WPS7567 Policy Research Working Paper 7567 Losing the Gains of the Past The Welfare and Distributional Impacts of the Twin Crises in Iraq 2014 Nandini Krishnan Sergio Olivieri Poverty and Equity Global Practice Group February 2016 Policy Research Working Paper 7567 Abstract Iraq was plunged into two simultaneous crises in the second poverty is higher), internally displaced persons make up half of 2014, one driven by a sharp decline in oil prices, the only a small proportion of Iraq’s eight million poor in 2014. other, by the war against the Islamic State in Iraq and Syria. The rest comprise of households who already lived below The severity and recurrent nature of these crises demand the poverty line, or those who have fallen below the poverty a fast understanding and quantification of their welfare line in the face of the massive economic disruptions the impact, which is critical for policy makers. This paper country is facing. The welfare impact of the crises varies employs an innovative extension of the micro-simulation widely across space, with the largest increases in poverty methodology to provide an ex ante estimate and analysis of headcount rates in Kurdistan and the Islamic State–affected the complex and dynamic poverty and distributional impact governorates. Yet, the poorest regions in the 2014 crisis of the twin crises. The results show an almost complete ero- scenario are the same as in 2012, the currently Islamic State– sion of the welfare gains of the past, with poverty falling affected, and the South, with poverty rates of 40 and 30 back to 2007 levels and a 20 percent increase in the number percent, respectively. Although the simulated results are of the poor. While the incidence of poverty is higher among not strictly comparable to ex post micro data estimates, internally displaced persons than the rest of the population because of survey coverage constraints, overall the results are (except in the Islamic State–affected governorates, where very much in line, particularly in Kurdistan and the South. This paper is a product of the Poverty and Equity Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and 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 nkrishnan@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   Losing the Gains of the Past: The Welfare and Distributional  Impacts of the Twin Crises in Iraq 20141    Nandini Krishnan  Sergio Olivieri2                                  Keywords: oil, internal displacement, micro‐simulation, ex‐ante, crisis, Iraq  JEL: D39, E27, O15                                                                    1 This paper has been benefited from discussions with Dean Jolliffe, Kevin Carey, Tara Vishwanath, Eric Le Borgne and seminar  participants at the World Bank, workshops and conversations with senior technical counterparts from Government of Iraq and  Kurdistan Region in Baghdad and Erbil, Iraq, May, 2015; and Beirut, Lebanon, June 2015. We are grateful to Andrea Germiniasi  who provided outstanding research assistance on the validation section.  2 Nandini Krishnan: The World Bank Group, 1818 H St, NW Washington, DC 20433; nkrishnan@worldbank.org  Sergio Olivieri: The World Bank Group, 1818 H St, NW Washington, DC 20433; solivieri@worldbank.org   Introduction  Iraq was plunged into two simultaneous crises in the second half of 2014, one driven by a sharp decline in  oil prices, the other, by the war against the Islamic State. Since June 2014, crude oil prices per barrel have  fallen  from  around  112  USD  to  97  USD  in  September  and  62  USD  by  December  (Figure  1).  Given  Iraq’s  heavy  dependence  on  oil  as  a  share  of  GDP  and  exports,  and  a  source  of  government  revenues,  this  decline in prices alone would have hit Iraq’s fragile economy hard.   In addition, since June 2014, Islamic State (IS) or Da’ash militants extended their influence from Syria into  Iraq’s  northern  and  western  provinces  of  Anbar,  Nineveh,  Salahadin,  and  to  a  lesser  extent,  Kirkuk  and  Diyala. A total of 354,000 families were internally displaced between June and December of 2014 which  represents  about  2.1  million  individuals;3 and  those  left  behind  have  been  cut  off  from  the  rest  of  the  country.  The  internally  displaced  persons  (IDPs)  have  sought  refuge  across  Iraq  and  about  half  of  those  who have crossed governorate boundaries were settled in Iraqi Kurdistan.4  Civilian  casualties  in  Iraq  have  increased  to  close  to  2007  levels  (Iraq  Body  Count)  as  a  result  of  the  ongoing  violence  (Figure  2).  The  prevailing  insecurity  has  severely  affected  oil  exports  from  the  north,  adversely impacted trade and investment, led to the destruction of infrastructure and impeded the flow  of  goods  and  services  across  the  country,  leading  to  a  sharp  contraction  in  oil  and  non‐oil  GDP  (World  Bank, Iraq Macro‐Poverty Outlook (Internal Use Only), Spring 2015).  The  twin  crises  are  likely  to  have  impacted  households  across  Iraq  through  different  transmission  channels.  Even  for  households  directly  affected  by  the  war  against  IS,  the  welfare  of  those  displaced,  their hosting communities, and those left behind will all be affected differently.   On  one  hand,  the  consumption  of  IDPs  could  have  been  reduced  by  a  decrease  in  the  quality  or  flow  of  services  received  from  housing  as  well  as  the  loss  of  immobile  durable  goods  and  assets.  Additionally,  among the displaced, those previously employed in the private sector will have almost certainly lost their  jobs  and  livelihoods.  In  contrast,  IDPs  who  held  public  sector  jobs  have  in  general  continued  to  receive  their salaries and pensions.   For families left behind and still living in the IS‐ affected governorates of Anbar, Nineveh, and Salahadin,  anecdotal  evidence  and  discussions  in  country  suggest  that  their  access  to  services,  Public  Distribution  System  (PDS)  and  other  public  transfers  has  been  disrupted,  and  that  distorted  markets  have  led  to  a  local  increase  in  prices.  Moreover,  their  labor  income  might  have  also  been  reduced  because  of  the  economic  disruptions,  the  security  situation,  and  because  of  ‘taxation’  by  Islamic  State.  All  of  these  households  including  the  IDPs  could  also  have  suffered  from  a  reduction  in  their  private  transfers                                                               3 Source: IOM‐OIM DTM Data January to December 25, 2014.  4  Kurdistan  region  comprises  of  the  three  governorates  of  Erbil,  Sulaimaniya  and  Duhouk.  Based  on  official  governorate  boundaries,  approximately  800,000  IDPs  have  moved  to  KR‐I.  If  districts  under  de  facto  KR‐I  administration  are  included  (in  particular  the  IDP  camps  in  Nineveh  administered  by  the  Duhouk  governorate),  the  number  increases  to  1  million.  This  influx  represents a significant addition to Kurdistan’s 5 million people.  2    (through  domestic  and  international  remittances)  as  a  consequence  of  losing  connection  and  communication with relatives and their larger social network.   On  the  other  hand,  among  communities  hosting  significant  IDP  populations,  it  may  be  reasonable  to  assume greater competition for resources, within the labor market, and for goods, services and housing.  These in turn may adversely affect the welfare of the hosting population.  While the IS crisis has impacted some regions more than others, the sharp decline in oil prices is expected  to influence the whole economy: across economic sectors and regions. Oil is the main source of economic  and fiscal  resources in Iraq and it represents more than two‐fifths  of total GDP.5 Even though it directly  accounts  for  only  1  percent  of  employment,  oil  revenues  had  enabled  a  significant  expansion  in  public  sector  jobs  between  2007  and  2012.6  The  reduction  in  oil  prices  directly  affects  oil  revenues  and  jeopardizes the sustainability of public jobs and public transfers across the country. As oil prices remain  at low levels and economic growth slows down, household welfare would be impacted through different  channels –the labor market through increases in unemployment, reduction in earnings or a combination  of  both;  and  through  non‐labor  income  components  such  as  the  decrease  in  public  transfers  such  as  pensions, rations received from the Public Distribution System and Social Safety Net transfers.   Given the severity of these crises, and the recurrent nature of such crises in Iraq (and increasingly in the  Middle  East  and  North  Africa  region),  quantifying  and  understanding  their  welfare  impact  is  critical  for  government  and  development  partners.  This  paper  employs  an  innovative  extension  of  the  micro‐ simulation  methodology  to  provide  an  ex‐ante  estimate  and  analysis  of  the  complex  and  dynamic  poverty and distributional impact of the twin crises. In doing so, it examines how the population has been  affected  across  the  (income  or  consumption)  distribution,  assesses  spatially  differentiated  impacts,  estimates  the  effect  of  the  crises  through  macro  level  shocks  (operating  through  the  macro  economy)  and  the  micro  level  shocks  (primarily  large  scale  internal  displacement),  predicts  the  poverty  impact  on  the existing poor and those who have fallen into poverty (including internally displaced peoples (IDPs)),  and compares the characteristics of these groups.   The  paper  is  structured  as  follows:  first,  it  presents  the  methodological  approach,  which  differs  from  traditional  ones  –i.e.  elasticity  of  poverty  to  output  or  GDP  –  and  also  from  micro‐simulation  methods  used in the past.7 Section II describes the macroeconomic inputs and assumptions behind each simulated  scenario. Section III discusses the welfare and distributional impacts of the twin crisis in Iraq. Section IV  presents  some  validation  exercises  using  the  Continuous  IHSES  collected  in  2014.  Section  V  concludes  the study, summarizing key findings and discussing a few implications of the results for the country.                                                                   5 Last official estimates, Crude oil represents about 44% of total GDP in 2014.  6 80 percent of new jobs were created in the public sector, especially in the financial, insurance and professional services sector,  with accompanying increases in wages and salaries between 2007 and 2012. Further details see World Bank (2015).  7   The  findings  of  this  paper  represent  ex‐ante  estimates  based  on  available  data  and  assumptions  made  after  discussions  and  agreements  with  counterparts  from  the  Government  of  Iraq  and  Kurdistan  region,  and  as  such  do  not  constitute  official  estimates and may be updated when more recent and relevant data becomes available.  3    I. Methodological approach  The main challenge in fulfilling the objectives stated above is to find a way of translating these economic  and  demographic  shocks  into  the  consumption  distribution.  The  traditional  solution  is  to  extrapolate  poverty measures by estimating an “elasticity” of poverty to output or GDP. The elasticity approach uses  historical  trends  of  output  and  poverty  to  determine  the  responsiveness  of  poverty  rates  to  growth  in  output  (and  consumption),  which  is  then  combined  with  macroeconomic  projections  to  estimate  the  impact  of  future  growth  on  poverty.  Although  this  method  is  easy  to  implement,  it  is  limited  in  its  predictive  capability  since  it  yields  only  aggregate  poverty  impacts,  with  no  indication  of  the  broader  distributional effects. It may also prove deficient in predicting poverty impacts during a macroeconomic  event  that  affects  output  growth  in  a  way  that  is  not  entirely  consistent  with  the  recent  growth  experience in Iraq. In addition, measured poverty has in recent times been very inelastic with respect to  increases  in  GDP  growth  (as  measured),  so  that  elasticity  approaches  would  imply  little  poverty  impact  of such a massive economic shock.8  The estimates and analysis presented in this paper uses a micro‐simulation model to evaluate the welfare  and  distributional  impacts  of  the  IDPs  and  macro  (oil  price  and  non‐IDP  IS‐related)  crisis  in  Iraq  during  2014. The micro‐simulation model superimposes macroeconomic projections on behavioral models built  on  last  available  household  survey  (Iraq  Household  and  Socio‐  Economic  Survey,  or  IHSES  2012).  The  model  is  loosely  based  on  previous  approaches  to  micro‐simulation  described  in  Bourguignon,  Bussolo  and  Pereira  da  Silva  (2008)  and  Ferreira,  et  al.  (2008)  –  with  an  important  simplification  of  omitting  the  computable  general  equilibrium  (CGE)  component,  which  is  difficult  to  employ  in  most  developing  countries.  Instead  the  approach  described  here  links  the  behavioral  model  to  sectoral  and  aggregate  macroeconomic  data  for  Iraq,  and  extrapolates  the  microeconomic  snapshot  of  a  future  scenario  from  this  projection.9 This  approach  has  been  extended  to  explicitly  take  into  account  large  scale  population  movements, which in the case of Iraq, is the internal forced displacement of people from the IS‐affected  provinces (or governorates).  This  micro‐simulation  model  accounts  for  multiple  transmission  mechanisms  and  captures  impacts  at  the  micro  level  across  the  income  and  consumption  distribution.  In  particular,  the  model  can  take  into  account large changes in population over time and space; labor market adjustments in employment and  earnings  or  a  combination  of  both;  non‐labor  incomes  including  public  and  private  transfers;  and  price  changes  (including  variations  in  food  and  non‐food  prices).  These  changes  can  be  positive  or  negative,  depending on the trends outlined by the macroeconomic inputs.  In  the  following  subsections,  we  present  a  brief  discussion  about  the  micro‐simulation  model  and  each  step in which this method is based ‐i.e. baseline, simulation and assessment‐ and we end the section with  a discussion of the limitations and assumptions of this methodological approach.                                                               8 World Bank (2015)  9This  approach  was  conceptualized,  refined  and  tested  in  a  diverse  mix  of  countries  not  only  during  the  financial  crisis  (such  as  Bangladesh,  The  Philippines,  Mexico,  Poland,  and  Mongolia)  but  also  after  the  crisis  (such  as  Costa  Rica,  Panama,  Uruguay,  Serbia, Armenia, Belarus, Kyrgyz Republic, Moldova, Poland, Romania, and Ukraine).  4    The micro‐simulation model setup10  The micro‐simulation is divided into three steps: the baseline, simulation and assessment. It is based on  Olivieri  S,  et  al.  (2014)  with  a  major  difference  of  accounting  for  internal  migration  or  population  displacement.  Baseline  The first step is the process by which individual and household level information is used to estimate a set  of parameters and unobserved characteristics for various equations of the household income generation  model. The model behind the micro‐simulation is the household income generation model developed by  Bourguignon  and  Ferreira  (2005).  This  model  allows  accounting  for  multiple  transmission  channels  and  working  at  the  individual/household  level.  The  first  component  of  the  model  is  an  identity  that  defines  the  per  capita  income  in  a  household    as  the  ratio  between  the  total  household  income  and  the  total  number of members ( ) in that household:  1     (1)     where    = household member      = level of education    Λ  = maximum level of education      = labor status      = economic sector      is an indicator function of labor status j of individual   with level of education        = earnings of individual   with level of education   in economic sector        = total non‐labor income received by household    The  total  household  income—the  expression  in  brackets  in  equation  (1)—results  from  adding  two  main  sources of family income: labor and non‐labor income. At the same time, the total family labor income is  the aggregation of earnings in different economic sectors across members.11 So, we see not only whether  an individual participates (or does not participate) in the sector, but also whether that individual receives  (or does not receive) wages for that job. The labor participation model relies on the utility maximization  approach  developed  by  McFadden.12  Assume  that  the  utility  ( ),  for  individual    of  household  h,  associated  with  labor  status  j=0,…,J,  and  level  of  education  L,  can  be  expressed  as  a  linear  function  of  observed  individual  and  household  characteristics  ( )  and  unobserved  utility  determinants  of  the                                                               10 This section is based on Olivieri, S. et.al (2014)  11  Notice  that  although  we  could  estimate  specific  models  for  salaried  and  non‐salaried  workers  based  on  the  microdata  from  the household survey, we would not be able to use these models because this information, generally, is not available from the  macro side. Macro‐economic projections are calculated mainly for aggregate economic sectors such as agriculture, industry and  services instead of wage or self‐employed, formal and informal sectors.  12 McFadden (1974).  5    occupational  status  ( ).  Furthermore,  individual  i  chooses  sector  j  (the  indicator  function  1)  if  economic sector j provides the highest level of utility:13    Ψ   (2)   1   (3)     with  0, … ,  and L = education level  for all  0, … , , ∀   Each individual must choose from six alternatives: being inactive, unemployed, or being in an economic  sector  (i.e.,  agriculture,  mining,  manufacture  and  construction  and  services).  The  criterion  value  associated  with  being  inactive  is  arbitrarily  set  to  zero.  The  unobserved  utility  determinants  of  each  occupation  status  are  assumed  to  be  identically  and  independently  distributed  across  individuals,  occupations  and  skill  levels.  In  this  case  skill  levels  are  defined  as  mutually  exclusive  categories:  low  skilled individuals are defined as those individuals with less than higher secondary education while high  skilled individuals are defined as individuals with complete higher secondary or more.  The observed heterogeneity in earnings in each economic sector j can be modeled by a log‐linear function  of  observed  individual  and  household  characteristics  ( )  and  unobserved  factors  (μ )  as  a  standard  Mincer equation.14 These earnings functions are defined independently of each economic sector by skill  level (L):    log 1, … , 1, … , (4) The  second  component  of  the  total  household  income,  total  family  non‐labor  income,  is  the  sum  of  different  elements  at  the  household  level  such  as  international  ( )  and  domestic  remittances  ( ),  capital, interest and dividends ( ), social transfers ( ), and other non‐labor incomes ( ). Formally,    0   (5) We  focus  only  on  international  remittances  and  make  some  minimal  assumptions  about  other  components.  Ideally,  we  would  model  international  remittances,  but  migration‐related  information  in  most surveys is poor or insufficient. Therefore, we rely on a simple non‐parametric assignment rule that  is consistent with the existing evidence.  Equations (1) to (5) complete the model. Total household income is a nonlinear function of the observed  characteristics  of  the  household  and  its  members,  and  unobserved  characteristics  of  household  members. This function depends on a set of parameters: those of the occupational choice model for each  skill level and the parameters in the earning functions for each economic sector and skill level. We assume                                                               13Bourguignon and Ferreira (2005) say that this interpretation is not fully justified because occupational choices may actually be  constrained by the demand side of the market, as in the case of selective rationing, rather than individual preferences.  14 Mincer (1974).  6    that  there  is  no  variation  in  the  composition  of  the  household.  In  other  words,  the  number,  age  and  gender of members of a household remain constant over time. The demographic change is incorporated  via calibration of the survey weights. For further details on estimation strategy of parameters see Olivieri,  S. et al (2014).  Simulation  The  second  step  consists  of  replicating  macroeconomic  simulated  changes  (i.e.,  sector  of  employment,  total  output  or  public  and  private  transfers)  between  the  baseline  of  2012  and  each  projected  scenario  for 2014 of changes in different components of the household income generation model (i.e., labor and  non‐labor  income).  This  process  is  divided  into  three  sub‐steps  ordered  in  the  following  sequence:  population growth, labor market status and income, and non‐labor income.  The  population  growth  adjustment  is  particularly  important  in  countries  with  high  fertility  rates,  important  immigration  flows,  or  when  the  last  available  household  survey  is  relatively  far  from  the  projection year. In the first case, the number of labor market entrants rises faster than overall population.  In  practical  terms,  this  allows  us  to  explicitly  take  into  account  changes  in  the  size  of  the  working  age  population,  and  hence  to  distinguish  between  employment  growth  driven  (or  rather  absorbed)  by  demographic trends and net (or additional) employment growth.  In the case of Iraq, we divide this adjustment into two steps: natural population growth between baseline  (2012)  and  projected  year  (2014);  and  then  internal  displacement  of  2014  population.  The  first  step  is  done by re‐weighting households in the baseline data (i.e. IHSES 2012) to replicate demographic changes  predicted by gender, age groups and governorates. In most household surveys, the household is the unit  that  is  sampled,  thus  the  probability  of  including  an  individual  conditional  on  the  household  being  selected  is  1.15  In  other  words,  the  survey  weights  attached  to  every  individual  within  the  household  should be equal. In this sense we can write the initial or prior weights as:      (6)   where N is the initial total population    ∧ , ∈     where   is the weight of individual i within household  h, equal to the common weight  . So, we can  rewrite (6) as:    ∗   (7)   This can be written in terms of probabilities:                                                               15 This section is based on Wittenberg (2010).   7    ∗ ∗   1   (8)   Given a new structure and/or total population that we would like to estimate:  1 , ,   (9) , ,       (10)   where 1 , ,  is the indicator function,   is the new total population and  each member i of household h has the same weight,    ∧ , ∈   then      (11)   In probability terms:  ∗   1   (12)   The  idea  is  to  go  from  the  initial  weight  ( ∗ )  or  probability  ( ∗ )  distribution  to  a  new  one  ( or  ∗ )  imposing  several  constraints  such  as  gender,  age  group  or  governorate  growth  population  rates.  Formally,  the  new  probability  distribution  can  be  obtained  by  solving  the  following  optimization  problem:  ∗ ∗   min , ln ∗   (13)   such that  ∗ 1, . . . ,     (14) ∗ 1   ∑ The  term    is  the  mean  of  the    characteristic  within  the  household  h  ( ).  In  other  words,  this  optimization  procedure  asserts  that  we  should  pick  the  distribution  ∗   that  meets  the  moment  constraints  and  the  normalization  restriction  while  requiring  the  least  additional  information,  8    ∗ and we should pick the one that deviates as little as possible from the initial distribution ( ). The solution  to this problem is given by:  ∗ exp λ ∗ exp λ   ̂ → θ θ   (15) Ω λ Ω λ   where    is  the  Lagrange  multiplier  for  the  constraint  E(X),  and Ω  is  the  normalizing  factor  to  scale  the  new  population  to  the  target  size.  In  the  simulation  process  we  impose  several  population  constraints  which result from different growth rates by gender age group and governorate brackets.  The  internally  displaced  population  movement  is  taken  into  account  after  the  above  mentioned  adjustment  in  weights  has  made.  The  input  for  this  step  is  an  out‐in  flow  matrix  from  the  International  Organization  of  Migration  (IOM)  which  estimates  the  total  number  of  families  who  had  crossed  governorate  borders  between  June  and  December  2014.  The  lack  of  information  about  the  characteristics of this population implied the following procedure: first randomly selecting families from  governorates of origin like Anbar, Nineveh or Salahadin, and then allocating them to host governorates  for instance, Dohuk, Erbil or Baghdad. It is relevant to note in this case that families and households are  considered equivalent and all members of households classified as IDP are moved.  The  rest  of  this  simulation  process  follows  Olivieri,  S,  et  al.  (2014).16  Briefly,  it  uses  predictions  of  behavioral  models  estimated  on  the  baseline  household  data  (as  in  step  1  above),  and  generates  household and individual‐level predictions for employment, earnings and public and private transfers for  2014. Since an individual’s labor income depends on his/her employment status and labor earnings, how  the  output  change  in  a  particular  sector  is  apportioned  between  employment  change,  earnings  change  and  adjustments  across  sectors  depends  on  how  responsive  (elastic)  employment  in  that  sector  is  to  output change. It also  implies that at the household  level, the extent of the impact depends on the size  of  the  aggregate  change  at  the  sector  level  and  the  demographics  and  characteristics  of  household  members, which influence the labor force status and earnings of household members after the change.  To simulate changes in non‐labor income, projections of changes in public transfers are assumed to grow  at  different  rates  accordingly  to  the  simulated  scenario,  while  private  transfers  are  assumed  to  grow  at  the rate of aggregate GDP for the relevant period.  Assessment  The final step is the process by which the information on individual employment status and labor income,  as  well  as  on  non‐labor  income  at  the  household  level,  is  used  to  generate  income  or  consumption  distributions and calculate various poverty and distributional measures that can then be used to compare  different scenarios. There are two steps needed to obtain the final simulated distribution.   The first step consists in using price projections to adjust the poverty line to reflect the difference in food  and  non‐food  inflation  rates  between  baseline  and  projected  year.  Since  the  poverty  line  is  typically                                                               16 For further details about how the labor and non‐labor income components has been simulated see Olivieri, S, et al. (2014).  9    anchored to a food basket that ensures a minimum calorie intake, in case where food inflation is expected  to  be  significantly  different  from  general  inflation  between  baseline  and  projected  year,  the  baseline  poverty line would not be enough for a household to meet the basic food requirements in the projected  year.  In  the  case  of  Iraq  poverty  is  defined  in  terms  of  consumption  so  the  last  step  consists  in  transforming  household  incomes  into  predicted  consumption  levels  by  using  the  consumption  income  ratio  for  each  household from the baseline year.   Limitations and assumptions  There  are  several  limitations  and  assumptions  to  apply  this  method  which  are  important  to  mention.  Firstly,  the  quality  of  model  projections  depends  on  the  nature  and  accuracy  of  the  data  underpinning  the exercise. The results would depend not only on the validity of the micro‐models but also on the macro  projections.  In  addition,  the  use  of  the  last  available  household  data  (IHSES  2012)  as  a  comparator  is  tricky because the comparison could potentially attribute certain outcomes to that particular projection  when they are a result of other factors that occurred over the period.  Secondly,  the  simulation  relies  on  behavioral  models  built  on  past  data  that  reflect  the  pre‐existing  structure  of  the  labor  market,  household  incomes  and  their  relationships  with  demographics  as  they  stood before the expected change. Consequently, the simulation assumes these structural relationships  remain constant over the period for which projections are made. The more distant in the past the baseline  year is, the more questionable this assumption is likely to be.  The  model  is  limited  in  its  ability  to  account  for  shifts  in  relative  prices  between  different  sectors  of  the  economy as a result of the shock. While the poverty impact of shifts in the price of food relative to other  prices  is  taken  into  account,  other  potential  sources  of  price  impacts  are  ignored  –  for  example,  the  general equilibrium effect of a change in the terms of trade between agriculture and other sectors. In the  absence of a CGE model, it is nearly impossible to explicitly model for changes in terms of trade between  sectors.  The  model  works  in  the  income  space  to  account  for  different  transmission  channels  through  which  households  are  affected.  But  to  provide  poverty  projections  for  Iraq  household  incomes  must  be  converted into consumption, using the assumption that the household’s ratio between consumption and  income  is  constant  over time.  This  questionable  assumption  has at  least  the  advantage  of being  simple  and  transparent.  It  is  important  to  note  that  this  assumption  is  partially  relaxed  for  the  case  of  IDP  families as well as those living in governorates affected by the IS.   The  model  does  not  allow  for  geographic  mobility  of  factors  (labor  or  capital)  across  time.  Thus,  all  individuals are assumed to remain in their 2012 place of origin, even as they experience a change in labor  force  status  or  sector  of  employment.  While  this  assumption  is  an  abstraction  from  truth,  it  is  likely  to  matter only when the results are disaggregated spatially or across rural and urban areas. This assumption  is relaxed in the case of families who were forced to migrate to a different governorate as a consequence  of the war against the Islamic State.  10    Finally,  there  is  the  concern  related  to  validation  of  the  hypothesis,  which  applies  to  all  ex‐ante  approaches  including  this.  The  only  validation  or  test  for  this  model  is  to  combine  ex‐ante  and  ex‐post  analysis  (see  Bourguignon  and  Ferreira,  2003),  some  of  which  may  be  possible  using  newly  available  sources of data.  II. Scenarios and Macroeconomic inputs  The  impact  of  the  twin  crises  on  poverty  indices  as  well  as  any  other  distributional  measure  such  as  average  consumption  or  income  will  be  estimated  in  a  “with‐without”  comparison  framework.  That  is,  the difference between “with‐shock” and “without‐shock” scenarios for the same projected year. In the  Iraq  case,  this  will  correspond  to  the  year  2014.  The  without‐shock  scenario  is  called  business  as  usual  (BaU). This is the scenario in which both population and economy behave as in their usual trend. In other  words, economic agents will behave accordingly to what has happened in the past, which in this case is  the  trend  between  2012  and  2013.   On  the  other  hand,  the  “with‐shock”  scenario  is  when  both  events:  internal displacement and collapse of oil prices and the IS‐related macro shocks, hit the economy during  the second half of 2014. Thus, the impact is defined as the gap between these two scenarios for 2014.  The macroeconomic variables used as inputs into the micro‐simulation are intended to capture most of  the  transmission  channels  discussed  above.  These  variables  are:  i)  changes  in  aggregate  GDP  and  by  economic sector; ii) changes in labor force participation rates and total and sectoral employment levels,  iii) changes in public and private transfers; iv) population growth; and v) changes in price of food relative  to non‐food. All these macroeconomic inputs are generated in 2014 for both scenarios: business as usual  (BaU)  and  crisis.  Additionally,  we  include  in  the  crisis  scenario  a  series  of  assumptions  for  IDP  and  IS‐ affected areas related to assets, services from dwelling as well as  employment and labor and non‐labor  income.  Changes in aggregate and economic sectors GDP 17  The aggregate macro‐economic and sector‐specific growth rates for Iraq are shown in Table 1. The BaU  estimates assume the same pattern and trend of sectoral and overall growth in the 2013 to 2014 period  as  was  measured  in  the  2012  to  2013  period.  The  estimates  for  the  2014  crisis  year  are  from  the  official  estimates produced by the Iraqi Central Statistics Organization. The latter estimates imply a negative 6  percent growth rate of GDP for Iraq for  2014,  which incorporates the macroeconomic shocks related to  war  against  IS  and  the  oil  price  decline.  Relative  to  a  BaU  scenario,  where  GDP  would  have  grown  at  a  positive  rate  of  9  percent,  the  magnitude  of  the  macro  shocks  on  GDP  imply  a  15  percentage  point  reduction in total economic activity.   The  biggest  sectoral  contraction  is  in  manufacturing  and  construction,  primarily  due  to  a  fall  in  construction, which employs almost 14% of all Iraqi workers and where most of the poor are employed.                                                               17 Macroeconomic data and projections were provided by CSO – GoI (March 2014).   11    In 2014, under the crisis scenario, this combined sector would have experienced a reduction in growth by  almost 45 percentage points, from a 27% expansion in a BaU scenario to a contraction of almost 18%.   The  spillover  effect  from  the  decline  in  manufacturing  and  construction  is  likely  to  have  an  impact  on  other  sectors  as  well,  especially  services  which  employs  more  than  65%  of  all  Iraqi  workers.  Output  growth  in  the  services  sector  is  projected  to  decline  due  to  the  crises  by  around  22  percentage  points,  from an increase of 11% in BaU to an 11% reduction.   Smaller impacts are expected in the other two sectors ‐mining and quarrying and agriculture‐ as well due  to  the  spillover  effect  from  other  sectors  and  reduced  oil  prices.  While  mining  and  quarrying  output  is  expected to reduce by more than 2 percentage points in 2014 due to crisis, the agricultural sector would  be  affected  by  a  contraction  of  almost  1.5  percentage  points  in  its  growth  rate.  It  is  important  to  note  that these sectors are expected to register a minor positive growth. The “loss” in growth is in comparison  to the scenario of business as usual rather than indicating an absolute fall in output.  Changes in public and private transfers  Non‐labor  income  components  are  grouped  into  two  categories:  public  and  private  transfers.  The  first  component  includes  transfers  received  by  households  from  ration  (i.e.  Public  Distribution  System),  pensions, social protection and other public transfers in cash and in kind. These are expected to increase  at almost 14% in business as usual scenario (Table 1). This growth rate is identical as the real growth rate  of  the  total  amount  of  Pensions  and  PDS  during  2013.  In  the  crisis  scenario,  it  is  assumed  there  is  zero  growth for these types of transfers, reflected in a significant decline relative to the BaU scenario.   Private  transfers  include  all  other  non‐labor  income  components  such  as  domestic  and  international  remittances,  capital  and  other  private  transfers  in  kind  and  cash.  It  is  assumed  that  the  growth  rate  of  these components of the total household income will be the same as the annual growth rate as the total  economy.  Table  1  shows  that  these  will  grow  at  almost  9  percent  in  BaU  and  they  will  decrease  at  6.4  percent in crisis scenario.  Translating changes in GDP into changes in employment  In order to assess how households adjust and adapt to macroeconomic changes in the labor market, the  output growth estimates have to be translated into employment changes at the aggregate and sectoral  level.  In  absence  of  a  CGE  or  macroeconomic  model  which  predict  these  labor  market  structures,  we  assume  that  changes  in  labor  market  conditions  are  proportional  to  changes  in  outputs,  based  on  the  estimated  past  relationship  between  output  and  employment.  In  other  words,  this  requires  estimating  sectoral  and  total  output‐employment  elasticities,  which  can  then  be  applied  to  the  output  growth  projections to generate changes in employment by sector and aggregate for both scenarios in 2014.  This  implicitly  assumes  stable  relationships  between  outputs,  demand  for  labor,  and  labor  earnings,  which may not hold due to existing distortions in the labor market (such as segmentation and downward  stickiness of nominal wages) and are likely to affect adjustments over time.  12    We estimate one set of elasticities for 2014 using information on sectoral GDP and employment changes  between  2007  and  2012  (Table  2).  Over  the  last  5  years,  these  parameters  show  a  weak  or  inelastic  response of employment to changes in  output. For instance, manufacturing and construction grew at  a  high  annual  growth  rate  of  13  percent  between  2007  and  2012,  however,  employment  grew  by  only  4  percent  annually.  In  the  case  of  services,  which  employ  more  than  65%  of  total  Iraqi  workers,  employment  has  been  increasing  annually  at  2.4%  in  2007‐12;  less  than  half  of  the  rate  of  growth  of  output in the services sector in the same period.   Population growth  The  simulation  takes  into  account  population  growth  and  is  particularly  relevant  in  the  Iraq  case.  The  total  population  is  projected  to  grow  by  2.6%  annually  between  2012  and  2014,  with  the  size  of  the  working  age  population  (from  15  ‐64  years  old)  growing  by  around  3.1%  annually.  We  use  official  population  projections  by  gender  age  groups  and  governorates  provided  by  CSO.  This  adjustment  is  necessary  to  fully  account  for  demographic  changes  that  would  affect  the  size  and  composition  of  the  labor force and ultimately impact our estimates of the welfare measure (i.e. consumption or income per  capita).  Changes in prices: Inflation  All household and individual incomes from labor and non‐labor sources are expressed in real terms of the  baseline year (constant in 2012 prices). Macroeconomic changes replicated on the micro data are also in  real  terms.  This  implies  that  in  order  to  obtain  projected  poverty  measures  for  2014,  the  simulated  household consumption will need to be compared against the poverty line of 2012.  In  principle,  there  would  be  no  need  to  adjust  for  prices  given  that  all  micro  and  macro  components  of  the simulation are expressed in real terms. However, if food prices were to rise at a significantly different  rate  from  the  non‐food  prices,  the  food  basket  to  which  the  poverty  line  is  anchored  would  become  unattainable  at  an  income  equal  to  the  poverty  line.18  Table  3  shows  food  CPI  in  Iraq  is  expected  to  increase  at  a  higher  rate  than  non‐food  and  general  CPI  between  the  business  as  usual  and  crisis  scenarios. Thus, it is relevant to assess the sensitivity of the simulation results once the impact of higher  relative food prices on poverty line is taken into account.  To do this we correct for differential inflation of food and non‐food items, by deflating the 2012 poverty  line  by  the  projected  food  and  non‐food  CPI,  using  the  food  and  non‐food  shares  of  the  poverty  line  as  weights.  This  method  yields  new  poverty  lines,  which  are  then  normalized  to  2012  prices  using  the  appropriate  general  CPI.  For  instance,  the  poverty  line  for  2012  after  this  adjustment  is  less  than  1%  higher  than  the  poverty  line  in  2012  (Table  4).  In  the  Iraq  case  these  adjustments  are  almost  negligible  but these are implemented for consistency. Note that the CPI in the crisis scenario is actual data.                                                                18 To see how this can happen, note that the weight of food in the CPI is different from that in the poverty line. This implies that  adjusting the poverty line by CPI would result in the same food basket (or calorie level) not being affordable if food price inflation  were higher than that of general inflation, and conversely if food inflation were lower.  13    The adjusted poverty line for each scenario reflects the income levels required for an individual to be able  to afford the same food basket despite the disproportionate rise in food prices. The simulated household  consumption  for  the  projected  year  are  then  compared  to  the  new  poverty  line  to  compute  poverty  measures that take into account the impact of the higher relative price of food.  IDP and IS‐affected populations  As  mentioned  previously,  the  twin  crises  are  likely  to  have  impacted  households  across  Iraq  through  different transmission channels. For instance, households directly affected by the war against the Islamic  State– which include the displaced, and those still living in the IS‐affected governorates – will be affected  differently,  as  will  households  belonging  to  communities  hosting  IDPs.  In  order  to  include  the  effect  of  these shocks in the simulation, additional assumptions are needed in the crisis scenario for 2014.  We first  identify two types of populations of interest: a) Internally Displaced  Persons (IDP) and b) those  left‐behind.  The  first  group  is  based  on  information  from  the  IOM  Displacement  Tracking  Matrix  (IOM  DTM) of families crossing governorate boundaries by origin and source governorate. This is summarized  in  (Table  6).  In  the  micro‐simulation  exercise,  we  focus  on  internal  displacement  from  three  governorates, which accounts for 90 percent of the total cross‐governorate displacement. Based on the  population  flows  measured  in  the  IOM  DTM,  a  subset  of  families  is  randomly  selected  from  three  governorates  of  origin  (IS‐affected  governorates)  ‐  Anbar,  Nineveh,  and  Kirkuk  ‐  and  allocated  in  different  host  governorates  in  proportion  to  the  movements  measured  in  the  IOM  DTM.  The  second  group  consists  of  those  who  continue  to  live  in  the  three  governorates  directly  affected  by  IS  –  Anbar,  Nineveh, and Kirkuk.   First,  we  describe  the  assumptions  made  about  the  income  and  consumption  flows  of  the  IDPs.  The  consumption  of  IDPs  could  have  been  reduced  by  a  decrease  in  the  quality  or  flow  of  services  received  from housing as well as the loss of immobile durable goods and assets. After discussions and agreement  with counterparts from the Government of Iraq, we assume a 50% decrease in services received from the  new  shelter/dwelling  and  we  eliminate  all  consumption  from  non‐mobile  assets  like  fridge,  cooler,  electric generator, etc. Both adjustments are household specific.  From  the  income  viewpoint,  additional  assumptions  are  made.  First,  those  previously  employed  in  the  private  sector  are  assumed  unemployed  and  consequently  without  any  labor  income.  In  contrast,  IDPs  who  held  public  sector  jobs  have  in  general  continued  to  receive  their  salaries  and  benefits.  Secondly,  private transfers are eliminated based on disruption of connection and communications between IDP and  relatives  as  well  as  larger  social  networks.  On  the  other  hand,  public  transfers  are  untouched  based  on  the  assumption  that  IDP  families  can  pick  up  their  rations  in  new  locations  as  well  as  still  receive  their  pensions.  Given  that  most  IDP  are  now  living  in  rented  dwellings  or  camps,  the  flow  of  services  from  owned  dwellings  service  is  eliminated  from  the  total  household  income  for  those  who  were  owners  in  their governorate of origin.   For families left behind and still living in the IS‐ affected governorates of Anbar, Nineveh, and Salahadin,  additional  assumptions  were  made.  In  the  income  space,  it  is  assumed  that  employment  rates  remain  14    the same but earnings are reduced by 60 percent as consequence of “taxation” by the Islamic State and  a  contraction  in  economic  activity.19  Private  and  public  transfers  from  PDS  and  social  protection  are  eliminated  based  on  lack  of  connection  and  communication  with  the  rest  of  Iraq.  However,  left  behind  families  are  assumed  to  keep  their  pensions  as  well  as  their  services  received  from  dwellings  when  owners.  In  the  consumption  space,  it  is  reasonable  to  assume  that  there  is  negligible  consumption  on  PDS  food  items  as  supplies  have  been  cut  off  or  are  erratically  available.  The  response  in  consumption  of  these  items  is  very  inelastic  to  changes  in  prices  and  people  might  consume  them  even  in  distorted  markets  (Krishnan,  et  al  (2014)).  However,  these  items  are  normal  goods,  which  implies  that  consumption  positively  reacts  to  income  changes.  Given  the  combined  effect  of  the  likely  increase  in  local  prices  as  consequence  of  distorted  markets  and  the  reduction  in  total  household  income;  the  assumption  of  cutting off the consumption of food rations appears reasonable.   It  is  relevant  to  add  that  some  of  these  adjustments  are  individual  specific  and  others  are  household  specific. While on the flow of services from durable goods and assets as well as public and private transfer  adjustments act at the household level, labor status and labor income adjustments work at the individual  level.  All  these  adjustments  are  implemented  in  the  simulation  sequence  after  total  population  growth  has  been  factored  in.  The  implication  of  this  sequencing  is  that  all labor  and  non‐labor  adjustments  will  take  into  account  the  implications  of  population  displacement.  For  instance,  the  labor  market  in  the  Kurdistan region of Iraq will be affected by the addition of the IDP population. Finally, sensitivity analysis  has  been  implemented  with  some  of  these  assumptions  and  results  were  not  affected  significantly  by  them.  III. Results  This  section  presents  the  results  of  the  first  stage  or  prospective  study  of  the  economy  based  on  the  micro‐simulation  methodology  described  in  Section  1.  It  is  divided  into  three  subsections:  the  first  one  shows  aggregate  results  on  employment,  income,  poverty  and  inequality  impacts  of  the  twin  crises  for  total  country  and  its  component  regions.  The  second  part  focuses  on  the  distribution  of  such  impacts  across welfare groups. The third part presents results for the internal displaced population.  For this analysis, the 18 governorates of Iraq have been grouped into 6 regions. These are the following:  Kurdistan (i.e. Erbil, Dohuk and Sulaimaniya); Baghdad; IS‐affected (i.e. Nineveh, Anbar and Salahadin);  Rest  of  North  (i.e  Diyala  and  Kirkuk);  Centre  (i.e.  Babylon,  Wasit,  Najaf  and  Karbala);  and  South  (i.e.  Basrah, Thi Qar, Qadisiya, Muthanna and Missan).20                                                                19 Anecdotal  evidence  of  taxation  of  salaries  has  been  widely  cited:  http://www.bloomberg.com/news/articles/2015‐06‐ 10/mafia‐like‐islamic‐state‐taxes‐and‐extorts‐like‐a‐drug‐cartel;  http://www.nytimes.com/interactive/2015/05/19/world/middleeast/isis‐finances.html?_r=0  20 This classification differs from that previously used in the World Bank (2015 a)  15    Aggregate effects  Labor market outputs and welfare levels  Table 5 presents information on projected changes in employment status: employed and non‐employed.  The latter is a combination of being inactive or being unemployed. The size of the labor force is predicted  to  grow  as  consequence  of  population  growth  in  both  scenarios.  The  additional  1.2  million  potential  workers  would  increase  pressure  into  a  non‐dynamic  labor  market,  particularly,  in  the  crisis  scenario  where  the  economy  would  have  diverged  significantly  from  its  natural  path.  This  would  represent  an  extra 800,000 non‐employed Iraqi workers relative to BaU levels.   Employment shares by main economic sectors change between the two scenarios. There is a shift from  the  manufacturing  and  construction  sector  to  agriculture  and  services  sectors.  This  would  represent  a  change  from  more  productive/higher  earnings  jobs  to  less  productive/lower  earnings.  However,  these  changes  most  likely  cover  fluctuations  in  the  composition  of  sectoral  employment  not  captured  by  the  model such as changes in shares of formal and informal employment within a sector. 21  The  household  income  projections  from  the  micro‐simulation  exercise  are  presented  in  Table  7.  On  average,  labor  income  per  capita  represents  more  than  65%  of  total  income  per  capita  in  the  baseline  2012. Total household income per capita decreases almost 14% in crisis relative to business as usual as a  consequence of a reduction in labor income of 20%, a much smaller fall in non‐labor income and services  from  dwelling,  almost  5  and  2  percentage  points  respectively.  The  reduction  in  non‐labor  income  between scenarios would  be the result  from a reduction in both types of transfers: public and private (3  and 5 percentage respectively) for the country as a whole (Figure 3).22   Similar patterns are observed across regions. However, the magnitude of these impacts are higher in IS‐ affected  and  Kurdistan  regions  than  in  other  regions.  For  instance,  total  income  would  have  cut  almost  by half in IS‐affected areas and by 17% in Kurdistan both as a result of labor and non‐labor income (Table  7).  In  the  case  of  other  regions  (i.e.  Baghdad,  Rest  of  North,  Centre  and  South)  would  have  suffered  a  much less reduction in both labor and non‐labor incomes (Figure 3).  The  increase  in  unemployment  rates  combined  with  the  reduction  in  labor  as  well  as  non‐labor  income  are  reflected  in  lower  levels  of  per  capita  consumption.  The  simulation  results  show  a  10%  reduction  in  average consumption per capita for Iraq as a whole. This is 4 percentage points lower than the decrease  estimated  in  total  income  (–14%)  which  seems  reasonable  given  that  households  might  smooth  consumption during difficult events and over time.                                                               21 This is one of the limitations of this approach and it is based on the difficulty to obtain macroeconomic projections for formal  and informal employment changes by economic sector. We are considering an extension to the model in future work given the  importance of the issue from a distributional angle.  22 Public transfers include: PDS, pensions, social protection network compensation and other public transfers in cash and in kind.  Private  transfers  include  domestic  and  international  remittances,  capital  and  other  private  transfers  in  cash  and  in  kind.  The  latter are assumed to move at the same growth rate as the total economy.  16    These  results  are  not  homogeneous  across  regions.  Consumption  per  capita  in  IS‐affected  areas  would  have been reduced by  20% which  is double the average national level impact. This region was followed  by  Kurdistan  with  a  14%  decline,  South  (‐11%),  Centre  (‐9%),  Rest  of  North  (‐9%)  and  Baghdad  (‐8%)  (Table 7).  Poverty and inequality  Table  8  shows  projected  poverty  measures  for  2014  in  both  scenarios  –i.e.  business  as  usual  and  crisis‐  for  the  whole  country  and  the  regions.  Poverty  headcount  rates  are  expected  to  increase  by  7.5  percentage  points  between  the  business  as  usual  and  crisis  scenarios.  This  represents  roughly  an  additional 3 million individuals who are estimated to fall into poverty as a consequence of the twin crises.  The magnitude of the impact is likely to have pushed Iraq back to poverty levels similar to those of 2007.   These twin crises have not only affected the welfare levels of the population in general, but also of those  who would have been poor in the business as usual scenario. This is measured by an increase of almost 3  percentage points in the poverty gap as well as the 1.3 percentage point growth in severity for the country  as a whole (Table 8).   Even  though  the  negative  impacts  of  these  crises  have  affected  all  regions,  the  intensity  was  not  the  same across the country. While Kurdistan and IS‐affected regions are estimated to have quadrupled and  doubled  their  poverty  incidence  levels  respectively,  the  Centre  would  have  increased  its  poverty  incidence by almost 6 percentage points followed by Rest of the North, South and Baghdad. The welfare  levels of the poor have also deteriorated across all regions and similar patterns are observed for the gap  and severity indices with the most severe effects in the IS‐affected and Kurdistan regions. Interestingly,  the poverty gap and severity would have increased more in the South than in Centre, Rest of North and  Baghdad, likely reflecting the larger share of population living close to the poverty line there prior to 2014  (World Bank 2015). The adverse welfare impacts in Kurdistan and the IS‐affected governorates are likely  underestimates  because  they  do  not  take  into  the  likely  increase  in  the  prices  of  basic  needs  in  the  IS‐ affected governorates or the lack of payment of public sector salaries in Kurdistan during some months  of 2014.  Aggregate inequality is expected to remain stable relative to the business as usual scenario for the whole  population – with the Gini and Theil index increasing slightly almost 1 point between scenarios (Table 9).  However, the average nation‐wide impact hides differences across space. Three regions ‐i.e. Kurdistan,  Baghdad and IS‐affected‐ would have suffered an increase in their inequality levels as a consequence of  the  crises.  Most  of  these  movements  are  projected  to  be  partially  compensated  by  other  regions  producing a relatively stable inequality for the country.  Distributional effects  One  of  the  advantages  of  using  the  micro‐simulation  approach  is  the  possibility  of  fully  taking  into  account the heterogeneity of individuals observed in the household survey. This allows us to identify with  some  precision  who  are  likely  to  be  the  winners  or  losers  of  the  shocks  modeled.  Indeed,  as  the  results  17    show, there were no winners in Iraq. Particularly for Iraq, it allows us to examine the type of households  that are likely to suffer from the twin crises, the primary channels of impact and their relative importance,  and the distribution of the benefits or losses across different income groups.  We first examine the characteristics of the group we will call “new poor”, which refers to households who  would  have  become  poor  in  2014  as  consequence  of  the  crises,  and  compare  them  with  respect  to  the  “always  poor”,  i.e.,  those  who  would  remain  poor  in  business  as  usual  and  crises  scenario,  and  the  non‐ poor or those who would not be poor in either scenario. Second, we use Impact Incidence Curves (IIC) to  see  how  changes  in  consumption  are  distributed  across  consumption  groups  and  regions.  Third,  we  construct  transition  matrices  to  examine  movements  of  households  along  the  income  distribution  between scenarios –i.e. business as usual and crises.  A profile of the “new poor”  The  impact  on  the  “new  poor”  is  four  times  deeper  than  that  observed  in  the  rest  of  the  population  in  terms  of  both  consumption  and  income  per  capita  losses.  Households  identified  as  “new  poor”  are  estimated to have suffered a more than 40% decrease in consumption per capita and almost 51% drop in  per  capita  income  as  consequence  of  the  crises.  Higher  changes  in  per  capita  income  than  in  per  capita  consumption  seem  reasonable  given  that  households  might  smooth  consumption  over  time.  These  results  are  shown  across  regions  with  much  higher  impacts  in  those  households  living  in  governorates  affected by IS and the Kurdistan region.   Almost  all  losses  in  per  capita  income  of  the  “new  poor”  come  from  labor  income.  These  households  experience a roughly 60%  fall in their per capita labor income (which represents 65% of total per capita  income).  However,  per  capita  non‐labor  income  also  declines  by  35%  between  business  as  usual  and  crises  scenarios.  These  effects  are  more  severe  in  the  Kurdistan  and  IS‐affected  regions.  While  in  KR‐I,  labor  and  rent  contribute  most  to  reduction  in  total  income,  in  IS‐affected  governorates  it  is  labor  and  non‐labor  incomes  (as  a  consequence of  reduction of  private  and  public  transfers)  that  drive  the  overall  decrease in total incomes.  A few characteristics of the newly poor households appear to distinguish them from the always poor as  well  as  the  non‐poor.  The  new  poor  are  more  likely  to  be  in  smaller  households  and  with  lower  dependency rates than those always poor households. In terms of other characteristics as well, this group  falls  “in‐between”  the  other  two  groups.  New  poor  households  heads  are  more  likely  to  be  low‐skilled  and  below  the  age  46  than  heads  of  non‐poor  households.  On  the  other  hand,  they  have  “better”  characteristics on average than the always poor – such as higher skills, along with smaller household size  and  lower  dependency  ratios,  characteristics  that  would  likely  pull  them  out  of  poverty  gradually  when  the economy recovers. These patterns are similar across regions.  Distribution of income losses  Next  we  examine  how  per  capita  household  consumption  losses  are  distributed  across  households.  For  this purpose we use the Impact Incidence Curves (IIC),which first order households according to their per  18    capita  consumption  levels  (from  lowest  to  highest),  group  them  into  consumption  percentiles  for  the  business  as  usual  and  crises  scenarios;  and  plot  the  annual  growth  rate  of  per  capita  household  consumption by percentile between scenarios. We perform this exercise for all households, as well as for  specific groups. Each IIC allows us to compare percentage consumption gains or losses across households  within  the  group.  Comparisons  across  groups  (e.g.  households  in  KR‐I  and  South  regions)  are  not  straightforward.  For  instance,  given  that  on  average  consumption  levels  are  higher  in  KR‐I  than  in  the  South,  a  household  in  the  40th  percentile  of  the  KR‐I  consumption  distribution  is  quite  likely  to  significantly  be  better  off  than  the  40th  percentile  household  in  the  consumption  distribution  of  the  South.  The projected economic decline between business as usual and crises scenarios is expected to translate  into lower consumption across the entire distribution and in all regions. This is shown by Figure 4 where  Impact  Incidence  Curves  are  all  below  zero.  In  other  words,  across  the  distribution,  and  in  each  region,  households are estimated to have experienced a negative welfare impact – there were no winners, as the  entire  distribution  suffered  welfare  losses.  However,  the  reduction  would  not  has  been  proportionally  distributed  across  deciles  and  this  affects  inequality  as  mentioned  before.  Per  capita  household  consumption losses are largest among those households at the bottom of the distribution (10th to 40th  percentile), with an average loss of almost 16% between business as usual and crises. Households at the  very  bottom  ‐1st  to  10th  percentiles‐  have  been  less  fortunate  than  the  rest  by  suffering  a  21.5%  reduction in welfare.  Consumption losses are estimated to be higher in IS‐affected governorates and KR‐I than other regions  across  the  entire  distribution.  For  instance,  the  average  impact  on  a  household  living  in  an  IS‐affected  governorate would have been more than double that of the total country (‐27 % vs. ‐13%) and in KR‐I this  would have been 5 percentage points higher ‐i.e. ‐18%.  Incidence of losses and income mobility  The  IICs  provide  information  about  consumption  gains  or  losses  incurred  by  the  average  household  within  each  percentile  of  the  consumption  distribution,  and  are  thus  useful  in  identifying  which  consumption groups experience relatively larger or smaller changes. However, they can hide a significant  amount  of  heterogeneity  in  the  absolute  size  of  impacts,  even  among  households  with  very  similar  baseline or initial per capita household consumption levels.  An  alternative  is  to  examine  the  size  of  the  income  change  experienced  by  the  households  in  each  consumption group. We do this using matrices constructed by deciles of per capita consumption, keeping  the upper and lower limits of each decile fixed at the business as usual consumption levels. In other words,  we  examine  how  many  households  within  relative  narrowly‐defined  groups  (i.e.  business  as  usual  per  capita household consumption deciles) experience a consumption gain or loss between business as usual  and  crises  scenario  in  2014  large  enough  to  push  them  up  or  down  by  one  consumption  decile  or  more,  where consumption deciles are defined on the basis of the business as usual distribution.  19    We  perform  the  exercise  separately  for  total  and  regional  per  capita  household  consumption.  Figure  5  shows the share of households in each decile who:  (i) suffer an income loss large enough to shift them to  a lower consumption decile; (ii) experience a relatively small consumption movement and therefore their  position remains unchanged; and (iii) experience a positive change and therefore are better off in crises.  Approximately  40%  of  all  households  remain  in  the  same  consumption  decile  for  total  Iraq.  Given  that  the  deciles  are  fixed  at  baseline  consumption  levels,  most  of  the  remaining  households  experience  a  movement down and are mostly concentrated in the lower‐middle of the distribution, namely in 3rd‐7th  deciles. 23   Having  said  that,  the  country‐level  pattern  is  not  representative  of  the  heterogeneity  of  impacts  across  regions.  Figure  5  shows  while  in  Baghdad  almost  60%  of  households  remain  in  the  same  decile  of  per  capita consumption, the opposite would have happened in Kurdistan. Most households would have been  pushed  to  a  lower  level  of  welfare  in  IS‐affected  governorates  independently  of  their  initial  position.  In  Rest of North and Centre more than 60% of households would have been affected enough to push them  down  in  the  ladder  across  the  distribution.  In  contrast,  household  in  the  South  6  out  of  10  households  would remain in the same situation as in the business as usual.  Impacts on IDP  Since  June  2014,  Islamic  State  militants  extended  their  influence  from  Syria  into  Iraq’s  northern  and  western provinces of Anbar, Nineveh, Salahadin, and to a lesser extent, Kirkuk and Diyala. As mentioned  above,  an  estimated  354,000  families  were  internally  displaced  between  June  and  December  of  2014  which represents about 2.1 million individuals.24  The  bulk  of  the  forced  displacement  of  people  took  place  in  the  five  IS‐affected  governorates,  with  Anbar, Salahadin and Nineveh alone accounting for 90 percent of the displaced families (Figure 6). These  internally displaced persons (IDPs) have sought refuge across Iraq – 63 percent of IDPs have crossed into  other governorates, about half of them into the three governorates of Iraqi Kurdistan.  As  expected,  the  welfare  levels  of  this  group  –i.e.  consumption  per  capita  –  has  shrunk  by  more  than  double that for the population on average. Household consumption per capita would have decreased by  almost  22%  between  scenarios.  The  impacts  on  total  income  per  capita  would  have  been  more  severe  (i.e. ‐61.6%)  under  the  assumption  of  smoothing  consumption  over  difficult  times.  These  were  mainly  driven by a massive reduction in labor income (i.e. ‐62.5%) as a consequence of job loss. Unemployment  rate rises up to 27% among this population which is almost 3 times higher than the increase suffered by  the whole population.                                                                23A  higher  concentration  of  population  in  the  center  of  the  welfare/consumption  distribution  produces  narrow  consumption  intervals  for  each  decile.  The  narrower  the  decile  consumption  interval,  the  higher  the  likelihood  of  household  to  jump  into  a  different decile position. Given the small positive impacts of non‐labor income mentioned above, very few households in these  deciles  suffered  income  gains  as  a  consequence  of  the  crises  that  are  large  enough  to  push  them  to  a  higher  decile.  However,  these movements are negligible relative to the other options.   24Source: IOM‐OIM DTM Data January to December 25, 2014.  20    The lack of employment with the massive reduction in labor income reinforced by the loss of assets and  services  of  a  proper  dwelling  implies  a  significant  increase  in  the  incidence  of  poverty  among  the  IDPs.  Simulation  results  show  that  the  headcount  rate  would  have  grown  by  15  percentage  points  from  23%  up  to  38%  which  is  twice  the  impact  for  the  population  as  whole  (Figure  7).  In  other  words,  4  out  of  10  internal  displaced  individuals  would  have  become  poor  as  consequence  of  the  crises.  Additionally,  the  poverty gap and severity would also increase by 5 and 3 percentage points for this population.  Overall, IDPs alone account for half a million of the additional poor people as a consequence of the twin  crises (Figure 8). This represents almost 20% of the increase in the total number of poor (i.e. 2.8 million  poor).  However,  the  IDP  poverty  incidence  crisis  varies  significantly  across  regions.  While  in  Kurdistan  IDP  would  have  been  contributed  to  62%  of  the  growth  in  the  number  of  poor,  in  the  South  this  population only would contribute 2%.  Having said this, not all IDP would have become poor as consequence of the twin crises. Poor IDPs only  comprise 6% of the total number of 8 million poor people  in the crisis scenario and only a third of them  would  have  experienced  a worsening  of  their  welfare  status  large  enough  to  have  fallen  into  poverty  as  consequence of the crises.  IV. Validation   An important limitation that applies to all ex‐ante approaches is related to the validation of assumptions  and hypothesis. The only test of the simulation model proposed in this paper is to combine ex‐ante and  ex‐post  analysis  (see  Bourguignon  and  Ferreira  2003).  Fortunately,  the  Central  Statistical  Office  (CSO)  and  Kurdistan  Region  Statistics  Office  (KRSO)  have  collected  a  continuous  Income  Household  and  Expenditure Survey (C‐IHSES) during 2014.  The objective of this survey was to provide a more frequent estimate of poverty and welfare in Iraq in the  years in between the full‐blown IHSES surveys (2007, 2012, and planned 2017/18). It was designed to be  representative  at  the  governorate  level,  with  the  intention  that  each  wave  would  be  nationally  representative,  with  an  intended  sample  size  of  13,834  households,  drawn  equally  from  each  of  the  18  governorates.  However, the fieldwork was affected by the security situation in some governorates as a consequence of  the influence of the Islamic State (IS) into Iraq’s northern and western provinces beginning June 2014. As  a  result,  there  are  two  groups  of  governorates  in  the  final  sample  of  the  C‐IHSES:  those  where  data  collection was successfully completed and those where it could not be completed. Moreover, due to the  evolving  security  situation,  even  in  the  first  group  of  governorates  where  the  intended  sample  was  visited, the distribution of visits to certain primary sampling units was delayed or preponed.  In  the  first  group,  13  out  of  18  governorates  were  continuously  surveyed  over  the  entire  period  and  the  regions  covered  are  the  following:  Kurdistan  (i.e  Duhok,  Sulaimaniya  and  Erbil);  part  of  Centre  (Diyala,  Babylon,  Kerbela,  Wasit  and  Najaf)  and  South  (i.  e.  Qadisiya,  Muthanna,  Thi‐Qar,  Maysan  and  Basrah).  21    Only  five  governorates  belong  to  the  second  group:  Mosul,  Kirkuk,  Anbar,  Baghdad  and  Salahaddin.  Beginning from June 2014, there is significant or complete non‐response in Salahaddin, Kirkuk, Nineveh  and  Anbar.  In  the  case  of  Baghdad,  only  65  percent  of  the  intended  respondents  completed  the  survey  with the last quarter of the survey’s year and the rural sample being severely affected. Additionally, the  number  of  households  interviewed  varies  within  the  same  governorate  per  month  in  all  governorates.  Furthermore, the sample frame used by C‐IHSES did not include households who were forcibly displaced  across governorate boundaries during the second half of 2o14.  Despite  all  these  limitations,  a  few  exercises  are  proposed  as  second  best  options  to  assess  the  micro‐ simulation results. In order to test the Business as Usual scenario, the comparison between the first half  of IHSES 2012 and C‐IHSES 2014 for the whole country seems a reasonable approximation of what would  have happened if there were no crises. However, some additional constraints and challenges arise in both  micro  and  macro  inputs  dimensions.  From  the  micro  standpoint,  rural  Baghdad  was  excluded  from  the  analysis  to  address  comparability  issues  between  these  surveys,  sample  weights  were  adjusted  and  poverty  lines  were  re‐estimated  based  on  IHSES‐2012.25  From  the  macro  perspective,  macroeconomic  inputs may vary differently between actual first‐half growth rates and simulated year growth rates.  Aggregate results in BaU scenario  Table 10 reveals that micro‐simulation results for changes in poverty were more conservative than what  might have actually happened if there were no crises for the country as a whole. For instance, while the  micro‐simulation model predicted a reduction of almost 4 percentage points in the headcount between  2012  and  2014;  the  actual  reduction  in  the  incidence  of  poverty  between  the  first  half  of  2012  and  2014  was  about  2  percentage  points  higher.  Inequality  micro‐simulation  predictions  were  more  aligned  to  what  Iraq  experienced  between  2007  and  2012  rather  than  what  has  happened  in  the  first  half  of  2012  and  2014.  In  other  words,  actual  movements  in  inequality  indicators  such  as  Gini  and  Theil  were  in  the  opposite direction as predicted.  The  simulation  model  preformed  much  better  when  the  incidence  of  poverty  was  predicted  at  the  regional level. Two‐thirds of the regional poverty headcount levels were not significantly different from  actual levels in 2014 (i.e. Kurdistan, South, Rest of North and Centre) (Figure 9). Baghdad and IS‐affected  governorates’ headcounts were overestimated by the micro‐simulation method in the BaU scenario. The  simulation  also  overestimated  the  poverty  gap  in  most  regions  except  for  Rest  of  North  and  Centre  whose point estimates are within the confidence interval of indices for the first half of 2014 (Figure 10).  Measuring the impact of the twin crises in host governorates  As  mentioned  above,  the  household  survey  was  implemented  only  in  13  out  of  18  governorates  throughout  the  year.  This  allows  us  to  measure  the  impact  of  the  twin  crisis  by  implementing  a  before  and after approach on these geographical areas. This method measures the difference on welfare or any  other outcome like poverty or inequality between the first and second half of 2014. However, it is possible                                                               25 Further details on the methodology used see Krishnan, Olivieri and Germiniasi (2015)  22    that some systematic differences between these two periods of time not related to these shocks, such as  changes in seasons or celebrations (i.e. Ramadan, Eid, etc.), bias the measures of the impact.   To  tackle  this  difficulty,  the  strategy  proposed  is  divided  into  two  steps.  The  first  step  consists  in  identifying  systematic  differences  between  two  periods  of  time  (i.e.  first  and  second  half  of  calendar  year)  based  on  a  “normal/regular”  year.  In  case  these  exist,  impacts  between  first  and  second  half  of  a  crises  year  will  be  adjusted  accordingly,  otherwise  no  systematic  adjustment  will  be  necessary  to  implement. The second step consists in measuring the impact of the twin crisis on “host” governorates.  This  implies  calculating  the  difference  between  first  and  second  half  welfare  measure  and  other  outcomes in 2014 adjusted for BaU seasonal differences.  Table  11  reveal  that  there  are  no  systematic  season  effect  between  welfare  measures  of  the  first  and  second half of 2012. This finding stands not only for familiar FGT poverty indices (i.e. incidence, gap and  severity)  but  also  across  geographical  areas  from  national  estimates  to  regional  ones.  Note,  the  difference between poverty lines of first and second half of 2012 is not significant: less than 0.5% points.  Consequently, these differences are also not affected by the choice of the poverty line. This also indicates  that the crisis impact measures in 2014 do not need to be adjusted by systematic or seasonal differences.  The impact of the twin crisis on the incidence of poverty for “host” governorates across the country was  an increase of 3 percentage points from 12.8 percent in the first half to almost 16 percent in the second  half  of  2014  (Table  12).  This  change  was  driven  mainly  by  the  significant  deterioration  in  the  welfare  of  households living in Kurdistan and the South. Both regions have suffered a similar rise of 4.5 percentage  points  in  their  headcount  poverty  rates.  However,  the  worsening  in  living  standards  for  the  poor  was  significantly  manifested  only  in  Kurdistan.  The  poverty  gap  increases  more  than  1  percentage  point  in  only half year (Table 12).   These findings are strongly correlated to two facts: how the crises spread over the country and where the  most vulnerable population lives in Iraq. As above mentioned, the oil price crisis affects the whole country  and it is not surprising seeing the deterioration in the South where most vulnerable and poor population  lives. However, this region was relatively isolated from the war against IS. On the other hand, Kurdistan  was the region which was affected by both. In particular, Kurdistan was the region which relatively hosted  most IDPs in the second half of 2014.   These  findings  are  aligned  to  the  results  found  with  the  micro‐simulation  exercise.  It  is  important  to  highlight  the  fact  that  these  impacts  exclude  Internal  Displaced  People  as  a  consequence  of  the  survey  design. Thus, regional and total impacts are expected to be higher when taking them into account. The  micro‐simulation predicted 5.5 percentage points increase in incidence of poverty in the South. This is 1  percentage  point  higher  than  micro  data  estimates.  In  Kurdistan,  simulated  results  were  5  percentage  points  higher  than  what  actual  data  revealed.  However,  this  difference  is  not  strictly  comparable  given  the actual data only focused on “host” households’ welfare.  23    V. Concluding remarks  Even in 2012, before the current crisis, one‐fifth of the Iraqi population lived below the national poverty  line;  and  many  more  lived  close  to  the  line,  vulnerable  precisely  to  the  sorts  of  welfare  shocks  they  are  facing today. The 2014 crisis has eroded the welfare gains of the past, with poverty falling  back to 2007  levels and a 20% increase in the number of the poor. While the incidence of poverty is higher among IDPs  than the rest of the population everywhere except in the IS‐affected governorates, IDPs make up only a  small proportion of Iraq’s 8 million poor in 2014. The rest comprise of households who already lived below  the  poverty  line,  or  those  who  have  fallen  below  the  poverty  line  in  the  face  of  the  massive  economic  disruptions the country is facing. Finally, the welfare impact of the crises varies widely across space, with  the  largest  increases  in  headcount  rates  in  KR‐I  and  the  IS‐affected  governorates.  Yet,  the  poorest  regions in the 2014 crisis scenario are the same as in 2012 – the currently IS‐affected, and the South, with  poverty rates of 40 % and 30%, respectively.   Even  though  simulated  results  are  not  strictly  comparable  to  ex‐post  micro  data  estimates  because  of  survey  coverage  constraints;  overall  the  results  are  very  much  in  line,  particularly  in  Kurdistan  and  the  South. On the one hand, the micro‐simulation estimates under‐estimated the gains in poverty reduction  that  were  actually  achieved  between  the  first  half  of  2012  and  the  first  half  of  2014  prior  to  the  crisis.  Indeed,  microdata  estimates  suggest  an  increasing  momentum  in  welfare  gains  had  the  crisis  not  hit,  relative  to  the  2007‐2012  period,  from  which  the  micro‐simulation  derives  several  parameters.  On  the  other  hand,  the  micro‐data  estimates  do  not  include  internally  displaced  persons,  while  the  micro‐ simulation exercise incorporated the welfare and distributional impacts on this group as well.      24    References  Bourguignon, F. and F. Ferreira (2003). “Ex‐ante evaluation of policy reforms using behavioral models” in  The  Impact  of  Economic  Policies  on  Poverty  and  Income  Distribution,  eds.  Bourguignon,  F.  and  Pereira da Silva, L., World Bank‐Oxford University Press.  Bourguignon,  F.  and  F.  Ferreira  (2005).  “Decomposing  Changes  in  the  Distribution  of  Household  Incomes:  Methodological  Aspects”  in  The  microeconomics  of  income  distribution  dynamics  in  East  Asia  and  Latin  America,  eds.  Bourguignon,  F.,  Ferreira,  F.,  and  Lustig,  N.,  Washington  DC:  Oxford  University Press and The World Bank.  Bourguignon,  F.,  M.  Bussolo  and  L.  Pereira  da  Silva  (2008).  “The  impact  of  macroeconomic  policies  on  poverty  and  income  distribution:  macro‐micro  evaluation  techniques  and  tools”,  in  The  Impact  of  Macroeconomic  Policies  on  poverty  and  Income  Distribution,  eds.  Bourguinon,  F.,  Bussolo,  M.  and  Pereira da Silva, L. The World Bank, Washington, DC.  Ferreira,  F.,  P.  Leite,  L.  Pereira  da  Silva  and  P.  Picchetti  (2008).  “Can  the  Distributional  Impacts  of  Macroeconomic  Shocks  Be  Predicted?  A  Comparison  on  Top‐Down  Macro‐Micro  Models  with  Historical  Data  for  Brazil”  in  The  impact  of  macroeconomic  policies  on  poverty  and  income  distribution:  macro‐micro  evaluation  techniques  and  tools,  eds.  Bourguinon,  F.,  M.  Bussolo,  and  L.  Pereira da Silva. The World Bank, Washington, DC.  Krishnan, N., Olivieri, S. and Ramadan, R (2015) “Rethinking the Iraq Public Distribution System: A Mixed  Demand model”, Mimeo  Krishnan,  N.,  Olivieri,  S.  and  Germiniasi,  A.  (2015)  “Methodology  for  Adjusting  weights  in  Continuous‐ IHSES”, Mimeo.  MacFadden, D. (1974) “Conditional Logit Analysis of Qualitative Choice Behavior” in Paul Zarembka, ed.,  Frontiers in Econometrics. New York, Academic Press.  Mincer, J (1974) “Schooling, experience and earnings” New York: Columbia University Press for NBER.  Olivieri,  S.,  Kolenikov,  S.,  Radyakin,  S.,  Lokshin,  M,  Narayan,  A  and  Sanchez‐Paramo,  C  (2014),  “Simulating  Distributional  Impacts  of  Macro‐Dynamics:  Theory  and  applications”,  World  Bank,  Washington, DC.  Wittenberg,  M.  (2010)  “An  introduction  to  maximum  entropy  and  minimum  cross‐entropy  estimation  using Stata”, The Stata Journal, 10, Number 3, pp. 315‐330.  World  Bank  (2015a)  “The  Unfulfilled  Promise  of  Oil  and  Growth:  Poverty,  Inclusion  and  Welfare  in  Iraq  2007 ‐2012”, January, Washington DC.  World Bank (2015b) “Macro‐Poverty Outlook”, April, Washington DC.      25            100 120 140 0 20 40 60 80 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Jan 03, 2012 1‐Jan‐07 Mar 03, 2012 1‐May‐07 May 03, 2012 Figures  1‐Sep‐07 1‐Jan‐08 Jul 03, 2012 1‐May‐08 Sep 03, 2012 1‐Sep‐08 Nov 03, 2012 1‐Jan‐09 Jan 03, 2013 1‐May‐09   1‐Sep‐09 Mar 03, 2013 1‐Jan‐10 May 03, 2013 1‐May‐10 Jul 03, 2013 1‐Sep‐10 Sep 03, 2013 1‐Jan‐11 1‐May‐11 Nov 03, 2013 1‐Sep‐11 Jan 03, 2014 Figure 1: Crude oil prices, January 2012 – March 2015  1‐Jan‐12 Mar 03, 2014 1‐May‐12 Europe Brent Spot Price FOB (Dollars per Barrel) May 03, 2014 Source: http://www.eia.gov/dnav/pet/pet_pri_spt_s1_d.htm  1‐Sep‐12 Figure 2: Civilian casualties, January 2007 to September 2014  Cushing, OK WTI Spot Price FOB (Dollars per Barrel) Jul 03, 2014 1‐Jan‐13 1‐May‐13 Sep 03, 2014 1‐Sep‐13 Nov 03, 2014 1‐Jan‐14 Jan 03, 2015 1‐May‐14 Mar 03, 2015 1‐Sep‐14     Source: Iraq Body Count, http://www.iraqbodycount.org/database/download/ibc‐incidents.php  26  Figure 3: Changes in per capita income components ‐crisis vs. BaU  Non‐labor Consumption Total income Labor income income Imputed rent 10 1 0 ‐1 ‐2 ‐10 ‐5 ‐10 ‐11 ‐20 ‐14 ‐14 ‐17 ‐19 % change ‐20 ‐23 ‐30 ‐40 ‐50 ‐45 ‐47 ‐60 ‐70 ‐80 ‐74 Total Kurdistan Baghdad Rest North Central South IS‐affected   Source: Own estimations based on IHSES 2012    Figure 4: Impact incidence Curves by region  0 -5 -10 -15 % Change -20 -25 -30 -35 -40 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Percentile - Consumption per capita Kurdistan Baghdad IS-affected Rest North Center South   Source: Own estimations based on IHSES 2012      27    Figure 5: Transition matrices  Total Iraq  Kurdistan  100 100 80 80 60 60 40 40 20 20 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Stay Up Down Stay Up Down     Baghdad  IS‐affected  100 100 80 80 60 60 40 40 20 20 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Stay Up Down Stay Up Down     Rest of North  Centre  100 100 80 80 60 60 40 40 20 20 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Stay Up Down Stay Up Down         28    South    100 80 60 40 20   0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Stay Up Down   Source: Own estimations based on IHSES 2012    Figure 6: Displacement from northern and western governorates of Iraq   200,000 40.0  150,000 30.0  100,000 20.0  50,000 10.0  ‐ 0.0  Salah al‐Din  Kirkuk Thi‐Qar  Erbil Basrah  Babylon  Baghdad  Diyala  Ninewa  Anbar Displacement by governorate of origin (# families) Displacement by governorate of origin (% families)   Source: International Organization of Migration, Displacement Tracking Matrix, December 2014      29    Figure 7: Changes in Poverty for IDP (crisis vs. BaU)   20 15   15 % change  10 5   5 2   ‐ Headcount Gap Severity   Source: Own estimations based on IHSES 2012    Figure 8: Additional number of poor classified by displacement  South Center Rest of North IS‐affected Baghdad Kurdistan Total 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 Million people IDP Non‐IDP   Source: Own estimations based on IHSES 2012        30    Figure 9: Incidence of poverty at regional level – Micro‐simulation vs. Actual data  30.0 25.0 20.0 15.0 10.0 5.0 0.0 Actual Sim Actual Sim Actual Sim Actual Sim Actual Sim Actual Sim Kurdistan Baghdad IS‐affected Rest North Centre South   Source: Own estimations based on IHSES 2012 and C‐IHSES 2014    Figure 10: Poverty gap at regional level – Micro‐simulation vs. Actual data  7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 Actual Sim Actual Sim Actual Sim Actual Sim Actual Sim Actual Sim Kurdistan Baghdad IS‐affected Rest North Centre South   Source: Own estimations based on IHSES 2012 and C‐IHSES 2014        31    Tables  Table 1: Real output annual growth rates – actual and projections     2014  2012  Impact     BaU  Crisis  Total  12.6  8.8  ‐6.4  ‐15.2  Agriculture, Forestry, Hunting & Fishing    4.3  1.5  0.4  ‐1.2  Mining & Quarrying  12.8  3.2  0.8  ‐2.4  Manufacturing and Construction  26.6  27.0  ‐17.6  ‐44.6  Services  11.2  10.8  ‐11.0  ‐21.9             Public transfers: Pensions + PDS  17.8  13.9  0.0  ‐13.9  Private transfers  12.6  8.8  ‐6.4  ‐15.2  Source: Own estimations based on CSO    Table 2: Elasticity of employment to output by economic sector  Employment  Economic Activities  Annual  Output  Share  2007  2012  Share %  growth  elasticity  %  rate  of labor  Agriculture, Forestry, Hunting & Fishing  852,521  12.6  667,285  8.9  ‐4.78  ‐1.78  Mining & Quarrying  81,568  1.2  76,441  1.0  ‐1.29  ‐0.17  Manufacturing and Construction  1,419,767  20.9  1,739,328  23.3  4.14  0.32  Services  4,425,311  65.3  4,982,893  66.7  2.40  0.38  Total by Activities  6,779,167  100.0  7,465,946  100.0  1.95  0.27  Source: Own estimations based on IHSES 2007 and 2012.      32    Table 3: Food and Non‐Food Inflation  2014  2012  Impact    BaU  Crisis  General  140.1  142.7  145.9  3.2  Food  147.4  148.0  152.2  4.2  Non‐Food  137.0  140.5  143.2  2.7  Source: Own estimations based on CSO.    Table 4: Food – Non‐Food Adjustment to Poverty Line     Poverty Line   CPI   Food share  47.86  30.06  Non‐Food share  52.14  69.94  Change in poverty line  BaU  ‐0.35%  Crisis  0.02%  Source: Own estimations based on CSO.    Table 5: Employment projections  (Individuals from 15 to 64 years old)     2014  2007  2012  Impact     BaU  Crisis  Employment Status (Millions)  Inactive  10.2  11.5  11.9  12.7  0.8  Employed  6.8  7.5  8.2  7.4  ‐0.8  Sectoral Shares  Agriculture  12.6  8.9  7.7  8.7  1.0  Mining and Quarrying  1.2  1.0  0.9  1.0  0.1  Manufacturing & Construction  20.9  23.3  25.3  23.7  ‐1.6  Services  65.3  66.7  66.0  66.6  0.6  Source: Own estimations based on IHSES 2007 & 2012.      33    Table 6: Internal Displaced Population flows – number of families crossing governorate boundaries  FLOWS OUT  Salah al‐ TOTAL   Anbar  Babylon  Baghdad  Diyala  Erbil  Kirkuk  Ninewa    Din  Anbar    15  541  22      422  1,267  2,267  Babylon  510    113  37    3  4,291  156  5,110  Baghdad  10,404  349    1,619    294  4,432  949  18,047  Basrah  228  29  42  161    180  691  369  1,700  Dahuk  354            79,278  183  79,815  Diyala  120            2  91  213  Erbil  7,191      25      12,643  8,014  27,873  FLOWS‐IN  Kerbala  703  153  60  29    15  10,054  111  11,125  Kirkuk  8,246  80  151  1,406      2,479  17,636  29,998  Missan  41  5  33  27    165  781  118  1,170  Najaf  159      11    73  13,325  21  13,589  Ninewa  381              182  563  Qadissiya  173  23  65  118    375  2,237  60  3,051  Salah al‐Din  544    12    15        571  Sulaymaniyah  5,571  48  499  4,522      3,737  6,566  20,943  Thi‐Qar  150  23  63  16    218  1,026  77  1,573  Wassit  112    7  98    262  4,281  47  4,807  TOTAL  34,887  725  1,586  8,091  15  1,585  139,679  35,847  222,415  Source: Own elaboration based on IOM – December 24, 2014    Table 7: Projected Consumption and Income per capita (constant prices 2012)     Consumption   Income  Labor Income     2014  2014  2014  2012  Impact  2012  Impact  2012  Impact     BaU  Crisis  BaU  Crisis  BaU  Crisis  Iraq  223.0  257.5  231.7  ‐10.0  267.4  301.9  261.0  ‐13.5  173.8  194.0  156.7  ‐19.2  Kurdistan  317.7  348.7  299.9  ‐14.0  385.0  418.7  348.0  ‐16.9  259.7  278.2  215.4  ‐22.6  Baghdad  235.8  278.0  260.6  ‐6.3  271.5  311.9  287.8  ‐7.7  156.9  173.8  148.1  ‐14.8  IS‐affected  184.3  221.1  175.9  ‐20.4  210.5  239.3  132.0  ‐44.8  144.7  161.3  85.8  ‐46.8  Rest North  213.5  244.1  222.9  ‐8.7  248.9  276.6  249.6  ‐9.8  170.2  189.3  163.1  ‐13.8  Centre  213.5  250.1  227.5  ‐9.0  238.5  268.1  241.1  ‐10.1  145.1  160.9  134.3  ‐16.6  South  170.7  198.9  177.9  ‐10.6  240.5  283.8  257.7  ‐9.2  168.9  204.0  176.2  ‐13.6  Source: Own estimations based on IHSES 2012  34      Table 8: Poverty impacts country and regions – crisis vs business as usual  Head Count  Poverty Gap  Severity        2014  2014  2014  2012  Impact  2012  Impact  2012  Impact     BaU  Crisis  BaU  Crisis  BaU  Crisis  Iraq  18.9  15.0  22.5  7.5  4.1  3.9  6.6  2.7  1.4  1.7  3.0  1.3  Kurdistan  3.5  3.5  12.5  9.0  0.6  0.6  3.7  3.1  0.2  0.2  1.7  1.5  Baghdad  12.0  8.5  12.8  4.4  2.0  2.3  3.4  1.0  0.5  1.2  1.6  0.3  IS‐affected  25.7  20.5  41.2  20.6  5.6  5.3  14.2  8.9  1.8  2.2  7.3  5.0  Rest‐North  14.9  12.1  17.7  5.6  2.8  2.9  4.4  1.6  0.8  1.2  1.8  0.6  Centre  15.8  12.7  18.6  5.8  3.1  2.9  4.6  1.7  1.0  1.1  1.8  0.7  South  33.6  26.1  31.5  5.5  8.6  6.8  8.9  2.1  3.2  2.7  3.7  1.0  Source: Own estimations based on IHSES 2012      35      Table 9: Inequality impacts country and regions – crisis vs. business as usual     Gini  Theil     2014  2014  2012  Impact  2012  Impact     BaU  Crisis  BaU  Crisis  Iraq  0.30   0.32   0.33   0.01   0.15   0.19   0.20   0.01   Kurdistan  0.28   0.30   0.33   0.02   0.13   0.17   0.18   0.01   Baghdad  0.27   0.30   0.31   0.01   0.13   0.16   0.17   0.02   IS‐affected  0.27   0.31   0.36   0.05   0.13   0.17   0.25   0.08   Rest‐North  0.27   0.30   0.30   0.00   0.12   0.18   0.17   (0.01)  Centre  0.27   0.30   0.30   (0.00)  0.12   0.18   0.17    (0.01)  South  0.28   0.31   0.30   (0.01)  0.14   0.17   0.15    (0.02)  Source: Own estimations based on IHSES 2012    Table 10: Poverty and inequality changes – Micro‐simulation and Actual data    Micro‐Simulation  First Half ‐ IHSES    2012  2014  Change  2012  2014  Change  Poverty               ‐Head count  18.9  15.0  ‐3.9  16.9  11.5  ‐5.4   ‐Gap  4.1  3.9  ‐0.2  2.2  1.2  ‐1.1   ‐Severity  1.4  1.7  0.3  0.6  0.3  ‐0.3  Inequality               ‐Gini  30.0  33.0  3.0  29.9  29.0  ‐0.9   ‐Theil  15.0  19.0  4.0  15.5  14.8  ‐0.7  Source: Own estimations based on IHSES 2012 and C‐IHSES 2014        36    Table 11: Poverty changes first and second half– 2012        FIRST HALF     SECOND HALF  Diff        Estimate  Std.  [95% Conf.Interval]  Deff     Estimate  Std.  [95% Conf.Interval]  Deff  P0  18.94  0.01   17.43  20.46  2.44     19.69  0.01   18.33  21.05  2.12  0.75  IRAQ  P1  4.26  0.00   3.86  4.65  2.00     4.72  0.00   4.31  5.14  2.19  0.46  P2  1.47  0.00   1.29  1.64  1.85     1.66  0.00   1.46  1.85  2.25  0.19                                            Kurdistan  P0  2.89  0.00   2.13  3.66  0.89     3.58  0.01   2.55  4.61  1.37  0.69  Rest North  P0  15.92  0.02   11.71  20.12  1.76     22.92  0.02   18.59  27.24  1.48  7.00  Center  P0  14.87  0.01   12.25  17.49  2.50     14.19  0.01   11.89  16.49  2.29  ‐0.68  South  P0  33.69  0.02   30.62  36.75  2.61     33.52  0.01   30.78  36.26  2.35  ‐0.17                                            Kurdistan  P1  0.50  0.00   0.31  0.68  0.99     0.54  0.00   0.39  0.70  0.81  0.05  Rest North  P1  2.75  0.00   1.94  3.56  1.50     4.58  0.01   3.43  5.73  1.59  1.83  Center  P1  2.74  0.00   2.14  3.33  2.20     2.95  0.00   2.33  3.57  2.46  0.21  South  P1  8.31  0.00   7.42  9.19  2.09     8.77  0.00   7.86  9.67  2.31  0.46                                            Kurdistan  P2  0.15  0.00   0.07  0.23  1.08     0.13  0.00   0.09  0.18  0.46  ‐0.01  Rest North  P2  0.66  0.00   0.42  0.90  1.30     1.37  0.00   0.93  1.82  1.61  0.71  Center  P2  0.82  0.00   0.58  1.07  2.03     0.92  0.00   0.65  1.19  2.68  0.10  South  P2  3.03  0.00   2.63  3.44  1.91     3.24  0.00   2.80  3.68  2.31  0.21  Poverty  line     73.73                  73.43               ‐0.30  Source: Own estimations based on IHSES 2012         37    Table 12: Poverty impacts first and second half– 2014        FIRST HALF     SECOND HALF  Diff        Estimate  Std.  [95% Conf.Interval]  Deff     Estimate  Std.  [95% Conf.Interval]  Deff  P0  12.88  0.01  11.41  14.34  1.81    15.78  0.01  14.37  17.19  1.54  2.90  IRAQ  P1  2.45  0.00  2.06  2.84  2.14    2.66  0.00  2.36  2.97  1.52  0.21  P2  0.75  0.00  0.58  0.91  2.36    0.70  0.00  0.59  0.80  1.42  ‐0.05                                Kurdistan  P0  1.47  0.00  0.63  2.30  1.25    5.96  0.01  4.34  7.57  1.16  4.49  Rest North  P0  16.70  0.03  10.47  22.93  1.88    11.36  0.03  5.95  16.77  2.17  ‐5.34  Center  P0  10.73  0.01  8.19  13.26  1.77    10.72  0.01  8.49  12.94  1.55  ‐0.01  South  P0  21.89  0.01  18.96  24.81  1.79    26.41  0.01  23.69  29.13  1.54  4.52                                Kurdistan  P1  0.30  0.00  0.11  0.49  1.00    1.45  0.00  0.95  1.94  1.20  1.15  Rest North  P1  2.88  0.01  1.19  4.58  2.49    1.89  0.01  0.79  2.99  2.31  ‐0.99  Center  P1  1.79  0.00  1.24  2.34  1.83    1.48  0.00  1.06  1.89  1.59  ‐0.31  South  P1  4.39  0.00  3.53  5.25  2.21    4.43  0.00  3.84  5.02  1.55  0.04                                Kurdistan  P2  0.09  0.00  0.02  0.16  0.92    0.53  0.00  0.30  0.76  1.18  0.43  Rest North  P2  0.86  0.00  0.05  1.68  3.02    0.43  0.00  0.13  0.72  2.39  ‐0.43  Center  P2  0.47  0.00  0.28  0.66  1.72    0.35  0.00  0.21  0.49  1.62  ‐0.12  South  P2  1.39  0.00  1.02  1.77  2.44    1.10  0.00  0.90  1.30  1.49  ‐0.29  Source: Own estimations based on C‐IHSES 2014          38    Annex   Table A.1: Multinomial – Low Skill Level  VARIABLES  Unemployed  Agriculture  Mining  Manuf.& Const.  Services  Age  0.110***  0.161***  0.143***  0.199***  0.260***     (0.0148)  (0.0104)  (0.0415)  (0.00901)  (0.00725)  Age squared  ‐0.00192***  ‐0.00200***  ‐0.00194***  ‐0.00324***  ‐0.00368***     (0.000208)  (0.000132)  (0.000487)  (0.000117)  (9.12e‐05)  Urban  0.623***  ‐2.400***  0.363**  0.337***  0.477***     (0.0666)  (0.0543)  (0.157)  (0.0371)  (0.0319)  0b.male#0bn.hhead#0b.married  2.453  ‐0.166  11.75  ‐1.159***  ‐1.138***     (1.968)  (0.220)  (4462)  (0.398)  (0.197)  0b.male#0bn.hhead#1.married  0.416  ‐0.673***  13.51  ‐1.444***  ‐1.414***     (1.972)  (0.214)  (4462)  (0.387)  (0.190)  0b.male#1.hhead#0b.married  2.165  ‐0.510*  17.40  0.760*  0.414**     (2.008)  (0.266)  (4462)  (0.413)  (0.204)  1.male#0bn.hhead#0b.married  0.982***  ‐0.493***  ‐1.700***  ‐0.867***  ‐1.035***     (0.120)  (0.0858)  (0.316)  (0.0652)  (0.0563)  1.male#0bn.hhead#1.married  0.746***  0.307***  ‐0.0410  0.0194  0.0110     (0.125)  (0.0857)  (0.227)  (0.0660)  (0.0595)  1.male#1.hhead#0b.married  ‐1.452*  ‐0.335  ‐3.434  ‐0.826***  ‐0.386**     (0.773)  (0.293)  (2.658)  (0.203)  (0.158)  Received remittances  0.270***  ‐0.0816*  ‐0.278  0.145***  0.0639**     (0.0581)  (0.0444)  (0.174)  (0.0347)  (0.0292)  Dependency rate  0.105  0.747***  0.0429  ‐0.113  0.0783     (0.153)  (0.109)  (0.386)  (0.0884)  (0.0728)  Other member with public job  0.0272  ‐0.711***  0.202  ‐0.544***  ‐0.208***     (0.0568)  (0.0494)  (0.152)  (0.0374)  (0.0294)  Enrolled in school  ‐4.067***  ‐1.316***  ‐5.900***  ‐2.921***  ‐2.665***     (0.178)  (0.118)  (1.924)  (0.0804)  (0.0617)  0b.male#0bn.ed_lvl  ‐5.870***  ‐1.723***  ‐21.23  ‐5.001***  ‐4.537***     (1.979)  (0.238)  (4462)  (0.399)  (0.199)  0b.male#1.ed_lvl  ‐6.057***  ‐1.942***  ‐35.06  ‐4.962***  ‐4.857***     (1.989)  (0.246)  (4573)  (0.413)  (0.212)  0b.male#2.ed_lvl  ‐5.645***  ‐1.842***  ‐19.96  ‐4.529***  ‐4.508***     (1.976)  (0.242)  (4462)  (0.392)  (0.200)  0b.male#3.ed_lvl  ‐4.106**  ‐2.663***  ‐34.52  ‐4.562***  ‐3.692***     (1.973)  (0.306)  (4621)  (0.424)  (0.205)  0b.male#4.ed_lvl  ‐3.709*  ‐2.699***  ‐17.83  ‐3.258***  ‐2.461***     (1.978)  (0.368)  (4462)  (0.412)  (0.203)  1.male#0bn.ed_lvl  ‐0.239*  0.412***  ‐1.394***  ‐0.109  ‐0.738***     (0.136)  (0.117)  (0.275)  (0.0739)  (0.0629)  1.male#1.ed_lvl  0.167  0.527***  ‐1.383***  0.202***  ‐0.220***     (0.136)  (0.119)  (0.295)  (0.0743)  (0.0632)  1.male#2.ed_lvl  0.171  0.326***  ‐0.388*  0.102  ‐0.168***     (0.128)  (0.114)  (0.209)  (0.0692)  (0.0579)  1.male#3.ed_lvl  ‐0.259*  ‐0.0384  ‐0.417*  ‐0.00128  ‐0.0666     (0.142)  (0.120)  (0.249)  (0.0696)  (0.0563)  Constant  ‐4.430***  ‐2.247***  ‐4.983***  ‐1.500***  ‐1.791***     (0.343)  (0.242)  (0.955)  (0.201)  (0.165)  Observations  84298  84298  84298  84298  84298  Notes: Divisions are included ‐ Source: Own estimations based on IHSES 2012  39    Table A.2: Multinomial – High Skill Level  VARIABLES  Unemployed  Agriculture  Mining  Manuf.&Const.  Services  age  0.151***  0.422***  0.752***  0.562***  0.537***     (0.0505)  (0.0766)  (0.0956)  (0.0381)  (0.0215)  Age squared  ‐0.00287***  ‐0.00499***  ‐0.00934***  ‐0.00700***  ‐0.00649***     (0.000712)  (0.000929)  (0.00121)  (0.000473)  (0.000265)  urban  0.130  ‐1.846***  0.321  0.268*  0.155     (0.177)  (0.224)  (0.274)  (0.143)  (0.0993)  0b.male#0bn.hhead#0b.married  ‐1.853**  16.03  15.94  17.19  ‐1.208*     (0.913)  (11966)  (11186)  (10173)  (0.722)  0b.male#0bn.hhead#1.married  ‐3.143***  15.11  14.16  15.73  ‐1.625**     (0.910)  (11966)  (11186)  (10173)  (0.718)  0b.male#1.hhead#0b.married  ‐19.18  0.104  1.192  17.17  0.411     (5077)  (14193)  (11942)  (10173)  (0.781)  1.male#0bn.hhead#0b.married  0.934***  0.0947  ‐0.724  ‐0.254  ‐0.558***     (0.292)  (0.387)  (0.444)  (0.194)  (0.140)  1.male#0bn.hhead#1.married  0.496  0.458  1.128***  0.287  0.0214     (0.327)  (0.336)  (0.314)  (0.194)  (0.160)  1.male#1.hhead#0b.married  ‐17.91  1.383**  ‐17.67  0.982*  ‐0.0405     (8320)  (0.690)  (7983)  (0.502)  (0.448)  Received remittances  0.135  0.165  ‐0.0425  ‐0.116  0.0940     (0.126)  (0.222)  (0.275)  (0.114)  (0.0716)  Dependency rate  0.0719  1.290**  ‐0.873  0.451  ‐0.0992     (0.321)  (0.571)  (0.581)  (0.275)  (0.172)  Other member in public job  ‐0.246**  ‐0.559**  ‐0.0113  ‐0.147  ‐0.0637     (0.112)  (0.219)  (0.217)  (0.101)  (0.0636)  0b.male#5bn.ed_lvl  2.158**  ‐18.30  ‐33.73  ‐20.17  ‐0.780     (0.931)  (11966)  (11241)  (10173)  (0.721)  0b.male#6.ed_lvl  2.102**  ‐17.88  ‐17.54  ‐19.40  ‐0.849     (0.930)  (11966)  (11186)  (10173)  (0.723)  1.male#5bn.ed_lvl  ‐0.203  0.175  0.665***  0.379***  ‐0.0808     (0.182)  (0.233)  (0.238)  (0.130)  (0.107)  enrolled  ‐5.190***  ‐1.675***  ‐2.424***  ‐2.326***  ‐2.671***     (0.378)  (0.330)  (0.536)  (0.186)  (0.106)  2.division  0.279  ‐1.341***  15.58  0.134  ‐1.115***     (0.197)  (0.398)  (1396)  (0.173)  (0.0984)  3.division  0.289  ‐0.240  16.47  ‐0.0341  ‐0.653***     (0.234)  (0.352)  (1396)  (0.200)  (0.115)  4.division  0.737***  ‐0.475  15.42  0.121  ‐0.619***     (0.198)  (0.335)  (1396)  (0.181)  (0.101)  5.division  0.909***  ‐1.026**  18.10  0.181  ‐0.566***     (0.209)  (0.411)  (1396)  (0.192)  (0.111)  Constant  ‐3.258***  ‐8.109***  ‐32.20  ‐10.18***  ‐6.982***     (0.906)  (1.547)  (1396)  (0.757)  (0.424)  Observations  10275  10275  10275  10275  10275  Source: Own estimations based on IHSES 2012      40    Table A.3: Earnings equations – Low Skill Level (log earnings)  VARIABLES  Agriculture  Mining  Manuf.& Const.  Services  age  0.0450***  0.0386  0.0286***  0.0467***     (0.0116)  (0.0284)  (0.00641)  (0.00523)  c.age#c.age  ‐0.000539***  ‐0.000322  ‐0.000339***  ‐0.000574***     (0.000148)  (0.000340)  (8.72e‐05)  (6.66e‐05)  urban  0.209**  0.117  ‐0.0266  ‐0.0839***     (0.0930)  (0.107)  (0.0194)  (0.0173)  1.male  1.039**  ‐0.488***  0.738***  0.263***     (0.439)  (0.158)  (0.183)  (0.0734)  1.hhead  0.188  0.222  0.0152  0.118     (0.202)  (0.384)  (0.271)  (0.0982)  1.male#1.hhead  ‐0.0435  ‐0.146  0.0699  ‐0.0358     (0.211)  (0.392)  (0.271)  (0.101)  0b.male#0bn.ed_lvl  0.335  ‐1.447***  ‐0.362  ‐0.523***     (0.430)  (0.399)  (0.238)  (0.113)  0b.male#1.ed_lvl  0.545    ‐0.574*  ‐0.655***     (0.440)    (0.322)  (0.154)  0b.male#2.ed_lvl  0.437  0.491  ‐0.289  ‐0.330***     (0.436)  (0.394)  (0.251)  (0.0965)  0b.male#3.ed_lvl  0.614    0.0964  ‐0.368***     (0.485)    (0.273)  (0.112)  1.male#0bn.ed_lvl  0.143  ‐0.440***  0.0284  ‐0.151***     (0.115)  (0.159)  (0.0461)  (0.0343)  1.male#1.ed_lvl  0.130  0.0713  0.0338  ‐0.111***     (0.129)  (0.176)  (0.0476)  (0.0346)  1.male#2.ed_lvl  0.179  0.00519  0.0328  ‐0.0324     (0.114)  (0.112)  (0.0448)  (0.0308)  1.male#3.ed_lvl  0.109  ‐0.0199  0.00557  ‐0.0407     (0.152)  (0.167)  (0.0491)  (0.0360)  salaried  0.818***    0.174***  0.113***     (0.0710)    (0.0660)  (0.0278)  public_job  0.342***  0.265**  0.0452  0.360***     (0.133)  (0.117)  (0.0291)  (0.0171)  2.division  0.448***  ‐0.277  ‐0.238***  ‐0.240***     (0.127)  (0.193)  (0.0423)  (0.0312)  3.division  0.910***  0.342**  ‐0.292***  ‐0.185***     (0.0861)  (0.168)  (0.0486)  (0.0336)  4.division  0.402***  ‐0.0692  ‐0.244***  ‐0.258***     (0.0842)  (0.188)  (0.0370)  (0.0266)  5.division  ‐0.0205  ‐0.127  ‐0.265***  ‐0.244***     (0.0953)  (0.158)  (0.0405)  (0.0272)  Constant  2.318***  5.527***  4.685***  4.801***     (0.463)  (0.548)  (0.223)  (0.124)  Observations  5519  219  7556  17334  Adj R‐squared  0.202  0.395  0.127  0.151  Note: Robust standard errors in parenthesis *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  Source: Own estimations based on IHSES 2012      41    Table A.4: Earnings equations – High Skill Level (log earnings)  VARIABLES  Agriculture  Mining  Manuf.& Const.  Services  age  0.183**  ‐0.0283  0.0592*  0.0694***     (0.0847)  (0.0898)  (0.0329)  (0.0123)  c.age#c.age  ‐0.00205*  0.000516  ‐0.000650  ‐0.000616***     (0.00111)  (0.00110)  (0.000395)  (0.000149)  urban  0.126  ‐0.369  ‐0.202***  ‐0.0347     (0.230)  (0.261)  (0.0661)  (0.0243)  1.male  0.479  0.355  0.0306  0.169***     (0.427)  (0.328)  (0.114)  (0.0423)  1.hhead  ‐0.113  ‐0.311  ‐0.114  0.0697     (0.242)  (0.488)  (0.155)  (0.0610)  0b.male#5bn.ed_lvl  ‐0.550    0.260  ‐0.0627*     (0.565)    (0.199)  (0.0336)  1.male#5bn.ed_lvl  ‐0.298  ‐0.159  ‐0.163**  ‐0.102***     (0.236)  (0.201)  (0.0707)  (0.0332)  salaried  1.062***    0.315  0.107     (0.229)    (0.267)  (0.0876)  public_job  0.00797  1.126***  0.0589  0.343***     (0.209)  (0.390)  (0.0729)  (0.0482)  2.division  0.554  0.393  ‐0.186  ‐0.207***     (0.437)  (0.576)  (0.148)  (0.0484)  3.division  1.085***  0.739**  ‐0.242  ‐0.206***     (0.399)  (0.371)  (0.219)  (0.0500)  4.division  0.816**  0.449  ‐0.320**  ‐0.177***     (0.359)  (0.394)  (0.138)  (0.0432)  5.division  0.546    ‐0.0888  ‐0.0777*     (0.461)    (0.148)  (0.0406)  1.male#1.hhead      0.419**  ‐0.0117         (0.173)  (0.0701)  Constant  0.138  5.495***  4.796***  4.182***     (1.400)  (1.626)  (0.797)  (0.291)  Observations  209  114  706  5359  Adj R‐squared  0.268  0.0122  0.180  0.211  Note: Robust standard errors in parenthesis *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  Source: Own estimations based on IHSES 2012    42