk  profiles,  also  because  more  than  50  percent  of  poor  households belong to ethnic minorities. In particular, risks from air pollution, tree cover loss, land degradation,  steeper slopes and droughts are higher  for them. Compared  to other groups, however, they face lower flood  hazards (see  discussion below).   For most environmental risks the  differences between groups are significant  (Table  A.1).  These  risk  profiles  are  very  similar  over  time  indicating  that  the  spatial  mobility  of  these  groups  between 2010 and 2014 have been low with limited movement out of high risk zones (Figure A.2).     Figure 2 Environmental risk profiles across socio‐economic groups 2014 Notes:  Spider  diagrams  show  the  mean  risk  values  of  households  in  each  socio‐ economic  group:  households  that  belong  to  ethnic  minorities  (Minority),  households  below  the  national  poverty  line  (Poor),  the  households  in  the  lower  two  consumption  quintiles  (Bottom40),  households  in  the  upper  three  consumption  quintiles  (Top60)  and  households  headed  by  women  (Female‐ headed).  Environmental  risk  values  are  standardized  by  subtracting  their  mean  and  dividing  by  the  standard  deviation.  Descriptive  statistics  of  all  environmental  risks  variables  with  original  units  are  shown in Table A.1.  Source:  Authors’  calculation  based  on  data  from  Brauer  et  al,  2015,  Hansen  et  al.,  2013,  Vu  et  al.  2014b,  Harmonized  World  Soil  Database, Climate Research Unit, Bangalore et al., 2016, Winsemius et al., 2015, and VHLSS 2014.  10    Also  within  urban  and  rural  areas,  poorer  households  tend  to  live  in  communes  with  higher  environmental  risks.  In  rural  areas  they  are  more  exposed  to  air  pollution,  tree  cover  loss,  steep  slopes,  rainfall  and  temperature variability, but less exposed to flood hazards (Figure 3). The latter finding could reflect that many  of the rural poor live in the mountainous areas where flood hazards are generally lower than in low‐lying, but  wealthier  river  deltas  and  coastal  zones.  In  urban  areas,  poorer  households  are  more  concentrated  in  areas  with high tree cover loss, slope, flood and drought hazards, while  living in  places with lower  air pollution  and  temperature variability. Possibly, wealthier households live in rapidly developing urban areas with heavy traffic  and industrial congestion, thereby being more exposed to air pollution.  Some  remarkable  differences  in  risk  exposure  of  poor  people  appear  between  urban  and  rural  areas  (Figure  3).  First  of  all,  poor  rural  households  are  much  more  concentrated  on  steep  slopes  and  areas  with  high  air  pollution and temperature variability than their urban counterparts indicating that in rural areas poor people  could  have  a  higher  exposure  to  multiple,  interlinked  risk  factors.  For  floods,  however,  a  different  picture  emerges, as flood hazards seem to be more a problem for poor urban households than poor rural households.  This  finding  is  consistent  with  a  recent  global  analysis  of  flood  exposure  and  poverty  in  52  countries,  which  reports ambivalent results for flood exposure at the country level, but shows a strong signal of over‐exposure  of the poor when only focusing in urban areas (Winsemius et al., 2015).   While most of these relationships hold over time, some differences can be observed in 2010 and 2012 in rural  areas (Figure A.2). In 2014 there is no considerable relationship between consumption and land degradation,  while  in  in  2012  and  even  more  so  in  2010,  poorer  households  have  a  higher  exposure  to  land  degradation.  This  change  over  time  could  imply  that  people  in  highly  degraded  areas  have  become  wealthier  over  time,  a  finding that is also reflected in the results of the next section. The U‐form relationship between consumption  and  air  pollution  and  temperature  variability  in  2010  changes  to  a  strongly  negative  relationship  in  2014  suggesting that over time wealthier households could become more concentrated in low risk areas.   11    Figure 3 Environmental risks across consumption percentiles in rural and urban zones, 2014   a. Air pollution  c. Land degradation  e. Rainfall variability  g. Flood hazards  Rural  22 30 65 50 40 25 20 60 30 sd_rain30_yr ndviloss pm25 flood 20 18 20 55 15 16 10 0 10 14 50 6 7 8 9 6 7 8 9 6 7 8 9 6 7 8 9 ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp         Urban  22 40 65 40 20 60 30 30 sd_rain30_yr 18 ndviloss pm25 55 flood 20 16 20 50 10 14 45 12 10 0 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp           b. Tree cover loss  d. Slope  f. Temperature variability  h. Drought hazards  Rural  1.2 4 7 .85 6 3 .8 1.1 sd_temp30_yr 5 treeloss drought slope .75 2 4 1 .7 1 3 .65 .9 0 2 6 7 8 9 6 7 8 9 6 7 8 9 6 7 8 9 ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp         Urban  .8 2 4 1.2 1.5 1.1 3.5 .75 sd_temp30_yr treeloss drought slope 1 1 3 .7 .5 .9 2.5 .65 .8 0 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp         Notes:  Binned  scatterplots  show  the  non‐parametric  relationship  between  consumption  and  environmental  risks.  X‐axis  shows  percentiles  of  natural  logarithm  of  per‐capita  expenditure in 2014. Y‐axis indicates level of environmental risks.    Source: Authors’ calculation based on data from Brauer et al, 2015, Hansen et al., 2013, Vu et al., 2014b, Harmonized World Soil Database, Climate Research Unit, Bangalore et al.,  2016, Winsemius et al., 2015, and VHLSS 2014.  12    5. Environmental risks and consumption differences This section investigates how environmental risks relate to consumption differences between households and  consumption changes over time, applying a set of regression models.   5.1 Methods Two  sets  of  regression  models  are  fitted  to  estimate  risk  impacts  on  consumption  differences  between  households  in  the  ‘Pooled’  cross‐section  and  on  consumption  changes  over  time  for  the  ‘Panel’  data  set.  A  particularity  of  the  VHLSS  data  is  that,  for  some  households,  information  is  available  for  two  or  three  survey  years. These households form the Panel data set to explain consumption changes over time. Other households  were  only  observed  in  one  of  the  three  years.  Using  these  cross‐section  data,  treating  all  observations  as  independent observations provides a Pooled data set to explain consumption differences between households.   Using Ordinary Least Squares (OLS) estimators the following equation is fitted in the Pooled and Panel models:       where  Y  denotes  per‐capita  consumption  observed  for  household  i  in  commune  j  in  year  t  (i.e.  2010,  2012,  2014)  in  the  Pooled  model  and  the  change  in  per‐capita  consumption  for  household  i   between  years  t   (i.e.  2010‐2012 and 2012‐2014) in the Panel model. R measures the environmental risk profile in commune j , which  is  time‐invariant,  as  described  in  Section  2.2.  β  is  the  parameter  of  interest  that  indicates  the  consumption  effect of environmental risks. Z includes commune‐specific geo‐spatial controls that do not change over time,  such as proximity to cities and roads and the long‐term average of rainfall and temperature. W includes a set  of time‐variant commune variables measured by rainfall and temperature levels in the survey years 2010, 2012  and 2014 for the Pooled model and by the change for 2010‐12 and 2012‐14 for the Panel model.  X is a set of  household‐specific  controls  that  vary  over  time,  such  the  levels  of  education,  labor  and  land  endowments  in  survey years for the Pooled model and the difference between years for the Panel model. X also includes time‐ invariant demographic characteristics, such ethnicity and gender.9 T measures time‐fixed effects to neutralize  common trends over time. U is a random, idiosyncratic error term. The descriptive statistics of these variables  are provided in Table A.1.  A main concern when fitting models to estimate weather impacts on economic outcomes is endogeneity bias.   Problems of reverse causation (e.g. high consumption growth in one place leading to environmental depletion)  are  minimized  by  taking  the  historic  risk  profile  and  not  measuring  actual  environmental  conditions.  Yet  the  model  is  likely  to  suffer  from  omitted  variable  bias  caused  by  the  potential  correlation  of  risk  variables  with  other commune characteristics that determine living standards. Such omitted variable bias could be minimized  by  fitting  a  fixed‐effects  linear  model  using  a  within‐regression  estimator  based  on  the  Panel  data  set  as  in  Narloch  (2016).  Yet  such  a  model  does  not  allow  to  disentangle  the  impact  of  time‐invariant  risk  factors  so  it  cannot  be  applied  for  the  purpose  of  this  study.  To  minimize  omitted  variable  bias  in  this  study,  a  set  of                                                               9   The  data  sets  allow  to  control  for  land  and  labor  inputs  of  some  activities.  These  are,  however,  not  included  in  the  regression analyses due to potential endogeneity biases, as higher risks also determines land and labor inputs.   13    observable  commune  characteristics  is  included  that  are  likely  to  influence  risk  profiles  and  living  standards,  such  as  average  rainfall  and  temperature  conditions  and  distance  from  cities  and  roads.  Nonetheless,  to  the  extent  that  other,  non‐observable  commune  characteristics  also  determine  risks  and  consumption,  the  estimates of β will be biased.  These  regression  models  are  estimated  for  various  sub‐samples  to  disentangle  differences  different  groups,  zones and years. For both the Pooled and Panel models, we first estimate the consumption effect one by one  and  then  include  all  risk  variables  altogether.  Robust  standard  errors  are  estimated  by  clustering  at  the  commune‐level in order to account for spatial correlation. For the Pooled model the natural logarithm of per‐ capita  consumption is used in  the regression to normalize  the skewed distribution of  consumption (i.e.  many  observations of low consumption levels and a few observations of very high consumption levels).10  5.2 Results Environmental risks contribute to consumption differences between households.  Across all households from  the  Pooled  cross‐section,  those  households,  who  live  in  communes  with  steeper  slope,  higher  rainfall  and  temperature  variability  and  flood  and  drought  hazards  have  significantly  lower  consumption  (Table  3  –  All).  Only for land degradation there seems to be a positive relationship, which may indicate communes of intensive  agricultural  expansion  and  growth,  which  could  be  positively  associated  to  wealth  in  the  short  term.    This  finding  points  at  the  possible  estimation  biases  from  unobservable  factors,  which  do  not  allow  to  establish  clear causal relationships with these data.  Within  the  various  groups  different  risk  factors  matter  for  consumption  levels.  As  differences  in  per‐capita  expenditure  between  households  below  the  poverty  line  are  modest,  it  is  not  surprising  that  generally  fewer  variables  are  significant  for  the  sub‐sample  of  poor  households  and  that  the  models  have  a  much  lower  explanatory power (Table 3 – Poor).  The role of environmental risks in explaining consumption differences for  households  in  the  lowest  two  consumption  quintiles  follow  the  overall  pattern,  but  there  is  a  significant  positive  relationship  with  air  pollution  (Table  3  –  B40).  The  same  finding  emerges  from  the  rural  subsample  (Table 3 – Rural). Possibly rural households in communes closer to urban zones are wealthier, while being more  exposed  to  air  pollution  than  their  counterparts  in  remote  rural  areas.  Whereas  in  rural  areas  slope,  rainfall  and temperature variability and droughts are negatively related to consumption, in urban areas floods have a  significant  negative  effect  (Table  3  –  Urban).  Very  similar  findings  appear  for  the  2014  subsample,  indicating  that  there  are  no  considerable  differences  between  the  three  survey  years  (Table  3–  Urban  2014  and  Rural  2014).11   Changes  in  consumption  over  time  are  only  related  to  a  limited  number  of  risk  variables.  Interestingly,  households  in  communes  with  higher  PM2.5  concentration  levels  have  a  significantly  lower  consumption  growth  (Table  4  –  All).  Temperature  variability  relates  to  a  significantly  higher  consumption  change  mainly  driven by urban households between 2012 and 2014 (Table 4 – Urban 2012‐14).  Among poor households those                                                               10  Taking the natural logarithm also improves the explanatory power of the various models and brings ease in interpreting  the coefficients as percentage change of the outcome variable.  11  These results also hold when including the risk variables one‐by‐one and not the whole set.   14    living in communes with higher rainfall variability and drought hazards have a significantly lower consumption  growth  (Table 4 – Poor).  For households within  the lowest two consumption  quintiles, floods seem to have a  positive effect on consumption growth (Table 4 – B40). This finding may reflect that poorer households benefit  from economic activities (e.g. floating rice) in floodplains, such as the Mekong River Delta. As long as no severe  flood  happened  due  to  favorable  weather  conditions  or  protection  measures,  living  in  flood  prone  areas  can  result in higher incomes and welfare. When differentiating between rural and urban zones for both the 2010‐ 12 and 2012‐14 period many of the significant findings disappear (Table 4 – Rural and Urban).  In line with the  above  finding  for  flood,  higher  land  degradation  is,  however,  positively  related  to  consumption  growth.  Interestingly,  lower  consumption  growth  in  2012‐14  is  related  to  tree  cover  loss  in  rural  zones  and  to  rainfall  variability in urban zones (Table 4 – Rural 2012‐14 and Urban 2012‐14).   Some interesting findings also appear from the results for the control variables (Tables 3 and 4). Higher levels  of current rainfall and lower current temperatures are related  to  higher consumption levels and growth  over  time,  which  is  broadly  in  line  with  the  analyses  in  Narloch  (2016).12  While  larger  distance  to  cities  and  roads  relate to lower consumption levels as would be expected, it is related to higher consumption growth over time  – possibly indicating a catching‐up of more remote communes. Having access to larger agricultural and water  surface  areas  has  a  positive  effect  on  both  consumption  levels  and  growth  over  time.  Ethnic  minorities  have  lower  consumption  levels  and  also  experience  lower  consumption  growth  when  compared  to  wealthier  households.  However,  within  the  sub‐samples  of  households  below  the  poverty  line  and  in  the  lowest  two  consumption quintiles, ethnic minorities have higher consumption growth.  The  interpretation  of  these  results  should  be  seen  with  a  note  of  caution.  First  of  all,  based  on  the  available  data,  omitted  variable  bias  could  not  be  eliminated.  As  some  of  the  findings  suggest  there  may  be  some  incidences in which being located in a high risk zone can also indicate other factors that explain living standards  but  cannot  be  controlled  for  with  the  available  data.  Furthermore,  it  is  to  be  highlighted  that  some  of  the  differences  between  the  results  from  the  Pooled  and  the  Panel  could  be  due  to  the  different  subsamples  of  households included in these analyses.                                                                    12  One of the main differences is that the analyses in Narloch (2016) reduce omitted variable biases through fixed effects  regressions.   15    Table 3 Environmental risks as determinants of consumption differences between ‘Pooled’ households                                                  Dependent variable: Ln of per‐capita expenditure                                                   All  Poor  B40  Rural  Rural 2014  Urban  Urban 2014  Air pollution   0.000511  0.00176  0.00255**  0.00425***  0.00220  ‐0.00178  ‐0.00315    (0.32)  (1.01)  (2.18)  (2.60)  (1.14)  (‐0.55)  (‐0.81)  Tree cover loss  ‐0.00179  0.00229  ‐0.00125  0.00132  ‐0.00248  ‐0.00705  ‐0.00500                                                   (‐1.18)  (1.60)  (‐1.10)  (0.88)  (‐1.37)  (‐1.35)  (‐0.74)  Land degradation  0.000300*  ‐0.000256  0.000171  0.000108  0.000197  ‐0.0000844  ‐0.00000728                                                   (1.87)  (‐1.27)  (1.26)  (0.55)  (0.81)  (‐0.33)  (‐0.02)  Slope  ‐0.0213***  ‐0.0148**  ‐0.0102**  ‐0.0101*  ‐0.00389  ‐0.0164  ‐0.0117    (‐3.98)  (‐2.32)  (‐2.43)  (‐1.71)  (‐0.55)  (‐1.58)  (‐0.88)  Rainfall variability  ‐0.00276***  ‐0.00120  ‐0.000420  ‐0.00281***  ‐0.00499***  ‐0.000672  ‐0.000577                                                   (‐4.48)  (‐1.46)  (‐0.75)  (‐4.21)  (‐4.73)  (‐0.58)  (‐0.33)  Temperature variability  ‐0.265*  0.0382  ‐0.212*  ‐0.454***  ‐0.0311  0.113  0.318                                                   (‐1.88)  (0.22)  (‐1.68)  (‐2.98)  (‐0.17)  (0.42)  (0.95)  Flood hazard  ‐0.00144***  ‐0.000202  0.00000600  0.000183  0.000441  ‐0.00184***  ‐0.00201***                                                   (‐5.97)  (‐0.74)  (0.04)  (0.67)  (1.43)  (‐4.05)  (‐3.96)  Drought hazard  ‐0.0335***  0.00353  ‐0.0199**  ‐0.0428***  ‐0.0379**  ‐0.0380  ‐0.0477                                                   (‐2.67)  (0.26)  (‐2.01)  (‐3.17)  (‐2.29)  (‐1.59)  (‐1.56)  Control variables    Current rainfall   0.00121***  0.000473*  0.000247  0.00134***  0.00202***  0.0000388  0.000273                                                   (5.32)  (1.68)  (1.21)  (5.36)  (4.35)  (0.09)  (0.30)  Current temperature  0.0322  ‐0.0504**  ‐0.0400**  0.00195  0.00123  0.0381  0.120                                                   (1.55)  (‐2.20)  (‐2.10)  (0.09)  (0.03)  (0.97)  (1.45)  Long‐term rainfall  ‐0.00191**  ‐0.000913  ‐0.00109*  ‐0.00181**  ‐0.000495  ‐0.000980  ‐0.00148                                                   (‐2.37)  (‐0.96)  (‐1.66)  (‐2.23)  (‐0.49)  (‐0.60)  (‐0.68)  Long‐term temperature  ‐0.0380*  0.0658***  0.0586***  0.00675  0.0270  ‐0.0321  ‐0.0998                                                   (‐1.70)  (2.67)  (2.87)  (0.28)  (0.59)  (‐0.78)  (‐1.18)  Distance city  ‐0.00230***  ‐0.000223  ‐0.000399  ‐0.00101***  ‐0.000591  ‐0.00253***  ‐0.00220***                                                   (‐7.79)  (‐0.76)  (‐1.63)  (‐3.32)  (‐1.51)  (‐4.79)  (‐3.32)  Distance road  ‐0.0110***  ‐0.00267**  ‐0.00462***  ‐0.00832***  ‐0.00785***  0.00329  0.00618                                                   (‐6.29)  (‐2.13)  (‐4.01)  (‐5.57)  (‐4.12)  (0.62)  (1.05)  Area agriculture  0.00153***  0.00130*  0.00296***  0.00426***  0.00396***  ‐0.00169  ‐0.000953                                                   (2.93)  (1.67)  (5.52)  (7.95)  (5.68)  (‐1.24)  (‐0.61)  Area forest   ‐0.00000525  ‐0.000144**  ‐0.0000523  0.0000935  ‐0.000213  0.0000408  0.00505    (‐0.05)  (‐2.46)  (‐0.34)  (1.43)  (‐0.49)  (0.01)  (0.88)  Area water surface  0.00467***  0.00170  0.00272***  0.00432***  0.00753***  0.00517**  0.00691                                                   (3.31)  (1.02)  (2.81)  (3.21)  (5.16)  (2.15)  (1.03)  Workforce  ‐0.115***  0.0910***  0.0735***  ‐0.00266  0.00383  ‐0.168***  ‐0.151***                                                   (‐10.90)  (6.69)  (8.39)  (‐0.24)  (0.25)  (‐7.41)  (‐4.56)  Education  0.103***  0.0243***  0.0375***  0.0860***  0.0849***  0.108***  0.105***                                                   (63.51)  (10.75)  (23.50)  (49.28)  (33.60)  (36.69)  (23.40)  Age head  0.000656**  0.000413  0.000315  0.000497  ‐0.0000227  0.000576  0.00140*                                                   (2.43)  (1.34)  (1.34)  (1.64)  (‐0.05)  (1.12)  (1.91)  Female head  0.0854***  ‐0.00897  0.00950  0.0684***  0.0673***  0.0399***  0.0303                                                   (9.56)  (‐0.69)  (1.11)  (6.36)  (4.37)  (2.74)  (1.47)  Minority  ‐0.409***  ‐0.0948***  ‐0.228***  ‐0.401***  ‐0.429***  ‐0.290***  ‐0.346***                                                   (‐24.35)  (‐6.11)  (‐17.64)  (‐22.16)  (‐17.71)  (‐7.87)  (‐6.69)  Year 2012  0.0607***  ‐0.000678  0.0835***  0.0558***    0.0660**                                                     (3.59)  (‐0.03)  (5.33)  (3.02)    (2.13)    Year 2014  0.150***  ‐0.0142  0.155***  0.147***    0.113***    (7.68)  (‐0.57)  (8.51)  (6.99)    (3.13)    _cons                                       8.024***  6.487***  6.849***  7.513***  6.677***  7.580***  7.225***     (35.15)  (25.99)  (32.66)  (30.26)  (20.11)  (18.23)  (13.23)  N                                               27698  3811  11025  19748  6492  7950  2715  R‐sq                                          0.432  0.204  0.365  0.399  0.409  0.316  0.305  Notes: Table indicates coefficients estimated from ‘Pooled’ Cross‐section model using Ordinary Least Squares. * 0.10 ** 0.05 *** 0.01  significance level. Values in parentheses indicate standard errors corrected for cluster correlation at commune‐level.   Source:  Authors’  calculation  based  on  data  from  Brauer  et  al,  2015,  Hansen  et  al.,  2013,  Vu  et  al.,  2014b,  Harmonized  World  Soil  Database, Climate Research Unit, Bangalore et al., 2016, Winsemius et al., 2015, and VHLSS 2010, 2012 and 2014.  16    Table 4 Environmental risks as determinants of consumption changes over time of ‘Panel’ households                                                 Dependent variable: Change in per‐capita expenditure                                                  All  Poor  B40  Rural  Rural 2012‐14  Urban  Urban 2012‐14  Air pollution  ‐12.37*  6.040  ‐0.0273  ‐4.189  ‐3.224  ‐34.10  ‐41.43                                                  (‐1.91)  (1.52)  (‐0.01)  (‐0.86)  (‐0.42)  (‐1.58)  (‐1.61)  Tree cover loss  ‐4.166  ‐1.376  ‐5.865  ‐4.605  ‐13.16*  ‐0.818  ‐5.808                                                  (‐0.73)  (‐0.40)  (‐1.63)  (‐0.83)  (‐1.92)  (‐0.03)  (‐0.11)  Land degradation  0.262  0.554  0.0442  1.555**  0.542  ‐2.124  ‐2.237                                                  (0.33)  (0.96)  (0.09)  (2.13)  (0.47)  (‐1.15)  (‐0.72)  Slope  8.262  ‐17.99  4.052  ‐2.692  ‐1.030  38.90  67.10    (0.43)  (‐0.93)  (0.30)  (‐0.16)  (‐0.04)  (0.73)  (0.91)  Rainfall variability  ‐0.162  ‐3.139*  0.445  ‐0.349  ‐0.132  ‐0.250  ‐15.18*                                                  (‐0.08)  (‐1.71)  (0.32)  (‐0.17)  (‐0.04)  (‐0.04)  (‐1.72)  Temperature variability  974.5*  193.5  182.0  377.8  403.0  2582.1  6247.0**                                                  (1.74)  (0.61)  (0.67)  (0.88)  (0.63)  (1.42)  (2.40)  Flood hazard  ‐0.390  0.110  1.533**  ‐0.0430  ‐0.602  ‐4.244  ‐3.479                                                  (‐0.38)  (0.10)  (2.33)  (‐0.05)  (‐0.45)  (‐1.30)  (‐0.99)  Drought hazard  ‐2.442  ‐121.1**  ‐64.84  ‐35.65  53.63  137.7  58.11                                                  (‐0.05)  (‐2.06)  (‐1.55)  (‐0.72)  (0.67)  (0.89)  (0.23)  Control variables    Current rainfall   1.259  0.656  ‐0.458  1.625  0.635  ‐0.560  2.514                                                  (1.09)  (0.89)  (‐0.66)  (1.59)  (0.40)  (‐0.16)  (0.50)  Current temperature  ‐190.0**  ‐37.60  ‐48.73  ‐103.5  ‐40.98  ‐406.5*  ‐239.6                                                  (‐2.20)  (‐0.57)  (‐0.90)  (‐1.32)  (‐0.22)  (‐1.69)  (‐0.46)  Long‐term rainfall  1.080  5.660***  1.731  ‐0.469  0.421  6.838  24.23*                                                  (0.41)  (2.69)  (1.03)  (‐0.20)  (0.10)  (0.85)  (1.89)  Long‐term temperature  54.08**  ‐44.43***  9.712  25.99  59.33*  109.1**  226.8***                                                  (2.48)  (‐2.74)  (0.74)  (1.20)  (1.93)  (2.04)  (2.85)  Distance city  2.372**  0.965  1.647**  1.450  1.915  3.100  0.678                                                  (2.24)  (1.33)  (2.27)  (1.61)  (1.28)  (1.20)  (0.17)  Distance road  5.620  3.284  5.966**  2.183  17.50***  15.10  13.03                                                  (1.15)  (1.13)  (1.97)  (0.49)  (2.64)  (0.65)  (0.47)  Area agriculture  13.91***  8.732**  14.39  12.56***  8.157**  19.83  39.26*                                                  (2.59)  (2.17)  (1.64)  (2.62)  (2.24)  (1.09)  (1.93)  Area forest   0.336  0.146  0.155  0.315  0.209  22.92  35.49    (0.28)  (0.09)  (0.17)  (0.28)  (0.13)  (0.63)  (0.72)  Area water surface  25.81**  24.64  11.20  33.36***  36.21***  ‐54.07  ‐130.1                                                  (2.01)  (0.89)  (1.47)  (3.80)  (4.73)  (‐1.18)  (‐1.53)  Workforce  190.6***  166.7***  89.93**  208.4***  228.1***  127.9  ‐489.4                                                  (2.63)  (2.82)  (2.17)  (3.42)  (2.72)  (0.44)  (‐1.08)  Education  117.4***  40.56  67.02***  73.88***  88.50***  235.3***  203.1***                                                  (5.75)  (1.40)  (5.05)  (4.26)  (3.77)  (4.02)  (3.35)  Age head  ‐2.285  ‐3.548***  ‐2.276**  ‐1.553  ‐4.078*  ‐4.467  ‐5.595                                                  (‐1.60)  (‐3.09)  (‐2.53)  (‐1.14)  (‐1.94)  (‐1.18)  (‐0.95)  Female head  85.89  28.10  30.55  49.79  26.04  193.3  385.3*                                                  (1.52)  (0.64)  (0.91)  (1.03)  (0.33)  (1.44)  (1.94)  Minority  ‐152.8***  175.7***  234.9***  ‐149.6**  ‐204.7**  ‐179.1  ‐702.7**                                                  (‐2.63)  (3.27)  (5.47)  (‐2.56)  (‐2.09)  (‐0.80)  (‐2.09)  Year 2012‐14  139.8  ‐101.7  ‐128.8**  96.08    202.4                                                    (1.35)  (‐1.46)  (‐2.24)  (1.04)    (0.71)    _cons  ‐1943.4**  188.1  ‐784.5*  ‐542.3  ‐1461.6  ‐5280.7**  ‐12451.3***     (‐2.25)  (0.39)  (‐1.70)  (‐0.73)  (‐1.38)  (‐2.17)  (‐3.05)  N                                             7957  952  3250  5804  2792  2153  1109  R‐sq                                        0.017  0.171  0.076  0.020  0.035  0.029  0.050  Notes:  Table  indicates  coefficients  estimated  from  ‘Panel’  model  using  Ordinary  Least  Squares  and  differences  over  time  for  time‐ variant  variables.  *  0.10  **  0.05  ***  0.01  significance  level.  Values  in  parentheses  indicate  standard  errors  corrected  for  cluster  correlation at commune‐level.   Source:  Authors’  calculation  based  on  data  from  Brauer  et  al,  2015,  Hansen  et  al.,  2013,  Vu  et  al.,  2014b,  Harmonized  World  Soil  Database, Climate Research Unit, Bangalore et al., 2016, Winsemius et al., 2015, and VHLSS 2010, 2012 and 2014.  17    6. Conclusions This  paper  provides  a  novel  analysis  based  on  the  combination  of  high‐resolution,  geo‐spatial  data  and  household data from Vietnam. Despite several limitations related to the available data sets, this study reveals  the first empirical insights into the potential role of environmental risks in the livelihoods of poor people, using  data sets that have become recently available and measuring a comprehensive set of environmental variables.   The findings show the following: (i) at district level there are large hotspots of high poverty and environmental  risks; (ii) ethnic minorities and poor households are much more exposed to multiple environmental risks than  other  groups,  and  also  within  rural  and  urban  zones  poorer  households  live  in  communes  exposed  to  higher  environmental  risks;  and  (iii)  environmental  risks  relate  to  lower  consumption  levels,  but  less  so  to  consumption changes over time. In particular, households in communes with steeper slopes and higher rainfall  and temperature variability and greater flood and drought hazards have lower consumption levels, while those  living  in  communes  with  higher  air  pollution  have  lower  consumption  growth.  Although  causal  relationship  between risks and consumption cannot be clearly established with the data, these findings suggest that poor  people are disproportionally exposed to environmental risks.   More  work  is  needed  to  confirm  that  environmental  risks  pose  a  threat  to  poverty  eradication  and  shared  prosperity.  First, longer time‐series data is needed to evaluate whether environmental conditions have long‐ lasting impacts on household living standards. Second, this study mostly relies on global data sets from remote  sensing or modeling work, which needs to be verified and refined with monitored data at the subnational level  – optimally from ground stations. Moreover, this study could only define historic risk profiles and not the actual  environmental  conditions  and  risk  materialization  within  the  survey  years.  The  expansion  of  these  analyses  with such data will be an important area for deepening the findings of this work.    Even  in  the  absence  of  such  analyses,  some  evidence  already  exists  that  shows  the  detrimental  impacts  of  environmental risks on poverty and household welfare. An accompanying study, for example, shows that actual  variation in rainfall and  temperature  conditions is related to significant  consumption and income effects also  for poor people (Narloch, 2016). In addition, other work has shown the negative welfare and poverty impacts  of flood and drought events (Arouri et al., 2015; Bui et al., 2014; Thomas et al., 2010). Moreover, poor people  could be affected by environmental risks in many ways that go beyond income and consumption effects, such  as  detrimental  health  impacts  or  a  decline  in  the  quality  of  life  due  to  poor  environmental  conditions.  Such  impacts cannot be measured with the existing household data.     In  light  of  growing  pressures  due  to  population  growth,  economic  development  and  climate  change,  environmental  risks  need  to  be  considered  in  poverty  reduction  policies.  Green  growth  actions  that  allow  economic  development  without  excessively  harmful  environmental  impacts,  for  example  through  increased  resource efficiency, will help to reduce the environmental burden on poor people. Moreover, ecosystem‐based  adaptation  could  strengthen  ecosystem  resilience  and  reduce  environmental  risks,  while  improving  the  livelihoods  of  people  depending  on  these  ecosystems.  Carefully  designed  land‐use  planning  policies  that  encourage  resettlements  and  avoid  new  settlements  in  high  risk  areas  are  another  key  strategy  to  reduce  exposure  to  environmental  risks,  but  should  be  paired  with  investments  in  livelihood  support  and  improved  mobility.   18    References Angelsen, A., Jagger, P., Babigumira, R., Belcher, B., Hogarth, N.J., Bauch, S., Börner, J., Smith‐Hall, C., Wunder,  S.,  2014.  Environmental  Income  and  Rural  Livelihoods:  A  Global‐Comparative  Analysis.  World  Dev.,  Forests, Livelihoods, and Conservation 64, Supplement 1, S12–S28.  Arouri,  M.,  Nguyen,  C.,  Youssef,  A.B.,  2015.  Natural  Disasters,  Household  Welfare,  and  Resilience:  Evidence  from Rural Vietnam. World Dev. 70, 59–77.  Bangalore,  M.,  Smith,  A.,  Veldkamp,  T.,  2016.  Exposure  to  floods,  climate  change,  and  poverty  in  Vietnam.  World Bank, Forthcoming in the Policy Research Working Paper Series.  Barbier, E.B., 2010. Poverty, development, and environment. Environ. Dev. Econ. 15, 635–660.  Barbier,  E.B.,  2012.  Natural  capital,  ecological  scarcity  and  rural  poverty.  World  Bank,  Policy  Res.  Work.  Pap.  6232.  Barrett, C.B., Travis, A.J., Dasgupta, P., 2011. On biodiversity conservation and poverty traps. Proc. Natl. Acad.  Sci. 108, 13907–13912.  Brauer, M., Freedman, G., Frostad, J., van Donkelaar, A., Martin, R.V., Dentener, F., Dingenen, R. van, Estep, K.,  Amini, H., Apte, J.S., 2015. Ambient air pollution exposure estimation for the Global Burden of Disease  2013. Environ. Sci. Technol. 50, 79–88.  Bui,  A.T.,  Dungey,  M.,  Nguyen,  C.V.,  Pham,  T.P.,  2014.  The  impact  of  natural  disasters  on  household  income,  expenditure, poverty and inequality: evidence from Vietnam. Appl. Econ. 46, 1751–1766.  Carter,  M.R.,  Little,  P.D.,  Mogues,  T.,  Negatu,  W.,  2007.  Poverty  Traps  and  Natural  Disasters  in  Ethiopia  and  Honduras. World Dev. 35, 835–856.  Dasgupta,  S.,  Deichmann,  U.,  Meisner,  C.,  Wheeler,  D.,  2005.  Where  is  the  Poverty–Environment  Nexus?  Evidence from Cambodia, Lao PDR, and Vietnam. World Dev. 33, 617–638.  Forouzanfar,  M.H.,  Alexander,  L.,  Anderson,  H.R.,  Bachman,  V.F.,  Biryukov,  S.,  Brauer,  M.,  Burnett,  R.,  Casey,  D.,  Coates,  M.M.,  Cohen,  A.,  2015.  Global,  regional,  and  national  comparative  risk  assessment  of  79  behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks in 188 countries,  1990–2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. The Lancet 386, 2287– 2323.  Geographic  Information  Science  and  Technology,  2015.  Landscan  Population  Data.  Oak  Ridge  National  Laboratory.  Hallegatte,  S.,  Bangalore,  M.,  Bonzanigo,  L.,  Fay,  M.,  Kane,  T.,  Narloch,  U.,  Rozenberg,  J.,  Treguer,  D.,  Vogt‐ Schilb,  A.,  2016.  Shock  Waves:  Managing  the  Impacts  of  Climate  Change  on  Poverty,  Climate  Change  and Development Series. World Bank, Washington, DC.  Hansen, M.C., Potapov, P.V., Moore, R., Hancher, M., Turubanova, S.A., Tyukavina, A., Thau, D., Stehman, S.V.,  Goetz, S.J., Loveland, T.R., Kommareddy, A., Egorov, A., Chini, L., Justice, C.O., Townshend, J.R.G., 2013.  High‐Resolution Global Maps of 21st‐Century Forest Cover Change. Science 342, 850–853.  Harris,  I.,  Jones,  P.  d.,  Osborn,  T.  j.,  Lister,  D.  h.,  2014.  Updated  high‐resolution  grids  of  monthly  climatic  observations – the CRU TS3.10 Dataset. Int. J. Climatol. 34, 623–642.  Kozel,  V.,  2014.  Well  begun  but  not  yet  done:  Progress  and  emerging  challenges  for  poverty  reduction  in  Vietnam. World Bank Publications.  Lanjouw, P., Marra, M., Nguyen, C., 2013. Vietnam’s Evolving Poverty Map: Patterns and Implications for Policy,  Policy Research Working Papers. The World Bank.  Narloch,  U.,  2016. The varying income  effects of weather variation: Some insights from rural Vietnam. World  Bank, Forthcoming in the Policy Research Working Paper Series.  Petley, D., 2012. Global patterns of loss of life from landslides. Geology 40, 927–930.  Petley,  D.N.,  2010.  On  the  impact  of  climate  change  and  population  growth  on  the  occurrence  of  fatal  landslides in South, East and SE Asia. Q. J. Eng. Geol. Hydrogeol. 43, 487–496.  19    Pham, T.T., Moeliono, M., Nguyen, T.H., Nguyen, H.T., Vu, T.H., 2012. The context of REDD+ in Vietnam: drivers,  agents and institutions. Center for International Forestry Research (CIFOR), Bogor, Indonesia.  Reardon, T., Vosti, S.A., 1995. Links between rural poverty and the environment in developing countries: asset  categories and investment poverty. World Dev. 23, 1495–1506.  Sidle,  R.C.,  Ziegler,  A.D.,  Negishi,  J.N.,  Nik,  A.R.,  Siew,  R.,  Turkelboom,  F.,  2006.  Erosion  processes  in  steep  terrain—truths,  myths,  and  uncertainties  related  to  forest  management  in  Southeast  Asia.  For.  Ecol.  Manag. 224, 199–225.  Sodhi, N.S., Koh, L.P., Clements, R., Wanger, T.C., Hill, J.K., Hamer, K.C., Clough, Y., Tscharntke, T., Posa, M.R.C.,  Lee,  T.M.,  2010.  Conserving  Southeast  Asian  forest  biodiversity  in  human‐modified  landscapes.  Biol.  Conserv. 143, 2375–2384.  Thomas,  T.,  Christiaensen,  L.,  Do,  Q.‐T.,  Trung,  L.D.,  2010.  Natural  disasters  and  household  welfare:  evidence  from Vietnam. World Bank, Policy Res. Work. Pap. 5491.  Vezina, K., Bonn, F., Van, C.P., 2006. Agricultural land‐use patterns and soil erosion vulnerability of watershed  units in Vietnam’s northern highlands. Landsc. Ecol. 21, 1311–1325.  Von Braun, J., Gerber, N., Mirzabaev, A., Nkonya, E., 2013. The economics of land degradation. ZEF Work. Pap.  No 109.  Vu,  Q.M.,  Le,  Q.B.,  Frossard,  E.,  Vlek,  P.L.,  2014a.  Socio‐economic  and  biophysical  determinants  of  land  degradation  in  Vietnam:  An  integrated  causal  analysis  at  the  national  level.  Land  Use  Policy  36,  605– 617.  Vu, Q.M., Le, Q.B., Vlek, P.L., 2014b. Hotspots of human‐induced biomass productivity decline and their social– ecological  types  toward  supporting  national  policy  and  local  studies  on  combating  land  degradation.  Glob. Planet. Change 121, 64–77.  Winsemius, H., Jongman, B., Veldkamp, T., Hallegatte, S., Bangalore, M., Ward, P.J., 2015. Disaster risk, climate  change, and poverty: assessing the global exposure of poor people to floods and droughts. World Bank,  Policy Research Working Paper No. 7480.  World  Bank  Group,  2016.  Vietnam  Systematic  Country  Diagnostics:  Priorities  for  Poverty  Reduction,  Shared  Prosperity and Sustainability. World Bank Group, Washington, DC.  Wunder, S., Börner, J., Shively, G., Wyman, M., 2014. Safety Nets, Gap Filling and Forests: A Global‐Comparative  Perspective. World Dev., Forests, Livelihoods, and Conservation 64, Supplement 1, S29–S42.              20    Appendix Table A.1 Summary statistics of consumption, environmental risks and control variables, 2010, 2012, 2014 Variable  Description  Type  Pooled Cross‐Section     Panel Dataset  2010‐ 2012‐          2010  2012  2014     2012  2014  Number of households    9,398  9,399  9,399     4,134  3,963  Consumption   Total per capita expenditure in 2011 PPP   Household ‐ Time variant  2,965  3,188  3,395    258  236  Environmental risks    Air pollution   Area‐weighted mean PM2.5 concentration 2000‐10 in micrograms per m3  Commune ‐ Fixed  17.0  17.1  17.0    17.3  17.3  Tree cover loss  Share of forest area affected by tree cover loss in 2001‐10  Commune ‐ Fixed  1.5  1.5  1.5    1.6  1.5  Land degradation  Share of land area affected by signficant biomass decline  Commune ‐ Fixed  17.9  17.8  17.9    17.2  17.7  Slope  Area weighted average of slope categories: 1=least steep ‐ 8=most steep  Commune ‐ Fixed  3.37  3.38  3.37    3.41  3.39  Rainfall variability  Standard deviation of monthly rainfall 1981‐2010  Commune ‐ Fixed  55.2  54.6  55.8    54.9  56.4  Temperature variability  Standard deviation of mean annual temperature 1981‐2010  Commune ‐ Fixed  0.72  0.74  0.74    0.74  0.74  Flood hazard  Share of area at risk of a flood event with a 25 year return period   Commune ‐ Fixed  32.1  32.0  32.0    31.8  31.8  Drought hazard  Number of months to overcome the maximum accumulated deficit volume   Commune ‐ Fixed  1.03  1.03  1.03    1.04  1.03  Control variables    Current rainfall   Average of monthly rainfall in survey year in mm  Commune‐ Time variant  142  183  169    41.3  ‐14.0  Current temperature  Annual average of monthly mean temperature in survey year in C  Commune‐ Time variant  26.0  25.5  25.2    ‐0.58  ‐0.13  Long‐term rainfall  Mean of monthly rainfall in last 30 years  Commune ‐ Fixed  157  156  158    156  158  Long‐term temperature  Mean of monthly temperature mean in last 30 years  Commune ‐ Fixed  25.4  25.4  25.5    25.4  25.4  Distance city  Distance from commune to next main city  Commune ‐ Fixed  29.9  29.9  29.9    30.2  30.0  Distance road  Distance from commune to next road  Commune ‐ Fixed  3.04  3.04  3.03    3.07  3.07  Area agriculture  Area for agricultural activities household has access to  Household ‐ Time variant  3.86  3.99  3.93    0.18  0.09  Area forest   Forest area household has access to  Household ‐ Time variant  1.83  1.47  1.34    0.36  ‐0.08  Area water surface  Water surface area household has access to  Household ‐ Time variant  0.38  0.34  0.35    ‐0.02  0.02  Workforce  Share of household members involved in income generating activities  Household ‐ Time variant  0.79  0.78  0.79    0.00  0.01  Education  Average number of school years of  household members  Household ‐ Time variant  6.48  6.56  6.66    0.12  0.02  Age head  Age of household head in years  Household ‐ Fixed  48.3  49.7  50.7    50.4  51.3  Female head  Dummy = 1 if household head is female  Household ‐ Fixed  0.25  0.25  0.26    0.25  0.25  Minority  Dummy = 1 if household belongs to ethnic minority  Household ‐ Fixed  0.17  0.17  0.17     0.18  0.17  Notes: Table indicates mean values for each year for the Pooled Cross‐Section. For the Panel Dataset, mean differences between years are presented for time variant variables  and mean values for fixed variables.  Source: Authors’ calculation based on data from Brauer et al., 2015, Hansen et al., 2013, Vu et al., 2014, Harmonized World Soil Database, Climate Research Unit, Bangalore et  al., 2016, Winsemius et al., 2015, Lanjouw et al., 2013.  21      Table A.2 Environmental risks across socio‐economic groups, 2010, 2012, 2014 Tree cover  Land  Rainfall  Temperature  Flood  Drought  Air pollution  Slope  loss  degradation  variability  variability  hazards  hazards       2014  Ethnic Minority  20.1***  3.12***  19.5**  5.81***  53.43***  0.84***  12.11***  1.11***  Poor  19.17***  3.15***  16.50  5.27***  58***  0.82***  17.08***  1.06**  Bottom 40%  18.02***  1.98***  17.35  3.89***  57.36***  0.77***  30.16***  1.07***  Top 60%  16.34***  1.2***  18.28  3.01***  54.82***  0.72***  33.33***  1.01***  Female‐headed  16***  1.18***  19.07**  3.07***  54.59**  0.72***  31.90  1.02**    2012  Ethnic Minority  20.43***  3.23***  19.31*  5.82***  53.07***  0.84***  12.03***  1.09***  Poor  18.37***  2.95***  18.36  4.94***  55.7*  0.79***  20.63***  1.09***  Bottom 40%  17.22  1.96***  18.44  3.87***  55.27**  0.75***  30.08***  1.08***  Top 60%  16.95  1.23***  17.47  3.06***  54.11**  0.73***  33.28***  1***  Female‐headed  16***  1.22***  18.71  3.01***  53.26***  0.72***  33.32**  1.02    2010  Ethnic Minority  20.27***  3.18***  20.05***  5.79***  52.98***  0.81***  12.14***  1.1***  Poor  18.4***  2.47***  19.04  4.67***  56.42**  0.77***  24.07***  1.09***  Bottom 40%  17.77***  2.06***  18.50  3.94***  56.69***  0.74***  30.04***  1.07***  Top 60%  16.58***  1.17***  17.48  3***  54.19***  0.71***  33.36***  1.01***  Female‐headed  15.79***  1.25***  19.56**  3.05***  53.22***  0.7***  32.37  1.02**  Notes: Table indicates the mean value for the group, * 0.10 ** 0.05 *** 0.01 significance level from two‐sample t‐test  for difference  between group and non‐group households.  Source: Authors’ calculation based on data from Brauer et al., 2015, Hansen et al., 2013, Vu et al., 2014, Harmonized World Soil  Database, Climate Research Unit, Bangalore et al., 2016, Winsemius et al., 2015, Lanjouw et al., 2013.      22    Figure A.1 Overlay of poverty headcount and environmental risk categories at district‐level a. Air pollution  c. Land degradation  e. Rainfall variability  g. Flood hazards          b. Tree cover loss  d. Slope  f. Temperature variability  h. Drought hazards        Notes:  Figures  the  district‐level  overlay  of  poverty  and  environmental  risks  maps  based  on  the  following categories (calculated as three terciles, with equal number of districts in each category):  Poverty  ‐  Low  =  <15,000,  Medium  =  15,000‐29,000,  High  =  >29,000  based  on  number  of  poor  people; Air pollution – Low = < 9.11 , Medium = 9.11‐23.75 High = >23.75 based on area‐weighted  PM2.5 pollution levels (micrograms per cubic meter); Tree cover loss ‐ < 0.21 , Medium = 0.21‐2.28    High  =  >2.28  based  on  share  of  forest  area  affected  by  tree  cover  loss;  Land  degradation  –  Low  =   0, Medium = 0.01‐20.14 High = >20.14 based on area share affected by biomass loss; Slope ‐ Low  = < 2.7, Medium = 2.7‐5.3 High = >5.3 based on area‐weighted average of slope category; Rainfall  variability  ‐      <  45.50,  Medium  =  45.50‐61.44  High  =  >61.44    based  on  the  long‐term  standard  deviation of monthly rainfall; Temperature variability –  < 0.61,  Medium = 0.61‐0.85 High = >0.85   based on based on the long‐term standard deviation of monthly mean temperature; Flood hazards:  Low = <10%, Medium = 10‐30%, High = 30%> based on the area shared at risk of a 25‐year return  period  flood;  Drought  hazards: ‐   <  0.87,  Medium  =  0.87‐1.04  High  =  >1.04   based  on  number  of  months to overcome water deficit during dry months.  Source:  Authors’  calculation  based  on  data  from  Brauer  et  al.,  2015,  Hansen  et  al.,  2013,  Vu  et  al,.  2014,  Harmonized  World  Soil  Database, Climate Research Unit, Bangalore et al., 2016, Winsemius et al., 2015, Lanjouw et al., 2013 and Geographic Information  Science and Technology, 2015.  23    Figure A.2 Environmental risks profiles across socio‐economic groups in 2010 and 2012 2010  2012  Notes:  Spider  diagrams  show  the  mean  risk  values  of  households  in  each  socio‐economic  group:  household  that  belong  to  ethnic  minorities  (Minority),  households  below  the  national  poverty  line  (Poor),  the  households  in  the  lower  two  consumption  quintiles  (Bottom40),  households  in  the  upper  three  consumption  quintiles  (Top60)  and  households  headed  by  women  (Female‐headed).  Environmental  risk  values  are  standardized  by  subtracting  their  mean  and  dividing  by  the  standard  deviation.  Descriptive  statistics  of  all  environmental risks variables with original units are shown in Table A.1.  Source: Authors’ calculation based on data from Brauer et al., 2015, Hansen et al., 2013, Vu et al,. 2014, Harmonized World Soil Database, Climate Research Unit, Bangalore et al.,  2016, Winsemius et al., 2015, and VHLSS 2010 and 2012.      24    Figure A.3 Environmental risks across consumption percentiles in rural and urban zones, 2012   c. Air pollution  c. Land degradation  e. Rainfall variability  g. Flood hazards  Rural  22 65 50 25 40 20 60 20 sd_rain30_yr 30 ndviloss pm25 flood 18 55 15 20 16 50 10 10 14 45 5 0 6 7 8 9 6 7 8 9 6 7 8 9 6 7 8 9 ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp         Urban  40 22 65 40 20 35 30 60 sd_rain30_yr 18 30 ndviloss pm25 flood 55 20 25 16 50 10 20 14 45 15 12 0 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp           d. Tree cover loss  d. Slope  f. Temperature variability  h. Drought hazards  Rural  .85 7 1.2 4 6 .8 1.1 3 sd_temp30_yr 5 treeloss drought slope 4 .75 2 1 3 .7 1 .9 2 6 7 8 9 6 7 8 9 6 7 8 9 6 7 8 9 ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp         Urban  1.2 .8 2 5 1.5 1.1 .75 4 sd_temp30_yr treeloss drought slope 1 1 .7 3 .5 .9 .65 .8 0 2 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp         Notes:  Binned  scatterplots  show  the  non‐parametric  relationship  between  consumption  and  environmental  risks.  X‐axis  shows  percentiles  of  natural  logarithm  of  per‐capita  expenditure in 2012. Y‐axis indicates level of environmental risks.    Source: Authors’ calculation based on data from Brauer et al, 2015, Hansen et al., 2013, Vu et al., 2014b, Harmonized World Soil Database, Climate Research Unit, Bangalore et al.,  2016, Winsemius et al., 2015, and VHLSS 2012.  25    Figure A.3 Environmental risks across consumption percentiles in rural and urban zones, 2010   e. Air pollution  c. Land degradation  e. Rainfall variability  g. Flood hazards  Rural  22 65 50 30 40 20 25 60 sd_rain30_yr ndviloss 30 pm25 flood 18 20 55 20 16 15 10 50 10 14 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp         Urban  40 40 70 20 65 30 30 sd_rain30_yr 60 ndviloss pm25 flood 20 15 55 20 10 50 45 10 10 0 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp           f. Tree cover loss  d. Slope  f. Temperature variability  h. Drought hazards  Rural  1.2 4 7 .85 6 3 .8 1.1 sd_temp30_yr 5 treeloss drought slope .75 2 4 1 1 .7 3 .9 .65 0 2 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp         Urban  4.5 .8 2 1.2 4 1.5 .75 1.1 sd_temp30_yr 3.5 treeloss drought slope 1 1 3 .7 .5 .9 2.5 .65 .8 0 2 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp ln_pcexp         Notes:  Binned  scatterplots  show  the  non‐parametric  relationship  between  consumption  and  environmental  risks.  X‐axis  shows  percentiles  of  natural  logarithm  of  per‐capita  expenditure in 2010. Y‐axis indicates level of environmental risks.    Source: Authors’ calculation based on data from Brauer et al., 2015, Hansen et al., 2013, Vu et al., 2014b,  Harmonized World Soil  Database,  Climate Research Unit, Bangalore et  al., 2016, Winsemius et al., 2015, and VHLSS 2012. 26