Myanmar  Subnational  Phone  Surveys  (MSPS)  of  the  World  Bank:  Coverage, Reliability and Representativeness    Myanmar Subnational Phone Surveys (MSPS) are designed to monitor household wellbeing at the state and  regional level. The first round of MSPS interviews were conducted between November 2022 to March 2023  and  collected  detailed  information  regarding  labor  market  participation,  education  levels,  consumption,  migration,  exposure  to economic  shocks  and coping  strategies.  In  this note,  we  validate  the  representative  properties  of  MSPS  at  the  subnational  level  and  address  potential  concerns  about  survey  bias.  We  also  examine MSPS’ compatibility with other benchmark household surveys and provide evidence that vulnerable  households  that  are  generally  overlooked  in  other  telephonic  surveys  (low‐educated,  poorer,  female‐ headed, migrant households) have been well‐represented in the MSPS’ survey sample. We find that 306 of  330 townships in Myanmar have been covered in MSPS, reflecting approximately 98 percent of the country’s  population.  Shares  of  demographic  indicators  at  the  state  and  regional  levels  –  such  as  female  population,  female  headed  households,  urban  population,  and  age‐distribution  –  obtained  from  MSPS  correspond  closely  with  MLCS‐2017  survey.  Moreover,  the  share  of  displaced  populations  in  MSPS  match  closely  with  displacement  estimates  from  UNHCR  for  the  same  period.  MSPS  also  has  significant  representation  of  minority  population  based  on  religious  and  linguistic  characteristics.  Finally,  we  find  that  MSPS  yields  consistent  estimates  of  education,  asset  ownership,  consumption  and  labor  market  indicators  when  compared  to  IFPRI’s  MHWS  surveys.  Overall,  these  result  underscore  the  unbiased  properties  of  MSPS  surveys  and  show  that  these  surveys  provide  reliable  estimates  of  household  wellbeing  at  the  subnational  level.  Introduction  Risks to Myanmar’s economy have been compounding since the start of the pandemic. GDP growth after  contracting by 18 percent in 2021, was estimated to be 3 percent in 2022. In July 2022, the local currency  kyat, depreciated by 30 percent relative to the dollar while inflation was at 19.5 percent. GDP per capita  in 2022 had fallen by 17 percent since the start of the pandemic (2022‐2020). The World Bank has been  monitoring  the  welfare  effects  of  Myanmar’s  rising  macroeconomic  instability  through  eight  rounds  of  household telephonic surveys. These surveys revealed considerable effects of macroeconomic instability  on  wellbeing  with  large  reductions  to  incomes,  rising  threat  of  food  insecurity,  work  stoppages  and  households struggling to cope with a series of internal and external shocks over the past two years.  The intensity of these shocks however vastly varies across Myanmar. For instance, households in Rakhine  have encountered 10 percent higher price of rice in December 2022 compared to a national inflation rate  of  ‐3.0  percent  (m‐o‐m;  WFP,  2023).  Data  from  the  armed  conflict  location  and  event  data  project  (ACLED) shows that households in the Northwest (Sagaing, Magway, Chin and Kachin), and the Southeast  (Kayah, Kayi, and Tanintharyi) of Myanmar have been exposed to considerably more conflict in 2022 than  other areas.       Author: Sutirtha Sinha Roy. ssinharoy@worldbank.org   Sincere thanks to Rinku Murgai, Roy van der Weide, Saurav Katwal, Saurav Dev Bhatta and Kim Alan Edwards for detailed comments and  guidance. All errors and omissions are attributed to the author.        1  Similarly,  levels  of  hunger  reported  by  households  in  Kachin  state  are  much  higher  than  the  rest  of  the  country (MAPSA, 2022).   This  unevenness  in  the  intensity  of  shocks  has  not  been  captured  in  past  surveys  of  the  World  Bank.  These surveys were initiated immediately in the aftermath of the pandemic to monitor wellbeing at the  national level and therefore not designed to detect subnational trends.  A new series of surveys by the World Bank, called the Myanmar Subnational Phone Surveys (MSPS), are  intended to fill this gap. The objective of MSPS is to periodically monitor regionally disaggregated shocks  in Myanmar and quantify their impacts on households based on their location and other characteristics.  The  first  round  of  MSPS,  conducted  during  November  2022  to  March  2023,  collected  household  demographics,  education,  employment,  exposure  to  adversity,  coping  strategies,  consumption,  and  prices  information.  MSPS  is  comparable  with  other  sub‐nationally  representative  surveys  in  Myanmar,  such  as,  the  Myanmar  Living  Conditions  Survey  (MLCS)  –  conducted  in  2017  and  Myanmar  Household  Welfare Survey (MHWS) conducted by IFPRI since 2022. This allows MSPS to detect subnational changes  in wellbeing overtime1.  This  note  contains  a  detailed  description  of  the  first  round  of  MSPS  survey,  sampling,  and  weighting  design  and  is  intended  to  be  a  technical  reference  for  potential  users  of  MSPS.  Section  1  of  this  note  provides an overview of the sampling and stratification protocols. The stratification strategy is based on  socio‐economic  indicators  of  households  that  were  collected  prior  to  the  pandemic.  Therefore,  households are assigned into strata using data that is not yet up to date. Moreover, the sampling frame  is not a representative draw of the population. Both issues are addressed through reweighting, described  in Section 2 of this report. Section 3 compares results from MSPS’ survey to benchmark survey and census  information to demonstrate subnational representativeness.   Section 1: Sampling and Stratification   The first round of MSPS was conducted in partnership with a local survey firm. Baseline socio‐economic  data and last known state and township of residence for 15 states and regions and 321 townships2. This  dataset  serves  as  the  sampling  frame  for  MSPS.  Location  names  and  codes  in  the  sampling  frame  were  first  harmonized  to  geospatial  datasets  of  Myanmar  Information  Management  Unit  (MIMU).  The  sampling  frame  was  then  stratified  using  baseline  education,  income  and  urban  characteristics  of  the  main respondent of the household. The education strata consist of three levels: (i) illiterate, no education  or up to elementary school, (ii) more than elementary but only  upto high school level of  education and  (iii)  higher  than  high  school  level  of  education,  including  graduates,  post‐graduates  and  others.  The  income stratum classified households into groups earning more or less than 300,000 kyats per year. As a  result, all households in the sampling frame were assigned to one of 12 potential socio‐economic strata:  3  levels  of  education,  2  levels  of  income;  and,  either  urban  or  rural  locations.  Note  the  assignment  of  households  into  strata  are  based  on  indicators  that  date  to  pre‐pandemic  years  (exact  year  of  data  collection is not available). The sampling frame will be updated using data from the first round of MSPS  for future rounds of data collection.    1  Two reports have recently used MSPS to track changes in education access (Bhatta, et al. 2023) and changes in  employment indicators (Sinha Roy, 2023) in Myanmar since 2017.  2  Myanmar has a total of 330 townships. Townships are the third level of administrative units in Myanmar. They  comprise of both rural and urban units.  2  The first round of MSPS also sought to capture household opinions regarding the role of the public sector  in  education,  trade,  and  infrastructure  policies.  Based  on  past  literature  (Lyall,  Blair  and  Imai,  2013;  Porter, et al 2021), this information is elicited by assigning households to either a treatment or a control  group. Households in MSPS are offered slightly different versions of similarly worded questions based on  their treatment or control status, such that differences in responses reveal perceptions about the role of  the  public  sector.  All  households  within  a  township  and  each  of  the  twelve  socio‐economic  strata3  are  randomly  assigned  to  treatment/control  groups  (see  appendix  1  for  additional  details  on  balance  of  household  characteristics  and  minimum  detectable  effects).  As  a  result,  MSPS  uses  24  socio‐economic  strata  (12  socio‐economic  strata  interacted  with  treatment  and  control  status)  in  addition  to  over  300  geographic  stratums  (one  corresponding  to  each  township)  ‐‐  to  sample  households  from  the  overall  frame. Figure 1 shows near universal coverage of townships in the sampling frame. The database has the  highest concentration of phone contacts in the central areas of Mandalay, Magwe, Bago and Yangon. In  comparison, fewer contact details are available in Shan, Chin and parts of Kachin.      Figure  1:  Number  of  contact  details  available  in  Map  2:  Number  of  households  selected  for  the sampling frame per township  surveys per Township  Source:  Shapefiles  –  MIMU.  Data  –  Sampling  Source:  Shapefiles  –  MIMU.  Data  –  Sampling  frame.  frame.    A  sample  size  of  approximately  8,500  households  across  Myanmar  was  targeted  in  the  first  round  of  MSPS.  The  target  sample  size  was  achieved  by  allocating  township‐stratum  level  quotas  as  follows.  For  each  township,  two  households  from  the  lowest  education  stratum  (illiterate,  no  education  or  up  to  elementary  school)  and  1  household  from  all  other  strata  were  selected  for  interviews.  The  protocol  therefore implicitly oversampled households with low education with a maximum of 32 households per  township.  Oversampling  of  low  educated  households  mitigates  the  risk  of  underrepresenting  such  households in telephonic surveys (as these households are less likely to possess a phone ‐‐ Gourlay et al.  2021;  Hoogeveen  and  Pape,  2020).  Overall,  the  selection  protocol  yielded  a  sample  size  of  8,521    3  Refer to WB‐MSPS round 1 instrument for more details on list elicitation module.  3  households from 321 townships but only 100 samples in Chin and Kayah. This can affect the reliability of  MSPS  estimates  for  the  two  locations.  The  sampling  procedure  was  therefore  modified  to  draw  4  households  from  the  lowest  education  stratum  and  2  households  from  all  other  strata  in  the  two  locations. The modified protocol resulted in the final sample size of 8,606 households in the first round  of MSPS.   Compared to their population shares, the final sample contains fewer households from Ayeyawady and  Mandalay and more units in Shan and Rakhine (Appendix A2.1). Given the latter two are poorer, remote  and  prone  to  conflict  than  others,  more  samples  from  these  two  areas  mitigates  the  risk  of  under  sampling  vulnerable  and  conflict  affected  households.  Telephonic  surveys  are  often  known  to  under  sample  poorer  households  from  areas  that  are  harder  to  reach  and  in  locations  where  access  to  public  services  is  limited.  Figures  A2.4  and  A2.6  confirms  that  sample  selection  is  not  affected  by  road  accessibility  or  proximity  to  schools.  Similarly,  figures  A2.3  and  A2.4  show  sufficient  representation  of  rural and low educated households in the final selected sample.    1.1 Replacement Strategy  Non‐response rates in past rounds of World Bank household surveys have been as high as 40%, likely due  to  the  adverse  political  and  socio‐economic  conditions  in  the  country.  A  long  list  of  replacement  households  was  therefore  produced  in  advance  of  survey  implementation.  Replacement  households  were  drawn  from  the  same  sampling  frame  as  the  primarily  sample.  Figure  2  shows  the  density  of  replacement  options  available  within  the  same  township  and  stratum  for  non‐responsive  households.  The  figure  shows  that  for  most  non‐responsive  households,  replacements  can  be  selected  simply  by  choosing another household within the same township and stratum– provided such a choice exists in the  sampling  frame.  Once  replacement  is  carried,  the  non‐responsive  household  and  its  replaced  unit  are  removed from the sampling frame – so that no further attempts are made to interview the household in  this round (although further attempts to reconnect with the household could be made in future rounds  of MSPS).    Figure 2: Number of replacement households available per stratum in the sampling frame.  4  However,  it  is  likely  that  there  may  not  be  sufficient  samples  in  the  frame  to  replace  non‐responsive  units.  This  could  occur  if  (1)  there  were  few  replacement  households  in  the  strata  to  begin  with  (note  that some strata in Figure 2 have limited replacement options available) or (2) replacement households  within a stratum were fully used in the course of survey implementation.  In  such  cases,  the  sample  quotas  per  stratum  were  relaxed  one‐step  at  a  time  until  a  replacement  household  is  found.  The  income  strata  requirement  is  relaxed  first,  and  replacement  occurs  if  a  household  within  the  same  township,  education  category,  rural/urban  and  treatment  status ‐‐  but  not  the  same  income  status ‐‐  as  the  originally  non‐responsive  household  is  found  in  the  sampling  frame.  However, if no replacement occurs despite relaxing the income requirement, the urban quota restriction  followed  by  the  education  quota  restrictions  are  then  relaxed  sequentially.  If  the  replacement  process  continues  to  fail  due  to  limited  samples,  the  township  requirement  is  further  relaxed  and  another  household  from  the  same  state  with  the  same  treatment  status  as  the  original  non‐responsive  households is used as a replacement unit.  Non‐response  rates  were  expected  to  be  significantly  higher  in  Chin  and  Kayah  due  to  the  ongoing  political  situation  in  the  two  areas.  Replacement  in  these  two  areas  based  on  the  above  protocol  is  therefore likely to be more challenging than others. This risk was mitigated by supplementing Sampling  frame’s sampling frame by an additional set of 600 phone numbers from each of the two areas. However,  no  information  about  baseline  household  characteristics  is  available  for  these  1200  supplementary  contacts.  Thus,  replacement  in  such  cases  were  undertaken  through  simple  random  selection.  In  such  cases, the replaced units were assigned the same treatment as the original non‐compliant households.   Section 2: Sampling weights and Reweighting   Survey  sampling  weights  are  required  to  produce  sub‐nationally  representative  estimates  from  MSPS.  Since  the  sampling  protocol  assigned  fixed  quotas  to  all  townships,  the  number  of  samples  drawn  per  state  in MSPS are not in proportion to  their state‐level population shares. Sampling weights  correct for  disproportionate  sampling  probabilities  caused  due  to  the  quota‐based  protocol,  high  non‐response  rates,  relaxation  of  stratum  quotas  due  to  insufficient  replacement  units  in  the  sampling  frame,  and  operational  challenges  preventing  enumeration  of  all  planned  geographic  units.  The  construction  of  sampling  weights  requires  Censuses,  surveys  and  administrative  data  sources  that  provide  reliable  estimates  of  key  indicators  at  the  subnational  level.  A  broad  list  of  such  data  sources  are  available  in  Myanmar:  (1)  household  aggregates  from  population  census  of  2014  at  the  township  level;  (2)  the  intercensal  survey  (ICS)  of  2019  containing  select  household  indicators  at  the  district  level;  (3)  MLCS  survey  of  2017  with  detailed  education,  labor,  asset  and  education  information  representative  at  the  state and regional levels; (4) administrative data of  townships collected  by  GAD in 2019; and (5) IFPRI’s  MHWS round 1 survey from 2022 containing select asset indicators at the state and regional levels. The  sampling weights in MSPS use a combination of these data sources at different spatial levels to achieve  sub‐national representativeness.  2.1  Constructing  household  weights  to  reflect  population  shares  by  district,  rural/urban,  gender and age‐group    The  probability  of  selecting  a  household  ℎ  in  township    of  district    for  an  interview  is  given  by  the  following formula:  5  , ∗ ∗   ∑ , , where:    : Number of townships from district  covered in MSPS  , : is the total population in township   from the 2014 population census  ∑ , :  is  the  population  of  district    in  2014  population  census  –  which  is  a  summation  of  all  members in households ℎ located in townships  1 . .  located in district   : are the total number of people interviewed across households ℎ in township   in MSPS  ,  : is the population of township   from GAD’s 2019 township profile    , The  term  ∗ ∑   denotes  the  probability  of  selecting  a  township    based  on  its  2014  population  , share  in  district  .  The  probability  of  selecting  a  household  within  the  township  is  .  The  , probabilities  are  calculated  separately  for  the  rural  and  urban  sectors.  The  household  sampling  weight  ℎ is the inverse of its probability of selection  .  At  this  point,  all  households  within  a  township  have  the  same  probability  of  selection  based  on  2019  population distribution. The intercensal survey conducted in the same year, however, provides additional  information  about  how  population  is  distributed  according  to  age‐categories,  gender  and  rural/urban  across districts. This information is used to calculate the share of Myanmar population observed within  a  township‐gender‐age  group‐rural/urban  category  in  ICS‐2019.  The  shares  are  then  multiplied  with  household  weights  ℎ,  such  that  rural/urban,  gender  and  age  composition  from  MSPS  is  updated  to  population characteristics observed in ICS‐2019  2.2  Maxentropy  weight  readjustment  to  mitigate  risk  of  under  sampling  vulnerable  households    In  the  final  step,  household  weights  at  the  state  and  regional  level  are  adjusted  to  mitigate  the  risk  of  under‐sampling  households  that  are  at  risk  of  typically  being  under‐represented  in  telephonic  surveys.  Households  with  fewer  assets  and  low  education  levels  are  vulnerable  to  such  exclusion.  Additionally,  past  studies  have  shown  that  female  headed  households  possess  fewer  assets  than  other  households  (Rajaram, 2009) and are at a higher risk of underrepresentation in telephonic surveys (Hersh, et al 2021).  While  household  asset  ownership  indicators  and  share  of  population  below  15  years  at  the  state‐level  were  obtained  from  IFPRI’s  MHWS  2022  survey,  representative  estimates  of  educational  attainment  amongst  adults,  female  population  shares  and  proportion  of  population  living  in  female  headed  households  were  derived  using  MLCS  2017.  This  information  was  then  used  to  adjust  MSPS’  sampling  weights using the maximum entropy approach described in Wittenberg (2010) and Hainmueller (2021).  A cross‐entropy algorithm devised by Paul Corral is used to implement the reweighting procedure4 (based  on Golan, 1996). The algorithm adjusts household weights in a way such that means of specific indicators  are  simultaneously  matched  to  averages  obtained  from  representative  data  sources.  Asset  indicators  include  binary  values  indicating  ownership  of  television,  ownership  status  of  respondent’s  current  residence  and  whether  the  household  lives  in  an  apartment,  house  or  a  condominium.  Two  education  variables were considered for reweighting: share of adult population (above the 20 years old) that have    4  https://github.com/pcorralrodas/wentropy  6  either pre‐primary education or primary education up to grade 5 level. The pre‐primary education group  comprises  of  adults  with  highest  educational  attainment  below  grade  1  or  education  received  from  a  monastic/religious  institution,  NFE  classes,  home‐based  tutoring  or  other  non‐school  based  learning5.  Share of population livening in female headed households and female population ratios were derived for  each state using MLCS 2017 and entered separately into the maxentropy reweighting algorithm.   Section  3:  Performance  Assessment:  comparing  MSPS  weighted  estimates to representative survey estimates  This  section  examines  whether  key  indicators  from  MSPS  are  consistent  with  MLCS‐2017  and  IFPRI’s  MHWS.  National  level  estimates  are  reported  in  figures  and  tables  below  while  detailed  subnational  estimates  can  be  found  in  appendix  3  of  this  note.  Most  comparisons  are  made  with  respect  to  MLCS  2017 because only a handful of variables from this dataset were used in the sampling weight calculations.  Compatibility of MSPS with MLCS 2017 is therefore evidence of minimal bias in subnational estimates.  3.1 Geographic and demographic coverage  The table below shows the extent of geographic coverage in the first round of MSPS. Overall MSPS  managed to reach about 306 (93%) of the 330 townships in Myanmar. 14 of the 24 townships that  were not covered under MSPS were from the state of Shan. Overall, townships covered under MSPS  represented 97.8% of the country’s population. In terms of state/region‐wise populations, most areas  had more than 85% of their populations represented in MSPS – with the exception of Shan. MSPS  coverage represents about 84% of the population for this unit.  Share of  Share of  Townships  Total  townships  Population in  Total 2014  population  not  townships  covered within  townships not  population  covered     covered  covered  MSPS     covered  covered  within MSPS   Ayeyarwady    26  100.0%       6053594  100.0%  Bago    28  100.0%       4743808  100.0%  Chin  1  8  88.9%     49949  419160  89.4%  Kachin  5  13  72.2%     30838  1339910  97.8%  Kayah  3  4  57.1%     34981  237749  87.2%  Kayin    7  100.0%       1454264  100.0%  Magway    25  100.0%       3786538  100.0%  Mandalay    28  100.0%       5843424  100.0%  Mon    10  100.0%       1949821  100.0%  Nay Pyi Taw    8  100.0%       1072833  100.0%  Rakhine    17  100.0%       2034148  100.0%  Sagaing  1  36  97.3%     49820  5026506  99.0%  Shan  14  41  74.5%     911410  4589523  83.4%  Tanintharyi    10  100.0%       1352283  100.0%  Yangon    45  100.0%       6949440  100.0%  Myanmar  24  306  92.7%     1076998  46853001  97.8%    5  Inclusion of educational variables in the maxentropy approach is underpinned by the plausible assumption that  the educational attainment shares among adults over 20 years of age is likely unchanged between 2017 and  2022.   7  Table 1: Number of townships covered under MSPS, and their population coverage based on 2014  population census.  In comparison to MSPS, MLCS 2017 and MHWS surveys conducted by IFPRI had a geographical spread  of 296 and 310 townships respectively (MHWS, 2022). Biases due to the exclusion of the 24 townships  in MSPS are likely minimal as these locations represent only 2.2 percent of Myanmar’s population.  Overall, there are many similarities in the geographical spread of MSPS and MHWS. Coverage ratios for  both surveys are lowest in Shan while all townships in of Rakhine were included in the two surveys,  despite the challenging conflict situation in the state. The latter represents a considerable  improvement over earlier face‐to‐face data collection exercises, as the prevailing situation in Rakhine  has prevented population census of 2014, MLCS 2017 and the ICS 2019 from achieving 100% township  coverage in the state (MHWS, 2022).  Figures 3 compares the state population shares from MSPS to MHWS and MLCS. Except for a small  population growth in Yangon observed in MSPS, the state‐wide population shares across the three  surveys are almost the same. Share of urban population within states and regions is also similar across  the three surveys (Figure 4). Table A3.1 in Appendix 3 shows that the rate of urbanization since 2017  has been highest in Shan and slowest in Bago. MHWS further corroborates this trend.  Kachin Kachin Nay Pyi Taw 0.2 Kayah Nay Pyi Taw 0.4 Kayah Ayeyarwady 0.15 Kayin Ayeyarwady 0.3 Kayin 0.1 0.2 Shan Chin Shan Chin 0.05 0.1 0 0 Yangon Sagaing Yangon Sagaing Rakhine Tanintharyi Rakhine Tanintharyi Mon Bago Mon Bago Mandalay Magway Mandalay Magway MSPS 2022 IFPRI 2022 MLCS 2017 MSPS 2022 IFPRI 2022 MLCS 2017     Figure 3: State’s population share  Figure 4: Share of urban population within state    Table 2 compares demographic characteristics between MSPS and MLCS. Since most demographic  indicators from MLCS were used to reweigh MSPS (other than education), the small differences  between the two surveys reported in the table below underscores the representative nature of MSPS  surveys. Overall, the reweighted MSPS sample comprises of slightly lower share of children below the  age of 15 years.     MSPS 2022  MLCS 2017  Difference  Share of female population (rural)  53%  52%  1.1 pp  Share of female population (urban)  52%  53%  ‐1.1 pp  Share of population in female headed households  (rural)  4%  6%  ‐1.6 pp  8  Share of population in female headed households  (urban)  7%  7%  ‐0.6 pp  Mean Household size (rural)  5.06  5.16  ‐1.9 percent  Mean Household size (urban)  5.37  5.19  3.6 percent  Share of population: ages below 15 years  23%  28%  ‐5.2 pp  Share of population: ages between 16 to 65  69%  65%  4.3 pp  Share of population: ages between 66 and above  8%  7%  1 pp  Table 2: Comparing weighted means of demographic indicators from MSPS to MLCS. pp denotes  percentage points.  Table A3.2, A3.3, A3.4 and A3.5 in appendix 3 show the distribution of household size, female  population shares, share of population living in female headed households and distribution of age‐ groups across states and regions, respectively. These demographic indicators tend to progress slowly  overtime. The broad consistency of indicators between MSPS and MLCS surveys observed in these  tables is therefore reassuring. Only a few notable exceptions are observed: Mon, where MSPS picked  up 7 percentage points more urban women than MLCS; Kayin and Nay Pyi Taw , where the share of  MSPS population living in urban female headed households exceeds MLCS by 10 percentage points;  and Kayah, Kayin, Tanintharyi and Nay Pyi Taw, where the difference between the share of children  below 15 in the two surveys are more than 8 percentage points. Comparing MSPS to MHWS however  indicates that shares of below 15 populations are comparable across two surveys– suggesting  underlying changes in age distributions since 2017 in select states and regions that are detected in both  MHWS and MSPS are unlikely due to measurement problems.  Ages: 0‐15 Ages: 15‐65 45.0% 80.0% 40.0% 75.0% 35.0% 70.0% 30.0% 65.0% 25.0% 60.0% 20.0% 55.0% 15.0% 50.0% MSPS MHWS MSPS MHWS 9  Ages: 65+ 12.0% 10.0% 8.0% 6.0% 4.0% 2.0% 0.0% MSPS MHWS   Figure 5: Share of age groups in MSPS compared to MHWS  Table 3 reviews the religious and linguistic composition of households in MSPS. Although the  representation of Buddhist and Burmese speaking population is MSPS is slightly higher than the other  groups, all groups are sufficiently represented in the survey sample. The share of population that  speaks Burmese as the most common language with other members of households is about 10  percentage points higher than independent estimates of Burmese languages speakers in Myanmar.  However, these independent estimates of the share of Burmese speakers are dated as language  information was not collected in the last census.     MSPS 2022 (percent)  Independent sources (percent)  Buddhist households  92.3  88  Christian  3.7  6  Muslim  3.3  4  Animist  0.4  0.8  Hindu  0.02  0.5  Other religions  0.01  0.2  No religion  0.3  0.1  Share of Burmese speakers  80  ~ 70  Share of other languages  20  ~ 30  Table 3: Religious and linguistic composition of population in MSPS  Note: Shares of household religions obtained from CIA factbook. Share of language speakers obtained  from Center for Language Technology, Indiana University6.  Figure 6 compares estimates of households whose state of residence has changed in the past two years  based on MSPS and MHWS. According to UNHCR, 1.376 million people have been internally displaced  between February 2021 and March 20237. This represents 2.6 percent of Myanmar’s population and  includes interstate as well intra‐state IDPs. In comparison, the share of people who have relocated  from their original state of residence in the past 2 years from MSPS and MHWS are 2.5 (~1.4 million)  and 0.85 percent, respectively. The differences in estimates are pronounced in Yangon, Rakhine, Mon,  Mandalay and Kachin. In these areas, MSPS reflects a much higher share of population migrating  (which likely includes IDPs) across subnational units than MHWS over the past two years.    6  https://celt.indiana.edu/portal/Burmese/index.html  7  https://reporting.unhcr.org/document/4475  10  Unfortunately, state and regional level data on IDPs is not available from UNHCR to further corroborate  these trends.  5.0% 4.5% 4.0% 3.5% 3.0% 2.5% 2.0% 1.5% 1.0% 0.5% 0.0% MSPS MHWS   Figure 6: Share of population that has migrated across states and regions in the past two years of  survey  3.2 Education levels, asset ownership and access to services  Table 3 compares education levels in reweighted MSPS to MLCS‐2017. Differences in pre‐primary and  primary education are expected to be small as means of these two variables from MLCS was used in the  reweighting algorithm. Table 3 confirm this to be the case. However, the small differences observed in  the share of middle school, high school and college level of attainment, provides further confidence in  the representative nature of MSPS surveys. Table A3.6 in appendix 3 shows shares from MSPS are also  largely consistent with MLCS for almost all state‐education levels.    MSPS 2022  MLCS 2017  Difference  Share of pre‐primary education  23%  24%  ‐1.4 pp  Share of primary school education  36%  37%  ‐1.4 pp  Share of middle school education  19%  21%  ‐1.8 pp  Share high school education  15%  12%  2.2 pp  Share of college education  8%  5%  2.5 pp  Table 3: Comparing weighted means of education from MSPS to MLCS. pp denotes percentage points.  Table 4 examines household asset ownership shares in MSPS. Some difference in asset ownership  between MSPS and MLCS is expected given the 5‐year gap between the two surveys. However,  unreasonable discrepancies in asset ownership between the two surveys could point to non‐ representative properties. For further confirmation, household asset ownership shares are also  compared to MHWS surveys. Since television and ownership of a house from MHWS 2022 are included  in the maxentropy procedure, we expect shares derived from MSPS and MHWS to be similar by design.  For all other assets, compatibility in asset ownership shares is further indication of MSPS’  representative attributes.   Overall, the table shows that asset ownership and access to services reported in MSPS are broadly in  line with MLCS. Notable exceptions are rice cookers, refrigerator, wardrobe and share of individuals  11  connected to the electric grid or self‐generated electricity and with access to spring water, rainwater or  tube wells. Comparisons with MHWS however suggest that direction of change detected by MSPS could  indeed be in the right direction. Despite television and house ownership being the only target  reweighting variables, differences in shares of asset ownership and access to public services in MSPS  and MHWS are almost minimal. For instance, MSPS suggests a 15 percent point increase in ownership  of refrigerators between 2017 and 2022. MHWS 2022 independently confirms that the household  ownership of rice cookers has indeed risen during this time and the estimates between MLCS and  MHWS differ only by 4 percentage points.  Agricultural land ownership patterns in MSPS also share similarities with other datasets. Forty‐five  percent of individuals in MSPS belong to households that own agricultural land. In MLCS 2017 and  MHWS‐ 2022, this share is 40 and 39 percent, respectively.  Difference:  Difference:  MSPS  MLCS  MHWS  Indicator  MSPS ‐  MSPS ‐  2022  2017  2022  MHWS   MLCS  rice cooker  61%  38%  61%  24%  0%  refrigerator  34%  19%  30%  15%  4%  television  65%  58%  64%  7%  1%  wardrobe  62%  51%  58%  11%  4%  car and other vehicles  72%  73%  68%  ‐1%  4%  own house  84%  89%  85%  ‐4%  ‐1%  piped water to residence  5%  11%  7%  ‐5%  ‐2%  spring, rainwater and tube well  54%  63%  45%  ‐9%  9%  water from inferior sources  15%  17%  22%  ‐2%  ‐7%  purchasing water  26%  19%  25%  7%  1%  electrical grid connection  65%  43%  66%  23%  ‐1%  electrical community connection  1%  6%  3%  ‐5%  ‐2%  electricity self‐generated  30%  42%  28%  ‐12%  2%  ownership of agricultural land  45%  40%  39%  5%  6%  Table 4: Comparing weighted means of asset and household access to services  Notes: Piped water to residence include piped into dwelling/ yard and public tap/standpipe. Spring, rainwater and  tube well include tube well or borehole, protected well or spring or pond and rainwater. Water from inferior sources  include  unprotected  well  or  spring  or  pond  and  surface  water.  Purchasing  water  include  bottled  water  /  sachets  and tanker truck or cart with small tank. Electrical grid connection includes Government/national grid and Border  country  grid.  Electrical  community  connection  includes  electricity  obtained  through  a  transformer/generator  purchased  by  the  community  and  mini  grid/micro‐grid  solar  that  are  community  based.  Electricity  self‐generated  include  household  owned  transformer  or  generator,  solar  home  system,  rechargeable  battery  system  and  water  mill. Estimates are weighted by individual level weights.    12  3.3 Labor force indicators and household consumption patterns  Table 5 compares key labor market indicators from MSPS to MLCS. Given the existing macroeconomic  situation in the country, the labor market is expected to be weaker in 2022 than in 2017. However,  large unexplained differences in indicators during this period can point to underlying measurement  issues. Table 5 confirms that this is not the case with MSPS 2022. The worker population rate for adults  above 15 year of age is 7.8 percentage points lower in 2022 than 2017, while labor force participation  rate has fallen by 5.4 percentage points during the same period. Share of rural working population has  reduced by 9.6 percentage point while urban areas experienced about 3.7 percentage point fall in this  time.     Rural +Urban  Rural  Urban  MSPS  MLCS  Difference  MSPS  MLCS  Difference  MSPS  MLCS    Difference  2022  2017    2022  2017    2022  2017  Worker  54.8%  62.6%  ‐7.8 pp  55.3%  64.9%  ‐9.6 pp  53.7%  57.5%  ‐3.7 pp  population ratio  Labor force  58.7%  64.2%  ‐5.4 pp  58.8%  66.1%  ‐7.3 pp  58.5%  59.6%  ‐1.1 pp  participation rate  Unemployment  3.9%  1.5%  2.4 pp  3.6%  1.3%  2.3 pp  4.8%  2.1%  2.6 pp  rate  Table 5: Comparing labor force indicators in MSPS and MLCS  Finally, the three panels of figure 7 indicate shares of households that consumed specific items in  MLCS‐2017, eight rounds of World Bank’s high frequency phone surveys conducted between May 2020  and 2022 and MSPS 2022. Three trends are common across all commodities. First, the fraction of  households that report having consumed an item during the week prior to the survey has steadily risen  since 2017, resulting in an inverted U‐shaped curve. Second, the fraction of household reporting  consumption of items is higher in 2022 than 2017 for all commodities. This is potentially indicative of  rising diversity in consumption or an improvement in welfare levels in 2022 relative to 2017. However,  changes in quantity or quality of consumption are not captured in telephonic surveys, which would  indicate a decline in overall wellbeing since the start of the pandemic. Third, the downward trend of  the inverted U‐shape curve begins approximately around the beginning of the military coup (February  2021). This points to rising adversity across households as the security environment changed in the  country.    80.0% 70.0% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% MLCS 2017 May 2020 June 2020 August October November January February May 2022 MSPS 2022 (R1) (R2) 2020 (R3) 2020 (R4) 2020 (R5) 2021 (R6) 2022 (R7) (R8) Rice/bean vermicilli Sugar Bread Cake   13  80.0% 70.0% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% MLCS 2017 May 2020 June 2020 August October November January February May 2022 MSPS 2022 (R1) (R2) 2020 (R3) 2020 (R4) 2020 (R5) 2021 (R6) 2022 (R7) (R8) Coffee mix Dried Noodles Duck eggs Gram (chickpea)   80.0% 70.0% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% MLCS 2017 May 2020 June 2020 August October November January February May 2022 MSPS 2022 (R1) (R2) 2020 (R3) 2020 (R4) 2020 (R5) 2021 (R6) 2022 (R7) (R8) Groundnut without shell Bean sprouts Lentils   Figure 7: Share of households consuming specific items in MSPS, MLCS and past rounds of high  frequency household surveys in Myanmar    References    Bhatta, S. D., Katwal, Sinha Roy, S., Van der Weide, R., Sharma, U., Kyaw, A. P., and Thwin, M. M. 2023.   Education in Myanmar: Where are We Now? Washington, DC: World Bank.  Golan, A., Judge, G. G., & Miller, D. (1996). Maximum entropy econometrics: robust estimation with  limited data. Chichester [England], Wiley.  Gourlay, S., Kilic, T., Martuscelli, A., Wollburg, P., & Zezza, A. (2021). High‐frequency phone surveys on  COVID‐19: good practices, open questions. Food Policy, 105, 102153.  Hersh, S., Nair, D., Komaragiri, P. B., & Adlakha, R. K. (2021). Patchy signals: capturing women’s voices  in mobile phone surveys of rural India. BMJ global health, 6(Suppl 5), e005411.  Hoogeveen, J., & Pape, U. (2020). Data collection in fragile states: innovations from Africa and beyond  (p. 243). Springer Nature.  Myanmar Agriculture Policy Support Activity (MAPSA). 2022. The state of food security and nutrition in  Myanmar: Findings from the Myanmar Household Welfare Survey 2021‐2022. Myanmar SSP Research  Note 88. Washington, DC: International Food Policy Research Institute (IFPRI).  https://doi.org/10.2499/p15738coll2.136466  14  Raleigh, C., Linke, A., Hegre, H., & Karlsen, J. (2010). “Introducing ACLED: An armed conflict location and  event dataset: Special data feature”. Journal of Peace Research, 47(5), 651‐660.  https://doi.org/10.1177/0022343310378914  Rajaram, R. (2009). Female‐headed households and poverty: evidence from the national family health  survey. University of Georgia, USA, 132‐137.  Sinha Roy, S. (2023). A Growing Crisis: Work, Workers, and Wellbeing in Myanmar.  Washington D.C:  World Bank.(draft).   Wittenberg, M. (2010). An introduction to maximum entropy and minimum cross‐entropy estimation  using Stata. The Stata Journal, 10(3), 315‐330.  World Food Program. “WFP Myanmar Market Price Update (November 2022)”. (2023)  https://reliefweb.int/report/myanmar/wfp‐myanmar‐market‐price‐update‐november‐2022      15  Appendix 1: Allocation of treatment status to households  A1.1: Balance in household characteristics (national)    Control observations  Treatment  T‐test  of  T‐test  of  observations  differences  in  differences  in  means  means,  conditional  on  strata  Treated‐   Control N  Mean/sd  Treated N  Mean/sd  Control  Treated‐Control  number of household members  4298  5.053  4308  5.034  ‐0.019  ‐0.018       0.033    0.033  0.047  0.046  telephone line  4298  0.089  4308  0.092  0.003  0.003       0.004    0.004  0.006  0.006  tv  4298  0.797  4308  0.803  0.006  0.005       0.006    0.006  0.009  0.008  dvd video player  4298  0.727  4308  0.724  ‐0.003  ‐0.004       0.007    0.007  0.01  0.009  satellite cable tv  4298  0.333  4308  0.328  ‐0.005  ‐0.006       0.007    0.007  0.01  0.01  fan  4298  0.44  4308  0.447  0.008  0.006       0.008    0.008  0.011  0.01  refrigerator  4298  0.328  4308  0.33  0.002  0.001     0.007  0.007  0.01  0.009  framed bed  4298  0.638  4308  0.627  ‐0.01  ‐0.012       0.007    0.007  0.01  0.01  mosquito net  4298  0.991  4308  0.99  0  0       0.001    0.001  0.002  0.002  blanket  4298  0.991  4308  0.99  ‐0.001  ‐0.001       0.001    0.002  0.002  0.002  mattress  4298  0.381  4308  0.384  0.004  0.003       0.007    0.007  0.01  0.01  high quality mattress  4298  0.248  4308  0.24  ‐0.008  ‐0.009       0.007    0.007  0.009  0.009  iron  4298  0.63  4308  0.642  0.013  0.011       0.007    0.007  0.01  0.01  radio  4298  0.379  4308  0.383  0.004  0.003       0.007    0.007  0.01  0.01  gas cooker  4298  0.182  4308  0.183  0.001  0       0.006    0.006  0.008  0.008  mixer grinder beaters  4298  0.167  4308  0.154  ‐0.013  ‐0.014       0.006    0.005  0.008  0.007  sofa setti  4298  0.135  4308  0.129  ‐0.005  ‐0.006       0.005    0.005  0.007  0.007  camera camcorder  4298  0.082  4308  0.081  0  ‐0.001  16       0.004    0.004  0.006  0.006  car  4298  0.088  4308  0.08  ‐0.009  ‐0.009       0.004    0.004  0.006  0.006  computer laptop  4298  0.151  4308  0.148  ‐0.004  ‐0.005       0.005    0.005  0.008  0.007  washing machine  4298  0.097  4308  0.104  0.007  0.006       0.005    0.005  0.006  0.006  dryer tumbler  4298  0.024  4308  0.026  0.002  0.002       0.002    0.002  0.003  0.003  aircon  4298  0.071  4308  0.074  0.003  0.002       0.004    0.004  0.006  0.005  watercooler  4298  0.052  4308  0.049  ‐0.003  ‐0.003       0.003    0.003  0.005  0.005  oven  4298  0.031  4308  0.035  0.004  0.004  Table A1.1: Balance of observable household characteristics based on treatment status (national)  Notes: Treatment status is allocated to about 50 percent of households both at the national and state and regional  levels. We use baseline household information data contained in the sampling frame to test balance after treatment  allocation. Baseline characteristics are insignificantly different between the two groups at 10% confidence. Balance  tables at the subnational levels in Table A1.2 show similar results. The value displayed for t‐tests are the differences  in the means across the groups. ***, **, and * indicate significance at the 1, 5, and 10 percent critical level.  A1.1:    Balance in household characteristics (sub‐national)  Ayeyarwady  Bago  Chin  Kachin  Kayah  Kayin  Magway  Mandalay  education  4.49e‐18  0.00676  ‐0.0315  0.0603  0.0415  ‐0.00605  0.0279  0.00172    (0.059)  (0.058)  (0.111)  (0.092)  (0.147)  (0.121)  (0.062)  (0.056)  low income  1.12e‐18  ‐0.00459  ‐0.000519  ‐0.0158  ‐0.0237  0.0155  ‐0.00417  0.00114    (0.036)  (0.035)  (0.082)  (0.056)  (0.092)  (0.073)  (0.037)  (0.034)  urban  0  ‐0.00766  0.0377  0.00366  0.00565  0.00672  ‐0.00203  ‐0.00114    (0.036)  (0.035)  (0.081)  (0.056)  (0.092)  (0.073)  (0.037)  (0.034)  age  0.725  1.288  0.311  ‐2.051  1.257  0.345  ‐0.477  0.945    (0.947)  (0.925)  (1.836)  (1.403)  (2.305)  (1.749)  (0.904)  (0.820)  number  of  household  ‐0.273  ‐0.0702  ‐0.0255  ‐0.422  ‐0.548  0.363  0.165  ‐0.0337  members    (0.156)  (0.136)  (0.436)  (0.264)  (0.385)  (0.310)  (0.166)  (0.129)  telephone line  ‐0.00758  ‐0.0371  0.101  0.00434  0.0215  0.0400  ‐0.00676  0.00919    (0.017)  (0.020)  (0.057)  (0.034)  (0.054)  (0.038)  (0.024)  (0.017)  tv  ‐0.00758  ‐0.0122  0.0606  0.0176  ‐0.0938  0.0390  0.0411  0.00411    (0.027)  (0.027)  (0.075)  (0.050)  (0.073)  (0.061)  (0.032)  (0.026)  dvd video player  ‐0.0404  ‐0.0471  0.129  0.0123  ‐0.0972  0.0323  0.0459  0.0107    (0.031)  (0.031)  (0.079)  (0.053)  (0.081)  (0.070)  (0.034)  (0.030)  satellite cable tv  ‐0.0354  ‐0.0285  0.0570  0.0248  ‐0.0961  ‐0.000336  0.0487  0.000669    (0.032)  (0.033)  (0.077)  (0.054)  (0.091)  (0.069)  (0.035)  (0.031)  fan  0.0303  ‐0.0244  ‐0.0175  0.0369  0.0178  ‐0.0477  0.0107  ‐0.0283    (0.035)  (0.035)  (0.061)  (0.055)  (0.088)  (0.073)  (0.036)  (0.034)  refrigerator  0.00758  ‐0.0144  ‐0.0835  ‐0.0181  0.151  ‐0.0225  0.0149  0.0121  17    (0.031)  (0.033)  (0.061)  (0.051)  (0.085)  (0.071)  (0.033)  (0.033)  framed bed  ‐0.0556  ‐0.0101  0.0346  0.102  0.0503  0.0460  0.00112  ‐0.000664    (0.035)  (0.033)  (0.076)  (0.054)  (0.087)  (0.073)  (0.035)  (0.031)  mosquito net  ‐0.00505  0.00473  ‐0.0130  ‐0.00625  0  0.000336  ‐0.00563  0.00451    (0.005)  (0.005)  (0.013)  (0.006)  (.)  (0.015)  (0.006)  (0.005)  blanket  ‐0.00253  ‐0.00490  ‐0.0130  ‐0.0250*  0  ‐0.0104  0.00551  0.00224    (0.006)  (0.006)  (0.013)  (0.012)  (.)  (0.011)  (0.004)  (0.006)  mattress  ‐0.00505  ‐0.00825  ‐0.0107  0.0234  0.0531  0.00806  0.0576  0.00298    (0.034)  (0.034)  (0.080)  (0.056)  (0.090)  (0.072)  (0.036)  (0.031)  high quality mattress  ‐0.0152  ‐0.0253  0.00433  0.0520  0.0808  ‐0.0706  ‐0.00339  ‐0.00627    (0.029)  (0.030)  (0.077)  (0.049)  (0.082)  (0.061)  (0.027)  (0.028)  iron  0.0253  0.00262  ‐0.0412  0.0272  0.0141  0.0974  0.0106  0.0308    (0.034)  (0.032)  (0.081)  (0.056)  (0.090)  (0.071)  (0.037)  (0.033)  radio  0.0177  ‐0.00904  ‐0.00866  0.0252  0.0687  ‐0.105  0.0134  0.0145    (0.035)  (0.034)  (0.077)  (0.053)  (0.089)  (0.067)  (0.036)  (0.033)  gas cooker  ‐0.00253  0.0310  0.127*  0.00928  ‐0.108  ‐0.123*  0.0350  0.0184    (0.025)  (0.025)  (0.059)  (0.043)  (0.072)  (0.059)  (0.025)  (0.024)  mixer grinder beaters  0.00758  ‐0.0482*  0.0218  0.0285  0.0896  ‐0.0474  0.0100  0.00939    (0.021)  (0.025)  (0.061)  (0.041)  (0.057)  (0.053)  (0.025)  (0.024)  sofa setti  0.0177  ‐0.0246  ‐0.00485  0.0479  0.0560  ‐0.0124  0.00158  0.0184    (0.020)  (0.023)  (0.063)  (0.039)  (0.057)  (0.034)  (0.024)  (0.023)  camera camcorder  0.0177  ‐0.0136  0.102  0.0239  0.00424  ‐0.0339  0.00915  0.0205    (0.016)  (0.016)  (0.055)  (0.029)  (0.051)  (0.037)  (0.018)  (0.017)  car  0.0202  ‐0.0208  ‐0.0677  0.0102  0.0741  ‐0.0675  ‐0.00990  0.00472    (0.013)  (0.015)  (0.042)  (0.037)  (0.063)  (0.048)  (0.021)  (0.019)  computer laptop  0.0126  ‐0.0127  0.0741  0.142***  ‐0.00961  ‐0.0161  ‐0.0429  ‐0.0178    (0.022)  (0.022)  (0.063)  (0.041)  (0.065)  (0.056)  (0.023)  (0.022)  washing machine  ‐0.00505  ‐0.0227  ‐0.0558  0.0429  0.0904  0.0181  0.0341  0.00470    (0.019)  (0.019)  (0.053)  (0.028)  (0.061)  (0.043)  (0.017)  (0.018)  dryer tumbler  ‐0.00758  ‐0.00928  ‐0.0277  0.00601  0.0345  0.00974  0.00842  0.0181    (0.009)  (0.010)  (0.036)  (0.014)  (0.024)  (0.023)  (0.006)  (0.010)  aircon  ‐0.0177  ‐0.0135  ‐0.0277  0.0118  0.0871*  ‐0.0121  0.0202  0.00924    (0.015)  (0.017)  (0.036)  (0.023)  (0.043)  (0.031)  (0.017)  (0.019)  watercooler  7.01e‐19  ‐0.0112  ‐0.0144  0.00529  0.0526  ‐0.0118  0.0117  0.000143    (0.011)  (0.015)  (0.034)  (0.025)  (0.037)  (0.028)  (0.015)  (0.016)  oven  ‐0.00505  ‐0.00925  ‐0.0274  0.0183  0.000848  ‐0.000336  0.0141  0.00687    (0.010)  (0.011)  (0.032)  (0.021)  (0.024)  (0.015)  (0.010)  (0.013)  N  792  834  152  317  119  189  721  885  Mon  Nay  Pyi  Rakhine  Sagaing  Shan  Tanintharyi  Yangon  Taw  education  0.00472  0.00629  ‐0.00656  ‐0.00181  0.0138  0.0194  0.0110    (0.093)  (0.106)  (0.076)  (0.053)  (0.050)  (0.099)  (0.047)  low income  ‐0.00314  0.00413  0.00825  ‐0.00494  ‐0.00759  0.000101  0.00492    (0.056)  (0.064)  (0.046)  (0.032)  (0.031)  (0.060)  (0.029)  urban  ‐0.00314  ‐0.00413  0.0125  0.00802  ‐0.00189  ‐0.00589  ‐0.00356  18    (0.056)  (0.064)  (0.046)  (0.032)  (0.031)  (0.060)  (0.029)  age  0.861  2.253  0.505  0.0764  0.225  ‐0.418  0.586    (1.528)  (1.584)  (1.125)  (0.775)  (0.776)  (1.382)  (0.724)  number  of  household  ‐0.620*  0.177  ‐0.144  0.227  0.235  0.160  ‐0.123  members    (0.244)  (0.230)  (0.170)  (0.147)  (0.146)  (0.248)  (0.120)  telephone line  ‐0.0310  ‐0.0238  0.0284  0.0265  0.00157  0.00458  0.00591    (0.025)  (0.030)  (0.023)  (0.022)  (0.017)  (0.034)  (0.017)  tv  ‐0.0260  ‐0.0338  0.0684  ‐0.00678  ‐0.0108  0.0546  0.00944    (0.039)  (0.049)  (0.041)  (0.027)  (0.022)  (0.045)  (0.023)  dvd video player  ‐0.0137  ‐0.0103  0.0442  ‐0.0202  ‐0.0105  0.0348  ‐0.00638    (0.044)  (0.057)  (0.043)  (0.029)  (0.025)  (0.050)  (0.026)  satellite cable tv  ‐0.0792  0.0764  0.0596  ‐0.0210  ‐0.0223  ‐0.0169  ‐0.00183    (0.054)  (0.063)  (0.041)  (0.030)  (0.030)  (0.057)  (0.026)  fan  0.0410  0.158*  0.0179  0.0486  ‐0.0110  0.0377  ‐0.0250    (0.056)  (0.063)  (0.043)  (0.031)  (0.030)  (0.059)  (0.028)  refrigerator  ‐0.0351  0.125*  ‐0.0428  0.0379  ‐0.00317  ‐0.00684  ‐0.0159    (0.055)  (0.063)  (0.034)  (0.030)  (0.029)  (0.051)  (0.028)  framed bed  ‐0.0344  0.0136  0.0156  ‐0.0226  ‐0.00833  0.0480  ‐0.0574*    (0.056)  (0.059)  (0.044)  (0.028)  (0.028)  (0.059)  (0.029)  mosquito net  ‐0.0126  ‐0.00820  0.0124  0.000115  ‐0.00183  0.0148  0.000107    (0.012)  (0.014)  (0.007)  (0.006)  (0.008)  (0.017)  (0.007)  blanket  ‐0.0126  ‐0.0325*  0.00833  0.00221  0.00193  0.00780  0.00171    (0.012)  (0.016)  (0.008)  (0.007)  (0.006)  (0.019)  (0.006)  mattress  0.00896  0.0193  ‐0.000120  0.00716  0.00414  0.0165  ‐0.0333    (0.056)  (0.062)  (0.046)  (0.030)  (0.030)  (0.059)  (0.027)  high quality mattress  ‐0.0733  ‐0.00590  0.0228  ‐0.0272  ‐0.0203  0.0295  0.00993    (0.051)  (0.057)  (0.039)  (0.026)  (0.030)  (0.049)  (0.024)  iron  ‐0.0393  0.0705  ‐0.0460  0.0506  0.0223  0.00906  ‐0.0229    (0.049)  (0.058)  (0.045)  (0.031)  (0.030)  (0.056)  (0.025)  radio  ‐0.0472  0.0597  ‐0.0319  0.0224  0.0136  0.0179  ‐0.0138    (0.056)  (0.062)  (0.044)  (0.031)  (0.030)  (0.058)  (0.027)  gas cooker  ‐0.0611  ‐0.0469  0.0279  0.0139  ‐0.0103  ‐0.0856  ‐0.00490    (0.049)  (0.052)  (0.030)  (0.024)  (0.025)  (0.053)  (0.025)  mixer grinder beaters  ‐0.112**  ‐0.0387  ‐0.0380  ‐0.0142  ‐0.0424  0.00277  0.0131    (0.042)  (0.053)  (0.027)  (0.022)  (0.024)  (0.043)  (0.025)  sofa setti  ‐0.0619  ‐0.0230  0.00758  ‐0.00788  ‐0.0253  0.0190  ‐0.0209    (0.037)  (0.047)  (0.025)  (0.021)  (0.023)  (0.033)  (0.022)  camera camcorder  ‐0.0684*  ‐0.0315  ‐0.0128  0.00494  ‐0.00609  ‐0.0166  ‐0.00573    (0.031)  (0.040)  (0.020)  (0.017)  (0.019)  (0.033)  (0.019)  car  ‐0.0871**  ‐0.0313  0.0161  0.0233  ‐0.0231  ‐0.0298  ‐0.0171    (0.033)  (0.043)  (0.021)  (0.016)  (0.019)  (0.026)  (0.018)  computer laptop  ‐0.0681  ‐0.00649  ‐0.0135  ‐0.000172  0.00311  0.0106  ‐0.0112    (0.039)  (0.051)  (0.031)  (0.023)  (0.024)  (0.040)  (0.023)  washing machine  ‐0.0369  ‐0.0231  0.00377  0.00529  0.0204  0.0408  0.00683  19    (0.035)  (0.046)  (0.019)  (0.015)  (0.020)  (0.029)  (0.023)  dryer tumbler  ‐0.0250  ‐0.0239  ‐0.00833  ‐0.000230  0.00557  ‐0.00760  0.0144    (0.015)  (0.028)  (0.008)  (0.008)  (0.010)  (0.016)  (0.012)  aircon  ‐0.00594  0.00905  0.00398  ‐0.00506  0.0131  0.0410  ‐0.00263    (0.025)  (0.041)  (0.012)  (0.016)  (0.013)  (0.028)  (0.021)  watercooler  ‐0.0185  0.00859  ‐0.000239  ‐0.00276  0.00551  0.0134  ‐0.0234    (0.024)  (0.031)  (0.015)  (0.014)  (0.013)  (0.020)  (0.016)  oven  ‐0.00609  0.000459  0.00394  0.0118  0.0112  0.00659  0.00450    (0.019)  (0.030)  (0.014)  (0.010)  (0.011)  (0.016)  (0.014)  N  319  247  484  987  1056  282  1222  Table A1.2: Balance of observable household characteristics based on treatment status (sub‐national)      20  A1.2: Minimum detectable effects    The  tables  below  present  the  minimum  detectable  difference  between  the  treated  and  control  group  means  that  can  be  computed  at  five  different  levels  of  power:  20%,  50%,  70%,  80%,  and  90%.  The  calculations  are  estimated  with  the  assigned  sample  sizes  of  treated  and  control  observations,  a  significance level of 5%, and a standard deviation of the outcome variable equal to one. This means that  the  measurable  detectable  differences  are  scalers  of  the  standard  deviation.  For  the  national  sample,  with a power of 80% a difference of more than 0.06 standard deviations in the outcome can be measured  with 95% confidence.   National:  Power  0.2  0.5  0.7  0.8  0.9  Minimum detectable effect  0.024  0.042  0.054  0.06  0.07  Table A1.3: Minimum detectable effects in prior to survey implementation (national)  Notes:  Minimum  detectable  effects  are  measured  as  standard  deviations.  Each  column  assumes  a  statistical  significance of 5% and the power level shown in the column header.  The sample size used for the calculation is the  number of observations in the initial treatment assignment sample.  Sub‐national:     Power level  State  0.2  0.5  0.7  0.8  0.9  Ayeyarwady  0.079  0.139  0.177  0.199  0.231  Bago  0.077  0.136  0.172  0.194  0.225  Chin  0.182  0.32  0.406  0.457  0.529  Kachin  0.126  0.221  0.28  0.316  0.365  Kayah  0.206  0.362  0.459  0.518  0.599  Kayin  0.163  0.287  0.363  0.41  0.474  Magway  0.083  0.146  0.185  0.209  0.242  Mandalay  0.075  0.132  0.167  0.189  0.218  Mon  0.125  0.22  0.279  0.315  0.364  Nay Pyi Taw  0.142  0.25  0.317  0.358  0.414  Rakhine  0.102  0.179  0.226  0.255  0.295  Sagaing  0.071  0.125  0.158  0.179  0.207  Shan  0.069  0.121  0.153  0.173  0.2  Tanintharyi  0.133  0.234  0.297  0.335  0.387  Yangon  0.064  0.112  0.142  0.16  0.186  Table A1.4: Minimum detectable effects in prior to survey implementation (sub‐national)  Notes:  Minimum  detectable  effects  are  measured  as  standard  deviations.  Each  column  assumes  a  statistical  significance  of 5%  and  the  power  level  shown  in  the column  header.  For each  state, the  sample  size  used  for  the  calculation  is  the  number  of  observations  in  the  initial  treatment  assignment  sample  belonging  to  the  respective  state.  21  Appendix 2: Sample characteristics prior to survey implementation    A2.1 Comparing MSPS quotas to a simple probability proportional to size   State  Samples  based  on  simple  Samples  based  Difference  probability  proportional  on  MSPS  quotas  to size  per stratum  Ayeyawady  1068  792  ‐276  Bago  812  834  22  Chin  150  152  ‐2   Kachin  268  317  49  Kayah  150  119  ‐74  Kayin  246  189  ‐57  Magway  669  721  52  Mandalay  1030  885  ‐145  Mon  333  319  ‐14  Nay Pyi Taw  201  247  46  Rakhine  365  484  119  Sagaing  912  987  75  Shan  803  1056  253  Tanintharyi  228  282  54  Yangon  1268  1222  ‐46  Total  8503  8606  103  Table A2.1: Comparison of size of samples based on MSPS based draw     Notes:  The  table  below  compares  sample  sizes  from  the  MSPS  quota‐based  sample  draws  to  simple  probability  proportional to size (PPS) across states and regions.                       22  A2.2 Urban share and elementary education shares of MSPS sample   Sagaing  Shan      Figure  A2.2:  Share  of  households  from  the  Figure  A2.3:  Share  of  main  respondents  with  upto  urban sector in sampling frame   elementary level of education in sampling frame     Notes:  Figures  A2.2  and  A2.3  respectively  show  the  fraction  of  households  from  urban  sector  and  share  of  main  respondents who have up to primary level of education (includes those that are illiterate and have no education).  Although the sampling frame has fewer contacts in locations like Shan (see Map 1), the households are more likely  to be in the urban sector and have a primary respondent with up to elementary levels of education. In comparison,  samples in Sagaing are mostly rural but have a wider range of education across respondents.  Source: Shapefiles – MIMU. Data – Sampling frame.                  23  A2.3 Concentration of samples based on remoteness of townships in MSPS        Figure A2.4:  Share of sampled  households per  township  Figure  A2.5:  Location  of  formal  schools  in  overlaid with road and railway transportation network  Myanmar    Source: Shapefiles – MIMU. Data – Sampling frame.      24  Appendix 3: Sample sub‐national level characteristics after reweighting  A3.1 Share of urban population by state  Changes in  Changes in  urbanization 2022‐ State  MSPS 2022  IFPRI 2022  MLCS 2017  urbanization 2022‐ 2017   2017 (MHWS, pp)  (MSPS, pp)  Kachin  4.0%  3.6%  4.1%  ‐0.1 pp  ‐0.5 pp  Kayah  0.4%  0.4%  0.5%  ‐0.1 pp  ‐0.1 pp  Kayin  1.6%  1.8%  2.1%  ‐0.5 pp  ‐0.3 pp  Chin  0.5%  0.7%  0.7%  ‐0.2 pp  0.0 pp  Sagaing  5.7%  5.9%  5.9%  ‐0.2 pp  0.0 pp  Tanintharyi  2.3%  2.4%  2.4%  0.0 pp  0.0 pp  Bago  5.3%  5.8%  7.7%  ‐2.4 pp  ‐1.8 pp  Magway  3.4%  3.7%  3.4%  0.0 pp  0.3 pp  Mandalay  13.2%  14.3%  13.3%  ‐0.1 pp  1.0 pp  Mon  3.1%  3.3%  3.5%  ‐0.5 pp  ‐0.2 pp  Rakhine  3.1%  3.3%  2.5%  0.6 pp  0.8 pp  Yangon  37.4%  35.7%  37.3%  0.1 pp  ‐1.6 pp  Shan  12.1%  10.5%  9.1%  3.0 pp  1.5 pp  Ayeyarwady  5.5%  6.2%  5.4%  0.1 pp  0.8 pp  Nay Pyi Taw  2.4%  2.3%  2.1%  0.3 pp  0.2 pp  Table A3.1: Share of urban population by state; differences based on MSPS, 2022 and MLCS, 2017.  A3.2 Household size distribution by state  MSPS – 2022  Difference between MSPS 2022 and MLCS 2017   State  1 to 2  3 to 5  5 to 9  9 +  1 to 2  3 to 5  5 to 9  9 +    members  members  members  members  members  members  members  members  Kachin  0.1%  1.0%  2.1%  0.4%  0.0 pp  0.4 pp  0.3 pp  ‐0.2 pp  Kayah  0.0%  0.2%  0.3%  0.1%  0.0 pp  0.0 pp  ‐0.1 pp  0.0 pp  Kayin  0.0%  1.1%  1.6%  0.1%  0.0 pp  0.3 pp  ‐0.3 pp  ‐0.2 pp  Chin  0.0%  0.3%  0.6%  0.0%  0.0 pp  0.2 pp  0.1 pp  ‐0.5 pp  Sagaing  0.3%  3.1%  5.8%  0.9%  0.0 pp  0.0 pp  0.2 pp  ‐0.1 pp  Tanintharyi  0.1%  0.7%  1.7%  0.2%  0.0 pp  0.0 pp  0.3 pp  ‐0.2 pp  Bago  0.3%  3.4%  4.8%  0.4%  ‐0.3 pp  ‐0.6 pp  0.5 pp  ‐0.1 pp  Magway  0.4%  2.7%  3.9%  0.1%  0.0 pp  ‐0.1 pp  ‐0.1 pp  ‐0.4 pp  Mandalay  0.7%  4.5%  6.0%  0.9%  0.2 pp  0.3 pp  ‐0.7 pp  ‐0.4 pp  Mon  0.2%  1.3%  1.9%  0.2%  0.0 pp  0.2 pp  0.0 pp  ‐0.4 pp  Rakhine  0.3%  2.7%  2.4%  0.6%  0.1 pp  1.0 pp  ‐1.2 pp  ‐0.1 pp  Yangon  0.9%  6.5%  7.7%  0.8%  0.1 pp  1.0 pp  0.8 pp  ‐0.6 pp  Shan  0.5%  4.0%  6.1%  1.3%  0.2 pp  1.1 pp  0.7 pp  ‐0.1 pp  Ayeyarwady  0.9%  4.8%  5.0%  0.5%  0.3 pp  ‐0.3 pp  ‐0.8 pp  ‐0.3 pp  Nay Pyi Taw  0.1%  1.1%  1.1%  0.0%  0.0 pp  0.2 pp  0.0 pp  ‐0.1 pp  Table A3.2: Distribution of household sizes across states and regions; differences based on MSPS, 2022  and MLCS, 2017.  A3.3 Female population distribution by state    25  Difference between MSPS  MSPS – 2022  State  2022 and MLCS 2017   Rural  Urban  Rural  Urban  Kachin  50.6%  50.8%  0.5 pp  0.2 pp  Kayah  46.2%  55.3%  ‐3.7 pp  3.8 pp  Kayin  54.5%  58.2%  1.5 pp  6.0 pp  Chin  52.3%  56.6%  0.2 pp  3.5 pp  Sagaing  54.7%  51.7%  2.3 pp  ‐0.6 pp  Tanintharyi  54.6%  50.8%  5.5 pp  ‐2.1 pp  Bago  54.5%  51.1%  3.2 pp  ‐2.5 pp  Magway  55.0%  56.0%  ‐0.4 pp  0.5 pp  Mandalay  54.5%  52.9%  1.8 pp  ‐1.3 pp  Mon  50.1%  60.0%  ‐3.5 pp  7.1 pp  Rakhine  52.0%  53.2%  ‐0.5 pp  ‐0.1 pp  Yangon  55.2%  51.4%  3.4 pp  ‐1.6 pp  Shan  51.1%  49.8%  ‐0.5 pp  ‐1.9 pp  Ayeyarwady  53.1%  51.2%  0.5 pp  ‐2.5 pp  Nay Pyi Taw  53.7%  52.2%  0.6 pp  ‐1.4 pp  Table A3.3: Distribution of female population across states and regions; differences based on MSPS,  2022 and MLCS, 2017.  A3.4 Distribution of population living in female headed households      Difference between MSPS  MSPS – 2022  State  2022 and MLCS 2017    Rural  Urban  Rural  Urban  Kachin  0.6%  5.2%  ‐2.2 pp  1.0 pp  Kayah  4.8%  7.5%  0.9 pp  1.4 pp  Kayin  1.8%  31.1%  ‐3.4 pp  21.0 pp  Chin  0.4%  4.8%  ‐4.5 pp  ‐1.0 pp  Sagaing  4.0%  2.9%  ‐1.1 pp  ‐2.9 pp  Tanintharyi  1.4%  0.1%  ‐2.7 pp  ‐4.6 pp  Bago  2.7%  9.3%  ‐4.2 pp  1.0 pp  Magway  5.8%  7.3%  ‐2.5 pp  ‐1.4 pp  Mandalay  4.9%  7.8%  ‐1.9 pp  ‐0.6 pp  Mon  8.4%  6.7%  0.8 pp  0.2 pp  Rakhine  6.5%  3.4%  1.8 pp  ‐1.9 pp  Yangon  5.4%  7.2%  0.1 pp  ‐0.3 pp  Shan  3.7%  2.3%  ‐2.1 pp  ‐4.3 pp  Ayeyarwady  3.7%  4.5%  ‐1.3 pp  ‐2.6 pp  Nay Pyi Taw  8.0%  16.5%  2.2 pp  9.1 pp  Table A3.4: Distribution of population living in female headed households across states and regions;  differences based on MSPS, 2022 and MLCS, 2017.  A3.5 Distribution of age‐groups    26  Difference between MSPS 2022 and MLCS  MSPS – 2022  State  2017   Less than 15  15 to 65  Over 65  Less than 15  15 to 65  Over 65     years  years  years  years  years  years  Kachin  29.0%  65.9%  5.2%  ‐4.7 pp  3.6 pp  1.1 pp  Kayah  26.3%  64.8%  8.9%  ‐9.0 pp  3.7 pp  5.3 pp  Kayin  29.2%  67.6%  3.3%  ‐8.2 pp  10.6 pp  ‐2.4 pp  Chin  37.0%  62.1%  0.9%  ‐4.1 pp  7.9 pp  ‐3.8 pp  Sagaing  21.6%  69.5%  8.9%  ‐5.3 pp  3.5 pp  1.8 pp  Tanintharyi  25.2%  70.3%  4.5%  ‐9.8 pp  10.6 pp  ‐0.7 pp  Bago  21.7%  72.8%  5.5%  ‐7.3 pp  8.4 pp  ‐1.1 pp  Magway  22.8%  68.6%  8.6%  ‐3.7 pp  3.2 pp  0.5 pp  Mandalay  23.0%  69.7%  7.4%  ‐1.0 pp  2.4 pp  ‐1.4 pp  Mon  25.6%  63.0%  11.4%  ‐5.7 pp  2.6 pp  3.1 pp  Rakhine  25.0%  69.9%  5.2%  ‐7.0 pp  8.4 pp  ‐1.4 pp  Yangon  20.2%  70.4%  9.4%  ‐3.6 pp  1.1 pp  2.5 pp  Shan  24.9%  67.4%  7.7%  ‐6.2 pp  3.8 pp  2.5 pp  Ayeyarwady  22.8%  68.4%  8.8%  ‐6.0 pp  2.7 pp  3.3 pp  Nay Pyi Taw  18.5%  76.1%  5.4%  ‐11.4 pp  11.1 pp  0.3 pp  Table A3.5: Distribution of age‐groups by state; differences based on MSPS, 2022 and MLCS, 2017.  A3.6 Share of educational attainment  MSPS – 2022  Difference between MSPS 2022 and MLCS 2017   State  below  below  primary  Primary  Middle  High  College  primary  Primary  Middle  High  College     school  school  school  School  or above  school  school  school  School  or above  Kachin  21.5%  33.7%  18.7%  16.2%  10.0%  ‐0.3 pp  ‐0.3 pp  ‐6.1 pp  2.1 pp  4.7 pp  Kayah  22.7%  33.5%  20.8%  13.6%  9.4%  ‐4.5 pp  1.5 pp  ‐3.0 pp  0.7 pp  5.3 pp  Kayin  33.7%  34.8%  15.8%  11.0%  4.7%  ‐1.7 pp  ‐0.4 pp  ‐2.1 pp  2.4 pp  1.8 pp  Chin  29.0%  28.2%  25.6%  10.4%  6.8%  ‐0.8 pp  ‐2.8 pp  4.8 pp  ‐4.7 pp  3.5 pp  Sagaing  21.5%  39.1%  20.8%  13.3%  5.3%  ‐2.7 pp  0.1 pp  ‐0.5 pp  2.7 pp  0.5 pp  Tanintharyi  18.4%  39.3%  22.0%  14.2%  6.2%  ‐4.6 pp  ‐3.9 pp  0.0 pp  5.1 pp  3.4 pp  Bago  16.2%  43.3%  20.3%  14.5%  5.7%  ‐3.8 pp  ‐1.8 pp  ‐0.8 pp  4.1 pp  2.4 pp  Magway  25.8%  38.8%  17.2%  11.3%  6.9%  2.2 pp  ‐2.2 pp  ‐4.1 pp  1.0 pp  3.1 pp  Mandalay  21.4%  34.7%  19.5%  14.9%  9.6%  0.9 pp  ‐0.6 pp  ‐2.1 pp  ‐1.4 pp  3.3 pp  Mon  19.9%  41.6%  16.2%  12.7%  9.7%  ‐5.8 pp  3.4 pp  ‐3.6 pp  1.8 pp  4.2 pp  Rakhine  22.7%  45.2%  15.8%  11.8%  4.5%  ‐3.0 pp  ‐0.4 pp  ‐2.3 pp  3.9 pp  1.8 pp  Yangon  16.6%  24.7%  22.3%  22.6%  13.9%  0.4 pp  ‐0.6 pp  ‐2.7 pp  1.1 pp  2.0 pp  27  Shan  39.8%  29.5%  15.4%  11.0%  4.3%  ‐2.1 pp  ‐2.1 pp  ‐0.5 pp  3.1 pp  1.6 pp  Ayeyarwady  19.5%  44.0%  19.5%  11.9%  5.1%  ‐2.3 pp  ‐1.5 pp  ‐0.4 pp  2.3 pp  1.9 pp  Nay Pyi Taw  15.3%  36.3%  19.0%  19.3%  10.1%  ‐5.7 pp  ‐2.9 pp  ‐2.5 pp  6.5 pp  4.6 pp  Table A3.6: Distribution of educational attainment across states and regions; differences based on  MSPS, 2022 and MLCS, 2017.        28