WPS7886 Policy Research Working Paper 7886 Socioeconomic Resilience Multi-Hazard Estimates in 117 Countries Stephane Hallegatte Mook Bangalore Adrien Vogt-Schilb Global Facility for Disaster Reduction and Recovery & Climate Policy Team November 2016 Policy Research Working Paper 7886 Abstract This paper presents a model to assess the socioeconomic in the affected country’s national income, on average. The resilience to natural disasters of an economy, defined as model also assesses policy levers to reduce welfare losses in its capacity to mitigate the impact of disaster-related asset each country. It shows that considering asset losses is insuf- losses on welfare. The paper proposes a tool to help deci- ficient to assess disaster risk management policies. The same sion makers identify the most promising policy options to reduction in asset losses results in different welfare gains reduce welfare losses from natural disasters. Applied to riv- depending on who (especially poor or nonpoor households) erine and storm surge floods, earthquakes, windstorms, and benefits. And some policies, such as adaptive social protec- tsunamis in 117 countries, the model provides estimates of tion, do not reduce asset losses, but still reduce welfare losses. country-level socioeconomic resilience. Because hazards dis- Post-disaster transfers bring an estimated benefit of at least proportionally affect poor people, each $1 of global natural $1.30 per dollar disbursed in the 117 countries studied, disaster-related asset loss is equivalent to a $1.6 reduction and their efficiency is not very sensitive to targeting errors. This paper is a product of the Global Facility for Disaster Reduction and Recovery (GFDRR) and the Climate Policy Team of the World Bank, and a background paper to the GFDRR and World Bank report “Unbreakable: Building the Resilience of the Poor in the Face of Natural Disaster.” 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 Socioeconomic Resilience: Multi‐Hazard Estimates in 117 Countries  Stephane Hallegatte  Global Facility for Disaster Reduction and Recovery (GFDRR)  The World Bank   shallegatte@worldbank.org  Mook Bangalore  Grantham Research Institute on Climate Change and the Environment, Department of Geography and  Environment, London School of Economics and  The World Bank  M.Bangalore@lse.ac.uk Adrien Vogt‐Schilb  Climate Change and Sustainable Development Division  Inter‐American Development Bank  avogtschilb@iadb.org  JEL: Q54, I31, I32, Q50  Keywords: Natural disasters, vulnerability, poverty, wellbeing, climate change  1. Introduction  The  most  immediate  consequences  of  natural  hazards  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 build on Hallegatte et al. (2016b) and  propose an approach and a model to support this process. In this work‐in‐progress, we combine data on  natural hazards, population and asset location, asset vulnerability, and socioeconomic characteristics and  combine  insights  from  natural  and  social  sciences  to  assess  how  natural  disasters  affect  wellbeing,  measured using a social welfare function (welfare is the metric used by economists to measure wellbeing).  We first present the model, and the global data used to calibrate it. We then use the model to define and  assess  the  socioeconomic  resilience  of  117  countries  to  natural  disasters,  identify  policy  priorities  to  reduce  the  impact  of  disasters  on  wellbeing,  with  a  focus  on  adaptive  social  protection,  and  help  design  holistic risk management strategies tailored to each country. The model and the data are available online.1   We propose a new quantifiable definition of socioeconomic resilience, the ratio of asset losses to welfare  losses2:   Asset losses Socioeconomic resilience   Welfare losses With  this  definition,  socioeconomic  resilience  can  be  considered  as  a  driver  of  the  risk  to  wellbeing  –  measured  through  the  expected  welfare  losses  due  to  natural  disasters  –  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):                                                               1  The code and data set are available at  github.com/adrivsh/resilience_indicator_public/   2   This  definition  combines  the  notions  of  macroeconomic  and  microeconomic  resilience  previously  proposed by Hallegatte (2014).    2    Expected asset losses Hazard ∙ Exposure ∙ Asset vulnerability Risk to wellbeing   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  117  countries.  The  model  builds  on  Hallegatte  et  al.  (2016b),  which  only  considered river floods and 90 countries. Here we add new countries thanks to new socioeconomic data,  and  we  introduce  additional  hazards  –  coastal  floods  and  storm  surge,  windstorm,  earthquakes,  and  tsunamis – using the risk assessment provided in the Global Assessment Report (UN‐ISDR 2015). We also  simplify  the  model  –  focusing  on  the  factors  that  were  found  to  have  most  influence  on  our  previous  assessment and disregarding other factors – and improve our modeling of insurance and social protection.  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  amount  of  asset  losses.  Adaptive  social  protection  is  a  particularly  promising  one.  In  all  countries,  every  dollar  spent  on  post‐disaster  support  yields  at  least  $1.30  of  increased  welfare.  In  11  countriesAngola,  Bolivia,  Botswana,  Brazil,  Central  African  Republic,  Colombia,  Honduras,  Lesotho,  Panama,  South  Africa,  and  Zambiaevery  $1  spent  on  post‐disaster  transfers  yields  well‐being  benefits  of more than $4. Our simulations also suggest that uniform transfers may be preferable. Indeed, wealthier  households  may  receive  most  of  the  available  resources  if  transfers  are  proportional  to  losses,  leaving  little  for  those  most  in  need.  There  is  thus  a  complementarity  between  premium‐funded  insurance  programs  for  wealthier  households  who  can  afford  the  transaction  costs,  and  publicly‐funded  adaptive  social protection for the poorer.  Resilience  gains  from  poverty  reduction  can  even  offset  increased  asset  losses.  Increasing  by  10  percentage points the share of income of the bottom 20 percent in the 117 countries would increase asset  losses by 1%, since more wealth would be at risk. But it would also reduce the impact of income losses on  wellbeing, increasing resilience by 0.6% on average, and ultimately reduce welfare losses by $500 million  per year.   These  findings  suggest  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  3    taking  into  account  distributional  impacts  and  ex‐post  support  mechanisms  can  better  inform  policy  recommendations.   We also use the model to assess a set of policy levers in 117 countries, according to their country‐specific  efficacy to reduce risk to welfare through its four drivers. We display this information using country‐level  policy cards, which report in each country how improving each sub‐indicator would impact risk, resilience  and therefore asset and welfare losses for that country. In contrast, existing indicators for resilience, risk,  or  vulnerability  attribute  the  same  weights  to  each  sub‐indicator  in  every  country  (we  compare  our  indicator with other existing indicators in the appendix). Our approach provides 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). These assessments provide an input to the cost‐ 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.  2. From asset losses to welfare losses  2.1. Reconstruction dynamics  This section explains our model. The first step of the assessment is to compute how asset losses translate  into discounted consumption losses.     Figure  1  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).   According  to  Hallegatte  and  Vogt‐Schilb  (2016),  if  95%  of  reconstruction  is  done  exponentially  over  N  years,  the  discount  factor  is    and  the  average  productivity  of  capital  is      ,  then  the  present  value  of  consumption losses ∆ is linked to asset losses at the moment of the disaster ∆  by a factor Γ :  4    ∆ ∆ ΓΔ     Equation 1  The  relation  involves  average,  not  marginal  productivity  of  capital,  because  natural  disasters  do  not  destroy  the  least  productive  assets  first,  but  affect  random  sectors  and  random  portions  of  the  existing  capital  (Hallegatte  and  Vogt‐Schilb  2016).  Note  that  if  the  productivity  of  the  affected  capital  was  equal  to the marginal productivity of capital, that is  , then the loss of consumption would simply be equal  to the loss of capital (and would thus be independent of the reconstruction duration).   Then, to estimate the welfare impact of a macroeconomic loss in consumption, it is necessary to account  for the distributional impacts of the disaster, that is whether it impacts poor or nonpoor people, and for  the ability of the population to cope with the shock. Our framework is flexible regarding the definitions of  “poor”  and  “non‐poor.”3  In  particular,  one  can  decide  to  focus  on  extreme  poverty  by  defining  the  poor  following national or international poverty lines; through a Multidimensional Poverty Index; using a given  fraction  of  the  population  (e.g.,  the  bottom  20  or  40%  of  the  income  distribution);  or  using  a  broader  definition  of  poor  people  that  is  relevant  for  disaster  analysis  (e.g.,  the  population  with  no  access  to  financial instruments, or the population that is “vulnerable” to falling back into poverty4). In what follows,  we define the poor as the people in the bottom 20% of the consumption distribution. All the calculations  that are proposed in this section are nonetheless possible in a more complex framework with more than  two categories.   2.2. Distribution of asset and consumption losses  The distribution of losses from a disaster depends on poverty, assets used, affected individuals and capital,  and consumption losses, as each section of the framework below describes.  2.2.1. Income categories  In  each  country,  there  are    individuals,  partitioned  in    poor  people  and    non‐poor  people.  We  call  poverty headcount   the share of poor people in the economy:      Equation 2  The aggregate national consumption, income and assets are noted  , Y and  . The variables  ,  , and    are the per capita consumption of poor, nonpoor and average individuals, respectively.   2.2.2. Affected and non‐affected people   To calculate the welfare impact of the disaster, we start by identifying the number of poor and non‐poor  people that are directly affected by the shock, and the number of those that are not directly affected (but  are affected by indirect impacts).                                                               3   However,  since  the  main  difference  between  poor  and  non‐poor  will  be  the  marginal  utility  of  income,  monetary  definitions of poverty appear more appropriate than non‐monetary definitions, in this very context.   4  See a discussion on the World Bank website: http://go.worldbank.org/R048B34JF0.  5    The  disaster  affects  a  proportion / ,  of  the  population,  where    is  the  number  of  directly  affected  persons.  The  variables    and    represent  the  number  of  poor  and  non‐poor  people  in  the  affected  area.  The  fraction  of  poor  people  affected  is  /   and  the  fraction  of  non‐poor  people  affected is  / .   We sometimes also use the poverty‐exposure bias for population, given by  1.  The parameter    measures  how  the  share  of  the  poor  in  the  affected  area  compares  to  the  share  of  the  poor  in  the  entire  country.  If  PE  is  larger  than  zero,  poor  people  are  more  affected  than  the  rest  of  the  population,  the disaster is biased and affects the poor disproportionally. If the disaster affects only the poor, then    reaches a maximum of  ⁄ ‐1; if the disaster affects only the non‐poor, if reaches a minimum of ‐1.   These parameters allow counting the population in each category (Table 1).    Directly affected  Non directly affected  Poor     1   Non‐poor  1     1 1   Table 1: Estimating exposure to a disaster for four categories, based on poverty status and exposure  of the poor and non‐poor people.  2.2.3. Labor income and transfers  Consumption  comes  from  two  income  sources:  labor  income–assumed  generated  locally  and  thus  vulnerable  to local asset losses—and transfers from social protection, capital income, and remittances  –  assumed perfectly shared at the national level and thus vulnerable to losses at the national level.   1      Equation 3  Where    represents  consumption,    is  the  average  productivity  of  capital,     is  the  capital  used  by  the  poor ( ) or the non‐poor ( ),   is the share of production that is diverted to fund transfers, and     are transfers received. The assets “used” by an individual are the assets that participate in generating his  or  her  income.  They  include  the  assets  people  own  (e.g.  a  cow,  a  sewing  machine  or  a  saving  financial  asset); the infrastructure the individual uses to access transport, water, and energy services (e.g., roads);  the assets owned by others but that the individual uses to work (e.g., factory equipment); and the assets  that  produce  the  resources  that  are  redistributed  through  social  protection.  The  distinction  matters  because many poor people do not own many physical assets, but may lose income because they use assets  that belong to other individuals or to the government.   The other source of income,  , is the transfers, i.e. income diversified at the national level. It comes from  social transfers, remittances, or capital that is invested in a diversified manner (e.g., through a bank saving  account).  Note  that  we  do  not  represent  explicitly  the  income  generated  outside  the  affected  country,  such as international investments and foreign remittances for simplicity.   6    We  define    as  an  effective  tax  rate  on  capital,  which  captures  average  income  diversification  in  the  economy.  It is the share of local production that benefits the rest of the economy. The budget constraint  for transfers reflects the fact that all transfers must come from such diversion:   Σ Σ Equation 4 In  a  traditional  economy  without  transfers  or  social  protection  (or  with  only  local  community‐level  transfers)  and  little  international  openness,  0;  in  a  modern  economy  in  which  transfers  and  capital  gain play a larger role,    is much higher.  We also define   as the share of total transfers that go to category , that is  Σ Equation 5 2.2.4. Asset and consumption losses  We  define  parameters    and  as  the  physical  vulnerability  of  affected  capital  for  poor  and  non‐poor  people, respectively. It is defined as the fraction of the affected capital that is lost because of the disaster.   The  assets  that  generate  the  income  of  poor  people  are  generally  more  vulnerable  than  the  assets  used  by non‐poor people (e.g., lower quality houses that can be completely wiped out by wind),  .   From  these  capital  losses,  taking  into  account  reconstruction  dynamics  (previous  section,  assuming  uniform reconstruction duration) gives the net present value of consumption losses by multiplying by Γ. 5  Taking into account the effect through income diversification one gets:  ∆ Γ[ 1 τ Δ ΣΔ     Equation 6  2.2.5. Insurance, and scale‐up of remittances and social protection  To  assess  the  ex‐post  situation  and  the  final  impact  on  people’s  welfare,  we  need  to  account  for  the  possibility  that  the  affected  population  relies  on  increased  public  and  private  transfers,  as  well  as  withdrawal from saving accounts to smooth the impact of asset losses on welfare losses. Here, we focus  on  the  willingness  and  ability  of  the  government  to  scale  up  social  transfers  to  compensate  for  asset  losses, and we compare that to premium‐financed private insurance.  One  issue  with  post‐disaster  support  is  imperfect  targeting.   Ex‐post  support  may  suffer  from  inclusion  errors,  where  nonaffected  people  are  wrongly  provided  support,  and  exclusion  errors,  where  affected  people do not receive the aid they should. To track this, we classify the population in 8 categories, using  the 4 previous categories, plus whether they receive support. The number in each category is given by the  following table:                                                                   5  All values noted with a tilde (like    are for the net present value of the future flux, not the instantaneous value at  time t.  7          Support received  Support not received  Support received  Support not received  Poor   1 e e   e 1 e   Non‐poor  1 e e   e 1 e   Where the exclusion error parameter is e  and e is the inclusion error parameter.   Two  other  issues  are  the  amount  of  support  distributed,  and  how  the  support  is  funded.  In  general,  for  each category of household, total consumption losses after post‐disaster support are given by  ∆ Γ[ 1 τ Δ ΣΔ Equation 7 Where    is  the  support  received  per  capita,  and    is  the  amount  paid  per  capita  to  fund  the  support  (Σ Σ . Figure 2 illustrates the previous equation.    Figure 2 Income of one category (poor or non‐poor) before the disaster, after the disaster but before  the response to the disaster, and after the disaster and the response.  2.3. Welfare impacts from consumption losses  We assume the welfare in the affected country is given by:   8         Equation 8  The  function    is  a  “welfare  function”  that  links  the  net  present  value  of  consumption  (   and  )  with  individual  welfare.6  Using  the  net  present  values  of  consumption  to  assess  welfare  is  a  simplification,  which  is  acceptable  if  individuals  can  smooth  the  shock  over  time  and  if  the  shock  remains  relatively  limited compared with consumption. The change in social welfare is the sum of the change in welfare for  the 8 categories of individuals.  After the disaster, the welfare is given by:  ∆ ∆ Equation 9  The net present value of consumption in the baseline – without disaster – is given by the discounted sum  of current consumption, assumed constant in the future:  ̃     Equation 10  Further, we use a constant relative risk aversion welfare function:  ̃ ̃      Equation 11  Where   measures both risk aversion and aversion to inequality, and is the inverse of the elasticity of the  marginal  utility  of  consumption.  Here,  the  parameter  is  the  degree  of  aversion  to  inequality  in  consumption,  which  represents  the  diminishing  marginal  utility  of  consumption  (i.e.,  the  lesser  importance  of  consumption  as  one  gets  richer).  Indeed,  differences  in  pre‐disaster  consumption  levels  translate into differences in the marginal utility of consumption: consumption losses of poorer people will  matter more than those of richer people. These differences can be interpreted as a distributional weight,  classically  used  to  compare  losses  and  benefits  that  affect  individuals  of  different  incomes  and  wealth  (Fleurbaey and Hammond 2004).   With    equal  to  one,  a  10‐percent  consumption  loss  for  poor  people  “weights”  as  much  as  a  10‐percent  consumption  loss  for  non‐poor  people,  even  though  the  latter  is  much  larger  in  monetary  terms.  Higher  values  of    give  more  weight  to  what  happens  to  poor  people,  vs.  non‐poor  people.  In  this  analysis,  we  take  1.5,  which  is  consistent  with  a  focus  on  poverty  (a  value  larger  than  one  is  consistent  with  the  preference  for  a  progressive  tax  system  in  which  richer  individuals  pay  a  larger  share  of  their  income).  Since  there  are  disagreements  on  the  appropriate  value  for  ,  we  propose  in  Hallegatte  et  al.  (2016b)  a  sensitivity analysis on this parameter.                                                               6  The net present value of future consumption can be understood as the wealth of the individual, i.e. the value of all  his or her assets, including human capital.  9    3. Data and calibration  This  section  explores  how  we  assess  socioeconomic  resilience  at  the  national  level.  To  ensure  transparency  and  replicability  –  and  to  allow  the  reader  to  test  various  assumptions  –  the  code  that  calculates the resilience indicators based on various data sets and that creates all figures presented below  is available online.   3.1. Poverty definition  We need first to describe inequality and poverty levels in the affected region. We define the poor as the  individuals  in  the  bottom  quintile  in  terms  of  consumption  or  income.  Therefore,  the  parameter    is  equal to 20%. To estimate and , we use the World Development Indicators database, which provides  the  income  share  of  the  bottom  20%.   Figure  3  shows  the  result,  highlighting  the  large  variability  –  and  lack of correlation – between inequality and national income level.    Figure 3. Income share of the bottom 20 percent, in percent of GDP, as a function of GDP.  3.2. Asset vulnerability  A  few  household  surveys  have  examined  the  percentage  of  asset  losses  (that  is,  asset  vulnerability)  for  households  at  different  income  levels.  Several  caveats  are  needed  before  interpreting  the  above  estimates  of  asset  vulnerabilities.  First,  each  study  has  a  different  definition  of  “poor”  and  “non‐poor”,  which does not always fit our 20/80 categorization. Second, vulnerability depends on the type of hazard  and  context  in  which  it  occurs.  Even  within  the  same  country  (e.g.  Bangladesh  in  the  table  below),  measures vary greatly. Third, the methods through which vulnerability estimates are captured also differ  in each study (hence the range of vulnerabilities varies widely across studies).     10    Country  Hazard  Year  Vp  Vr  Source  Bangladesh  Flood  2005  42%  17%  Brouwer et al. (2007)  Bangladesh  Flood/cyclone  2009  74%  45%  Rabbani et al. (2013)  Bangladesh  Flood/cyclone  2009  10%  6%  Akter & Mallick (2013)  Honduras  Hurricane  2001  31%  11%  Carter et al. (2007)  Table 2: Estimates of the poverty vulnerability bias from prior studies.  Moreover,  these  studies  only  look  at  the  capital  owned  by  households,  not  at  the  capital  they  depend  upon  to  generate  their  income.  This  includes  also  infrastructure  (e.g.,  roads,  electricity  network)  and  productive capital (e.g., factories, supply chains). Here, we assume that the vulnerability of housing capital  is comparable to the vulnerability of the rest of the capital – for instance, if poor people’s buildings are 20  percent  more  vulnerable,  then  we  assume  that  the  capital  they  use  to  generate  an  income  is  also  20  percent more vulnerable.   3.2.1. Vulnerability estimates based on housing data  In  this  national‐level  analysis,  and  consistent  with  our  focus  on  the  socioeconomic  drivers  of  resilience,  we use a very simple methodology. We use the Global Building Inventory database from PAGER, by USGS,  which  provides  a  distribution  of  building  types  (buildings  only,  not  contents)  within  countries  across  the  world (USGS 2015). This typology has been developed to assess vulnerability to earthquakes but here we  use it for all hazards.   There  are  106  building  types  in  PAGER,  which  we  aggregate  into  three  categories,  by  vulnerability  level  (see  Appendix).  Then,  we  apply  simple  depth‐damage  functions  for  each  of  the  three  aggregated  categories,  inspired  Hallegatte  et  al.  (2013).  The  most  vulnerable  buildings  are  aggregated  into  one  “fragile” category, and we assume that 70 percent of the building value is lost if a building in this category  is affected. In addition, we have a “median” and a “robust” category, for which losses are equal to 30 and  10 percent. The PAGER data do not tell who is living in buildings of different categories. Here, we assume  that the poorest live in the most vulnerable buildings; a very reasonable assumption in most cases. These  loss ratios, developed for buildings, are also applied to the rest of the capital, including infrastructure and  factories. The underlying assumption is that if individuals are living in fragile homes – for instance a mud  wall house – they are also serviced by fragile infrastructure and work in fragile factories and buildings.   11      Figure 4: Asset vulnerability of poor and non‐poor people against GDP per capita.  The result of this analysis is shown in Figure 4, with the asset vulnerability – the fraction of assets that is  lost in case of a natural disaster, for the poor and the non‐poor, in the 117 countries, and as a function of  the  GDP  per  capita.  It  shows  that  in  most  low‐income  countries,  all  poor  people  are  living  in  fragile  buildings, while in rich countries even the poor have less vulnerable housing. The situation is very diverse  across  countries  for  the  non‐poor.  But  overall,  housing  vulnerability  is  decreasing  with  income,  as  is  probably  capital  vulnerability  in  general.  Moreover,  dispersion  is  grossly  decreasing  when  income  increases, meaning that on average asset vulnerability bias decreases with income.   3.2.2. Vulnerability and early warning systems  Capital losses can be reduced significantly thanks to early warning systems (Hallegatte 2012). For instance,  (Kreibich et al., 2005) report on the Elbe and Danube floods in 2002. They show that 31% of the population  of flooded areas implemented preventive measures. These measures include moving goods to the second  floor of buildings (applied by more than 50% of the inhabitants who implemented prevention measures),  moving vehicles outside the flood zone (more than 40%), protecting important documents and valuables  (more than 30%), disconnecting electricity and gas supplies and unplugging electric appliances (more than  25%) and installation of water pumps (between 2 and 10%).  In our national indicator, we include  the role of early warning system  using data reported in the context  of  the  Hyogo  Framework  for  Action7  (UN‐ISDR,  2015a).  The  priority  for  action  #2  (“Identify,  assess  and  monitor disaster risks and enhance early warning”) includes an indicator (P2‐C3) related to “Early warning                                                               7  http://www.unisdr.org/we/coordinate/hfa.   12    systems are in place for all major hazards, with outreach to communities” with a score between 0 and 5.  We attribute a score equal to zero to countries that did not contribute to the HFA monitoring system.   We assume that individuals with access to early warning can reduce capital losses by  20%, and that  the fraction of the population with access depends linearly on the HFA indicator: 0% for a score of 0, 20%  for a score of 1, up to 100% for a score equal to 5. So actual vulnerability is equal to:  1   5 Equation 12  Where HFA_P2C3 is the HFA indicator related to “Early warning systems are in place for all major hazards,  with outreach to communities.”  3.3. Exposure  3.3.1. Computing population and asset exposure by hazard and return period  The exposure of the population and assets to natural disasters is derived from UN estimates of expected  asset  losses  and  our  estimates  of  asset  vulnerability.  The  Global  Assessment  Report  (UN‐ISDR  2015),  referred  to  as  the  GAR  report,  provides  for  each  country  and  hazard  (riverine  floods,  windstorms,  storm  surge,  earthquakes  and  tsunamis)  asset  losses  per  return  periods  (from  20  to  1,500  years)  as  well  as  average annual losses (AAL). We first estimate frequent asset losses per country and hazard (for the one  year  return  period  event)  such  that  averaging  events  over  return  period  matches  average  annual  losses  provided by the GAR.   Then,  we  derive  the  exposure  per  country,  hazard  and  return  period  that  is  consistent  with  these  asset  losses and the vulnerability derived before, that is:  Δ Equation 13 Where   is asset vulnerability as computed in the previous section, Δ  is the value reported in the GAR,  and   is the fraction of assets affected (that is the exposure) we solve for.  3.3.2. Summing over return periods   To  aggregate  asset  and  welfare  losses,  taking  into  account  that  exposure  depends  on  the  return  period,  we  proceed  as  follows.  First,  we  assume  that  no  other  parameter  than  total  exposure  depends  on  the  return  period  (the  model  structure  allows  to  make  arbitrary  parameters  depend  on  the  return  period).  Second, we compute asset losses and welfare losses in each country for each return period independently.  And  third,  we  aggregate  the  resulting  asset  and  welfare  losses,  weighting  them  with  the  probability  of  each event occurring.   3.3.3. Exposure bias  For riverine and coastal floods, we specify a different exposure for poor and nonpoor people. To calibrate  the  exposure  bias,  we  use  the  estimates  published  in  (Hallegatte  et  al.  2017).  This  World  Bank  study  13    overlays flood maps from the GLOFRIS global model and poverty maps from the World Bank. For countries  where  this  study  does  not  provide  data,  we  use  an  older,  similar  study  by  (Winsemius  et  al.  2015).  This  other  World  Bank  study  overlays  the  same  GLOFRIS  flood  maps  as  above  with  geo‐localized  household  surveys (using the Demographic and Health Surveys8) to assess the exposure of poor people to river floods  relative to the exposure of non‐poor people.   Where  neither  study  provides  data,  we  use  the  average  for  countries  which  do  have  data  weighted  by  their  population  (the  average  is  8%).  This  average  is  conservative,  when  compared  with  the  few  estimations found in published case studies (Table 3).   Country  Hazard  Year  Poor  Nonpoor  Bias  Source  Bangladesh  Flood/cyclone  2009  25%  14%  56%  Akter & Mallick (2013)  Mumbai  Flood  2010  41%  24%  71%  Patankar and Patwardhan  Kenya  Flood  2012  99%  96%  1%  Opondo(2013)  Guyana  Flood  1997  40%  28%  18%  Pelling (1997)  Vietnam  Flood  2011  38%  29%  17%  Nguyen and James (2013)  Table 3: Exposure of poor and nonpoor people in selected case studies  We  assume  there  is  no  exposure  bias  for  other  hazards,  due  to  the  large  scale  of  these  events.  This  is  a  simplification  considering  for  instance  that  local  soil  characteristics  have  an  impact  on  earthquake  vulnerability.  3.4. Macroeconomic characteristics   First,  we  translate  the  population  exposure  (separated  into  poor  and  non‐poor  people)  into  asset  exposures for the two categories. To do so, we assume that the capital used by an individual to generate  his or her labor income is the ratio of this labor income by the average capital productivity. Since we have  the  labor  income  of  the  poor  and  non‐poor,  we  can  translate  those  into  the  exposed  non‐diversified  capital of the poor and non‐poor. We calculate the average capital productivity as output‐side GDP divided  by total reproducible capital within a country, both variables from Penn World Tables.  Figure 5 shows the average  productivity of capital against income level.  In spite of a large  variance, high  income countries tend to have more capital and as a result their capital is on average less productive. As  shown in Hallegatte and Vogt‐Schilb (2016), countries with a high average productivity of capital have in  general less to spend (in proportion of their income) in reconstruction, and this increases their resilience.  This effect mitigates the effect of all other drivers, which tend to make richer countries more resilient than  poorer ones.                                                               8  http://www.dhsprogram.com/.   14      Figure 5: The average productivity of capital, for the 117 countries.  We assume that reconstruction takes place in three years, regardless of the extent of the event.9   3.5. Asset diversification  To  estimate  the  fraction  of  income  of  the  poor  and  non‐poor  that  comes  from  social  protection  and  transfers,  we  calibrate    using  the  “average  per  capita  transfer  from  all  social  protection  and  labor  (for  beneficiaries)” and the coverage in each quintile from the ASPIRE database10 :   20% bottom 20%   Equation 14    80% top 80%   Equation 15  Where    is  the  share  of  income  sources  which  comes  from  social  protection  and  remittances  among  people  receive  a  transfer,  and     is  the  coverage,  that  is  the  fraction  of  people  receiving  a  transfer  in                                                               9   More  work  would  be  required  to  identify  the  drivers  of  the  reconstruction  duration.  In  previous  work,  it  was  suggested that the reconstruction duration is dependent on the size of the construction sector (which supports most  of the reconstruction effort in many cases) and on the ability to mobilize resources for the reconstruction.    10   The  Atlas  of  Social  Protection:  Indicators  of  Resilience  and  Equity  (ASPIRE).  http://datatopics.worldbank.org/aspire/   15    that quintile. Poor and non‐poor correspond to the bottom 20% and the top 80% respectively. ASPIRE at  present  does  not  cover  developed  countries,  so  we  use  data  from  the  US  Consumer  Expenditure  Survey  (CES, 2015), Canadian National Household Survey (CNHS, 2015), Australian Household Wealth and Wealth  Distribution  Survey  (AWWDS,  2015),  and  European  Union  Survey  of  Income  and  Living  Conditions  (EU‐ SILC, 2015).    ASPIRE does not cover all countries in the world. To expand the set of countries in this study, we proceed  as follows. First, we estimate an econometric model that explains the share of income from transfers, for  poor and nonpoor people in each country by the share of GDP spent on social protection at the national  level  (from  the  International  Labour  Organization),  an  indicator  of  government  effectiveness  (from  the  Worldwide  Governance  Indicators),  and  whether  the  country  used  to  be  in  the  Soviet  Union.  (Other  explanatory  variables  we  tested  include  World  Bank  income  category  of  the  country,  region,  and  GINI  coefficient,  but  they  turn  out  to  have  no  explanatory  power.)  This  provides  an  estimate  of  income  from  transfers in 26 additional countries (from 98 using only ASPIRE data).  Diversification also comes from financial inclusion. We use the fraction of the population with savings at  a financial institution, from the Global Financial Inclusion Database (FINDEX, 2015). The  Findex  database  provides these values for the bottom 40% and for the top 60%, which we use for poor and nonpoor people  respectively.  We  assume  that  the  fraction  of  income  that  is  diversified  increases  by  10%  for  people  who  have bank accounts.   Figure 6 shows the diversification of income thanks to remittances and social protection for poor and non‐ poor people as a function of GDP per capita. It shows that generally, poor people receive a large share of  their  income  from  transfers  (which  sounds  logical  but  is  not  the  case  in  all  countries).  Here,  we  see  that  most  countries  below  $10,000  GDP  per  capita  have  limited  social  protection  systems,  but  there  are  exceptions, and a large variability for countries above this level. The figure also show the fraction of poor  and  nonpoor  people  with  bank  accounts,  showing  that  financial  inclusion  is  still  very  low  in  low  income  countries.  16      Figure 6: Diversification of income for poor and non‐poor households.  3.6. Sharing losses across individuals – Insurance and scalable social protection  Insurance,  scalable  social  protection  and  social  networks  may  transfer  some  of  the  losses  from  the  affected to the non‐affected and from the poor to the non‐poor. It is the case if lost income is replaced by  cash transfers (or cash‐for‐work programs) for the most affected, paid by the rest of the population, or in  the presence of subsidized insurance.   In  many  countries,  assuming  that  insurance  is  not  present  is  an  acceptable  assumption.  There  are  some  exceptions,  especially  in  countries  where  flood  insurance  is  subsidized  (e.g.,  the  US)  or  subsidized  and  mandatory  (e.g.,  France).  In  the  absence  of  a  global  database  of  insurance  coverage,  we  assume  that  insurance is negligible.   In  every  country,  the  government  or  local  authorities  intervene  to  insure  implicitly  the  population.  In  a  first simple analysis, we assume that the government would like to issue a lump sum payment to people  affected,  covering  80%  of  average  losses  of  poor  people.  But  doing  so  may  be  impossible,  for  two  main  reasons, which limit this risk sharing mechanism:   ‐ The  social  protection  system  may  not  be  designed  to  respond  to  natural  disasters  by  increasing  the volume of support and targeting the affected households (Kuriakose et al. 2013; World Bank  2013). In some cases, specific changes have been introduced to social protection systems, to make  sure they can accommodate the needs from disasters, such as the Productive Safety Net Program  in  Ethiopia  (World  Bank,  2013b,  Spotlight  2).  To  account  for  these  elements,  we  use  the  HFA  reporting system, in the priority for actions #4 and #5, with three indicators that describe how a  country  is  prepared  to  act  in  the  post‐disaster  phase.11  We  take  the  average  of  these  three                                                               11  The three indicators are:  ‐ P4C2: Do social safety nets exist to increase the resilience of risk prone households and communities?  17    indicators (divided by 5 to remain between zero and one) as an indicator   of the ability to scale  up support to the affected population after the disaster:  4 2 5 2 4 5 ⁄3/5.    ‐ The  additional  cost  may  be  too  high  for  the  country  and  cannot  be  financed,  unless  reserves  or  special  funds  have  been  created,  or  emergency  borrowing  can  take  place.  Melecky  and  Raddatz  (2011)  find  that  government  deficits  increase  by  25%  after  a  climatic  disaster,  due  to  increased  expenditure  (15%)  and  reduced  revenues  (10%).  They  also  find  that  the  increase  in  expenditure  and deficit does not depend on pre‐existing debt (one explanation proposed by the authors is that  countries  with  higher  debt  also  have  higher  borrowing  capacity).  This  is  why  we  do  not  account  for  the  debt‐to‐GDP  ratio  in  the  ability  of  countries  to  support  affected  population.  Rather,  we  proxy the ability of a country to borrow with sovereign credit rating, using the average (long‐term)  rating  of  from  three  agencies:  S&P,  Moody’s  and  Fitch.  Before  taking  the  average,  we  convert  alphabetical  ratings  to  numerical  values  linearly  (assigning  default  a  0  score).  To  account  for  Sovereign Disaster Risk Financing (SDRF) instruments such as contingency credit lines (Cat‐DDO),  Cat‐Bonds,  Sovereign  insurance  or  dedicated  rainy  day  funds,  we  use  the  third  indicator  of  the  HFA priority for action #5 (“Financial reserves and contingency mechanisms are in place to enable  effective response and recovery when required”). We define an indicator for the ability to finance  the scale‐up, defined as  5 3⁄5 .   Specifically, we assume the ability to scale up to affect inclusion and exclusion errors as follows:  1   2 1  Equation 16 So that if the country has 100% of ability to scale up, both errors are null, and if it has no ability at all, then  half the aid is given to non‐affected instead of affected people.  Concerning financing of the aid, we assume that if a country rates 100% in its ability to borrow, then the  maximum spending in post disaster support is 5% of GDP. Otherwise, that maximum spending decreases  proportionally  to  1 .  Actual  payments    then  are  scaled  down  linearly  to  meet  this  maximum  budget.   Figure 7 shows the ability to scale up and borrow across the sample.                                                                ‐ P5C2: Disaster preparedness plans and contingency plans are in place at all administrative levels, and regular  training drills and rehearsals are held to test and develop disaster response programs.  ‐ P4C5: Disaster risk reduction measures are integrated into post‐disaster recovery and rehabilitation processes.    18      Figure 7: Ability of the government to mobilize fund and increase social spending in the aftermath of a  disaster  We  then  run  several  alternative  simulations  to  understand  the  importance  of  targeting  errors,  funding  constraints, and disbursement calibration. These simulations and their results are presented below.  4. The socioeconomic resilience to natural disasters in 117 countries  4.1. A global look at risk and socioeconomic resilience   The  resulting  risks  to  welfare  are  presented  in  Map  1  and  Figure  8.  Risk  to  wellbeing  (expected  welfare  losses  in  percent  of  GDP)  decreases  rapidly  with  income  per  capita  mostly  due  to  better  protection  and  lower asset vulnerability.     Map 1: Map of welfare risk in the countries included in the analysis  19        Figure 8: Welfare risk   Resilience averages 63% across our sample, ranging from 25% to 81%. Resilience in Malawi is 60%, which  means  that  $1  of  asset  losses  in  Malawi  has  the  same  impact  on  welfare  as  a  reduction  of  Malawi’s  national income by $1.7.12 The resilience of all 117 countries is shown in Map 2.    Map 2: Socioeconomic resilience in 117 countries.   Resilience  varies  across  countries  of  similar  wealth  (Figure  9)  because  welfare  consequences  depend  on  a  multitude  of  factors,  including  preexisting  inequality  and  safety  nets  to  reduce  the  instantaneous                                                               12  Our measure of socioeconomic resilience does not include the fact that a reduction of national income by $1.7 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, and  would lead average GDP per capital to dominate our estimates of resilience.   20    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.     Figure 9 Socioeconomic resilience against GDP per capita  The lowest socioeconomic resilience in our sample is Guatemala, at 25% (i.e. $1 in natural disaster 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  (poor  people  are  almost  six  times  more  vulnerable  than  the  rest  of  the population), and a relatively low level of social protection and access to finance, for the poor and non‐ poor.    The highest resilience is Denmark, at 81 percent (that is, well‐being losses are only 25 percent larger than  asset  losses).  This  high  resilience  is  mostly  attributable  to  relatively  low  inequality  (the  income  share  of  the bottom 20 percent is 9.1 percent) and large transfers from social protection, especially for the bottom  20 percent (poor people receive 68 percent of their income from transfers).  Interestingly, resilience is  uncorrelated  to the risk to  assets, suggesting  that  countries  did  not build their  socioeconomic  resilience  in  response  to  asset  risks.  The  reason  is  that  many  drivers  of  resilience  are  socioeconomic  conditions  that  are  outside  the  domain  of  traditional  disaster  risk  management,  which  focuses  on  asset  losses.  No  country  has  ever  decided  to  reduce  income  inequality  because  of  high  exposure to natural hazards, even though inequality is a major driver of socioeconomic resilience.  Reducing  poverty  increases  well‐being,  but  because  it  increases  wealth  and  the  asset  stock,  it  also  increases  asset  losses  from  natural  disasters.  Many  studies  have  looked  at  the  effect  of  GDP  growth  on  disaster losses, using regression or normalization techniques to separate the effect of growth from other  drivers  of  disaster  risk  (Barredo  2009;  Mendelsohn  et  al.  2012;  Pielke  et  al.  2008;  Simmons,  Sutter,  and  Pielke  2012).  They  all  conclude  that  losses  increase  with  income,  even  though  it  is  still  debated  whether  disaster losses increase more slowly than income (and thus whether disaster losses decrease or increase  over time when expressed in percentage of GDP). And while richer countries experience larger economic  21    losses,  they  suffer  fewer  casualties  and  fatalities  than  poorer  countries  (Guha‐Sapir  et  al.,  2013;  Kahn,  2005).   Our  analysis  suggests  that  even  if  it  increases  asset  losses,  poverty  reduction  also  increases  global  resilience such that well‐being losses are virtually unchanged. Increasing the wealth of poor people by 10  percent  in  our  model  increases  global  asset  losses  by  $3  billion  per  year  (a  1  percent  increase),  but  also  increases  resilience  by  1  percent.  The  net  effect  is  a  decrease  in  well‐being  losses  due  to  disasters,  equivalent to a $500 million gain in consumption. Thus, poverty reduction not only increases average well‐ being, but also reduces the loss of well‐being from natural disasters.   4.2. Policy options to reduce welfare losses from natural disasters  We  now  use  the  model  to  assess  how  much  different  policy  actions  can  increase  resilience  and  reduce  welfare losses at the global level. We test 12 different policies.   To assess the potential benefits of better land‐use plans or investments in infrastructure that protect the  population against hazards such as drainage systems or dikes, we consider two policy experiments. In the  first  experiment,  we  reduce  the  fraction  of  the  population  exposed  to  natural  hazards  by  10  percent,  targeting  only  poor  people  (among  the  bottom  20  percent  in  each  country).  If  the  entire  world  did  so,  asset losses would be reduced by about $14 billion a year, but the gain in well‐being would be much larger,  equivalent  to  an  $82  billion  increase  in  global  income.  In  the  second  experiment,  we  still  reduce  the  fraction of the population exposed to natural hazards by 10 percent, but this time targeting only nonpoor  people (among the top 80 percent). In that case, avoided asset losses are much larger, $38 billion. But the  well‐being gains are smaller, equivalent to a $45 billion increase in global income.  To measure the benefits of constructing buildings that are more resistant to natural hazards, we explore  the effect of reducing asset vulnerability. As for exposure, we look at two policies. In the first, we reduce  by  30  percent  the  asset  vulnerability  of  10  percent  of  the  population  among  the  bottom  20  percent.  In  the  second,  we  reduce  by  30  percent  the  asset  vulnerability  of  10  percent  of  the  population  among  the  top 80 percent. Like exposure, focusing on poor people generates smaller benefits in terms of asset losses  ($4.3 billion instead of $11 billion at the global level), but much larger benefits in terms of well‐being ($28  billion instead of $13 billion).   We also evaluate the benefits of providing universal access to early warning systems globally, considering  the  impact  on  assets  and  disregarding  the  (large)  benefits  in  terms  of  lives  saved.  Asset  losses  would  be  reduced by about $13 billion a year, and the well‐being gain would be equivalent to an increase in income  of $22 billion.   The  seven  other  policies  reduce  welfare  losses  by  increasing  socioeconomic  resilience,  not  by  reducing  asset losses.  We test the impact of increasing income diversification through universal financial inclusion.  It  does  not  reduce  the  quantity  or  vulnerability  of  physical  assets,  but  reduces  the  impact  of  a  natural  disaster on well‐being, equivalent to an increase of $14 billion in consumption globally.  22    Financial  inclusionespecially  access  to  borrowing  and  financial  instrumentssuch  as  disaster  fundscan also facilitate and accelerate reconstruction (de Janvry, del Valle, and Sadoulet 2016). We test  this  by  reducing  reconstruction  duration  by  one‐third.  Globally,  the  loss  of  well‐being  from  a  disaster  decreases,  leading  to  a  gain  equivalent  to  $32  billion  in  consumptionthat  is,  a  6  percent  reduction  in  the global cost of disasters.   Stronger social protection is another way to increase income diversification. We tested an increase to at  least 33 percent of share of the income from transfers for poor people, keeping their income unchanged  (so we affect only the source of an unchanged income). Resilience would increase by 2.7 percentage points  globally and global losses of well‐being would fall by $17 billion a year (a 3.2 percent decrease).   Insurance  products  can  provide  protection  at  a  lower  cost  and  deliver  large  benefits  through  better  risk  diversification.  However,  providing  everybody  with  access  to  market  insurance  is  a  long‐term  objective  that faces multiple challenges, including weak institutional and legal capacity, and high transaction costs,  especially  for  poor  people.  We  tested  premium‐financed  universal  access  for  insurance  to  the  nonpoor  (the  top  80  percent  in  each  country)  so  that  25  percent  of  their  losses  is  covered.  That  would  increase  resilience by 2.4 percentage points, to 63.4 percent, and would produce well‐being gains worth $19 billion  a year.   Finally, a growing body of evidence indicates that social insurance and social safety nets are efficient tools  to support poor people affected by disasters, especially when these tools are designed to adjust and scale  up quickly. To assess the potential benefits from generalizing such instruments, we tested a policy package  that  includes  (1)  financial  instruments  (reserve  fund,  contingent  finance,  risk‐sharing  instrument,  or  insurance  product)  so  that  the  government  has  access  to  enough  liquidity  and  resources  for  the  post‐ disaster  response;  and  (2)  a  preparation  and  contingency  plan  so  that  the  budget  can  be  reallocated  to  disaster victims in a timely fashion, with the objective of providing all victims with a uniform cash transfer  that is calibrated to cover 80 percent of the losses suffered by the bottom 20 percent. Resilience increases  2 percentage points on average compared with the current situation. This would represent an additional  gain  in  well‐being  of  almost  $13  billion.  Our  analysis  also  shows  the  complementarity  between  interventions  that  facilitate  access  to  financial  resources  in  the  aftermath  of  disasters  and  interventions  that  improve  preparedness  (such  as  registries  and  automatic  scaling‐up  mechanisms).  Combined,  these  interventions produce much larger benefits than the sum of the two performed independently. The next  section provides more insights on the economics of insurance products and adaptive social protection.  In  addition  to  the  global  assessments  presented  previously,  we  tested  these  policies  in  each  country,  as  shown in Figure 10 for Malawi and Figure 11 for Sweden (all 117 policy cards are available online). In both  countries, the most efficient policy action to reduce welfare losses is to reduce exposure of poor people.  But  in  Malawi,  increasing  social  transfers  for  poor  people  to  33%  comes  second  (while  in  Sweden,  this  share is already above 33%), followed by reducing asset vulnerability for poor people (it is already low in  Sweden).   23        Figure 10 Policy card for Malawi.    Figure 11: Policy card for Sweden.   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  24    shocks:  an  analysis  of  resilience  cannot  alone  determine  the  desirability  of  such  a  policy.  However,  the  policy cards 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 115 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  risks  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.  The  comparison  between  Sweden  and  Malawi  illustrates  that  our  results  are  country‐specific:  some  factors  are  more  important  in  some  countries  that  in  others.  For  instance,  a  low  exposure  is  even  more  important  in  countries  with  a  weak  social  protection  system.  Or  a  good  post‐disaster  support  delivery  mechanism matters only where the government has resources to distribute after a shock. This variability  supports the choice of using a model to assess resilience, instead of a weighted average of sub‐indicators,  such as most other indicators for vulnerability or resilience, in which the weights are global and cannot be  adjusted to local circumstances.   4.3. Comparison with other indicators   Several other indicators measure resilience and risk at the country and sub‐national level, work which our  analysis has built on. Importantly, these indicators have different boundaries: some of them (e.g., InfoRM)  include  fragility  and  conflicts.  Others  –  such  as  ND‐GAIN  –  try  to  measure  the  ability  to  adapt  to  climate  change, and thus include long‐term trends that may not materialize through natural hazards and disasters  (e.g.,  increasing  water  scarcity).  As  a  result,  these  indicators  cannot  be  directly  compared  among  each  other or with the indicator proposed in this paper. However, all these indicators tend to measure similar  socioeconomic  “capacities,”  namely  the  ability  to  avoid,  resist  and  absorb  shocks,  and  are  thus  closely  related.    In this sub‐section, we review existing indicators and compare our results on resilience and risk with three  well‐known country‐level indicators, ND‐GAIN, InfoRM, and WRI, for which data are available online.   25    4.3.1. Existing indicators  UNISDR – HFA2 Indicator System. The HFA2 indicator system, which was proposed for discussion in 2014,  aims  to  revise  the  22  existing  HFA  core  indicators  on  disaster  risk  management  and  link  input  indicators  to outputs and outcome. At the Third UN World Conference on Disaster Risk Reduction in Sendai in March  2015, seven global targets for disaster risk reduction were agreed upon to guide indicator development.13   EU‐JRC  –  InfoRM.  InfoRM,  released  in  2015,  measures  the  risk  of  humanitarian  crisis  and  disasters  and  how the conditions that lead to them affect sustainable development. It is global and open‐source. Risk is  calculated  as  the  product  of  three,  equally  weighted  components:  (1)  hazard  and  exposure,  (2)  vulnerability, and (3) lack of coping capacity. Hazard and exposure is sub‐divided into natural and human  sub‐indicators.  Vulnerability  is  sub‐divided  into  socioeconomic  vulnerability  and  vulnerable  groups,  and  lack of coping capacity is sub‐divided into institutional and infrastructure. Results are available online.14    ND‐GAIN – Index. A country’s ND‐GAIN score is the readiness score minus the vulnerability score for each  country.  Vulnerability  measures  a  country’s  exposure,  sensitivity,  and  capacity  to  adapt  to  the  negative  effects  of  climate  change  looking  at  six  sectors:  food,  water,  health,  ecosystem  services,  human  habitat,  and infrastructure. Each of the six sectors provides a measure, and the vulnerability score takes the simple  mean  of  these  six  scores.  Readiness  measures  a  country’s  ability  to  leverage  investments  and  convert  them  into  adaptation  actions,  looking  at  three  components:  economic  readiness,  governance  readiness,  and social readiness. For the calculation, each sub‐indicator of vulnerability and resilience is scaled to give  a  score  between  0  and  1,  with  all  components  weighted  equally.  Results  from  ND‐GAIN  can  be  viewed  online.15   OECD  –  Guidelines  for  Resilience  Systems  Analysis.  The  OECD  has  completed  a  “how‐to‐guide”  for  a  Resilience  Analysis  Tool,  which  has  been  piloted  in  3  countries,  and  allows  users  to  design  roadmaps  for  boosting resilience in a system, community or state. Indicators are based on the status of assets identified  for resilience, with type/status of assets context‐specific (OECD 2014). The relevant indicators depend on  the resilience strategy followed in a given country. The process is based on a consultation process in the  country (initial pilot took 5 weeks – 2 weeks preparation and 3 weeks in‐country; consultations to follow  will likely take less time). The methodology was first developed through a pilot in the Democratic Republic  of  Congo,  and  has  since  also  been  piloted  in  Lebanon  and  Somalia.  The  results  from  the  three  pilot  countries can be viewed online.16   GIZ  –  Two  indicator‐based  approaches.  Germany’s  Development  Agency,  the  GIZ,  has  developed  a  Vulnerability Assessment Sourcebook, which provides guidelines for developing vulnerability indexes and  for  using  this  index  to  measure  changes  over  time  (GIZ  2014).  The  GIZ  is  also  currently  developing  a  methodology  on  Climate  Resilience  Indicators,  which  aims  to  assess  resilience  at  country‐level  based  on  globally  available  data  complemented  by  country‐specific  data.  An  example  of  a  Climate  Resilience                                                               13  http://www.wcdrr.org/uploads/Sendai_Framework_for_Disaster_Risk_Reduction_2015‐2030.pdf  14  http://inform.jrc.ec.europa.eu/Results/Global  15  http://index.gain.org/  16  http://www.oecd.org/dac/risk‐resilience.htm  26    Indicator  for  Mexico  is  calculated  as  the  sum  of  three,  equally  weighted  components:  (1)  absorptive  capacity, (2) adaptive capacity, and (3) transformative capacity. Absorptive capacity measures the ability  to  prepare  for,  mitigate  or  recover  from  the  impacts  of  negative  events  using  predetermined  coping  responses (e.g. early warning systems). Adaptive capacity measures the ability to adjust to better respond  to  future  shocks  (e.g.  adjusted  planting  behavior).  Transformative  capacity  measures  the  ability  to  fundamentally  change  when  existing  conditions  become  untenable  (e.g.  livelihood  transformation).  The  report on climate resilience indicators can be viewed online.17   IDB  –  Disaster  Indicators.  The  Inter‐American  Development  Bank  has  developed  several  indicators,  including the (1) Disaster Deficit Index (DDI), (2) Local Disaster Index (LDI), (3) Prevalent Vulnerability Index  (PVI),  (4)  Risk  Management  Index  (RMI),  and  the  (5)  Index  of  Governance  and  Public  Policy  for  DRM  (iGOPP). The (1) DDI measures the economic loss a country could suffer when a catastrophic event takes  place, and implications in terms of resources needed to address the situation. It is calculated by dividing  the  losses  from  a  maximum  considered  event  by  the  economic  resilience  of  a  government  (that  is,  the  availability of internal and external funds). The (2) LDI measures the propensity of a country to experience  small‐scale disasters and their cumulative impact on local development. It is calculated as the sum of three  local  sub  indicators  on  the  number  of  deaths,  people  affected,  and  economic  losses,  with  associated  weights.  The  (3)  PVI  measures  vulnerability  conditions  by  measuring  exposure  in  prone  areas,  socioeconomic  fragility  and  lack  of  social  resilience.  It  is  calculated  as  the  average  of  three  types  of  composite  indicators  –  on  exposure,  fragility,  and  resilience,  with  associated  weights.  The  (4)  RMI  measures  risk  management  performance.  It  is  calculated  as  the  average  of  four  composite  indicators  –  risk  identification,  risk  reduction,  response  and  recovery,  and  governance  and  financial  protection,  with  associated  weights.  The  new  indicator,  iGOPP,  which  is  a  combination  of  246  binary  indicators,  is  used  principally  for  verifying  the  status  of  public  policy.  Application  of  RMI,  DDI,  LDI,  PVI  to  countries  in  Latin  America  and  the  Caribbean  can  be  viewed  HERE.18  Application  of  IGOPP  to  six  countries  can  be  found  HERE.19   Zurich  Flood  Resilience  Alliance  –  Measuring  community  resilience.  Zurich  Bank,  along  with  the  International  Institute  for  Applied  Systems  Analysis  (IIASA),  the  University  of  Pennsylvania  –  Wharton,  INGO,  and  the  Red  Cross,  have  joined  a  project  to  estimate  the  resilience  of  communities  in  Nepal,  Bangladesh,  and Peru.  The research  program, which has only just started, will  develop a methodological  framework  based  on  systems  analysis  to  measure  community  resilience  and  address  the  behavioral,  economic  and  policy  obstacles  to  effective  community  flood  resilience.  The  approach  will  be  piloted  in  many developing countries, for example in Bangladesh (see more HERE). More information on the Flood  Resilience Alliance can be viewed HERE and HERE.   World  Development  Report  2014  –  Indicator  of  Risk  Preparedness.  As  part  of  the  World  Bank’s  World  Development Report 2014, an indicator of risk preparedness was developed, which comprises measures                                                               17   https://gc21.giz.de/ibt/var/app/wp342deP/1443/wp‐content/uploads/filebase/me/national‐level‐ me(2)/giz2014‐en‐assessing‐resilience‐discussion‐paper.pdf  18  http://www.iadb.org/en/topics/natural‐disasters/disaster‐risk‐indicators/disaster‐risk‐indicators,1456.html  19  http://publications.iadb.org/handle/11319/6738?locale‐attribute=es  27    of assets and services across four categories – human capital, physical and financial assets, social support,  and state support (Foa 2013; World Bank 2013).  The  Center  for  Global  Development’s  Vulnerability  to  Climate  Change  Index.  This  index  provides  an  accounting  of  climate  change  vulnerability,  by  developing  a  Climate  Drivers  Index  for  233  states,  and  quantifies  vulnerability  to  climate  change  as  a  result  of  (1)  weather‐related  disasters,  (2)  sea‐level  rise,  and  (3)  reduced  agricultural  productivity.  This  Climate  Drivers  Index  is  also  combined  with  data  on  governance  and  per  capita  income  to  incorporate  measures  of  resilience,  and  with  data  on  project  effectiveness within countries. The full paper outlining the methodology by Wheeler (2011) can be found  HERE.   Barr et  al (2010) – Climate Change Impact Rankings. This paper provides an indicator of climate  change  impact in 131 countries and discusses how adaptation funding might be allocated based on this measure.  The indicator includes dimensions of physical impact, adaptive capacity, and implementation capacity. On  physical impact, four sub‐indicators are included, on agriculture, disasters, health, and coastal zones. On  adaptive  capacity,  separate  scores  are  developed  which  incorporate  sub‐indicators  such  as  the  age  dependency  ratio  and  the  Gini  coefficient.  For  implementation  capacity,  data  from  the  World  Bank’s  Country  Policy  and  Institutional  Assessment  and  Annual  Review  of  Portfolio  Performance  are  used.  An  overall  vulnerability  score  is  derived  by  subtracting  the  score  for  adaptive  capacity  from  the  score  for  impact. The full paper can be found HERE.   DARA’s  Climate  Vulnerability  Monitor.  The  Climate  Vulnerability  Monitor  provides  an  assessment  of  climate  change  impact  in  184  countries.  The  Monitor  provides  an  assessment  of  socioeconomic  vulnerability,  covering  four  impact  areas,  including  (1)  habitat  change,  (2)  health  impact,  (3)  industry  stress,  and  (4)  environmental  disasters.  Each  of  the  four  impact  areas  is  composed  of  several  sub‐ indicators. The Monitor assesses vulnerability in  terms of the impact of climate change on  each of these  sub‐indicators,  with  the  impact  expressed  as  higher  mortality  (health),  costs  relative  to  GDP  (for  habitat  change  and  industry  stress),  or  both  (for  environmental  disasters),  in  2010  and  2030.  More  information  can be found HERE.   UN  University  and  University  of  Bonn’s  World  Risk  Index.  The  World  Risk  Index  is  a  tool  used  to  assess  the disaster risk of a country. The objective of this index is to measure the vulnerability to natural disasters  in  171  countries,  and  is  composed  of  four  main  indicators:  (1)  exposure  to  natural  hazards;  (2)  susceptibility which depends on socioeconomic conditions, (3) coping capacity which is dependent upon  preparedness,  governance,  and  security,  and  (4)  adaptive  capacity  relating  to  future  natural  events.  The  Index  is  calculated  from  28  sub‐indicators  from  openly  available  data.  More  information  can  be  found  HERE.   GermanWatch’s  Global  Climate  Risk  Index.  The  Global  Climate  Risk  Index,  published  annually,  analyzes  to  what  extent  countries  have  been  affected  by  the  impacts  of  weather‐related  loss  events,  including  storms,  floods,  and  heatwaves.  The  Index  is  populated  using  data  from  Munich  Re’s  NatCatSErVICE  and  the International Monetary Fund, among other sources. The following indicators were used in the Global  Climate  Risk  Index:  number  of  deaths,  number  of  deaths  (population‐adjusted),  the  sum  of  losses,  and  28    losses per unit of GDP. Each country’s index score is derived from the country’s ranking in each category,  based on weighting. More information on the methodology can be found HERE.   4.3.2. Comparison of our results with ND‐GAIN, InfoRM, and the World Risk Index  The figure below provides a series of scatter‐plots, comparing our indicators of resilience and risk to ND‐ GAIN, World Risk Index and InfoRM’s indicators. We also plot against GDP per capita for reference.  These  scatterplots  provide  two  notable  observations.  First,  our  resilience  indicator  is  broadly  consistent  with existing indicators. This is interesting considering the different boundaries and time horizons of these  three  indicators.  This  correlation  suggests  that  our  resilience  is  linked  to  basic  economic  characteristics  that are also considered important by  other groups  for the vulnerability to  climate  change  (ND‐GAIN) or  humanitarian crises (InfoRM).   The  second  observation  is  that  while  ND‐GAIN,  InfoRM  and  WRI  include  hazard  and  exposure  in  their  modules, they are not well correlated with our risk measure – in fact they appear better correlated with  our  resilience  measure.  This  is  of  course  a  product  of  how  risk  is  measured  in  each  initiative.  But  it  may  also imply that ND‐GAIN, WRI, and InfoRM may better capture the socioeconomic dimensions related to  “resilience” (e.g. adaptive capacity, readiness), rather than the overall risk (and in particular the fact that  exposure and hazard vary by orders of magnitude across countries, which our risk measure is the only to  capture).  An  important  implication  is  that  these  indicators  are  likely  to  underestimate  the  difference  in  risk levels across countries.   29      Figure 12: Comparison our measures of risk and resilience to InfoRM and ND‐GAIN 5. The role of adaptive social protection in reducing welfare losses due  to natural disasters  This  section  takes  a  closer  look  at  the  benefits  from  post‐disaster  government  transfers  and  adaptive  social protection in terms of resilience and well‐being. We look at adaptive schemes (like in Ethiopia during  the  2015  drought)  and  at  ad  hoc  government  or  international  transfers  (like  in  Pakistan  after  the  2010  floods), and how they can affect our estimate of resilience.   30    5.1 Post‐disaster transfers are good economics  We first calculate the benefits of post‐disaster support (including the supplementary amounts transferred  as part of an adaptation social protection system). To do that, we look at the benefit of transferring $1 to  each affected individual. In this simulation, we include targeting errors, assuming that 33% of the affected  individuals are “missed” by the support; and that the same number of people are wrongly compensated.  (This  is  close  to  the  performance  of  the  phase  II  of  the  Pakistan’s  Citizen’s  Damage  Compensation  Program,  which  had  a  30‐32%  exclusion  error.)  The  benefit‐cost  ratio  represents  the  average  benefit  in  welfare  that  is  generated  by  $1  used  for  the  program.  If  the  ratio  is  higher  than  one,  it  means  that  the  benefit is larger than an equivalent increase in GDP in the country.    The  analysis  suggests  that  these  transfers  are  a  good  economic  choice,  even  with  targeting  errors:  the  benefit‐cost ratio is higher than 1.3 in all countries and its average value across countries is 2.2 (weighting  countries  by  their  population,  see  Figure  13).  And  in  11  countriesAngola,  Bolivia,  Botswana,  Brazil,  Central  African  Republic,  Colombia,  Honduras,  Lesotho,  Panama,  South  Africa,  and  Zambiaevery  $1  spent on post‐disaster transfers yields well‐being benefits of more than $4 (Table 4).   Post‐disaster support makes sense in poor and rich countries, but countries with the highest benefit‐cost  ratios have an income per capita below $25,000 per year (in PPP USD). In general, post‐disaster transfers  are  most  desirable  where  the  exposed  population  is  the  poorest,  and  where  poor  people  have  a  high  vulnerability  (for  instance  because  of  building  quality  or  low  income  diversification);  this  is  for  instance  the  case in South Africa or Honduras. In some countries, the benefit‐cost ratio is relatively low – such as  in Slovak Republic – because the better‐off people are more exposed; in that case, post‐disaster transfers  are going toward the better‐off whose income after the shock is still larger than the income of unaffected  poor people.  Overall, targeting  errors have only a limited impact on the benefit‐cost ratio. This question  is explored in more detail below.   Figure 13: Post‐disaster transfers are good economics – the benefit‐cost ratio is often much larger than  one. (Benefit‐cost ratio of post‐disaster support, assuming that transfers are proportional to losses, and under  two assumptions regarding targeting.)  31      If raising these resources has a cost – for instance if the collection and distribution of $1 leads to 25 cents  in  losses  or  because  raising  more  taxes  creates  a  cost  for  the  economy  –  then  the  benefit‐cost  ratio  is  reduced  by  the  same  amount.  These  losses  are  different  from  poor  targeting:  instead  of  being  received  by  the  wrong  person,  these  25  cents  are  wasted,  for  instance  through  administrative  costs  or  because  higher  tax  collection  reduces  economic  activity.  Here  for  instance,  if  the  cost  of  $1  of  public  resource  is  more  than  $1.30,  then  the  benefit‐cost  of  post‐disaster  transfers  in  Niger  becomes  lower  than  one.  Estimates  for  the  cost  of  public  resources  vary  widely  (Table  5),  and  estimates  are  made  difficult  by  multiple  conceptual  and  practical  issues  (Massiani  and  Picco  2013;  Browning  1976;  Dahlby  2008).  But  in  countries  where  raising  taxes  is  particularly  costly  –  because  of  administrative  cost  or  because  of  the  impact  of  labor  supply  or  investment  –  the  benefit‐cost  ratio  of  post‐disaster  support  is  reduced  accordingly.  (In  this  model,  we  assume  proportional  taxation,  which  is  not  optimal  with  our  assumption  regarding the decreasing return of consumption.)  Table  4  –  Top  20  countries  where  the  benefit‐cost  ratio  of  post‐disaster  transfers  are  the  highest  and  the lowest (assuming 33% targeting error).  Countries with highest benefit   Countries with lowest benefit   Country  Benefit‐cost ratio  Country  Benefit‐cost ratio  South Africa  5.6  Niger  1.3  Honduras  5.5  Sweden  1.3  Lesotho  5.4  Mali  1.3  Botswana  5.2  Cambodia  1.3  Zambia  4.9  Kazakhstan  1.4  Panama  4.7  Slovenia  1.4  Central African  4.6  Denmark  1.4  Republic  Brazil  4.3  Belarus  1.4  32    Colombia  4.2  Ukraine  1.4  Angola  4.2  Armenia  1.4  Bolivia  4.0  Slovak Republic  1.4  Swaziland  3.4  Moldova  1.4  Kenya  3.4  Germany  1.4  Paraguay  3.2  Czech Republic  1.4  Guatemala  3.2  Pakistan  1.4  Venezuela, RB  3.2  Romania  1.4  Congo, Dem. Rep.  3.2  Azerbaijan  1.4  Ecuador  3.1  Tajikistan  1.5  Peru  3.0  Belgium  1.5  Costa Rica  2.9  Netherlands  1.5    Table 5– Estimates of the opportunity cost of public funds differ widely  (Estimates of the opportunity cost of public fund in difference countries, from (Massiani and Picco 2013).    5.2 Uniform transfers are often more cost‐effective than proportional transfers  There  are  different  ways  of  allocating  post‐disaster  support.  Some  countries  allocate  support  proportionally to the losses, with a budget constraint. In Vietnam, for instance, the post‐disaster support  system is based on an estimate of damages per household. The Emergency Assistance Program is the main  social assistance response to disaster.  Introduced in 2007, the program provides cash and rice to disaster‐ 33    affected  households,  as  a  function  of  their  losses.  Compensation  for  destruction  or  serious  damage  to  housing  or  relocation  following  landslides  or  floods  is  VND  5  million  per  household  (USD  235).  Similarly,  agricultural  losses  are  compensated  in  a  proportional  manner  (see  Box  1).  Richer  households  who  lose  more in absolute terms are therefore likely to receive a larger compensation.   Such a distribution rule mimics insurance. Because rich people usually lose more in absolute terms, such  a  scheme  tends  to  transfer  more  resources  to  rich  than  to  poor  people.  And  because  the  resources  available for post‐disaster support are usually small compared to the total losses, a proportional scheme  leads to a situation where compensation represents  a very small share of individual losses, reducing the  usefulness of the compensation.   Box 1: MARD Disaster Benefits  Support for Crops (30% or more)   Plain  rice  cultivation  area  damaged  more  than  70%,1  million  VND/ha  (about  USD  48);  damage  from  30‐70%,  500,000 Dong/ha (USD 24);   Hybrid rice acreage damaged more than 70%, 1.5 million/ha (USD 70); damage from 30‐70%, 750,000/ha (USD  35)   Corn/vegetable  acreage  damaged  more  than  70%,  1  million  VND/ha  (USD  48);  damage  from  30‐70%,  500,000  Dong/ha (USD 24)   Industrial  crops/fruit  trees,  perennial  damage  more  than  70%,  2  million/ha  (USD  94);  damage  from  30‐70%,  1  million VND/ha (USD 48)    Support for Lost Livestock:   Bird, from 7,000‐15,000 Dong/animal (USD 0.3 to USD 0.7)   Pig, 500,000 Dong/hatchling (USD 24)   Bovine, equine, 2 million VND/animal breeds (USD 94)   Deer, sheep, goats, 1 million VND/hatchling (USD 48)    Support for Aquaculture, Seafood Losses (30% or More)   Area suffered more than 70%, 3 million ‐ 5 million/ha; damage from 30 ‐70%, 1 million‐3 million/ha (USD 48 to  USD to USD 144)   Cages suffer damage more than 70%, from 3 million ‐ 5 million VND/100 m3 cages (USD 144 to USD 240); damage  from 30‐70%, 1 million ‐3 million Dong/100 m3 cages (USD 48 to USD 144)    Source: Decision No.: 187/2010/TT‐BTC (2009) Circular Provisions on the Mechanism, Policy Support Plant Breeding,  Livestock, Aquatic Production to Recover the Losses Due to Natural Disasters, Disease  Another  option  to  distribute  post‐disaster  support  is  to  provide  a  uniform  amount  to  all  people  being  affected. Considering how difficult and costly it is to measure individual losses after a disaster, a uniform  transfer to those affected represents a welcome simplification of the targeting mechanism. In India, post‐ disaster  support  often  takes  the  form  of  an  ad  hoc  financial  transfer,  such  as  the  5,000  rupees  provided  to  victims  of  the  2005  floods  in  Mumbai.  In  Pakistan  after  the  2010  floods,  eligible  households  also  received  uniform  amounts  from  the  federal  government’s  Citizen’s  Damage  Compensation  Program  (CDCP), a rapid response cash grant program. In phase one, eligible households were given a one‐off cash  grant  in  the  amount  of  PRK  20,000  (about  US$213),  based  on  funds  available  to  cope  with  the  urgent  needs  of  a  very  large  flood‐affected  target  population.  In  phase  two,  the  size  of  the  grant  to  eligible  34    households  was  doubled  to  PRK  40,000  (around  US$  426),  a  more  suitable  amount  to  support  recovery,  provided in two installments of PRK 20,000 each.   The amount provided is often very small – maybe significant for poor people, but negligible for the richer  part of the population. In Mumbai after the 2005 floods, average losses were around 50,000 rupees, and  the  post‐disaster  transfer  was  only  5,000  rupees.  In  Bangladesh  following  the  1998  Great  Flood,  for  instance,  post‐flood  transfer  amounts  were  too  small  to  make  a  difference:  they  represented  only  4  percent  of  total  household  monthly  expenditure  for  poor  households,  and  2  percent  for  all  households.  Household  borrowing  highlights  this  limit:  poor  households  affected  by  the  flood  borrowed  about  six  to  eight  times  more  compared  to  the  level  of  government  transfers.  It  means  that  post‐disaster  does  not  replace insurance, and do not cover the loss of the middle‐class (see also below).    If we assume that the same budget ‐ $1 per affected individual – is used for post‐disaster support, we can  compare the benefit‐cost ratio with the two approaches. The results are presented in Figure 14. In most  countries,  the  welfare  benefit  from  $1  per  affected  individual  in  post‐disaster  support  is  higher  if  the  support  is  distributed  uniformly  to  the  population.  On  average,  the  benefit‐cost  ratio  is  higher  by  0.9  if  support  is  distributed  equally.  The  six  exceptions  (Cambodia,  Greece,  Mali,  Mauritania,  Niger,  Thailand)  are countries where poor people lose more than non‐poor people even in absolute terms. This is the case  where poor people are much more vulnerable than the rest of the population, and/or where inequality is  low (so that the difference in vulnerability dominates the difference in pre‐disaster wealth).   Even  though  benefit‐cost  ratios  are  lower  if  support  is  proportional  to  losses,  only  four  countries  have  a  benefit‐cost  ratio  lower  than  one  in  that  case  (Azerbaijan,  Georgia,  Hungary,  Ireland),  and  only  Georgia  has a ratio below 0.9. These countries are countries where poor people have a highly diversified income  – especially due to social protection transfers – that makes them less vulnerable.   The  ten  countries  where  the  difference  between  uniform  and  proportional  transfers  is  the  largest  –  in  favor  of  uniform  transfers  –  are  South  Africa,  Lesotho,  Botswana,  Honduras,  Panama,  Central  African  Republic,  Zambia,  Brazil,  Bolivia,  and  Angola.  They  are  countries  with  large  inequality  (in  terms  of  pre‐ disaster  income  and  in  terms  of  vulnerability),  where  post‐disaster  support  would  go  disproportionally  toward the better‐off with a proportional scheme.   Figure  14:  Uniform  post‐disaster  transfers  often  have  higher  benefit‐cost  ratios  than  transfers  that  are  proportional to losses, because the later lead to higher transfers for the better‐off. (Benefit‐cost ratio of post‐disaster support when transfers are uniform, compared with then transfers are  proportional to losses)  35      These  results  however  make  the  important  simplification  that  the  amount  of  losses  is  mostly  driven  by  vulnerability  and  wealth  –  and  thus  by  the  income  level  of  the  affected  household.  It  disregards  the  variance in hazard and assumes  that all individuals of the same  income  class that are affected are losing  the same fraction of their income. In the presence of a large variability of losses – e.g., after a windstorm,  some houses are completely destroyed while others have minor damages to roof and windows –the value  of post‐disaster transfers that are proportional to losses would increase.   5.3 Post‐disaster transfers and adaptive social protection do not replace insurance   This analysis starts from the assumption that post‐disaster government transfers are designed to support  the  most  in  need.  Under  this  assumption,  it  is  preferable  to  support  a  non‐affected  person  than  an  affected  person,  if  the  non‐affected  person  is  poorer  than  the  affected  one  after  the  shock.  This  is  a  fundamental  difference  with  insurance,  which  is  designed  to  compensate  for  a  fraction  of  the  losses,  irrespective  of  the  income  level  or  the  level  of  need.  This  difference  is  justified  by  (1)  who  pays  for  the  protection  (the  taxpayer  for  government  transfers  vs.  the  protected  individual  in  case  of  insurance);  (2)  how  the  price  is  calculated  (taxes  are  usually  determined  by  income  and  consumption  levels,  while  insurance premium depends on the average losses).   But governments in post‐disaster situations cannot only support the poorest, especially if even the better‐ off have no access to risk management instruments such as borrowing and insurance.   There is an economic rationale to help the population – even the relatively wealthy – to repair and rebuild:  their  position  in  the  economic  system  makes  it  important  that  they  get  back  to  work  and  restore  their  productivity as soon as possible. Evidence from the floods in Thailand in 2011 shows that people with no  direct damages from the flood saw a reduction in income similar to the reduction of income for directly‐ affected  people,  due  to  spill‐overs  in  the  economic  system  (Noy  and  Patel  2014).  These  spill‐overs  –  at  least those through reduced demand – are likely to be mostly dependent on the impact on the better‐off,  since they represent a large fraction of overall demand.   36    There is also a political economy rationale: governments cannot stay idle as some people struggle to cope  with  and  repair  damages,  even  if  these  people  are  not  the  worst‐off  in  the  country.  There  is  usually  a  strong demand for support after disasters, and the better‐off have often more political influence and voice  to lobby for support.   These  two  reasons  explain  why  post‐disaster  transfers  or  adaptive  social  protection  are  not  substitutes  for  market  insurance.  If  social  protection  is  designed  to  help  the  poorest  and  most  vulnerable,  it  cannot  provide  an  insurance  service  to  the  middle‐class  and  the  better‐off,  unless  the  government  is  ready  to  spend  extremely  large  resources.  In  practice,  governments  face  the  double  objective  of  helping  the  poorest  and  most  vulnerable  and  compensating  the  affected  population,  and  scarce  resources  makes  it  difficult or impossible to meet these two goals.  The classical indemnity insurance products are commonplace in high‐income countries and are based on  the observation of losses, with insurance payments triggered once losses occur. Since premiums are paid  by the beneficiaries, they create much less fairness and distributional issues (even though premiums are  often subsidized in practice). Classical indemnity insurance requires that robust data be available for the  insurer  to  assess  risks  ex‐ante  –  something  that  is  often  lacking  in  developing  countries  (Rogers  and  Tsirkunov 2013). And loss assessment may be costly if it requires that an expert visits every victim.   High penetration of market insurance removes the trade‐off for the government between compensating  the  victims  and  supporting  the  poorest,  especially  with  scarce  resources.  So  policies  to  increase  market  insurance penetration are also important for the poor, even if they do not benefit directly from insurance.  They benefit indirectly if the government – who do not need to compensate the middle‐class anymore –  can concentrate resources on them after a disaster.   Making  market  insurance  available  is  often  not  enough;  even  in  developed  countries,  penetration  of  indemnity insurance against natural hazards remains low in the absence of additional policies and actions.  Countries with high insurance  penetration are countries (i) where insurance is subsidized, as with floods  in  the  US  with  the  National  Flood  Insurance  Program;  (ii)  where  insurance  is  mandatory  and  backed  by  the  government  –  such  as  the    Turkish  insurance  against  earthquakes  and  fires,  which  is  an  excellent  example of how insurance access can be increased in middle‐income countries; or (iii) where insurance is  mandatory,  cross‐subsidized  and  backed  by  the  government,  the  case  of  France’s  Cat‐Nat  flood  and  drought insurance (Paudel 2012).   5.4 Post‐disaster transfers increase resilience – even if they are imperfect  Figure  15  shows  the  resilience  gain  thanks  to  post‐disaster  transfers  modeled  in  resilience  estimation:  a  uniform  transfer calibrated on the losses of the poor people, taking into account  the limits in borrowing  and ability to reallocate resources that countries face.   On  average,  resilience  increases  by  1.4  percentage  points  thanks  to  such  post‐disaster  support.  At  the  global level, on the 117 countries covered by our analysis, it is a gain of $11.8 billion per year, in terms of  welfare.  These  gains  in  welfare  are  achieved  by  transferring  –  though  post‐disaster  support  and  special  taxes – $11 billion per year.  37    Resilience gains are growing with the GDP level, because richer countries tend to have higher capacity to  fund and deliver post disaster transfers. But there are countries at all GDP levels without the capacity to  mobilize resources after disasters (either because they lack access to liquidity or because they are unable  to  reallocate  resources  toward  emergency  support).  All  countries  where  resilience  is  not  increased  by  post‐disaster transfers are countries where (1) the government cannot access or reallocate the financing  (i.e.  low  credit  rating  and  no  contingent  finance  arrangement  in  place);  and/or  (2)  the  government  does  not  have  any  plan  for  post‐disaster  support.  These  include  countries  which  have  not  reported  anything  under  the  Hyogo  Framework  for  Action,  and  which  might  actually  have  better  capacity  than  what  we  modeled.  Figure  15:  Current  capacities  to  provide  post‐disaster  support  to  the  population  already  increase  countries’ resilience.  (Resilience  gains  with  estimates  of  the  current  ability  of  countries  to  distribute  post‐disaster  support,  compared  with  a  situation  with  no  post‐disaster  support,  assuming  that  transfers  are  proportional  to  losses)    6. 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  38    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  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.   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.  During  the  July  2005  floods  in  Mumbai,  India,  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 (Patankar and Patwardhan 2016). 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. We disregard  this  risk  as  it  is  difficult  to  monetize.  (Barrett  and  Constas,  2014)  propose  a  definition  of  development  resilience that focuses on the capacity of people to avoid such poverty traps.  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, 2014b)  or explicit modeling 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.  We  have  disregarded  the  impact  on  natural  capital,  in  spite  of  its  importance  for  the  income  of  poor  people  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 disasters.   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  39    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.    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  change  are  also  those  where  data  are  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).    Our approach 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; and (3) it provides an associated tool to assess the  benefits  from  various  risk  management  policies,  such  as  adaptive  social  protection  or  early  warning  systems.    7. Acknowledgements  This  and  previous  versions  of  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.  8. 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.  40    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.  Browning, Edgar K. 1976. “The Marginal Cost of Public Funds.” The Journal of Political Economy, 283–98.  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.  Dahlby, Bev. 2008. The Marginal Cost of Public Funds: Theory and Applications. MIT press.  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.  de  Janvry,  Alain,  Alejandro  del  Valle,  and  Elisabeth  Sadoulet.  2016.  “Insuring  Growth:  The  Impact  of  Disaster Funds on Economic Reconstruction in Mexico.”  de  Janvry,  Alain,  Alejandro  del  Valle,  and  Elisabeth  Sadoulet.  2016.  “Insuring  Growth:  The  Impact  of  Disaster Funds on Economic Reconstruction in Mexico.”  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,  Marc,  and  Peter  J.  Hammond.  2004.  “Interpersonally  Comparable  Utility.”  In  Handbook  of  Utility  Theory,  edited  by  Salvador  Barberà,  Peter  J.  Hammond,  and  Christian  Seidl,  1179–1285.  Springer US. http://link.springer.com.gate3.inist.fr/chapter/10.1007/978‐1‐4020‐7964‐1_8.  Foa, Roberto. 2013. “Household Risk Preparation Indices—Construction and Diagnostics.”  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.  GIZ.  2014.  “The  Vulnerability  Sourcebook:  Concept  and  Guidelines  for  Standardised  Vulnerability  Assessments.”  https://gc21.giz.de/ibt/var/app/wp342deP/1443/index.php/knowledge/vulnerability‐ assessment/vulnerability‐sourcebook/.  41    Guha‐Sapir,  D.,  Santos,  I.,  Borde,  A.,  2013.  The  economic  impacts  of  natural  disasters.  Oxford  University  Press.  Hallegatte, S., 2012. 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.,  2014a.  Economic  Resilience:  definition  and  measurement.  World  Bank  Policy  Res.  Work.  Pap. No 6852.  Hallegatte,  S.,  2014b.  Modeling  the  role  of  inventories  and  heterogeneity  in  the  assessment  of  the  economic costs of natural disasters. Risk Anal. 34, 152–167.  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.  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. Washington,  DC: World Bank  Hallegatte,  Stéphane,  Mook  Bangalore,  and  Adrien  Vogt‐Schilb.  2016b.  “Assessing  Socioeconomic  Resilience to Floods in 90 Countries.” World Bank Policy Research Working Paper 7663   Hallegatte, S., and A. Vogt‐Schilb. 2016. “Are Losses from Natural Disasters More Than Just Asset Losses?  The  Role  of  Capital  Aggregation,  Sector  Interactions,  and  Investment  Behaviors.”  Background  paper, World Bank, Washington, DC.  Hallegatte, S., Vogt‐Schilb, A., Bangalore M., Rozenberg, J., 2017 “Unbreakable: Building the Resilience of  the Poor in the Face of Natural Disasters” World Bank, Washington, DC  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.  42    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.  Kuriakose,  Anne  T.,  Rasmus  Heltberg,  William  Wiseman,  Cecilia  Costella,  Rachel  Cipryk,  and  Sabine  Cornelius.  2013.  “Climate‐Responsive  Social  Protection.”  Development  Policy  Review  31  (November): o19–34. doi:10.1111/dpr.12037.  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.  Massiani, Jérôme, and Gabriele Picco. 2013. “The Opportunity Cost of Public Funds: Concepts and Issues.”  SSRN  Scholarly  Paper  ID  2321977.  Rochester,  NY:  Social  Science  Research  Network.  http://papers.ssrn.com/abstract=2321977.  Melecky,  Martin,  and  Claudio  Raddatz.  2011.  “How  Do  Governments  Respond  after  Catastrophes?  Natural‐Disaster Shocks and the Fiscal Stance.”  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,  Ilan,  and  Pooja  Patel.  2014.  “Floods  and  Spillovers:  Households  after  the  2011  Great  Flood  in  Thailand.” Working Paper Series 3609. Victoria University of Wellington, School of Economics and  Finance.   Noy, I., Yonson, R., 2016. A survey of the theory and measurement of economic vulnerability and resilience  to natural hazards.  OECD. 2014. “Guidelines for Resilience Systems Analysis.”  Paudel, Youbaraj. 2012. “A Comparative Study of Public—Private Catastrophe Insurance Systems: Lessons  from Current Practices.” The Geneva Papers on Risk and Insurance‐Issues and Practice 37 (2): 257– 85.  Patankar, A., Patwardhan, A., 2016. Estimating the Uninsured Losses due to Extreme Weather Events and  Implications for Informal Sector Vulnerability: A Case Study of Mumbai, India. Natural Hazards 80  (1): 285–310.  Pelham, L., Clay, E., Braunholz, T., 2011. Natural disasters: what is the role for social safety nets? Overseas  Development Institute, London.  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.  Rogers, David P., and Vladimir V. Tsirkunov. 2013. Weather and Climate Resilience: Effective Preparedness  through National Meteorological and Hydrological Services. World Bank Publications.  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.  43    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.  USGS,  2015.  USGS.  2015.  “PAGER  (Prompt  Assessment  of  Global  Earthquakes  for  Response).”  http://earthquake.usgs.gov/research/pager/.  Winsemius, Hessel C., Brenden Jongman, Ted I. E. Veldkamp, Stephane Hallegatte, Mook Bangalore, and  Philip J. Ward. 2015. “Disaster Risk, Climate Change, and Poverty : Assessing the Global Exposure  of  Poor  People  to  Floods  and  Droughts.”  World  Bank  Policy  Research  Working  Paper  7480  (November): 1–35.  World Bank, 2013. Risk and Opportunity: Managing Risk for Development (World Development Report).    44    Appendix. PAGER building categories aggregated into three general categories to representing differential vulnerability.  Agg. Cat. PAGER building category  Vuln.  Fragile  Adobe blocks (unbaked sundried mud block) walls Adobe block, mud mortar, wood roof and floors Adobe block, mud mortar, bamboo, straw, and thatch roof; A 70%  block, straw, and thatch roof cement‐sand mortar; Adobe block, mud mortar, reinforced concrete bond beam, cane and mud roof; Adobe block, mud mortar bamboo  or  rope  reinforcement;  Rectangular  cut‐stone  masonry  block;  Rectangular  cut  stone  masonry  block  with  mud  mortar,  timber  roof  and  floors;  Inf constructions;  Mud  walls;  Mud  walls  without  horizontal  wood  elements;  Mud  walls  with  horizontal  wood  elements;  Mobile  homes;  Rubble  stone  (field  s masonry; Local field stones dry stacked (no mortar) with timber floors, earth, or metal roof; Local field stones with mud mortar; Local field stones with lime m Local  field  stones  with  cement mortar,  vaulted brick  roof  and  floors;  Unreinforced  fired  brick  masonry;  Unreinforced  brick  masonry  in  mud  mortar  without  t posts; Unreinforced brick masonry in mud mortar with timber posts; Wood light unbraced post and beam frame; Wood panel or log construction; Wattle and  (Walls with bamboo/light timber log/reed mesh and post); Wood unbraced heavy post and beam frame with mud or other infill material; Wood braced frame load‐bearing infill wall system  Median  Rectangular  cut  stone  masonry  block  with  lime  mortar;  Rectangular  cut  stone  masonry  block  with  cement  mortar;  Local  field  stones  with  cement  mortar  a 30%  reinforced  concrete  bond  beam;  Ductile  reinforced  concrete  moment  frame  with  or  without  infill  low‐rise;  Reinforced  concrete  shear  walls  low‐rise;  Nonduc reinforced concrete frame with masonry infill walls low‐rise; Nonductile reinforced concrete frame without masonry infill walls low‐rise; Steel reinforced concr (Steel members encased in reinforced concrete) low‐rise; Concrete moment resisting frame with shear wall ‐ dual system low‐rise; Rectangular cut stone maso block  with  reinforced  concrete  floors  and  roof;  Massive  stone  masonry  in  lime  or  cement  mortar;  Precast  concrete  frames  with  concrete  shear  walls  low‐r Precast  reinforced  concrete  moment  resisting  frame  with  masonry  infill  walls  low‐rise;  Rammed  Earth/Pneumatically  impacted  stabilized  earth;  Concrete  bl unreinforced masonry with lime or cement mortar; Unreinforced brick masonry in lime mortar;  Unreinforced fired brick masonry, cement mortar; Unreinfor fired  brick  masonry,  cement  mortar,  but  with  reinforced  concrete  floor  and  roof  slabs;  Not  specified  (unknown/default);  Wood;  Wood  stud‐wall  frame  w plywood/gypsum board sheathing; Wood frame, heavy members (with area > 5000 sq. ft.)  Rosbust  Reinforced concrete; Ductile reinforced concrete moment frame with or without infill; Ductile reinforced concrete moment frame with or without infill high‐r 10%  Ductile reinforced concrete moment frame with or without infill mid‐rise; Reinforced concrete shear walls; Reinforced concrete shear walls high‐rise; Reinfor concrete shear walls mid‐rise; Nonductile reinforced concrete frame with masonry infill walls; Nonductile reinforced concrete frame with masonry infill walls hi rise;  Nonductile  reinforced  concrete  frame  with  masonry  infill  walls  mid‐rise;  Nonductile  reinforced  concrete  frame  without  masonry  infill  walls;  Nonduc reinforced  concrete  frame  without  masonry  infill  walls  high‐rise;  Nonductile  reinforced  concrete  frame  without  masonry  infill  walls  mid‐rise;  Steel  reinfor concrete  (Steel  members  encased  in  reinforced  concrete);  Steel  reinforced  concrete  (Steel  members  encased  in  reinforced  concrete)  high‐rise;  Steel  reinfor concrete  (Steel  members  encased  in  reinforced  concrete)  mid‐rise;  Concrete  moment  resisting  frame  with  shear  wall ‐  dual  system;  Concrete  moment  resist frame  with  shear  wall ‐  dual  system  high‐rise;  Concrete  moment  resisting  frame  with  shear  wall ‐  dual  system  mid‐rise;  Flat  slab  structure;  Confined  mason Confined masonry high‐rise; Confined masonry low‐rise; Confined masonry mid‐rise; Precast concrete tilt‐up walls; Precast concrete frames with concrete sh walls;  Precast  concrete  frames  with  concrete  shear  walls  high‐rise;  Precast  concrete  frames  with  concrete  shear  walls  mid‐rise;  Precast  reinforced  concr moment  resisting  frame  with  masonry  infill  walls;  Precast  reinforced  concrete  moment  resisting  frame  with  masonry  infill  walls  high‐rise;  Precast  reinfor concrete moment resisting frame with masonry infill walls mid‐rise; Precast panels (wall made of number of horizontal precast panels, construction from form Soviet  Union  countries);  Reinforced  masonry;  Reinforced  masonry  bearing  walls  with  wood  or  metal  deck  diaphragms;  Reinforced  masonry  bearing  walls  w wood or metal deck diaphragms low‐rise; Reinforced masonry bearing walls with wood or metal deck diaphragms mid‐rise (4+ stories); Reinforced masonry bear walls  with  concrete  diaphragms;  Reinforced  masonry  bearing  walls  with  concrete  diaphragms  high‐rise;  Reinforced  masonry  bearing  walls  with  concr diaphragms  low‐rise;  Reinforced  masonry  bearing  walls  with  concrete  diaphragms  mid‐rise;  Steel;  Steel  moment  frame;  Steel  moment  frame  high‐rise;  St moment frame low‐rise; Steel moment frame mid‐rise; Steel braced frame; Steel braced frame high‐rise; Steel braced frame low‐rise; Steel braced frame mid‐r Steel light frame; Steel frame with cast‐in‐place concrete shear walls; Steel frame with cast‐in‐place concrete shear walls high‐rise; Steel frame with cast‐in‐pl concrete  shear  walls  low‐rise;  Steel  frame  with  cast‐in‐place  concrete  shear  walls  mid‐rise;  Steel  frame  with  unreinforced  masonry  infill  walls;  Steel  frame  w unreinforced masonry infill walls high‐rise; Steel frame with unreinforced masonry infill walls low‐rise; Steel frame with unreinforced masonry infill walls mid‐ 45