WPS8647 Policy Research Working Paper 8647 Three Macroeconomic Trends around the Onset of Armed Conflict in Developing Economies Daniel Lederman Claudio J. Rojas Middle East and North Africa Region Office of the Chief Economist November 2018 Policy Research Working Paper 8647 Abstract This paper studies the evolution of three macroeconomic fiscal expenditures and public debt (both as a share of gross variables (namely current fiscal expenditures, public debt, domestic product) in conflict-afflicted economies tend to and consumer-price inflation) around the time of the be higher than in non-conflict economies prior to the onset onset of armed conflicts during 1950–2016. The authors of conflict, begin to rise further prior to the date of the onset compare the performance of these variables in conflict-af- of conflict, and stay relatively high after the onset of conflict. flicted economies with economies that did not experience In contrast, there is little evidence that inflation is higher social conflict. The analyses cover episodes of conflict from in conflict-afflicted economies, prior to or after the onset around the world and study the evolution of these vari- of conflict. These differential trends between conflict-af- ables during the five years prior to and five years after the flicted and non-conflict economies shed new light on the onset of conflicts. Further, four alternative definitions of existing literature on macroeconomic populism, and on key social conflict are used to ascertain the robustness of the macroeconomic aspects of the economics of post-conflict econometric results. The evidence suggests that current reconstruction. This paper is a product of the Office of the Chief Economist, Middle East and North Africa Region. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at dlederman@worldbank.org and crojasguzman@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 Three Macroeconomic Trends around the Onset of   Armed Conflict in Developing Economies  Daniel Lederman and Claudio J. Rojas1  Office of the Chief Economist  Middle East and North Africa Region  The World Bank Group  Key words: Inflation, public debt, government consumption, armed conflicts.  JEL codes: E6  1  Daniel Lederman is Deputy Chief Economist for the Middle East and North Africa, and Claudio J. Rojas is a consultant  in the Office of the Chief Economist for MNA of the World Bank Group. The authors gratefully acknowledge the  insightful comments from and discussions with Rabah Arezki, Abdallah Al Dardari, Kevin Carey, Shahrokh Fardoust,  Adeel  Malik  and  other  participants  in  the  First  Authors’  Workshop  of  the  Building  for  Peace  in  the  Middle  East  project. The findings and opinions expressed in this paper do not necessarily represent the views of the World Bank  Group, its Executive Directors or the governments that they represent. All errors are the responsibility of the authors.   I. Introduction  Although there is no agreement on the exact number and timing of armed conflicts around the world,  there does seem to be a consensus regarding the time trends of the number of ongoing conflicts. The  number of conflicts increased between 1945 and the late 1990s, regardless of the source or definition of  armed conflicts. Figure 1 shows various estimates of the number of ongoing armed conflicts, based on six  different  definitions  and  sources.  Although  most  of  them  suggest  that  the  number  of  armed  conflicts  peaked in the mid‐1990s and declined during the first decade of the 21st century, it is likely that they rose  again after 2011, coinciding with the Arab Spring. These episodes of conflict used to be circumscribed to  developing countries (Besley & Persson, 2008), but in recent years spilled over to many European nations  and other high‐income economies as the flow of refugees out of war‐torn economies intensified.   Figure 1. Number of ongoing armed conflicts by selected authors  60 50 Number of ongoing conflicts 40 30 20 10 0 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 YEARS Collier et al., 2004 Collier et al., 2009 Fearon, 2005 Chen, Loayza, reynal‐Querol, 2008 UCDP‐PRIO 17.2 (all conflicts) UCDP‐PRIO 17.2 (conflicts with more than 1000 deaths a year)   Despite the human and economic pain brought by such confrontations, very little has been written about  macroeconomic trends around the onset of civil conflict. The current literature studies civil wars mainly  through the lens of their potential causes and determinants (Collier & Hoeffler, 2004; Collier et al 2009;  Fearon & Laitin, 2003), or their relationship with poverty and economic growth (Kang & Meernik, 2005;  2    Rice,  Graff  &  Lewis,  2006;  Murdoch  and  Sandler,  2002).  Only  a  handful  of  authors  have  analyzed  macroeconomic  indicators  and  their  behavior  during  conflicts.  However,  the  few  papers  that  address  macroeconomic issues around the onset of conflict tend to compare periods of conflict and peace within  countries but without comparing such trends across countries with and without conflicts (Chen, Loayza &  Reynal‐Querol, 2008; Elbadawi, Kaltani & Schmidt‐Hebbel, 2008). Yet it is likely that macroeconomic issues  such as the size of public debt will permeate most policy discussions related to the economics of post‐ conflict  reconstruction,  for  which  it  is  useful  to  know  how  much  of  an  economy’s  public  debt  can  be  associated with the conflict itself.   This paper studies the behavior of three macroeconomic variables around the date of the onset of civil  conflict. More specifically, we study the evolution of current government consumption, public debt and  inflation. We use an event‐study methodology transforming calendar years into event years. The objective  is to determine how conflict‐affected economies perform relative to non‐conflict economies prior, during  and after the onset of armed conflict. Thus, the empirics rely on a difference‐in‐difference estimator as it  controls for both country‐specific and time effects, which takes advantage of the fact that armed conflicts  across  countries  do  not  occur  at  the  same  time.  Further,  we  test  the  robustness  of  the  results  by  estimating the differential trends with four different definitions and dates of the onset of armed conflicts.  The data cover the history of all armed conflicts in developing countries during 1950‐2016.   The  results  suggest  that  conflict‐afflicted  economies  on  average  exhibit  statistically  distinct  macroeconomic  trends  relative  to  non‐conflict  countries.  First,  the  share  of  current  government  consumption as a share of gross domestic product (GDP) increases in conflict countries relative to non‐ conflict countries during the onset of a conflict, and it stays above the average of non‐conflict economies  for  at  least  five  years  after  the  onset  of  conflict.  Second,  conflict  economies  become  increasingly  dependent  on  public  debt.  These  increments  are  particularly  clear  after  the  onset  of  conflicts.  Third,  conflict  economies  experience,  on  average,  lower  inflation  than  non‐conflict  countries,  a  finding  that  sheds  new  light  on  the  existing  literature  on  macroeconomic  populism  pioneered  by  Dornbusch  and  Edwards (1990).   The rest of this paper proceeds as follows: Section II presents a brief literature review. Section III presents  the data, their sources, and the empirical strategy. Section IV presents the results of the difference‐in‐ difference estimations for the three macroeconomic variables. Section V concludes by summarizing the  main findings and discusses potentially fertile areas for future research.   3    II. Related literature  Some aspects of the macroeconomics of civil conflict have been covered by the literature, especially with  respect to economic growth in the aftermath of conflict (see, for example, Chen, Loayza & Reynal‐Querol,  2008; and Elbadawi, Kaltani & Schmidt‐Hebbel, 2008).  The scarce literature on the role played by debt  and inflation during the early stages of conflict has not reached a consensus. Thus far, wars and armed  conflicts  have  been  associated  with  inflationary  processes.  Besley  and  Persson  (2008)  argue  that  the  inflation tax (seigniorage) is the easiest way to fund increasing public expenditures in conflict‐afflicted  economies, which also tends to be more common in low‐income economies with under‐developed fiscal  institutions. Hamilton (1977), however, had previously noted that industrialized economies with histories  of  conflict  suffered  major  inflationary  processes,  but  noted  that  in  nonindustrial  nations  these  macroeconomic  dynamics  were  not  as  evident.  More  specifically,  Hamilton  (1977)  argued  that  high  inflation  in  low‐income  economies  tends  to  be  correlated  with  previous  periods  of  generous  welfare  programs rather than with warfare itself. These welfare policies, which stretch government expenditures  beyond the limits of the national fiscal system, play a central role in what Edwards and Dornbusch (1990)  described as “macroeconomic populism.” The underlying logic is that policy makers privilege growth and  income  redistribution  over  inflation,  deficit  finance  and  other  macroeconomic  vulnerabilities.  These  unsustainable policies, according to the authors, put countries in a position of economic vulnerability that  when combined with unfavorable external shocks, including economic blockades, force policy makers to  make abrupt policy changes, leading ultimately to political instability and conflict.  One explanation of why the relationship between inflation and armed conflict might not be as clear cut  as suggested by Dornbusch and Edwards (1990) comes from what Thomson and Zuk (1982) called “optical  illusions.” These authors essentially argued that by focusing on specific years of wars, inflation studies  give wars more importance than they should have. That is, although inflation might rise during periods of  conflict, it is not obvious that the advent of conflict is the cause of inflation.   Research on conflict and public debt seems to provide more clear findings than the literature on inflation.  After analyzing 26 major public debt overhangs in advanced economies since the early 1800s, Reinhart,  Reinhart and Rogoff (2012) found that many of them have their origins in armed conflicts. Supporting this  finding, and on a wider scale, after analyzing historical patterns of public debt of 178 countries since 1880,  Abbas et al (2011) corroborate the existence of wartime public debt accumulation. However, these debt  surges were comparatively smaller in terms of magnitude than those that took place during peacetime,  4    thus suggesting that empirical comparisons between war‐afflicted and non‐conflict economies are needed  to ascertain whether debt accumulation is a central tendency around the onset of armed conflicts.   Public debt and inflation are key pillars of the macroeconomics of conflicts. However, the role they play  at different stages of conflict remain blurred. This paper thus contributes new evidence to a long‐standing  literature  on  the  macroeconomics  of  armed  conflict  primarily  by  exploring  differential  trends  across  countries.   III. Data and empirical strategy  The empirical strategy relies on two sets of variables. First, the analyses require data on the timing of the  onset of armed conflicts in developing economies from 1950‐2016. Second, it requires data on the three  macroeconomic variables of interest.   III. A. Data on conflicts  To analyze the macroeconomic behavior of developing countries before, during and after the start of an  armed confrontation,  this paper relies  on the information provided by the  UCDP/PRIO Armed Conflict  Dataset  version  17.2.2  Given  that  the  main  goal  is  to  study  the  relationship  between  macroeconomic  performance and conflicts in general, all extra‐systemic, interstate, internal and internationalized internal  armed conflicts affecting developing countries reported by the database are included in the estimation  samples. For conflicts that occurred between two or more states or between a state and a non‐state group  outside  its  own  territory,  conflicts  have  been  assigned  to  the  developing  countries  involved  in  such  conflicts. That is, high‐income economies are not included in the estimation samples.3    We  apply  an  event  study  methodology,  transforming  calendar  years  into  event  years.4  Under  this  approach,  year  zero  corresponds  to  the  onset  of  a  conflict.  The  negative  and  positive  event  years  represent the periods before and after the beginning of the crisis, respectively. In total, this study covers  11  years  of  every  conflict;  five  years  before  and  after  the  starting  date  plus  the  year  the  conflict  was  triggered. Considering that our methodology is centered on the starting date of a confrontation, the way                                                               2  The data set defines conflict as “a contested incompatibility that concerns government and/or territory where the  use of armed force between two parties, of which at least one is the government of a state, results in at least 25  battle‐related deaths in a calendar year.”  3  Since 1950, there are few conflicts that involved high‐income economies to such a degree that they affected their  macroeconomic  performance  significantly.  Consequently,  the  inclusion  of  high‐income  economies  would  likely  attenuate the econometric estimates of the impact of the advent of conflict in developing countries.   4   Examples  of  this  approach  include  Chen,  Loayza  and  Reynal‐Querol  (2006)  and  Elbadawi,  Kaltani  and  Schmidt‐ Hebbel (2008).   5    this year is defined can be crucial for evaluating the macroeconomic trends around the onset of conflicts.  To assess the robustness of the econometric estimates across various definitions of the onset of conflicts,  which can affect both the starting dates as well as the number of conflicts, we utilize the following four  alternative definitions of conflicts:  Definition 1: All conflicts with their corresponding starting dates. This definition includes all the conflicts  involving developing economies reported by the UCDP/PRIO Armed Conflict Dataset. The starting years  were retrieved from the data set and correspond to the date of the first recorded battle‐related death.  Definition 2: High intensity conflicts with their corresponding starting dates. This definition considers only  conflicts that in at least one year since their onset experienced a minimum of 1,000 battle‐related deaths,  which is the highest intensity level reported in the data set. If a country experiences more than one conflict  in the same year, we considered in the analysis the episode with the highest level of intensity. The starting  year, retrieved from the data set, corresponds to the date of the first battle‐related death recorded in the  conflict, and thus the dates of the onsets of conflicts are the same as in definition 1 but the number of  conflicts is lower than under definition 1.   Definition 3: High intensity conflicts with adjusted starting dates. This definition considers only conflicts  that in at least one year since their onset experienced a minimum of 1,000 battle‐related deaths. But, in  contrast with Definition 2, the starting date corresponds to the year when the threshold of 1,000 battle‐ related casualties in a year was reached.  Definition  4:  All  conflicts  with  starting  years  based  on  cumulative  intensity.  Considering  the  temporal  dimension  of  the  conflicts,  this  definition  includes  all  the  confrontations  reported  by  the  UCDP/PRIO  Armed  Conflict  Dataset  that  since  their  onset  exceed  1,000  battle‐related  deaths.  The  starting  date  corresponds to the year that the cumulative number of battle‐related casualties exceeded 1,000.   To estimate the effect of conflict on the evolution of the three macroeconomic variables of interest before  and after the onset of armed conflict, the episodes to be studied must be preceded by a period of peace.  In  the  ongoing,  an  episode  of  conflict  was  defined  as  being  preceded  by  at  least  10  years  of  peace.5  Considering the four definitions of conflict, these periods of peace have been adapted in the following  way. For definitions 1 and 2, the conflicts studied are the ones that have been preceded by at least 10  years free of any type of conflict; for Definition 3, conflicts are preceded by 10 years free of high intensity                                                               5  For the UCDP/PRIO Armed Conflict Dataset, this means less than 25 battle‐related deaths in a calendar year.  6    conflicts; and for Definition 4, conflicts are preceded by 10 years free of confrontations that since their  onset had reached more than 1,000 battle‐related deaths.  The  control  group  of  conflict‐free  economies  consists  of  a  set  of:  1)  all  the  non‐conflict  developing  countries, 2) the developed countries with available macroeconomic data for each of the three variables  of interest, and 3) the years in conflict countries that have been preceded by at least 10 years of peace  following  the  specific  criteria  for  each  of  the  four  definitions  of  armed  conflict.  A  complete  list  of  the  armed conflicts considered in this study can be found in Appendix 1.  III. B. Macroeconomic variables  As mentioned, this study focuses on the impact of the onset of conflict on public debt as a percentage of  GDP, government consumption as percentage of GDP, and annual inflation rates. Other aspects of fiscal  health, like primary and overall fiscal balances, were initially considered for the analysis but unfortunately  are not available for the full sample of episodes of conflicts dating back to the 1950s.  To obtain a constant  sample for every macroeconomic variable for the 11 years of analysis centered on the dates of the onset  of conflicts, only conflict countries with continuous observations for the entire episode‐period of analysis  (11 years) are included in the conflict‐countries group.   In total, and based on the requirements previously described, 88 conflicts in 74 countries have complete  information for the 11‐year episode analyses for at least one of the three macroeconomic variables. The  starting years of the conflicts in the overall sample range from 1956 to 2012.6 Table 1 shows the number  of conflicts and conflict‐afflicted countries with complete information for each of the four definitions and  the three macroeconomic variables. The variable definitions and their sources are detailed in Appendix 2.                                                                         6  Although the UCDP/PRIO Armed Conflict Dataset provides conflict information from 1939, the lack of consistent  macroeconomic data available before 1950 restricted us from including in the study armed confrontations occurring  prior 1956.  7    Table 1. Number of conflicts and conflict‐countries by macroeconomic variable and definition  Variable  Definition 1  Definition 2  Definition 3  Definition 4  Government  consumption  as  %  of  64 conflicts  24 conflicts  36 conflicts  39 conflicts  GDP (PPP)  60 countries  23 countries  33 countries  36 countries  Public debt as % of GDP  32 conflicts  8 conflicts  22 conflicts  24 conflicts  32 countries  8 countries  20 countries  22 countries  Annual inflation rate (%)   46 conflicts  17 conflicts  30 conflicts  32 conflicts  43 countries  16 countries  26 countries  27 countries  Source: Authors’ calculations based on data from UCDP/PRIO Armed Conflict Dataset. See text for details.    III. C. Descriptive evidence  Figures 2 and 3 (with panels a, b and c) cover two historical episodes of armed conflict and compare the  macroeconomic dynamics of a conflict‐afflicted economy to an unafflicted neighboring economy. These  figures illustrate the intuition behind the difference‐in‐difference estimator and anticipate some of the  main econometric results discussed further below.  Example 1. Nicaragua and Costa Rica in the late 1970s  Between 1978 and 1979, the Sandinista National Liberation Front led an insurrection in Nicaragua that  ousted the 43‐year old Somoza family rule in the country. Costa Rica, Nicaragua’s neighbor with a long  history without armed conflict, celebrated in 1978 both presidential and legislative elections followed by  a peaceful political transition after two consecutive National Liberation Party governments.   From  the  early  1970s  to  the  early  1980s,  Costa  Rica  maintained  the  GDP  share  of  government  consumption  (at  current  purchasing  power  parities)  stable  at  around  18%  (Figure  2a).  In  Nicaragua,  despite having also a stable share of government consumption of around 4% during the years before the  Sandinista revolution, it began to increase in 1977, a year before the onset of an armed conflict, reaching  almost 20% of the GDP by 1983, five years after the onset of the conflict.   Regarding  public  debt  (as  percentage  of  GDP),  both  Costa  Rica  and  Nicaragua  experienced  increases  during the late 1970s and early 1980s (Figure 2b). However, the rise in public debt five years before the  onset of the conflict in Nicaragua was notably steeper than in Costa Rica. From the pre‐ to the post‐onset  period, Nicaragua’s public debt increased dramatically from 62% in 1977 to 116% in 1979.   8    Finally,  regarding  inflation,  Nicaragua  and  Costa  Rica  followed  different  paths  (Figure  2c).  For  six  consecutive years, from 1976 to 1982, Costa Rica faced an increase in its annual inflation rate, going in  that period from 3% to 90%. Nicaragua, on the other hand, although it experienced a major surge in 1978,  during the onset of the Revolution, experienced for most of the period between 1973 and 1983 declines  in its inflation.    Figure 2a. Nicaragua & Costa Rica ‐ Government consumption 20   Share of Gov. Consumption  (as % of GDP, in PPPs) 16   12   8   4 0 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 ‐5 ‐4 ‐3 ‐2 ‐1 0 1 2 3 4 5 Nicaragua Costa Rica Onset of conflict   Figure 2b. Nicaragua & Costa Rica ‐ Public debt 250 Public debt (as % of GDP) 200 150 100 50 0 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 ‐5 ‐4 ‐3 ‐2 ‐1 0 1 2 3 4 5 Nicaragua Costa Rica Onset of conflict     9      Figure 2c. Nicaragua & Costa Rica ‐ Inflation 100 Annual inflation (%) 80 60 40 20 0 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 ‐5 ‐4 ‐3 ‐2 ‐1 0 1 2 3 4 5 Nicagarua Costa Rica Onset of conflict Source: Authors’ calculations based on data from Penn World Tables 9.0, International Financial Statistics Database (IMF), and Historical Public  Debt Database (IMF)/Abbas et al. (2011).   Example 2. Algeria and Tunisia in the early 1990s  The Algerian civil conflict started after controversial parliamentary elections held in 1991. The first year  the  conflict  reached  more  than  1,000  battle‐related  deaths  (Definition  3)  was  1994.7  The  government  subsequently implemented a series of policies aiming to raise public‐sector investment. However, prior  to the onset of conflict, a decline of oil prices in the 1980s that lingered well into the 1990s limited the  ability of the public sector to finance investment with oil revenues, and thus public debt rose alongside  investment (Shabafrouz, 2010).  At that time, Algeria’s non‐conflict neighbor, Tunisia, was in the process of liberalizing its economy. The  1995  association  agreement  with  the  European  Union  and  the  import‐tariff  reforms  of  early  1990s  signaled  that  Tunisia’s  economic  management  was  diverging  from  Algeria’s.  In  contrast  with  Tunisia,  public debt in Algeria jumped, reaching its peak of almost 98% of the nation’s GDP in 1992, the same year  the  conflict  saw  an  upsurge  in  its  levels  of  violence  (Figure  3a).  However,  it  is  unclear,  given  the  pre‐ existing oil‐price dynamics, that Algeria’s public debt rose because of the conflict.   In contrast with the increasingly open Tunisian economy, the share of GDP represented by government  consumption expanded in Algeria as a result of the growing participation of the state in production (Figure  3b).  Shabafrouz  (2010)  further  argues  that  the  low  productivity  brought  by  these  industrial  policies  affected the supply of basic staples (including food) during the early stages of the confrontation, which                                                               7  See also Gleditsch et al., 2002.   10    led to an inflation upsurge in 1992 (Figure 3c). Interestingly, although the conflict lasted until 2002, the  second half of the 1990s saw annual inflation plummet in Algeria, going from 30% to less than 3% in just  five years.  Figure 3a. Algeria and Tunisia ‐ Public Debt (% of GDP) 120 Public debt (as % of GDP) 100 80 60 40 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 ‐5 ‐4 ‐3 ‐2 ‐1 0 1 2 3 4 5 Algeria Tunisia Military coup Onset   Figure 3b. Algeria and Tunisia ‐ Share of Government Consumption  (as % of GDP, in PPPs) 30 Share of Gov. Consumption 24 (as % of GDP, in PPPs) 18 12 6 0 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 ‐5 ‐4 ‐3 ‐2 ‐1 0 1 2 3 4 5 Algeria Tunisia Military coup Onset   11    Figure 3c. Algeria and Tunisia ‐ Inflation (Annual %) 35 30 Annual inflation (%) 25 20 15 10 5 0 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 ‐5 ‐4 ‐3 ‐2 ‐1 0 1 2 3 4 5 Algeria Tunisia Military coup Onset   Source: Authors’ calculations based on data from Penn World Tables 9.0, International Financial Statistics Database (IMF), and Historical Public  Debt Database (IMF)/Abbas et al. (2011).  The  two  comparisons  between  conflict‐afflicted  and  non‐conflict  neighboring  countries  provide  both  commonalities as well as contrasts. In both, the conflict‐afflicted economies (Nicaragua and Algeria) were  characterized by rising current public expenditures and public debt as a share of GDP relative to their non‐ conflict neighbors (Costa Rica and Tunisia, respectively).  However, in one case, inflation shot up in Algeria  while inflation was gradually falling in Tunisia, whereas the contrast in the inflation dynamics of Nicaragua  and Costa Rica was less clear. These differences could be due to regional or global trends of economic  adjustment and reforms that coincided with the onset of armed conflict. The following section discusses  our econometric strategy, which aims to disentangle the contrasting macroeconomic trends around the  onset of conflict by systematically comparing conflict economies with non‐conflict economies for as many  episodes of conflict as possible.   III. D. Empirical strategy  The purpose of our estimation strategy is to identify the potential differential effects of armed conflict on  the three macroeconomic variables of interest. The econometric strategy aims to identify these potential  effects with a difference‐in‐difference estimator:  , µ µ , , ,   The  subscripts  c  and  t  denote  countries  and  event  years  respectively.  yc,t  represents  the  dependent  macroeconomic variable. The country fixed effects µc capture country‐specific and time‐invariant factors  that could be correlated with the explanatory variables. The time fixed effects  µt accounts for common  12    shocks across all countries that could affect macroeconomic indicators. That is, the inclusion of country  fixed effects along with the time effect implies that we will be comparing within‐country macroeconomic  trends of conflict and non‐conflict economies within each year in the sample.   Dc,t is a dummy variable of conflict that identifies (as per the four alternative definitions discussed above)  the  year  of  the  onset  of  conflicts.  co  represents  the  constant  term,  and  ϵc,t  is  the  error  term.    is  the  coefficient of interest to be estimated, which we allow to vary over the course of the episodes of armed  conflict. The subscript  n denotes the duration of each episode covering, as mentioned above, 11 years  around the onset of conflicts being analyzed. Therefore, n ranges from ‐5 to +5. This setup implies that  we are tracing pre‐conflict trends as well as post‐onset of conflict trends, which allows for inference about  whether the differential trends, if any, predate the onset of conflict. We clustered the errors at the country  level, because countries that are afflicted by conflict are likely to have noisier macro data than non‐conflict  countries. Clustering the errors at the country level increases the size of the estimations’ standard errors.   IV. Results  Figures  4,  5  and  6  plot  the  coefficients  for  the  estimated  mean  differences  between  conflict  afflicted  economies  and  the  contemporaneous  control  group  of  non‐conflict  countries  for  the  three  macroeconomic  variables  of  interest  and  the  four  definitions  of  conflict.  The  asterisks  highlight  the  coefficient estimates that are statistically different from zero at a 90% level. The estimation samples vary  depending on data availability and range from 8 to 60 countries and from 8 to 64 conflicts.   IV. A. Current government consumption  The share of current government consumption seems to be higher in conflict countries relative to the  control group in the four definitions of confrontations analyzed (Figure 4). This difference is particularly  notable in countries experiencing high intensity conflicts and in those reaching more than 1,000 battle‐ related deaths (definitions 2, 3 and 4). Conflict countries show increases in their share of government  consumption  from  the  pre‐  to  the  post‐onset  period.  The  difference  reaches  its  peak,  at  almost  5  percentage points, two years after confrontations exceed 1,000 battle‐related deaths (definitions 3 and  4). Several coefficients in the years after the onset of conflict reached statistical significance at a 90% level,  particularly high intensity conflicts (definitions 3 and 4) and when we consider all conflicts regardless of  their intensity (definition 1). Regarding the economic magnitude of our estimates, the level of maximum  difference of almost 5 percentage points between conflict and non‐conflict countries in the post‐onset  period reached by definitions 3 and 4, although it appears to be huge, represents a bit less than half of  13    one  standard  deviation  of  the  whole  sample  of  conflict  countries  included  in  the  analysis  (11.24%  for  definition  3  and  12.01%  for  definition  4).  The  lowest  point  estimates  for  the  post‐onset  period,  that  correspond to the sample of all conflicts, hovers between 2% and 3% of GDP. In this case, the coefficients  represent around a quarter of one standard deviation of that sample (12.19%).   Figure 4. Impacts of civil conflicts on the share of government consumption   (% share of GDP at current PPPs) – Difference‐in‐difference estimator      IV. B. Public debt   Regarding  public  debt,  the  estimated  coefficients  behave  like  the  share  of  government  consumption  across the four definitions of conflicts. The fact that all the coefficients are positive indicates that public  debt in conflict countries tends to be higher relative to the control group, especially considering conflict  definitions 2 and 3 (Figure 5).   Conflict economies appear to show a clear increase in their public debt (as percentage of GDP) from the  pre‐ to the post‐onset period in comparison with the control group. This increase seems to be particularly  abrupt  in  countries  experiencing  high  intensity  conflicts  (definition  2).  Three  years  after  the  onset  of  conflict,  the  estimated  mean  difference  between  conflict  and  control  groups  peaks  at  around  27%,  although it is not statistically significant.   14    Although the number of statistically significant coefficients at least at the 90% level is limited, the post‐ onset period of high intensity conflicts (definition 3) did yield statistically significant coefficients. These  imply that conflicts are associated with an increase in public debt of over 20 percentage points of GDP  after the onset of conflict. This number is a bit less than one standard deviation (45.7% of GDP) in the  estimation sample.   Figure 5. Impacts of civil conflicts on public debt (as % of GDP) – Difference‐in‐difference estimator      IV. C. Inflation  The rate of inflation in conflict countries follows a completely different path. First, the coefficients are  negative  but  not  statistically  significant  for  most  of  the  duration  of  the  episodes  around  the  onset  of  conflict, as shown in Figure 6. The  negative signs suggest that on average inflation in  conflict‐afflicted  economies tends to be lower than in non‐conflict countries. Second, the coefficient estimates for conflict  definitions 1  and 2 suggest  that on average inflation tends to  decrease over  time in conflict  countries  relative to the control group. Finally, countries that experience armed conflicts that reach more than 1,000  battle‐related deaths (definitions 3 and 4) show the lowest levels of inflation relative to the control group  (coefficients, however, not statistically significant).  15    Regarding the economic magnitude of these estimates, the roughly 40 percentage points of difference  between  conflict  and  non‐conflict  countries  sounds  again  like  a  huge  number.  However,  to  put  it  in  context, in the sample there are many episodes of hyperinflation, reaching in many instances between  1950 and 2016 more than 1,000%. Consequently, the coefficients estimated in definitions 3 and 4 are  approximately  equivalent  to  one  standard  deviation  of  the  whole  sample  of  conflict  countries  (which  stands at 42% for definition 3 and 49.5% definition 4).   Figure 6. Impacts of civil conflicts on inflation – Difference‐in‐difference estimator      IV. D. The role of GDP  The results discussed thus far have left out at least one important aspect of the relationship between the  onset  of  conflict  and  macroeconomic  performance.  To  determine  if  the  dynamics  of  the  three  macroeconomic variables previously described have been influenced more by changes in GDP than by  changes in current government consumption or public debt, we re‐estimated the difference‐in‐difference  econometric model by including (log of) GDP (from the Penn World Tables 9.0) as an additional regressor.  These results are reported in Figure 7.   16    The  coefficients,  magnitudes  and  dynamics  of  the  estimated  effects  of  armed  conflict  on  the  three  macroeconomic  variables  (namely  government  consumption,  public  debt  and  inflation)  are  virtually  identical to the ones discussed in the previous section. The R‐squared of the estimations that include GDP  are also similar to those of the estimations without it (except in the case of public debt, where the R‐ squared is slightly higher when controlling for GDP) – see Appendix 3. In addition, when we interacted the  GDP variable with the conflict‐dummy variables corresponding to the 11‐year window around the onset  of  armed  conflicts,  the  coefficients  obtained  were  small  and  statistically  insignificant.8  These  results  confirm that the lower levels of inflation, the increases in government consumption and the rise in public  debt around the onset of conflict relative to non‐conflict economies are not systematically associated with  GDP fluctuations. In other words, the rise of current government consumption and public debt associated  with the onset of conflict is not due to declines in GDP, and the estimated insignificant effects on inflation  are not due to declines in GDP brought about by the onset of conflict.                                                                8  These results are available upon request.   17    Figure 7. Impact of civil conflicts on the three macroeconomic variables controlling for real GDP   (at constant 2011 national prices, in mil. 2011US$)    18    IV. E. Estimation precision  Three sources of statistical imprecision might be contributing to the lack of statistical significance of some  of  the  estimated  coefficients.  First,  the  macroeconomic  information  provided  by  conflict‐affected  countries might be noisy. In comparison with the control group, countries that go through processes of  instability might report variables with higher variances relative to the control group due to measurement  or reporting errors. This is the reason why we clustered the estimation errors at the country level, which  itself tended to reduce the estimation precision. That is, we erred on the side of caution. However, we  ruled out this possibility for two of the three variables of interest; debt is the only variable where the  variance in conflict countries is higher than the variance of the control groups for the whole sample of  conflicts.   A second source of imprecision might come from having small samples of conflict‐afflicted economies.  The  conflicts  included  in  this  paper  meet  two  highly  selective  requirements:  1)  all  of  them  must  have  complete information for the 11 event‐years for at least one of the three macroeconomic variables; and  2) all of them must have been preceded by a relatively long period of peace (10 years). These criteria  reduced the number of conflicts included in some of the estimation samples to the point that, for instance,  our second definition of conflict includes only 17 episodes of conflict for the case of inflation, and only 8  for the case of public debt. Fewer conflict episodes mean coefficients with lower statistical significance  due to heterogeneity within the treatment sample. Indeed, none of the estimation results that rely on  this  restrictive  definition  of  conflict  yielded  statistically  significant  results,  yet  the  corresponding  point  estimates  followed  the  same  dynamics  as  the  more  precisely  estimated  coefficients  derived  from  the  larger samples of conflicts.  V. Conclusions and future research  The  findings  presented  in  this  paper  suggest  that  developing  countries  affected  by  wars  share  three  macroeconomic  behaviors  during  the  years  surrounding  the  onset  of  conflict.  First,  conflict  countries  increase their levels of government consumption prior to and especially after a confrontation has been  triggered relative to non‐conflict economies. Second, public debt in conflict countries rises prior to the  onset and stays high after the onset of conflict in comparison with non‐conflict countries. Third, prior to,  during and after the onset, conflict countries on average experience lower levels of inflation relative to  non‐conflict economies.   19    These findings, which have not been reported in previous literature, open a door for a new interpretation  of  what  Edwards  and  Dornbusch  (1990)  labeled  as  macroeconomic  populism.  The  evidence  presented  above  suggests  that  governments  do  increase  current  consumption  in  the  runup  to  armed  conflict.  However, this increase in public consumption (relative to non‐conflict economies) seems to be financed  by  rising  public  debt  rather  than  through  seigniorage.  This  finding  not  only  reveals  the  state  actors’  concerns about the political consequences of runaway inflation, but also the important role that financiers  of public debt played in armed conflicts around the world between 1950 and 2016.  The macroeconomic dynamics before, during and after the onset of armed conflicts studied in this paper  represent a contribution to the macroeconomics of conflict. As mentioned, this was an important vacuum  in  the  economics  literature.  Further,  since  public  debt  accumulated  during  episodes  of  conflict  is  an  important issue affecting the financing of post‐conflict reconstruction, the findings presented above are  likely relevant for sensitive policy discussions concerning when such public debt should be paid back if at  all. Future research, nonetheless, should question whether the dynamics suggested by our difference‐in‐ difference estimations are consistent with recurrent conflicts. That is, it is worth investigating whether  the patterns unearthed in this paper are due to the experience of countries that tend to have recurrent  conflicts or whether they are driven by one‐shot conflicts.         20    References   Abbas, SM Ali, Nazim Belhocine, Asmaa El‐Ganainy, and Mark Horton. 2011. "Historical Patterns and  Dynamics of Public Debt—Evidence from a New Database." IMF Economic Review 59 (4): 717‐742.   Besley,  Timothy,  and  Torsten  Persson.  2008.  "Wars  and  State  Capacity."  Journal  of  the  European  Economic Association 6 (2‐3): 522‐530.   Chen, Siyan, Norman V. Loayza, and Marta Reynal‐Querol. 2008. "The Aftermath of Civil War."  The  World Bank Economic Review 22 (1): 63‐85.   Collier, Paul, and Anke Hoeffler. 2004. "Greed and Grievance in Civil War."  Oxford Economic Papers  56 (4): 563‐595.   Collier, Paul, Anke Hoeffler, and Dominic Rohner. 2009. "Beyond Greed and Grievance: Feasibility and  Civil War." Oxford Economic Papers 61 (1): 1‐27.   Dornbusch,  Rudiger,  and  Sebastian  Edwards.  1990.  "Macroeconomic  Populism."  Journal  of  Development Economics 32 (2): 247‐277.   Fearon, James D., and David D. Laitin. 2003. "Ethnicity, Insurgency, and Civil War." American political  science review 97 (1): 75‐90.   Gleditsch et al. 2002. “Armed Conflict 1946‐2001: A New Dataset.”  Journal of Peace Research 39 (5):  615‐637. (Version 17.2. downloaded on June 11, 2018.)    Hamilton, Earl J. 1977. "The Role of War in Modern Inflation." The Journal of Economic History 37 (1):  13‐19.   Ibrahim A. Elbadawi, Linda Kaltani, Klaus Schmidt‐Hebbel. 2008. “Foreign Aid, The Real Exchange Rate,  and Economic Growth in The Aftermath of Civil Wars.” The World Bank Economic Review 22 (1): 113– 140.   Kang,  Seonjou,  and  James  Meernik.  2005.  "Civil  War  Destruction  and  The  Prospects  for  Economic  Growth." Journal of Politics 67 (1): 88‐109.   Murdoch, James C., and Todd Sandler. 2004. "Civil Wars and Economic Growth: Spatial Dispersion."  American Journal of Political Science 48 (1): 138‐151.   Reinhart,  Carmen  M.,  Vincent  R.  Reinhart,  and  Kenneth  S.  Rogoff.  2012.  "Public  Debt  Overhangs:  Advanced‐Economy Episodes Since 1800." Journal of Economic Perspectives 26 (3): 69‐86.   Rice, Susan and Graff, Corinne and Lewis, Janet I. 2006. “Poverty and Civil War: What Policymakers  Need to Know.” Brookings Global Economy and Development No. 2.  21     Shabafrouz,  Miriam.  2010.  "Oil  and  The  Eruption  of  The  Algerian  Civil  War:  A  Context‐Sensitive  Analysis  of  The  Ambivalent  Impact  of  Resource  Abundance."  German  Institute  of  Global  and  Area  Studies, Working paper No 118.    Thompson, William R., and L. Gary Zuk. 1982. "War, Inflation, and The Kondratieff Long Wave." Journal  of Conflict Resolution 26 (4): 621‐644.        22    Appendix 1: Conflicts analyzed by macroeconomic variable and conflict definition  Government Consumption  Definition 1  Definition 2  Definition 3  Definition 4  Year of  Year of  Year of  Year of  Country  Country  Country  Country  Onset  Onset  Onset  Onset  Algeria  1985  Algeria  1985  Algeria  1994  Algeria  1993  Argentina  1955  Burundi  1965  Angola  1975  Argentina  1976  Bangladesh  1975  Chad  1966  Burundi  2000  Bangladesh  1988  Burkina Faso  1985  Colombia  1964  Chad  1978  Burundi  1996  Burundi  1965  Congo, Dem. Rep.  1960  Colombia  1985  Chad  1969  Cameroon  1994  Congo, Rep.  1993  Congo, Dem. Rep.  1964  Colombia  1979  Central African Republic  2001  Egypt, Arab Rep.  1967  Congo, Rep.  1997  Congo, Dem. Rep.  1964  Chad  1966  El Salvador  1972  Egypt, Arab Rep.  1956  Congo, Rep.  1997  Chile  1973  Ethiopia  1960  Egypt, Arab Rep.  1967  Egypt, Arab Rep.  1956  China  1990  Honduras  1969  El Salvador  1981  Egypt, Arab Rep.  1967  Colombia  1964  Liberia  1980  Ethiopia  1975  El Salvador  1981  Comoros  1989  Nicaragua  1974  Honduras  1969  Ethiopia  1975  Congo, Dem. Rep.  1960  Nigeria  1966  India  1988  Guatemala  1968  Congo, Rep.  1993  Pakistan  1971  Indonesia  1975  Guinea‐Bissau  1965  Cote d'Ivoire  2002  Pakistan  1990  Iran, Islamic Rep.  1979  Honduras  1969  Djibouti  1991  Peru  1963  Liberia  2003  Indonesia  1975  Dominican Republic  1965  Rwanda  1990  Morocco  1979  Liberia  2002  Egypt, Arab Rep.  1967  Sierra Leone  1991  Mozambique  1972  Mauritania  1977  El Salvador  1972  South Africa  1966  Nepal  2002  Morocco  1979  Ethiopia  1960  Sri Lanka  1971  Nicaragua  1978  Mozambique  1966  Gambia, The  1981  Syrian Arab Rep.  1966  Nigeria  1967  Nepal  2001  Ghana  1966  Turkey  1983  Pakistan  1971  Nicaragua  1978  Grenada  1983  Uganda  1971  Pakistan  2008  Nigeria  1967  Guinea  2000  Zimbabwe  1966  Peru  1983  Pakistan  1971      Guinea‐Bissau  1998  Philippines  1978  Peru  1983      Haiti  1989  Russian Federation  1995  Russian Federation  1995      Honduras  1957  Rwanda  1990  Rwanda  1990      Honduras  1969  Sierra Leone  1995  Senegal  1998      Kenya  1982  South Africa  1978  Sierra Leone  1993      Lao PDR  1984  Sri Lanka  1971  South Africa  1978      Lesotho  1998  Sri Lanka  1987  Sri Lanka  1971      Liberia  1980  Sudan  1983  Sri Lanka  1986      Macedonia, FYR  2000  Syrian Arab Rep.  1982  Sudan  1983      Madagascar  1971  Turkey  1992  Syrian Arab Republic  1982      Mali  1990  Uganda  1981  Thailand  1974  23        Mauritania  1975  Zimbabwe  1976  Thailand  2009          Mauritania  2008  Turkey  1987          Mexico  1994  Uganda  1979          Morocco  1971  Zimbabwe  1976              Nicaragua  1974              Niger  1991              Nigeria  1966              Nigeria  2003              Pakistan  1971              Pakistan  1990              Panama  1989              Peru  1963              Rwanda  1990              Senegal  1988              Sierra Leone  1991              South Africa  1966              Sri Lanka  1971              Suriname  1986              Syrian Arab Republic  1966              Tanzania  1978              Togo  1986              Trinidad and Tobago  1990              Tunisia  1980              Turkey  1983              Uganda  1971              Uruguay  1970              Uzbekistan  1999              Venezuela, RB  1962              Zimbabwe  1966  No. of conflicts  64    24    36    39  No. of countries  60    23    33    36            24    Public Debt   Definition 1  Definition 2  Definition 3  Definition 4  Year of  Year of  Year of  Year of  Country  Country  Country  Country  Onset  Onset  Onset  Onset  Algeria  1985  Algeria  1985  Algeria  1994  Algeria  1993  Burkina Faso  1985  Honduras  1969  Burundi  2000  Argentina  1976  Cameroon  1994  Pakistan  1971  Chad  1978  Bangladesh  1988  Central African  2001  Rwanda  1990  Colombia  1985  Burundi  1996  Republic  China  1990  Sierra Leone  1991  El Salvador  1981  Colombia  1979  Comoros  1989  South Africa  1966  Ethiopia  1975  El Salvador  1981  Cote d'Ivoire  2002  Sri Lanka  1971  Honduras  1969  Ethiopia  1975  Gambia, The  1981  Turkey  1983  Morocco  1979  Guatemala  1968      Grenada  1983  Nepal  2002  Honduras  1969      Guinea  2000  Nicaragua  1978  Morocco  1979      Guinea‐Bissau  1998  Pakistan  1971  Nepal  2001      Haiti  1989  Pakistan  2008  Nicaragua  1978      Honduras  1969  Peru  1983  Pakistan  1971      Lesotho  1998  Philippines  1978  Peru  1983      Mali  1990  Rwanda  1990  Rwanda  1990      Mauritania  2008  Sierra Leone  1995  Sierra Leone  1993      Mexico  1994  South Africa  1978  South Africa  1978      Morocco  1971  Sri Lanka  1971  Sri Lanka  1971      Niger  1991  Sri Lanka  1987  Sri Lanka  1986      Nigeria  2003  Syrian Arab Republic  1982  Syrian Arab Republic  1982      Pakistan  1971  Turkey  1992  Thailand  1974      Panama  1989  Uganda  1981  Thailand  2009          Papua New  1989  Turkey  1987  Guinea          Rwanda  1990  Uganda  1979              Senegal  1988              Sierra Leone  1991              South Africa  1966              Sri Lanka  1971              Tanzania  1978              Togo  1986              Trinidad and  1990  Tobago              Turkey  1983        No. of conflicts  32  8  22  24        No. of countries  32  8  20  22      25    Annual Inflation Rate  Definition 1  Definition 2  Definition 3  Definition 4  Year of  Year of  Year of  Year of  Country  Country  Country  Country  Onset  Onset  Onset  Onset  Algeria  1985  Algeria  1985  Algeria  1994  Algeria  1993  Argentina  1955  Colombia  1964  Burundi  2000  Argentina  1976  Burkina Faso  1985  Egypt, Arab Rep.  1967  Colombia  1985  Burundi  1996  Cameroon  1994  El Salvador  1972  Egypt, Arab Rep.  1956  Colombia  1979  Central African Republic  2001  Honduras  1969  Egypt, Arab Rep.  1967  Egypt, Arab Rep.  1956  Chile  1973  Iraq  1958  El Salvador  1981  Egypt, Arab Rep.  1967  Colombia  1964  Kuwait  1990  Ethiopia  1975  El Salvador  1981  Cote d'Ivoire  2002  Nigeria  1966  Honduras  1969  Ethiopia  1975  Dominican Republic  1965  Pakistan  1971  India  1988  Guatemala  1968  Egypt, Arab Rep.  1967  Pakistan  1990  Indonesia  1975  Honduras  1969  El Salvador  1972  Peru  1963  Iran, Islamic Rep.  1979  Indonesia  1975  Gambia, The  1981  Sierra Leone  1991  Iraq  1961  Iraq  1961  Grenada  1983  South Africa  1966  Kuwait  1990  Kuwait  1990  Guinea‐Bissau  1998  Sri Lanka  1971  Morocco  1979  Morocco  1979  Haiti  1989  Sudan  1963  Nepal  2002  Nepal  2001  Honduras  1957  Syrian Arab Rep.  1966  Nicaragua  1978  Nicaragua  1978  Honduras  1969  Turkey  1983  Nigeria  1967  Nigeria  1967      Iraq  1958  Pakistan  1971  Nigeria  2012      Kenya  1982  Pakistan  2008  Pakistan  1971      Kuwait  1990  Peru  1983  Peru  1983      Macedonia, FYR  2000  Philippines  1978  Senegal  1998      Madagascar  1971  Sierra Leone  1995  Sierra Leone  1993      Mauritania  2008  South Africa  1978  South Africa  1978      Mexico  1994  Sri Lanka  1971  Sri Lanka  1971      Morocco  1971  Sri Lanka  1987  Sri Lanka  1986      Niger  1991  Sudan  1963  Sudan  1963      Nigeria  1966  Sudan  1983  Sudan  1983      Nigeria  2003  Syrian Arab Rep.  1982  Syrian Arab Rep.  1982      Pakistan  1971  Turkey  1992  Thailand  1974      Pakistan  1990  Zimbabwe  1976  Thailand  2009          Panama  1989  Turkey  1987          Papua New Guinea  1989  Zimbabwe  1976              Peru  1963              Senegal  1988              Sierra Leone  1991              South Africa  1966              Sri Lanka  1971              Sudan  1963  26                Suriname  1986              Syrian Arab Republic  1966              Tanzania  1978              Togo  1986              Trinidad and Tobago  1990              Turkey  1983              Uruguay  1970              Venezuela, RB  1962  No. of conflicts  46    17    30    32  No. of countries  43    16    26    27      27    Appendix 2: Variables and sources   Public debt as a percentage of GDP  Source: International Monetary Fund – Historical Public Debt Database.  Definition of debt: public debt at the general government level. For countries with lack of public debt data at the  general government level, debt data for the central government were used as an alternative.  Paper associated: Abbas, S. M. Ali and Belhocine, Nazim and ElGanainy, Asmaa A and Horton, Mark. “A Historical  Public Debt Database.” 2010. IMF Working Papers 10 (245): 1‐26.   Link for download: http://data.if.org/?sk=388DFA60‐1D26‐4ADE‐B505‐A05A558D9A42&sId=1479329334655    Share of government consumption at current PPPs  Source: Penn World Tables 9.0.  Definition of Share of government consumption at current PPPs: share of output‐based real gross domestic product  (GDP) per capita that is represented by government consumption, at current purchasing power parities (PPPs).   Paper associated: Feenstra, Robert C., Robert Inklaar and Marcel P. Timmer. 2015. "The Next Generation of the Penn  World Table." American Economic Review 105(10): 3150‐3182.   Link for download: https://www.rug.nl/ggdc/productivity/pwt/    Annual inflation rates  Source: International Financial Statistics Database ‐ International Monetary Fund.  Definition of inflation: annual percentage change in the cost to the average consumer of acquiring a basket of goods  and  services.  Percentage  change  is  calculated  based  on  the  consumer  price  index.  May  be  fixed  or  changed  at  specified intervals, such as yearly.    Link for download: http://data.imf.org/?sk=388DFA60‐1D26‐4ADE‐B505‐A05A558D9A42&sId=1479329334655   Gross Domestic Product   Source: Penn World Tables 9.0.  Definition: Real GDP at constant 2011 national prices (in mil. 2011US$).  Paper associated: Feenstra, Robert C., Robert Inklaar and Marcel P. Timmer. 2015. "The Next Generation of the Penn  World Table." American Economic Review 105(10): 3150‐3182.   Link for download: https://www.rug.nl/ggdc/productivity/pwt/   28    Appendix 3. Panel results with and without controlling for GDP  Share of government consumption (% share of GDP at PPPs)    Original model  Controlling for GDP (log)  Definition  Definition  Definition  Definition  Definition  Definition  Definition  Definition  1  2  3  4  1  2  3  4  Year ‐5  1.10  1.34  2.57  2.00  1.21  1.54  2.49  2.06  (1.18)  (2.28)  (1.56)  (1.61)  (1.19)  (2.22)  (1.53)  (1.59)  Year ‐4  1.28  1.09  2.680*  1.97  1.37  1.30  2.611*  2.07  (1.26)  (2.38)  (1.60)  (1.61)  (1.27)  (2.33)  (1.56)  (1.60)  Year ‐3  1.16  0.75  2.81  2.29  1.21  0.93  2.74  2.36  (1.30)  (2.35)  (1.72)  (1.81)  (1.30)  (2.30)  (1.70)  (1.79)  Year ‐2  2.054*  2.55  2.99  2.30  2.087*  2.75  2.91  2.38  (1.16)  (2.46)  (1.83)  (1.88)  (1.17)  (2.43)  (1.82)  (1.88)  Year ‐1  1.68  2.31  2.96  2.61  1.71  2.51  2.85  2.66  (1.11)  (2.54)  (1.94)  (1.99)  (1.12)  (2.50)  (1.92)  (1.99)  Year 0  1.92  2.96  3.838*  3.870*  1.88  3.10  3.615*  3.842*  (1.22)  (2.52)  (2.02)  (2.10)  (1.24)  (2.46)  (2.00)  (2.11)  Year 1  3.025**  3.78  3.948*  4.493**  2.930**  3.84  3.63  4.373*  (1.25)  (2.80)  (2.30)  (2.26)  (1.28)  (2.73)  (2.32)  (2.27)  Year 2  2.456*  4.03  4.733*  4.954*  2.347*  4.10  4.390*  4.819*  (1.28)  (3.07)  (2.52)  (2.51)  (1.31)  (3.00)  (2.56)  (2.54)  Year 3  2.259*  3.57  3.19  3.80  2.159*  3.67  2.85  3.67  (1.27)  (3.41)  (2.32)  (2.42)  (1.29)  (3.35)  (2.35)  (2.45)  Year 4  1.83  3.23  3.768*  4.576*  1.68  3.26  3.41  4.398*  (1.15)  (2.89)  (2.28)  (2.41)  (1.19)  (2.84)  (2.32)  (2.45)  Year 5  2.110*  3.39  4.146*  4.393*  1.93  3.37  3.801*  4.213*  (1.22)  (2.97)  (2.20)  (2.47)  (1.26)  (2.95)  (2.22)  (2.50)          GDP (log)  (3.03)  (2.18)  (1.87)  (2.11)  (2.78)  (2.41)  (2.30)  (2.42)  Constant  16.888***  16.464***  16.073***  16.449***  43.198*  35.461*  32.43  34.81  (0.65)  (0.64)  (0.60)  (0.63)  (24.24)  (21.06)  (20.20)  (21.13)                    R‐squared  0.012  0.014  0.017  0.016  0.015  0.016  0.018  0.018  Observations  6594  7728  8126  7566  6594  7728  8126  7566  Country FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Time FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  No. of conflicts  64  24  36  39  64  24  36  39  Conflict countries  60  23  33  36  60  23  33  36  Total countries  164  172  177  172  164  172  177  172  Statistical significance: * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01  29    Public Debt (as % of GDP)  Original model  Controlling for GDP (log)    Definition  Definition  Definition  Definition  Definition  Definition  Definition  Definition  1  2  3  4  1  2  3  4  Year ‐5  10.07  8.21  7.02  3.41  11.40  10.49  9.39  5.97  (7.86)  (12.51)  (8.90)  (5.64)  (7.72)  (13.87)  (8.72)  (5.78)  Year ‐4  10.28  9.04  4.85  2.78  11.64  11.78  7.61  6.33  (8.42)  (14.12)  (7.99)  (5.93)  (8.30)  (15.16)  (7.49)  (5.95)  Year ‐3  7.04  2.48  5.07  6.79  7.83  4.44  8.07  10.68  (8.19)  (11.35)  (8.92)  (8.00)  (8.03)  (12.24)  (8.39)  (7.97)  Year ‐2  7.85  2.18  5.34  4.33  8.30  4.75  8.36  8.42  (8.32)  (10.45)  (9.03)  (6.80)  (8.28)  (11.49)  (8.30)  (6.63)  Year ‐1  12.42  13.88  10.93  5.56  13.49  17.46  13.72  9.51  (9.62)  (19.02)  (11.33)  (8.04)  (9.64)  (19.80)  (10.43)  (7.53)  Year 0  16.00  9.05  12.60  9.68  16.86  12.26  14.437*  12.764*  (11.86)  (15.49)  (9.69)  (7.92)  (11.56)  (16.09)  (8.52)  (7.24)  Year 1  16.77  22.14  15.841*  15.69  17.180*  24.86  16.474**  18.262**  (10.63)  (18.85)  (9.13)  (9.80)  (10.32)  (18.97)  (7.68)  (9.09)  Year 2  12.81  20.21  21.011**  15.245*  13.11  22.94  21.261**  17.658**  (9.87)  (18.15)  (10.11)  (8.84)  (9.47)  (18.16)  (8.71)  (8.06)  Year 3  16.98  28.30  21.175*  13.42  17.14  30.57  21.202**  15.957**  (10.89)  (24.52)  (11.22)  (8.70)  (10.53)  (24.17)  (9.74)  (7.66)  Year 4  15.17  24.56  21.902*  15.27  14.47  24.45  21.351**  17.200**  (9.77)  (19.50)  (11.45)  (9.66)  (9.18)  (18.37)  (9.80)  (8.26)  Year 5  10.04  24.88  21.173*  18.27  8.57  24.12  20.857**  20.115**  (8.96)  (18.23)  (11.79)  (11.08)  (8.60)  (16.28)  (10.34)  (9.84)  GDP (log)          ‐30.280**  ‐27.139***  ‐26.892***  ‐25.590**  (11.90)  (9.98)  (9.60)  (10.42)  Constant  29.575***  30.505***  31.817***  31.499***  313.194***  284.763***  283.305***  270.581***  (6.81)  (6.24)  (5.95)  (6.34)  (110.32)  (92.55)  (89.00)  (96.59)                    R‐squared  0.153  0.158  0.17  0.165  0.244  0.242  0.257  0.25  Observations  4935  6010  6291  5828  4471  5479  5757  5312  Country FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Time FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  No. of conflicts  32  8  22  24  32  8  22  24  Conflict countries  32  8  20  22  32  8  20  22  Total countries  161  176  180  171  146  160  165  156  Statistical significance: * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01      30    Annual inflation rate (%)    Original model  Controlling for GDP (log)  Definition  Definition  Definition  Definition  Definition  Definition  Definition  Definition  1  2  3  4  1  2  3  4  Year ‐5  ‐16.966  ‐6.757  ‐38.64  ‐53.019  ‐16.246  ‐11.295  ‐46.041  ‐57.723  (14.48)  (16.89)  (39.45)  (45.54)  (15.56)  (21.19)  (45.85)  (48.77)  Year ‐4  ‐12.941  14.82  ‐32.218  ‐45.861  ‐8.745  15.416  ‐38.432  ‐47.198  (14.55)  (10.99)  (38.44)  (39.88)  (13.21)  (13.01)  (44.31)  (41.16)  Year ‐3  ‐3.662  7.744  ‐40.38  ‐44.19  ‐2.086  7.469  ‐46.478  ‐45.604  (8.70)  (6.17)  (39.50)  (39.99)  (9.25)  (8.19)  (45.18)  (41.03)  Year ‐2  ‐5.618  3.181  ‐40.737  ‐48.327  ‐4.047  2.675  ‐47.868  ‐51.042  (9.51)  (4.08)  (39.04)  (45.27)  (9.75)  (6.26)  (44.79)  (47.13)  Year ‐1  ‐23.479  0.225  ‐45.825  ‐40.294  ‐23.547  0.716  ‐53.659  ‐41.96  (14.49)  (8.82)  (44.71)  (40.88)  (15.06)  (10.10)  (51.65)  (42.55)  Year 0  ‐12.933  ‐4.05  ‐40.192  ‐31.159  ‐12.288  ‐8.03  ‐50.887  ‐34.561  (16.99)  (12.05)  (39.71)  (41.46)  (16.96)  (14.50)  (48.67)  (45.47)  Year 1  1.817  4.922  ‐35.177  ‐36.716  2.254  ‐0.44  ‐48.593  ‐42.574  (16.05)  (5.08)  (39.86)  (40.57)  (15.54)  (8.85)  (52.04)  (46.68)  Year 2  ‐6.803  ‐8.108  ‐40.989  ‐39.209  ‐8.778  ‐14.218  ‐54.79  ‐44.525  (14.86)  (9.45)  (39.61)  (40.61)  (14.94)  (12.52)  (51.79)  (46.47)  Year 3  ‐13.833  ‐10.005  ‐38.987  ‐42.659  ‐14.924  ‐13.665  ‐50.503  ‐48.956  (12.79)  (9.38)  (39.77)  (40.32)  (12.44)  (11.71)  (50.03)  (46.26)  Year 4  ‐21.708*  ‐7.753  ‐38.327  ‐40.873  ‐22.456*  ‐11.309  ‐49.481  ‐48.191  (11.51)  (9.24)  (40.33)  (40.45)  (11.48)  (10.86)  (50.39)  (46.66)  Year 5  ‐12.224  2.917  ‐22.634  ‐15.735  ‐12.263  0.666  ‐32.348  ‐19.071  (10.07)  (6.31)  (50.70)  (45.93)  (10.52)  (8.26)  (60.79)  (52.09)          GDP (log)  ‐54.52  ‐52.507  ‐56.715  ‐51.747  (59.60)  (47.15)  (50.60)  (52.93)  Constant  15.139***  10.31  6.795  9.818*  516.694  489.416  527.717  484.751  (5.09)  (7.37)  (7.25)  (5.77)  (544.77)  (429.91)  (461.92)  (479.33)                    R‐squared  0.011  0.01  0.01  0.01  0.013  0.011  0.012  0.012  Observations  5817  6925  7255  6724  5079  6085  6397  5916  Country FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Time FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  No. of conflicts  46  17  30  32  46  17  30  32  Conflict countries  43  16  26  27  43  16  26  27  Total countries  160  176  179  170  147  162  166  159  Statistical significance: * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01 31