WPS7663 Policy Research Working Paper 7663 Assessing Socioeconomic Resilience to Floods in 90 Countries Stephane Hallegatte Mook Bangalore Adrien Vogt-Schilb Climate Change Cross-Cutting Solutions Area May 2016 Policy Research Working Paper 7663 Abstract This paper presents a model to assess the socioeconomic The model also assesses and ranks policy levers to reduce resilience to natural disasters of an economy, defined as flood losses in each country. It shows that considering asset its capacity to mitigate the impact of disaster-related asset losses is insufficient to assess disaster risk management poli- losses on welfare, and a tool to help decision makers iden- cies. The same reduction in asset losses results in different tify the most promising policy options to reduce welfare welfare gains depending on who benefits. And some poli- losses due to floods. Calibrated with household surveys, the cies, such as adaptive social protection, do not reduce asset model suggests that welfare losses from the July 2005 floods losses, but still reduce welfare losses. Asset and welfare losses in Mumbai were almost double the asset losses, because can even move in opposite directions: increasing by one losses were concentrated on poor and vulnerable popula- percentage point the share of income of the bottom 20 tions. Applied to river floods in 90 countries, the model percent in the 90 countries would increase asset losses by provides estimates of country-level socioeconomic resilience. 0.6 percent, since more wealth would be at risk. But it Because floods disproportionally affect poor people, each would also reduce the impact of income losses on wellbe- $1 of global flood asset loss is equivalent to a $1.6 reduc- ing, and ultimately reduce welfare losses by 3.4 percent. tion in the affected country’s national income, on average. This paper is a product of the Climate Change Cross-Cutting Solutions Area. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at shallegatte@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 Assessing Socioeconomic Resilience to Floods in 90 Countries  Stephane Hallegatte, Mook Bangalore, Adrien Vogt‐Schilb  Climate Policy Team, Climate Change Group, The World Bank   1818 H St NW Washington DC 20009 USA  contact: shallegatte@worldbank.org                                                              JEL: Q54, I31, I32, Q50  Keywords: Natural disasters, vulnerability, poverty, wellbeing, climate change        Introduction  The  most  immediate  consequences  of  floods  are  the  fatalities  and  casualties  and  the  first  priority  of  disaster risk management is to save lives. But natural disasters also have economic consequences, which  affect wellbeing and need to be accounted for and managed (Cavallo and Noy, 2011; Rose, 2009; Skoufias,  2003).  These  economic  consequences  and  wellbeing  losses  depend  on  the  value  of  what  is  lost  or  damaged,  and  on  many  other  factors,  including  how  long  it  takes  to  rebuild,  how  asset  losses  translate  into income losses, and how coping mechanisms and ex‐post support (from insurance to social protection)  protect  the  victims  and  help  smooth  consumption  losses  (Carter  et  al.,  2007;  Le  De  et  al.,  2013).  In  addition, wellbeing losses are larger when losses are concentrated, especially when concentrated on poor  people – as is often the case (Hallegatte et al., 2016a). Disasters can also have irreversible and long‐term  health consequences, particularly on children (Dercon, 2004; Maccini and Yang, 2009).   Many policies can minimize wellbeing losses and protect the population: from building dikes and restoring  mangroves to better land‐use planning and early warning, to evacuation, insurance and social safety nets.  Risk  management  policies  are  best  designed  as  holistic  strategies  that  combine  many  of  these  levers  (World Bank, 2013).   Designing  such  a  consistent  policy  package  is  challenging;  here  we  propose  an  approach  and  a  model  to  support  this  process.  In  this  work‐in‐progress,  we  combine  data  on  flood  hazard,  population  and  asset  location,  asset  vulnerability,  and  socioeconomic  characteristics  and  combine  insights  from  natural  and  social sciences to assess how floods affect wellbeing, measured using a social welfare function (welfare is  the  metric  used  by  economists  to  measure  wellbeing).  We  present  the  model  using  a  case  study  –  the  2005 floods in Mumbai, India, for which macro‐ and micro‐economic data are available. We then use the  model  to  define  and  assess  the  socioeconomic  resilience  of  90  countries  to  river  floods,  identify  policy  priorities to reduce the impact of floods on wellbeing, and help design holistic risk management strategies  tailored to each country.  An Online Technical Note1 provides all the equations and technical details of the model, sensitivity analysis  to  show  the  robustness  of  the  approach,  and  a  comparison  with  other  indicators  for  resilience  or  vulnerability. The model and the data are also available online.2   We propose a new quantifiable definition of socioeconomic resilience, the ratio of asset losses to welfare  losses3:   Asset losses Socioeconomic resilience   Welfare losses                                                              1  The online technical note is available at  http://pubdocs.worldbank.org/en/362361462825935820/pdf/Online‐Technical‐Note‐submit.pdf   2  The code and data set are available at  github.com/adrivsh/resilience_indicator_public/   3  This definition combines the previously proposed notions of macroeconomic and microeconomic  resilience (Hallegatte, 2014).    2    With  this  definition,  socioeconomic  resilience  can  be  considered  as  a  driver  of  the  risk  to  welfare  –  measured through the expected welfare losses due to floods – along with the three usual drivers, hazard  (the  probability  an  event  occurs),  exposure  (the  population  and  assets  located  in  the  affected  area)  and  asset vulnerability (the fraction of asset value lost when affected by a flood):  Expected asset losses Hazard ∙ Exposure ∙ Asset vulnerability Risk to welfare   Socioeconomic resilience Socioeconomic resilience Socioeconomic  resilience  (resilience  for  short  in  this  paper)  measures  the  ability  of  an  economy  to  minimize  the  impact  of  asset  losses  on  wellbeing  and  is  one  part  of  the  ability  to  resist,  absorb,  accommodate  and  recover  in  a  timely  and  efficient  manner  to  asset  losses  (the  qualitative  definition  of  resilience from the United Nations). In an idealized case of perfect risk‐sharing across the population, no  irreversible  impacts  on  human  capital,  and  no  pre‐existing  inequality,  welfare  losses  are  equal  to  asset  losses. Socioeconomic resilience at 50% means that welfare losses are twice as large as asset losses, and  could be reduced by half if inequality disappeared, losses were perfectly shared, and irreversible impacts  were avoided.    We develop and use a model to estimate expected asset losses and expected welfare losses, and quantify  socioeconomic resilience in 90 countries. Like all models, ours is incomplete and our assessment provides  a partial view of resilience. For instance, we do not include many non‐economic components such as the  link between disasters, conflicts, and state fragility. Nevertheless, our quantification informs on the ability  of  economies  to  deal  with  natural  disasters  and  on  the  prioritization  of  policy  options  to  improve  resilience.  We find that some policy options can reduce welfare losses by increasing socioeconomic resilience, from  an  unchanged  (or  even  increased)  amount  of  asset  losses.  For  instance,  increasing  by  one  percentage  point  the  share  of  income  of  the  bottom  20  percent  in  the  90  countries  would  increase  asset  losses  by  0.6%,  since  more  wealth  would  be  at  risk.  But  it  would  also  reduce  the  impact  of  income  losses  on  wellbeing, and ultimately reduce welfare losses by 3.4%. This finding suggests that the common practice  of  tracking  only  asset  losses  (IPCC,  2012)  may  give  an  overly  pessimistic  view  of  progress  made  by  countries  in  terms  of  disaster  risk  management;  and  that  taking  into  account  distributional  impacts  and  ex‐post support mechanisms can better inform policy recommendations.   We use the model to rank a set of policy levers in 90 countries, according to their country‐specific efficacy  to  reduce  risk  to  welfare  through  its  four  drivers.  We  display  this  information  using  country‐level  scorecards,  which  describe  each  country  with  a  set  of  sub‐indicators  (such  as  protection  level,  access  to  early warning, and social protection for poor and non‐poor people) and report how improving each sub‐ indicator would impact risk (and resilience) for that country. (In contrast, existing indicators for resilience,  risk,  or  vulnerability  attribute  the  same  weights  to  each  sub‐indicator  in  every  country;  see  the  Online  Technical  Note.)  We  find  for  instance  that  social  safety  nets  are  more  important  in  countries  with  weak  physical  protection  against  floods,  or  high  asset  vulnerability.  Our  scorecards  provide  an  innovative  framework to assess in a consistent manner the benefits from hard measures (e.g., dikes, building norms)  and  softer  options  (e.g.,  post‐disaster  support,  financial  inclusion).  They  provide  an  input  to  the  cost‐ 3    benefit analysis of these options and can be used to support a dialogue on the priority actions for disaster  risk management in different countries, regions or cities.  From asset losses to welfare losses  This  section  uses  the  July  2005  floods  in  Mumbai,  India,  to  describe  the  model  used  to  link  asset  losses  from a natural disaster to welfare losses (Figure 1). The Online Technical Note provides all equations with  detailed explanations, the full code and data. It also reports a sensitivity analysis on some of the model’s  most important assumptions, showing the robustness of the results.     Figure  1:  Schematic  view  of  the  model,  from  the  drivers  of  asset  losses  to  welfare  losses.  Calculations  are  done  separately for poor and non‐poor people.  The 2005 floods in Mumbai affected 4.2 million people and Rs. 350 billion in assets, causing Rs. 35 billion  in  damages  (Ranger  et  al.,  2011).  We  use  standard  economics  to  estimate  consumption  losses  resulting  from  asset  losses  as  a  function  of  (i)  how  asset  losses  translate  into  income  losses  in  the  immediate  aftermath  of  the  disaster  and  (ii)  the  speed  of  recovery  and  reconstruction  and  associated  expenditures  (Figure 2).   We estimate  output losses at the  time of the shock as the  product of the average productivity of capital  multiplied  by  the  amount  of  capital  losses  (we  do  not  sum  asset  and  output  losses  to  avoid  double‐ counting).  This  assumption  reflects  the  fact  that  natural  disasters  destroy  existing  capital  randomly,  and  that  the  remaining  capital  cannot  be  re‐allocated  instantaneously  to  its  most  productive  use  (Online  Technical Note and Hallegatte, 2014; Hallegatte et al., 2007). It is a simplification of a complex reality, and  multiple  economic,  technical,  and  institutional  characteristics  can  magnify  or  reduce  the  instantaneous  decrease  in  economic  output  (Henriet  et  al.,  2012;  Noy,  2009;  Rose  and  Krausmann,  2013).  We  also  assume  that  economies  return  to  their  pre‐disaster  situation,  disregarding  the  possibility  to  “build  back  better.” This latter assumption tends to over‐estimate economic costs, but makes it possible to compare  the  economic  situation  after  the  disaster  against  a  simple  counterfactual:  a  stable  economy  with  no  disaster.   With  these  assumptions,  the  discounted  value  of  the  lost  consumption  is  ∆ ∆ 3⁄ / 3⁄ ,  where  ∆   is  the  value  of  the  damages  to  assets,    is  the  average  productivity  of  capital,  N  is  the  4    reconstruction period duration (until 95% of damages are repaired), and  is the discount rate. The total  value of output losses is thus larger than the pre‐disaster value of the lost capital.  In Mumbai, reconstruction took place over 18 months (Ranger et al., 2011), leading to an estimated Rs. 39  billion of discounted consumption losses.        Figure  2:  Schematic  view  of  the  economic  output  dynamics.  The  variable    is  the  average  productivity  of  capital  and N is the reconstruction period duration (until 95% of damages are repaired).   The  same  aggregate  consumption  loss  has  a  higher  impact  on  wellbeing  if  it  disproportionally  affects  a  small fraction of the population, and especially if it affects people close to the subsistence level. Analyses  of household location and  flood hazard show that poor households (with income less than Rs. 5,000 per  month)  were  71%  more  likely  to  have  been  flooded  than  the  average  household  (Patankar  and  Patwardhan, 2014). We call this the exposure bias. Similar biases have been found in many other disaster  situations  (Brouwer  et  al.,  2007),  but  not  everywhere  (Carter  et  al.,  2007;  Hallegatte  et  al.,  2016b).  We  also  use  an  asset‐vulnerability  bias  to  measure  the  difference  in  the  magnitude  of  asset  losses  when  a  poor  or  a  non‐poor  person  is  flooded.  In  Mumbai,  household  surveys  show  that  poor  people  lost  approximately  60%  more  than  non‐poor  people,  relative  to  their  estimated  wealth  (Patankar  and  Patwardhan,  2014).  This  vulnerability  bias  is  confirmed  in  all  post‐disaster  case  studies  we  are  aware  of  (Hallegatte et al., 2016b).    For  a  given  individual,  poor  or  nonpoor,  how  asset  losses  translate  into  income  losses  depends  on  the  diversification  of  his  or  her  livelihood  and  income,  and  the  ability  and  options  to  respond  to  the  shock  (Barrett et al., 2001). To approximate diversification, we differentiate income from labor and income from  transfers (from social protection, pensions, and remittances). We assume income from labor decreases in  proportion  to  each  individual’s  asset  losses.  In  contrast,  we  assume  transfers  such  as  pensions  are  diversified  at  the  country  level  (e.g.,  through  the  government  budgets  or  the  financial  system)  and  decrease  in  proportion  to  national  asset  losses.  As  a  result,  higher  diversification  leads  to  lower  income  5    losses, as long as losses at national scale remain small (Figure 3).4 In Mumbai, diversification is estimated  at  10%  of  income,  and,  since  the  fraction  of  people  affected  in  Mumbai  is  negligible  given  the  scale  of  India, income from transfers is largely unaffected by the floods.    We  also  account  for  the  response  to  the  disaster,  and  especially  for  formal  and  informal  insurance  (Kunreuther  et  al.,  1978;  Skoufias,  2003),  remittances  (Le  De  et  al.,  2013),  and  ad‐hoc  post‐disaster  transfers  and  the  scaling‐up  of  social  protection  (Siegel  and  de  la  Fuente,  2010).  These  mechanisms  can  replace  some  of  the  lost  income  after  a  disaster  and  reduce  resulting  consumption  losses.  Case  studies  suggest  they  can  be  very  effective  at  reducing  welfare  losses  from  natural  disasters  (Hallegatte  et  al.,  2016a).  In  Mumbai,  insurance  is  largely  absent,  but  the  government  provided  post‐disaster  support  to  households, amounting to approximately 10% of their asset losses.     Figure 3: Income of one category (poor or non‐poor) in one country or one city, before the disaster, after the  disaster but before the response to the disaster, and after the disaster and the response. Based on our assumptions on how asset losses translate into income losses, and household‐level data on  diversification and post‐disaster support, our model suggests that income loss at the time of the flood was  around 11% and 8% for poor and non‐poor affected people, respectively. Household surveys focusing on  post‐flood  income  provide  results  that  are  consistent  with  this  modeling  (Patankar  and  Patwardhan,  2014).   We  translate  consumption  losses  into  welfare  losses  using  a  classical  welfare  (or  utility)  function,  reflecting  that  the  same  dollar  amount  of  consumption  loss  causes  higher  wellbeing  losses  to  poor  than                                                               4  Sometimes losses at national level are not negligible: for instance the island of Grenada lost 200% of its GDP to  Hurricane Ivan in 2004. In these cases, diversification at the national level is less effective at mitigating income  losses.  6    to  nonpoor  people.  The  elasticity  of  the  marginal  utility  of  consumption  is  the  parameter  that  describes  how $1 in consumption loss affects differently poor and non‐poor people. Implicitly, it sets distributional  weights, i.e. the weight attributed to poor people vs. the rest of the population in the aggregation of costs  and  benefits  in  an  economic  analysis  (Fleurbaey  and  Hammond,  2004).  We  use  a  standard  value  of  1.5  but, as this parameter is a normative choice, we explore in the Online Technical Note how results change  for  different  values.  Higher  values  give  more  importance  to  poor  people,  lead  to  higher  estimates  of  welfare  losses,  and  make  it  relatively  more  important  to  use  policy  instruments  targeted  towards  poor  people to reduce welfare risks at the country‐level.   Average  losses  for  poor  and  non‐poor  people  may  not  capture  the  full  impact  of  the  disaster:  in  each  category, losses are heterogeneous and some households may lose everything, and experience long‐term  effects or fall into poverty traps. In Mumbai, household surveys show that the median asset and income  loss per capita was approximately Rs. 9,300, while the average loss was substantially higher at around Rs.  13,700.  Losses  across  the  population  follow  a  lognormal  distribution  with  a  long  tail:  median  losses  are  moderate, but some households lost almost all their income. For the people experiencing large losses, the  welfare impact of the shock is not only related to the net present value of the flow of consumption losses,  but also to possible long‐term effects, such as reduction in food intake, health effects and disability, and  exclusion  from  job  markets,  which  can  lead  households  to  fall  into  poverty  traps  (Barnett  et  al.,  2008;  Carter  et  al.,  2007;  Kraay  and  McKenzie,  2014;  Maccini  and  Yang,  2009).  The  risk  of  poverty  traps  is  particularly  acute  for  children,  as  severe  health  impacts  or  interruptions  in  education  can  have  lifelong  impacts on earnings.5    To  account  for  these  effects,  we  calculate  the  number  of  people  with  very  low  post‐disaster,  post‐ response consumption and assume that a fraction of them are unable to fulfill their basic needs and suffer  from losses that go beyond the impact of a change in aggregate consumption. We count individuals with  income  levels  below  a  threshold  equal  to  10%  of  average  GDP  per  capita  in  the  country.  Of  those  with  very  low  income  levels,  we  exclude  households  who  save  at  a  financial  institution,  assuming  that  these  savings allow smoothing the shock (through dissaving or borrowing to smooth the shock). Finally, we also  exclude  those  who  are  assumed  protected  by  the  socioeconomic  environment.  We  assume  that  in  a  country where healthcare is available and affordable, where children attend school at least until the end  of primary school, and where unemployment is low, people are less likely to fall into poverty traps. In the  absence of a full model for these effects, we assume that the fraction of people falling into poverty traps  is  inversely  proportional  to  a  simple  indicator  that  averages  measures  of  access  to  health,  access  to  education, and employment (see the Online Technical Note).   People  who  have  very  low  income  and  are  not  protected  by  their  own  savings  or  the  socioeconomic  environment are assumed to fall into a poverty trap (or to transmit poverty to their children), leading to  an additional welfare loss. This welfare loss is estimated to be equal to the discounted value of the loss of  the average individual’s income in  the country, returning to normal over 40 years (one  generation). This  is  of  course  a  crude  simplification  of  reality  –  which  consists  of  a  continuum  of  intertwined  impacts  on                                                               5  (Barrett and Constas, 2014) propose a definition of development resilience that focuses on the capacity of people  to avoid such poverty traps.  7    wealth  and  instantaneous  consumption  –  but  it  allows  including  in  the  calculation  in  a  simple  way  an  essential  component  of  disaster  impacts.  In  Mumbai,  we  find  that  very  few  people  (5,000  or  0.002%  of  the population) are at risk of poverty traps, although the impact is large for those affected.  We estimate welfare losses due to the 2005 flood in Mumbai around Rs. 60 billion, almost twice as large  as  asset  losses,  resulting  in  a  socioeconomic  resilience  of  the  city  of  57%.  The  main  reasons  for  large  welfare consequences are the over‐exposure and over‐vulnerability of poor people (poverty traps explain  only 0.5% percent of these welfare losses).  We  then  assess  policy  options  to  reduce  welfare  losses  from  floods  in  Mumbai  (Figure  4).  Some  policies  reduce welfare losses by reducing asset losses (e.g., flood zoning, improving asset quality). Other options  (increasing  post‐disaster  support,  accelerating  reconstruction,  reducing  vulnerability  bias,  increasing  diversification,  or  improving  access  to  savings)  reduce  welfare  losses  from  unchanged  asset  losses.  And  some  policies  (reducing  poverty)  increase  total  asset  losses,  but  increase  socioeconomic  resilience  even  more, and thus ultimately reduce welfare losses.     Figure 4: How asset and welfare losses of the 2005 floods in Mumbai could have been different – a look at the  potential impact of different policy measures. Reducing poverty (right‐most option) increases asset losses but  reduces welfare losses, as it increases the ability of poor people to cope with asset losses. Error bars represent the  interquartile interval of the sensitivity analysis (see text).     These findings provide the first quantification of the wedge between asset and welfare losses, and make  it  possible  to  investigate  the  drivers  of  this  wedge.  For  instance,  it  is  well‐accepted  that  rapid  reconstruction  is  critical  to  reduce  disaster  welfare  impacts;  we  quantify  this  fact  for  the  first  time:  in  Mumbai,  cutting  reconstruction  duration  by  a  third  would  reduce  welfare  losses  by  3.6%.  Such  quantification  is  a  useful  input  for  a  cost‐benefit  analysis,  and  allows  comparison  with  other  policy  measures.  Similarly,  income  diversification,  social  protection  and  insurance  are  widely  discussed  as  potential  tools  to  increase  resilience  (G7,  2015;  Hallegatte  et  al.,  2016c;  Surminski  et  al.,  2016),  and  we  8    provide  here  an  indication  of  the  benefits  from  these  tools,  making  it  possible  to  compare  them  with  implementation costs and alternative approaches such as land‐use planning or building retrofitting.   Regarding  poverty,  these  results  indicate  that  there  is  no  trade‐off  between  poverty  reduction  and  risk  management. Even if poverty is reduced without improving the exposure or asset vulnerability to floods,  thus increasing asset losses when disasters hit (by 1.1% in our model), the net effect on welfare is positive  (losses are reduced by 3.2%) due to the increased ability of poor people to cope with asset losses. This is  an  important  finding,  for  example  for  city  managers  who  may  worry  that  better  living  standards  and  higher‐value buildings increase asset risks: while they do, wellbeing risks are ultimately reduced.  To  account  for  the  uncertainty  in  the  exposure  to  the  flood  and  its  consequences  and  in  socioeconomic  characteristics (e.g., diversification), we perform a systematic sensitivity analysis by varying all uncertain  parameters  33%  above  and  below  their  central  value,  and  measure  the  robustness  of  our  findings  (see  the  Online  Technical  Note  for  full  details).  Error  bars  in  Figure  4  report  the  resulting  interquartile  uncertainty on the impacts of the various policies on asset and welfare losses. It shows our results to be  robust. We find also that the relative ranking of the policies is stable and not sensitive to the uncertainties.  Additionally,  we  explore  changes  in  the  elasticity  of  the  marginal  utility  of  consumption,  which  is  a  normative  choice,  not  an  uncertainty.  We  find  that  it  affects  only  the  magnitude  of  the  benefits  from  reducing  poverty  or  the  exposure  bias,  but  it  does  not  affect  our  qualitative  results  and  the  ranking  of  policy options.   Improving socioeconomic resilience to floods in 90 countries  We  use  this  model  to  quantify  socioeconomic  resilience  in  90  countries  and  assess  how  different  policy  options can improve resilience and reduce the welfare impacts of river floods. Since we cannot rely on ex‐ post  observation  and  household  surveys  to  calibrate  the  model,  we  use  proxies  and  national‐level  data.  Also,  we  do  not  calculate  the  resilience  for  one  event  –  like  for  Mumbai  in  2005  –  but  the  resilience  to  many possible flood events. We calculate asset and welfare losses for several return periods (between 5  and  1,000  years)  and  estimate  the  socioeconomic  resilience  as  the  ratio  of  expected  asset  losses  to  expected welfare losses. A complete description of the model is available in the Online Technical Note.  Hazard  is  represented  by  a  flood’s  probability  of  occurrence,  above  the  level  of  protection  provided  by  embankments and artificial dikes. In each country, we set to zero the exposure to all events with a return  period  equal  or  lower  than  the  protection  level.  We  calibrate  the  protection  level  by  country  using  the  global open and collaborative database FLOPROS (Scussolini et al., 2015). FLORPOS provides estimates at  the sub‐national level based on expert estimates of de facto protection if available, de jure legislation and  performance  standards  otherwise,  or  simple  economic  modeling  if  both  de  facto  and  de  jure  data  are  lacking.  Above the protection level, population and asset exposure to floods is estimated using GLOFRIS, a global  river  flood  model  (Jongman  et  al.,  2015,  Jongman  et  al.,  2012).  This  model  provides  gridded  flood  inundation estimates at the 1km2 resolution for 9 return periods (from 5 to 1000 years), all countries, and  in all large river basins. The model does not include  all floods: coastal floods are not  taken into account,  9    and  flash  floods  and  small  river  basins  have  not  been  represented  in  a  global  model  at  this  stage.  These  flood  maps  are  overlaid  with  a  global  population  density  data  set,  Landscan  (Geographic  Information  Science  and  Technology,  2015)  to  estimate  the  percentage  of  the  population  exposed  to  floods  in  each  country, river basin, and for each return period.   An important complication is the difference between the exposure to a flood in a basin for a given return  period (say, the 100‐year flood), and the number of people that are affected in the country at once: while  2.1  percent  of  Brazil’s  population  is  exposed  to  a  100‐year  event  in  our  simulations,  this  population  is  distributed  in  many  river  basins  that  will  not  flood  at  the  same  time.  Here,  we  make  the  simplifying  assumption  that  river  basins  in  each  country  are  independent,  neglecting  cross‐basin  correlation  (Jongman et al., 2014), and we perform a Monte Carlo analysis to derive exposure in a country at a given  return period by aggregating simulations at the basin level.   We use estimations of the exposure bias published by the World Bank (Hallegatte et al., 2016a). The World  Bank  study  overlays  the  same  GLOFRIS  flood  maps  with  geo‐localized  household  surveys  (from  the  Demographic and Health Survey) to assess the exposure of poor people relative to the exposure of non‐ poor  people  within  52  countries.  Countries  where  data  are  not  available  are  attributed  the  average  exposure bias.  We proxy asset vulnerability and the asset‐vulnerability bias using a global data set of building types (USGS  PAGER).  We  classify  buildings  in  three  categories  (low,  medium,  and  high  quality),  which  we  match  to  simple damage‐depth functions (Hallegatte et al., 2013), and we assume richer households live in and use  higher  quality  assets.  What  fraction  of  assets  is  lost  to  a  disaster  also  depends  on  softer  measures,  such  as the existence of early warning systems. In addition to being an effective way of reducing casualties and  fatalities,  early  warning  allows  households  to  plan  for  a  disaster,  and  move  some  of  their  assets  outside  (or above) the affected zone, thereby reducing asset losses (Hallegatte, 2012; Kreibich et al., 2005). Based  on previous case studies, we assume that asset losses are reduced by 20 percent when people have access  to  early  warnings,  and  we  use  data  from  the  Hyogo  Framework  for  Action  (HFA)  monitoring  system  on  early warning to estimate the fraction of population with such access.   For income diversification, social protection and financial inclusion, we build on global databases such as  the Atlas for Social Protection – Indicators of Resilience and Equity (ASPIRE) and Global Financial Inclusion  (FINDEX). Parameters related to the socioeconomic characteristics that modify risks of irreversible human  capital  losses  –  employment,  healthcare,  and  education  –  are  from  the  World  Development  Indicators  (WDI).   Adaptive  social  protection,  where  social  protection  benefits  and/or  beneficiaries  is  expanded  automatically in the aftermath of a disaster, is an efficient tool to reduce the welfare impact of disasters  (Davies et al., 2013; Hallegatte et al., 2016c). It is impossible to predict the support that will be provided  after a disaster, so we assume a willingness to share the losses, and proxy for the ability to provide such  support,  depending  on  institutional  capacity  and  public  financial  management.  To  measure  countries’  ability to manage public finance and reallocate resources in times of crisis, we use sovereign credit ratings.  We  use  data  from  the  HFA  on  contingent  finance,  the  existence  of  plans  for  emergency  response  and  10    social  protection  scale‐up.  More  in‐depth  analyses  of  the  post‐disaster  financing  gap  have  been  performed using specific models, investigating the various mechanisms available to finance post‐disaster  actions,  including  budget  reallocation,  domestic  and  international  borrowing,  and  specific  instruments  such  as  catastrophe‐bonds,  insurance  contracts,  or  reserve  funds  (Cardenas  et  al.,  2007;  Hochrainer‐ Stigler et al., 2014). In a next phase, results from these more sophisticated models can be used to refine  our estimates of the ability of each country to fund crisis management and provide post‐disaster support.     Our methodology to assess asset risk is a simplification of state‐of‐the‐art catastrophe modeling (Aerts et  al., 2014; Michel‐Kerjan et al., 2013; UN‐ISDR, 2015), applicable with global data. As a result, our estimates  for  flood  probability,  exposure  and  asset  vulnerability  have  to  be  considered  with  caution.  Our  simplifications  are  acceptable  as  we  focus  on  how  asset  losses  translate  into  welfare  losses  (socioeconomic resilience), not specifically on asset losses. The sensitivity analysis presented in the Online  Technical Note concludes that our estimates of socioeconomic resilience and our ranking of policy options  are  largely  independent  of  aggregate  asset  exposure  and  vulnerability.  Our  main  results  are  thus  robust  to the simplicity of the hydrological modeling and to errors in exposure and asset vulnerability data.   We  assess  the  resilience  of  90  countries  to  floods,  by  calculating  the  ratio  of  expected  asset  losses  to  expected welfare losses. Resilience averages 61% across our sample, ranging from 25% to 86%. Resilience  in  Malawi  is  53%,  which  means  that  $1  of  asset  losses  in  Malawi  has  the  same  impact  on  welfare  as  a  reduction of Malawi’s national income by almost $2.6 All 90 countries are represented in Map 1, and the  list  of  countries  with  their  risk  and  resilience  information  is  in  the  Appendix  below.  Risk  to  wellbeing  (expected welfare losses in percent of GDP) decreases rapidly with income per capita (Figure 5a), mostly  due to better protection and lower asset vulnerability.   High‐income  countries also tend  to have higher resilience (Figure  5b), but resilience has a large variance  even  when  GDP  per  capita  is  controlled  for,  especially  at  low  income  levels.  Resilience  varies  across  countries  of  similar  wealth  because  welfare  consequences  depend  on  a  multitude  of  factors,  including  pre‐existing  inequality  and  safety  nets  to  reduce  the  instantaneous  impacts  of  a  disaster.  This  finding  suggests  that  all  countries  –  regardless  of  their  geography  or  income  level  –  can  act  to  reduce  risk  by  increasing resilience.                                                                6  Our measure of socioeconomic resilience does not include the fact that a reduction of national income by $2 has  a larger impact in a low‐income country than in a high‐income country. While including this fact would be  straightforward, it would imply to make inter‐country welfare comparisons, which is not required in our analysis.   11         Map 1: Socioeconomic resilience in the 90 countries.   (a) (b) Figure 5: Risk to welfare (a) and resilience (b), plotted against income level.   The lowest socioeconomic resilience in our sample is Guatemala, at 25% (i.e. $1 in flood asset losses are  equivalent  to  a  $4  reduction  in  national  income).  This  is  due  to  the  combination  of  high  inequality  (the  bottom  20%  receives  only  3.8%  of  national  income),  a  large  vulnerability  differential  between  the  poor  and  the  non‐poor  (321%,  the  largest  in  the  sample),  and  a  relatively  low  level  of  social  protection  and  access  to  finance,  for  the  poor  and  non‐poor,  making  them  vulnerable  to  poverty  traps.  And  the  socioeconomic environment is not very supportive, with the low values of the proxies for education and  even more for access to health.    The  highest  resilience  is  Moldova,  with  86  percent  (i.e.  welfare  losses  are  only  16%  larger  than  asset  losses). This high resilience is mostly due to very low exposure bias (at ‐52%, poor people experience twice  12    less frequent floods than nonpoor people), low inequality (the income share of the bottom 20 percent is  8.5  percent,  among  the  highest  in  our  sample),  large  transfers  from  social  protection,  and  the  strong  socioeconomic  environment.  It  does  not  mean  that  the  risk  to  welfare  is  particularly  low,  however.  Due  to a low protection level, annual welfare losses reach almost 1% of GDP in our analysis.   Interestingly, resilience is only weakly correlated to exposure (0.23) and risk (‐0.18). This is because many  drivers of resilience are socioeconomic conditions that are outside the domain of traditional disaster risk  management,  focused  on  asset  losses.  It  seems  obvious  that  no  country  ever  decided  to  reduce  income  inequality because of a high exposure to natural hazards, even though inequality is a major driver of our  resilience indicator.  Reducing  poverty  reduces  welfare  losses  from  floods  in  all  90  countries.  Increasing  the  wealth  of  poor  people increases total asset losses, but increases even more the ability of poor people to cope with those  asset losses. This result may remind the widely accepted fact that richer countries tend be more resilient  than poorer  ones; while richer countries experience  larger economic losses, they suffer fewer casualties  and fatalities than poorer countries (Guha‐Sapir et al., 2013; Kahn, 2005). But this result is different: our  analysis investigates welfare losses – not casualties or asset losses – and accounts for the distribution of  losses and resources within – not across – countries.     Main drivers of risk and resilience  To  identify  the  parameters  which  best  explain  differences  in  resilience,  we  conduct  a  simple  sensitivity  analysis. For each input parameter (exposure, income share of bottom quintile, etc.), we estimate the risk  to  assets,  risk  to  welfare,  and  socioeconomic  resilience  if  we  did  not  know  that  parameter:  that  is,  we  change  that  parameter  value  in  all  countries  to  its  average  across  countries.  We  then  compare  these  estimates to the original ones computed with the original parameter values, and we call error the average  of  the  relative  difference  (Figures  6‐8).  A  large  error  means  that  knowing  the  value  of  the  parameter  is  important,  either  because  the  model  is  sensitive  to  it,  or  because  the  actual  values  vary  widely  across  countries. A small error means that the parameter is not that important when estimating resilience, and  disregarding it in the analysis would lead to similar results.  For the risk to assets, figure 6, the most important parameters are population exposure, protection, and  asset vulnerability. If these parameters are wrong, the estimate of the risk to asset is also wrong. We find  here the three usual components (hazard, exposure, and vulnerability). For instance, replacing exposure  in  all  countries  with  the  average  exposure  across  countries  (5.1%  of  the  population)  would  result  in  an  average  180%  error  in  the  estimate  of  risk  to  assets  on  average.  The  other  parameters  also  enter  the  calculation: for instance, the productivity of capital and the exposure bias is used to translate population  exposure into an exposure expressed in asset value. Access to early warning has an impact as it decreases  effective capital vulnerability.  13      Figure 6: Main drivers of the risk to assets. This figure shows the mean relative error in the assessment of the risk  to asset if the country values for these parameters are replaced by the average across countries.  For socioeconomic resilience, figure 7, we find that the productivity of capital is important because it has  a large variance – it varies by a factor 4 among countries, especially among low‐income countries. Higher  productivity of capital tends to increase socioeconomic resilience: the small quantity of capital (compared  to GDP) makes the reconstruction process faster and easier, and thus reduces welfare losses from a given  level  of  asset  losses.  This  factor  tends  to  increase  the  resilience  of  poor  countries  that  have  a  high  productivity of capital – a result of capital scarcity – this factor tends to increase their resilience.7   All  the  other  major  factors  are  linked  to  inequality.  They  include  exposure  bias  (that  measures  the  localization  of  poor  vs.  non‐poor  people  and  the  land  markets  and  regulations),  asset‐vulnerability  bias  (linked to the type and quality of asset of poor vs. non‐poor people), income inequality (i.e. the share of  income  of  the  bottom  20  percent),  and  the  amount  of  social  protection  available  for  poor  people.  This  analysis  suggests  that  a  reduced‐form  model  with  only  5  parameters  could  provide  a  relatively  accurate  estimate of socioeconomic resilience.                                                                  7  This finding is consistent with evidence suggesting that low‐income economy can return to normalcy relatively  quickly, even after large shocks (Albala‐Bertrand, 2013; Kocornik‐Mina et al., 2015; Ranger et al., 2011). Because  economic production relies on little capital, indeed, reconstruction per se can be extremely quick. Note that long‐ term impacts in low‐income environments seem more often linked to impacts on human capital, i.e. to fatalities,  casualties, heath impacts, lost education, or trauma, or on conflicts and governance, more than on physical capital.   14      Figure 7: Main drivers of resilience. This figure shows the mean relative error in the assessment of socioeconomic  resilience if the country values for these parameters are replaced by the average across countries.  The  drivers  of  the  risk  to  welfare,  figure  8,  are  a  composite  of  those  of  the  risk  to  assets  and  those  of  resilience,  and  more  parameters  are  needed  to  provide  a  reasonable  estimate  of  the  risk  to  welfare.  Population  exposure,  protection  level,  and  vulnerability  appear  first,  but  inequality  characteristics  also  matter, such as the asset‐vulnerability and exposure biases or the income share of the bottom 20 percent.     Figure  8:  Main  drivers  of  the  risk  to  welfare.  This  figure  shows  the  mean  relative  error  in  the  assessment  of  the  risk to welfare if the country values for these parameters are replaced by the average across countries.  How  important  are  poverty  traps  for  the  calculation  of  resilience?  Figure  9  plots  resilience  against  GDP  per capita, with and without accounting for the poverty trap calculation. It shows that poverty traps play  a relatively minor role in our assessment of the consequences of floods. Unsurprisingly, they matter only  in  poor  countries,  where  a  large  share  of  the  population  has  no  access  to  savings  for  smoothing  shocks,  the  government  has  a  harder  time  absorbing  part  of  the  losses  through  adaptive  social  protection,  and  institutional conditions favor poverty traps. In particular, lack of access to health care (because of supply  or  affordability  issues)  and  low  primary  school  completion  rates  suggest  that  children  are  particularly  vulnerable  in  these  countries.  In  low‐income  countries,  the  difference  in  resilience  with  and  without  poverty traps can exceed 5 percentage points. This result suggests that the complexity in our model linked  15    to  the  poverty  traps  could  be  removed  at  the  expense  of  an  overestimation  of  resilience  in  low‐income  countries.     Figure 9: The resilience of the 90 countries, with and without accounting for poverty traps.  Disaster Management Scorecards  We  now  use  the  model  to  assess  how  much  different  policy  actions  can  increase  resilience  and  reduce  welfare  losses  in  each  country.  To  communicate  this  information,  we  propose  disaster  management  scorecards,  shown  in  Figure  10  for  Malawi  (all  90  scorecards  are  available  in  the  Online  Technical  Note).  The  scorecard  shows  that  Malawi  has  one  of  the  highest  flood  risks  in  the  world,  with  risk  (expected  welfare losses from river floods) estimated at 1.2% of GDP. Then, the scorecard describes the four drivers  of risk: hazard (using protection level), exposure, asset vulnerability, and resilience.   The scorecard shows the change in each of the drivers required to reduce risk by 10% (from 1.2% to 1.1%  of GDP). These values are calculated by running the model with incremental changes in each of the drivers,  to  assess  their  efficacy  to  reduce  welfare  impacts  from  a  flood.  In  Malawi,  reducing  risk  by  10%  would  require increasing the  protection level  from a 3 to a 3.15‐year return‐period  event, decreasing exposure  by 0.23 percentage points, reducing asset vulnerability by 3 percentage points, or increasing resilience by  5.3  percentage  points.  How  could  such  changes  in  asset  vulnerability  or  resilience  be  achieved?  The  scorecard  breaks  down  asset  vulnerability  and  resilience  into  several  sub‐indicators.  It  also  reports  how  much  each  sub‐indicator  needs  to  change  to  reduce  asset  vulnerability  or  improve  resilience  by  the  required amount (right‐most column, also based on model runs with small changes in parameters).   16      Figure 10: Disaster management scorecard for river floods in Malawi.  Asset vulnerability depends on asset vulnerability without early warning, and on access to early warning  –  which  reduces  asset  losses.  Resilience  depends  on  14  sub‐indicators  that  describe  the  relative  distribution  of  exposure  and  asset  vulnerability  in  the  population  and  the  socioeconomic  context  (e.g.,  regarding  social  protection).  The  scorecard  provides  some  insights  into  policy  options  to  improve  resilience in the country.  The most efficient policy action to increase resilience in Malawi is to reduce poverty. Increasing the share  of income earned by  the  bottom 20% by 1.7 points  (a realistic increase) would  increase resilience  by 5.3  points.  The third sub‐indicator is also poverty‐related and measures the targeting of social  protection to  poor  people.  Social  protection  provides  only  3%  of  total  income  for  poor  people  in  Malawi,  one  of  the  lowest  values  of  the  sample.  An  increase  from  3  to  33%  –  an  ambitious  but  not  unattainable  change  –  would also increase resilience by 5.3 points (and thus reduce risk by 10%). Since these two sub‐indicators  17    are effective and areas in which the country is lagging, they are obvious candidates to increase resilience.  Further, such policies may be development priorities, irrespective of flood risk.   The second lever is exposure bias. Poor people in Malawi are 10% more likely to be exposed to floods than  non‐poor  people.  Bringing  this  value  to ‐11%,  so  that  poor  people  are  less  likely  than  the  average  to  be  affected, would increase resilience by 5.3%. Asset  quality also matters: reducing the excess  vulnerability  of poor people’s assets (vs. the rest of population) from 94 to 52% increases resilience by 5.3 points. This  could be done by better enforcing building norms, or by supporting access to higher‐quality buildings for  poor people.  In Figure 11, we show a similar scorecard for Sweden, where risk is much lower (at 0.03% of GDP), mostly  because  protection  is  much  better.  Resilience  is  also  higher,  at  71%.  In  Sweden,  decreasing  risk  by  10%  would require increasing resilience by 7.1 points, which would require increasing the income share of the  bottom 20 percent by 6.5 points, from 10 to 16.5%, which would be unprecedented. Or it would take an  increase in social protection towards poor people by 1800 points, which is impossible since it would then  exceed 100%. Improving resilience in Sweden seems much more difficult than in Malawi, mostly because  low‐hanging  fruits  have  already  been  captured.  Only  planning  for  faster  reconstruction,  protection  investments,  and  policies  to  reduce  exposure  –  especially  for  poor  people  –  and  reducing  asset  vulnerability appear promising.  Results are thus country‐specific, which support the choice of using a model instead of a weighted average  of  sub‐indicators,  in  which  the  weights  are  global  and  cannot  be  adjusted  to  local  circumstances.  The  model allows for instance to identify specific situations:   In countries where poor people have more vulnerable assets, it is particularly important to protect  them with social protection instruments. This explains for instance why transfers to poor people  is found a powerful policy lever in France (an increase by 21 point is enough to reduce risk by 10%,  because  the  asset‐vulnerability  bias  is  205%)  while  it  is  not  efficient  in  Sweden  (a  1800‐point  increase  in  social  protection  would  be  required,  because  the  asset‐vulnerability  bias  is  only  1%).  Germany  is  an  intermediate  case  with  an  asset‐vulnerability  bias  around  50%  and  where  increasing social protection toward the poor by 64 points reduces risk by 10%.    In countries where social safety nets are largely absent (e.g., Democratic Republic of Congo) many  individuals  lose  everything  from  disasters  and  become  dependent  on  education  and  health  care  services provided by the government and on good alternative employment opportunities – such  policies appear high in the priority list.  In two countries, Hungary and Georgia, increasing the asset‐vulnerability bias slightly increases resilience.  This  is  because  of  relatively  low  inequalities  and  the  very  high  level  of  protection  provided  by  the  social  protection  system  to  the  poor  (91%  and  98%,  respectively),  compared  with  the  support  provided  to  the  non‐poor  (53%  and  54%,  respectively).  With  such  protection  levels,  it  improves  resilience  to  have  more  vulnerability concentrated on the poor, instead of the non‐poor.  18      Figure 11: Risk management scorecard for Sweden.   As  in  the  Mumbai  case  study,  we  ensure  robustness  of  these  findings  to  uncertain  parameters,  such  as  protection  level,  exposure  and  vulnerability  to  floods,  the  link  between  asset  losses  and  income  losses,  income diversification, and the distribution of damages across affected households. The Online Technical  Note  provides  a  systematic  sensitivity  analysis  to  modeling  assumptions  and  to  the  preference  parameters.  We  find  that  the  impact  of  policies  (e.g.  risk  and  resilience  benefits)  and  their  ranking  are  robust  to  these  uncertainties.  Here,  again,  normative  choices  matter:  changes  in  the  elasticity  of  the  marginal  utility  of  consumption  affect  the  implicit  weight  given  to  poor  and  non‐poor  people,  and  thus  the relative merits of poverty and poverty bias reduction.   Using the scorecards to assess policies  These  scorecards  do  not  provide  definitive  answers  on  which  policies  should  be  implemented.  They  provide an assessment of the resilience benefits from various policies. For instance, if a recovery fund can  accelerate reconstruction by 10% or allow to scale‐up social protection to compensate 25% of the losses,  19    then  the  scorecard  provides  the  resulting  increase  in  resilience  and  decrease  in  risk.  The  socioeconomic  resilience  can  also  be  used  to  translate  in  welfare  terms  the  risk  reduction  benefits  which  are  typically  expressed in asset losses: if a new dike can reduce expected asset losses by $1 million per year in Malawi  –  with  its  53  percent  resilience  –  then  welfare  benefits  can  be  estimated  as  equivalent  to  $2  million  of  additional  consumption,  assuming  the  dike  protects  the  “average”  population  and  is  not  biased  toward  non‐poor people, for instance.     These  estimates  can  serve  as  an  input  to  a  cost‐benefit  analysis  that  would  also  need  to  account  for  the  cost of these options and their benefits unrelated to resilience. For instance, developing social protection  brings benefits that go beyond increased resilience and include economic benefits even in the absence of  shocks:  an  analysis  of  resilience  cannot  alone  determine  the  desirability  of  such  a  policy.  However,  the  scorecards  can  contribute  to  a  discussion  on  a  broad  set  of  options  to  reduce  natural  risks  and  increase  resilience,  and  ensure  all  options  are  discussed,  from  preventive  actions  like  flood  zoning  to  ex‐post  options  like  insurance,  contingent  finance  and  social  protection.  The  scorecard  provides  an  integrated  framework to discuss and compare these options, and could even help break the silos in governments and  local  authorities,  where  ministries  or  departments  in  charge  of  social  protection,  building  norms  and  urban planning may not work well together or not even consider flood risks in their decisions.     Our analysis of Malawi and Sweden – and the 88 other countries – is a first‐round estimate using globally  open  data.  It  is  a  starting  point  for  policy  design  and  should  be  complemented  by  local  studies  (Aerts  et  al.,  2014;  Keating  et  al.,  2014;  Michel‐Kerjan  et  al.,  2013).  At  the  local  or  national  level,  for  instance,  the  flood  maps  from  the  global  model  can  be  replaced  by  results  from  local  analyses  at  higher  resolution,  including flash floods and small basins. Local data on flood protection and better exposure data can often  be  mobilized  (Aerts  et  al.,  2014).  And  socioeconomic  characteristics  can  be  refined,  accounting  for  instance  for  the  institutional  capacity  to  scale‐up  social  protection  beyond  what  a  global  database  can  reasonably aim at providing (Pelham et al., 2011). But in spite of all these limits, our global approach may  contribute to the monitoring of country and global progress in terms of resilience, and our findings already  provide  insights  into  promising  policy  options,  such  as  adaptive  and  well‐targeted  social  protection,  and  show  that  “good  development”  increases  resilience,  especially  if  it  reduces  poverty  and  improves  social  safety nets.  Discussion  Our  socioeconomic  resilience  remains  an  imperfect  metric,  in  the  sense  that  it  does  not  include  all  the  dimensions  discussed  in  the  resilience  field  (Barrett  and  Constas,  2014;  Engle  et  al.,  2013;  Keating  et  al.,  2014).  Our  framework  looks  at  the  socioeconomic  resilience,  but  disregards  direct  human  and  welfare  effects  (death,  injuries,  psychological  impacts,  etc.),  cultural  and  heritage  losses  (e.g.,  the  destruction  of  historical  assets),  social  and  political  destabilization,  and  environmental  degradation  (for  instance  when  disasters  affect  industrial  facilities  and  create  local  pollution).  The  framework  proposed  here  is  for  socioeconomic resilience, not for a broader concept of resilience.   Issues  related  to  conflicts  and  government  stability  are  not  explicitly  recognized,  even  though  they  indirectly influence our results since fragile governments usually provide little social protection and have  20    limited  ability  to  respond  to  shocks.  We  also  do  not  account  for  the  possibility  that  a  disaster  (or  the  response to it) magnifies pre‐existing conflicts.   We  have  disregarded  the  impact  on  natural  capital,  in  spite  of  its  importance  in  the  income  of  poor  population across the world (Angelsen  et al., 2014)  and the impact of natural  disasters on soils (through  salinization or erosion), fish stocks, or trees. Including natural capital in the assessment would meet many  data related issues, on the local importance of natural capital in income and on the vulnerability of natural  capital to floods and other disasters.   Also,  the  ability  of  individual  firms  to  cope  with  the  shock  and  continue  to  produce  in  the  disaster  aftermath – the static resilience of (Rose, 2009) – depends on many factors that would need to be included  in  the  analysis.  Various  methodologies  have  been  proposed  to  assess  these  parameters,  using  input‐ output or general equilibrium models (Santos and Haimes, 2004; Rose and Wei, 2013; Hallegatte, 2014a)  or explicit modelling of supply‐chains (Battiston et al., 2007; Henriet et al., 2012). But more work is needed  to assess this resilience based on the data and indicators that are available in all countries.  Further,  our  framework  does  not  address  the  ability  to  “build  back  better”  after  a  disaster  and  the  possibility  for  reconstruction  to  lead  to  an  improved  situation.  It  also  takes  the  current  exposure  and  vulnerability as a given, and investigates policy options without accounting for feedback in terms of risk‐ taking decisions. Better ability to manage risks – e.g., through access to insurance and social protection –  could  indeed  have  further  positive  economic  impacts  through  more  risk‐taking,  innovation,  and  specialization  (Elbers  et  al.,  2007;  World  Bank,  2013).  It  can  also  have  negative  impacts  through  moral  hazard  and  excessive  risk‐taking  (Michel‐Kerjan,  2010).  These  feedbacks  and  relationships  have  to  be  explored before any risk management policy is implemented, but they often depend on implementation  details and cannot be assessed through a global analysis.  The  response  to  a  shock  is  not  fully  native  to  a  country,  but  is  also  driven  by  foreign  development  assistance  (Hochrainer,  2009),  which  is  not  explicitly  taken  into  account  in  the  indicator.  We  do  capture  some aspects of development assistance. For instance, countries may be able to provide social protection  thanks to budget support from abroad (for instance, Ethiopia receives significant support for its Productive  Safety Nets Program). Also, the ability to scale‐up support after disasters – as included in the HFA reporting  – depends on concessional resources and  international support (e.g., through CAT‐DDOs). Humanitarian  and  emergency  response  is  not  included  in  our  analysis,  however.  This  may  create  a  “resilience  bias”  towards  middle‐income  countries  that  need  less  to  rely  on  overseas  assistance.  However,  one  positive  aspect of not including humanitarian assistance is that countries with low resilience can be highlighted as  potential targets for development assistance.    The  assessment  of  physical  risk  used  in  this  analysis  focuses  on  river  floods,  but  the  analysis  can  be  expanded  to  other  hazards  such  as  high  winds,  earthquakes,  and  droughts.  Also,  climate  change  is  affecting  the  frequency  and  intensity  of  weather  hazards,  and  there  is  a  growing  interest  in  defining  metrics  related  to  the  ability  to  adapt  to  these  changes.  Combining  new  hazard  scenarios  with  our  socioeconomic  resilience  can  be  one  of  the  building  blocks  of  an  indicator  of  climate  change  resilience  (Engle  et  al.,  2013).  Finally,  many  of  the  countries  that  are  likely  to  be  the  most  vulnerable  to  climate  21    change  are  also  those  where  data  is  lacking.  Producing  an  exhaustive  map  of  socioeconomic  resilience  would  require  data  collection  in  these  countries  or  developing  a  reduced,  less  data  intensive,  version  of  the model presented here (for instance based only on the parameters identified in Figures 6 to 8).    The  Online  Technical  Note  reviews  other  indicators  that  can  usefully  complement  our  approach  with  different  methodologies  or  focuses  (e.g.,  some  methodologies  give  more  weight  to  institutional  factors;  others  accounts  for  community‐level  characteristics);  see  also  a  review  in  (Noy  and  Yonson,  2016).  We  also provide a comparison of our measure of socioeconomic resilience and our estimates of welfare risks  with  two  other  vulnerability  or  resilience  indicators,  namely  ND‐Gain  and  InfoRM.  Our  indicator  adds  to  the  literature  and  existing  indicators  because  (1)  it  is  based  on  a  formal  theoretical  framework  and  on  a  formal and quantified definition of resilience (the ratio of asset and welfare losses); (2) it adds a focus on  the poorest and most vulnerable by distinguishing between the characteristics of the poorest 20 percent  and  the  rest  of  the  population;  (3)  it  provides  an  associated  tool  to  assess  the  benefits  from  various  risk  management policies such as adaptive social protection or early warning systems.    Acknowledgements  This article benefited from comments and suggestions from anonymous referees and from Paolo Bazzurro, Charlotte Benson,  David Bevan, Laura Bonzanigo, Sebastian Boreux, Daniel Clarke, Carlo del Ninno, Patrice Dumas, Nate Engle, Marianne Fay,  Chico Ferreira, Chris Field, Francis Ghesquiere, Ruth Hill, Maddalena Honorati, Kazuko Ishigaki, Brenden Jongman, Tamaro Kane,  Kouassi Kouadio, Norman Loayza, Hugh MacLeman, Reinhard Mechler, Martin Melecky, Rick Murnane, Ulf Narloch, James  Newman, Ilan Noy, James Orr, Richard Poulter, Valentin Przyluski, Rob Reid, Adam Rose, Rae Rosen, Julie Rozenberg, Alanna  Simpson, Emmanuel Skoufias, Vladimir Stenek, Tse‐Ling The, Maarten van Aalst, Sebastian von Dahlen, Claudio Volonte, and  Ruslan Yemtsov. This paper benefited from support from DFID and the GFDRR.  References   Aerts, J.C.J.H., Botzen, W.J.W., Emanuel, K., Lin, N., Moel, H. de, Michel‐Kerjan, E.O., 2014. Evaluating  Flood Resilience Strategies for Coastal Megacities. Science 344, 473–475.  Albala‐Bertrand, J.M., 2013. Disasters and the Networked Economy. Routledge.  Angelsen, A., Jagger, P., Babigumira, R., Belcher, B., Hogarth, N.J., Bauch, S., Börner, J., Smith‐Hall, C.,  Wunder, S., 2014. Environmental Income and Rural Livelihoods: A Global‐Comparative Analysis.  World Dev., Forests, Livelihoods, and Conservation 64, Supplement 1, S12–S28.  Barnett, B.J., Barrett, C.B., Skees, J.R., 2008. Poverty Traps and Index‐Based Risk Transfer Products.  World Dev., Special Section (pp. 2045‐2102). The Volatility of Overseas Aid 36, 1766–1785.  Barrett, C.B., Constas, M.A., 2014. Toward a theory of resilience for international development  applications. Proc. Natl. Acad. Sci. 111, 14625–14630.  Barrett, C.B., Reardon, T., Webb, P., 2001. Non‐agricultural Income Diversification and Household  Livelihood Strategies in Rural Africa: Concepts, Dynamics and Policy Implications. Food Policy 26,  315–331.  Battiston, S., Delli Gatti, D., Gallegati, M., Greenwald, B., Stiglitz, J.E., 2007. Credit chains and bankruptcy  propagation in production networks. J. Econ. Dyn. Control 31, 2061–2084.  Brouwer, R., Akter, S., Brander, L., Haque, E., 2007. Socioeconomic vulnerability and adaptation to  environmental risk: a case study of climate change and flooding in Bangladesh. Risk Anal. Off.  Publ. Soc. Risk Anal. 27, 313–326.  22    Cardenas, V., Hochrainer, S., Mechler, R., Pflug, G., Linnerooth‐Bayer, J., 2007. Sovereign financial  disaster risk management: the case of Mexico. Environ. Hazards 7, 40–53.  Carter, M.R., Little, P.D., Mogues, T., Negatu, W., 2007. Poverty Traps and Natural Disasters in Ethiopia  and Honduras. World Dev. 35, 835–856.  Cavallo, E., Noy, I., 2011. Natural disasters and the economy–a survey. Int. Rev. Environ. Resour. Econ. 5,  63–102.  Davies, M., Béné, C., Arnall, A., Tanner, T., Newsham, A., Coirolo, C., 2013. Promoting Resilient  Livelihoods through Adaptive Social Protection: Lessons from 124 programmes in South Asia.  Dev. Policy Rev. 31, 27–58.  Dercon, S., 2004. Growth and shocks: evidence from rural Ethiopia. J. Dev. Econ. 74, 309–329.  Elbers, C., Gunning, J.W., Kinsey, B., 2007. Growth and Risk: Methodology and Micro Evidence. World  Bank Econ. Rev. 21, 1–20.  Engle, N.L., Bremond, A. de, Malone, E.L., Moss, R.H., 2013. Towards a resilience indicator framework for  making climate‐change adaptation decisions. Mitig. Adapt. Strateg. Glob. Change 19, 1295– 1312.  Fleurbaey, M., Hammond, P.J., 2004. Interpersonally Comparable Utility, in: Barberà, S., Hammond, P.J.,  Seidl, C. (Eds.), Handbook of Utility Theory. Springer US, pp. 1179–1285.  G7, 2015. Leadersʼ Declara on G7 Summit Germany [WWW Document]. URL  http://www.international.gc.ca/g8/g7_germany_declaration‐ g7_allemagne_declaration.aspx?lang=eng (accessed 6.14.15).  Geographic Information Science and Technology, 2015. Landscan Population Data. Oak Ridge National  Laboratory.  Guha‐Sapir, D., Santos, I., Borde, A., 2013. The economic impacts of natural disasters. Oxford University  Press.  Hallegatte, S., 2012a. A Cost Effective Solution to Reduce Disaster Losses in Developing Countries:  Hydro‐Meteorological Services, Early Warning, and Evacuation. World Bank Policy Res. Work.  Pap. No 6058.  Hallegatte, S., 2012b. A Cost Effective Solution to Reduce Disaster Losses in Developing Countries:  Hydro‐Meteorological Services, Early Warning, and Evacuation. World Bank Policy Res. Work.  Pap. No 6058.  Hallegatte, S., 2014. Economic Resilience: definition and measurement.  Hallegatte, S., 2014. Modeling the role of inventories and heterogeneity in the assessment of the  economic costs of natural disasters. Risk Anal. 34, 152–167.  Hallegatte, S., Bangalore, M., Bonzanigo, L., Fay, M., Kane, T., Narloch, U., Rozenberg, J., Treguer, D.,  Vogt‐Schilb, A., 2016a. Shock Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty,  Climate Change and Development Series. World Bank, Washington, DC.  Hallegatte, S., Bangalore, M., Bonzanigo, L., Fay, M., Kane, T., Narloch, U., Rozenberg, J., Treguer, D.,  Vogt‐Schilb, A., 2016b. Threat Multiplier: Climate Change, Disasters, and Poor People, in: Shock  Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty. The World Bank, pp. 79–110.  Hallegatte, S., Bangalore, M., Bonzanigo, L., Fay, M., Kane, T., Narloch, U., Rozenberg, J., Treguer, D.,  Vogt‐Schilb, A., 2016c. Lend a Hand: Poor People, Support Systems, Safety Nets, and Inclusion,  in: Shock Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty. The World Bank, pp.  141–178.  Hallegatte, S., Green, C., Nicholls, R.J., Corfee‐Morlot, J., 2013. Future flood losses in major coastal cities.  Nat. Clim. Change 3, 802–806.  Hallegatte, S., Hourcade, J.C., Dumas, P., 2007. Why economic dynamics matter in assessing climate  change damages: illustration on extreme events. Ecol. Econ. 62, 330–340.  23    Henriet, F., Hallegatte, S., Tabourier, L., 2012. Firm‐network characteristics and economic robustness  to natural disasters. J. Econ. Dyn. Control 36, 150–167.  Hochrainer, S., 2009. Assessing the Macroeconomic Impacts of Natural Disasters: Are there any? World  Bank Policy Res. Work. Pap. Ser. Vol.  Hochrainer‐Stigler, S., Mechler, R., Pflug, G., Williges, K., 2014. Funding public adaptation to climate‐ related disasters. Estimates for a global fund. Glob. Environ. Change 25, 87–96.  IPCC, 2012. Special Report on Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate  Change Adaptation: Summary for Policymakers: a Report of Working Groups I and II of the IPCC.,  Published for the Intergovernmental Panel on Climate Change.  Jongman, B., Hochrainer‐Stigler, S., Feyen, L., Aerts, J.C.J.H., Mechler, R., Botzen, W.J.W., Bouwer, L.M.,  Pflug, G., Rojas, R., Ward, P.J., 2014. Increasing stress on disaster‐risk finance due to large  floods. Nat. Clim. Change 4, 264–268.  Jongman, B., Ward, P.J., Aerts, J.C., 2012. Global exposure to river and coastal flooding: Long term  trends and changes. Glob. Environ. Change 22, 823–835.  Jongman, B., Winsemius, H.C., Aerts, J.C.J.H., Perez, E.C. de, Aalst, M.K. van, Kron, W., Ward, P.J., 2015.  Declining vulnerability to river floods and the global benefits of adaptation. Proc. Natl. Acad. Sci.  112, E2271–E2280.  Kahn, M.E., 2005. The Death Toll from Natural Disasters: The Role of Income, Geography, and  Institutions. Rev. Econ. Stat. 87, 271–284.  Keating, A., Campbell, K., Mechler, R., Michel‐Kerjan, E., Mochizuki, J., Howard, K., Bayer, J., Hanger, S.,  McCallum, I., See, L., Keith, W., Atreya, A., Botzen, W., Collier, B., Czajkowski, J., Hochrainer, S.,  Egan, C., 2014. Operationalizing Resilience Against Natural Disaster Risk: Opportunities, Barriers  and A Way Forward.  Kocornik‐Mina, A., McDermott, T.K., Michaels, G., Rauch, F., 2015. Flooded Cities.  Kraay, A., McKenzie, D., 2014. Do poverty traps exist?  Kreibich, H., Thieken, A.H., Petrow, T., Müller, M., Merz, B., 2005. Flood loss reduction of private  households due to building precautionary measures – lessons learned from the Elbe flood in  August 2002. Nat Hazards Earth Syst Sci 5, 117–126.  Kunreuther, H., Ginsberg, R., Miller, L., Sagi, P., Slovic, P., Borkan, B., Katz, N., 1978. Disaster insurance  protection: Public policy lessons. Wiley New York.  Le De, L., Gaillard, J.C., Friesen, W., 2013. Remittances and disaster: a review. Int. J. Disaster Risk Reduct.  4, 34–43.  Maccini, S., Yang, D., 2009. Under the Weather: Health, Schooling, and Economic Consequences of Early‐ Life Rainfall. Am. Econ. Rev. 99, 1006–26.  Michel‐Kerjan, E., Hochrainer‐Stigler, S., Kunreuther, H., Linnerooth‐Bayer, J., Mechler, R., Muir‐Wood,  R., Ranger, N., Vaziri, P., Young, M., 2013. Catastrophe Risk Models for Evaluating Disaster Risk  Reduction Investments in Developing Countries. Risk Anal. 33, 984–999.  Michel‐Kerjan, E.O., 2010. Catastrophe economics: the national flood insurance program. J. Econ.  Perspect. 165–186.  Noy, I., 2009. The macroeconomic consequences of disasters. J. Dev. Econ. 88, 221–231.  Noy, I., Yonson, R., 2016. A survey of the theory and measurement of economic vulnerability and  resilience to natural hazards.  Patankar, A., Patwardhan, A., 2014. Estimating the Uninsured Losses due to Extreme Weather Events  and Implications for Informal Sector Vulnerability: A Case Study of Mumbai, India. Forthcoming  in Nat Hazards.  Pelham, L., Clay, E., Braunholz, T., 2011. Natural disasters: what is the role for social safety nets?  Overseas Development Institute, London.  24    Ranger, N., Hallegatte, S., Bhattacharya, S., Bachu, M., Priya, S., Dhore, K., Rafique, F., Mathur, P.,  Naville, N., Henriet, F., others, 2011. An assessment of the potential impact of climate change on  flood risk in Mumbai. Clim. Change 104, 139–167.  Rose, A., 2009. Economic Resilience to Disasters (CARRI Research Report 8). Community and Regional  Resilience Institute.  Rose, A., Krausmann, E., 2013. An economic framework for the development of a resilience index for  business recovery. Int. J. Disaster Risk Reduct. 5, 73–83.  Rose, A., Wei, D., 2013. Estimating the economic consequences of a port shutdown: the special role of  resilience. Econ. Syst. Res. 25, 212–232.  Santos, J.R., Haimes, Y.Y., 2004. Modeling the Demand Reduction Input‐Output (I‐O) Inoperability Due to  Terrorism of Interconnected Infrastructures*. Risk Anal. 24, 1437–1451.  Scussolini, P., Aerts, J., Jongman, B., Bouwer, L., Winsemius, H.C., de Moel, H., Ward, P.J., 2015.  FLOPROS: An evolving global database of flood protection standards.  Siegel, P., de la Fuente, A., 2010. Mainstreaming natural disaster risk management into social protection  policies (and vice versa) in Latin America and the Caribbean. Well‐ Soc. Policy 6, 131–159.  Skoufias, E., 2003. Economic Crises and Natural Disasters: Coping Strategies and Policy Implications.  World Dev., Economic Crises, Natural Disasters, and Poverty 31, 1087–1102.  Surminski, S., Bouwer, L.M., Linnerooth‐Bayer, J., 2016. How insurance can support climate resilience.  Nat. Clim. Change 6, 333–334.  UN‐ISDR, 2015. Global Assessment Report on Disaster Risk Reduction.  World Bank, 2013. Risk and Opportunity: Managing Risk for Development (World Development Report).    Appendix: Resilience and risk for all 90 countries      GDP    Population   Protection  Asset  Asset   Resilience  Total  per     level  exposure  vulnerability  %  risk  capita    return  % of   % asset  % of   USD  period  GDP  value   GDP  PPP   in years  Albania   9,961    2,897,366    15.5    38.2    33.8    71.0    1.19   Argentina   8,087    41,446,246    64.4    27.3    32.3    52.9    0.21   Armenia   7,527    2,976,566    11.5    9.5    12.4    69.1    0.13   Australia  42,834    23,129,300    100.0    15.6    44.7    71.3    0.08   Austria   4,056    8,479,823    600.6    37.6    16.0    69.2    0.01   Azerbaijan  16,593    9,416,801    14.0    8.2    12.4    58.7    0.12   Bangladesh   2,853    56,594,962    50.0    76.7    38.0    64.2    0.76   Belarus  17,055    9,466,000    14.5    8.8    26.2    68.3    0.19   Belgium   0,609    11,182,817    213.0    51.0    14.7    76.5    0.04   Benin   1,733    10,323,474    6.4    10.5    60.3    41.7    2.04   Bolivia   5,934    10,671,200    6.7    10.3    25.4    48.2    0.73   Bosnia and   9,387    3,829,307    18.8    40.9    38.4    54.3    1.50   Herzegovina  Botswana  15,247    2,021,144    16.7    10.8    55.8    55.4    0.50   Brazil  14,555    00,361,925    22.2    18.4    57.0    58.1    0.76   Bulgaria   5,695    7,265,115    28.3    12.4    39.3    67.2    0.21   Burkina Faso   1,630    16,934,839    1.9    2.0    60.0    70.8    0.82   Cambodia   2,944    15,135,169    5.3    24.5    24.5    48.1    2.44   25    Cameroon   2,739    22,253,959    6.7    7.8    17.0    30.5    0.61   Canada   1,899    35,154,279    84.1    11.3    13.9    69.6    0.02   Colombia  12,025    48,321,405    19.7    11.5    27.7    25.4    0.40   Congo, Dem. Rep.   783    67,513,677    2.0    11.4    51.1    60.1    4.85   Congo, Rep.   5,680    4,447,632    3.4    8.6    15.9    34.9    1.11   Costa Rica   3,431    4,872,166    17.0    3.8    17.9    45.4    0.07   Croatia   0,049    4,255,700    179.8    50.2    38.6    74.6    0.12   Czech Republic   8,124    10,514,272    86.8    29.3    39.0    76.0    0.14   Denmark   2,483    5,614,932    25.7    2.4    12.6    77.9    0.01   Dominican Republic   1,795    10,403,761    77.0    9.4    13.1    74.0    0.02   Ecuador  10,541    15,737,878    18.4    25.7    60.0    62.5    1.14   Egypt, Arab Rep.  10,733    82,056,378    31.4    38.5    47.2    49.7    0.94   El Salvador   7,515    6,340,454    6.8    6.2    32.7    63.6    0.40   Estonia  25,254    1,317,997    46.5    6.9    12.9    64.8    0.03   Finland  38,821    5,438,972    48.2    13.6    14.2    81.2    0.04   France   7,217    65,939,866    122.6    32.7    15.7    75.0    0.04   Gabon  18,646    1,671,711    16.9    25.5    21.5    29.3    0.97   Georgia   6,930    4,487,200    23.4    23.0    15.6    79.4    0.17   Germany  42,884    80,651,873    106.9    27.4    13.3    75.6    0.04   Greece  24,305    11,027,549    25.3    7.3    17.5    58.9    0.07   Guatemala   7,063    15,468,203    8.0    4.8    13.2    25.2    0.25   Honduras   4,445    8,097,688    7.2    11.0    24.6    65.6    0.60   Hungary  22,707    9,893,899    100.0    46.9    38.3    81.6    0.17   Ireland  44,647    4,597,558    200.0    12.5    12.8    71.1    0.01   Italy  33,924    60,233,948    62.6    23.4    15.0    64.8    0.07   Jamaica   8,607    2,714,734    0.5    0.1    26.7    49.5    0.06   Jordan  11,405    6,460,000    16.6    2.0    49.3    49.6    0.08   Kenya   2,705    44,353,691    2.1    3.3    51.6    38.9    1.56   Kyrgyz Republic   3,110    5,719,600    3.1    6.2    21.4    63.1    0.58   Lao PDR   4,667    6,769,727    6.8    65.9    14.1    56.8    2.34   Latvia  21,833    2,012,647    59.7    25.1    12.7    66.0    0.08   Liberia   850    4,294,077    6.1    11.7    60.0    59.7    2.08   Lithuania  24,470    2,957,689    49.8    25.8    15.3    72.8    0.11   Madagascar   1,369    22,924,851    2.2    11.6    32.2    58.8    2.51   Malawi   755    16,362,567    2.8    6.9    32.5    53.2    1.23   Malaysia  22,589    29,716,965    34.9    42.6    13.0    57.6    0.21   Mali   1,589    15,301,650    7.0    11.0    15.2    41.6    0.54   Mexico  16,291   122,332,399    39.4    16.5    39.4    59.3    0.23   Moldova   4,521    3,558,566    10.5    23.0    38.7    86.0    0.94   Mongolia   9,132    2,839,073    6.3    16.4    12.9    66.2    0.45   Nepal   2,173    27,797,457    2.3    17.0    34.2    81.5    2.94   Netherlands  45,021    16,804,432    4,489.6    133.2    12.8    75.3    0.00   Niger   887    17,831,270    2.5    9.3    15.5    64.5    0.85   Nigeria   5,423   173,615,345    7.0    3.7    60.2    33.6    0.72   Pakistan   4,454   182,142,594    7.2    17.4    49.7    59.5    1.74   Panama  18,793    3,864,170    14.3    3.0    60.0    47.5    0.23   Paraguay   7,833    6,802,295    20.1    7.0    32.1    46.9    0.19   Peru  11,396    30,375,603    93.1    26.1    30.1    73.7    0.11   Philippines   6,326    98,393,574    8.3    15.7    12.3    76.1    0.27   Poland  22,835    38,514,479    200.0    15.4    13.1    66.3    0.01   Romania  18,184    19,981,358    50.0    28.0    45.1    74.5    0.28   Rwanda   1,426    11,776,522    2.2    4.6    60.6    58.3    2.08   26    Senegal   2,170    14,133,280    5.2    10.2    61.8    77.0    1.39   Serbia  12,892    7,164,132    20.5    48.5    38.7    71.2    1.16   Sierra Leone   1,495    6,092,075    1.8    9.0    60.3    47.2    4.76   Slovak Republic  25,759    5,413,393    100.0    50.1    38.8    66.7    0.28   Slovenia  27,368    2,059,953    56.6    49.6    36.8    78.8    0.32   South Africa  12,454    53,157,490    100.0    4.3    55.7    46.0    0.05   Spain  31,683    46,617,825    98.2    25.1    11.0    73.8    0.04   Sri Lanka   9,426    20,483,000    6.4    15.6    60.7    65.3    1.84   Sweden  43,540    9,600,379    53.6    9.9    12.8    71.2    0.03   Syrian Arab   4,959    22,845,550    9.0    17.0    40.3    61.4    1.06   Republic  Tanzania   2,365    49,253,126    2.0    4.0    32.6    55.0    1.09   Thailand  13,932    67,010,502    22.5    66.7    25.1    63.7    1.00   Turkey  18,567    74,932,641    18.2    6.7    32.4    55.2    0.19   Uganda   1,621    37,578,876    1.5    0.5    27.3    32.5    0.23   Ukraine   8,508    45,489,600    9.3    15.0    40.8    72.1    0.89   United Kingdom  36,931    64,106,779    225.7    14.1    12.8    68.3    0.01   United States  51,340   316,128,839    460.2    12.0    13.5    62.8    0.00   Uruguay  18,966    3,407,062    46.9    6.3    32.5    56.9    0.07   Vietnam   5,125    89,708,900    17.6    74.7    12.5    71.6    0.61   Yemen, Rep.   3,832    24,407,381    6.4    6.9    13.0    72.5    0.18   Zambia   3,800    14,538,640    6.5    3.8    32.8    30.8    0.45     27