Policy Research Working Paper 9016 Broken Promises Evaluating an Incomplete Cash Transfer Program Angelika Müller Utz Pape Laura Ralston Poverty and Equity Global Practice & Social Protection and Jobs Global Practice September 2019 Policy Research Working Paper 9016 Abstract Interventions in highly insecure and fragile contexts are data from face-to-face interviews and experimental data always confronted with the latent risk of not being able from lotteries, trust games, and a list experiment to assess to implement the program as intended. Despite its high the consequences of the cancellation in a comprehensive policy relevance, little is known about the impacts of pro- form. The empirical analysis employs instrumental vari- gram disruption or cancellation on beneficiaries. This study able regressions to control for individual characteristics that uses the unplanned cancellation of the South Sudan Youth might have made it more likely to access the grant before Business Start-Up Grant Program to assess the socioeco- disbursement was frozen. The results show that participants nomic, behavioral, and psychological consequences of a who received the originally planned treatment displayed program that fails to be implemented as intended. Orig- significant improvements in their consumption, savings, inally planned as a randomized trial, the Youth Startup and psychological well-being. However, participants who Business Grant Program consisted of an unconditional cash vainly expected to receive the cash grant showed reduced grant combined with a business and life skills training tar- levels of consumption and women among this subgroup geting the youth in South Sudan. Due to the intensification also experienced strong reductions in their trust level. In of violence in the country, the disbursement of the grant addition, the study finds some evidence that these women was terminated in late 2016 before most of the intended were less likely to migrate. beneficiaries had accessed the grant. The study uses survey This paper is a product of the Poverty and Equity Global Practice and the Social Protection and Jobs Global Practice. 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://www.worldbank. org/prwp. The authors may be contacted at upape@worldbank.org and lralston@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 Broken Promises: Evaluating an Incomplete Cash Transfer Program  Angelika Müller, Utz Pape and Laura Ralston1  Keywords: unconditional cash transfers, trust attitudes, risk aversion, impact evaluation, violent  conflict  JEL: C93, D13, D81  1  Authors in alphabetically order. Corresponding authors: Utz Pape (upape@worldbank.org) and Laura Ralston  (lralston@worldbank.org). The authors are grateful for contributions from Mollie Foust, Luca Parisotto, Nadia  Selim, Jeremy Shapiro and James Walsh as well as Nicola Pontara. We also thank Bledi Celiku, Axel Dreher, Arevik  Gnutzmann‐Mkrtchyan, Markus Goldstein and seminar participants at Heidelberg University and UC Davis for  useful comments. The findings, interpretations and conclusions expressed in this paper are entirely those of the  authors,  and  do  not  necessarily  represent  the  views  of  the  World  Bank,  its  Executive  Directors,  or  the  governments of the countries they represent.    1. Introduction  An increasing share of the world’s poor live in fragile states, which poses new challenges to programs  that seek to raise their incomes. One major risk associated with an insecure and fragile context is the  unintended  and  unplanned  interruption  or  cancellation  of  the  program.  Despite  the  prevalence  of  these  cases,  little  is  known  about  the  effect  of  a  program  cancellation  on  intended  beneficiaries.  However, knowing  about  these  risks would  help  policy  makers make  informed decisions about  the  costs and benefits of an intervention a priori. In addition, information on the consequences of failed  implementation can help reduce detrimental impacts at the program design stage.   To our best knowledge, this study is the first to analyze what happens if an intended intervention is  canceled. The Youth Startup Business Grant Program in South Sudan that was canceled due to erupting  violence in 2016 provides us with the opportunity to study the impacts on socio‐economic, behavioral  and  psychological  outcomes  on  intended  beneficiaries.  In  particular,  we  are  interested  in  understanding effects on participants who were promised to receive a cash grant but did not ultimately  receive it. Economic theory lends multiple reasons why outcomes for these participants could differ  from outcomes in the absence of the program. Overall, our results suggest that the impact of failed  interventions is mixed and depends on the gender of participants and their ex post treatment status.  In this instance, on average across all participants, the invention was largely ineffective, but some sub‐ groups  were  negatively  affected.  Given  that  applicants  for  the  intervention  were  on  average  more  educated  than  the  average  youth  in  South  Sudan,  the  average  population  might  have  displayed  reduced skills to cope with the program cancelation. In that sense, findings present a lower bound.     The Youth Startup Business Grant Program consisted of an unconditional cash grant combined with a  business and life skills training exercise and was particularly targeted at young women. South Sudan  has suffered from political instability and latent conflict since its inception in 2011. In this context, the  youth struggled with declining livelihoods and a lack of economic opportunities. This put them at risk  of participating or becoming victims of criminal or violent activities. Young women were at particular  risk. In response, the program was designed by the World Bank in collaboration with the Ministry of  Commerce to offer a cash grant worth US$ 1,000. Existing evidence suggests that injections of capital  are the most effective means of raising income in poor and fragile states (Blattman and Ralston 2015).  Beneficiaries  could  access  the  grants  denominated  in  local  currency  through  a  commercial  bank  account.  Although  the  cash  grant  was  aimed  towards  promoting  (self‐)  employment  and  business  development,  beneficiaries  were  free  to  decide  on  its  use.  The  program  also  entailed  a  one‐week  business and life‐skill training, which participants needed to attend in order to access the grant.   2      In  late  2014,  the  program  randomly  selected  1,200  beneficiaries  out  of  a  pool  of  more  than  6,000  applications to receive the grant. More than 60 percent of the grants were awarded to young women.  A similarly sized control group was selected to enable the assessment of the program in a rigorous  impact evaluation. Baseline data from both treatment groups were collected before grant beneficiaries  received their business and life skill training in April and May 2015.  Almost all selected beneficiaries  attended the 1‐week training. After the training, participants were asked to open a commercial bank  account in which the grant would be deposited.     Escalating violence at the end of 2015 forced the program to terminate the disbursement of the grants  before all participants had accessed them. Completion of the program was first postponed and finally  canceled to mitigate the perceived risk for beneficiaries to become the target of crime. In addition,  there was the risk that the conflict might be exacerbated if grant money got into the wrong hands and  was used to purchase arms. Delays in communication and in the processing of the grants meant that  the timing at which disbursement was stopped varied across regions and bank branches.   Interventions in highly fragile and insecure states are often at risk of failing to be rolled out as originally  planned. Obvious ethical objections make it impossible to study this effect in the form of a randomized‐ controlled  trial.  This  study  takes  advantage  of  the  circumstances  under  which  the  Youth  Startup  Business Grant Program was canceled to identify the socio‐economic and behavioral consequences of  projects that fail to be implemented as intended. Those originally assigned to the treatment group but  who did not end up receiving grants show few systematic differences, except their location, from those  who accessed the grants. We exploit this natural variation in location in interaction with the original  assignment to the treatment group as an instrument for those who obtained the grants versus those  who did not.  Hence, this study distinguishes between two  de facto treatments. “Training but no grant” consists of  having participated in the business skills training and been informed of receiving a US$ 1,000 grant,  but  later  having  to  experience  that  the  grant  disbursement  was  stopped.  To  assess  the  treatment  effect, this group will be compared to the control group of the original intervention who was informed  of  not  having  been  selected  to  receive  the  grant.  In  addition,  this  study  analyzes  the  effect  of  the  originally planned intervention. “Training and grant” consists  of having participated in the life‐skills  training and successfully having accessed the cash grant.    On average, across all participants most socio‐economic, and behavioral and psychological indicators  were  neither  negatively  nor  positively  affected  by  the  intervention.  However,  when  considering  ex  post treatment groups and gender, some groups were detrimentally affected by the intervention. For  example,  participants  who  only  received  the  training,  but  expected  the  grant  also,  seem  to  have  3      experienced small consumption declines relative to the control group. Female participants among this  group also showed a strong reduction in their trust level. We also found some evidence that these  women were less likely to migrate. Given that large shares of the population in South Sudan migrated  in the period of our analysis to escape conflict affected areas, it is possible that women who expected  the grant stayed back who would have migrated in the absence of the intervention. While we do not  have  direct information on this  unintended consequence,  one could  be concerned  of the  potential  detrimental outcomes to these participants.  Positive impacts were only detected on some outcomes and only to those who received the grants.  For example, consumption, savings and reductions in debt, as well as reported levels of psychological  well‐being increased among the participants receiving both the training and the grant. These positive  effects  seemed  to  be  independent  of  gender.  Given  these  results,  we  argue  that  greater  concern  should  be  taken  when  planning  programs  in  these  volatile  environments,  as  there  is  at  least  some  evidence from our results on unintended negative consequences on program participants who did not  receive the full set of benefits anticipated at the program outset.  The remainder of the paper proceeds as follows. Section 2 reviews theoretical considerations and the  related literature. Section 3 discusses our study design. Section 4 describes our empirical specifications  and discusses the reasoning behind our instrumental variable estimations. In Section 5, we describe  the main results on the socio‐economic, and the psychological and behavioral outcomes. Section 6  concludes.   2. Theoretical considerations and existing literature  The  benefits  of  conditional  cash  transfers  in  non‐fragile  environments  are  well  documented.  For  instance, multiple studies analyze the benefit of cash grants for education and health (see, Baird et al.  2014 and Manley, Gitter, and Slavchevska 2013 for systematic overviews). A large body of literature   evaluates the benefits of cash grants for the profits and growth of microenterprises (Fafchamps et al.  2014;  De  Mel,  McKenzie,  and  Woodruff  2008;  Mel,  McKenzie,  and  Woodruff  2012).  More  recent  studies also document the benefits of cash transfers on self‐employment and income. Banerjee et al.  (2017) re‐analyze results from six randomized trials on cash transfer program to show that cash grants  do not discourage work as standard economic theory would suggest. In addition, Bianchi and Bobba  (2013) find that a cash transfer program in rural Mexico significantly increased the probability to start  an enterprise. Most relevant to our context, a study in the conflict‐affected north of Uganda finds that  a  cash  grant  program  targeted  at  generating  self‐employment  among  youth  significantly  increased  their earnings (Blattmann, Fiala, and Martinez 2014). A recent analysis of an invention in Kenya also  4      suggests that cash grant programs can have positive effects not only on the economic well‐being of  beneficiaries, but also on their psychological well‐being (Haushofer and Shapiro 2016).   Despite the strong evidence on benefits of cash transfer programs, Baird, McKenzie, and Özler (2018)  argue  in  their  systematic  literature  review  that  “cash  transfers  that  are  made  without  an  explicit  employment focus […] tend to result in little to no change in adult labor”. To address this concern, the  Youth Startup Business Grant Program in South Sudan combined the unconditional cash grant with a  business  skills  training.  Research  on  the  impact  of  business  trainings  is  generally  mixed  and  the  evidence is in the African context is scarce. An early study on microfinance clients in Peru found no  economically significant effect of complementing a loan with a business training (Karlan and Valdivia  2011).  In  contrast,  a  randomized  trial  in  India  showed  that  business  trainings  could  be  effective  in  overcoming  restrictions  based  on  gender‐norms  that  held  female  entrepreneurs  back  (Field  et  al.  2013). In addition, a study conducted in Ghana finds a rudimentary management training for micro  and small enterprises can significantly improve their performance, because many business practices  that  are  standard  in  developed  countries  are  unknown  to  the  participants  (Mano  et  al.  2012).  Furthermore, two studies on the same business training program for entrepreneurs in Tanzania both  found that business knowledge significantly increased (Berge, Bjorvatn, and Tungodden 2014; Bjorvatn  and Tungodden 2010). These diverging findings highlight that there is still a lack of evidence on the  type of content that shows the best results (McKenzie and Woodruff 2014). In their meta‐analysis on  the effectiveness of entrepreneurship programs, Cho and Honorati (2014) find that business trainings  are most effective among beneficiaries that already own a business and when combined with financial  support.  Despite the extensive seminal work on cash grant programs and business skills trainings, the existing  literature does not offer clear predictions on how beneficiaries are affected if a program has to be  canceled. There are multiple reasons why the false expectation of receiving a cash grant could have  detrimental effects on socio‐economic outcomes. First, the existing literature on cash grants suggests  that  these  are  an  effective  way  to  overcome  credit  constraints.  If  beneficiaries  commit  to  an  investment in the belief to receive a grant in the future, it is likely to be welfare reducing if the grant  disbursement  never  happens.  Second,  most  seminal  work  on  cash  grants  finds  increases  in  consumption (See Baird, McKenzie and Özler 2018 for an overview of the literature).  Again, if program  participants already increase consumption before having accessed the grant, they might suffer from  reductions in savings and consumption if their expectation does not come true. Finally, beneficiaries  might  decline  employment  opportunities  that  they  would  have  accepted  in  the  absence  of  the  program.   5      In addition, existing research lends multiple explanations of how the program cancellation might affect  psychological  and  behavioral  indicators.  Psychological  theory  suggests  that  mental  health  depends  strongly on external stressors as well as a person’s resources to cope with these. Research on transfer  program has shown that receiving grant payments can improve indicators of psychological well‐being  (Baird, de Hoop, and Özler 2013; Haushofer and Shapiro 2013; Ozer et al. 2011). Interestingly, Baird,  de  Hoop  and  Özler  (2013)  find  also  increased  psychological  distress  among  untreated  study  participants  in  treatment  areas.  These  findings  are  consistent  with  the  theory  that  psychological  wellbeing depends on not only absolute economic status, but also relative economic status compared  to  one’s  peer  group  (Luttmer  2005).  In  consequence,  it  is  likely  that  participants  who  knew  about  others who received the grant experienced a reduction in their personal utility. Recent evidence in  experimental economics shows that the experience of being lied to significantly reduces participants’  trust  level  as  well  as  their  trustworthiness  (Gawn  and  Innes  2018).  The  “broken  promise”  that  the  cancellation of the program created could erode social capital in a similar way. Subsequently, other  outcomes such as employment or engagement in crime and violence could suffer negative impacts.  This mechanism would be particularly concerning, given new evidence that international organizations  such as the World Bank sometimes enjoy more trust than governments – particularly if governments  are seen as corrupt (Findley et al. 2017; Milner, Nielson, and Findley 2016). In addition, theory suggests  particular  risk  for  female  participants.  One  study  found  that  female  transfer  beneficiaries  of  the  Oportunidades  program  in  Mexico  were  more  likely  to  receive  violent  threats  from  their  partners,  indicating that threats were used to extract rents (Bobonis, Gonzâlez‐Brenes, and Castro 2013). Hence,  there is a particular risk associated with the possibility that women who failed to access the grant could  not  convince  their  partners  of  the  program  cancellation.  This  might  put  them  at  increased  risk  to  experience domestic violence.  What is more, it is possible that the failed implementation influenced  the  migration  decision  of  participants.  Due  to  the  conflict  about  a  quarter  of  the  South  Sudanese  population are currently internally displaced or have left the country. It is possible that the expectation  of receiving the grant incentivized participants to stay back in their region of origin.   3. Study Design  The eligible population of the grant program was the youth in six states in South Sudan with focus on  young women. The program was implemented in the least conflict‐affected states in South Sudan at  the  time  of  its  launch:  Central  Equatoria,  Eastern  Equatoria,  Western  Equatoria,  Northern  Bahrel  Ghazel, Western Bahrel Ghazel, Lakes State. Eligible individuals had to be aged between 18 and 34 and  be of South Sudanese nationality. Originally, 200 individuals were selected from each of the six states.  A share of 60 percent of the grants was targeted at women.   6      The program received approximately 6,000 applicants. Interested applicants had to submit a one‐page  written  proposal  for  a  new  business  idea.  The  document  had  to  be  written  in  English,  although  communication  materials  were  also  provided  in  Juba  Arabic.  In  addition,  the  applications  required  proof  of  their  South  Sudanese  nationality  and  documents  needed  to  open  a  bank  account.  This  application process was designed to incentivize positive self‐selection into the sample. In this sense,  the program participants may be better equipped to use the cash grant successfully to improve their  business or employment situation than the average population. From the received 8,240 applications,  4,699  were  found  to  be  eligible.2  From  these  eligible  applicants,  1,200  were  randomly  selected  to  receive  the  grant  and  1,200  were  randomly  selected  for  study  in  the  control  group,  with  equal  proportions per state and by gender. The baseline survey was conducted between January to March  2015  and  data  were  collected  from  1,144  treatment  participants  and  1,148  control  participants.  Approximately 4.5 percent of initially identified study participants could not be tracked and did not  participate in either the baseline survey or the program. The baseline survey was concluded prior to  the commencement of the one‐week training that was held across the 6 states between April and May  2015.  Figure 1 Treatment streams of original and new intervention.  Randomly  selected Eligible  applicants (N=2,292) Business Startup Competition Treatment ‐ (Participants interviewed at  Control offered training  (N=1,148) and grant baseline, Feb‐Mar 2015,  N=2,292) (N=1,144) Non‐ compliers  Program cancellation Training but no  Training and  ‐ Did not attend  Control grant grant (Participants reached in endline  training or open  (N=757) (N=408) (N=210) bank account  survey, Sep‐Dec 2017, N=1,507) (N=132) The  intensification  of  violence  between  2015  to  2017  forced  many  study  participants  to  migrate  reducing the number of participants that could be located for the endline survey. About a quarter of  the population of South Sudan was displaced during the study period, which made it difficult to locate  all participants of the original control and treatment group. Before the endline survey, the World Bank                                                               2   Of those deemed ineligible, the desired purchase of land was the main reason. Other explanations  included  blank  or  unrealistic  business  ideas,  age  listed  outside  target  range  (18‐35  years),  no  identification attached, or not being South Sudanese.  7      conducted a phone survey in May 2017 that informed the grant beneficiaries of the halt of the program  and assessed the feasibility of collecting endline data. The phone survey managed to reach around 55  percent  of  the  study  participants  (1,264:  642  from  the  control  group  and  622  from  the  original  treatment group), from which 99 percent agreed to participate in the endline.   Due  to  budget  and  logistical  considerations,  the  endline  survey  targeted  a  sample  size  of  1,800  individuals  randomly  chosen  from  the  list  of  participants  after  prioritizing  the  phone  survey  respondents who had agreed to be interviewed again. Endline data collection activities commenced in  September  2017.  After  intensive  tracking  efforts  over  a  period  extending  to  four  months,3  1,524  participants  were  located,  and  1,507  participants  completed  the  interviews.  The  respondents  interviewed in the endline survey were given the opportunity to voice their concerns  and  opinions  about the cash grant program, through short video testimonials that are publicly available online.4 Out  of these 1,507 respondents, 1,045 had been reached in the phone survey and 462 had been located  through intensive tracking efforts based on information provided in the baseline.5 Figure 2 illustrates  the time line of the data collection and intervention steps.   Figure 2 Timeline of program implementation, cancellation and data collection.                                                                   3  The majority of data was collected between September to November 2017, but field teams remained on the  ground until end of December 2017 trying to locate and interview participants.  4  The video testimonials from the BSCIE as well as other surveys conducted in South Sudan during this period are  available at: www.thepulseofsouthsudan.com   5  Intensive tracking efforts included returning to the GPS coordinates for the baseline survey and looking for  participants, contacting other contacts listed by the participant in their program application and through the  baseline survey, asking other respondents, local officials, at the Chambers of Commerce and trade unions about  the location of difficult to find participants, and making at least five attempts to find persons over a period of  several weeks.     8      At  the  end  of  the  endline  survey,  there  was  approximately  equal  representation  between  the  treatment  (750)  and  control  (757)  groups,  with  394  and  391  fewer  observations  from  each  group  respectively. This was despite ongoing conflict keeping enumerators from going to a few counties due  to insecurity.6 As a robustness check on results, the difficult‐to‐reach study participants (those reached  only through intensive tracking) are reweighted to regenerate the baseline sample. This recognizes  that the hard‐to‐reach  may be  more  representative  of  the  outstanding  missing  observations  in  the  endline data than those reachable through the phone survey.  The main approach for measuring outcome variables was through face‐to‐face interviews that were  conducted as part of baseline and endline surveys described above. In addition, risk preferences, trust  attitudes  and  engagement  in  crime  and  violence  were  assessed  using  experimental  data  collected  during these face‐to‐face interviews from decisions reported over lotteries, trust games and elicited  through list experiments (see appendix 1 for full methodological details).  The  hypotheses  of  this  study  are  grouped  into  2  main  families  of  outcomes  –  socio‐economic  outcomes, and psychological and behavioral outcomes. It is possible that these families of outcomes  were differently affected by the intervention. For instance, it is possible that participants who failed to  access the grant but participated in the training did not experience any negative effects on their socio‐ economic situation while suffering negative effects on their psychological and behavioral well‐being.  Table  1  Main  outcomes  of  interest  provides  detailed  information  on  the  individual  outcomes  we  studied in each category.    4. Methodology  4.1  Selection into treatment arms  Selection into treatment arms was a two‐stage process. In the first stage participants from the control  group and the original treatment group were randomly selected according to the originally planned  experiment.  A  balance  test  on  these  baseline  study  participants  shows  no  systematic  differences  between  the  original  control  and  the  treatment  groups  (Table2).  We  find  weak  evidence  that  the  control group was slightly less affected by the conflict. Our measure of conflict exposure is based on  geo‐referenced data by UCDP (Sundberg and Melander 2013). It consists in an average of deaths by  event  within  a 300 km radius weighted  by geographic proximity to participants’  baseline  location.7                                                               6  In WEQ: Mvolo, Mundri East, and Mundri West ; in CEQ: Kajo Keji, Morobo, and Lainya ; in Lakes: Rumbek North  (flooding during time of data collection).  7  300 km equals the maximum distance of any program participants to a KCB bank branch. We also tested 50 km,  100 km, 200 km radii, but the results remain extremely similar.   9      Figure A6.2 in the appendix displays maps of conflict events before program initiation and between  baseline and endline survey. The difference in conflict exposure between control and treatment group  is only significant at the 90 % level. To control for potential selection bias, we include conflict exposure  as control variable in our regressions. In addition, we find no evidence that attrition depended on the  selection  of  the  original  treatment  group  (Appendix  table  A1.1),  nor  differential  attrition  across  covariates between these two groups (Appendix table A1.3).8 Importantly, there is also no evidence  that participants in the control group accessed either the training or the grants. What is more, the low  geographic  concentration  of  program  participants  makes  spill‐over  effects  unlikely.  Hence,  control  group outcomes can plausibly be regarded as counterfactual outcomes for beneficiaries in the absence  of the program.     The second stage of the selection process decided which de facto treatment participants of the original  treatment group received. Since the cancellation of the program was not planned, this process was  not systematically controlled. Among the original treatment group participants reached through the  endline survey, we have three de facto groups. The “Training but no grant” group consists of the 408  individuals that had not accessed their grants when erupting violence forced the program to terminate  in late 2015, the “Training and grant” group consists of the 210 individuals who successfully accessed  the grant, and the “Non‐compliers” group consists of 132 individuals who did not attend the training  and therefore could not access the grant. 9 The assignment process to these de facto treatment arms  poses  some  challenges  for  identification.  Participants  had  no  reason  to  anticipate  that  the  grant  disbursement might be frozen in the future, the assignment to “Training and grant” and “Training, but  no  grant”  was  partly  random.  However,  participants  who  tried  to  access  the  grant  right  after  the  training had a higher chance of receiving it than those who waited, so individual characteristics of the  participants might have created some self‐selection into these two groups.    To assess the degree of endogenous selection into the “training but no grant” and “training and grant”  groups, we examine the balance on covariates between these two groups using the baseline data. We  find that older, married participants with larger families were more likely to access the grants (see  Table 3). In addition, participants who received the grant were more likely to already own a business  and hold a bank account, reported higher consumption levels and reached higher ranks in our literacy                                                               8   A  further  balance  test  between  attritors  and  non‐attritors  from  the  overall  study  showed  some  systematic  differences (Appendix table A1.2): at the 1 percent significance level attritors were less likely to hold a formal  bank account at baseline and had a lower educational level, and at the 5 percent significance level attritors had  a lower food consumption, less formal and more informal debt, and came from smaller households with fewer  children. We control for these differences as additional covariates in our regressions.  9  Attending the training program was a pre‐requisite to accessing the grant. Part of the training included financial  literacy around opening and using the bank accounts, so only those participating had bank accounts opened for  them.     10      and numeracy evaluations. Hence, there is some evidence that those who accessed the grants were  endogenously  equipped  to  have  better  access  to  grants  (via  prior  formal  banking  experience)  or  predisposed to benefit more greatly from them in terms of the socioeconomic outcomes we measured.  Therefore, when analyzing the treatment effects the estimations will address endogenous selection  into training and grants group not only by the inclusion of covariates, but also with an instrumental  variable approach that focuses on an exogenous channel through which some participants were better  enabled to access the grants. Importantly, we do not find strong evidence that exposure to conflict  events determined whether participants could access the grant or not.   Despite  some  correlations  with  individual  covariates  as  discussed  above,  the  main  determinant  whether participants had access to the grant was their location. In Lakes and Western Bahr El Ghazal  the  majority  of  the  eligible  participants  received  the  cash  grants,  while  in  Eastern  Equatoria  and  Western Equatoria the majority did not receive the grants (Table 3). The difference between states can  be explained by failures in the coordination between different bank branches across the six states.  While some branches moved quickly with halting disbursements of grants, other branches did not. In  addition, selection into de facto treatment arms depended on the distance to the closest KCB bank  branch. Figure A6.1 in the appendix displays participants’ baseline location, major cities in the project  states and locations of KCB bank branches.  Since not every large city in South Sudan had a branch of  this particular bank, we regard this variable as plausibly exogenous and exploit it for an instrumental  variable approach.   4.2 Estimation strategy  We begin our analysis by estimating an intent‐to‐treat effect which gives us the average effect of the  intervention on all participants that were selected for the original treatment group. Since assignment  to  the  original  treatment  group  was  randomized  the  coefficient  of  the  estimate  has  a  causal  interpretation. It tells us whether there was a negative net average effect of the intervention on any  of the main outcomes. This gives us a first indication of whether the intervention created more “harm”  than “good”. The specification for the intent‐to‐treat effect is as follows:  1   where   is a vector of outcomes for individual  i in strata j,   is a dummy variable that takes a value  of 1 if individual  i was originally selected for the cash grant program,   are strata fixed effect and    is the error‐term clustered at baseline boma level.   are individual‐level covariates that were collected  at baseline and might affect outcome variables. In addition, we run treatment‐on‐the‐treated (TOT)  estimations to understand the effects of receiving “Training and grant” or “Training, but no grant”. The  specification for the treatment‐on‐the‐treated effect is as follows:  11      2 1 2    where   is a vector of outcomes for individual i in strata j,     are strata fixed effect,   are individual‐ level  covariates  that  were  collected  at  baseline,      is  the  error‐term  clustered  at  boma  level,   1  is a dummy variable that takes a value of 1 if individual  i participated in the business  skills training, but did not receive the grant due to the cancellation of the program and 2   is a dummy variable that takes a value of 1 if individual i participated in the training and also received  their grant. Thus, participants that received no treatment because they were either part of the control  group or were invited but did not attend the training build the baseline of this estimation. TOT effects  of treatment 1 and treatment 2 are estimated by parameters α and β respectively. As discussed above,  the treatment‐on‐the‐treated effects has no causal interpretation, because participants assignment to  “training, but no grant” and “training and grant” partly depended on the time at which participants  tried  to  access  the  grant  as  well  as  willingness  to  attend  the  training  and  could  therefore  be  endogenous.   To  address  endogenous  selection  into  “training  and  grant”  versus  “training,  but  no  grant”,  we  run  instrumental variable regressions. As described previously, the instrumental variable relies on the fact  that  receiving  the  grant  was  conditional  on  holding  a  formal  bank  account  at  KCB  bank.  KCB  bank  operated only 16 bank branches in that time in South Sudan, out of which 15 were in the states of our  program. A KCB bank branch was not in every large city. This leads to some variation in how convenient  it was to access the grant which is uncorrelated with participants’ personal characteristics. Of course,  the  distance  to  the  closest  KCB  bank  branch  may  correlate  directly  with  many  other  geographic  variables that affect our outcomes. Fortunately, we also have observations from the control group,  that  was  randomly  selected,  and  can  therefore  control  for  outcome  differences  conditional  on  the  distance to the closest bank branch. To do so, we interact the logarithmic distance to the closest KCB  bank branch with a dummy variable that marks the original assignment to the treatment group. The  local average treatment effect (LATE) then estimates the effect of having received training and grant,  because one was selected for the original treatment group and lived close to a KCB bank branch while  controlling for the average outcome levels at the location.   Our first stage regressions in Table 7 demonstrate that even after controlling for distance to the closest  KCB branch the interaction term remains a strong predictor of whether participants received “training  and grant” or “training, but no grant”. In addition, we argue that the instrument is excludable. We  exploit the variation generated through the interaction between distance to the closest KCB branch  and  exogenous  assignment  to  the  treatment  group,  while  controlling  for  the  main  effect  of  the  potentially endogenous distance to closest KCB branch. This interaction term can be considered an  12      exogenous  regressor  under  some  mild  assumptions  (Bun  and  Harrison  2018).10  The  exclusion  restriction requires that conditional on the distance to the closest KCB branch the instrument affects  outcomes not directly, but only by making it more or less likely that a participant will receive the grant.  It would only be violated if the interaction term had a direct effect on outcomes, i.e. if being selected  for the treatment group had different effects for participants closer to a KCB branch that did not result  from a higher probability to receive the grant. We do not think this is plausible.   The specification for the local average treatment effects are as follows.   Second stage equation:  3 1 2   First stage equations:  4 1   4 2   where   is a vector of outcomes for individual i in strata j,     are strata fixed effect,   are individual‐ level covariates that were  collected  at  baseline,      is  the error‐term clustered  at boma  level,  and   1   and  2     are  dummy  variables  indicating  treatment  streams  as  described  above.  Equations  (4a)  and  (4b)  display  the  first‐stage  equations,  which  instruments  1 and 2   with  the  original  assignment  to  treatment   as  well  as  the  interaction between  and the logarithmic distance to the closest KCB branch .  Like  the TOT estimation, the LATE of treatment 1 and treatment 2 will be estimated by parameters α and β  respectively.    In addition, we establish a separate method to estimate experimental data on sensitive outcomes that  tend to be under‐reported when asked about directly through survey data. For example, we used list  experiments to collect information on conflict and crime.   The list experiment relies on a separate  treatment group to assess the true propensity of positive answers in the study population. As we are  not only interested in the propensity of positive answers in average across all study participants but  would like to know whether participation in either treatment group changed the propensity of positive  responses, we deploy a difference‐in‐difference estimation. This estimator calculates the difference in  positive responses between positive responses in the control group and treatment group. It consists                                                               10  In particular, the identifying assumption is that the outcome variables and the endogenous variable distance  are jointly independent of the exogenous variable of original treatment assignment (Angrist and Krueger 1999,  sec 2.3.4).   13      of  an  interaction  between  treatment  status  of  our  invention  and  treatment  status  in  the  list  experiment. While list experiments often use simple difference‐in‐means estimators, it can be useful  to use regression in order to control for covariates (Imai 2011). In favor of simplicity, this study opts  for a linear regressor with an interaction between original intervention and list experiment treatment  (Blair and Imai 2017). This allows us to estimate not only the intent‐to‐treat effect, but also the local  average treatment effect, similar to the estimation strategy used for other indicators.    Outliers and indicators with limited variation were excluded from the final sample. In order to exclude  outliers, indicators were winsorized all continuous non‐negative indicators at 99 percent at the top‐ end. In addition, indicators were tested for limited variation as determined by the pre‐analysis plan.  This  implied  that  questions  for  which  95  percent  of  observations  have  the  same  value  within  the  relevant sample were omitted from the analysis. This resulted in the exclusion of only 6 indicators.11  The exploratory nature of this study makes it necessary to test a large number of outcomes. However,  testing a multitude of hypotheses makes it more likely to identify an effect in any one of the outcomes.  To control for this type of bias the study uses two approaches. First, the number of tested hypotheses  is  reduced  by  summarizing  outcome  variables  into  grouped  indices. To create  indices, we combine  indicators related to each primary group of outcomes, by creating standardized indexes following a  method championed by Anderson (2008) and Haushofer and Shapiro (2016). The indexes consist of a  weighted  average  of  a  number  of  standardized  outcome  variables  within  a  outcome  group,  e.g.  employment  or  consumption.  Weights  are  calculated  by  the  inverse  of  the  covariance  matrix  of  outcomes within one group. This approach maximizes the variance of the final index (See Appendix 5).  It allows us to keep the number of outcome variables low and allow for greater statistical power. Since  combining individual outcome variables in indexes as described above still leaves multiple groups or  families of key outcomes of interests, regressions also report p‐values adjusted by false discovery rate  following the two‐step procedure introduced by Benjamini and Hochberg  (1995).12 It controls for the  expected  proportion  of  rejections  that  are  type  I  errors  within  a  family  of  outcomes.  The  group  of  socio‐economic  and  behavioral/psychological  outcomes  are  employed  as  the  two  main  families  of  outcomes.                                                                11   Indicators  excluded  due  to  limited  variation  are:  Engagement  in  cattle  raids  and  frequency  of  cattle  raids,  number of times having been beaten during the past month, in‐kind payment for wage employment, remaining  amount from a formal loan and remaining amount from an informal loan.  12  See also Anderson (2008) for a discussion of adjusting p‐values by controlling for false discovery rate versus  controlling for family‐wise error rate.   14      In addition, we include an analysis on gender heterogeneity. We split the sample across gender and  report  all  estimates  for  both  subsamples  separately.  We  also  test  whether  male  and  female  point  estimates  are  significantly  different  by  means  of  a  Wald‐test.  The  gender  analysis  can  be  found  in  Appendix 3.   5. Results  5.1 Socio‐economic outcomes  The intervention had no effect on employment. Study participants showed no positive improvement  in the employment index on average (Table 5). What is more, none of the estimators that differentiate  between  the  two  ex  post  treatments  reach  conventional  levels  of  statistical  significance  (Table  8).  When looking at gender heterogeneity, the treatment‐on‐the‐treated estimates show a statistically  significant  improvement  of  the  employment  indicator  of  about  0.3  standard  deviations  for  female  participants  over  male  participants  in  either  treatment  group  (Table  A3.3).  These  findings  are  consistent  with  the  idea  that  the  1‐week  business  skills  training  –  in  which  both  treatment  groups  participated – was particularly effective for women. However, the 2SLS results are weaker. Although  the coefficients are large and positive for both female ex post treatment groups, large standard errors  keep the estimates from reaching the 10 percent significance level.   For the consumption indicator we find no impact, on aggregate (Table 5). Once we control for selection  into the two ex post treatments, we find a large (up to 1 standard deviation) and statistically significant  increase in consumption for participants that received both training and grant (Table 8). This effect  matches findings of existing literature on cash grants that typically find large consumption effects (e.g.  Haushofer and Shapiro 2016; Manley, Gitter, and Slavchevska 2013). The pattern is consistent across  genders  and  point  estimates  are  not  significantly  different  between  male  and  female  participants  (Table A3.3). Furthermore, participants that only received the training, but expected the grant also,  seem to have experienced small consumption declines relative to the control group. These findings  suggest that grant money was partly used to boost consumption, while unexpectedly not receiving the  grant had a negative impact on this measure of welfare.  The intention‐to‐treat estimates indicate a positive aggregate impact of the program on the savings  indicator (Table 5). However, when we analyze the different ex post treatments, we can see a positive  impact only for those who received training and grants (Table 8). The effect is large at up to about 1  standard deviation and significant at the 1 percent level. The gender analysis shows the same trend  for  males  and  females  (Table  A3.3).  Although  males  display  a  slightly  larger  point  estimate,  the  difference is not significant. This finding is again in line with existing evidence on the effects of cash  transfers (e.g. Banerjee et al. 2015).   15      Business skills did not improve on aggregate (Table 5). The results provide some evidence that skills  improved for those that were able to access the grants when calculated as a treatment‐on‐the‐treated  effect.  When  we  control  for  self‐selection  through  the  LATE,  the  effect  becomes  close  to  zero  and  statistically insignificant (Table 8). This suggests that business skills improved only for participants who  had already a greater propensity to benefit from the intervention and were more likely to receive the  grant due to their personal characteristics (e.g., higher business savviness).   5.2 Psychological and behavioral outcomes  Turning to psychological well‐being, the results display no impact of the intervention on average (Table  6). Yet, when looking at the differences between the two ex post treatments, the LATE estimate shows  a statistically significant increase of about 0.8 standard deviations in this indicator for participants that  received  both  training  and  grant  (Table  9).  This  result  echoes  new  findings  on  the  psychological  benefits  of  cash  transfers  (Haushofer  and  Shapiro  2016;  Ozer  et  al.  2011).  Importantly,  we  find  no  significant increase for participants that went to the training but were not able to access the grant  (Table 9). While statistically insignificant both the  TOT  and the LATE estimates  for this group show  positive  point  estimates.  Therefore,  it  appears  very  unlikely  that  the  program  negatively  affected  psychological  well‐being  as  suggested  by  literature  on  relative  economic  status  and  well‐being  (Luttmer  2005).  Possibly  participants  of  the  “training  and  grant”  group  still  perceived  themselves  relatively well‐off  compared to their  peer‐group  because  they  had  the chance  to  participate  in  the  business‐and‐life skills training. We also find no significant difference between genders (Table A3.4).  For risk preferences, the results draw a similar picture. While there is no effect on risk preferences on  average (Table 6), according to the LATE estimates risk preferences increased by about 0.7 standard  deviations for participants that got training and grant (Table 9). Still, this result should be interpreted  cautiously, since it reaches only the 10 percent significance level. Again, there seems to be no large  difference in the effect on male or female participants (Table A3.4),   The trust indicator is another indicator where we find a negative impact of the program cancellation.  Although there is no effect on trust on the average treatment group participant (Table 6), participants  who received the training, but were not able to access the grant, show a reduction in trust by about  0.5  standard deviation (Table 9).  The effect seems to be driven by female participants. While male  participants of both ex post treatments display positive insignificant effects, female participants who  failed  to  access  the  grant  show  a  highly  significant  reduction  in  their  trust  indicator  by  about  0.9  standard deviation (Table A3.4). Surprisingly, women who also received the grant as well as the training  display a negative LATE estimate, although this result is only significant at the 10 percent level. This  empirical finding is consistent with two alternative theoretical explanations. First, this could echo the  findings of Gawn and Innes (2018) from the lab that the experience of being lied to erodes trust. An  16      alternative  explanation  suggested  by  the  literature  would  be  that  cash  transfers  put  women  at  increased risk of violent threats which in turn reduces their general trust level. The latter explanation  could also account for the fact that reductions in trust levels were experienced by both women who  received the grant and those who failed to receive it.   The effect on crime and violence is complex. On average, the results show a weakly significant negative  effect on the crime and violence indicator (Table 6), indicating lower levels of vulnerability to crime  and violence and lower participation in security groups. Turning to the two ex post treatments, some  of the LATE estimates suggest a weakly significant negative effect on participants that received the  training, but not the grant (Table 9). This pattern can also be found in the female sub‐sample, not,  however, in the male (Table A3.4). Yet, the most rigorous specification fails to reach the 10 percent  significance level. On net, it does not seem that the intervention had impacts on these measures of  crime and violence.  We find no significant effect on migration propensity either on average (Table 6) or among both ex  post treatment groups (Table 9). For female participants, we find some evidence that those who failed  to access the grant are slightly less likely to migrate (Table A3.4). Again, the most rigorous specification,  however, falls short of reaching the 10 percent significance level.   Finally, turning to results of the list experiment, there seems to be on average a slight increase in the  propensity of cattle raiding, but not in aggressive arguments (Table 6). In particular, the increase in  cattle raiding is prominent among the group that did not receive the grant (Table 9). However, after  controlling for self‐selection into this group through the LATE estimates, the effect becomes smaller  and loses statistical significance. It is likely the effect is not causally driven by the disappointment of  not receiving the grant or whether this group was initially more likely to engage in cattle raiding. When  observing differences across genders we even find weak evidence that cattle raiding increased among  men that received both the training and the grant (Table A3.4). In contrast, aggressive arguments seem  to  have  fallen  among  participants  that  received  only  the  training,  but  not  the  grant  (Table  9).  Altogether, it is difficult to determine a strong impact of the intervention on the propensity to engage  in cattle raiding or aggressive arguments.  5.3 Robustness  Since  our  study  showed  some  degree  of  attrition,  we  test  the  robustness  of  our  ITT  estimates  by  calculating upper and lower bounds following Lee (2008). These correct for attrition by making the  extreme  assumption  about  missing  information.  We  report  the  results  in  Appendix  2.  Even  after  extreme assumptions about attritors the ITT effect on the savings, investment and debt index remains  statistically significant – overall, savings increased among those assigned to receive training and grants  17      by about 0.3 standard deviations. In contrast, the crime and violence index loses its significance when  assuming that attritors reached higher values of the outcome distribution. Nevertheless, the effect size  does not change much which makes us confident that estimated reduction is not an artifact of the data  selection.   In addition, we address potential attrition bias by re‐weighting observations based on their likelihood  to be  included  in  the  final sample. Control group participants  that  were  reached during the phone  survey had an 82 percent likelihood to be reached for the final survey, while control group participants  that were not reached during the phone survey had only a 46 percent likelihood to be reached for the  final survey. Likelihoods to be reached in the final survey differ similarly for the treatment group. We  thus  attach  sampling  weights  to  all observations  based  on  the  inverse  likelihood to be  successfully  interviewed for the final survey. Results are reported in Tables A2.3 to A2.6.   All intention‐to‐treat estimates proof  robust to our re‐weighing  exercise.  The weighted regressions  confirm a positive average effect on the savings, investment and debt index, a negative effect on the  likelihood to be vulnerable to crime and violence, and a positive effect on the list experiment on cattle  raiding.   Turning to results that distinguish between “training and grant” and “training, but no grant” largely  confirm  our  main  results.  Our  main  results  show  positive  effects  on  consumption  and  savings  for  participants that received training and grant, and this finding is confirmed in the weighted regressions.  What is more, the weighted regressions confirm our positive finding on the effect of grant and training  on psychological well‐being. For participants that only received the training, but not the grant, we can  also  confirm  that  estimates  on  trust,  on  crime  and  violence  and  on  the  list  experiment  regarding  aggressive arguments show a weakly significant negative effect.   6. Conclusion  Our study used the example of the unplanned cancellation of the South Sudan Youth Business Start‐ Up Grant Program to evaluate the impacts of interventions that fail to be implemented as planned.  Overall, our results suggest that the impact of failed interventions is mixed and depends on the gender  of participants and their ex post treatment status. In this instance, on average across all participants,  the  intervention  was  largely  ineffective.  Most  socio‐economic  or  psychological  and  behavioral  indicators neither worsened nor improved.   However, when considering ex post treatment groups and gender, some groups were detrimentally  affected by the intervention. In particular, female participants that had expected to receive the cash  grant but did not due to the cancellation of the program showed a strong reduction in their trust level.  We also found some evidence that these women were less likely to migrate. Given that large shares of  18      the population in South Sudan migrated in the period of our analysis to escape conflict affected areas,  it is possible that women that expected a grant stayed back in expectation of the grant that would have  migrated  in  the  absence  of  the  intervention.  While  we  do  not  have  direct  information  on  this  unintended consequence, one could be concerned regarding the potential detrimental outcomes to  these program participants.  Where positive impacts were detected, for example on savings and on consumption, these tended to  accrue to those that received the grants. Although the group that received the grant was smaller than  the group that only received training, the positive impacts on the savings indicator was large enough  to lift the average effect above a statistically significant level, but not for the consumption indicator.  In addition, psychological well‐being improved for the group receiving both training and grants. These  positive effects seemed to be independent of gender.   The most unexpected result is the reported reduction of crime and violence experienced by women  who did not receive the grant. Equally puzzling is the reduction in aggressive arguments among both  men and women of the group who did not receive the grant money. Potentially this finding is due to a  reporting bias on this indicator. For example, those who did not receive the grant but had expected to,  became  more  wary  about  reporting  on  sensitive  events,  given  that  they  may  have  perceived  the  program to be less responsive to their needs and vulnerabilities.  This paper is the first study that shows how failed intervention can have a negative impact on intended  beneficiaries. While we did not identify clear socio‐economic disadvantages for participants that vainly  expected  to  receive  the  grant  money,  the  negative  impact  on  female  trust  levels  and  migration  behavior  should  warn  policy  makers  to  pay  more  attention  to  unintended  damage  from  failed  interventions.  Since  the  main  negative  effect  appears  only  for  the  female  subgroup,  the  external  validity of the result should be confirmed by further research on failed inventions and heterogenous  effects across gender. Although most indicators showed no significant net improvements, participants  who did receive the treatment as intended seemed to benefit economically and psychologically. While  it remains to be argued whether these positive impacts outweigh the negative impacts on participants  who  did  not  receive  the  complete  treatment,  our  study  makes  it  clear  that  interventions  should  consider  the  consequences  of  potential  failure  in  the  planning  stages.  For  example,  future  interventions in risky environments might want to explicitly flag the potential of a program cancellation  to pro‐actively mitigate against trust loss.  19      References  Andreoni, James, and Charles Sprenger. 2010. “Certain and Uncertain Utility: The Allais Paradox and  Five  Decision  Theory  Phenomena.”  Levine’s  Working  Paper  Archive:  1–21.  http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.193.836&rep=rep1&type=pdf.  Angrist, Joshua D., and Alan B. Krueger. 1999. “Empirical Strategies in Labor Economics.” In Handbook  of Labor Economics Vol. 3, eds. Orley C. Ashenfelter and David Card. Amsterdam: Elsevier, 1277– 1366.  Baird,  Sarah,  Francisco  H.G.  Ferreira,  Berk  Özler,  and  Michael  Woolcock.  2014.  “Conditional,  Unconditional and Everything in Between : A Systematic Review of the Effects of Cash Transfer  Programs on Schooling Outcomes.” Journal of Development Effectiveness 6(1).  Baird, Sarah, Jacobus de Hoop, and Berk Özler. 2013. “Income Shocks and Adolescent.” The Journal of  Human Resources 48(2): 370–403.  Baird, Sarah, David McKenzie, and Berk Özler. 2018. 8404 Policy Research Working Paper  The Effects  of Cash Transfers on Adult Labor Market Outcomes.  Banerjee,  Abhijit  et  al.  2015.  “A  Multifaceted  Program  Causes  Lasting  Progress  for  the  Very  Poor:  Evidence from Six Countries.” Science 348(6236).  Banerjee, Abhijit V., Rema Hanna, Gabriel E. Kreindler, and Benjamin A. Olken. 2017. “Debunking the  Stereotype of the Lazy Welfare Recipient: Evidence from Cash Transfer Programs.”  World Bank  Research Observer 32(2): 155–84.  Benjamini,  Yoav,  and  Yosef  Hochberg.  1995.  “Controlling  the  False  Discovery  Rate :  A  Practical  and  Powerful Approach to Multiple Testing.” Journal of the Royal Statistical Society 57(1): 289–300.  Berg, Joyce, John Dickhaut, and Kevin McCabe. 1995. “Trust, Reciprocity, and Social History.”  Games  and Economic Behavior 10: 122–42.  Berge, Ivar Lars Oppedal, Kjetil Bjorvatn, and Bertil Tungodden. 2014. “Human and Financial Capital for  Microenterprise  Development :  Evidence  from  a  Field  and  Lab  Experiment.”  Management  Science.  Bianchi,  Milo,  and  Matteo  Bobba.  2013.  “Liquidity,  Risk,  and  Occupational  Choices.”  The  Review  of  Economic Studies 80(2): 491–511.  Bjorvatn, Kjetil, and Bertil Tungodden. 2010. “Teaching Business in Tanzania: Evaluating Participation  and Performance.” Journal of the European Economic Association 8(2): 561–70.  Blair, Graeme, and Kosuke Imai. 2017. “Statistical Analysis of List Experiments.” Political Analysis 20(1):  47–77.  Blattman, Christopher, and Laura Ralston. 2015. “Generating Employment in Poor and Fragile States:  Evidence  from  Labor  Market  and  Entrepreneurship  Programs.”  SSRN  Electronic  Journal.  http://www.ssrn.com/abstract=2622220.  Blattmann,  Christopher,  Nathan  Fiala,  and  Sebastian  Martinez.  2014.  “Generating  Skilled  Self‐ Employment  in  Developing  Countries:  Experimental  Evidence  from  Uganda.”  The  Quarterly  Journal of Economics: 697–752.  Bobonis,  Gustavo  J.,  Melissa  Gonzâlez‐Brenes,  and  Roberto  Castro.  2013.  “Public  Transfers  and  Domestic Violence : The Roles of Private Information and Spousal Control.”  American Economic  Journal: Economic Policy 5(1).  Bun,  Maurice  J.  G.,  and  Teresa  D.  Harrison.  2018.  “OLS  and  IV  Estimation  of  Regression  Models  20      Including  Endogenous  Interaction  Terms.”  Econometric  Reviews:  07474938.2018.1427486.  https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/07474938.2018.1427486.  Cho,  Yoonyoung,  and  Maddalena  Honorati.  2014.  “Entrepreneurship  Programs  in  Developing  Countries :  A  Meta  Regression  Analysis.”  Labour  Economics  28:  110–30.  http://dx.doi.org/10.1016/j.labeco.2014.03.011.  Fafchamps, Marcel, David McKenzie, Simon Quinn, and Christopher Woodruff. 2014. “Microenterprise  Growth and the Flypaper Effect: Evidence from a Randomized Experiment in Ghana.”  Journal of  Development Economics 106: 211–26. http://dx.doi.org/10.1016/j.jdeveco.2013.09.010.  Field,  Erica  et  al.  2013.  “Do  Traditional  Institutions  Constrain  Female  Entrepreneurship ?  A  Field  Experiment  on  Business  Training  in  India.”  American  Economic  Review:  Papers  &  Proceedings  100(2): 125–29.  Findley,  Michael  G.,  Adam  S.  Harris,  Helen  V.  Milner,  and  Daniel  L.  Nielson.  2017.  “Who  Controls  Foreign  Aid?  Elite  versus  Public  Perceptions  of  Donor  Influence  in  Aid‐Dependent  Uganda.”  International  Organization  (October  2015):  1–31.  https://www.cambridge.org/core/product/identifier/S0020818317000273/type/journal_article.  Gawn, Glynis, and Robert Innes. 2018. “Do Lies Erode Trust?”  International Economic Review 59(1):  137–61.  Haushofer, Johannes, and Jeremy Shapiro. 2013. “Household Response to Income Changes: Evidence  from an Unconditional Cash Transfer Program in Kenya.” Massachusetts Institute of Technology  24(5): 1–57.  Haushofer,  Johannes,  and  Jeremy  Shapiro.  2016.  “The  Short‐Term  Impact  of  Unconditional  Cash  Transfers to the Poor: Experimental Evidence from Kenya.”  The Quarterly Journal of Economics  131(4): 1973–2042.  Imai, Kosuke. 2011. “Multivariate Regression Analysis for the Item Count Technique.”  Journal of the  American Statistical Association 106(494): 407–16.  Jakiela,  Pamela,  and  Owen  Ozier.  2015.  “The  Impact  of  Violence  on  Individual  Risk  Preferences:  Evidence  from  a  Natural  Experiment.”  World  Bank  Policy  Research  Paper  (9870).  http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=psyh&AN=2015‐16847‐ 001&site=ehost‐live%5Cnhajdu.tamas@krtk.mta.hu%5Cnhajdu.gabor@tk.mta.hu.  Karlan, Dean, and Martin Valdivia. 2011. “Teaching Entrepreneurship: Impact of Business Training on  Microfinance  Clients  and  Institutions.”  Review  of  Economics  and  Statistics  93(2):  510–27.  http://www.mitpressjournals.org/doi/10.1162/REST_a_00074.  Luttmer, Erzo F. P.  2005.  “Neighbor  as Negatives: Relative Earnings and Well‐Being.”  The  Quarterly  Journal of Economics 120(3): 963–1002.  Manley,  James,  Seth  Gitter,  and  Vanya  Slavchevska.  2013.  “How  Effective  Are  Cash  Transfers  at  Improving  Nutritional  Status?”  World  Development  48:  133–55.  http://dx.doi.org/10.1016/j.worlddev.2013.03.010.  Mano,  Yukichi,  Alhassan  Iddrisu,  Yutaka  Yoshino,  and  Tetsushi  Sonobe.  2012.  “How  Can  Micro  and  Small Enterprises in Sub‐Saharan Africa Become More Productive? The Impacts of Experimental  Basic  Managerial  Training.”  World  Development  40(3):  458–68.  http://dx.doi.org/10.1016/j.worlddev.2011.09.013.  McKenzie, David, and Christopher Woodruff. 2014. “What Are We Learning from Business Training and  Entrepreneurship  Evaluations  around  the  Developing  World?”  World  Bank  Research  Observer  29(1): 48–82.  21      De  Mel,  Suresh,  David  McKenzie,  and  Christopher  Woodruff.  2008.  “Returns  to  Capital  in  Microenterprises: Evidence from a Field Experiment.” The Quarterly Journal of Economics 123(4):  1329–72.  De Mel, Suresh, David McKenzie, and Christopher Woodruff. 2012. “One‐Time Transfers of Cash or  Capital Have Long‐Lasting Effects on Microenterprises in Sri Lanka.” Science 335(6071): 962–66.  Miller,  JD.  1984.  “A  New  Survey  Technique  for  Studying  Deviant  Behavior.”  Phd  thesis.  George  Washington University.  Milner,  Helen  V.,  Daniel  L.  Nielson,  and  Michael  G.  Findley.  2016.  “Citizen  Preferences  and  Public  Goods: Comparing Preferences for Foreign Aid and Government Programs in Uganda.” Review of  International Organizations 11(2): 219–45. http://dx.doi.org/10.1007/s11558‐016‐9243‐2.  Ozer, Emily J et al. 2011. “Does Alleviating Poverty Affect Mothers ’ Depressive Symptoms ? A Quasi‐ Experimental  Investigation  of  Mexico  ’  s  Oportunidades  Programme.”  International  Journal  of  Epidemiology (July): 1565–76.   Sundberg,  Ralph,  and  Erik  Melander,  2013,  “Introducing  the  UCDP  Georeferenced  Event  Dataset”,  Journal of Peace Research, vol.50, no.4, 523‐532  22      Figures and Tables  Table 1 Main outcomes of interest    Outcomes Name  Details  Socio‐economic outcomes – survey based  1  Employment index  Standardized weighted average of the number of hours spend on wage  employed activities in  the past 7 days, (log) cash wage received in the past  7 days, (log) outstanding wage from the past 7 days, (log) total wage in past  7 days, number of activities on wage employment in the past 7 days,  number of hours spend on self‐employed activities in past 7 days, (log) self‐ employed cash earnings in the past 7 days, (log) self‐employed in‐kind  earnings in the past 7 days, (log) outstanding earnings from the past 7 days,  (log) total self‐employed earnings in the past 7 days, number of self‐ employed activities in the past 7 days, total number of employees, (log)  business revenue during the past 4 weeks, (log) business sales yesterday,  (log) aggregated business costs in the past 4 weeks  2  Consumption index  Standardized weighted average of the number of different food items  consumed in the past 7 days, (log) total food expenditure in the past 7  days, (log) value of self‐produced food in the past 7 days, (log) expenditure  on non‐food items in past 1month, (log) expenditure on assets in past 1  month  3  Savings, investment  Standardized weighted average of having or sharing a formal bank account,  and debt index  currently saving any money, (log) amount held at bank account, (negatively  coded) number of formal loans received, (negatively coded) other debt,  (negatively coded) number of informal loans received in the past 1 month,  (negatively coded) (log) total amount of formal loans, (negatively coded)  (log) total amount of informal loans, business ownership, participation in  training during the past 12 months, number of trainings done in the past 12  months   4  Business skills index  Standardized weighted average of frequency of visiting competitors,  frequency of asking customers about other products they would like to be  sold, frequency of setting sales targets, frequency of comparing targets to  performance, frequency of recording purchase and sales, knowledge of the  business register, knowledge of fees to register a business at cashier’s  office of the Business Register, knowledge of operating license from State  government, knowledge of inspections from payam authorities, knowledge  of taxes, knowledge of bribes (rashua), knowledge of paying an  intermediate person to take care of taxes, registration of company name at  business register, registration at cashier’s office of the Business Register,  obtainment of operation license from the State government, experienced  inspection by payam authorities, payment of formal taxes, payment of  bribes (rashua), payment of intermediary person to take care of taxes  Psychological and behavioral outcomes  23      5  Psychological  Standardized weighted average of happiness with education level, with  wellbeing index  family, with job and work, with earnings or income, with house they live in,  with life as a whole, with community they live in, with security and with  friends, ladder of life rating self now, ladder of life rating household now,  ladder of life rating self in 5 years, ladder of life rating household in 5 years,  internal locus of control score on the possibility to become a leader based  on ability, on general events in life, on influencing the number of friends,  on control over future events, on feeling protected, on planning ahead, on  pleasing people above to get ahead, on (negatively coded) dependence on  luck to become a leader, on working hard to get ahead, on the belief that  own actions matter most, empowered decisions on food/clothing  purchases for children, on opening a business, on taking a loan, on visiting  a friend, on traveling to another town, on staying overnight at another  town, on getting a child vaccinated, on purchasing small items, on paying  school fees for relatives  6  Risk index  Standardized weighted average of (negatively coded) likelihood of sleeping  under a mosquito net, likelihood to walk alone at night, (negatively coded)  likelihood to spend an afternoon waiting for a medical exam, likelihood to  take  a  boda  boda  if  the  driver  is  unknown,  likelihood  to  engage  in  unprotected sex, (negatively coded) likelihood to invest in a safe business  accepting low profits, likelihood to invest into a business that has high profits  but  equal  chance  of  failing,  likelihood  to  take  a  loan  if  there  were  no  restrictions, experimental data on number of times the more risky lottery  was chosen  7  Trust index  Standardized weighted average of 13 trust items: trust to people in  general, trust that people are helpful, (negatively coded) belief that people  seek their own advantage, willingness to lend money, willingness to lend  possessions, trust in family, trust in friends, trust in neighbors, trust in  police, trust in NGO, trust in elders, trust in local government, trust in state  government, experimental data on amount send to the WB in trust game  and amount send to another player in the trust game  8  Crime and violence  Standardized weighted average of participation in a security group,  index  frequency of participation in a security group, hours participated in a  security group last week, experience of own cattle been stolen, number of  times own cattle had been stolen in the past 1 year, knowledge of a least 1  home/market stall robbery, number of known home/market stall  robberies, experience of harassment during past 1 month, number of times  been harassed during past 1 month, experience of having been physically  punished or beaten, feeling concerned that receiving money might foster  crime or violence    10  Migration index  Standardized weighted average of having moved since baseline, living  outside SSD in the past 1 year, living in a refugee camp in the past 1 year,  living in an IDP camp in the past 1 year, having the wish to move  11  List experiment  Standardized average of the two list experiment questions on cattle raiding  cattle index  12  List experiment  Standardized average of the two list experiment questions on arguments  argument index        24      Table 2 Balancing original control and treatment group at baseline      Control group  ITT group  Difference  p‐value      N  Mean  N  Mean  in means  Individual and household characteristics  Age  1,148  27.417  1,144  27.683  0.265  0.2001  Gender  1,148  0.602  1,144  0.611  0.009  0.6559  Married  1,148  0.666  1,143  0.649  ‐0.016  0.4103  Employment status  1,148  0.612  1,144  0.624  0.012  0.5626  Business ownership  1,148  0.642  1,144  0.659  0.017  0.3907  Consumption food  1,148  5.330  1,144  5.400  0.070  0.1740  Consumption nonfood  1,148  2.418  1,144  2.429  0.010  0.8547  Formal bank account  1,148  0.373  1,144  0.369  ‐0.004  0.8452  (Log) amount formal loans  1,139  ‐0.332  1,141  ‐0.367  ‐0.036  0.6339  (Log) amount informal loans  1,134  ‐1.329  1,124  ‐1.225  0.104  0.4432  Education  No education  1,148  0.191  1,144  0.206  0.016  0.3517  level  Some Primary  1,148  0.315  1,144  0.330  0.015  0.4401  Some  1,148  0.404  1,144  0.373  ‐0.031  0.1289  Secondary    Some University  1,148  0.090  1,144  0.090  0.000  0.9791  or Higher  Literacy  No English  1,148  0.247  1,144  0.263  0.016  0.3882    Some English  1,148  0.273  1,144  0.295  0.022  0.2443    Good English  1,148  0.480  1,144  0.442  ‐0.038*  0.0706  Numeracy  Low  1,148  0.238  1,144  0.247  0.010  0.5931    Medium  1,148  0.160  1,144  0.198  0.037**  0.0199    High  1,148  0.602  1,144  0.555  ‐0.047**  0.0231  Household size  1,148  7.310  1,144  7.260  ‐0.050  0.7257  Number of children  1,148  3.107  1,144  3.241  0.134  0.1635  Number of elderly  1,148  0.109  1,144  0.087  ‐0.021  0.1292  Number of rooms  1,148  3.180  1,144  3.087  ‐0.093  0.1935  Number of buildings  1,148  3.676  1,144  3.538  ‐0.138*  0.0830  (Log) distance to KCB branch  1,130  2.395  1,126  2.396  0.001  0.9871  Conflict  exposure  2011‐2014  1,148  0.000  1,144  0.084  0.084  0.3283  (300km buffer)  Conflict  exposure  2015‐2017  1,148  0.000  1,144  0.128  0.128*  0.0953  (300km buffer)  State at baseline  Central Equatoria  1,148  0.169  1,144  0.167  ‐0.002  0.8966  Eastern Equatoria  1,148  0.160  1,144  0.152  ‐0.008  0.5898  Lakes  1,148  0.158  1,144  0.159  0.001  0.9256  Northern Bahr El Ghazal  1,148  0.170  1,144  0.176  0.006  0.7118  Western Bahr El Ghazal  1,148  0.172  1,144  0.171  ‐0.000  0.9861  Western Equatoria  1,148  0.172  1,144  0.175  0.003  0.8386     Note: All indicators were measured at baseline. * (**, ***) indicates statistical significance at the ten‐percent (five‐percent,  one‐percent) level.  25        Table 3 Balancing between "training, no grant" vs "training and grant"      „training, no grant“  „training and grant“  N      Mean  SD  Coeff.  SE  Individual and household characteristics  Age  27.570  4.691  5.594***  1.280  626  Married  0.606  0.489  0.160***  0.053  626  Employment status  0.656  0.476  0.134**  0.058  626  Business ownership  0.642  0.480  0.215***  0.049  626  Consumption food  5.390  1.150  0.908***  0.216  626  Consumption nonfood  2.398  1.322  0.676***  0.137  626  Formal bank account  0.421  0.494  0.137***  0.047  626  (Log) amount formal loans  ‐0.338  1.756  ‐0.140  0.171  625  (Log) amount informal loans  ‐0.972  2.892  ‐0.522*  0.267  614  Education  No education  0.173  0.379  ‐0.056  0.044  626  level  Some Primary  0.308  0.462  0.078*  0.044  626  Some  0.399  0.490  0.164***  0.046  626  Secondary    Some University  0.120  0.326  ‐0.002  0.029  626  or Higher  Literacy  No English  0.233  0.423  ‐0.080*  0.042  626    Some English  0.269  0.444  0.131***  0.041  626    Good English  0.498  0.501  0.133**  0.056  626  Numeracy  Low  0.192  0.395  ‐0.022  0.036  626    Medium  0.216  0.412  ‐0.006  0.040  626    High  0.591  0.492  0.212***  0.058  626  Household size  7.058  3.215  1.648***  0.508  626  Number of children  3.171  2.239  0.628**  0.284  626  Number of elderly  0.072  0.332  0.039  0.036  626  Number of rooms  3.240  1.698  0.533***  0.191  626  Number of buildings  3.639  2.029  0.783***  0.293  626  (Log) distance to KCB branch  2.749  2.089  0.078  0.170  617  Conflict  exposure  2011‐2014  0.208  4.393  -0.149  0.166  626  (300km buffer)  Conflict  exposure  2015‐2017  0.136  3.728  -0.195  0.157  626  (300km buffer)  State at baseline  Central Equatoria  0.188  0.391  0.019**  0.009  626  Eastern Equatoria  0.240  0.428  0.000***  0.000  626  Lakes  0.063  0.242  0.000***  0.000  626  Northern Bahr El Ghazal  0.125  0.331  0.178***  0.043  626  Western Bahr El Ghazal  0.091  0.288  ‐0.004  0.004  626  Western Equatoria  0.293  0.456  ‐0.009*  0.006  626     Note:  Differences  between  treatment  group  participants  that  received  that  grant  and  those  who  did  not  use  baseline  characteristics. Column (1) reports mean values of baseline covariates for participants that received training but no grant".  Column (2) reports OLS estimates on receiving "training and grant" and strata fixed effect. Standard errors are clustered at  boma level and reported below coefficients in parenthesis.* (**, ***) indicates statistical significance at the ten‐percent (five‐ percent, one‐percent) level."   26        Table 4 Summary statistics of outcome variables for the control group  VARIABLES  N  mean  sd  min  max  Main outcomes (survey‐based)  Employment index  763  0  1  ‐2.314  6.401  Consumption index  763  0  1  ‐1.580  5.037  Savings, investment and debt index  763  0  1  ‐4.013  2.984  Business skills index  763  0  1  ‐2.971  2.569  Psychological wellbeing index  763  0  1  ‐2.625  3.606  Risk index  763  0  1  ‐2.789  3.142  Trust index  763  0  1  ‐2.982  3.147  Crime and violence index  763  0  1  ‐1.214  5.667  Migration index  763  0  1  ‐0.838  3.740  List experiment cattle index  763  0  1  ‐3.360  3.095  List experiment argument index  763  0  1  ‐3.666  4.163  Note: Higher values of all indicators refer to higher scores in the respective outcome. For instance, higher values in the risk  index imply a higher preference for risky behavior. Higher values in the list experiment cattle index imply a higher propensity  to engage in cattle raiding, while higher values in the list experiment argument index imply a higher propensity to engage in  arguments.  Higher values of the migration index mark a higher propensity of having, or planning to migrate. 27        Table 5 Intention‐to‐treat effects of the original intervention on main socio‐economic outcomes    (1)  (2)    ITT   ITT   (no controls)  (controls)  Main outcomes – Socioeconomic  Employment index  0.063  0.067  (0.281)  (0.242)    [0.375]  [0.323]  Consumption index  0.094  0.086    (0.120)  (0.153)    [0.240]  [0.307]  Savings,  investment  and  debt  0.274***  0.271***  index  (0.000)  (0.000)    [0.001]  [0.001]  Business skills index  0.016  0.018    (0.747)  (0.735)    [0.748]  [0.735]  Observations  1,523  1,495  Note:  P‐values  are  in  parenthesis  displayed  below  the  estimated  coefficients.  *  (**,  ***)  indicates  statistical  significance  at  the  ten‐percent  (five‐percent,  one‐percent)  level.  Adjusted  Benjamini‐Hochberg  p‐values  are  reported in square brackets. All regression control for gender‐state fixed effects.  Control variables of column (2)  include all baseline controls that were significant determinants of attrition and of selection between receiving  “training and grant” vs “training, but no grant”. In particular, these are age, marital status, employment status,  business  ownership,  food  consumption,  non‐food  consumption,  formal  bank  account,  formal  loans,  informal  loans,  education  level,  literacy  level,  numeracy  level,  household  size,  number  of  children,  number  of  rooms,  number of buildings at baseline, and exposure to conflict events between baseline and endline.  28      Table 6 Intention‐to‐treat effects of the original intervention on main psychological and behavioral outcomes    (1)  (2)    ITT   ITT   (no controls)  (controls)  Main outcomes – Psychological and behavioral  ‐0.009  0.002  Psychological wellbeing index  (0.845)  (0.965)    [0.845]  [0.965]  Risk index  ‐0.043  ‐0.052    (0.501)  (0.383)    [0.692]  [0.537]  Trust index  ‐0.035  ‐0.055    (0.482)  (0.274)    [0.692]  [0.480]  Crime and violence index  ‐0.080  ‐0.089*    (0.119)  (0.090)    [0.343]  [0.315]  Migration index  ‐0.026  ‐0.015    (0.593)  (0.767)    [0.692]  [0.896]  List experiment cattle index  0.172*  0.169**    (0.075)  (0.050)    [0.343]  [0.315]  List experiment argument index  ‐0.135  ‐0.132  (0.147)  (0.149)    [0.343]  [0.322]  Observations  1,523  1,495  Note:  P‐values  are  in  parenthesis  displayed  below  the  estimated  coefficients.  *  (**,  ***)  indicates  statistical  significance  at  the  ten‐percent  (five‐percent,  one‐percent)  level.  Adjusted  Benjamini‐Hochberg  p‐values  are  reported in square brackets. All regression control for gender‐state fixed effects.  Control variables of column (2)  include all baseline controls that were significant determinants of attrition and of selection between receiving  “training and grant” vs “training, but no grant”. In particular, these are age, marital status, employment status,  business  ownership,  food  consumption,  non‐food  consumption,  formal  bank  account,  formal  loans,  informal  loans,  education  level,  literacy  level,  numeracy  level,  household  size,  number  of  children,  number  of  rooms,  number of buildings at baseline, and exposure to conflict between baseline and endline.  29      Table 7 First stage results from LATE estimation of Table 8 and Table 9       (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)      „Training, no grant“  „Training and grant“  „Training, no grant“  „Training and grant“  „Training, no grant“  „Training and grant“  Instrument 1  Treatment  0.4226***  0.3860***  0.4196***  0.3875***  0.4414***  0.4254***    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.002)  (0.000)  Instrument 2  Treatment  x  0.0517***  ‐0.0450***  0.0523***  ‐0.0442***  0.0716***  ‐0.0620***  (log)  distance  to  KCB branch  (0.002)  (0.001)  (0.003)  (0.001)  (0.000)  (0.000)    (log)  ‐0.0032  0.0050  ‐0.0050  0.0081  ‐0.0093  0.0143  Distance  to  (0.661)  (0.454)  (0.549)  (0.261)  (0.418)  (0.107)  KCB branch    Strata FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes    Individual  No  No  Yes  Yes  Yes  Yes  controls    Geography  No  No  No  No  Yes  Yes  controls    Observations  1,500  1,500  1,474  1,474  1,474  1,474  Note: This table displays the first stage results for LATE estimates of Table 11. Columns (1) and (2) correspond to LATE estimates of column (3) in Table 11. Column (3) and (4)  correspond to LATE estimates in column (4) in Table 11 and columns (5) and (6) to column (5) respectively. We report the effect of our two instrumental variables – original  assignment to the treatment group and its interaction with distance to the closest KCB bank branch – on our two main regressors of interest. All regression control for gender‐ state  fixed  effects  and for  the  level  effect  of  distance  to  the  closest  KCB  bank  branch.    Control  variables  of  column  (3)‐(6)  include  all  baseline  controls  that  were  significant  determinants of attrition and of selection between receiving “training and grant” vs “training, but no grant”. In particular, these are age, marital status, employment status,  business ownership, food consumption, non‐food consumption, formal bank account, formal loans, informal loans, education level, literacy level, numeracy level, household size,  number  of  children,  number  of  rooms,  number  of  buildings  at  baseline,  and  exposure  to  conflict  events  between  endline  and  baseline.  Column  (5)  and  (6)  also  controls  for  geographic features since the estimation strategy relies on the distance to the closest KCB bank branch, which might correlate with other geographic characteristics. Geography  controls include distance to the closest city, distance to the closest road, average land gradient and their interactions with selection to the original treatment group, and the  interaction  of  conflict  exposure  with  the  original  treatment  group.  P‐values  are  in  parenthesis  displayed  below  the  estimated  coefficients.  *  (**,  ***)  indicates  statistical  significance at the ten‐percent (five‐percent, one‐percent) level 30        Table 8 Effects of the “training and grant” vs “training, but no grant” on main socio‐economic outcomes      (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)      TOT   TOT   TOT  LATE   LATE  LATE  (no  (controls)  (controls  (no  (controls)  (controls  controls)  +  controls)  +  geography  geography  controls)  controls)  Main outcomes – Socio‐economic  Employment  Training,  0.087  0.086  0.081  ‐0.069  ‐0.050  0.064  index  no grant  (0.149)  (0.134)  (0.424)  (0.766)  (0.818)  (0.833)    [0.238]  [0.215]  [0.679]  [0.968]  [0.988]  [0.989]  Training  0.057  0.062  0.044  0.369  0.338  0.082  and grant  (0.580)  (0.554)  (0.752)  (0.384)  (0.391)  (0.820)      [0.595]  [0.676]  [0.813]  [0.655]  [0.626]  [0.989]  Consumption  Training,  0.046  0.037  0.026  ‐0.389**  ‐0.350**  ‐0.136  index  no grant  (0.489)  (0.591)  (0.810)  (0.019)  (0.029)  (0.659)      [0.595]  [0.676]  [0.813]  [0.071]  [0.077]  [0.989]  Training  0.178**  0.157**  0.169  1.042**  0.933**  1.049**  and grant  (0.023)  (0.048)  (0.166)  (0.027)  (0.027)  (0.015)      [0.046]  [0.096]  [0.332]  [0.071]  [0.077]  [0.060]  Savings,  Training,  0.221***  0.205***  0.127  ‐0.166  ‐0.171  ‐0.200  investment  no grant  (0.000)  (0.000)  (0.147)  (0.275)  (0.278)  (0.483)  and  debt  [0.001]  [0.001]  [0.332]  [0.572]  [0.556]  [0.989]  index  Training  0.434***  0.420***  0.327***  1.282***  1.270***  0.992***  and grant  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.007)    [0.001]  [0.001]  [0.008]  [0.006]  [0.005]  [0.054]  Business  Training,  ‐0.031  ‐0.022  0.024  ‐0.113  0.003  0.024  skills index  no grant  (0.594)  (0.727)  (0.813)  (0.520)  (0.988)  (0.929)    [0.595]  [0.728]  [0.813]  [0.974]  [0.988]  [0.989]  Training  0.240***  0.220***  0.299**  0.267  0.046  ‐0.005  and grant  (0.004)  (0.010)  (0.017)  (0.442)  (0.903)  (0.988)    [0.012]  [0.027]  [0.069]  [0.968]  [0.988]  [0.989]  Observations    1,523  1,495  1,474  1,500  1,474  1,474  F‐stat          23.88  21.61  36.61  Note:  P‐values  are  in  parenthesis  displayed  below  the  estimated  coefficients.  *  (**,  ***)  indicates  statistical  significance  at  the  ten‐percent  (five‐percent,  one‐percent)  level.  Adjusted  Benjamini‐Hochberg  p‐values  are   reported in square brackets. All regression control for gender‐state fixed effects.  Control variables of column (2)  include all baseline controls that were significant determinants of attrition and of selection between receiving  “training and grant” vs “training, but no grant”. In particular, these are age, marital status, employment status,  business  ownership,  food  consumption,  non‐food  consumption,  formal  bank  account,  formal  loans,  informal  loans,  education  level,  literacy  level,  numeracy  level,  household  size,  number  of  children,  number  of  rooms,  number of buildings at baseline, and exposure to conflict events between baseline and endline. Column (3) also  controls for geographic features since the estimation strategy relies on distance to the closest KCB bank branch  which might correlate with other geographic characteristics. Geography controls include distance to the closest  city, distance to the closest road, average land gradient and their respective interactions with selection to the  original treatment group.  31      Table 9 Effects of the “training and grant” vs “training, but no grant” on main psychological and behavioral outcomes      (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (5)      TOT   TOT   TOT  LATE   LATE  LATE  (no  (controls)  (controls  (no  (controls)  (controls  controls)  +  controls)  +  geography  geography  controls)  controls)  Main outcomes – Psychological and behavioral  Psychological  Training, no  0.029  0.035  0.127  ‐0.238  ‐0.080  0.196  wellbeingindex  grant  (0.585)  (0.490)  (0.139)  (0.151)  (0.614)  (0.373)  [0.745]  [0.624]  [0.324]  [0.389]  [0.749]  [0.746]  Training and  0.027  ‐0.014  0.064  0.397  0.131  0.701**  grant  (0.716)  (0.847)  (0.505)  (0.229)  (0.672)  (0.027)  [0.795]  [0.913]  [0.708]  [0.389]  [0.749]  [0.372]  Risk index  Training, no  0.016  0.000  0.106  ‐0.441  ‐0.408  ‐0.109    grant  (0.839)  (0.998)  (0.322)  (0.103)  (0.104)  (0.794)  [0.840]  [0.998]  [0.574]  [0.389]  [0.369]  [0.955]  Training and  ‐0.068  ‐0.076  0.028  0.702  0.605  0.712  grant  (0.365)  (0.327)  (0.780)  (0.194)  (0.231)  (0.106)  [0.640]  [0.464]  [0.840]  [0.389]  [0.462]  [0.372]  Trust index  Training, no  ‐0.077  ‐0.096  ‐0.038  ‐0.020  ‐0.020  ‐0.501*    grant  (0.182)  (0.105)  (0.740)  (0.920)  (0.923)  (0.064)  [0.365]  [0.378]  [0.840]  [0.921]  [0.924]  [0.372]  Training and  0.128  0.131  0.211*  ‐0.098  ‐0.153  ‐0.021  grant  (0.122)  (0.111)  (0.095)  (0.792)  (0.695)  (0.955)  [0.365]  [0.378]  [0.324]  [0.853]  [0.749]  [0.955]  Crime and  Training, no  ‐0.051  ‐0.061  0.010  ‐0.470*  ‐0.554*  ‐0.277  violence index  grant  (0.414)  (0.331)  (0.905)  (0.100)  (0.062)  (0.361)  [0.645]  [0.464]  [0.906]  [0.389]  [0.369]  [0.746]  Training and  ‐0.104  ‐0.103  ‐0.089  0.578  0.692  0.155  grant  (0.170)  (0.190)  (0.356)  (0.250)  (0.185)  (0.669)  [0.365]  [0.378]  [0.574]  [0.389]  [0.432]  [0.937]  Migration  Training, no  ‐0.080  ‐0.078  ‐0.148*  ‐0.258  ‐0.292  ‐0.307  index  grant  (0.150)  (0.167)  (0.098)  (0.119)  (0.105)  (0.251)    [0.365]  [0.378]  [0.324]  [0.389]  [0.369]  [0.703]  Training and  0.029  0.018  ‐0.053  0.449  0.543  ‐0.043  grant  (0.738)  (0.823)  (0.594)  (0.223)  (0.157)  (0.890)  [0.795]  [0.913]  [0.757]  [0.389]  [0.432]  [0.955]  List  Training, no  0.207*  0.222**  0.250**  0.108  0.112  0.166  experiment  grant  (0.052)  (0.040)  (0.026)  (0.666)  (0.688)  (0.558)  cattle index  [0.365]  [0.378]  [0.324]  [0.777]  [0.749]  [0.904]  Training and  ‐0.089  ‐0.103  ‐0.080  0.410  0.392  0.336  grant  (0.565)  (0.216)  (0.369)  (0.457)  (0.519)  (0.581)  [0.745]  [0.378]  [0.574]  [0.582]  [0.749]  [0.904]  List  Training, no  ‐0.157  ‐0.130  ‐0.176*  ‐0.431*  ‐0.352*  ‐0.334*  experiment  grant  (0.112)  (0.191)  (0.082)  (0.060)  (0.084)  (0.089)  argument  [0.365]  [0.378]  [0.324]  [0.389]  [0.369]  [0.372]  index  Training and  ‐0.224  ‐0.256  ‐0.245  0.400  0.217  0.099  grant  (0.148)  (0.121)  (0.130)  (0.432)  (0.662)  (0.838)  [0.365]  [0.378]  [0.324]  [0‐582]  [0.749]  [0.955]  Observations    1,523  1,495  1,474  1,500  1,474  1,474  F‐stat          23.88  21.61  36.61  Note:  P‐values  are  in  parenthesis  displayed  below  the  estimated  coefficients.  *  (**,  ***)  indicates  statistical  significance  at  the  ten‐percent  (five‐percent,  one‐percent)  level.  Adjusted  Benjamini‐Hochberg  p‐values  are  reported in square brackets.  All regression control for gender‐state fixed effects.  Control variables of column (2)  include all baseline controls that were significant determinants of attrition and of selection between receiving  “training and grant” vs “training, but no grant”. In particular, these are age, marital status, employment status,  32      business  ownership,  food  consumption,  non‐food  consumption,  formal  bank  account,  formal  loans,  informal  loans,  education  level,  literacy  level,  numeracy  level,  household  size,  number  of  children,  number  of  rooms,   number of buildings at baseline, and exposure to conflict events between baseline and endline. Column (3) also  controls  for  geographic  features  since  the  estimation  strategy  relies  on  the  distance  to  the  closest  KCB  bank  branch that might correlate with other geographic characteristics. Geography controls include distance to the  closest city, distance to the closest road, average land gradient and their respective interactions with selection to  the original treatment group.   33        Appendix 1 – Additional Balance Tables  Table A1.1: Attrition ‐ Difference in attrition probability between original treatment and control group    Control  Treatment  N  mean  (SD)  Attrition  0.335  0.002  2,292    (0.472)  (0.018)    Note: Difference in attrition probability between original treatment vs. control group, estimated with an OLS regression of the  attrition dummy on the treatment dummy and strata fixed effects. The standard error of the treatment dummy is clustered at  boma level and reported in parentheses. * (**, ***) indicates statistical significance at the ten‐percent (five‐percent, one‐ percent) level.  34        Table A1.2: Attrition ‐ Baseline difference between attritors and non‐attritors      Non‐attritors  Attritors  N      Mean  SD  Coeff.  SE  Individual and household characteristics  Age  27.632  4.826  ‐0.281  0.236  2,292  Married  0.661  0.473  ‐0.025  0.026  2,291  Employment status  0.619  0.486  0.004  0.020  2,292  Business ownership  0.649  0.478  0.011  0.018  2,292  Consumption food  5.405  1.170  ‐0.108**  0.051  2,292  Consumption nonfood  2.432  1.325  0.004  0.063  2,292  Formal bank account  0.397  0.489  ‐0.068***  0.021  2,292  (Log) amount formal loans  ‐0.290  1.626  ‐0.183**  0.088  2,280  (Log) amount informal loans  ‐1.360  3.323  0.275**  0.132  2,258  Education  No education  0.210  0.408  ‐0.035*  0.019  2,292  level  Some Primary  0.307  0.462  0.059***  0.019  2,292  Some  0.379  0.485  0.019  0.022  2,292  Secondary    Some University  0.104  0.305  ‐0.042***  0.011  2,292  or Higher  Literacy  No English  0.261  0.440  ‐0.012  0.020  2,292    Some English  0.286  0.452  0.003  0.020  2,292    Good English  0.453  0.498  0.009  0.023  2,292  Numeracy  Low  0.252  0.434  ‐0.026  0.018  2,292    Medium  0.173  0.378  0.028  0.017  2,292    High  0.575  0.494  ‐0.002  0.020  2,292  Household size  7.384  3.342  ‐0.299**  0.144  2,292  Number of children  3.248  2.294  ‐0.211**  0.104  2,292  Number of elderly  0.098  0.344  ‐0.002  0.014  2,292  Number of rooms  3.179  1.691  ‐0.125  0.078  2,292  Number of buildings  3.611  1.989  ‐0.016  0.077  2,292  (Log) distance to KCB branch  2.338  1.938  0.227*  0.132  2,256  Conflict  exposure  2011‐14  0.074  2.427  ‐0.083*  0.049  2,292  (300km buffer)  Conflict  exposure  2015‐2017  0.083  2.139  ‐0.056  0.057  2,292  (300km buffer)  State at baseline  Central Equatoria  0.171  0.376  0.008  0.007  2,292  Eastern Equatoria  0.154  0.361  ‐0.001  0.001  2,292  Lakes  0.147  0.354  0.001  0.001  2,292  Northern Bahr El Ghazal  0.175  0.380  ‐0.005  0.004  2,292  Western Bahr El Ghazal  0.171  0.376  ‐0.002  0.003  2,292  Western Equatoria  0.183  0.387  ‐0.001  0.003  2,292     Note: Differences between attritors and non‐attritors in baseline characteristics estimated by an OLS on the attrition dummy  and strata fixed effects. Standard errors are clustered at boma level. * (**, ***) indicates statistical significance at the ten‐ percent (five‐percent, one‐percent) level.  35        Table A1.3: Attrition ‐ Baseline difference between attritors from original control vs   attritors original treatment group      Control group  ITT group  N      Mean  SD  Coeff.  SE  Individual and household characteristics  Age  27.226  5.186  0.387  0.363  769  Married  0.670  0.471  ‐0.026  0.031  768  Employment status  0.644  0.479  ‐0.050  0.036  769  Business ownership  0.670  0.471  ‐0.022  0.031  769  Consumption food  5.223  1.334  0.136  0.086  769  Consumption nonfood  2.447  1.287  ‐0.043  0.099  769  Formal bank account  0.322  0.468  0.016  0.030  769  (Log) amount formal loans  ‐0.386  1.859  ‐0.176  0.148  765  (Log) amount informal loans  ‐1.017  2.913  ‐0.220  0.212  758  Education  No education  0.190  0.393  ‐0.023  0.024  769  level  Some Primary  0.340  0.474  0.034  0.031  769  Some  0.410  0.493  ‐0.017  0.029  769  Secondary    Some University  0.060  0.237  0.006  0.015  769  or Higher  Literacy  No English  0.249  0.433  ‐0.009  0.032  769    Some English  0.249  0.433  0.062**  0.030  769    Good English  0.501  0.501  ‐0.052  0.033  769  Numeracy  Low  0.231  0.422  ‐0.012  0.026  769    Medium  0.190  0.393  0.008  0.030  769    High  0.579  0.494  0.003  0.035  769  Household size  7.182  3.463  ‐0.143  0.258  769  Number of children  3.026  2.301  0.069  0.168  769  Number of elderly  0.117  0.360  ‐0.036  0.023  769  Number of rooms  3.091  1.784  ‐0.070  0.099  769  Number of buildings  3.670  1.836  ‐0.111  0.112  769  (Log) distance to KCB branch  0.174  0.380  ‐0.012  0.011  769  Conflict  exposure  2011‐2014  0.003  1.177  ‐0.051  0.061  769  (300km buffer)  Conflict  exposure  2015‐2017  ‐0.004  1.130  0.011  0.068  769  (300km buffer)  State at baseline  Central Equatoria  0.169  0.375  ‐0.000  0.000  769  Eastern Equatoria  0.164  0.370  0.003  0.003  769  Lakes  0.174  0.380  0.008  0.007  769  Northern Bahr El Ghazal  0.148  0.356  0.000  0.004  769  Western Bahr El Ghazal  0.171  0.377  0.000  0.004  769  Western Equatoria  0.169  0.375  ‐0.000  0.000  769     Note: Differences between the original control vs ITT group in baseline characteristics estimated by an OLS on the ITT group  dummy and strata fixed effects. Standard errors are clustered at boma level. * (**, ***) indicates statistical significance at  the ten‐percent (five‐percent, one‐percent) level.  36      Appendix 2 – Robustness Checks Tables    Table A2.1 Lee bounds for the intention‐to‐treat effects on main socio‐economic outcomes    (1)  (2)    Lower bound  Upper bound  Main outcomes – Socio‐economic  Employment index  0.045  0.047  (0.610)  (0.810)  Consumption index  0.093  0.098    (0.173)  (0.538)  Savings,  investment  and  debt  0.261**  0.268**  index  (0.031)  (0.047)  Business skills index  0.007  0.009    (0.942)  (0.926)  Observations  2292  Note: Outcome variables are listed on the left. Column (1) reports the lower bound. Column (2) reports the upper  bound.  P‐values are in parenthesis displayed below the estimated coefficients. * (**, ***) indicates statistical  significance at the ten‐percent (five‐percent, one‐percent) level. 37        Table A2.2 Lee bounds for the intention‐to‐treat effects on main psychological and behavioral outcomes    (1)  (2)    Lower bound  Upper bound  Main outcomes (survey‐based) – Psychological and behavioral  ‐0.005  ‐0.002  Psychological wellbeing index  (0.961)  (0.989)  Risk index  ‐0.052  ‐0.049    (0.595)  (0.645)  Trust index  ‐0.055  ‐0.050    (0.590)  (0.641)  Crime and violence index  ‐0.253***  ‐0.105    (0.000)  (0.553)  Migration index  ‐0.027  ‐0.027    (0.641)  (0.826)  Observations  2292  Note: Outcome variables are listed on the left. Column (1) reports the lower bound. Column (2) reports the upper  bound.  P‐values are in parenthesis displayed below the estimated coefficients. * (**, ***) indicates statistical  significance at the ten‐percent (five‐percent, one‐percent) level. 38      Table A2.3 Weighted Intention‐to‐treat effects of the original intervention on main socio‐economic outcomes.    (1)  (2)    ITT   ITT   (no controls)  (controls)  Main outcomes – Socio‐economic  Employment index  0.065  0.075    (0.285)  (0.211)  Consumption index  0.095  0.094    (0.146)  (0.146)  Savings,  investment  and  debt  0.266***  0.265***  index  (0.000)  (0.000)  Business skills index  0.012  0.018    (0.814)  (0.744)  Observations  1523  1507  Note: Observations are weighted by their inverse likelihood to be in the final sample, based on who was easy to  reach during the phone survey. All regression control for gender‐state fixed effects.  Control variables of column  (2) include all baseline controls that were significant determinants of attrition and of selection between receiving  “training and grant” vs “training, but no grant”. In particular, these are age, marital status, employment status,  business  ownership,  food  consumption,  non‐food  consumption,  formal  bank  account,  formal  loans,  informal  loans,  education  level,  literacy  level,  numeracy  level,  household  size,  number  of  children,  number  of  rooms,  number of buildings at baseline, and exposure to conflict events between baseline and endline. P‐values are in  parenthesis displayed below the estimated coefficients. * (**, ***) indicates statistical significance at the ten‐ percent (five‐percent, one‐percent) level.  39      Table A2.4 Weighted Intention‐to‐treat effects of the original intervention on main psychological and behavioral outcomes.    (1)  (2)    ITT   ITT   (no controls)  (controls)  Main outcomes – Psychological and behavioral  ‐0.036  ‐0.022  Psychological wellbeing index  (0.476)  (0.646)  Risk index  ‐0.054  ‐0.062    (0.394)  (0.292)  Trust index  ‐0.013  ‐0.033    (0.811)  (0.548)  Crime and violence index  ‐0.110**  ‐0.119**    (0.029)  (0.023)  Migration index  ‐0.045  ‐0.036    (0.363)  (0.482)  List experiment cattle index  0.215**  0.210**    (0.034)  (0.037)  List experiment argument index  ‐0.125  ‐0.120  (0.179)  (0.201)  Observations  1495  1523    Note: Observations are weighted by their inverse likelihood to be in the final sample, based on who was easy to  reach during the phone survey. All regression control for gender‐state fixed effects.  Control variables of column  (2) include all baseline controls that were significant determinants of attrition and of selection between receiving  “training and grant” vs “training, but no grant”. In particular, these are age, marital status, employment status,  business  ownership,  food  consumption,  non‐food  consumption,  formal  bank  account,  formal  loans,  informal  loans, education level, literacy level, numeracy level, household size, number of children, number of rooms, and  number of buildings at baseline. P‐values are in parenthesis displayed below the estimated coefficients. * (**,  ***) indicates statistical significance at the ten‐percent (five‐percent, one‐percent) level. 40      .    Table A2.5 Weighted TOT and ATE estimates of the “training and grant” vs “training, but no grant” on main socio‐economic  outcomes      (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)      TOT   TOT   TOT  LATE   LATE  LATE  (no  (controls)  (controls +  (no  (controls)  (controls +  controls)  geography  controls)  geography  controls)  controls)    Main outcomes – Socio‐economic  Employment  Training,  0.090  0.095*  0.059  ‐0.011  0.011  ‐0.016  index  no grant  (0.126)  (0.093)  (0.593)  (0.957)  (0.958)  (0.956)  Training  0.040  0.051  0.019  0.277  0.262  0.165  and  grant  (0.717)  (0.649)  (0.903)  (0.506)  (0.503)  (0.664)  Consumption  Training,  0.009  0.004  ‐0.060  ‐0.434**  ‐0.374**  ‐0.280  index  no grant  (0.889)  (0.953)  (0.605)  (0.019)  (0.038)  (0.372)    Training  0.194**  0.174*  0.134  1.145**  1.017**  0.986**  and  grant  (0.029)  (0.052)  (0.340)  (0.026)  (0.027)  (0.021)  Savings,  Training,  0.200***  0.186***  0.107  ‐0.194  ‐0.207  ‐0.283  investment  no grant  (0.000)  (0.001)  (0.203)  (0.219)  (0.218)  (0.327)  and debt  Training  0.460***  0.444***  0.360***  1.349***  1.356***  1.161***  index  and  grant  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.002)  Business skills  Training,  ‐0.038  ‐0.038  ‐0.025  ‐0.122  0.002  0.098  index  no grant  (0.524)  (0.524)  (0.690)  (0.528)  (0.993)  (0.727)    Training  0.294***  0.294***  0.274***  0.275  0.050  0.004  and  grant  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.453)  (0.901)  (0.991)  Observations    1,500  1,495  1,474  1,500  1,474  1,474  F‐stat          20.62  18.22  34.41  Note: Observations are weighted by their inverse likelihood to be in the final sample, based on who was easy to  reach during the phone survey. All regression control for gender‐state fixed effects.  Control variables of column  (2) include all baseline controls that were significant determinants of attrition and of selection between receiving  “training and grant” vs “training, but no grant”. In particular, these are age, marital status, employment status,  business  ownership,  food  consumption,  non‐food  consumption,  formal  bank  account,  formal  loans,  informal  loans,  education  level,  literacy  level,  numeracy  level,  household  size,  number  of  children,  number  of  rooms,   number of buildings at baseline, and exposure to conflict events between baseline and endline. Column (3) also  controls  for  geographic  features  since  the  estimation  strategy  relies  on  the  distance  to  the  closest  KCB  bank  branch that might correlate with other geographic characteristics. Geography controls include distance to the  closest city, distance to the closest road, average land gradient and their respective interactions with selection to  the original treatment group, and the interaction between conflict exposure and the original treatment group. P‐ values are in parenthesis displayed below the estimated coefficients. * (**, ***) indicates statistical significance  at the ten‐percent (five‐percent, one‐percent) level.   41      Table A2.6 Weighted TOT and ATE estimates of the “training and grant” vs “training, but no grant” on main outcomes      (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)      TOT   TOT   TOT  LATE   LATE  LATE  (no  (controls)  (controls +  (no  (controls)  (controls +  controls)  geography  controls)  geography  controls)  controls)    Main outcomes (survey‐based) – Psychological and behavioral  Psychological  Training,  0.018  0.020  0.111  ‐0.285  ‐0.100  0.179  wellbeing  no grant  (0.751)  (0.701)  (0.214)  (0.115)  (0.582)  (0.429)  index  Training  ‐0.005  ‐0.044  0.053  0.400  0.093  0.779**  and  grant  (0.945)  (0.554)  (0.578)  (0.268)  (0.789)  (0.017)  Risk index  Training,  0.007  ‐0.014  0.056  ‐0.425  ‐0.381  ‐0.146    no grant  (0.925)  (0.868)  (0.617)  (0.127)  (0.146)  (0.712)    Training  ‐0.097  ‐0.104  ‐0.025  0.625  0.508  0.639  and    grant  (0.211)  (0.187)  (0.806)  (0.264)  (0.328)  (0.129)  Trust index  Training,  ‐0.059  ‐0.075  ‐0.014  ‐0.070  ‐0.077  ‐0.471*    no grant  (0.337)  (0.240)  (0.903)  (0.752)  (0.740)  (0.082)    Training  0.174**  0.177**  0.253**  0.072  0.028  0.023  and    grant  (0.041)  (0.036)  (0.040)  (0.856)  (0.946)  (0.950)  Crime and  Training,  ‐0.094  ‐0.105*  ‐0.030  ‐0.514*  ‐0.603*  ‐0.278  violence index  no grant  (0.118)  (0.091)  (0.712)  (0.097)  (0.067)  (0.408)    Training  ‐0.123*  ‐0.128*  ‐0.096  0.557  0.682  0.427  and    grant  (0.091)  (0.086)  (0.302)  (0.290)  (0.217)  (0.287)  Migration  Training,  ‐0.083  ‐0.085  ‐0.134  ‐0.246  ‐0.286  ‐0.397  index  no grant    (0.125)  (0.128)  (0.113)  (0.183)  (0.154)  (0.160)    Training  ‐0.006  ‐0.018  ‐0.066  0.355  0.455  ‐0.029    and  grant  (0.947)  (0.821)  (0.473)  (0.369)  (0.272)  (0.935)  List  Training,  0.247**  0.257**  0.282**  0.108  0.143  0.182  experiment  no grant  cattle index  (0.021)  (0.031)  (0.020)  (0.666)  (0.627)  (0.533)    Training  ‐0.032  ‐0.044  ‐0.018  0.410  0.484  0.471    and  grant  (0.832)  (0.593)  (0.841)  (0.457)  (0.443)  (0.445)  List  Training,  ‐0.134  ‐0.109  ‐0.147  ‐0.431*  ‐0.282  ‐0.291  experiment  no grant  argument  index  (0.190)  (0.301)  (0.168)  (0.060)  (0.188)  (0.160)    Training  ‐0.208  ‐0.232  ‐0.212  0.400  0.093  0.071    and  grant  (0.186)  (0.167)  (0.200)  (0.432)  (0.856)  (0.889)  Observations    1,500  1495  1474  1,500  1,474  1,474  F‐stat          20.62  18.37  34.65  Note: Observations are weighted by their inverse likelihood to be in the final sample, based on who was easy to  reach during the phone survey. All regression control for gender‐state fixed effects.  Control variables of column  (2) include all baseline controls that were significant determinants of attrition and of selection between receiving  “training and grant” vs “training, but no grant”. In particular, these are age, marital status, employment status,  business  ownership,  food  consumption,  non‐food  consumption,  formal  bank  account,  formal  loans,  informal  loans,  education  level,  literacy  level,  numeracy  level,  household  size,  number  of  children,  number  of  rooms,   number of buildings at baseline, and exposure to conflict events between baseline and endline. Column (3) also  controls  for  geographic  features  since  the  estimation  strategy  relies  on  the  distance  to  the  closest  KCB  bank  branch that might correlate with other geographic characteristics. Geography controls include distance to the  closest city, distance to the closest road, average land gradient and their respective interactions with selection to  the original treatment group, and the interaction of conflict exposure and the original treatment group. P‐values  are in parenthesis displayed below the estimated coefficients. * (**, ***) indicates statistical significance at the  ten‐percent (five‐percent, one‐percent) level.  42      Appendix 3 – Gender heterogeneity  Table A3.1 Intention‐to‐treat effects of the original intervention on main socio‐economic outcomes by gender                (1)  (2)  (3)  (4)  (5)    ITT for males  ITT for females  Coefficient    (no controls)  (controls)  (no controls)  (controls)  equality (2) vs (4)  Main outcomes – Socioeconomic  Employment  0.034  0.020  0.080  0.084  0.064  index  (0.764)  (0.847)  (0.203)  (0.176)  (0.595)  Consumption  0.056  0.028  0.116*  0.110  0.082  index    (0.574)  (0.783)  (0.098)  (0.117)  (0.476)  Savings,  0.387***  0.349***  0.210***  0.209***  ‐0.140  investment  and  debt  index  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.167)  Business  0.082  0.090  ‐0.022  ‐0.025  ‐0.114  skills index    (0.263)  (0.242)  (0.736)  (0.716)  (0.241)  Observations  555  547  968  948    Note:  P‐values  are  in  parenthesis  displayed  below  the  estimated  coefficients.  *  (**,  ***)  indicates  statistical  significance  at  the  ten‐percent  (five‐percent,  one‐percent)  level.  All  regression  control  for  gender‐state  fixed  effects.  Control variables of column (2) include all baseline controls that were significant determinants of attrition  and of selection between receiving “training and grant” vs “training, but no grant”. In particular, these are age,  marital status, employment status, business ownership, food consumption, non‐food consumption, formal bank  account, formal loans, informal loans, education level, literacy level, numeracy level, household size, number of  children, number of rooms, number of buildings at baseline, and exposure to conflict events between baseline  and  endline.  Column  (5)  reports  tests  for  coefficient  equality  between  estimates  from  males  and  females  in  column (2) and (4). Displayed are differences of coefficient p‐values of the test in parenthesis. 43      Table A3.2 Intention‐to‐treat effects of the original intervention on main psychological and behavioral outcomes by gender    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)    ITT for males  ITT for females  Coefficient    (no controls)  (controls)  (no controls)  (controls)  equality (2) vs (4)  Main outcomes – Psychological and behavioral  0.099  0.079  ‐0.071  ‐0.045  ‐0.125  Psychological wellbeing index  (0.204)  (0.306)  (0.216)  (0.414)  (0.190)  Risk index  0.004  ‐0.003  ‐0.069  ‐0.061  ‐0.058    (0.960)  (0.964)  (0.391)  (0.430)  (0.565)  Trust index  0.038  ‐0.004  ‐0.076  ‐0.102  ‐0.098    (0.653)  (0.963)  (0.235)  (0.127)  (0.407)  Crime and violence index  0.007  0.007  ‐0.129**  ‐0.152**  ‐0.159*    (0.939)  (0.927)  (0.024)  (0.011)  (0.087)  Migration index  ‐0.050  ‐0.002  ‐0.013  ‐0.025  ‐0.022    (0.478)  (0.975)  (0.845)  (0.716)  (0.834)  Main outcomes (experiments) – Psychological and behavioral  List experiment cattle index  0.269*  0.258  0.108  0.117  ‐0.142    (0.094)  (0.174)  (0.382)  (0.206)  (0.507)  List experiment argument index  0.140  0.135  ‐0.303**  ‐0.304**  ‐0.439**  (0.378)  (0.419)  (0.017)  (0.014)  (0.038)  Observations  555  547  968  948    Note: P‐values are in parenthesis displayed below the estimated coefficients. * (**, ***) indicates statistical significance at the ten‐percent (five‐percent, one‐percent) level. All  regression control for gender‐state fixed effects.  Control variables of column (2) include all baseline controls that were significant determinants of attrition and of selection  between receiving “training and grant” vs “training, but no grant”. In particular, these are age, marital status, employment status, business ownership, food consumption, non‐ food consumption, formal bank account, formal loans, informal loans, education level, literacy level, numeracy level, household size, number of children, number of rooms, number  of buildings at baseline, and exposure to conflict events between baseline and endline. Column (5) reports tests for coefficient equality between estimates from males and females  in column (2) and (4). Displayed are differences of coefficient p‐values of the test in parenthesis.      44      Table A3.3 Effects of the “training and grant” vs “training, but no grant” on main socio‐economic outcomes by gender      (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)  (13)      TOT for males  LATE for males  TOT for females  LATE for females  Coeff      (no  (controls)  (controls  (no  (controls)  (controls  (no  (controls)  (controls  (no  (controls)  (controls  equality  controls)  + geo  controls)  + geo  controls)  + geo  controls)  + geo  (6) vs  controls)  controls)  controls)  controls)  (12)  Employment  Training,  ‐0.025  ‐0.064  ‐0.416*  0.105  ‐0.001  ‐0.505  0.145**  0.152**  0.273**  ‐0.131  ‐0.049  0.454  0.959  index  no grant  (0.850)  (0.601)  (0.066)  (0.781)  (0.998)  (0.444)  (0.017)  (0.010)  (0.010)  (0.581)  (0.807)  (0.139)  (0.173)  Training  ‐0.095  ‐0.104  ‐0.471*  ‐0.040  0.074  ‐0.374  0.158  0.169  0.286*  0.637  0.456  0.750*  1.124  and  grant  (0.542)  (0.495)  (0.072)  (0.952)  (0.901)  (0.506)  (0.258)  (0.228)  (0.087)  (0.191)  (0.284)  (0.096)  (0.124)  Consumption  Training,  0.069  0.058  0.187  ‐0.323  ‐0.319  0.326  0.032  0.017  ‐0.072  ‐0.374*  ‐0.303  ‐0.543  ‐0.870  index  no grant  (0.524)  (0.605)  (0.317)  (0.307)  (0.327)  (0.483)  (0.674)  (0.837)  (0.610)  (0.067)  (0.133)  (0.236)  (0.213)  Training  0.058  0.029  0.164  0.616  0.521  0.785*  0.264***  0.248**  0.242*  1.241**  1.073**  0.750  ‐0.035  and  grant  (0.623)  (0.812)  (0.467)  (0.302)  (0.361)  (0.100)  (0.008)  (0.012)  (0.059)  (0.025)  (0.036)  (0.122)  (0.959)  Savings,  Training,  0.373***  0.303***  0.114  ‐0.429  ‐0.450  ‐0.561  0.140**  0.135**  0.104  ‐0.049  ‐0.021  ‐0.286  0.275  investment  no grant  (0.001)  (0.006)  (0.453)  (0.203)  (0.174)  (0.200)  (0.014)  (0.018)  (0.343)  (0.768)  (0.898)  (0.421)  (0.592)  and  debt  Training  0.408***  0.388***  0.205  1.715***  1.603***  1.029**  0.460***  0.439***  0.421***  0.975**  0.903**  0.913*  ‐0.116  index  and  grant  (0.002)  (0.001)  (0.211)  (0.008)  (0.008)  (0.027)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.013)  (0.019)  (0.065)  (0.862)  Business  Training,  0.042  0.026  0.091  ‐0.046  ‐0.035  0.540  ‐0.070  ‐0.059  ‐0.013  ‐0.167  ‐0.016  0.058  ‐0.482  skills index  no grant  (0.660)  (0.789)  (0.590)  (0.895)  (0.929)  (0.179)  (0.313)  (0.417)  (0.922)  (0.406)  (0.941)  (0.898)  (0.451)  Training  0.285**  0.291**  0.357**  0.340  0.320  0.104  0.212*  0.182  0.269*  0.250  ‐0.090  0.195  0.092  and  grant  (0.019)  (0.023)  (0.041)  (0.551)  (0.603)  (0.873)  (0.061)  (0.110)  (0.078)  (0.584)  (0.846)  (0.704)  (0.924)  Observations    555  547  541  547  541  541  968  948  933  953  933  933    F‐stat          4.510  4.568  19.85        5.330  5.268  15.76    Note: P‐values are in parenthesis displayed below the estimated coefficients. * (**, ***) indicates statistical significance at the ten‐percent (five‐percent, one‐percent) level. All  regression control for gender‐state fixed effects.  Control variables of column (2) include all baseline controls that were significant determinants of attrition and of selection  between receiving “training and grant” vs “training, but no grant”. In particular, these are age, marital status, employment status, business ownership, food consumption, non‐ food consumption, formal bank account, formal loans, informal loans, education level, literacy level, numeracy level, household size, number of children, number of rooms,  number  of buildings at baseline, and exposure to conflict events between baseline and endline. Column (3) also controls for geographic features since the estimation strategy relies on the  distance to the closest KCB bank branch that might correlate with other geographic characteristics. Geography controls include distance to the closest city, distance to the closest  road, average land gradient and their respective interactions with selection to the original treatment group. Column (13) reports tests for coefficient equality between estimates  from males and females in column (6) and (12). Displayed are differences of coefficient p‐values of the test in parenthesis. 45      Table A3.4 Effects of the “training and grant” vs “training, but no grant” on main psychological and behavioral outcomes by gender      (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)  (13)      TOT for males  LATE for males  TOT for females  LATE for females  Coeff      (no  (contr (controls  (no  (controls)  (controls  (no  (controls)  (controls  (no  (controls)  (controls +  equality  control ols)  + geo  controls)  + geo  controls)  + geo  controls)  geo  (6) vs (12)  s)  controls)  controls)  controls)  controls)  Main psychological and behavioral outcomes (survey measures)  Psychologic Training, no  0.108  0.079  0.170  ‐0.013  0.089  ‐0.159  ‐0.012  0.012  0.126  ‐0.370**  ‐0.153  0.292  0.452  al wellbeing  grant  (0.303)  (0.475)  (0.366)  (0.969)  (0.802)  (0.721)  (0.814)  (0.806)  (0.153)  (0.042)  (0.342)  (0.433)  (0.510)  index  Training and  0.154  0.122  0.173  0.257  0.075  0.475  ‐0.059  ‐0.099  0.009  0.527  0.130  0.760*  0.285  grant  (0.146)  (0.224)  (0.257)  (0.618)  (0.885)  (0.268)  (0.538)  (0.296)  (0.941)  (0.290)  (0.757)  (0.081)  (0.671)  Risk index  Training, no  ‐0.117  ‐0.123  ‐0.160  ‐0.371  ‐0.438  0.265  0.088  0.077  0.208  ‐0.470  ‐0.366  ‐0.496  ‐0.761    grant  (0.197)  (0.221)  (0.305)  (0.306)  (0.238)  (0.569)  (0.389)  (0.493)  (0.120)  (0.113)  (0.147)  (0.370)  (0.168)  Training and  0.087  0.069  0.061  0.577  0.639  0.529  ‐0.186**  ‐0.170*  ‐0.030  0.792  0.605  0.698*  0.169  grant  (0.468)  (0.552)  (0.693)  (0.333)  (0.290)  (0.255)  (0.044)  (0.077)  (0.804)  (0.235)  (0.294)  (0.093)  (0.761)  Trust index  Training, no  ‐0.001  ‐0.062  0.213  ‐0.095  ‐0.133  0.402  ‐0.117*  ‐0.124*  ‐0.098  ‐0.012  ‐0.053  ‐0.896***  ‐1.298**    grant  (0.992)  (0.556)  (0.352)  (0.792)  (0.729)  (0.467)  (0.096)  (0.098)  (0.434)  (0.948)  (0.767)  (0.008)  (0.049)  Training and  0.257**  0.238*  0.493**  0.210  0.177  0.677  0.041  0.038  0.055  ‐0.277  ‐0.278  ‐0.791*  ‐1.468**  grant  (0.047)  (0.074)  (0.030)  (0.679)  (0.734)  (0.236)  (0.716)  (0.725)  (0.704)  (0.557)  (0.545)  (0.083)  (0.042)  Crime and  Training, no  0.093  0.082  ‐0.017  ‐0.371  ‐0.434  ‐0.309  ‐0.127**  ‐0.151**  ‐0.043  ‐0.543*  ‐0.642**  ‐0.631  ‐0.321  violence  grant  (0.499)  (0.508)  (0.932)  (0.332)  (0.306)  (0.561)  (0.034)  (0.018)  (0.667)  (0.092)  (0.044)  (0.111)  (0.605)  index  Training and  ‐0.180  ‐0.176  ‐0.262  0.625  0.669  0.399  ‐0.042  ‐0.049  0.004  0.614  0.745  0.103  ‐0.296  grant  (0.126)  (0.163)  (0.218)  (0.324)  (0.285)  (0.456)  (0.663)  (0.623)  (0.973)  (0.340)  (0.253)  (0.814)  (0.662)  Migration  Training, no  ‐0.147*  ‐0.098  ‐0.214  0.048  0.010  0.156  ‐0.045  ‐0.072  ‐0.127  ‐0.376**  ‐0.403**  ‐0.692*  ‐0.848  index  grant  (0.081)  (0.287)  (0.150)  (0.866)  (0.975)  (0.745)  (0.552)  (0.319)  (0.264)  (0.040)  (0.026)  (0.086)  (0.217)    Training and  0.051  0.047  ‐0.070  ‐0.181  ‐0.008  ‐0.038  0.009  ‐0.003  ‐0.044  0.835  0.846  ‐0.002  0.036  grant  (0.653)  (0.687)  (0.654)  (0.693)  (0.986)  (0.930)  (0.937)  (0.973)  (0.716)  (0.126)  (0.106)  (0.997)  (0.958)  Main psychological and behavioral outcomes (experimental measures)  List  Training, no  0.371**  0.376  0.435  ‐0.577  ‐0.611  ‐0.614  0.117  0.152  0.181  ‐0.577  ‐0.611  ‐0.614  1.112  experiment  grant  (0.020)  (0.147)  (0.124)  (0.325)  (0.336)  (0.419)  (0.380)  (0.212)  (0.129)  (0.325)  (0.336)  (0.419)  (0.207)  cattle index  Training and  0.015  0.059  0.114  1.745*  1.739  2.088*  ‐0.128  ‐0.146  ‐0.096  1.745*  1.739  2.088*  ‐2.650*  grant  (0.946)  (0.643)  (0.474)  (0.078)  (0.104)  (0.097)  (0.554)  (0.202)  (0.462)  (0.078)  (0.104)  (0.097)  (0.093)  List  Training, no  0.024  0.025  0.031  ‐1.133  ‐0.787  ‐0.473  ‐0.265**  ‐0.245**  ‐0.291**  ‐1.133  ‐0.787  ‐0.473  0.213  experiment  grant  (0.900)  (0.899)  (0.874)  (0.139)  (0.292)  (0.399)  (0.016)  (0.032)  (0.011)  (0.139)  (0.292)  (0.399)  (0.746)  argument  Training and  0.191  0.131  0.192  2.195**  1.662  1.306  ‐0.488**  ‐0.501**  ‐0.451*  2.195**  1.662  1.306  ‐2.011*  index  grant  (0.390)  (0.573)  (0.411)  (0.044)  (0.108)  (0.134)  (0.029)  (0.036)  (0.052)  (0.044)  (0.108)  (0.134)  (0.085)  46      Observatio   555  547  541  547  541  541  968  948  933  953  933  933    ns  F‐stat          4.510  4.568  19.85        5.330  5.268  15.76    Note: P‐values are in parenthesis displayed below the estimated coefficients. * (**, ***) indicates statistical significance at the ten‐percent (five‐percent, one‐percent) level. All  regression control for gender‐state fixed effects.  Control variables of column (2) include all baseline controls that were significant determinants of attrition and of selection  between receiving “training and grant” vs “training, but no grant”. In particular, these are age, marital status, employment status, business ownership, food consumption, non‐ food consumption, formal bank account, formal loans, informal loans, education level, literacy level, numeracy level, household size, number of children, number of rooms,  number  of buildings at baseline, and conflict exposure between baseline and endline. Column (3) also controls for geographic features since the estimation strategy relies on the distance  to the closest KCB bank branch that might correlate with other geographic characteristics. . Geography controls include distance to the closest city, distance to the closest road,  average land gradient and their respective interactions with selection to the original treatment group and the interaction between conflict exposure and original treatment group.  Column (13) reports tests for coefficient equality between estimates from males and females in column (6) and (12). Displayed are differences of coefficient p‐values of the test in  parenthesis.  47      Appendix 4 – Methodological details on experimental games  Lotteries  This  study  uses  choices  over  lotteries  that  vary  in  expected  return  and  variance  to  extract  risk  preferences. In the endline, data collection respondents were asked to choose between two or three  alternative lotteries. The design of this experiment involved eight rounds, building on research design  by (Jakiela and Ozier 2015). After choosing one option, the chosen lottery was played as a flip of a fair  coin  (50  percent  chance  of  each  outcome).  The  game  started  with  two  practice  rounds  to  make  participants familiar with the rules. After that, the participants had to play six additional rounds. At the  end of the game, one round was selected at random and the lottery chosen by the participants was  played and paid out. Participants were informed about these rules at the beginning of the game. The  lotteries are set up as described below in table A4.1.  The  number  of  times  respondents  chose  the  riskiest  lottery  can  be  used  as  a  proxy  for  their  risk  preferences.  Given  that  respondents  in  these  types  of  experiments  often  display  choices  that  are  inconsistent  with  CRRA  utility  a  non‐parametric  approach  to  measure  risk  aversion  is  more  appropriate. Thus, following the approach put forward by Jakiela and Ozier (2015) the set of lottery  choices can also be used to infer risk preferences in a less stringent and non‐theoretic manner. One  measure is created by counting how many times respondents choose the riskiest lotteries, i.e. lotteries  with the largest spread, or the safest lotteries. In addition, the likelihood to choose the riskier lottery  during  each  decision  round  was  evaluated  individually.  The  results  are  then  compared  to  survey  answers on risk preferences.   Test questions were included to detect biased answers that resulted from a lack of understanding. Due  to the relatively low numeracy skills and the complexity of the lotteries, the study included 3 questions  to test  for monotonicity, i.e.  if participants  behaved  like  utility‐maximizers  (Andreoni and  Sprenger  2010). If participants answered more than 1 of these test questions in a way inconsistent with utility  maximization, it is likely that they simply did not understand the nature of the decision problem.   Table A4.1 Pay‐outs of lotteries, expected utility  Lottery A  Lottery B  Lottery C     Heads  Tails  Heads  Tails  Heads  Tails  Practice  Decision 1  100  100  150  150    Decision 2  100  150  200  250    Game  Decision 3  100  100  100  120       Decision 4  100  100  0  400    Decision 5  30  340  100  100  0  400  Decision 6  100  100  55  240  30  340  48      Decision 7  30  230  60  170  90  110  Decision 8  10  200  70  160  90  110    Trust game  Trust attitudes towards the World Bank were assessed using a trust game. The basic structure of a  trust  game  developed  by  Berg,  Dickhaut,  and  McCabe  (1995)  involves  Player  A  receiving  an  endowment of X and choosing how much of this endowment to send to Player B, Y є [0, X]. Player B  receives 3Y – i.e., three times whatever A send him – and must decide how much of this endowment  to send back to A, Z є [0, 3Y]. A receives a payout of X‐Y+Z and B receives a payout of 3Y‐Z. Y/X is  used  as  a  measure  of  trust.  Z/3Y  is  used  as  a  measure  of  trustworthiness.  The  table  below  summarizes payouts for the two players:   Table A4.2 Trust game payouts  Player 1  Player 2  Endowment  Sends  Payout  Endowment  Sends  Payout        3    3        In our study, participants were asked to play several rounds of a trust game. In the first game, Player  B  was  framed  as  the  World  Bank  to  extract  a  measure  of  trust  toward  the  World  Bank  or  official  institutions in general. Participants may hold the World Bank responsible for the (non‐) payment of the  business start‐up grants. This framing of Player B as the World Bank allows for a direct measure of how  willing  participants  are  to  partake  in  an  interaction  with  the  World  Bank  that  could  have  financial  consequences. Hence, it can act as a measure of how not receiving the promised grant had influenced  their level of trust and their willingness to interact with the World Bank. The reciprocal behavior of  Player B was modeled to mirror the probability of non‐disbursement of the cash grant. In 34 percent  of the cases documented by the phone survey, participants received the grant. This information was  used to define the reciprocal behavior of Player B. Player B played fairly 34 percent of the time – that  is, returns back exactly half of what they obtain from the study participant. Player B 66 percent of the  time acted unfairly and kept all that is sent to them, regardless of what the respondent sent. In the  end, the participant was paid out the budget of Player A.  To  obtain  a  more  general  measure  of  the  respondents’  trust  levels,  and  to  accompany  the  first  measure,  a  second  game  was  played  which  pit  the  participants  against  each  other.  The  survey  respondents were equally and randomly selected as players A and B, stratified by treatment groups  and treatment strands. Regarding the implementation of the games and pairing of the players, a lab‐ in‐the‐field experimental setup was impossible to organize because respondents had to be interviewed  49      individually. This was primarily due to the complicated logistical circumstances surrounding fieldwork  in  South  Sudan,  in  no  small  part  due  to  rapidly  deteriorating  security  conditions,  but  also  due  to  constraints on the respondents’ time. Respondents were, therefore, playing the games against a pre‐ loaded  hypothetical  distribution  of  responses.  Enumerators  explained  to  the  respondents  that  the  other  player  would  be  another  survey  respondent  elsewhere  in  South  Sudan.  The  set  of  possible  responses,  in  terms  of  the  fraction  of  the  endowment  sent  or  returned,  was  equally  distributed  between  [0.1,1]  in  increments  of 0.1.  In  no  cases  was  the fraction  of  endowment  sent or returned  equal to zero.  List‐experiment  Based  on  the  results  from  the  baseline  survey,  it  was  determined  that  the  reporting  of  sensitive  behaviors  might  have  been  untruthful.  Methods  to  elicit  more  truthful  responses  were  therefore  employed in the endline questionnaire. For example, the rates at which respondents reported even  simply knowing someone who may have participated in cattle raiding were close to zero, despite 63  percent  of  respondents  reporting  cattle  raiding  in  their  area  in  the  baseline.  Rates  of  reporting  respondents’  own  sensitive  behaviors  were  even  lower.  Therefore,  a  set  of  list  questions  –  also  commonly  known  as  the  “item  count  technique”  introduced  by  Miller  (1984)  –  were  added  to  the  endline questionnaire. In these questions, the sample is split into a treatment and control group, and  respondents in the control group are given a set of N statements and asked to answer with how many  of these  statements do they agree with/or would say yes to, without explicitly stating which ones.  Respondents in the treatment group are given the same N statements + a sensitive item. The estimate  of the true rate at which respondents agree with the sensitive statements is simply the difference in  means,  in  terms  of  the  number  of  statements,  between  the  treatment  and  control  groups.  In  the  context of the endline survey, the sensitive behaviors pertained to violent behavior, including domestic  violence, as well as cattle raiding. Direct questions were asked to the control group alongside the list  question without the sensitive item, so as to compare results obtained through the list‐method. Below  we report the list of sensitive items included in the experiment.  Figure A4.1 List of sensitive statements included in the list experiment  Cattle raiding:  1. I know someone who has participated in cattle raiding, including myself.  2. I have participated in cattle raiding.  Violent behavior:  1. I have had a verbal disagreement in the last month where the other person threatened me  with violence.  2. I have had a verbal disagreement in the last month where I threatened the other person  with violence.   50      3. I have had a verbal disagreement with someone in the last month which ended with  violence.      51      Appendix 5 – Index creation  Following Anderson (2008) Indexes sji is defined as a weighted average of all standardized outcomes k  within outcome group j.  1   Weight  wjk    of  each  outcome  k  is  derived  from  the  inverted  covariance  matrix  of  all  standardized  outcomes k.  ⋯ ⋮ ⋱ ⋮   ⋯ Weight wjk  then consists of the row sum of the inverted covariance matrix.     52      Appendix 6 – Additional figures  Figure A6.1  Map of participants’ baseline locations, major cities of project states and KCB bank branches    53      Figure A6.2 Map of conflict events before and during project period      54