WPS7731 Policy Research Working Paper 7731 Poverty and Policy Selectivity of World Bank Trust Funds Vera Eichenauer Stephen Knack Development Research Group Human Development and Public Services Team June 2016 Policy Research Working Paper 7731 Abstract Over the past decade, donors of foreign aid quadrupled that are more closely controlled by donor countries— their annual contributions to trust funds at the World recipient-executed and single-donor trust funds—are Bank. This earmarking of contributions to donors’ preferred more strongly related to the strategic interests of donor recipient countries and issues has raised concerns about countries than trust fund aid in general. Trust funds for the alignment of trust funds with the performance-based health and education aid are poverty selective and posi- allocations of aid by the International Development Asso- tively correlated with the World Bank’s assessment of the ciation, the World Bank’s concessional lending arm, and quality of countries’ sector policies, while environmental raises the question of the role of this new “multi-bi” aid trust funds are neither poverty selective nor correlated channel. This study finds that the cross-country allocations with the assessed quality of countries’ environmental poli- of aggregate trust fund aid are poverty- and policy-selective. cies. Overall, the evidence indicates that multi-bi funds In this respect, they are much more similar to allocations administered by the World Bank do not undermine the from the International Development Association than International Development Association’s allocation criteria. from bilateral donors. The allocations of trust fund types This paper is a product of the Human Development and Public Services Team, Development Research Group. 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 sknack@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   Poverty and Policy Selectivity of World Bank Trust Funds   Vera Eichenauer (Heidelberg University)  Stephen Knack (World Bank)                        JEL: O19  Keywords: foreign aid, World Bank, trust funds, aid allocation, aid selectivity   Acknowledgements: We are grateful for helpful comments on previous and quite distinct versions  by  Christopher  Kilby,  Dan  Honig,  Andreas  Fuchs,  Stephan  Klingebiel,  Axel  Dreher,  Barbara  Dluhosch,  and  participants  at  the  8th  Annual  Conference  on  the  Political  Economy  of  International  Organizations  and  at  the  Trust  Fund  Workshop  at  the  University  of  Zurich.  We  thank  Xu  Lu  for  valuable  research  assistance,  Christopher  Kilby  for  sharing  data  on  important  UN  votes  according  to  the  US  State  Department,  and  Buenaflora  P.  Cabanela  and  other  staff  at  the  Trust  Funds  and  Partnerships  Department  (DFPTF)  at  the  World  Bank  for  providing  and  explaining  the  data  to  us.  Vera  Eichenauer  gratefully  acknowledges  financial  support  from  the  Swiss  Network  for  International  Studies  (SNIS).  Much  of  the  content  in  this  paper  was  included  in  a  broader  paper  titled  “  ‘Bilateralizing’  multilateral  aid?  The  political  economy  of  World  Bank  trust  funds”  and  previously  circulated  under  the  title  “Trust  Fund  disbursements  to  developing  countries:  who  benefits and why?”      1. Introduction  Multilateral trust funds at the World Bank and at other international organizations are increasingly  popular  with  donors  of  foreign  aid.  These  new  funding  modalities  allow  donor  governments  to  cooperate  with  like‐minded  donors  only,  and  to  earmark  their  aid  for  specific  countries,  sectors  or  objectives (as with other bilateral aid), while using the financial and implementation infrastructure  of  the  multilateral  organization  hosting  them. 1  The  increasing  importance  of  this  “multi‐bi”  aid  channel  raises  questions  about  its  distinctiveness  in  relation  to  unearmarked  multilateral  aid  and  other  bilateral  aid,  particularly  with  respect  to  country  allocation  patterns.  Trust  funds  could  potentially  undermine  the  policy‐  and  poverty‐selectivity  of  the  World  Bank’s  IDA  (International  Development  Association)  aid,  if  donors’  earmarked  contributions  come  partly  at  the  expense  of  their  core  contributions  to  IDA,  and  if  trust  fund  allocations  are  not  sensitive  to  recipients’  quality  of governance or income levels.   In this paper, we exploit a novel and rich data set on World Bank trust fund disbursements  from  2002  to  2012  to  analyze  the  determinants  of  trust  fund  allocations  across  countries,  differentiating  trust  funds  by  type  and  sector.  We  specifically  compare  the  policy‐  and  poverty‐ selectivity of multi‐bi aid to that of other bilateral aid and of the World Bank’s IDA disbursements.  We  find  that  trust  funds  are  similar  to  IDA,  and  different  from  other  bilateral  aid,  in  being  highly  sensitive to recipient’s income and quality of governance. Multi‐bi funds administered by the World  Bank  thus  do  not  appear  to  undermine  IDA’s  allocation  criteria,  even  if  donors’  contributions  to  them  partially  crowd  out  their  IDA  contributions.  We  leave  for  future  research  the  question  of  whether the increase in trust funds has had an impact on core contributions to IDA,2 their potential  effects  on  other  aspects  of  World  Bank  operational  policies,3 and  the  effectiveness  of  trust  funds  relative to traditional bilateral and multilateral core aid.   The  remainder  of  the  paper  is  structured  as  follows.  Section  2  provides  background  information  on  World  Bank  trust  funds  and  reviews  related  literature.  Section  3  presents  some  theoretical arguments concerning donor motives on allocation of trust funds. Section 4 describes the  data, while section 5 discusses the methods and presents the main results for aggregate and sector‐ specific disbursements. Section 6 concludes.                                                                  1 Because trust fund contributions are earmarked, they are officially classified by the OECD DAC as bilateral aid,  although multilaterals are the implementing agencies.  2 Eichenauer and Hug (2014) propose a model with a multilateral agent governed by multiple principals with  heterogeneous preferences to better understand the tradeoffs donors face when choosing bilateral, multilateral or trust  fund aid. Assuming a fixed aid budget, their findings suggest that the possibility of trust fund contributions decreases  bilateral and multilateral ‘core’ aid in most cases. During recent IDA replenishment negotiations, the World Bank has  placed a moratorium on solicitations of trust funds from donors by its staff members, indicating that it believes trust  funds can (partially) displace core contributions.     3 Reinsberg (2015) discusses implications for the World Bank.  2    2. Background and Related Literature  Over  the  last  decade,  trust  funds  at  the  World  Bank  have  proliferated.  The  total  number  of  active  trust  funds  considered  in  this  paper  exceeded  1,200,  excluding  the  largely  independent  financial  intermediary  funds4 (FIFs)  and  trust  funds  at  the  International  Financial  Corporation  (IFC).  These  funds disbursed more than 22.5 billion USD over the fiscal years 2002‐2012, our sample period.5 To  put  this  number  into  perspective,  gross  disbursements  by  IDA,  the  fund  accounting  for  most  concessional lending by the World Bank, amounted to 10.9 billion USD in the 2012 fiscal year. Figure  1 shows the significant increase in trust fund disbursements over the last decade and how its volume  compares to IDA funds. Most disbursements were made to specific countries, while smaller shares  are  allocated  to  a  region  or  for  global  goods.  Donors  are  very  heterogeneous  in  their  use  of  trust  funds to deliver their foreign aid. In the 2002‐2012 sample period, the largest sovereign contributors  to  World  Bank  funds,  excluding  FIFs,  were  the  United  Kingdom,  the  European  Commission,  the  United States, and the Netherlands.6   According  to  the  official  narrative,  trust  funds  fill  ‘gaps  in  the  multilateral  system’  with  respect  to  global  public  goods  and  following  “emergencies  such  as  natural  disasters,  disease  outbreaks,  and  the  end  of  armed  conflict,  where  donors  want  to  coordinate  their  bilateral  aid  and  where the MDBs do not grant resources to engage on a sufficient scale” (IEG 2011a: 5). However, a  systematic evaluation of the cross‐country allocation patterns of trust fund aid is still lacking. In this  paper,  we  focus  on  the  criteria  of  policy  selectivity  and  poverty  selectivity  that  largely  guide  IDA  allocations,  and  that  reflect  a  widespread  belief  about  country  characteristics  conducive  to  the  productive use of aid funds.   Three  actors  are  involved  in  the  recent  trust  fund  trend:  donor  countries,  the  World  Bank,  and  recipient  countries.  Donor  governments  may  use  trust  funds  to  target  their  foreign  aid  to  priority  countries  and  development  issues,  while,  and  in  contrast  to  bilateral  aid,  delegating  responsibility  for  its  management  and  implementation  to  the  multilateral  organization.  Evidence  collected  by  the  Bank’s  evaluation  unit  (IEG  2011a)  through  structured  interviews  with  55  officials  of eight donor countries finds that six out of eight donor countries use trust funds to target priority  issues  or  countries.  From  the  perspective  of  the  multilateral  organization,  trust  funds  allow  expanding its global role and operations, and increasing its staff and assets under management.   From a recipient country perspective, trust funds may have several positive implications. For  middle‐income  countries  seeking  technical  assistance  but  are  reluctant  to  borrow  for  this  purpose,  trust funds make technical assistance available at grant terms (IEG 2011a: 7). Trust funds have also  supported post‐conflict and post‐disaster countries and territories that are ineligible to borrow from  the  IDA  or  the  International  Bank  for  Reconstruction  and  Development  (IBRD)  (e.g.,  Timor‐Leste,  Aceh  in  Indonesia,  West Bank  and  Gaza).  Moreover,  trust  funds  have  encouraged  the  provision  of                                                               4 Programs funded from FIF are typically monitored by separate agencies, such as GAVI, the Vaccine Alliance, or the  Global Fund, and not by World Bank staff. The Bank mainly provides financial administration for FIFs.   5 The fiscal year at the World Bank runs from July 1 to June 30.  6 This information is based on contributions data with donor‐specific information.  3    global  public  goods  (IEG  2011a:  viii).  While  multi‐donor  trust  funds  could,  theoretically,  improve  donor coordination prior to implementation, reducing excessive and harmful donor fragmentation  in  the  field  (Huq  2010,  IEG  2011a:  ix),  its  effects  on  donor  harmonization  seem  ambiguous  (IEG  2011a:  43,  Barakat  et  al.  2012:  34f.)  as  trust  funds  usually  do  not  replace  existing  bilateral  and  multilateral projects (Barakat 2009: 112).   An  evaluation  of  World  Bank  trust  funds  (IEG  2011a:  7)  highlights  their  importance  for  countries in arrears or entities, where IDA is legally forbidden to engage and bilateral donors prefer  not to engage alone. Looking at aggregate official aid flows, however, it is still unclear whether, and  in  what  sectors  or  countries,  trust  fund  aid  substitutes  for  (i.e.,  “crowds  out”)  or  complements  multilateral  or  bilateral  aid,  or  if  it  is  additional  to  traditional  aid.  Using  data  on  donors  organized  in  the  OECD’s  Development  Assistance  Committee  (DAC),  Reinsberg  et  al.  (2015)  find  some  evidence  that  earmarked  or  multi‐bi  aid  is  additional  to  “core”  multilateral  aid,  although  their  estimations  may  suffer  from  potential  reverse  causality  and  simultaneity.  Based  on  data  for  the  World  Bank  through  2009,  Huq  (2010)  finds  that  the  sectoral  allocation  of  trust  funds  executed  by  recipients is “aligned” (or positively correlated) with IDA but not with IBRD disbursements.  Donor countries might prefer using trust funds rather than bilateral or multilateral aid for a  number of reasons. Donors might seek to supplement IDA funding for particular countries, sectors  and/or  projects,  and  trust  funds  are  often  used  to  co‐finance  IDA  projects.  In  other  cases,  bilateral  donors may use trust funds to complement their bilateral programming when their aid agencies do  not  have  sufficient  presence  or  expertise  in  countries  to  implement  programs  effectively  (OECD  2010:  40,  2011:  29).  Donor  officials  state  that  the  proliferation  of  trust  fund  aid  is  associated  with  a  need for a new type of aid that is complementary to the existing multilateral and bilateral aid. They  claim  that  multilateral  core  contributions  to  the  World  Bank and  other  MDBs  cannot  achieve  some  aims  because  contributions  cannot  be  earmarked  (IEG  2011a).  The  evaluation  by  the  World  Bank’s  International Evaluation Group (IEG) (2011a: 6) thus concludes: “trust funds are a way to circumvent  the  allocation  system  of  the  MDBs’  [multilateral  development  banks]  country‐based  business  model.”7  Eligibility for IDA funds is based on being under a per capita Gross National Income (GNI)  threshold  and  on  a  lack  of  access  to  non‐concessionary  lending.  Replenishments  of  IDA,  and  IDA  policies regarding  allocations and other issues, are  negotiated every third year by donor  countries.  Throughout  our  sample  period,  IDA  resources  were  allocated  according  to  an  explicit  rule  taking  into  account  recipient  need  (as  measured  by  low  per  capita  income)  and  the  quality  of  economic  policies and governance, where the latter is assumed to increase aid effectiveness (e.g., Burnside and  Dollar  2000,  2004).  The  World  Bank’s  “Country  Policy  and  Institutional  Assessments”  (CPIA)  measure the quality of policies and institutions, and are the most important element in the formula                                                               7 The IEG (2011a) also found that six out of eight donors direct aid resources through trust funds “to issues or countries  of national policy or public interest” and that five out of eight donors use trust funds to influence the World Bank. A UK  official stated that his government supports large global funds in climate change, health and education because of  “impatience with the existing multilateral system” (IEG 2011a: 6).  4    determining  allocations  for  most  IDA‐eligible  countries. 8  The  IDA  donors,  largely  working  in  concert  with  Bank  management  and  staff,  determine  the  content  of  the  CPIA  and  its  weight  in  the  allocation formula. Morrison (2013) finds that during the Cold War IDA‐eligible countries received  more  IDA  commitments  when  they  held  seats  on  the  World  Bank  Executive  Board.  However,  he  reports that this effect is absent after 1989, when IDA’s performance‐based allocation system became  more  formal  and  transparent,  reducing  any  discretion  in  the  process.  He  found  no  support  for  the  hypothesis  that  the  CPIA  ratings  at  the  core  of  this  allocation  system  are  influenced  by  the  Bank’s  shareholders.     Not  all  donors,  however,  are  equally  supportive  of  current  IDA  allocation  policies.  For  example,  some  donor  countries  have  called  for  increasing  the  weight  accorded  to  need  in  the  allocation formula, so that countries emerging from conflict may benefit from increased funding (see  Manning 2014).9 Such donors might reduce their contributions to IDA and divert them to supporting  trust  funds  that  complement  IDA  funding.  While  donors  could  also  shift  these  funds  to  their  respective  bilateral  aid  budgets,  they  might  want  some  share  of  it  implemented  by  the  Bank.  The  IEG (2011a: 6f) evaluation suggests that donors appreciate the World Bank as a trustee because of its  capacity, expertise and strong working relations with governments. If trust fund aid is used in this  way to complement the (cross‐country) allocation of the IDA funds, then trust funds should be more  weakly related than IDA funds to the quality of policies in IDA‐eligible recipient countries – and the  relationship could even be negative.    Trust funds are often used to respond to natural disasters and other humanitarian crises, and  to fund environmental and other projects with significant spillovers across national borders that do  not  always  conform  well  to  IDA’s  country‐based  approach.  To  the  extent  humanitarian  and  cross‐ border  problems  are  not  correlated  with  per  capita  income  and  policy  quality,  allocations  of  trust  funds  responding  to  these  problems  are  likely  to  be  less  poverty‐  and  policy‐selective  than  IDA  allocations.  For  several  reasons,  therefore,  trust  funds  can  potentially  undermine  IDA’s  “performance‐based allocation” (PBA) system intended (1) to direct more aid to countries where its  development  impact  is  likely  to  be  greater,  and  (2)  to  create  incentives  for  policy  improvements  in  recipient countries.    Our data on disbursements by World Bank trust funds for the 2002‐2012  period allow us to  study  whether  and  how  trust  fund  aid  is  allocated  differently  from  bilateral  and  multilateral  aid,  particularly  with  respect  to  policy‐  and  poverty‐selectivity.  We  analyze  trust  fund  disbursements  using linear regression models that account for time‐invariant recipient characteristics and common                                                               8 The CPIA measures numerous aspects of policies and institutions, grouped into four “clusters” or broad policy areas:  (macro)economic management, structural policies, equity and social inclusion, and public sector management and  institutions. A detailed description can be found at http://siteresources.worldbank.org/PROJECTS/Resources/40940‐ 1244163232994/6180403‐1372096800800/CPIAcriteria2012.pdf.  9 Donor countries can and, surprisingly, do unilaterally increase their IDA contributions beyond what is seen as their fair  share (Manning 2014). These additional contributions do not increase the formal voting power of the donor, although  higher voluntary contributions might function as an informal leverage effect for their preferences. It could be that these  additional contributions are popular domestically (Milner 2006). For example, the United Kingdom committed more  than the USA to IDA15 and IDA17 replenishments USA (Manning 2014).   5    year‐specific shocks. Because motives are likely to vary with the type of trust funds (Reinsberg et al.  2015),  we  consider  single‐donor  and  recipient‐executed  trust  funds  separately,  as  types  where  an  individual  donor  has  the  greatest  control  over  where  and  how  the  funds  are  used.  We  also  run  separate  tests  for  three  sectors  in  which  trust  funds  are  relatively  popular  with  donors  –  health,  education,  and  environment  ‐  and  where  the  CPIA  includes  measures  of  the  quality  of  sectoral  policies.   Several  studies  (e.g.,  Annen  and  Knack  2015;  Dollar  and  Levin  2006)  have  shown  that  IDA  disbursements are highly responsive to per capita income and to the quality of policies, as intended  by  the  IDA  performance‐based  allocation  system.  Specifically,  they  show  that  disbursements  increase with the quality of policy controlling for per capita income (and population), and that they  decrease  with  per  capita  income,  controlling  for  the  quality  of  policy  (and  population).  Aid  from  some bilateral donors is also very poverty‐ and/or policy‐selective, but bilateral aid overall is much  less selective than multilateral aid, and IDA is more selective than aid from most other multilaterals  (Knack  et  al.  2011;  Dollar  and  Levin  2006).  Although  multilaterals’  allocations  are  sometimes  influenced  by  influential  donor  countries’  political  or  economic  interests  (e.g.,  Barro  and  Lee  2005;  Kuziemko  and  Werker  2006;  Dreher  et  al.  2009a,  b),  those  interests  matter  much  more  for  bilateral  aid allocations (e.g., Alesina and Dollar 2000). Both multilateral and bilateral donors’ aid allocations  have become more selective with respect to the quality of the institutional environment in recipient  countries since the end of the Cold War (Dollar and Levin 2006, Claessens et al. 2009).   Very few analyses have been done of the selectivity of World Bank trust funds. World Bank  (2007) reported that “the distribution of IDA disbursements” among IDA‐eligible countries does not  follow  a  discernible  performance‐based  or  needs‐based  pattern.  In  fact,  it  found  a  negative  correlation  with  CPIA  ratings.  However,  that  report  did  not  explain  its  methodology:  e.g.,  it  is  not  clear  whether  it  controlled  for  per  capita  income  in  testing  the  relationship  of  trust  fund  disbursements with CPIA ratings. A few years later, another World Bank study (Huq 2010) reported  a  positive  but  not  very  strong  unconditional  correlation  between  commitments  per  capita  from  recipient‐executed  trust  funds  (RETF)  and  the  CPIA  ratings,  which  assess  recipients’  policy  performance  and  institutional  capacity.   An  evaluation  of  the  World  Bank’s  implementation  of  its  2007 Governance  and Anti‐Corruption Strategy reports a  positive coefficient on the CPIA rating in  RETF allocation regressions, using aggregate GNI rather than GNI per capita. However, this positive  coefficient  is  insignificant  for  RETF  disbursements  and  only  marginally  significant  for  RETF  commitments  (IEG  2011b:  154).  When  the  sample  is  limited  to  IDA‐eligible  countries,  CPIA  is  not  significant  even  for  RETF  commitments.  The  analysis  is  limited  to  the  years  2004‐2010,  and  it  uses  only one of the four “clusters” (on public sector management and institutions) of policy areas in the  CPIA. Wagner (2016:  19) finds that RETF  commitments for IDA‐eligible  countries  during the  2009‐ 2013  period  are  significantly  correlated  with  GNI  per  capita,  population,  and  CPIA  ratings.  He  stresses,  however,  that  the  collective  explanatory  power  of  these  three  variables  is  much  lower  for  RETF  allocations  than  for  IDA  allocations,  suggesting  that  “trust  funds  are  mainly  allocated  according to a different set of criteria.”         6      3. Theoretical Considerations  The World Bank allocates IDA funds among eligible recipients mainly based on its CPIA index that  measures recipients’ policy performance and institutional capacity,10 and on per capita income. This  reliance  on  the  CPIA  index  reflects  donors’  view  that  resources  are  more  likely  to  be  used  productively  in  countries  with  favorable  policies  and  strong  public  management  systems  (e.g.,  Burnside  and  Dollar  2000,  2004).  However,  donors’  motives  when  creating  World  Bank‐managed  trust funds may be very different, and the relationship between CPIA ratings and allocations of trust  funds  could  be  positive  or  negative.  Donors  might  want  to  direct  more  trust  funds  to  higher‐ performing countries for the same reasons as with IDA funds. Alternatively, trust funds might be a  way  for  some  donors  to  compensate  partially  for  IDA’s  performance‐based  country  allocations,  if  they perceive some lower‐performing countries as under‐aided.   Any  impact  of  CPIA  ratings  –  whether  positive  or  negative  –  should  apply  more  to  IDA‐ eligible  recipients  than  to  other  countries,  because  the  CPIA  ratings  are  used  by  the  Bank  only  for  IDA  allocations.  For  this  reason  we  run  separate  regressions  for  all  developing  countries  and  for  IDA‐eligible countries11 only. Because the CPIA does not affect Bank funding to non‐IDA countries,  donors have no reason to compensate for any under‐provision of aid to low‐rated recipients.   When we focus on all recipient countries, we include a dummy for effective IDA eligibility.  The  dummy  for  effective  IDA  eligibility  might  influence  the  probability  and  size  of  trust  fund  resources with a sign that could go in either direction. On the one hand, IDA recipients might be less  likely  than  IBRD  countries  or  non‐member  states  and  territories  to  receive  trust  fund  aid  because  they  already  benefit  from  IDA  resources.  On  the  other  hand,  bilateral  donors  might  view  IDA  countries as those countries in particular need of additional resources (Knack et al. 2014) and where  the  Bank  has  an  advantage  in  expertise,  and  thus  channel  more  of  their  “bilateral”  aid  to  those  countries  through  the  Bank  in  the  form  of  trust  funds.  In  many  cases,  trust  funds  are  even  used  to  “co‐finance”  IDA  projects.  If  such  cases  are  very  common,  trust  fund  aid  should  be  positively  correlated with the IDA dummy, or with net IDA flows, which we control for in some regressions.    We  also  control  for  other  donor  motives  in  establishing  World  Bank‐managed  trust  funds.  Bilateral  donors  state  that  they  use  trust  funds  to  complement  their  bilateral  programming  when  their  aid  agencies do  not  have  sufficient  presence  or  expertise  in  countries  to  implement  programs  effectively  (OECD  2010:  40,  2011:  29),  and  appreciate  the  World  Bank  as  a  trustee  because  of  its                                                               10 Lack of access to capital markets at market rates of interest is another criterion for IDA eligibility.  However, the World  Bank’s assessments of  creditworthiness  are  not disclosed, so we  cannot control  directly for this variable.  We  can  control  for per capita income and country size (population), which are likely to be important determinants of creditworthiness.  11 This dummy equals one for country‐year observations where there are positive IDA flows or the country is on the list of  eligible IDA recipients. We apply these two criteria which are not perfectly congruent. Some countries might not want to  borrow from the IDA while some countries still borrow because they are just above the eligibility cutoff (blend countries).  Note that according to Huq (2010, footnote 9), financial support from IDA is not available to Sudan because of outstanding  arrears. Therefore, we set the IDA eligibility dummy for Sudan to zero.  7    capacity,  expertise  and  strong  working  relations  with  governments  (IEG  2011a:  6f).  Specifically,  donors  might  provide  funding  through  the  Bank  rather  than  directly  in  circumstances  where  they  do  not  want  to  be  present  in  recipient  countries  themselves.  For  example,  donors  might  want  to  delegate  project  implementation  to  the  Bank  in  fragile  countries  because  it  allows  diffusing  accountability  about  aid  effectiveness,  because  sending  bilateral  staff  is  politically  sensitive,  or  because  donors  want  to  act  in  concert  through  the  Bank  to  avoid  harmful  fragmentation  in  aid  activities.  We  test  for  the  relationship  between  trust  fund  and  bilateral  aid  by  directly  including  bilateral development assistance in some regressions.   Rhetoric by donors and the World Bank also suggests that trust funds are a useful instrument  in fragile contexts. We expect fragile countries to be more likely to receive aid from trust funds rather  than  from  IDA.  On  the  one  hand,  the  World  Bank  might  be  restricted  by  its  legal  mandate  when  governments  in  fragile  contexts  change  repeatedly,  making  it  virtually  impossible  to  negotiate  programs.  Fragile  states  also  have  low  CPIA  scores  by  definition,  limiting  the  IDA  resources  available for this country mechanically due to the allocation rule.12 On the other hand, some bilateral  donors  may  view  the  IDA  performance‐based  allocation  system  as  under‐aiding  fragile  countries  confronted with challenging situations. Moreover, some donors might be more concerned than other  donors  with  security,  refugee  and  other  problems  associated  with  specific  fragile‐  and  conflict‐ affected states. Such donors might be geographically proximate to the fragile situation, or have high  reputation  or  economic  stakes  in  the  fragile  country,  such  as  former  colonial  powers.  World  Bank  (2007) reports that RETF disbursements to fragile states increased from $130 million to $679 million  between fiscal years 2002 and 2006.   Donors also use trust funds to fill “gaps in the multilateral system,” in particular to provide  a rapid response to “emergencies such as natural disasters, disease outbreaks, and the end of armed  conflict,  where  donors  want  to  coordinate  their  bilateral  aid  and  where  the  MDBs  do  not  grant  resources to engage on a sufficient scale” (IEG 2011a: 5). We test these motives by including dummy  variables for disaster‐affected, post‐conflict, and fragile states.  Given the multitude of motives for using trust funds, we use multivariate statistical analysis  that  allows  assessing  the  relative  importance  of  these  simultaneous  motives  while  keeping  time‐ invariant characteristics and year‐specific shocks constant.                                                               12  A small number of post‐conflict countries receive supplemental IDA funding for a limited number of years.   8    4. Data  Our dependent variable is (logged) disbursements of trust funds to recipient countries based on the  financial  accounting  tables  of  the  World  Bank.13 In  the  disbursements  data,  recipient  countries  are  almost  always  indicated  but  donors  are  unknown,  so  that  we  cannot  discriminate  between  the  sources  of  funds. 14  The  unit  of  analysis  thus  is  the  recipient  country‐year,  rather  than  donor‐ recipient‐year.  For  purposes  of  comparing  the  overall  aid  selectivity  of  World  Bank  trust  funds  to  IDA  and to  other bilateral aid, this is the appropriate unit of analysis, because it implicitly weights  larger trust fund donors more heavily in the analysis. With donor‐recipient‐year observations, each  donor‐recipient  pair  would  receive  an  equal  weight.  If  selectivity  of  trust  fund  aid  differed  systematically for large and small donors, selectivity coefficients could be a misleading indicator of  overall selectivity.15  The structure of the disbursements data is depicted in Figure 2. The figure indicates that trust  funds  may  differ  along  three  dimensions:  by  the  number  of  contributors  (Figure  3),  the  country‐ specific, regional or global mandate, and by their execution type (Figure 4). We analyze a subset of  the  universe  of  World  Bank  funds,  IBRD/IDA  trust  funds,  which  are  most  numerous.  The  Bank  makes  a  technical  distinction  among  three  types  of  trust  funds.  The  Bank  only  provides  financial  services  to  Financial  Intermediary  Funds  (FIFs).16 The  number  of  trust  funds  of  the  International  Finance  Corporation  (IFC)  is  relatively  minor  and  has  different  objectives  than  IBRD/IDA  trust  funds. IBRD/IDA trust funds, the focus of this  analysis, are  classified further  by recipient‐executed  trust funds (RETFs), which are implemented by a third party but supervised by the Bank, and Bank‐ executed  trust  funds  (BETFs),  which  support  the  Bank’s  work  directly.  While  RETFs  are  similar  to  the IDA or IBRD in terms of being disbursed to recipient countries, BETFs are more similar to Bank  administrative  expenses,  and  often  but  not  always  finance  Bank  activities  that  are  not  country‐ specific and thus not relevant for our research question (Figure 4).   In testing for poverty‐ and policy‐selectivity of trust funds and other aid, we control for the  natural logarithm of population. The IDA allocation formula provides more aid to larger countries,  but  with  an  elasticity  of  less  than  one.  Studies  typically  show  a  “small  country  bias”  for  IDA  disbursements – i.e., aid increases less than proportionately with population – but this bias is smaller  than for aid from most other donors (e.g., Annen and Knack 2015).   Due to missing and low‐quality data on actual poverty rates (e.g., the percentage share of the  population  living  on  less  than  $2  per  day),  income  per  capita  is  used  as  a  proxy  for  poverty  in  the  IDA formula. In the tests we report below we follow the IDA allocation formula specifically by using                                                               13 We use the data from Reinsberg et al. (2015) as obtained from the Bank’s CFGP.   14 The by far most important contributors to trust funds are DAC countries, accounting for 80 percent of contributions  over the period of study.  Non‐DAC donor countries, private companies, NGOs and multilateral organizations are  relatively minor contributors (see also Eichenauer 2015).   15 In Wagner (2016), CPIA ratings are significant in regressions based on recipient ‐year observations, but not in  regressions based on donor‐recipient‐year observations.    16 Our data set does not contain the information on country allocation by FIFs, which have their own governance and  disbursement systems (see Reinsberg et al. (2015).  9    GNI  per  capita,  smoothed  for  exchange  rate  changes  using  the  Atlas  method,  rather  than  GDP  per  capita,  which is used more commonly in the aid allocation literature. The World Bank also uses GNI  per  capita  in  its  lending  classifications  (including  eligibility  for  IDA)  and  its  income  classifications.  Unsurprisingly, poverty selectivity of World Bank‐administered aid (IDA or trust funds) tends to be  somewhat  weaker  if  we  use  GDP  per  capita  in  our  regressions  instead  of  the  measure  the  World  Bank  uses  in  its  own  allocation  policies,  GNI  per  capita.  The  choice  of  GNI  or  GDP  makes  little  difference,  however,  for  most  other  results,  including  the  policy  selectivity  of  aid.17 Data  for  both  income measures and for population come from the World Development Indicators (WDI 2015).   Aggregated and partially‐disaggregated CPIA scores for IDA‐eligible countries are publicly  available  from  the  WDI  (2015)  since  2005,  and  range  from  a  minimum  score  of  1  (lowest  quality  policies) to a maximum of 6 (highest quality). For non‐IDA countries and prior years, scores are not  publicly  available,  but  were  obtained  with  the  necessary  permissions  by  one  of  the  authors  from  internal  World  Bank  databases.  In  contrast  to  Wagner  (2016),  we  are  therefore  able  to  include  observations dating to 2002, and for non‐IDA as well as IDA countries. In a few cases, CPIA scores  are not assigned after countries fall into arrears with the World Bank and are no longer classified as  active borrowers. This typically is the case when the quality of policies and governance are very low,  as  indicated  by  their  CPIA  scores  for  years  when  they  were  active  borrowers.  In  these  cases,  we  replace the missing score with the lowest score received by any other country in this year, but results  are not sensitive to dropping these observations instead.   Our  main  tests  do  not  include  other  control  variables,  because  our  interest  is  mostly  in  comparing selectivity across aid sources. We control in some tests for a fragile state dummy, because  some donors in recent years have given them favored status in allocating aid. A very small share of  IDA  funds  are  set  aside  for  a  handful  of  “post‐conflict”  countries  that  overlap  considerably  with  fragile  state  status.  We  create  a  dummy  variable  for  fragile  country  status  from  the  official  World  Bank  list  of  fragile  and  conflict  situations,  first  produced  in  2006  and  updated  annually.  When  we  include  the  fragile  dummy,  we  limit  the  sample  to  the  fiscal  years  2006‐2012,  where  the  dummy  equals  one  in  those  country‐years  in  which  a  country  was  on the  official lists  of  fragile  situations.18  We create a  separate dummy for countries eligible for special “post‐conflict” funding (World Bank  2014b).  In  some  specifications,  we  also  control  for  (logged)  bilateral  aid  and  development  aid  received  from  official  donors  through  channels  other  than  trust  funds  and  IDA  using  OECD/DAC  data (2015) and World Bank data for (logged) IDA flows. If other aid flows are to some extent policy‐  and poverty‐selective, these aid flows are collinear with our measures of policy quality and poverty  for which the coefficients are then imprecisely estimated.   In  robustness  tests,  we  control  for  several  donor‐interest  variables,  following  the  literature  on allocation of bilateral aid (e.g., Alesina and Dollar 2000). First, we measure geopolitical interests                                                               17 Full results using GDP per capita are available from the authors upon request. In reporting results below we note two  instances in which significant results for one variable become insignificant when GDP is used instead of GNI.    18 The absence of a list prior to 2006 likely reflects the lack of any influential view among donors that “fragility” was an  important concept or that fragile states should be treated differently.    10    by  the  alignment  of  votes  between  recipient  and  donors  in  the  United  Nations  General  Assembly  (UNGA) using data from Strezhnev and Voeten (2009). Annual measures of voting alignment range  from 0 to 1 with higher values implying higher similarity and are calculated as in Kilby (2013) using  all UN votes. We calculate the mean alignment of the largest three sovereign trust fund donors, the  United Kingdom, the United States and the Netherlands, which we label as “the G3.”19 We exclude  the  European  Commission,  the  second  largest  donor,  because  its  preference  aggregation  process  is  more  complex  (e.g.,  Reinsberg  et  al.  2014).  Second,  we  add  a  dummy  for  a  colonial  relationship  between a G3 donor and the recipient country. Third, commercial interests are measured by total G3  exports,  using  data  from  the  IMF  (2015).  A  thorough  test  of  the  importance  of  these  donor‐interest  variables  in  aid  allocation  decisions  would  require  a  different  data  set,  with  donor‐recipient‐year  observations. In our analysis, we merely use these as control variables.    Table  2  displays  the  descriptive  statistics  for  the  dependent  and  control  variables  in  our  sample.  The  average  recipient  country  receives  1.8  USD  trust  fund  aid  per  capita,  a  relative  minor  inflow compared to average per capita aid of 6.7 USD from IDA20 and 67 USD from other sources.21  However,  trust  fund  volumes  have  increased  over  the  sample  period  and  represent  significant  inflows for some recipient countries as indicated by the maximum value of more than 82 USD trust  fund  aid  per  capita.  Average  GNI  per  capita  is  2,744  USD,  which  the  Bank  classified  as  a  lower  middle income country in the fiscal year 2012. The mean of the aggregate CPIA rating is just below  the median value of 3.5, and the maximum value is almost 5. Recipient countries’ education, health  and  environmental  policy  ratings  range  between  1  and  6  with  an  average  value  similar  to  the  aggregate  CPIA  score.  With  regard  to  the  political  and  economic  variables,  the  data  show  that  average voting affinity with the largest donors is slightly higher than the median value of 0.5. Total  exports per capita from the G3 trust fund donors (UK, USA, and the Netherlands) vary substantially  around  the  mean  value  of  202  USD  per  capita.  The  table  further  shows  that  one  third  of  recipient  countries  in  our  sample  are  former  G3  colonies,  fragile  countries  make  up  17  percent,  and  IDA‐ eligible countries 65 percent, of observations.   5. Estimation Method and Results  This section compares the selectivity of trust fund aid to IDA and bilateral aid. We use panel models  with year‐ and country‐fixed effects without a selection stage, because almost all recipient countries  receive  positive  trust  fund  disbursements  at  least  once  during  our  sample  period.  Our  sample  includes  all  countries  that  the  OECD’s  Development  Assistance  Committee  (DAC)  considered  developing countries in a given year.   As is common in the aid allocation literature, our baseline regression model looks as follows:                                                               19 In the fiscal years 2002‐2012, these donors contributed 4.08, 2.47, and 2.04 billion constant USD respectively. The  European Commission contributed 2.47 while Canada as the fifth largest donor contributed 1.12 billion USD.  20 This figure is based on the sample of all developing countries. Among IDA eligible countries, the figure is 10.3 USD  per capita.  21 These high per capita figures are driven by island states.  11    ln(disbursements)i,t = α + β CPIAi,t‐1 + γ  ln(populationi,t‐1) + δ ln(GNI p.C.i,t‐1) + λ’Xi,t‐k + αi + σt + εi,t  where  i  refers  to  the  recipient  country  and  t  to  the  Bank’s  fiscal  year.  Errors  εi,t  are  robust  to  heteroscedasticity  and  clustered  at  the  recipient  country  level  and  we  include  time‐fixed  effects  σt  and, in most regressions, recipient fixed effects αi.   The inclusion of recipient fixed effects controls for any time‐invariant recipient characteristics  that  may  influence  aid  allocations:  estimates  of  poverty‐  and  policy‐selectivity  are  then  informed  only by changes over time within countries in aid, GNI per capita, and quality of policy.22 However,  we  also  report  results  from  pooled  OLS  (with  standard  errors  clustered  by  recipient),  in  which  estimates  are  informed  primarily  by  cross‐country  rather  than  over‐time  variation  in  the  data.  The  CPIA ratings are designed to compare the quality of policies across countries at a point in time using  all relevant information at that time. Changes in ratings from one year to the next sometimes reflect  newly‐available  information  rather  than  actual  changes  in  the  quality  of  policies  and  institutions,  and ratings from prior years are not “corrected.” Over‐time variations in the data therefore are likely  to  incorporate  substantially  more  measurement  error  than  in  the  cross‐sectional  variation.  Reassuringly, the fixed effects estimates (which minimize omitted variable bias) reported below are  largely consistent with the pooled OLS estimates (which are likely based on less noisy data).      Table 3 shows results with recipient‐ and year‐fixed effects for all IDA countries (columns 1‐ 3) and all developing countries (columns 4‐6). Trust funds and IDA provide significantly higher aid  to  poorer  and  better‐governed  (i.e.  higher  CPIA)  countries  (columns  3  and  1  respectively).  Trust  fund  allocations  are  thus  much  more  similar  to  IDA  than  to  other  ODA  in  terms  of  poverty  and  policy  selectivity. 23  Coefficients  on  (log  of)  GNI  per  capita  (and  on  log  of  population)  are  interpretable as elasticities, so a 1% increase in  per capita GNI reduces IDA flows by 1.9% (column  1) and TF aid by 2.5% (column 3). A 1‐point increase in the CPIA rating (measured on a 1 to 6 scale)  is associated with a nearly 20‐fold increase in IDA flows ( = e3.031- 1) and 7-fold increase in TF aid ( = e2.088- 1). Note,  however,  that  a  1‐point  increase  in  CPIA  is  very  large  in  relative  terms,  equal  to  nearly two standard deviations.   Even  for  a  sample  that  includes  non‐IDA  countries  (column  6),  trust  funds  are  very  policy‐ selective  as  well  as  poverty‐selective.  As  shown  in  Table  4,  this  holds  true  in  OLS  regressions  with  year‐fixed effects that allow for the inclusion of time‐invariant variables. The main difference is that  the  estimated  effects  of  country  size  are  more  consistent  and  significant.  The  coefficients  on  population  for  other  aid  types  in  Table  4  reflects  the  bias  in  favor  of  small‐countries  (in  per  capita  terms) frequently noted in the literature, but this bias is nearly absent for trust fund aid, where the  coefficient on population is even slightly above one (see Fleck and Kilby 2010). When we include a  dummy for fragile countries and limit the sample to the post‐2005 years accordingly, we do not find  that these countries receive more trust fund aid (Table 5, column 2). Moreover, the inclusion of this                                                                Hausman tests show that fixed effects are preferred over random effects.    22  There is no statistical difference between the coefficients on the selectivity variables for IDA and TF aid, while  23 coefficients are significantly different between trust fund aid and other aid flows (p‐value=0.002 for GNI p.c. and p‐ value=0.023 for the CPIA score). We run SUR models to test the equality of coefficients using the suest command in Stata.  12    dummy has only trivial effects on coefficients for the selectivity variables (comparing columns 1 and  2).    Potentially,  allocating  aid  partly  for  commercial  and  political  motives  could  weaken  the  policy‐  and  poverty‐selectivity  of  trust  funds.  If  so,  then  when  we  control  for  those  factors  the  absolute value of the selectivity coefficients should increase, i.e. “conditional” selectivity should be  stronger  than  “unconditional”  selectivity.  We  include  measures  for  commercial  and  political  motives  in  Table  5  (column  3),  but  find  the  coefficients  on  the  selectivity  variables  to  change  little  compared to Table 3 (column 6). The commercial and political variables ‐ UNGA voting alignment  with  the  G3,  and  (log  of)  total  G3  exports  ‐  are  significant,  with  the  expected  positive  signs.24 In  column 4 of Table 5 we drop the country‐fixed effects, so we are able to add a second political interest  variable, a dummy for former colonies of G3 donors. The colonial heritage dummy is not significant  and  its  inclusion  increases  the  size  and  significance  level  of  the  selectivity  coefficients  (comparing  Table  5,  column  4  and  Table  4,  column  6).  The  last  column  in  Table  5  includes  other  aid  flows  and  IDA aid, where the latter coefficient is positive and marginally significant.25 This finding reinforces  the  idea  that  trust  fund  allocations  look  a  lot  more  like  IDA’s  than  like  other  aid.  But,  more  importantly,  it  is  showing  that  donors’  trust  fund  allocations  are  not  just  guided  by  IDA  flows,  including  co‐financing  of  IDA  projects:  even  controlling  for  IDA  flows,  their  trust  fund  allocations  are separately influenced by IDA policies, namely poverty and policy selectivity.      Donor  countries  might  prefer  RETFs,  which  are  under  more  direct  control  of  donors,  over  trust funds more generally. In particular, some BETF allocations by country are determined by staff.  Therefore,  RETFs  could  be  less  poverty‐  and  policy  ‐  selective,  and  guided  by  political  and  commercial objective to a larger extent. Column 2 of Table 6 replicates the method and specification  of Table 5, column 3, but for RETFs instead of for all TFs. In this fixed effects test, GNI per capita is  not  significant,  and  its  coefficient  is  reduced  in  absolute  value  compared  to  the  case of  all  TFs.  The  political and commercial variables also are not significant. In the OLS test, per capita income is also  insignificant while political alignment is associated with significantly larger RETF allocations (Table  6,  column  4).  In  the  OLS  tests  (comparing column  3  to  column  4, the  coefficient  for  CPIA increases  and becomes significant by controlling for political and commercial interests.   Single‐donor  trust  funds  could  also  be  used  by  donors  to  support  strategic  interests,  while  multi‐donor  trust  funds  (MDTFs)  should  look  more  like  IDA:  other  things  equal,  as  an  MDTF  includes more donors, it will look more like the full set of IDA donors. Compared to an SDTF donor,  donors  in  MDTFs  should  therefore  have  a  stronger  collective  interest  in  selectivity  while  disagreement about countries to benefit from favors should limit the role of political and commercial  factors in determining aid allocations. Columns 5‐8 of Table 6 replicate columns 1‐4, but for SDTFs  instead  of  RETFs.  We  find  some  support  for  the  hypothesis  that  political  interests  matter  more  for  SDTFs, as coefficients on voting alignment are somewhat larger in columns 6 and 8 than in columns                                                               24 In column 3, the coefficient falls from 6.1 to 4.2 and becomes insignificant if we measure income using GDP instead of  GNI per capita.   25 For the IDA sample, IDA flows are significant in the fixed and random effects models.   13    3  and  4,  respectively,  of  Table  5. 26  These  coefficients  are  not  significantly  larger,  however,  and  selectivity  for  policy  and  poverty  is  still  strong.  In  sum,  we  find  that,  despite  being  guided  by  political and commercial motives to a somewhat larger extent than aggregate trust fund aid, RETFs  remain policy‐selective while SDTFs remain both policy‐ and poverty‐selective.  Table  7  tests  whether  donors  use  trust  funds  to  provide  extra  funding  for  post‐conflict  and  disaster‐affected  countries  in  a  coordinated  manner.  We  find  no  systematic  evidence  that  these  motives explain trust fund allocations. Neither a post‐conflict dummy variable nor a measure of the  number  of  people  affected  by  a  disaster  is  significantly  related  to  TF  aid,  in  either  fixed  effects  or  pooled OLS regressions, for either the IDA sample or the full developing‐country sample.   In Table 8, we disaggregate the data to analyze three specific sectors – education, health, and  environment  –  that  are  popular  among  trust  fund  donors  (Figure  5),  and  for  which  sector‐specific  indicators  of  the  quality  of  policies  (CPIA  sub‐ratings)  are  produced.  For  this  analysis,  we  use  the  relevant  sector‐specific  IDA  disbursements,  as  well  as  the  sector‐specific  CPIA  sub‐ratings.  Most  projects in the sample have objectives in multiple sectors, and we assign projects to the sector which  has the largest sectoral share. We focus on the two sectors for which we have a respective CPIA sub‐ score, namely education and health. For environment, we use the theme code and the corresponding  CPIA  rating. 27  We  find  health  and  education  aid  to  be  poverty‐  and  policy‐selective  in  OLS  regressions  with  time  dummies  (Table  8,  columns  1  and  3).  While  education  aid  is  responsive  also  to  policy  improvements  over  time  within  countries  (column  2),  health  aid  is  not  (column  4).  In  contrast, environmental aid is responsive neither to policy improvements over time within countries  (i.e., in the fixed effects regression reported in column 6) nor between countries (column 5).   In summary, we find consistent evidence that the cross‐country allocation of aggregate trust  fund  aid  is  poverty‐  and  policy‐  selective  and  allocated  more  similarly  to  IDA  than  to  other  aid.  Controlling for population, per capita income, and the quality of policies, we find no evidence that  fragile,  post‐conflict,  or  disaster‐affected  countries  receive  more  trust  fund  aid.  Sector‐specific  analyses, using sector‐specific policy indicators, show that trust fund aid in education and (to a lesser  extent)  health  is  sensitive  to  population,  income  and  the  quality  of  policies,  but  allocations  of  environmental trust funds are unrelated to the quality of environmental policies.                                                                 26 In column 6, the coefficient falls from 7.4 to 6.2 and becomes insignificant if we measure income using GDP instead of  GNI per capita.  27 Criteria for the education, health and environment policy ratings in the CPIA can be found at  http://siteresources.worldbank.org/PROJECTS/Resources/40940‐1244163232994/6180403‐ 1372096800800/CPIAcriteria2012.pdf.  14    6. Conclusion  This paper provides the most comprehensive analysis to date of the cross‐country allocation of trust  funds,  a  relatively  new  aid  channel  that  can  be  described  as  a  hybrid  between  bilateral  and  multilateral  aid.  Donor  rhetoric  suggests  that  some  World  Bank‐administered  trust  funds  are  intended  to  support  countries  neglected  by  IDA  for  legal,  political,  and  other  reasons.  Potentially,  therefore,  the  cross‐country  allocation  of  these  trust  funds  may  compensate  for  the  performance‐ based  allocation  of  IDA  funds,  “diluting”  the  poverty‐  and  policy‐selectivity  of  total  World  Bank‐ administered  aid.  We  test  whether  donors’  allocations  of  trust  funds  tend  to  favor  recipients  with  lower per capita incomes and more favorable policy environments, as measured by the Bank’s CPIA.  Results  show  that  World  Bank  trust  fund  allocations  are  similar  to  IDA,  and  dissimilar  to  other  bilateral aid (summed over all DAC donors) in terms of their policy‐ and poverty‐selectivity.   The  allocation  of  recipient‐executed  and  single‐donor  trust  funds,  which  are  under  closer  control  of  donor  countries,  appears  to  be  more  strongly  motivated  by  strategic  interests  of  donor  countries than trust fund aid in general. However, a more complete investigation of the role of donor  interest  variables  would  require  a  different  data  set  and  different  unit  of  analysis  (donor‐recipient  pairs) than we use in this paper.28 We also explore trust fund disbursements for three specific sectors,  and find evidence that health and education aid, but not environmental aid, are policy and poverty  selective across countries.  Overall,  the  evidence  indicates  that  multi‐bi  funds  administered  by  the  World  Bank  do  not  undermine IDA’s allocation criteria, even if donors’ contributions to them partially crowd out their  IDA  contributions.  There  is  very  little  evidence  regarding  the  latter  issue  of  crowding  out,  and  we  leave  for  future  research  the  question  of  whether  the  increase  in  trust  funds  has  affected  core  contributions  to  IDA,  and  their  potential  effects  on  other  aspects  of  World  Bank  operations.29 The  question  of  the  additionality  of  earmarked  funds  at  the  aggregate  level  remains  open  as  donors  might  just  reshuffle  funds  away  from  multilateral  organizations  they  perceive  as  less  effective.  Finally, as experience with trust fund aid accumulates, another important research question will be  its effectiveness, relative to core multilateral and traditional bilateral aid, in contributing to growth  and human development outcomes.                                                                    28 Factors related to donors’ and recipients’ domestic political economies are investigated by Dietrich (forthcoming) and  Eichenauer and Reinsberg (2016).  29 One review of World Bank non‐lending technical assistance projects rated the quality of fully‐trust funded projects  lower than projects that were wholly or partially Bank‐financed, and concluded that the difference was attributable in  part to less attention by management and staff to trust funded projects (see IEG 2011a: ch. 3).  15    Bibliography  Alesina,  Alberto  and  David  Dollar  (2000).  Who  gives  foreign  aid  to  whom  and  why?  Journal  of  Economic Growth 5(1): 33‐63.  Annen,  Kurt  and  Stephen  Knack  (2015).  On  the  delegation  of  aid  implementation  to  multilateral  agencies. World Bank Policy Research Working Paper No. 7455.   Barakat,  Sultan  (2009).  The  failed  promise  of  multi‐donor  trust  funds:  Aid  financing  as  an  impediment to effective state‐building in post‐conflict contexts. Policy Studies 30(2): 107‐126.  Barakat,  Sultan,  Kathryn  Rzeszut,  and  Nick  Martin  (2012).  What  is  the  track  record  of  multi‐donor  trust  funds  in  improving  aid  effectiveness?  An  assessment  of  the  available  evidence.  University of London, EPPI‐Centre Report No. 2005, Institute of Education.  Barro,  Robert  and  Jong‐Wha  Lee  (2005).  IMF  Programs:  Who  is  chosen  and  what  are  the  effects?  Journal of Monetary Economics 52(7): 1245‐1269.   Burnside, Craig and David Dollar (2000). Aid, policies and growth. American Economic Review 90(4):  847‐868.  Burnside, Craig and David Dollar (2004). Aid, policies and growth: Reply. American Economic Review  94(3): 781 – 784.  Claessens  Stijn,  Danny  Cassimon,  and  Bjorn  Van  Campenhout  (2009).  Evidence  on  changes  in  aid  allocation criteria. World Bank Economic Review 23(2): 185‐208.  Dietrich,  Simon  (forthcoming).  Donor  political  economies  and  the  pursuit  of  aid  effectiveness.  International Organization.  Dollar,  David  and  Victoria  Levin  (2006).  The  increasing  selectivity  of  foreign  aid:  1984‐2003.  World  Development 34(12): 2034‐2046.  Dreher,  Axel  and  Sarah  Langlotz  (2015).  Aid  and  growth.  New  evidence  using  an  excludable  instrument. CEPR Discussion Paper No. 10811.  Dreher, Axel, Jan‐Egbert Sturm and James R. Vreeland (2009a). Development aid and international  politics:  Does  membership  on  the  UN  Security  Council  influence  World  Bank  decisions?  Journal of Development Economics 88(1): 1‐18.  Dreher, Axel, Jan‐Egbert Sturm and James R. Vreeland (2009b). Global horse trading: IMF loans for  votes in the United Nations Security Council. European Economic Review 53: 742‐757.  Eichenauer, Vera Z. (2015). Trust funds: DAC donors contribute, most non‐DAC donors don’t. First  Tranche Blog by AidData. February 20.  Eichenauer,  Vera  Z.  and  Bernhard  Reinsberg  (2016).  What  determines  earmarked  funding  to  international development organizations? Evidence from the new multi‐bi dataset. Presented  at  the  Political  Economy  of  International  Organization  Conference,  Salt  Lake  City,  January  2016.  16    Eichenauer, Vera Z. and Hug, Simon (2014). The politics of special purpose trust funds. Presented at  the Political Economy of International Organization Conference, Princeton, February 2014.  EM‐DAT  (2014).  The  international  disaster  database.  Centre  for  Research  on  the  Epidemiology  of  Disasters. Accessed on June 16, 2014: http://www.emdat.be/database   Fleck, Robert K. and Christopher Kilby (2010). Changing aid regimes? U.S. foreign aid from the Cold  War to the War on Terror. Journal of Development Economics 91: 185‐197.  Huq,  Wahida  (2010).  Analysis  of  Recipient  Executed  Trust  Funds.  CFP  Working  Paper  Series  5.  Concessionary  Finance  and  Global  Partnerships  Vice  Presidency,  World  Bank,  Washington  DC.   IEG  (2011a).  An  evaluation  of  the  World  Bankʹs  trust  fund  portfolio:  Trust  Fund  support  for  development. Washington DC: Independent Evaluation Group.   IEG  (2011b).  World  Bank  country‐level  engagement  on  governance  and  anticorruption:  An  evaluation  of  the  2007  Strategy  and  Implementation  Plan.  Washington  DC:  Independent  Evaluation Group.   IMF  (2015).  Direction  of  trade  statistics  (DOTS).  Washington,  DC:  International  Monetary  Fund.  Download on May 20.  Kilby,  Christopher  (2013).  The  political  economy  of  project  preparation:  An  empirical  analysis  of  World Bank projects. Journal of Development Economics 105: 211‐225.   Knack, Stephen, Colin Xu and Ben Zou (2014). Interactions among donors’ aid allocations: Evidence  from  an  exogenous  World  Bank  income  threshold.  World  Bank  Policy  Research  Working  Paper No. 7039.  Knack,  Stephen,  Halsey  Rogers  and  Nick  Eubank  (2011).  Aid  quality  and  donor  rankings.  World  Development 39(19): 1907‐1917.   Kuziemko,  Iliana  and  Erik  Werker  (2006).  How  much  is  a  seat  on  the  Security  Council  worth?  Foreign aid and bribery at the United Nations. Journal of Political Economy 114(5): 905–930.  Manning,  Richard  (2014).  The  multilateral  aid  system:  An  assessment  following  the  major  replenishments of 2013. WIDER Working Paper No. 110.   Milner, Helene (2006). Why multilateralism? Foreign aid and domestic principal‐agent problems. In  D.  G.  Hawkins  et  al.  (Eds.),  Delegation  and  agency  in  international  organizations.  New  York:  Cambridge University Press.  Morrison,  Kevin  M.  (2013).  Membership  no  longer  has  its  privileges:  The  declining  informal  influence  of  Board  members  on  IDA  lending.  The  Review  of  International  Organizations  8(2):  291‐312.  OECD (2015). Official Development Assistance data. Paris: Organisation for Economic Co‐operation  and Development.  17    OECD (2011). 2011 DAC report on  multilateral  aid. Paris:  Organisation  for Economic Co‐operation  and Development.  OECD (2010). 2010 DAC report on  multilateral  aid. Paris:  Organisation  for Economic Co‐operation  and Development.  Reinsberg,  Bernhard  (2015).  The  implications  of  multi‐bi  financing  on  international  development  organizations:  The  example  of  the  World  Bank.  In  Mahn,  T.,  Negre,  M.,  and  Klingebiel,  S.  (Eds.) Fragmentation or Pluralism? The Future of Development Cooperation Revisited. Basingstoke:  Palgrave McMillan.  Reinsberg, Bernhard, Katharina Michaelowa, and Vera Z. Eichenauer (2015). The rise of multi‐bi aid  and the proliferation of trust funds. In Arvin, B. M. & Lew, B. (Eds.) Handbook on the Economics  of Foreign Aid. Cheltenham: Edward Elgar.  Reinsberg,  Bernhard,  Katharina  Michaelowa  and  Stephen  Knack  (2015).  Which  donors,  which  funds?  The  choice  of  trust  funds  by  bilateral  donors  at  the  World  Bank.  World  Bank  Policy  Research Working Paper 7441.   Michaelowa  Katharina,  Bernhard  Reinsberg  and  Christina  Schneider  (2013).  When  international  organizations  delegate:  The  politics  of  earmarking  European  Union  aid  in  multilateral  aid  institutions. Unpublished manuscript.  Strezhnev,  Anton  and  Erik  Voeten  (2009).  United  Nations  General  Assembly  voting  data  V7.  Downloaded  on  August  17,  2014  from:  http://hdl.handle.net/1902.1/12379.World  Bank  (2014a). Fragile situations lists. Washington  DC: World Bank. Accessed  on August 20, 2014:  http://go.worldbank.org/BNFOS8V3S0.  OECD/DAC (2015). Creditor Reporting System. Paris: Organization for Economic Cooperation and  Development.  Wagner,  Laurent  (2016).  ʺHow  do  Earmarked  Funds  Change  the  Geographical  Allocation  of  Multilateral Assistance?ʺ Ferdi Working Paper P150.  \World Bank (2014a). List of Fragile Countries. Washington DC: World Bank Development Finance  department  memo.World  Bank  (2014).  Countries  eligible  for  IDA  post‐conflict  allocation.  Washington DC: World Bank Development Finance department memo, updated April 2014.  World Bank (2007). A management framework for World Bank administered trust funds. Washington, DC:  World  Bank.  http://documents.worldbank.org/curated/en/2007/09/8618148/management‐ framework‐world‐bank‐administered‐trust‐funds.  WDI (2015). World Development Indicators. Washington DC: World Bank.   18    Figure 1: Disbursements by IDA and World Bank trust funds  Source: World Bank trust fund data, 2002‐2012. Disbursements by trust funds and IDA excluding  disbursements by FIFs and IFC trust funds.    Figure 2: Data structure and types of trust funds    19    Figure 3: Disbursements by single‐ and multi‐donor trust funds       Source: World Bank trust fund data, 2002‐2012. Disbursements by trust funds and IDA excluding  disbursements by FIFs and IFC trust funds.  Figure 4: Disbursements by execution type      Source: World Bank trust fund data, 2002‐2012. Disbursements by trust funds and IDA excluding  disbursements by FIFs and IFC trust funds.  20      Figure 5: Trust fund disbursements by sectors      Source: World Bank trust fund data, 2002‐2012. Disbursements by trust funds and IDA excluding  disbursements by FIFs and IFC trust funds.  21    Table 1: Descriptive statistics       Sample mean  Standard  Minimum   Maximum  deviation   Aid flows per capita              Trust fund aid per capita  1.84  6.68  0.00  82.36  IDA aid per capita  6.73  11.50  0.00  138.62  Other aid per capita  66.70  180.78  0.00  2,469.26  Performance variables              GNI per capita, constant USD  2,744  2,743  131  14,532  Population in millions  42  156  0  1,344  Agg. CPIA score  3.43  0.57  1.40  4.91  CPIA, Education  3.54  0.68  1.00  6.00  CPIA, Health  3.50  0.67  1.00  6.00  CPIA, Environment  3.31  0.65  1.00  6.00  Political economy variables              Voting affinity in UNGA (G3)  0.56  0.15  0.21  0.92  Total exports per capita, USD (G3)  203  432  1  4,818  Former colonies (G3)  0.35  0.48  0.00  1.00  Other control variables              Total disaster affected (3‐year total)*  2,048  14,209  0  185,932  Fragile countries  0.02  0.16  0.00  1.00  Post conflict situation  0.17  0.38  0.00  1.00  IDA eligible countries  0.65  0.48  0.00  1.00  Note: * In thousands              22    Table 2: Variable sources and definitions  Variable  Definition     Original Source  Trust Funds and Partnerships Department at the World  Trust fund disbursements  Disbursements by World Bank trust funds (logged, FY, *)    Bank  Bilateral aid disbursements  Official Development Aid disbursements (logged, *)    DAC, Table DAC2a ODA Disbursements  GNI per capita  Gross national income, Atlas method (logged,*)    World Development Indicators (2015)  GDP per capita  Gross domestic product per capita in PPP  (logged, *)    World Development Indicators (2015)  Population  Population of recipient and donor countries (logged)    World Development Indicators (2015)  ODA by the International Development Association  IDA aid    World Bank data from S. Knack  (IDA)  (logged, FY, *)  IDA eligible countries and IDA recipient countries (incl.  IDA dummy    S. Knack and IDA aid data  blend countries, FY)  G3 Colonial Heritage  Former colony of a G3 donor (US, UK, Netherlands)    CIA Factbook and other sources  Voting alignment with G3 donors in United Nations  Streznev and Voeten (2009), important years from  G3 UNGA voting alignment    General Assembly, calculated as Kilby (2013)  Christopher Kilby  Total value of exports from G3 donors to recipient  Exports    IMF DOTS (2015)   country  (logged,*)  Aggregated and sector‐disaggregated Country Policy and  Aggregated CPIA since 2006 from World Development  CPIA scores    Institutional Assessment scores (1‐6)  Indicators (2015); Other scores from S. Knack  Dummy equals one for country‐years eligible for IDA  Post conflict situation    World Bank (2014b)  special allocations for post‐conflict countries  Dummy equals one for country‐years classified as fragile  Fragile state dummy    Own coding based on World Bank (2014a)  situation by the World Bank  Number of disaster‐affected people in the recipient  EM‐DAT: The OFDA/CRED International Disaster  Disaster affected (total)  country, moving 3‐year total (contemporaneous, once and    Database  twice lagged, logged)  DAC recipients  Historical list of DAC recipients (1997‐2013)    Dreher and Langlotz (2015)  Notes: Data in calendar years if not marked as fiscal year (FY). * Values are transformed to 2011 constant USD using the GDP‐Deflator from WDI (2015).  23    Table 3: Comparison of poverty and policy selectivity across TFs, IDA, and other aid, fixed effects     1  2  3  4  5  6  GNI p.c. (ln)  ‐1.899**  0.764  ‐2.518***  ‐1.028**  1.396  ‐3.430***    [0.828]  [0.813]  [0.815]  [0.508]  [0.962]  [0.783]  CPIA score  3.031***  ‐0.33  2.088***  1.953***  ‐0.827  2.596***    [1.013]  [0.891]  [0.761]  [0.717]  [0.856]  [0.794]  Population (ln)  3.082  0.018  2.864  3.034  ‐5.64  2.23    [2.523]  [3.302]  [3.206]  [1.975]  [6.261]  [2.737]  IDA eligible  ‐  ‐  ‐  15.538***  ‐2.52  0.656    ‐  ‐  ‐  [1.506]  [2.556]  [1.031]  Dependent variable  IDA  Other  TF  IDA  Other  TF  Sample  IDA  IDA  IDA  All  All  All  Estimation  FE  FE  FE  FE  FE  FE  Adjusted R‐squared  0.075  0.002  0.189  0.316  0.015  0.166  # Observations  900  900  900  1,375  1,375  1,375  # Countries  89  89  89  133  133  133  Notes: The dependent variables is the natural logarithm of the aid type noted in the bottom of  the respective column and covers the Bankʹs fiscal years 2002‐2012. All regressions include  dummies for the World Bank’s fiscal year. Robust standard errors in parentheses clustered at  the recipient country level. * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01    Table 4: Comparison of poverty and policy selectivity across TF aid, IDA, and other aid, OLS     1  2  3  4  5  6  GNI p.c. (ln)  ‐1.571***  ‐0.735*  ‐0.647  ‐1.238***  ‐0.817*  ‐0.783**    [0.512]  [0.374]  [0.403]  [0.362]  [0.436]  [0.356]  CPIA score  5.337***  ‐0.502  1.809**  2.601***  ‐0.424  0.924    [1.330]  [0.445]  [0.714]  [0.849]  [0.475]  [0.624]  Population (ln)  0.771***  0.511***  1.088***  0.495**  0.353*  1.156***    [0.262]  [0.150]  [0.204]  [0.200]  [0.182]  [0.155]  IDA eligible  ‐  ‐  ‐  15.011***  0  1.137    ‐  ‐  ‐  [0.777]  [0.840]  [0.741]  Dependent variable  IDA  Other  TF  IDA  Other  TF  Sample  IDA  IDA  IDA  All  All  All  Estimation  OLS  OLS  OLS  OLS  OLS  OLS  Adjusted R‐squared  0.392  0.14  0.361  0.804  0.081  0.379  # Observations  900  900  900  1,375  1,375  1,375  # Countries  89  89  89  133  133  133  Notes: The dependent variables is the natural logarithm of the aid type noted in the bottom of the   respective  column  and  covers  the  Bankʹs  fiscal  years  2002‐2012.  All  regressions  include  dummies  for  the  World  Bank’s  fiscal  year.  Robust  standard  errors  in  parentheses  clustered  at  the  recipient  country level. * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01      24    Table 5: Robustness checks         1  2  3  4  5  GNI p.c. (ln)  ‐4.955***  ‐4.961***  ‐3.759***  ‐0.839**  3.274***    [1.386]  [1.389]  [0.806]  [0.373]  [0.801]  CPIA score  3.594**  3.541**  2.380***  1.058**  2.324***    [1.515]  [1.571]  [0.804]  [0.473]  [0.840]  IDA eligible  0.841  0.84  0.781  1.866***  ‐1.459    [1.070]  [1.070]  [1.163]  [0.676]  [1.475]  Population (ln)  4.169  4.035  1.234  0.978***  1.751    [4.414]  [4.395]  [2.735]  [0.260]  [2.739]  Fragile situation  ‐  ‐0.154  ‐  ‐  ‐    ‐  [0.507]  ‐  ‐  ‐  G3 UNGA‐Alignment  ‐  ‐  6.149*  8.439***  ‐    ‐  ‐  [3.581]  [2.251]  ‐  Total G3 exports (ln)  ‐  ‐  0.622**  0.13  ‐    ‐  ‐  [0.304]  [0.214]  ‐  G3 colonial heritage  ‐  ‐  ‐  ‐0.692  ‐    ‐  ‐  ‐  [0.456]  ‐  Other aid (ln)  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐0.013    ‐  ‐  ‐  ‐  [0.025]  IDA aid (ln)  ‐  ‐  ‐  ‐  0.134*    ‐  ‐  ‐  ‐  [0.080]  Dependent variable  TF  TF  TF  TF  TF  Sample  >2005  >2005  All  All  All  Estimation  FE  FE  FE  OLS  FE  Adjusted R‐squared  0.164  0.164  0.177  0.391  0.173  # Observations  887  887  1,332  1,332  1,375  # Countries  133  133  128  128  133  Notes: The dependent variables is the natural logarithm of trust fund aid and covers  the Bankʹs fiscal years 2002‐2012. All regressions include dummies for the World  Bank’s fiscal year. Robust standard errors in parentheses clustered at the recipient  country level. * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01    25    Table 6: Recipient‐executed and single‐donor trust funds       1  2  3  4  5  6  7  8  ‐ ‐ ‐ GNI p.c. (ln)  ‐1.559  ‐1.757  ‐0.517  ‐1.039  3.188***  3.080***  0.901***  ‐0.734*    [1.159]  [1.212]  [0.552]  [0.669]  [0.807]  [0.833]  [0.327]  [0.372]  CPIA score  2.969***  2.806**  1.139  1.556**  3.349***  3.449***  1.625**  1.867***    [1.033]  [1.075]  [1.082]  [0.735]  [0.902]  [0.939]  [0.712]  [0.550]  IDA eligible  ‐0.402  ‐0.324  4.864***  5.397***  1.134  1.162  1.21  1.961***    [2.340]  [2.440]  [1.194]  [0.939]  [0.932]  [1.006]  [0.766]  [0.687]  Population (ln)  11.090*  11.003*  1.112***  0.973***  ‐0.975  0.163  0.998***  1.027***    [5.727]  [5.991]  [0.184]  [0.353]  [2.880]  [3.036]  [0.138]  [0.235]  G3 UNGA‐Alignment  ‐  6.341  ‐  23.500***  ‐  7.439*  ‐  10.455***    ‐  [7.416]  ‐  [4.684]  ‐  [4.193]  ‐  [2.337]  Total G3 exports (ln)  ‐  0.651  ‐  0.232  ‐  0.051  ‐  ‐0.075    ‐  [0.492]  ‐  [0.311]  ‐  [0.372]  ‐  [0.216]  G3 colonial heritage  ‐  ‐  ‐  ‐0.301  ‐  ‐  ‐  ‐1.027**    ‐  ‐  ‐  [0.759]  ‐  ‐  ‐  [0.500]  Dependent variable  RETF  RETF  RETF  RETF  SDTF  SDTF  SDTF  SDTF  Sample  All  All  All  All  All  All  All  All  Estimation  FE  FE  OLS  OLS  FE  FE  OLS  OLS  Adjusted R‐squared  0.055  0.057  0.241  0.312  0.56  0.568  0.498  0.534  # Observations  1,375  1,332  1,375  1,332  1,502  1,453  1,502  1,453  # Countries  133  128  133  128  134  128  134  128  Notes: The dependent variables is the natural logarithm of the TF aid noted in the bottom of the respective column   and covers the Bankʹs fiscal years 2002‐2012. All regressions include dummies for the World Bank’s fiscal year. Robust  standard errors in parentheses clustered at the recipient country level. * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01  26    Table 7: Selectivity with respect to disaster‐ and conflict‐affected countries       1  2  3  4  GNI p.c. (ln)  ‐2.448**  ‐2.983***  ‐0.528  ‐1.788***    [1.002]  [0.854]  [0.389]  [0.322]  CPIA score  2.210***  2.213***  1.255**  1.755***    [0.837]  [0.799]  [0.555]  [0.600]  Population (ln)  3.09  4.262  0.870***  0.848***    [3.663]  [3.042]  [0.186]  [0.170]  Post‐conflict country  ‐0.549  ‐0.238  ‐2.28  ‐0.913    [1.046]  [0.940]  [4.837]  [2.265]  Affected (ln)  0.109  ‐0.011  0.079  0.006    [0.077]  [0.067]  [0.076]  [0.063]  Dependent variable  TF  TF  TF  TF  Sample  IDA  All  IDA  All  Estimation  FE  FE  OLS  OLS  Adjusted R‐squared  0.214  0.157  0.312  0.304  # Observations  768  1,156  768  1,156  # Countries  86  127  86  127  Notes: The dependent variables is the natural logarithm of trust fund aid   and  covers  the  Bankʹs  fiscal  years  2002‐2012.  All  regressions  include  dummies  for  the  World  Bank’s  fiscal  year.  Robust  standard  errors  in  parentheses clustered at the recipient country level. * p<0.10, ** p<0.05, ***  p<0.01            27    Table 8: Sector‐specific selectivity of trust fund aid       1  2  3  4  5  6  GNI p.c. (ln)  ‐2.407***  ‐1.614*  ‐1.635***  ‐1.328  ‐0.486**  ‐0.557    [0.323]  [0.973]  [0.358]  [0.942]  [0.245]  [0.561]  Population (ln)  0.884***  14.531***  1.188***  10.615**  1.285***  15.249***    [0.156]  [4.508]  [0.149]  [5.235]  [0.137]  [2.715]  CPIA, Education  2.047***  1.647***  ‐  ‐  ‐  ‐    [0.475]  [0.547]  ‐  ‐  ‐  ‐  CPIA, Health  ‐  ‐  1.017**  0.847  ‐  ‐    ‐  ‐  [0.496]  [0.614]  ‐  ‐  CPIA, Environment  ‐  ‐  ‐  ‐  0.397  ‐0.168    ‐  ‐  ‐  ‐  [0.359]  [0.357]  Dependent variable  TF  TF  TF  TF  TF  TF  Sample  Education  Education  Health  Health  Environm.  Environm.  Estimation  OLS  FE  OLS  FE  OLS  FE  Adjusted R‐squared  0.256  0.034  0.242  0.012  0.299  0.06  # Observations  1,367  1,367  1,368  1,368  1,368  1,368  # Countries  132  132  132  132  132  132  Notes: The dependent variable is the natural logarithm of the aid type noted in the bottom of the respective  column and covers the Bankʹs fiscal years 2002‐2012. All regressions include dummies for the World Bank’s  fiscal year. Robust standard errors in parentheses clustered at the recipient country level.   * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01    28