This paper is a product of the Poverty and Equity Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and contribute to development policy discussions around the world. The authors may be contacted at standon3@worldbank.org or tishwanath@worldbank.org. The Poverty & Equity Global Practice 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. ‒ Poverty & Equity Global Practice Knowledge Management & Learning Team This paper is co-published with the World Bank Policy Research Working Papers. Evolution of Poor Food Access over the Course of the Conflict in the Republic of Yemen1  By Sharad Tandon2 and Tara Vishwanath3  Key words:  Food Insecurity; Nutrition; Conflict; Yemen  JEL Classification: D12, I31, I38, O10, O53  1  This paper was jointly produced by the Poverty and Equity team for Yemen and the Global Solutions Group  devoted to risk, fragility, conflict and welfare.  We thank Laura Bailey, Thiemo Fetzer, Dean Jolliffe, Qaiser Khan,  Emmanuel Skoufias, and the Yemen Country Team at the World Bank for very helpful comments.  The views  expressed here are those of the authors and may not be attributed to the World Bank.  2  The World Bank, 1818 H St. NW, Washington, D.C. 20420, USA, standon3@worldbank.org, +1‐202‐458‐4043.  3  The World Bank, 1818 H St. NW, Washington, D.C. 20420, USA, tvishwanath@worldbank.org, +1‐202‐.   Introduction  The conflict in the Republic of Yemen escalated in March of 2015 and has been continuing unabated for  over three years.  Although the actual implications of conflict significantly vary from context to context,  the conflict in Yemen is composed of a number of different conflict‐related shocks.  Specifically, there has  been  an  escalation  in  violence  (e.g.,  Sundberg  and  Melander  2013),  a  tightening  of  the  ports  and  a  disruption of vital supply chains,4 and a general worsening of the economic climate.5      These  major  shocks  have  all  contributed  to  a  humanitarian  catastrophe.    Estimates  suggest  that  approximately  22  million  Yemenis  (over  three‐quarters  of  the  total  population)  are  in  need  of  humanitarian assistance, of which over 11 million are in acute need of assistance to sustain their lives  (OCHA 2018).  One of the most pressing concerns is food security, which was an important issue even  prior to the conflict due to the spike in international food prices in 2011 and the uncertainty in the country  following the political transition in 2012 (e.g., WFP 2012; World Bank 2017).  However, the addition of the  conflict‐related  shocks  has  substantially  caused  income  to  decline  and  worsened  food  security,  where  nearly  the  entire  population  is  under  the  threat  of  famine  or  would  be  threatened  by  famine  in  the  absence of humanitarian aid (e.g., FEWS NET 2018).       Despite  the  identification  of  all  three  types  of  shocks‐  violence,  disrupted  supply  chains,  and  a  poor  economic climate‐ as being important determinants of income declines and food insecurity, there is little  concrete understanding of how each of these factors individually is contributing to the evolution of food  security  over  time.    This  paper  assesses  the  degree  to  which  the  worsening  food  security  situation  is  related  to  the  localized  effects  of  violence,  as  opposed  to  other  factors.    Better  understanding  these  correlations can help to better identify populations that could most be helped by food assistance and can  better identify policies that have the potential to most improve food security.      Using a monthly mobile phone survey conducted by the World Food Programme (WFP) in Yemen since  September of 2015, this paper demonstrates that the evolution of poor food access‐ as measured through  standard food coping strategies‐ does not match the evolution of violence after the conflict began.6  In  the most complete empirical specification, one can reject the hypothesis that the effect of doubling the  monthly fatalities in a governorate on average having a larger than 0.008 increase in the share of people  reporting to have poor food access in the following month at standard significance levels.7  This lack of a  statistically  significant  or  meaningful  relationship  survives  numerous  robustness  checks,  including  incorporating the effects of lagged violence, separating the violence by either type of violence or by actors  involved, separating the effect of violence separately for different years or for different locations in the  country, accounting for food assistance being distributed in the country, and accounting for the possibility  of internal displacement obscuring the true relationship.                                                                      4  For example, see (accessed September 2018):  https://reliefweb.int/report/yemen/escalating‐humanitarian‐ crisis.  5  For example, see (accessed September 2018):  https://reliefweb.int/report/yemen/yemen‐rapid‐assessment‐ report‐december‐2016‐measuring‐impact‐public‐sector‐wage.   6  Prior to the conflict, 85 percent of the population resided in a household that owned a mobile phone and would  be able to be reached by the household‐level survey conducted by the WFP.  Furthermore, the Data section will  discuss a wide range of evidence that suggests mobile phone access of households has remained high even among  the population most affected by violence.  7  The average number of monthly fatalities in a governorate over the time period under analysis is approximately  70.  2    Alternatively,  the  empirical  specifications  demonstrate  that  food  access  was  significantly  worse  in  the  northern  parts  of  the  country  that  are  largely  controlled  by  Houthi  forces.    The  fact  that  food  access  tended to be worse in the north could be indicative of both the tightening of the ports and the lack of  government  salaries  adversely  affecting  food  security.    The  ports  that  supply  the  north  have  been  subjected  to  more  pressure  than  ports  in  regions  controlled  by  the  internationally‐recognized  government,  and  reports  suggest  that  government  salaries  have  been  paid  less  often  in  those  same  regions (e.g., WFP 2017).  However, the worse food security outcomes could also be due to other conflict‐ related factors, such as poor governance and oversight given the lack of control by the internationally‐ recognized government.8    However, there is further evidence that the tightening of the ports in particular had a large and immediate  impact on the population.  During November 2017, there was an unexpected air and sea blockade of the  entire country, which dramatically worsened the disruption to the supply chains.  One of the monthly WFP  mobile  phone  surveys  was  being  fielded  as  this  blockade  was  implemented,  and  one  can  observe  an  immediate and significant decline in food access overnight.  Given the speed with which households were  affected, these results suggest that food supplies in the country are very tight and have been substantially  stressed by the difficulty in importing goods over the course of the conflict.     There are two primary contributions of these results.  First, the finding that violence is less correlated with  levels  of  welfare  than  other  conflict‐related  shocks  contrasts  with  findings  in  other  settings  where  aggregate  economic  outcomes,  firm  outcomes,  and  individual  employment  outcomes  are  adversely  affected by violence (e.g., Abadie and Gardeazaba 2003; Singh and Pedersen 2003; Guidolin and La Ferrara  2007; Collier and Duponchel 2013; Klapper et al. 2013; Ksoll et al. 2015; Amodio and Di Maio 2018; Tandon  forthcoming; etc.).9  Thus, these previous results might not generalize to this unique setting among the  mobile phone‐using population.    Second, these results have important implications for the targeting of food assistance across Yemen.  The  most recent official IPC classification of food emergencies in Yemen, which is the basis for much of the  food aid distributed in the country, has identified more violent regions as being closer to famine.  The  announcement explained the classification stating that “armed conflict remains the main driver of food  security (IPC 2018).”  The previous official IPC classification in 2017 also explicitly included indicators that  correlated with violence, which resulted in governorates being more affected by violence receiving much  more food assistance than the rest of the country (e.g., Tandon and Vishwanath 2019).  However, the  results  here  contrast  with  this  narrative,  and  suggest  that  reducing  the  emphasis  on  violence  in  the  identification of regions with poor food security could lead to better targeting of assistance.      Background: The Current Conflict in Yemen and Available Data    The  conflict  in  Yemen  has  been  ongoing  since  the  mid‐2000s.    The  Houthis'  movement  began  as  a  theological  movement  that  protested  the  national  government.  However,  following  this  protest,  the  government used the military to try to arrest their leader, which led to a number of wars during which  the group made few gains, and was repeatedly beaten back by the military.10                                                                8  This pattern was not present just prior to the conflict in the 2014 Household Budget Survey (World Bank 2017).  9  See also Blattman and Miguel (2010) for a thorough review of the literature.  10  See (accessed July 2017):  http://www.aljazeera.com/news/middleeast/2014/08/yemen‐houthis‐hadi‐protests‐ 201482132719818986.html.  3      However, following the Arab Spring in 2011, the government led by Ali Abdullah Saleh was forced to hand  over power to his vice president and a transitional unity government. Using this political vacuum and the  unpopularity  of  the  transition  government,  the  Houthis  began  making  military  gains  against  the  internationally‐recognized  government  after  its  formation  in  2012  in  the  hopes  of  having  more  representation in the transitional government. These military gains eventually led to the quick capture of  the capital Sana`a in September 2014, and then eventually an attempt to capture the southern part of the  country.11  Beginning in March 2015, following the attempted capture of the southern part of the country, a coalition  of nine Gulf and North African countries started to target Houthi positions with air strikes in an attempt  to stop the Houthi aggression and support the internationally recognized government.  It is important to  note that the current conflict is actually composed of a number of different conflict‐related shocks.   First,  there has been a significant amount of violence, that is steadily increasing in intensity.  The violence has  resulted in a loss of human and physical capital, and in other contexts, has led to a nearly universal drop  in  aggregate,  firm‐level,  and  individual  economic  outcomes  where  the  conflict  intensity  has  been  the  worst (e.g., Abadie and Gardeazaba 2003; Singh and Pedersen 2003; Guidolin and La Ferrara 2007; Collier  and Duponchel 2013; Klapper et al. 2013; Ksoll et al. 2015; Amodio and Di Maio 2018; Tandon 2019; etc.).    Second, there has been a significant tightening of the ports due to the presence of coalition navy forces  restricting imports in ports that supply regions in the north where Houthi forces have a strong presence.   Importantly, this restricts the imports of food to a country that imported approximately 90 percent of its  food prior to the conflict (e.g., WFP 2012), and it restricts the ability of health providers to acquire vital  equipment and medicines that are badly needed in a setting where communicable diseases have been  raging out of control (e.g., OCHA 2018).  Although it is difficult to precisely gauge the intensity of this  disruption  to  supply  chains,  reports  have  suggested  that  immediately  following  the  escalation  of  the  conflict,  imports  in  Al  Hudaydah‐  the  port  that  supplies  nearly  the  entirety  of  the  north‐  immediately  reduced to 40 percent of pre‐conflict levels (e.g., WFP 2017).            Third, the government began paying public salaries infrequently, if at all, beginning in November 2016.   Nearly 30 percent of households relied at least in part on government salaries, and in the capital, this  figure was nearly one  of every two households (e.g., World Bank 2017).  Thus, many households lost  income that was helping to support them at precisely the time supply chains were disrupted and prices of  basic commodities and food items began to rise (e.g., WFP 2017).  In addition to the decline in incomes,  anecdotal evidence suggests that the lack of payment of employees has led to an exodus of public sector  employees.12  This in turn has significantly reduced the amount of public services provided to the Yemeni  people and likely has hampered institutional capacity.      Each of these conflict‐related shocks has likely contributed to the dramatic worsening of humanitarian  conditions in the country.  However, little thorough analysis has investigated the relative role played by  each of these major factors.  This paper investigates the relationship between temporal and geographic  variation in food security and variation in each of the potential drivers described above.  Conflict data  were  obtained  from  the  Armed  Conflict  Location  &  Event  Data  Project  (ACLED),  which  provides  information on the date, location, event type, actors involved, and the number of people killed in each                                                               11  See (accessed July 2017):  http://www.bbc.com/news/world‐middle‐east‐29319423.  12  For example, the Central Statistical Organization has stated in informal discussions that much of their staff has  departed following the inability to pay their salaries regularly.  4    recorded instance of conflict; and information on port blockages and non‐payment of government salaries  was obtained from reports of humanitarian and news agencies on the ground in Yemen.    The food security data were obtained from a mobile phone survey of approximately 2,400 households  conducted each month by the WFP.  The survey, conducted via random digit dialing, continues to survey  households in a governorate until a sufficient number of respondents complete the survey, where the  governorate  targets  are  based  on  the  governorate’s  share  of  the  total  population.    The  survey  is  representative of the  mobile  phone‐using  population and  provides governorate‐level estimates of five  commonly‐collected  food  coping  strategies  used  by  households  with  poor  access  to  food‐  restricting  consumption, reducing the number of meals, relying on less expensive foods, borrowing to purchase food,  and limiting portion sizes. Thus, the data allow for a regionally‐disaggregated analysis of food access each  month over nearly the entire course of the conflict.    However, there are two issues to note with these data.  First, the survey can only be representative of the  mobile  phone‐using  population  following  the  beginning  of  the  conflict.    However,  mobile  phone  ownership was very high prior to the conflict (even among relatively disadvantaged groups),13 anecdotal  evidence suggests that even struggling households have found innovative ways to maintain mobile phone  access despite the lack of access to network electricity and the dramatic decline in overall welfare,14,15 and  a  comparison  of  the  number  of  mobile  phones  owned  in  the  WFP  surveys  and  the  population‐level  estimates before the conflict are actually very similar (Tandon and Vishwanath 2019).     Second, there could be sample selection (i.e., non‐random non‐response) of who responds to the survey  methodology  and  the  averages  analyzed  here  can  only  speak  to  the  actual  sample  as  opposed  to  populations in which we might have more interest. 16  Although this is a difficult issue to directly address,   there is evidence that the WFP surveys detected many of the significant changes in welfare relative to the  pre‐conflict  population  estimates  that  large  segments  of  the  population  have  been  reported  to  have  experienced during the conflict, and the survey is able to roughly identify the areas that are receiving the  largest amount of food assistance as identified by 2018 population‐level estimates by the UN and the  humanitarian community (IPC 2018; Tandon and Vishwanath 2019).   Thus, there is some corroboration                                                               13  Approximately 85 percent of the population resided in a household that owned a mobile phone and would be  represented in the household‐level survey conducted by the WFP.  In no governorate was this share lower than 60  percent, and the share was 77 and 81 percent respectively for poor households and rural households.  14  The survey reaches a large share of struggling households, where approximately one‐third of the respondents  report being internally displaced and upwards of 40 percent of the population reports receiving food assistance.   Additionally, surveys of food aid recipients performed by the WFP and the registration procedure for the World  Bank’s cash transfers program being implemented by UNICEF (which covers nearly one‐quarter of the entire  population and is aimed at relatively poorer households) both find that very large shares of beneficiaries have  access to mobile phones. For example, see (accessed January 2019): http://documents.wfp.org/  stellent/groups/internal/documents/projects/wfp278006.pdf and  http://www.worldbank.org/en/news/press‐ release/2017/05/19/new‐world‐bank‐support‐to‐address‐food‐insecurity‐in‐yemen‐aims‐to‐reach‐9‐million‐ yemenis).  15  Authors’ calculations from the unit‐level WFP mobile phone survey conducted in November 2017 demonstrate  that the vast majority of the population relies on either solar power or generators for their primary energy source.  16  Approximately 8 percent of phone numbers do not respond to two straight surveys, which results in their  removal from the sample.  However, the WFP is unable to observe whether a phone number exists or not in the  random digit dialing procedure, and thus we are unable to identify the share of active phone numbers that do not  respond to the survey.  5    that the data are able to accurately characterize the large welfare changes and a significant share of the  population.      Correlation between Poor Food Access and Localized Violence  Using  this  approach,  we  find  little  correlation  between  poor  food  access  and  either  the  incidence  or  severity of violence.  First, figure 1 compares the aggregate trends in food access and violence over the  course of the conflict.  There is little alignment between food access and either the number of violent  incidents or the severity of those incidents measured in fatalities.   Over the course of the conflict, the number of violent incidents has remained relatively constant between  2016 and 2018, but the severity of those incidents has more than doubled from the approximately 2,500  fatalities  per  quarter  towards  the  beginning  of  the  conflict  to  the  5,000‐7,500  fatalities  per  quarter  in  2018.  Furthermore, there is little volatility in the number of incidents over the course of the conflict, but  there is a great degree of variability in the severity of violence, where there were surges in severity in the  second half of 2016 and the first half of 2018.   However, the evolution of both of these measures of violence is at odds with the evolution of food access  over the course of the conflict.  Food access is progressively getting worse over time, which is different  from the little change in the number of violent incidents over time, and also different from the more than  doubling of the severity of violence.  Furthermore, there is significant variability in food access over time‐  with a spike in the second quarter of 2017.  However, this spike does not correspond to any spike in the  number of incidents, and further does not correspond to the time periods in which the severity of violence  is spiking (second half of 2016 and first half of 2018).     In addition to a lack of alignment in the national trends, the current regional distribution of violence and  food access do not align.  Figure 2 demonstrates that the most violence occurs in governorates on the  front  lines‐  governorates  that  border  regions  fully  controlled  by  the  internationally‐recognized  government or the boundaries of the country.  Alternatively, regions in both the north and the south of  the country that are not on the front lines tend to have less violence.  This is true in both the number of  incidents and the severity of those incidents measured in fatalities.    However, figure 2 demonstrates that the regional distribution of food access does not follow this pattern.   First, the governorates in the north that do not border the front lines tend to have just as poor food access  as  governorates  on  the  front  lines  that  have  a  much  higher  incidence  of  violence.    Second,  the  governorates in the south that are exposed to significantly less violence have food access that is quite  poor.  And lastly, there was little change in access to food in Al Hudaydah following the surge in violence  during the third quarter of 2018.                        6    Figure 1.  Trends in Food Access and Violence  Share of Respondents Using Food Coping Strategies 0.75 0.7 0.65 0.6 0.55 0.5 0.45 2016‐Q1 2016‐Q2 2016‐Q3 2016‐Q4 2017‐Q1 2017‐Q2 2017‐Q3 2017‐Q4 2018‐Q1 2018‐Q2 2018‐Q3 Reduce Meals Restrict Consumption Limit Portions   Conflict in Yemen 8000 6000 4000 2000 0 2016‐Q1 2016‐Q2 2016‐Q3 2016‐Q4 2017‐Q1 2017‐Q2 2017‐Q3 2017‐Q4 2018‐Q1 2018‐Q2 2018‐Q3 Fatalities Incidents Sources:  WFP mobile phone survey; ACLED conflict data base.    In addition to the lack of alignment between the geographic distribution of violence and food access in  the  June  2018,  this  lack  of  alignment  persists  throughout  the  entire  conflict.    Figure  3  presents  the  geographic  distribution  of  violence  over  time.    One  can  see  that  the  regions  experiencing  the  most  violence has evolved over time.  Initially, regions along the front lines in the eastern and southern parts  of the country experienced the most violence.  However, this evolved over time, where governorates on  the front lines in the west and the north began experiencing more severe conflict.  However, figure 4 presents the geographic distribution of food access over time.  The regional distribution  of food access has been relatively fixed‐ the regions that had poorer food access in 2016 still had poorer  food access in 2018.  Furthermore, the regions with the poorest access to food were not necessarily those  that experienced the most violence.  Specifically, regions in the north that were worse affected by the  port blockages tended to have the worst access to food, regardless of whether the regions were on the  front lines and experienced violence or not.       7    Figure 2.  Geographic Distribution of Food Access and Violence  Share of Respondents who Limit Portion Sizes Year 2018, Month 7 (0.8,1.0] (0.6,0.8] (0.4,0.6] [0.2,0.4] No data Sa'ada 0.67 Hadramaut Al Maharah Al Jawf 0.43 0.65 0.57 Hajjah Amran 0.79 0.79 Marib Al Mahwit Sana'a 0.71 0.76 0.75 Al Hudaydah Shabwah 0.71Raymah Dhamar 0.54 0.72 0.84 Al Bayda Ibb 0.68 0.73 Al Dhale'e 0.73 Abyan 0.71 Taizz 0.65 Lahj 0.56 Aden 0.54 Socatra Number of People who were Killed Year 2018, Month 6 (100.0,1500.0] (50.0,100.0] (25.0,50.0] (10.0,25.0] (1.0,10.0] [0.0,1.0] No data Sa'ada 248.00 Hadramaut Al Maharah Al Jawf 0.00 286.00 11.00 Hajjah Amran 99.00 9.00 Marib Al Mahwit Sana'a 108.00 0.00 142.00 Al Hudaydah Shabwah Raymah 1201.00 Dhamar 6.00 0.00 0.00 Al Bayda Ibb 227.00 3.00 Al Dhale'e 49.00 Abyan 5.00 Taizz 380.00 Lahj 99.00 Aden 4.00 Socatra Number of Incidents Year 2018, Month 6 (100.0,1500.0] (50.0,100.0] (25.0,50.0] (10.0,25.0] (1.0,10.0] [0.0,1.0] No data Sa'ada 182.00 Hadramaut Al Maharah Al Jawf 2.00 47.00 10.00 Hajjah Amran 40.00 4.00 Marib Al Mahwit Sana'a 17.00 0.00 40.00 Al Hudaydah Shabwah Raymah 252.00 Dhamar 4.00 0.00 0.00 Al Bayda Ibb 33.00 1.00 Al Dhale'e 13.00 Abyan 3.00 Taizz 91.00 Lahj 29.00 Aden 9.00 Socatra   Sources:  WFP mobile phone survey; ACLED conflict data base.    8    Figure 3.  Regional Distribution of Violence over Time  Number of People who were Killed Year 2016, Month 6 (100.0,1500.0] (50.0,100.0] (25.0,50.0] (10.0,25.0] (1.0,10.0] [0.0,1.0] No data Sa'ada 1.00 Hadramaut Al Maharah Al Jawf 0.00 195.00 51.00 Hajjah Amran 12.00 0.00 Marib Al Mahwit Sana'a 87.00 0.00 72.00 Al Hudaydah Shabwah 6.00Raymah Dhamar 38.00 0.00 0.00 Al Bayda Ibb 58.00 22.00Al Dhale'e 36.00 Abyan 12.00 Taizz 346.00 Lahj 94.00 Aden 3.00 Socatra Number of People who were Killed Year 2017, Month 6 (100.0,1500.0] (50.0,100.0] (25.0,50.0] (10.0,25.0] (1.0,10.0] [0.0,1.0] No data Sa'ada 37.00 Hadramaut Al Maharah Al Jawf 0.00 149.00 11.00 Hajjah Amran 76.00 0.00 Marib Al Mahwit Sana'a 145.00 0.00 87.00 Al Hudaydah Shabwah 19.00Raymah Dhamar 118.00 0.00 0.00 Al Bayda Ibb 68.00 1.00 Al Dhale'e 7.00 Abyan 2.00 Taizz 342.00 Lahj 26.00 Aden 7.00 Socatra Number of People who were Killed Year 2018, Month 6 (100.0,1500.0] (50.0,100.0] (25.0,50.0] (10.0,25.0] (1.0,10.0] [0.0,1.0] No data Sa'ada 248.00 Hadramaut Al Maharah Al Jawf 0.00 286.00 11.00 Hajjah Amran 99.00 9.00 Marib Al Mahwit Sana'a 108.00 0.00 142.00 Al Hudaydah Shabwah Raymah 1201.00 Dhamar 6.00 0.00 0.00 Al Bayda Ibb 227.00 3.00 Al Dhale'e 49.00 Abyan 5.00 Taizz 380.00 Lahj 99.00 Aden 4.00 Socatra Source:  ACLED Conflict Database.    9    Figure 4.  Geographic Distribution of Food Access over Time  Share of Respondents who Limit Portion Sizes Year 2016, Month 7 (0.8,1.0] (0.6,0.8] (0.4,0.6] [0.2,0.4] No data Sa'ada 0.67 Hadramaut Al Maharah Al Jawf 0.34 0.69 0.63 Hajjah Amran 0.83 0.79 Marib Al Mahwit Sana'a 0.64 0.71 0.71 Al Hudaydah Shabwah 0.65 Raymah Dhamar 0.55 0.62 0.75 Al Bayda Ibb 0.68 0.74 Al Dhale'e 0.71 Abyan 0.74 Taizz 0.76 Lahj 0.67 Aden 0.49 Socatra   Share of Respondents who Limit Portion Sizes Year 2017, Month 7 (0.8,1.0] (0.6,0.8] (0.4,0.6] [0.2,0.4] No data Sa'ada 0.63 Hadramaut Al Maharah Al Jawf 0.38 0.78 0.58 Hajjah Amran 0.84 0.83 Marib Al Mahwit Sana'a 0.64 0.78 0.81 Al Hudaydah Shabwah 0.78Raymah Dhamar 0.49 0.77 0.77 Al Bayda Ibb 0.77 0.76 Al Dhale'e 0.75 Abyan 0.59 Taizz 0.75 Lahj 0.64 Aden 0.67 Socatra Share of Respondents who Limit Portion Sizes Year 2018, Month 7 (0.8,1.0] (0.6,0.8] (0.4,0.6] [0.2,0.4] No data Sa'ada 0.67 Hadramaut Al Maharah Al Jawf 0.43 0.65 0.57 Hajjah Amran 0.79 0.79 Marib Al Mahwit Sana'a 0.71 0.76 0.75 Al Hudaydah Shabwah 0.71Raymah Dhamar 0.54 0.72 0.84 Al Bayda Ibb 0.68 0.73 Al Dhale'e 0.73 Abyan 0.71 Taizz 0.65 Lahj 0.56 Aden 0.54 Socatra Source:  WFP Mobile Phone Survey.    10    Combining the temporal and geographic discrepancies noted in figures 1‐4, we estimate the correlation  between  the  share  of  respondents  in  a  governorate  reporting  to  rely  on  a  food  coping  strategy  and  measures of violence in the month before the survey.  Specifically, estimates of the following specification  are presented:     Share_Copinggt = γg + φt + β ln(Violenceg,t‐1)+   εgt    where g denotes governorate and t denotes the month‐year time period; Share_Coping denotes the share  of the respondents that report relying on the food coping strategy being analyzed, where specifications  are estimated using each of the five coping strategies collected by the WFP survey; Violence denotes the  measure of violence being analyzed, where there are different specifications for the number of incidents  and the number of fatalities; γ denotes a governorate fixed effect that captures all time‐invariant factors  that  affect  coping  strategies  in  governorate  g;  and  φ  denotes  time‐specific  factors  that  affect  all  governorates at the same time period (such as a sudden tightening of the ports).  The coefficient of interest is β, which denotes the correlation between violence in the month before the  WFP survey and the share of respondents in a governorate who report relying on the food coping strategy  for at least one day in the previous week, once controlling for governorate and time‐specific factors.  If  coping  strategies  were  higher  (corresponding  to  worse  food  access)  in  regions  where  there  was  more  violence  in  the  month  before  the  survey,  one  would  expect  β  to  be  greater  than  zero.    The  actual  coefficient can be interpreted as the change in the share of the mobile phone‐using population relying on  food  coping  strategies  in  response  to  a  doubling  of  the  violence,  which  represents  an  increase  of  70  fatalities in a governorate in a month.17    Table 1 reports estimates from the empirical specification.  Columns (1)‐(4) report specifications using the  number of people killed as the measure of violence; and columns (5)‐(8) report specifications using the  number of incidents as the measure of violence.  Each panel uses a different food coping strategy as the  dependent variable.  Columns (1) and (5) estimate a sparse specification omitting the governorate and  time‐specific factors; columns (2) and (6) add only the governorate‐specific factors; columns (3) and (7)  add both governorate and time‐specific factors; and columns (4) and (8) estimate a specification adding a  Houthi indicator to the specification and only includes time‐specific factors.18, 19    The estimates in all columns corroborate the graphical patterns presented above‐ there appears to be  very little evidence of a correlation between violence the month before the survey and access to food.   One  cannot  reject  the  hypothesis  of  no  relationship  between  violence  and  food  coping  strategies  at  conventional significance levels in all specifications, and all estimated coefficients suggest a very small  relationship between violence and food coping strategies.  The most complete specification including both  governorate and time‐specific effects suggests that a doubling of fatalities is associated with an increase  in  the share  of respondents reporting  to have reduced  the  number of meals they  consume by 0.0002                                                               17  For ease of interpretation, the specification uses the natural logarithm of violence as the dependent variable.  All  results are qualitatively identical if the specification instead estimates the relationship in levels.  18  Since the Houthi indicator does not vary over time, governorate‐specific factors cannot be added to the  specification.  19  There are 22 governorates and 28 time periods, so in the most complete specification, the number of  observations is still significantly larger than the number of independent variables.   11    (panel 1, column 3); and a doubling in the number of incidents is associated with a decrease in the share  respondents reducing meals by 0.007.     Furthermore,  the  coefficients  of  all  specifications  are  precisely  estimated,  which  implies  that  one  can  reject  the  hypothesis  of  a  meaningful  relationship  between  violence  and  food  coping  strategies  at  standard significance levels.  For example, in specifications including both time and governorate‐specific  effects, one can reject the hypothesis that a doubling of the number of fatalities is larger than 0.008 at  the 95 percent significance level for any food coping strategy (column 3).       Lastly, columns 4 and 8 of table 1 further demonstrate that much larger shares of respondents report  relying on food coping strategies in governorates that are largely controlled by Houthi forces, which are  the regions that are likely more affected by the partial sea blockade and the lack of governance than the  rest of the country.  Furthermore, the difference in food coping strategies between the regions that are  largely held by Houthi forces and the rest of the country is much larger than the implied effect of doubling  violence for all panels.  One can reject the hypothesis that the two effects are equal in all specifications at  conventional significance levels (p‐values range between 0.001 and 0.015).    Overall,  these  results  are  qualitatively  identical  to  the  graphical  evidence  presented  in  figures  1‐4.   Specifically, food coping strategies are higher in the north of the country that is worse affected by port  blockages, which also tend to have more violence.  However, this higher level of violence is not universally  true  across  those  regions  (there  are  governorates  in  the  north  with  little  reported  violence),  and  the  correlation between violence and food coping strategies is very close to zero.      Robustness Checks    Table 2 demonstrates that these empirical results are robust to a number of important concerns.  First, it  is possible that there is an effect of violence on food coping strategies, but the effect dissipates over the  course of a month.  However, column (1) of table 2 demonstrates this is not a likely explanation.  The  column re‐estimates the baseline specification, but breaks up the conflict incidents by those that occurred  four weeks before the survey, three weeks before the survey, two weeks before the survey, and those  that occurred one week before the survey.  One cannot reject the hypothesis that all four coefficients are  jointly equal to zero (p‐value 0.326), only one of the coefficients is individually significant at conventional  significance levels, and all coefficients are small in magnitude and precisely estimated.  Additionally, the  pattern is far from one in which  the  correlation becomes stronger as the events happen closer to the  survey.    Second, table 2 demonstrates that there appears to be little evidence of a relationship when total conflict  events are broken up into the actors involved and broken up by the type of violence (e.g., airstrike versus  ground battle).  Column (2) breaks up all conflict events into those in which coalition forces are engaged  with Yemeni forces, coalition forces are engaged with other forces, and those in which organizations are  involved  that  have  long  been  designated  as  terrorist  organizations  (e.g.,  Al  Qaeda  in  the  Arabian  Peninsula); and column (3) breaks up all conflict events into those that involve a form of battle, those that  involve  remote  violence  (e.g.,  airstrike),  and  all  other  types  of  events.    In  both  columns,  there  is  little  evidence of violence in any form having a correlation with food coping strategies.      12    Table 1.  Correlation between Violence the Month Before the Survey and Food Coping Strategies  Coping Strategy‐ Reduce the Number of Meals VARIABLES (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Number of Fatalitis in the Month  Before the Survey  0.002659 0.000294 0.000240 0.005041 ‐ ‐ ‐ ‐ [0.008] [0.003] [0.003] [0.008] Number of Incidents in the Month  Before the Survey ‐ ‐ ‐ ‐ 0.004111 ‐0.006818 ‐0.003985 0.006912 [0.012] [0.004] [0.004] [0.011] Indicator for the Governorate  Being Controlled by Houthi Forces ‐ ‐ ‐ 0.098022*** 0.097521*** [0.031] [0.031] Coping Strategy‐ Restrict Consumption VARIABLES (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Number of Fatalitis in the Month  Before the Survey  0.002391 0.001406 ‐0.000467 0.004900 ‐ ‐ ‐ ‐ [0.010] [0.003] [0.003] [0.009] Number of Incidents in the Month  Before the Survey ‐ ‐ ‐ ‐ 0.003625 ‐0.004073 ‐0.002896 0.006761 [0.014] [0.005] [0.005] [0.013] Indicator for the Governorate  Being Controlled by Houthi Forces ‐ ‐ ‐ 0.122391*** ‐ ‐ ‐ 0.121914*** [0.036] [0.036] Coping Strategy‐ Borrow to Purchase Food VARIABLES (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Number of Fatalitis in the Month  Before the Survey  0.001514 ‐0.007232 ‐0.000939 0.005818 ‐ ‐ ‐ ‐ [0.008] [0.005] [0.003] [0.007] Number of Incidents in the Month  Before the Survey ‐ ‐ ‐ ‐ 0.003178 ‐0.010796 ‐0.005935 0.006696 [0.011] [0.007] [0.006] [0.010] Indicator for the Governorate  Being Controlled by Houthi Forces 0.094337*** ‐ ‐ ‐ 0.093447*** [0.030] [0.030] Coping Strategy‐ Rely on Less Expensive Foods VARIABLES (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Number of Fatalitis in the Month  Before the Survey  0.005672 0.011320 ‐0.002305 0.003690 ‐ ‐ ‐ ‐ [0.009] [0.008] [0.002] [0.008] Number of Incidents in the Month  Before the Survey ‐ ‐ ‐ ‐ 0.005162 0.000703 ‐0.011109*** 0.004692 [0.013] [0.012] [0.003] [0.012] Indicator for the Governorate  Being Controlled by Houthi Forces ‐ ‐ ‐ 0.081716** ‐ ‐ ‐ 0.081260** [0.032] [0.032] Coping Strategy‐ Limit Portion Size VARIABLES (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Number of Fatalitis in the Month  Before the Survey  0.002988 0.000296 ‐0.001794 0.004986 ‐ ‐ ‐ ‐ [0.009] [0.003] [0.002] [0.009] Number of Incidents in the Month  Before the Survey ‐ ‐ ‐ ‐ 0.005358 ‐0.005674 ‐0.006359 0.007706 [0.013] [0.005] [0.005] [0.013] Indicator for the Governorate  Being Controlled by Houthi Forces ‐ ‐ ‐ 0.104777*** ‐ ‐ ‐ 0.104493*** [0.035] [0.034] Governorate Fixed Effects N Y Y N N Y Y N Month‐Time Fixed Effects N N Y Y N N Y Y Observations 614 614 614 614 614 614 614 614   Notes:  This table estimates the correlation between food coping strategies and violence in the month before the survey between February 2016  and August 2018, using monthly data reported for each governorate.  Data on food coping strategies were obtained from the WFP mVAM mobile  phone survey; and violence data was obtained from ACLED.  Columns (1) and (5) estimate a sparse specification without any time or governorate‐ specific factors; columns (2) and (6) estimate a specification including governorate‐specific factors; columns (3) and (7) estimate a specification  including  both  time  (month‐year)  and  governorate‐specific  factors;  and  columns  (4)  and  (8)  estimate  a  specification  that  includes  a  Houthi  indicator and only time‐specific factors.  Standard errors clustered by governorate are reported in parentheses; * denotes statistical significance  at the 10 percent level, ** denotes statistical significance at the 5 percent level, and *** denotes statistical significance at the 1 percent level.  13    Table 2.  Robustness Checks  Dependent Variable:  Number of Days Household Reduced Number of Meals VARIABLES (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) Number of People Killed‐ All Violence 0.000008 ‐0.000419 0.002226 0.001623 ‐0.001491 ‐0.003240 ‐0.000505 [0.000] [0.003] [0.004] [0.003] [0.004] [0.003] [0.003] Number of People Killed‐ Second Week of Month Before ‐0.000134 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ [0.000] Number of People Killed‐ Third Week of Month Before 0.000194** ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ [0.000] Number of People Killed‐ Fourth Week of Month Before 0.000010 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ [0.000] Number of People Killed‐ AQAP Involved ‐ ‐0.002025 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ [0.004] Number of People Killed‐ Coalition ‐ ‐0.000086 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ [0.003] Number of People Killed‐ Yemen Forces ‐ 0.002772 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ [0.003] Number of People Killed‐ Remote Violence ‐ ‐ 0.000037 ‐ ‐ ‐ ‐ [0.004] Number of People Killed‐ Battle Violence ‐ ‐ ‐0.002536 ‐ ‐ ‐ ‐ [0.003] Number of People Killed‐ 2 Months Before ‐ ‐ ‐ 0.002977 ‐ ‐ ‐ [0.003] Number of People Killed‐ 3 Months Before ‐ ‐ ‐ 0.000240 ‐ ‐ ‐ [0.003] Number of People Killed‐ 4 Months Before ‐ ‐ ‐ 0.002099 ‐ ‐ ‐ [0.003] Number of People Killed‐ 5 Months Before ‐ ‐ ‐ ‐0.000174 ‐ ‐ ‐ [0.003] Number of People Killed‐ All Violence x 2017 Indicator ‐ ‐ ‐ ‐ 0.002314 ‐ ‐ [0.003] Number of People Killed‐ All Violence x 2018 Indicator ‐ ‐ ‐ ‐ 0.003234 ‐ ‐ [0.005] Number of People Killed‐ All Violence x Houthi‐Controlled I ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ 0.007553* ‐ [0.004] Observations 614 614 614 484 614 614 374 Include Food Assistance in Specification N N N N N N Y   Notes:  This table estimates a number of robustness checks investigating the relationship between violence and food coping strategies.  Column  (1) estimates a specification breaking up the violence by week in the month before the survey; column (2) estimates a specification breaking up  violence  by  the  actors  involved;  column  (3)  estimates  a  specification  breaking  up  violence  by  the  type  of  event;  column  (4)  estimates  a  specification investigating the relationship between more lagged events and food coping strategies; column (5) estimates a specification allowing  the relationship to vary by year; column (6) allows violence to vary between regions controlled by the internationally‐recognized government and  regions controlled by Houthi forces; and column (7) adds the share of respondents receiving food assistance to the baseline specification.  All  specifications include time and regional fixed effects.  Standard errors clustered at the governorate level are reported in parentheses; * denotes  statistical significance at the 10 percent level, ** denotes statistical significance at the 5 percent level, and *** denotes statistical significance at  the 1 percent level.  Third, table 2 further demonstrates that the lack of a correlation in the past month is not being obscured  by violence that occurred previously.  Specifically, column (4) re‐estimates the baseline specification, but  adds  lagged  conflict  events  up  to  five  months  before  the  WFP  survey.    However,  again,  there  is  little  evidence of a correlation between food coping strategies and any of these variables describing past or  future violence, and one cannot reject the hypothesis that all additional lagged violence coefficients are  jointly equal to zero (p‐value 0.829).  Fourth, table 2 demonstrates that there does not appear to be any correlation between violence and food  coping strategies in any of the years of available data.  Specifically, column (5) re‐estimates the baseline  specification, but interacts the violence measure with year dummies and includes all lower‐order terms  in the specification.  The results suggest that one cannot reject the hypothesis that there is no correlation  between violence and food coping strategies in 2016, 2017, or 2018.    14    Fifth, table 2 demonstrates that there appears to be little relationship between violence and food access  in  both  regions  controlled  by  the  internationally‐recognized  government  and  the  rest  of  the  country.   Specifically, column (6) re‐estimates the baseline specification but interacts the violence measure with an  indicator  equaling  one  if  the  respondent  resided  in  regions  not  controlled  by  the  internationally‐ recognized government.   Only one of the coefficients is marginally significant (relationship in regions not  controlled by the internationally‐recognized government), and the upper bound of the confidence interval  for both estimates corresponds to a very small decrease in access to food in response to a doubling of  fatalities in a month.    Sixth, it is possible that violence is causing a much larger decline in access to food, but food assistance  targeted  to  violence‐prone  regions  is  mitigating  its  effects.    However,  table  2  demonstrates  that  this  explanation is not likely.  The WFP survey began inquiring about whether the household is receiving food  assistance beginning in 2017, and column (7) includes this in the baseline specification.  The estimate is  qualitatively identical with the addition of food assistance to the specification.   And lastly, it is not likely that the lack of a correlation between violence and food coping strategies is being  completely driven by internal displacement.  The primary concern is that those who were worst affected  by the conflict simply left the governorate before the next month’s survey to re‐locate where it was safer,  and this could obscure the identification of the correlation.  However, the WFP data collect information  on the displacement status of households, and the date of displacement and the governorate from where  the household moved.  In the WFP survey to which we have access to the unit‐level data (November 2017),  only 8 households (of more than 2,422) reported to have been displaced from their original governorate  the  month  before.    And  this  is  despite  the  fact  that  there  was  significant  violence  in  October  2017,  including 6 governorates that had more than 100 fatalities each.          Impact of Port Blockages and the Tightening of the Ports  Although we find little correlation between the local effects of violence and food access, we find further  evidence of the supply chain blockages having an immediate and significant effect.  The monthly mobile  phone  surveys  began  after  imports  through  the  ports  supplying  the  north  of  the  country  significantly  dropped (e.g., WFP 2017), and it is difficult to estimate how food access changed in response.  However,  we analyze the effects on food access of a sharp event that caused this port blockage to get significantly  worse.  Specifically,  we use  the  complete sea  and air blockade of  all of  Yemen’s ports (not just the ports that  supply the north),20 and compare food access of those surveyed immediately before to those surveyed  immediately after the event.  Importantly, there was an ongoing mobile phone survey conducted by the  World Food Programme (WFP) that interviewed 2,424 respondents. Of these interviews, approximately  900 occurred in the five days before the blockade was implemented; approximately 900 occurred during  the full blockade on the entire country (November 6‐13); and approximately 600 occurred during the time  period  during  which  only  northern  ports  were  blockaded  (November  13‐November  18).  The  ongoing  survey and the distribution of responses over time allows one to gauge how households adapted to the  economic difficulties, and whether this affected their access to food.                                                                 20  For example, see (accessed April 2017) https://reliefweb.int/report/yemen/escalating‐humanitarian‐crisis.   15    The survey included the  standard  WFP food security  module  that  captures food coping strategies and  household information, as well as an access to basic services module inserted into the WFP survey by the  World Bank.  The module was designed to capture access to a number of key services and dimensions of  welfare that are captured in the World Bank’s proposed multi‐dimensional poverty index.  In particular,  access to water, electricity, municipal sanitation services, and food were all captured in the survey.    Figure 5 demonstrates that immediately following the blockade, there was an increase in the reliance on  all  five  food  coping  strategies  captured  by  the  WFP  survey.    The  increase  was  most  noticeable  for  households surveyed during the full blockade, but there was still a larger reliance on food coping strategies  for those interviewed during the partial blockade.  The most surprising part of this result is the speed with  which the blockade affected household behavior, where the effects began the day after the onset of the  blockade.  However, it is not clear whether these results were driven by price increases, shortages of food,  or  anticipation  of  the  blockade  continuing.  Regardless  of  the  actual  cause,  these  results  can  offer  an  explanation for why food insecurity is equally poor in the north of the country where supply chains are  more disrupted, regardless of the level of violence.   In addition to investigating the effects of the blockade on access to food, the survey can also be used to  identify how access to a variety of basic services was also affected.  Importantly, the survey allows one to  investigate the degree to which access to each of these basic and necessary services changed, as well as  the  degree  to  which  these  deprivations  overlap.    Although  estimates  of  monetary  poverty  have  dramatically  increased  following  the  start  of  the  conflict  (e.g.,  World  Bank  2017),  monetary  poverty  potentially has less meaning in a setting where nearly everyone is poor, and the vast majority of people  are facing extreme  challenges in sustaining life.  However, each of these non‐monetary dimensions of  welfare each has an important meaning in this setting, and the degree to which each of them overlaps is  an indicator of the amount of stress faced by an individual household.        Figure 5.  Food Coping Strategies Before and After the Blockade  Average Number of Days Households Relied on  Food Coping Strategies 3.65 3.15 2.65 2.15 1.65 Less Expensive Borrow for Food Reduce Meals Limit Porti Restrict Food Consumption Before Blockade Total Blockade Partial Blockade   Source:  WFP Mobile Phone Survey, November 2017.    16      Figure 6 investigates the change in both food and non‐food deprivations together.  The thresholds defining  deprivations are extreme relative to non‐conflict settings.  Deprived households are defined as those that  describe their primary water source as not sufficient for their needs, have access to only primitive forms  of electricity (candles, flashlights, etc.) for their primary source of electricity, do not have waste collected  directly from the household, and households that employ any of the five coping strategies for at least one  day.   The figure further reports the share of households that face deprivations in at least three of the four  deprivations as well.  Figure 6 demonstrates that non‐food deprivations also increased immediately following the imposition of  the blockade.  Thus, the blockade made deprivations worse in all available dimensions, and not just in  access to food.  These results are consistent with concern over gasoline shortages spilling over into other  dimensions‐  the  ability  of  water  trucks  to  reach  households,  the  ability  of  households  to  run  their  generators,  and  the  ability  of  garbage  trucks  to  reach  households.    Furthermore,  we  see  that  all  the  dimensions  overlap,  and  that  nearly  half  of  the  respondents  reported  being  deprived  in  most  of  the  dimensions.  Importantly, there was a substantial increase in the share of households facing at least three  overlapping dimensions following the blockade.  Formalizing  the  estimation  of  these  changes,  this  paper  further  reports  estimates  from  the  following  specifications:    Food_Copingigt = γg + β After_Blockadeigt +   εigt  where  i  denotes  individual,  r  denotes  district,  g  denotes  governorate,  and  t  denotes  day  of  survey;  Food_Coping denotes the number of days the household reported to relying on the specific food coping  strategy; and After_Blockade denotes an indicator equaling one if the household was surveyed after the  beginning of the blockade.  The data available for this survey are at the individual level, as opposed to the  governorate‐level data that were analyzed in the violence section.21      The  coefficient  of  interest  in  the  first  specification  is  β,  which  captures  the  difference  in  the  average  number  of  days  that  respondents  report  relying  on  the  food  coping  strategies  between  households  surveyed prior to the blockade and those surveyed after the blockade began.  If the blockade increased  the reliance on food coping strategies, one would expect β>0.     Table 3 reports estimates of the above empirical specifications.  The estimates confirm that all patterns  reported  in  figures  5‐6  are  statistically  significant  at  conventional  levels  and  are  robust  to  including  governorate‐specific factors.  In addition to the food access results, the change in the share of households  reporting at least 3 deprivations of the four captured by the survey increased by 9.7 percentage points,  which represents an increase of approximately 29 percent in a matter of days following the imposition of  the  blockade.    This  suggests  that  the  blockade  had  an  immediate  and  large  impact  on  the  number  of  people who were exposed to extreme deprivations.                                                                   21  Given the use of the individual‐level data and treatment variable, robust standard errors are reported as  opposed to the standard errors clustered at the governorate level in the first specification (where the data were a  repeated cross‐section and the treatment variable was correlated within a governorate over time).   17      Figure 6.  The change in non‐food deprivations  Share of Respondents Who Face Deprivations 0.85 0.75 0.65 0.55 0.45 0.35 0.25 0.15 Water Primitive Energy No Municipal Employ Any Face Three or Insufficient Source Waste Collection Food Coping Four Strategy Deprivations at Once Before Blockade After Blockade   Source:  WFP Mobile Phone Survey, November 2017.  Table 3.  Changes in Food Coping Strategies Following the Blockade  Dependent Variable:   Relied on  a Food  Coping  Relied on  No  Strategy  Experienced  Reduce  Restrict  Borrow  Less  Limit  Primitive  Municipal  for at  Deprivations  Number of  Consump to Pay for  Expensive  Portion  Water  Energy  Waste  Least One  in at Least 3  Meals tion Food Food Size Insufficient Source Service Day Dimensions (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) Post Ind.   0.215** 0.373*** 0.160* 0.186* 0.204* 0.061*** 0.035** 0.048** 0.039*** 0.097*** [0.105] [0.107] [0.089] [0.108] [0.109] [0.020] [0.016] [0.020] [0.013] [0.020] Obs. 2,422 2,422 2,422 2,422 2,422 2,422 2,422 2,422 2,422 2,422   Notes:    This  table  estimates  how  food  coping  strategies  and  household  deprivations  changed  immediately  following  the  imposition  of  the  blockade.    All  specifications  include  governorate  fixed  effects.    Robust  standard  errors  are  reported  in  parentheses;  *  denotes  statistical  significance at the 10 percent level, ** denotes statistical significance at the 5 percent level, and *** denotes statistical significance at the 1  percent level.    Conclusions  This paper demonstrates that there is little correlation between the localized effect of violence and access  to  food,  and  that  food  access  is  significantly  correlated  with  the  blockage  of  ports  during  the  conflict.   These results have important implications for the regional targeting of food assistance, where it could be  important to de‐emphasize indicators of violence in the determination of food assistance.      It is important to reiterate that these results do not suggest that violence has no impact on households.   Rather  these  results  provide  information  on  how  better  to  target  households  for  assistance  once  the  18    conflict has already started.  Without question, humanitarian aid targeting households and the regions  most  affected  by  violence  is  needed.    However,  these  results  suggest  that  development  and  food  assistance  is  also  necessary  for  households  and  regions  that  are  not  necessarily  the  most  affected  by  violence.       There are a number of issues that we are unable to explore here.  In particular, we only have access to a  subset of the unit‐level data for three WFP mobile phone surveys that have been conducted since August  2015 (September 2017‐November 2017), and we only have access to the complete survey for one month  (November  2017).    Although  we  are  able  to  make  a  number  of  inferences  using  the  variation  in  food  security at the governorate level that is publicly available, there are a number of additional inferences  that would be better answered by household‐level data that identify the exact date of the survey, the  district  of  the  respondent,  and  other  household‐level  information.    In  particular,  this  includes  issues  related  to  the  decision  to  migrate,  distributional  issues  that  might  affect  aid‐receiving,  IDP,  or  poor  households differently from other respondents, and so on.  We leave these issues to future collaborations  with the WFP.          19    References  Abadie,  A.,  and  J.  Gardeazabal.  2003.  “The  Economic  Costs  of  Conflict:  A  Case  Study  of  the  Basque  Country.” American Economic Review 93 (1), 113‐132.    Amodio, F., and M. Di Maio. 2018. “Making Do with What You Have: Conflict, Input Misallocation, and  Firm Performance.” The Economic Journal 128 (615), 2559‐2612.     Blattman, C., and E. Miguel. 2010. “Civil War.” Journal of Economic Literature 48 (1), 3‐57.    Blattman, C., and L. Ralston.  2015. ``Generating Employment in Poor and Fragile States: Evidence from  Labor Market and Entrepreneurship Programs.'' Working Paper, Columbia University, New York.    Collier, P., and M. Duponchel. 2013. “The Econmic Legacy of Civil War: Firm‐Level Evidence from Sierra  Leone.” Journal of Conflict Resolution 57(1), 65‐88.    FEWS NET.  2018.  “Yemen Food Security Alert.”  Famine Early Warning System, Sana’a, Yemen, June.    Guidolin, M., and E. La Ferrara. 2007. “Diamonds are Forever, Wars are Not: Is Conflict Bad for Private  Firms?” American Economic Review 97 (5), 1978‐1993.    IPC.    2017.    “IPC  Map  of  Yemen:    March  –  July,  2017.”    Integrated  Food  Security  Phase  Classification.   Report, Food Security Cluster, Humanitarian Response, Yemen.    IPC.    2018.    “IPC  Map  of  Yemen:    December  2018  –  January  2019.”    Integrated  Food  Security  Phase  Classification Report, Food Security Cluster, Humanitarian Response, Yemen.    Klapper, L., C. Richmond,  and T. Tran.  2013. “Civil Conflict and  Firm Performance: Evidence from Cote  D’Ivoire.” Working Paper, the World Bank, Washington, D.C.    Ksoll, C., R. Macchiavello, and A. Morjaria. 2015. “Guns and Roses: Flower Exports and Electoral Violence  in Kenya.” Working Paper, Warwick University.    OCHA.    2018.    Yemen:  2018  Humanitarian  Needs  Overview.    Report,  United  Nations  Office  for  the  Coordination of Humanitarian Affairs, Sana’a, Yemen.    Singh,  P.,  and  J.  Pedersen.  2003.  “Coping  with  Conflict:  Palestinian  Communities  Two  Years  into  the  Intifada.” FAFO Report 408, Oslo, Norway.    Sundberg, R., and E. Melander. 2013. "Introducing the UCDP Georeferenced Event Dataset."  Journal of  Peace Research 50 (4), 523‐532.    Tandon, S.  Forthcoming.  “When Rebels Attack:  Quantifying the Impacts of Capturing Territory from the  Government of Yemen.”  World Bank Economic Review, forthcoming.     Tandon,  S.  and  T.  Vishwanath.    2019.    “Potential  Famine  and  the  Aid  Response:    Evidence  from  the  Announcement of Famine‐Like Conditions in Yemen.”  Working Paper, World Bank, Washington, D.C.    20    World Bank. 2017. “Yemen Poverty Notes.” Report, World Bank, Washington, D.C.     World  Food  Programme.    2012.    “The  State  of  Food  Security  and  Nutrition  in  Yemen,  2012.”   Comprehensive Food Security Survey, WFP, Rome, Italy.  World Food Programme.  2018.  “Monthly Market Watch:  June‐July 2018.”  WFP, Sana’a, Yemen.        21    To access full collection, visit the World Bank Documents & Report in the Poverty & Equity Global Practice Working Paper series list. www.worldbank.org/poverty