A Growing Crisis: Work, Workers, and Wellbeing in Myanmar       May 2023    Document of the World Bank  Produced by the Poverty and Equity Global Practice  Equitable Growth, Finance and Institutions Vice Presidency  East Asia and Pacific Region.      © 2023 International Bank for Reconstruction and Development / The World Bank  1818 H Street NW  Washington DC 20433  Telephone: 202‐473‐1000  Internet: www.worldbank.org    This work is a product of the staff of The World Bank with external contributions. The findings, interpretations,  and  conclusions  expressed  in  this  work  do  not  necessarily  reflect  the  views  of  The  World  Bank,  its  Board  of  Executive Directors, or the governments they represent.  The World Bank does not guarantee the accuracy, completeness, or currency of the data included in this work  and  does  not  assume  responsibility  for  any  errors,  omissions,  or  discrepancies  in  the  information,  or  liability  with  respect  to  the  use  of  or  failure  to  use  the  information,  methods,  processes,  or  conclusions  set  forth.  The  boundaries,  colors,  denominations,  and  other  information  shown  on  any  map  in  this  work  do  not  imply  any  judgment  on  the  part  of  The  World  Bank  concerning  the  legal  status  of  any  territory  or  the  endorsement  or  acceptance of such boundaries.  Nothing herein shall constitute or be construed or considered to be a limitation upon or waiver of the privileges  and immunities of The World Bank, all of which are specifically reserved.  Rights and Permissions  The  material  in  this  work  is  subject  to  copyright.  Because  The  World  Bank  encourages  dissemination  of  its  knowledge,  this  work  may  be  reproduced,  in  whole  or  in  part,  for  noncommercial  purposes  as  long  as  full  attribution to this work is given.  Any queries on rights and licenses, including subsidiary rights, should be addressed to World Bank Publications,  The  World  Bank  Group,  1818  H  Street  NW,  Washington,  DC  20433,  USA;  fax:  202‐522‐2625;  e‐mail:  pubrights@worldbank.org.  Attribution—Please cite the work as follows: Sinha Roy, Sutirtha; Demarchi, Giorgia; Rhoads, Elizabeth. 2023.  A  Growing Crisis: Work, Workers, and Wellbeing in Myanmar? Washington, DC: World Bank.  Cover  photo:  Sasin  Tipchai  from  Pixabay.  Retrieved  from  https://pixabay.com/photos/harvesting‐myanmar‐ burma‐rice‐crust‐1822493/      2 Acknowledgement  The  authors  gratefully  acknowledge  support  from  Mariam  Sherman,  Hassan  Zaman  and  Rinku  Murgai.  The  authors  thank  Kim  Alan  Edwards,  Yashodhan  Ghorpade,  Kemoh  Mansaray  and  Valens  Mwumvaneza  for  their  valuable  review  comments.  Additional  thanks  to  Lwin  Lwin  Aung,  Chan  Aye  Myint  and  Roy  van  der  Weide  for  supporting  data  collection  activities  and  to  Lena  Harris  for  excellent  research  assistance.  The  authors  are  also  thankful to Bart Minten and Ian Masias from IFPRI for providing access to MHWS data.    3 Executive Summary Myanmar’s  economy  has  been  affected  by  numerous  internal  and  external  shocks  since  2020.  Myanmar’s  transition  to  an  open  market  economy  in  2011  propelled  its  GDP  per  capita  by  52  percent  between  2012  and  2019  and  caused  poverty  to  fall  from  42.4  to  24.8  percent  between  2010  and  2017.  However,  the  Covid‐19  pandemic and subsequent military coup have now reversed these gains. Estimates of real GDP per capita grew  by 2 percent in 2020 and fell by 18.4 percent in 2021, the year of military coup. Economic growth recovered to  a tepid 3 percent in the following year, suggesting that output levels are still well below 2019 levels.   This report takes stock of the effect of these shocks on Myanmar’s workers and their well‐being using a reliable  new  source  of  household  data.  The  report  compares  employment  indicators  from  2017  and  2022  to  spotlight  the extent of adversity faced by workers and households. Employment indicators for 2017 are based on official  Myanmar Living Conditions Survey (MLCS) data. However, no official data exists after 2020. A new set of surveys  —the  Myanmar  Subnational  Phone  Survey  (MSPS)  conducted  by  the  World  Bank—are  now  filling  this  knowledge  gap.  MSPS  provides  reliable  employment  indicators  at  the  sub‐national  level  for  2022  that  are  comparable  with  baseline  official  data  from  2017.  MSPS  provides  reliable  employment  indicators  at  the  sub‐ national level for 2022 that are comparable with baseline official data from 2017. MSPS’ large sample of 8500  households, covering approximately 95 percent of Myanmar’s population across all states and regions, ensures  that almost every demographic group is proportionally represented in this study. While anchored in the MSPS,  this  report  complements  quantitative  data  with  qualitative  insights  from  the  Community  Welfare  Monitoring  Surveys, in particular the March 2023 round, conducted by the World Bank since 2020.  Labor force participation and employment rate in Myanmar fell by 1.6 and 4.8 percentage points, respectively,  between 2017 and 20221. Although 9 million people were added to Myanmar’s working age between 2017 and  2022 due to normal population growth, only 2.5 million males and 0.8 million females were added to its labor  force.  Female  employment  in  Myanmar  has  particularly  suffered  in  recent  years.  Compared  to  men,  adult  females are more likely to be out of the labor force, more likely to be unemployed, and more likely to be out of  education or training.  Male workers were partially protected by their education and work experience. Employment rates for men with  up  to  middle  school  level  of  education  fell  in  the  past  half  decade,  but  those  with  high  school  or  college  education either increased or held their employment rate at par with 2017 levels. Female workers with college  or higher levels of education, in contrast, experienced a fall in the employment rate during this time. Incidence  of  “Not  in  Employment,  Education  or  Training”  (NEET)  increased  by  9.4  percentage  points  among  college  educated women during this time.  The quality of jobs and labor earnings deteriorated sharply. Employment in mining, construction and the retail  sector  have  risen  while  agricultural  employment  has  contracted  between  2017  and  2022.  Moreover,  private  sector  salaried  employment  opportunities  have  diminished  considerably  while  casual  and  self‐employed  roles    1  Through this document, we refer to employment rate as the share of employed individuals in the population (with ages  15 and above).  4 have flourished. Younger adults are more likely to be employed in retail services while older, more experienced  workers have switched to agricultural activities in 2022 – pointing to a misallocation of human capital towards  less productive sectors. Real wages of salaried workers have fallen by 15 percent during the same time.  Aggregate  nationwide  labor  market  trends,  however,  mask  significant  differences  at  the  subnational  level.  Employment rates have fallen by more than 15 percentage points between 2017 and 2022 in Kayah, Kayin and  Tanintharyi  –  along  the  eastern  border  and  Sagaing  in  the  north.  In  comparison,  states  and  regions  on  the  western  border  and  at  the  middle  of  the  country  experienced  up  to  5  and  10  percentage  point  decline  in  employment  rate  respectively.  A  greater  share  of  households  in  eastern  states  and  regions  incurred  income  losses of more than 20 percent over the past 12 months, compared to other states and regions2.  Agriculture  was  a  buffer  against  falling  employment  opportunities  in  western  parts  of  the  country.  Between  2017 and 2022, rural employment growth outpaced urban levels in western areas, while in eastern states and  regions  rural  employment  lagged  growth  in  urban  employment.  Differential  trends  in  rural  and  urban  employment  are  likely  due  to  differences  in  patterns  of  agricultural  growth  across  locations.  Agricultural  activities expanded in the western parts of the country and shrank along the eastern border during 2022. States  and  regions  in  the  middle  of  the  country,  comprising  of  Mandalay,  Nay  Pyi  Daw,  Magway  and  Ayeyarwady,  experienced  notable  services  sector  growth  but  relatively  smaller  changes  in  other  sectors.  Private  sector  salaried employment has reduced in all states and regions.  Reductions in wage earnings were near universal but states and regions that had higher average wages in 2017  experienced larger cuts in the following half‐decade. The shrinking of private sector employment opportunities  has meant that real wages in 2022 were lower than 2017 across all states  and regions states.  However, states  and  regions  with  higher  average  wages  in  2017  experienced  larger  reductions  in  real  earnings  until  2022  –  resulting  in  wage  convergence  across  states.  The  universal  drop  in  real  wages  and  deep  household  income  losses are associated with over 70 percent of households in every state and region having to either sell assets,  deplete savings, or borrow.   Migration is rarely adopted as a coping strategy; when migration does occur, it is mostly within the country and  towards  urban  and  more  well‐off  areas.  Thirty  percent  of  households  that  resorted  to  migration  as  a  coping  strategy  had  a  member  that  relocated  to  another  rural  area  within  Myanmar,  while  56  percent  of  such  households had a member migrate to urban regions. International migration was limited to a select number of  households. Overall, 4.1 percent of the population changed their township of residence in the past 2 years (that  is,  since  February  2021)  and  2.5  percent  of  the  population  changed  townships  across  state  and  regional  boundaries  (either  voluntarily  or  due  to  conflict  induced  displacement).  Compared  to  other  households  that  have  been  residing  in  the  same  township  for  more  than  2  years,  immigrant  households  from  other  states  and  regions have fewer assets, less education, more precarious employment, and have experienced deeper income  losses in the past year.    2  We refer to Kayah, Kayin and Tanintharyi as eastern and Kachin and Shan as north‐eastern; Sagaing as the north‐ western; Chin and Rakhine western; and Mandalay, Nay Pyi Daw, Magway, Ayeyarwady, Bago, Mon and Yangon as states  and regions in the middle or the center of the country.  5 Increasingly, the place of residence within states and regions—not individual skills or endowments‐‐determines  employment  outcomes  for  Myanmar’s  workers.  In  2017,  worker  attributes  explained  12.6  percent  of  the  variation in wages, while 14 percent of its variation could be attributed to township level characteristics. But by  2022,  the  contribution  of  township  level  factors  towards  explaining  wage  variation  doubled  while  that  of  individual  characteristics  increased  only  4.1  percentage  points.  Thus,  wages  are  increasingly  more  influenced  by  characteristics  of  where  workers  reside  within  states  and  regions,  compared  to  abilities,  skills,  education  levels and other individual level factors. This is perhaps not surprising given the nature of location‐specific, yet  covariate,  shocks  that  the  country  has  faced.  This  report  spotlights  three  township  characteristics  that  have  strongly influenced employment outcomes.  Employment has particularly suffered in townships with higher incidence of conflict events. Our analysis shows  that  a  one  percentage  point  increase  in  township  share  of  conflict  incidents  between  2021  and  2023  is  associated  with  an  average  2.6  percentage  point  reduction  in  employment  rate.  These  events  contributed  to  adverse  impacts  on  the  employment  status  of  higher  educated  male  workers,  between  the  ages  of  25  to  35,  and living in urban areas.  Employment  in  the  mining  sector  has  increased  in  townships  that  had  a  pre‐existing  mine,  leading  to  poorly  diversified  economic  structures.  Concentration  of  employment  in  mineral  extraction  industry  could  carry  substantial  longer‐term  costs  and  environmental  risks  across  Myanmar.  The  share  of  mining  and  construction  jobs  in  townships  with  preexisting  mines  rose  by  1.8  percentage  points  between  2017  and  2022  while  agricultural share in employment contracted by 8.6 percentage points in these areas.   Townships that have higher likelihood of opium production experienced large increases in agricultural activities  and  a  fall  in  mining  and  construction  activities.  According  to  the  UN  Office  on  Drugs  and  Crimes  (UNODC),  Myanmar  experienced  a  historic  growth  in  poppy  cultivation  in  2022.  Poppy  production  in  the  country  is  concentrated  in  Shan,  Kachin,  Kayah  and  Chin  states.  Townships  located  at  altitudes  over  1000  meters  above  sea  level  in  these  four  states  are  offer  ideal  conditions  for  poppy  cultivation.  The  share  of  agricultural  employment  in  these  townships  was  22.2  percentage  points  higher  in  2022  than  2017,  while  mining  and  construction  employment  in  these  areas  fell  by  13.3  percentage  points  during  the  past  half  decade.  Average  agricultural wages in townships with high risk were also considerably higher during this time.  Faced  with  a  multitude  of  shocks—electricity  outages,  escalating  energy  prices,  conflict—Myanmar’s  households  have  endured  deep  income  losses.  Of  these  three,  conflict  is  inflicting  the  greatest  impact.  A  one  standard deviation increases  in the incidence of conflict in a township increases the probability  of households  experiencing  deep  income  losses  (of  more  than  20  percent)  over  the  past  year  by  4.7  percent  –  the  highest  among a range of individual and township level factors.      6 Introduction Myanmar’s  economy  has  been  subdued  by  multiple  shocks  in  recent  years  —COVID,  high  energy  prices,  and  conflict — stalling a stretch of rapid growth. Estimates show that Myanmar’s GDP contracted by 18 percent in  2021 and in July 2022, its local currency kyat, depreciated by 30 percent relative to the dollar even as inflation  rose to 19.5 percent. Given these challenges, World Bank (2023) had projected a real GDP growth of 3 percent  between 2022‐23 for the country, suggesting that future output levels will continue to be lower than in 2019.   The impact of Myanmar’s multiple crises has been uneven across states and regions. For instance, households  in Rakhine 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).  Similarly,  levels  of  hunger  amongst  households  in  Kachin  state  are  much  higher  than  the  rest  of  the  country  (MAPSA,  2022).  Even  within  states,  households  in  townships  (the  third  administrative  division  in  Myanmar)  with  more  exposure  to  conflict  incidents  have  experienced  greater  adversity than in  other  locations. Thus,  sub‐nationally representative indicators from reliable data sources are  needed to determine the impact of Myanmar’s multiple crises on household welfare.  Past  household  monitoring  efforts  have  been  impeded  by  the  lack  of  reliable  official  data.   Much  of  what  is  known  about  household  wellbeing  in  Myanmar  since  2020  is  based  on  field  reporting  by  media  publications,  qualitative community surveys using purposive sampling, or analysis that either uses simulations of official data  collected  before  2020  or  data  from  telephonic  surveys.  For  instance,  ILO’s  rapid  employment  assessment  for  2022  (ILO,  2022)  are  based  on  models  calibrated  to  official  labor  force  survey  data  from  2020.  Others  like  the  World Bank and IFPRI have collected household data using high frequency telephonic surveys. The World Bank  initiated its data collection immediately at the onset of the pandemic and has shown rising levels of household  adversity across the country. However, owing to their small sample size and survey design, these surveys could  not capture the diversity of impact across states and regions. On the other hand, household surveys conducted  by  IFPRI  called  the  Myanmar  Household  Welfare  Surveys  (MHWS),  have  produced  reliable  sub‐national  household indicators since 2022. However, due to differences in questionnaire design, employment indicators  from MHWS may not be directly comparable with baseline employment estimates from official surveys such as  MLCS‐2017.  A  new  series  of  surveys  by  the  World  Bank ‐  the  Myanmar  Subnational  Phone  Surveys  (MSPS),  have  filled  this  gap.  MSPS  data  allows  periodic  monitoring  of  regionally  disaggregated  shocks  in  Myanmar  and  can  quantify  their  effects  on  household  well‐being  based  on  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  past  sub‐nationally  representative  surveys  in  Myanmar,  such  as,  MLCS‐2017.  A  large  sample  size  exceeding  8500  households,  drawn  from  all  fifteen  states  and  regions,  and  covering  approximately  95  percent  of  Myanmar’s  population, ensures that almost every demographic group in the country is proportionally represented in MSPS.  Employment  indicators  from  MSPS  have  been  used  to  analyze  labor  market  outcomes  in  this  report  and  an  accompanying report by Bhatta, et al (2023) uses education and learning indicators from MSPS to take stock of  educational standards in Myanmar. A new round of the community welfare monitoring survey, which has been  7 following  a  sample  of  17  rural  communities  across  eight  states  and  regions  since  2020,  was  implemented  in  March‐April 2023 to provide additional insights.  This  report  is  organized  as  follows:  chapter  1  provides  a  snapshot  of  overall  labor  market  changes  since  2017  and focuses on disparities by gender, employment type, industry of occupation and other worker characteristics.  Chapter 2  analyzes similarities and differences  in level  employment indicators  by state and regions. Chapter  3  concludes by spotlighting key township level characteristics that have influenced workers, their work prospects,  and their overall well‐being.      8 Chapter 1: Snapshot of Myanmar’s labor market in recent years   Key Messages:   Labor force participation and employment rate in Myanmar have fallen by 1.6 and 4.8  percentage points, respectively, between 2020 and 2022.   Female employment has faced considerable setbacks in recent years. Compared to men,  adult females are more likely to be out of labor force, more likely to be unemployed, and  more likely to be out of education or training.   Higher education and more years of work experience protected employment status of male  workers. However, highly educated women were less likely to be working in 2022 than  2017.    Employment in mining, construction and the retail sector have risen while agricultural  employment has contracted during 2017 and 2022.   Quality of employment has suffered over the past half decade as private sector salaried  employment opportunities have diminished considerably while casual work and self‐ employment have flourished.   Older, more experienced workers have switched to agricultural activities in 2022.   Real weekly wages of salaried workers have fallen by 15 percent (~3.2 percent annually)  between 2017 and 2022.    Macroeconomic weaknesses are associated with deteriorating labor market conditions in Myanmar.   Labor force participation (LFP)  in Myanmar was already  on a gradual downward trend  despite strong GDP per  capita  growth  between  2015  and  2020  (Table  1).  LFP  fell  further  by  1.6  percentage  points  between  2020  and  2022 – coinciding with 16.5 percent GDP per capita reduction over the same period3. The prevailing social norm  prescribing  that  women  be  primarily  responsible  for  performing  household  work  and  tending  to  children  and  elderly dependents (Asian Development Bank, 2016) has contributed to a higher share of women staying out of  the  labor  force  in  the  past.  Female  LFP  has  continued  to  fall  further  in  2022  from  a  low  baseline  level,  as  less  than half of all adult women were engaged in the labor force.   In  addition,  the  quality  of  jobs  have  suffered.  The  share  of  employed  adults  and  share  of  wage  employment  among employed workers have fallen by 4.8 and 6.2 percentage points, respectively, between 2020 and 2022.    3  Employment figures for 2022 are based on World Bank’s new Myanmar Subnational Phone Surveys (MSPS). The first round of MSPS  was 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. Additional information about MSPS  survey design and sampling strategy can be found in Sinha Roy (2023).  9 The  share  of  formally  employed  workers  (that  is,  those  with  contracts  and  pension  benefits)  in  the  worforce  almost  doubled  between  2017  and  2022  –  likely  reflecting  the  fact  that  workers  without  formal  work  arrangements  were  more  likely  to  experience  job  cuts.  The  fall  in  job  quality  standards  suggests  rising  informalization  of  work  opportunities.  Finally,  share  of  agricultural  employment  dropped  by  6.6  percentage  points between 2017 and 2022.   Table 1: Summary of key‐labor market indicators (as a share of 15+ population)  Share of  Share of wage  Share of  formal  LFP rate  Employment  employment to  agricultural  Year      LFP rate employment  (Females)      rate total  employment  among wage  employment  (15+)  employees  2015  64.7  51.6  64.2  35.3      2016        36.0      2017  62.0  48.5  61.2  36.8  13.0  49.5  2018  62.4  49.3  61.9  34.4      2019  60.5  47.1  60.3  35.1        2020  60.2  45.6  59.3        2021            2022  58.6  45.9  54.5  28.9  24.2  42.9  WDI, national  WDI, national  WDI, national  WDI, modelled ILO  MLCS‐2017,  Sources:  MLCS‐2017, MSPS  estimates; MSPS  estimates; MSPS  estimates; MSPS  estimates; MSPS  MSPS  The past half decade has seen significant backsliding in employment prospects for women.   Although 9 million people were added to Myanmar’s working age population between 2017 and 2022 through  normal  population  growth,  only  3.3  million  people  were  added  to  its  labor  force.  During  the  same  period,  number of adults not in employment, education, or training (NEET) grew by 6 million while those in education  fell  by  0.3  million.  The  6  million  additional  NEET  individuals  between  2017  and  2022,  comprised  of  4  million  females  and  2  million  male  adults.  The  rising  incidence  of  NEET  in  Myanmar  therefore  disproportionately  comprised  of  women.  Of  the  3.3  million  people  that  entered  the  labor  force  over  the  past  half‐decade,  2.5  million were males and 0.8 million were females. Meanwhile, female unemployment has risen by 7 percentage  points  while  that  of  men  has  grown  2.5  percentage  points.  Differential  population  growth  cannot  explain  the  adverse  labor  market  outcomes  for  women  as  an  almost  equal  number  of  male  and  female  individuals  of  working age (4 and 4.8 million respectively) were added to Myanmar’s population between 2017 and 2022.            10   Figure 1: Snapshot of Myanmar’s labor market in 2017 and 2022    Notes: Population figures are in million. Estimates for 2017 and 2022 are from MLCS and MSPS respectively. Sample include individuals aged 15 or over.  Deterioration in employment indicators since 2020 has been more pronounced among male workers.  Disaggregating  labor  force  participation  by  gender  and  location  shows  a  gap  between  female  and  male  participation  rates  already  existed  in  the  past  (Figure  2).  Between  2015  and  2020,  LFP  and  employment  rates  steadily fell among rural women but remained steady for urban females. Thereafter, female employment rate  fell  by  3.4  and  3.2  percentage  points  in  rural  and  urban  areas  until  2022,  even  as  LFP  remained  steady.  Thus,  employment conditions for rural women were downward trending prior to the COVID pandemic and the military  coup and worsened further in following years.  In  contrast,  the  year  2020  marked  a  clear  break  in  male  employment  trends.  Participation  rates  and  employment rates among men were largely stable between 2015 and 2020. Thereafter, male LFP dropped by 5  and 1 percentage points in rural and urban areas, while employment rates fell by 7.7 and 4.2 percentage points,  respectively.   In  general,  smaller  changes  in  LFP  rates  of  both  genders  relative  to  employment  rate  suggests  that  the  willingness  to  find  work  among  working  age  individuals  in  Myanmar  has  been  less  affected  by  the  crises.  However,  Myanmar’s  unsupportive  economy  in  2022  has  been  unable  to  provide  enough  suitable  jobs  to  interested workers, leading to a relatively larger fall in employment rate.          11 Figure 2: Labor force participation rate and employment rate, by gender and location: 2015‐2022  a. LFP ratio  b. Employment rate  85 85 80 80 75 75 70 70 65 65 60 60 55 55 50 50 45 45 40 40 2015 2017 2018 2019 2020 2022 2015 2017 2018 2019 2020 2022 Rural Male Rural Female Rural Male Rural Female Urban Male Urban Female Urban Male Urban Female     Notes: Estimates for 2015‐2020 and 2022 from ILOSTAT and MSPS respectively. Sample include individuals over 15 years of age.   Education and experience shielded male workers from shocks. In contrast, educated women have withdrawn  and are more likely to be in NEET status in 2022 than in 2017.  Employment  of  urban  males  has  been  most  resilient  despite  numerous  shocks  to  Myanmar’s  economy  since  2017 across different groups (Figure 3, panel a). In comparison, employment rate for rural males between 25‐ 35  years,  and  36  to  65  years  were  11  and  5  percentage  points  lower  in  2022  than  2017.  Thus,  younger  male  workers with  fewer years  of experience  were more  exposed  to  labor market shocks. On the  other hand,  older  females experienced a larger fall in employment rate compared to younger ones. Employment rate for women  between the ages of 36 to 65 (in rural and urban combined) fell by 12.3 percentage points compared to an 8.1  percentage point drop  among younger  female age group (25  to 35 years). Therefore,  additional years  of work  experience shielded male workers from employment shocks more than female ones.  Male  workers also benefitted more from higher  educational attainment.  Employment rate for men with  up to  middle school level of education fell in the past half decade (Figure 3, panel b), but those with higher education  either increased or held their employment rate at par. Female workers with college or higher levels of education  in contrast experienced a fall in employment rate between 2017 and 2022.   Additionally, sixty‐four percent of women with less than primary education and 55 percent with up to primary  education  were  in  NEET  category  in  2022  (Figure  3,  panel  c).  This  represents  a  7.6  and  13.3  percentage  point  rise  in  female  NEET  shares  over  the  past  half‐decade.  NEET  shares  have  also  risen  by  9.4  percentage  points  among  college  educated  women.  In  contrast,  males  with  college  degrees  are  less  likely  to  be  in  the  NEET  category in 2022 than in 2017.  12 Qualitative  data  from  World  Bank’s  community  socio‐economic  welfare  monitoring  from  March‐April  20234  suggests  that  competition  from  returned  students  and  migrants  reduced  employment  opportunities  available  to less educated women in rural areas. Male day laborers are paid significantly more than female day laborers  (20‐33 percent more on average across the sample villages), which may have led households to prioritize men’s  remunerated labor. Additionally, some agricultural tasks are seen as unsuitable for women and only offered to  men. Mobility restrictions and security concerns have disproportionately impacted women’s access to work and  employment. Qualitative interviews across the village sample indicate female day laborers are prevented from  travelling in search of work and from commuting to nearby towns or cities for non‐agricultural employment. To  avoid  unofficial  tolls  at  checkpoints,  laborers  in  masonry,  construction,  and  some  forms  of  agricultural  work  tend  to  stay  at  the  job  site  until  the  work  is  completed,  rather  than  commuting,  making  this  type  of  work  less  available  to  women  due  to  cultural  mores,  security  concerns  and  care  responsibilities.  Respondents  in  community surveys have also noted that since April 2022, a citizenship scrutiny card is required for all internal  travel. According to the 2014 census, women are less likely to possess this documentation, with disparities rising  with age.   Figure 3: Employment rate by gender, age, and education levels  a. By age‐location‐gender  b. By education‐gender      c. Share of individuals not in education, employment, or training      4  The community socio‐economic village‐level monitoring is a panel study running annually or bi‐annually since 2020.  Using the village as the unit of analysis, it draws on interviews in 17 villages across 8 of Myanmar’s states and regions and  18 civil society organizations and service providers active in rural areas in the same states and regions.  13 Notes: Source: MLCS‐2017 and MSPS‐2022. Sample include individuals over 15 years of age. Panel (a) shows average WPR for each age using lowess  smoothed locally weighted regressions. Estimates based on sampling weights. Non‐literate population is included under less than primary level of  schooling in panel (b).  The workforce has shifted from agriculture and manufacturing to construction, mining, and retail services.  Sectoral changes among female workers are more pronounced than men.  An expansion of retail sector jobs, combined with rising mining and construction work, provides indications of  rising informality levels in Myanmar since 2017. Male employment has increasingly shifted from agriculture to  mining,  construction,  and  retail  sector  jobs  (Figure  4).  Changes  in  the  sectoral  composition  away  from  agriculture  for  female  workers  were  even  more  pronounced,  falling  sharply  by  10  percentage  points  between  2017  and  2022.  The  rise  in  services  sector  employment  among  both  genders,  does  not  signify  a  positive  structural transformation process that is generally associated with expansion of sectors with high value addition.  This  is  because  most  services  sector  growth  over  the  past  half‐decade  occurred  due  to  a  7‐percentage  point  rise in share of wholesale and retail activities (Figure 5).   Figure 4: Distribution of employment sectors by gender and over time  a. Males  b. Females  29% 33% 39% 45% 12% 14% 2% 8% 12% 3% 6% 13% 51% 47% 47% 37% 2017 2022 2017 2022 Agriculture Manufacturing Agriculture Manufacturing Mining and Construction Services Mining and Construction Services     Notes: Agriculture includes forestry and fishing. Manufacturing sector includes electricity, water supply and waste management sectors. Services  includes all other sectoral codes. Sample include individuals over 15 years of age. Estimates are weighted by sampling weights. Source: MLCS ‐2017 and  MSPS.  Figure 5: Disaggregating services into constituent sectoral groups  14 22 2017 2022 15 5 5 4 4 4 3 3 2 Wholesale and Transportation Hospitality, Professional, Adminisrative Education, Art, Others retail trade communication, scientific and and public health, social entertainment finance, real technical admin work estate   Notes: Figure shows share of workers (male and female) by various services sectoral codes. Sample include individuals over 15 years of age. Estimates  are weighted by sampling weights. Source: MLCS ‐2017 and MSPS.    Work has become more precarious as opportunities for salaried employment that provide stable income have  declined.   Private sector salaried opportunities have diminished while self‐employment work opportunities have increased  for both genders (Figure 6). Similarly, casual work share increased by 8 percentage points for male workers but  only  by  1  percentage  points  for  females.  Females  are  less  likely  to  be  compensated  for  their  casual  work  activities. Whereas unpaid casual work for both genders have risen during 2017 and 2022, for women, the share  of casual work performed in exchange of pay has fallen by 1.7 percentage points (Figure 6, panel c). Casual work  performed by men in exchange for pay, in comparison, almost doubled between 2017 and 2022.   Qualitative  data  from  World  Bank’s  community  socio‐economic  monitoring  survey  suggest  that  women  in  the  private sector may have stopped employment due to security risks and challenges such as military checkpoints  between villages and their workplaces. Moreover, high transportation costs due to higher prices of petrol have  affected women’s private sector participation as they rely on transportation services to travel to work on a daily  basis.  Combined,  these  changes  make  commuting  from  rural  areas  to  towns  or  cities  for  private  sector  work  less  feasible.  Childcare  responsibilities,  increased  due  to  school  closures  and  security  concerns,  may  also  be  prompting  women  more  than  men  to  stop  working,  especially  in  urban  areas.  Qualitative  data  from  rural  Myanmar did not capture this driver as strongly, given the underlying childcare strategies for rural households  remained (i.e. elder household members providing care, joining parents in the fields, etc.).  Qualitative monitoring also indicates that an oversupply of male casual labor in villages (exacerbated by return  migration of male villagers due to high inflation, loss of work or security concerns in cities) could have crowded  out  female  casual  activities  performed  in  exchange  for  pay.  Traditional  farm  activities  that  were  specifically  15 performed  by  women  workers  in  the  past  are  now  being  allocated  to  excess  male  casual  labor  as  men  are  traditionally seen to be able to do multiple tasks related to cultivation.   Figure 6: Employment type by gender  a. Males  b. Females  36% 49% 34% 33% 32% 44% 29% 37% 22% 22% 23% 15% 9% 5% 4% 5% Salaried,   Salaried,   Self Casual work Salaried,   Salaried,   Self Casual work private firm public firm employed private firm public firm employed 2017 2022 2017 2022       c. Paid and unpaid casual wage activity  Gender  Casual‐ wage activity  2017  2022  Male  Paid  4.5%  9.3%  Female  Paid  9.4%  7.7%  Male  Unpaid  10.7%  14.1%  Female  Unpaid  22.3%  25.7%    Notes: Salaried jobs include apprenticeships and trainees. Self‐employed includes working as an own employer – with or without other employees.  Casual work includes operating another business or someone’s farm as well as helping without pay in a business or a farm. Sample include employed  individuals over 15 years of age. Estimates are weighted by sampling weights. Source: MLCS ‐2017 and MSPS.  Shrinking of private sector salaried work and expansion of casual work was most pronounced in the mining  and construction sector.   The expansion of mining and construction activities in the past half‐decade, has coincided with shrinking share  of private salaried workers in the sector (falling 40 percentage points) and an expansion of casual employment  (rising 30 percentage points). Private sector employment also fell, by varying magnitude, in agriculture, services,  and  manufacturing  (15,  7  and  6  percentage  points  respectively).  Finally,  the  high  concentrations  of  self‐ employed  workers  in  retail  in  2017  has  remained  largely  unchanged  over  the  past  half  decade.  This  relative  stability in the retail sector during a tumultuous economic period could explain the 7‐percentage point growth  in retail employment shares since 2017.        16 Figure 7: Employment type by sector  Agriculture Manufacturing Private, salaried Public, salaried Self employed Casual Private, salaried Public, salaried Self employed Casual 13% 14% 34% 40% 31% 34% 3% 5% 41% 48% 53% 47% 25% 10% 2017 2022 2017 2022   Mining and Construction Retail Private, salaried Public, salaried Self employed Casual Private, salaried Public, salaried Self employed Casual 3% 10% 20% 18% 33% 16% 59% 61% 86% 47% 21% 20% 2017 2022 2017 2022   Services Private, salaried Public, salaried Self employed Casual 7% 11% 36% 32% 21% 28% 36% 29% 2017 2022   Notes: Sample include employed individuals over 15 years of age. Estimates are weighted by sampling weights. Source: MLCS ‐2017 and MSPS.  High quality human capital is being misallocated to least productive sectors: workers with more education and  years of work experiences are increasingly turning to agricultural activities.   In 2017, 55 percent of college educated individuals worked in non‐retail services sector jobs and 7.5 percent in  agriculture  (Figure  8).  But  by  2022,  the  share  of  highly  educated  individuals  working  in  non‐retail  services  fell  by  11  percentage  points  even  as  share  of  agriculture  in  the  group  rose  by  an  equivalent  amount.  This  result  points  to  significant  misallocation  of  human  capital  as  the  most  educated  workers  in  the  economy  are  increasingly  turning  to  low  productivity  agricultural  activities.  The  sectoral  reallocation  was  associated  with  a  fall  of  5  percentage  points  share  of  private  sector  salaried  jobs  among  highly  educated  workers  and  a  rise  in  self‐employment of an almost equivalent amount (Figure 9).   In addition to education, employment patterns also vary by years of experience in two notable ways (Figure 10).  First, younger workers are much less likely to be in agriculture in 2017 than in 2022. At the same time, share of  agriculture among older workers has risen – further evidence that the most productive human capital is being  diverted to low productivity sectors. Second, retail employment shares have risen the most for younger workers  17 and  fallen  for  the  oldest  cohorts.  Changes  in  mining  and  construction,  manufacturing  and  services  are  almost  uniform across all age‐groups.   The rise  in agricultural employment among older  workers is associated with higher growth in casual work  and  fall in self‐employment compared to all other age groups. The large increase in retail sector jobs among younger  cohorts  on  the  other  hand  have  led  to  increases  in  self‐employment  and  casual  work  status  of  comparable  magnitude. Lastly, private sector salaried work opportunities have fallen almost equally across all age categories.  Qualitative data from World Bank’s community monitoring surveys suggests that students and younger return  migrants  could  have  taken‐up  retail  employment  in  their  home  villages.  On  the  other  hand,  civil  servants  who  have  given  up  their  public  sector  positions  have  turned  to  subsistence  farming  as  a  coping  strategy.  Other  sectors  of  employment  are  not  feasible  for  such  individuals  because  their  identity  cards  identify  them  as  ‘government  staff’  and  many  employers  do  not  want  to  take  risks  in  employing  them.  Given  a  relatively  high  share  of  more  educated  women  were  working  in  the  public  sector  (often  as  teachers,  nurses,  clerks,  etc.),  women are particularly likely to have been affected.  Qualitative  interviews  have  also  highlighted  that  farmers  are  planting  less  acreage  and  lowered  demand  for  casual laborers. Due to the high cost of agricultural inputs and transporting items to markets, farmers rely more  on  family  labor,  including  that  of  out  of  school  children  and  youth.  Villages  in  the  qualitative  study  pointed  to  security concerns as another potential explanation: rising insecurity has meant fewer work opportunities either  due to active fighting making farms inaccessible, or checkpoints within or between village tracts where workers  are  subjected  to  searches  or  fees  to  pass  through.  Lastly,  some  respondents  have  highlighted  that  in  heavily  mined areas, even farm labor could be a fatal activity.    Figure 8: Industry by education level  a. 2017  b. 2022      Figure 9: Employment type by education level  a. 2017  b. 2022  18   Notes: Salaried jobs include apprenticeships and trainees. Self‐employed includes working as an own employer – with or without other employees.  Casual work includes operating another business or someone’s farm as well as helping without pay in a business or a farm. Sample include employed  individuals over 15 years of age. Estimates are weighted by sampling weights. Source: MLCS ‐2017 and MSPS.    Figure 10: Changes in sector and type of employment (2017‐2022)  a. Sectoral employment shares  b. Share of employment type      Notes: Plotted lines are lowess smoothed locally weighted regressions. Salaried jobs include apprenticeships and trainees. Self‐employed includes  working as an own employer – with or without other employees. Casual work includes operating another business or someone’s farm as well as helping  without pay in a business or a farm. Sample include employed individuals over 15 years of age. Estimates are weighted by sampling weights. Source:  MLCS ‐2017 and MSPS.  Workers without written employment contracts or pension contributions were most likely to lose their  salaried private sector job.  The  share  of  salaried  workers  possessing  a  written  employment  contract  or  receiving  pension  contributions  from their employers has risen in 2022 across worker characteristics (Figure 11). These changes occurred likely  because salaried workers  with formal  work arrangements  had  a  higher chance  of surviving deep  reductions  in  private sector salaried work reported in the earlier sections. As a result, their share within salaried employment  is  higher  in  2022  than  2017,  even  as  opportunities  for  salaried  work  have  considerably  diminished  during  the  past half decade.  Figure 11: Share of wage workers with written contracts and pension contributions  19   Notes: Salaried jobs include apprenticeships and trainees. Self‐employed includes working as an own employer – with or without other employees.  Casual work includes operating another business or someone’s farm as well as helping without pay in a business or a farm. Sample include employed  individuals over 15 years of age. Estimates are weighted by sampling weights. Source: MLCS ‐2017 and MSPS.    Willingness to undertake additional work remains high but number of hours of work performed has reduced.  Number  of  hours  of  work  performed  by  males  per  week  was  10.7  percent  lower  in  2022  than  in  2017  (Figure  12)  compared  to  2.3  percent  reductions  among  females.  Urban,  highly  educated,  and  more  experienced  workers  were  likely  to  work  fewer  hours  in  2022  than  their  rural,  younger  and  undereducated  counterparts.  The fall in working hours among younger workers since 2017 is unlikely to be related to their willingness to work.  Approximately  1/5th  of  all  younger  workers  reported  willingness  to  perform  additional  duties  –  the  highest  among all worker categories – but were unable to find suitable work in the past 7 days (Figure 12, panel b).   Figure 12: Hours of work performed per week and underemployment  a. Hours of work performed per week  b. Inability of find additional jobs in the  past week, despite willingness to  perform more duties       Notes: Sample include employed individuals over 15 years of age. Estimates are weighted by sampling weights. Source: MLCS ‐2017 and MSPS.  20 Real wages have dropped at an annualized rate of 3.2 percent between 2017 and 2022, with higher reductions  among more educated and experienced workers.  Average  weekly  wages  have  dropped  by  15  percent  (~3.2  percent  annually)  between  2017  and  20225.  The  reduction in real weekly earnings coincides with a significant fall in private sector work opportunities identified  in  earlier sections. Weekly  wages  have fallen across the board, with some variation across sectors and worker  characteristics such as education, age, and earnings levels (Figure 13). The fall in earnings is most pronounced  for workers in urban areas and with middle school level of education. Both groups have experienced wage losses  of upto 5 percent annually.   Organizing results by sectors, shows broad based earnings reduction of approximately 5 percent per year across  percentiles  in  mining  and  construction.  This  coincides  with  about  40  percent  reduction  in  share  of  salaried  workers in the sector. In manufacturing, retail and services, earnings at the top and the bottom of the earnings  distribution  have  fallen  but  are  flatter  at  the  middle  of  the  distribution.  Finally,  despite  a  15  percentage  point  reduction in share of salaried workers within agriculture, earnings in the sector have changed the least and even  risen  at  the  top  of  the  distribution.  This  is  could  be  a  likely  explanation  for  more  educated  and  experienced  workers  switching  into  agriculture  (alongside  other  factors  like  security,  and  inflation  making  renting  accommodation  and buying food  in  the  urban areas  too costly for  migrants, and transportation too expensive  for commuters).  Figure 13: Annualized changes in earnings by percentile rank  a. Worker characteristics  b. Sector of employment      Notes: Percentile ranks assigned on real weekly wages observed in the two surveys, after trimming 1st and 99th percentile outliers. Wages are available  only for employed workers. Sample includes employed individuals over 15 years of age. Estimates are weighted by sampling weights. Source: MLCS ‐ 2017 and MSPS.  Paradoxically,  despite  broad‐based  reduction  in  wages,  40  percent  of  households  that  had  a  wage‐earning  member  reported  that  they  did  not  experience  challenges  related  to  their  employment  activity.  An  additional  30  and  26  percent  of  households  reported  health  or  safety  related  challenges  pertaining  to  their  wage  work.    5 The estimate is based on weekly earnings of regular salaried workers since MLCS 2017 carries earnings information only for such  workers. The average earnings data is calculated after trimming the 1st and 99th percentile of the income distribution due to the  presence of large outlier amounts in both surveys.  21 Moreover, despite observed reductions in number of hours of work performed, only a fifth of such households  reported facing challenges in the number of hours of work performed.  In constrast, over 80 percent of households that had members working in a non‐agricultural or agricultural  sector (either as a self‐employed or casual wage worker) reported challenges related to prices of raw  materials. About 60 percent of households in both categories reported challenges related to avaiability of  factor inputs. Sixty percent of households with members working in non‐agricultural related business cited  weakness in their customer’s ability to purchase goods as a detriment to activities. Finally, 70 pecent of  households with members engaged in the agriculture sector reported weather, pests or security‐related  challenges in accessing their farms.  Figure 14: Challenges related to work activities  a. Wage workers  b. Self‐employed workers  c. Agricultural workers    Notes: Samples in panel a, b and c are restricted to households that had members working a regular salaried job, members working in non‐agriculture  related sectors and members engaged in agriculture related industries respectively (either as self‐employed or casual wage workers).  22 Chapter 2: Subnational Differences in Employment, Earnings, and Coping Strategies   Key Messages:   Employment losses and income contractions were highest among states and regions along  the eastern border. Males and more educated individuals were less likely to lose employment  across all states and regions.   In contrast, urban employment losses were higher in eastern, and lower in western states and  regions compared to rural areas. This was likely due to an expansion of agricultural activities  along the western border and rise in non‐agricultural work in eastern states and regions.   Real wages in 2022 were below 2017 levels across all states. However, wage reductions were  more pronounced in states and regions that had higher wages in the baseline period.    Households resorted to different coping strategies across states and regions. Asset sales,  savings depletion and borrowing were most common across locations while some household  members resorted to migration.   Households that migrated across states since February 2021 were more likely to be poorer,  undereducated, and employed than other households residing in the same township.    States and regions along the eastern border have registered a large fall in employment since 2017. Share of  households reporting income losses exceeding 20 percent over the past year is highest in this area compared  to other states and regions.  Employment  rates  have  fallen  by  more  than  15  percentage  points  in  Kayah,  Kayin  and  Tanintharyi  –  along  the  eastern  border  and  Sagaing  in  the  north  (Panel  a,  Figure  15).  In  contrast,  states  and  regions  on  the  western  border  and  at  the  center  of  the  country  experienced  up  to  5  and  10  percentage  point  decline  in  employment  rate  respectively.  The  share  of  the  population  that  is  not  in  employment,  education  or  technical  education  (NEET)  has  also  risen  in  eastern  states  (Panel  b,  Figure  15).  This  indicates  a  sizable  reduction  in  labor  force  participation rates in such areas.           23 Figure 15: Changes in worker share and NEET in percentage points (2017‐2022)  a. Worker share  b. NEET      Notes: Sample include employed individuals over 15 years of age. Estimates are weighted by sampling weights. Source: MLCS ‐2017  and MSPS.  A high proportion of households in eastern states and regions also reported income losses exceeding 20 percent  in the past 5 years (Figure 16). For instance, over 40 percent of families in Kayah, Kayin, and Tanintharyi in the  south‐east  and  Sagaing  in  the  north‐west,  reported  income  losses  exceeding  20  percent  in  the  past  year  as  compared  to  30  percent  of  households  reporting  a  similar  figure  across  the  country.  In  comparison,  over  50  percent of households in Bago, Mon, Mandalay, Yangon, and Nay Pyi Daw (central states and regions) reported  either  no  change  or  a  small  increase  in  household  incomes  (Figure  16,  panel  c)  and  only  about  a  quarter  of  households experienced income reduction over 20 percent (Figure 16, panel b).   Figure 16: Changes in household incomes over the past year  a. Losses below 20%  b. Losses exceeding 20%  c. No change or rise in  incomes        24 Notes: Sample include employed individuals over 15 years of age. Estimates are weighted by sampling weights. Source: MLCS ‐2017  and MSPS.  Individuals with higher educational attainment were more protected from shocks and were less likely to report  employment losses in all states and regions, including those on the eastern side where aggregate employment  losses  have  been  the  highest  (Table  2).  Similarly,  gender  patterns  in  employment  are  consistent  across  states  and regions – female adults have experienced a larger fall in employment rates than males across locations. In  contrast,  employment  trends  differ  considerably  across  states  and  regions  based  on  households’  rural  and  urban status. Urban households in western states and regions (Sagaing, Chin and Rakhine) experienced a larger  fall in employment rate than in rural areas. Urban households along the northern and eastern borders (Kachin,  Shan,  Kayah  and  Kayin)  on  the  other  hand,  registered  smaller  reduction  in  employment  rate  than  rural.  These  urban‐rural differences are indicative of differential growth in agricultural activities across states and regions.   Table 2: Changes in employment rate by states and regions (2017‐2022)    Gender  Rural/Urban  Education  Below middle  Above middle  States  Male  Female  Rural  Urban  school  school  Kayah  ‐30%  ‐32%  ‐33%  ‐20%  ‐32%  ‐25%  Kayin  ‐20%  ‐24%  ‐24%  ‐5%  ‐27%  ‐2%  Tanintharyi  ‐13%  ‐16%  ‐15%  ‐19%  ‐23%  8%  Nay Pyi Taw  ‐12%  ‐13%  ‐11%  ‐16%  ‐15%  ‐7%  Sagaing  ‐10%  ‐19%  ‐15%  ‐18%  ‐19%  ‐4%  Rakhine  ‐8%  ‐10%  ‐7%  ‐17%  ‐8%  ‐10%  Mandalay  ‐7%  ‐15%  ‐14%  ‐6%  ‐16%  0%  Magway  ‐5%  ‐14%  ‐11%  ‐5%  ‐14%  4%  Ayeyarwady  ‐5%  ‐9%  ‐8%  ‐7%  ‐9%  0%  Shan  ‐3%  ‐15%  ‐14%  3%  ‐13%  7%  Kachin  ‐2%  ‐1%  ‐4%  7%  ‐9%  17%  Bago  ‐1%  0%  ‐1%  5%  ‐3%  9%  Yangon  1%  ‐6%  ‐4%  ‐3%  ‐8%  3%  Mon  1%  3%  4%  ‐1%  1%  6%  Chin  2%  8%  9%  ‐23%  1%  15%  Notes: Sample include employed individuals over 15 years of age. Estimates are weighted by sampling weights. Source: MLCS ‐2017  and MSPS.  Non‐agricultural employment has intensified in eastern parts while agricultural share in employment has risen  in  western  states  and  regions.  Growth  in  non‐agricultural  work  is  associated  with  rising  self‐employment  in  eastern states while agricultural growth in western states and regions led to an increase in casual activities.   Eastern  states  and  regions  –  Kachin,  Shan,  Kayah  and  Kayin  –  experienced  a  considerable  fall  in  agricultural  employment as share of manufacturing, mining and construction sector jobs expanded (Figure 17). Mining and  construction jobs accounted for most of these increases. Growth in non‐agricultural sectors in these areas were  25 also accompanied by a small rise in retail services activities. The fall in agricultural activities in these states have  likely resulted in rural employment lagging urban areas, as reported in Table 2 above.   States  on  the  western  border,  most  notably  Sagaing  and  Chin,  experienced  large  increases  in  agricultural  employment  (which  includes  forestry  and  timber  related  sectors)  and  a  contraction  in  manufacturing,  mining  and construction  and services employment. Agricultural growth  expansion combined with contraction of non‐ agricultural activities in this cluster of states and regions corresponds to a larger fall in urban employment than  rural  sectors  (Table  2).  Finally,  states  in  the  middle  of  the  country,  comprising  of  Mandalay,  Nay  Pyi  Daw,  Magway  and  Ayeyarwady,  experienced  notable  services  sector  growth  but  relatively  smaller  changes  in  other  sectors.   Figure 17: Sectoral changes in employment by state and regions  a. Agriculture  b. Manufacturing, mining,  c. Services  and construction        Notes: Sample include employed individuals over 15 years of age. Estimates are weighted by sampling weights. Source: MLCS ‐ 2017 and MSPS.    The growth in non‐agricultural activities in the eastern cluster of states and region has contributed to increased  self‐employment in these areas (Figure 18). In contrast, rising agricultural work on the western cluster of states  and regions has led to a rise in casual activities. Private sector salaried job opportunities have fallen in all parts  of  the  country  but  most  intensely  in  central  states  and  regions  which  had  the  highest  shares  of  such  jobs  in  2017. Workers in these regions have increasingly switched to casual jobs.            26 Figure 18: Changes in employment types  a. Self‐employed  b. Casual work  c. Private sector salaried        Notes: Sample include employed individuals over 15 years of age. Estimates are weighted by sampling weights. Source: MLCS ‐ 2017 and MSPS.    A  pattern  of  strong  wage  convergence  is  observed  across  states  but  average  wages  in  2022  were  lower  than  2017 in every state.   The  drop  in  private  sector  opportunities  in  areas  led  to  a  convergence  of  wage  earnings  across  the  country  (Figure 19). Areas with high wages in 2017 experienced a larger reduction in wage earnings between 2017 and  2022 (wage information is available only for salaried workers in MLCS‐2017). In contrast, wages have fallen by  a  smaller  amount  in  areas  where  earnings  were  low  to  begin  with  in  2017.  In  other  country  contexts,  wage  convergence  often  signifies  a  reduction  in  inequality  across  locations  as  low  wage  areas  grow  at  a  faster  rate  than higher income locations. However, in the case of Myanmar, the observed reduction in inequality coincides  with significant losses in household wellbeing as all states.   Figure 19: Convergence in wage earnings between 2017 and 2022    Notes: Sample include wage workers over 15 years of age. The wage data excludes top and bottom 1 percent of all workers  due to the presence of outliers.    27 Given  widespread  income  and  wage  losses,  over  70  percent  of  households  in  every  state  and  region  had  to  either sell assets, deplete savings, or borrow to cope with losses.    Households in Kayah have been most affected by income and wages losses. Sixty percent of households in the  region  reported  income  losses  exceeding  20  percent  over  the  past  year  (Figure  16)  while  experiencing  the  largest fall in average wages since 2017 across all states and regions (Figure 19). To cope with such high losses,  over  90  percent  of  households  in  Kayah  resorted  to  selling  assets,  depleting  savings  or  borrowing  from  non‐ family members. High level of adversity in Kayah is expected as UNHCR estimates about a third of its population  comprises  of  internally  displaced  persons 6 .  Even  in  Ayeyarwady,  where  average  wage  losses  were  minimal  (Figure  19)  and  62  percent  of  households  reported  no  change  or  small  increase  in  incomes  over  the  past  year  (the highest across all states, see Figure 16 panel (c)), 74 percent of households had to reduce expenditures in  agricultural  inputs,  health,  education,  or  food.  In  states  like  Kayin,  Tanintharyi  and  Rakhine,  households  were  more  likely  to  reduce  expenditures  than  sell  assets,  borrow,  or  deplete  savings  to  cope  with  earning  shocks.  Long term migration (measured as absence of a member for more than 6 months from the household unit) as  a coping strategy was employed by a limited number of households.  However,  data  from  the  World  Bank’s  community  monitoring  suggests  that  a  particular  form  of  migration,  displacement,  is  frequent  and  repeated.  Villages  in  Magway,  Sagaing,  and  Kayin  in  particular  have  faced  frequent localized displacement, with villagers keeping bags packed with essentials in case they need to flee at  a  moment’s  notice.  Displacements  were  reported  to  last  1‐30  days  at  a  time,  with  villagers  often  returning  to  the  village  during  the  day  or  to  the  fields  but  spending  the  night  in  the  forest.  Such  frequent  and  repeated  displacement  puts  tremendous  strain  on  households,  leading  to  negative  coping  strategies  such  as  reducing  food, borrowing, or selling assets. Those that are displaced for political reasons and forced to leave the village  permanently often sell their assets to finance travel and renting accommodation in another area.   Figure 20: Coping strategies across states and regions          6  UNHCR estimates 95,100 IDPs in Kayah with a total population of approximately 300,000 (UNHCR, 2023)  28 Notes: Estimates are weighted by sampling weights. Source: MSPS.  Most  migration  occurred  within  Myanmar  and  a  limited  number  of  households  reported  a  member  that  migrated  to  Thailand  and  Malaysia.  Households  that  migrated  within  Myanmar  since  2021  were  less  likely  to  own assets, experience deeper income losses and were more likely to be working than other households within  the same township.  Thirty  percent  of  households  that  resorted  to  migration  as  a  coping  strategy  had  a  member  that  relocated  to  another  rural  area  within  Myanmar,  while  56  percent  of  such  households  had  a  member  migrate  to  urban  regions. International migration as a coping strategy was limited: only 7 and 4.3 percent of households reported  a member having relocated to Thailand  and Malaysia  respectively.  MSPS also allows  us  to  identify  households  that  have  relocated  across  townships  since  2021.  According  to  UNHCR,  1.499  million  people  were  internally  displaced  between  February  2021  and  May  2023,  representing  2.6  percent  of  Myanmar’s  population,  and  adding to the more than 300,000 people internally  displaced prior  to  February 2021 who  remain  displaced. In  comparison,  MSPS  finds  that  4.1  percent  of  population  moved  across  townships  in  the  past  2  years  and  2.5  percent  of  the  population  changed  townships  across  state  and  regional  boundaries.  The  share  of  migrants  in  MSPS is higher because it likely includes internally displaced populations registered with UNHCR in addition to  other migrant families.   Sinha  Roy  (2023)  identifies  considerable  differences  in  migration  patterns  across  states.  Up  to  4  percent  of  Mandalay,  Mon  and  Yangon’s  population  is  observed  to  be  migrant  households  that  have  moved  townships  across  state/region  boundaries.  In  contrast,  states  like  Kayah  and  Kayin  have  limited  migrants  from  other  states/regions. Compared to others that reside in the same township that serves as a destination for migrants  and have been living in the area for more than 2 years, migrant households from other states/regions are less  likely  to  own  assets,  experience  deeper  income  losses  in  the  past  year,  be  more  likely  to  be  undereducated,  more likely to be employed and work in casual sector work (Table 3).  Data  from  qualitative  monitoring  found  that  villagers  from  Magway,  Sagaing,  Ayeyawaddy  and  Rakhine  are  migrating  to  Mandalay,  Yangon,  Shan  State,  mining  areas  in  Kachin,  and  fishing  areas  in  Tanintharyi  for  work.  Those migrating internationally are going to Thailand, Malaysia, and India. Yet, there are significant new trends  in migration that are important to monitor – family migration from conflict‐affected areas; migration of out of  school teenagers and youth to safer locations or for education; CDM participants and political activists migrating  abroad  for  safety;  an  increase  in  illicit  migration  and  payment  of  brokers  and  smugglers;  and  an  increase  in  underage youth migrating abroad.   Table 3: Characteristics of immigrant households and other families living within the same township  Characteristics  Shares among households  Shares among households  Difference  that immigrated to the  residing in the township for  township from another  more than 2 years  state/region  Assets:      Rice cooker  65%  62%  0.03      Refrigerator  34%  34%  ‐0.001     TV  48%  65%  ‐0.174***     Wardrobe  42%  63%  ‐0.212***     Car, motorcycle, scooter  42%  73%  ‐0.304***  29    Computer, laptop  91%  88%  0.033     Agricultural land  14%  45%  ‐0.31***  Urban  54%  28%  0.258***  Household income changes in the past year     Losses below 20 percent  8%  14%  ‐0.063***     Losses above 20 percent  53%  32%  0.211***     Increase or no change  39%  53%  ‐0.149***  Education             Less than primary  20%    17%  0.031**     Upto primary  27%    35%  ‐0.073***     Upto middle school  24%    20%  0.044***     Upto high school  17%    19%  ‐0.016     Upto college or above  11%    10%  0.015  Employed  61%    54%  0.068***  Notes: Estimates are based on sampling weights. * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01      30 Chapter 3: Micro-determinants of employment and household wellbeing   Key Messages:   Between 2017 and 2022, township characteristics played a greater role in influencing  employment outcomes than individual level conditions.    Employment levels were considerably lower among townships that experienced high levels  of conflict events   Employment in mining sector has increased in townships that had a pre‐existing mine,  leading to poorly diversified economic structures. The concentration mineral extraction  industry could carry substantial longer‐term costs and environmental risks across Myanmar.   Myanmar experienced a historic rise in poppy cultivation in 2022. Townships that have  higher likelihood of poppy cultivation, experienced higher agricultural employment growth,  contraction of mining and construction activities, rise in casual work, a fall in self‐ employment activities, and a significant increase in wage incomes.   Although Myanmar has experienced a series of internal and external shocks, greater  incidence of conflict events at the township level is the strongest correlate of household  level adversity among a range of individual and township level characteristics.      Employment outcomes in 2022 were more influenced by townships level characteristics than education or skill  profiles of workers.  Employment  status  and  wage  earnings  are  jointly  determined  by  worker  characteristics  (such  as  gender,  education,  years  of  experience,  industry  of  work,  language,  etc.)  as  well  as  localized  factors  in  the  vicinity  of  where  people  reside  and  work.  For  example,  denser  areas  are  often  associated  with  agglomeration  related  externalities that confer higher wages on workers with similar ages, skills, and experience levels. Decomposing  variation of individual level wages in Myanmar into worker and township level factors can help reveal whether  locational characteristics, at the levels below state/regions, exert a greater influence on employment outcomes  than individual level factors.  Table  4  shows  the  dispersion  in  real  wages  across  the  country  has  fallen  between  2017  and  2022 7 .  This  observation  is  consistent  with  convergence  of  wages  reported  in  Figure  19.  In  2017,  individual  level    7  That is, the variance of (log) wages in Myanmar dropped from 0.419 to 0.315 between the two years.  31 characteristics8 explained 12.6 percent  of the variation in wages, while 14 percent  of the differences in wages  could be attributed to township level characteristics (Table 4, first row). However, by 2022, the contribution of  individual level characteristics increased by 4.1 percentage points to 16.7 percent, but the share of variation in  wages  that  can  be  explained  by  township  level  characteristics  has  doubled  to  28  percent.  Thus,  wages  are  increasingly  more  influenced  by  locational  characteristics  of  where  workers  reside  in  Myanmar,  compared  to  their abilities, skills, education levels and other individual level factors.   Table 4: Decomposition of variation in log wages by individual and location characteristics    Variance of log wages  Proportion of variation  Proportion of variation  explained by individual level  explained by township level  characteristics  characteristics  2017  0.419  12.6%  14.0%  2022  0.316  16.7%  28.0%  Notes: Variance calculations use sampling weights. Outlier wages (below 1st percentile and above 99th percentile) are excluded from  2017 and 2022. Sample includes individuals above 15 years. Source: MLCS for 2017 and MSPS for 2022.  In  the  following  sections,  we  spotlight  three  township  level  factors  that  bear  a  strong  relationship  with  employment  related  indicators:  (1)  rising  exposure  to  conflict  events  since  the  military  coup  at  the  township  level;  (2)  proximity  of  a  township  to  known  mines  and  quarries  and  (3)  a  historic  rise  in  opium  production  in  select townships that have higher likelihood of poppy cultivation.  Townships  with  high  incidence  of  conflict  events  have  fewer  employed  individuals.  These  events  had  large  adverse  impacts  on  the  employment  status  of  higher  educated  male  workers,  between  the  ages  of  25  to  35,  and those living in urban areas.  According to data from Armed Conflict Location and Event Data Project (ACLED), there were 42 conflict events  per  township  between  2017  to  2020.  Between  2021  and  2023,  average  incidents  per  township  rose  to  68.   Conflict events in our study includes battles, explosions, and violence against citizens from the ACLED dataset.  To study how these events affected employment, we overlaid ACLED data with MSPS and MLCS surveys at the  township level. Specifically, we calculated township level share of conflict events across Myanmar that occurred  between  2021  and  2023  and  merged  it  with  individual  level  employment  data  from  MLCS  and  MSPS  surveys.  The horizontal axis of Figure 21 shows the township level share of incidents while the vertical axis denotes the  average employment rate across townships. The divergence between the blue and red trend lines suggests that  townships  with  the  highest  concentration  of  conflict  incidents  between  2021  and  2023  have  experienced  the  biggest fall in employment since 2017.         8 We consider the following worker characteristics for this analysis: female, urban, log‐age, log‐age‐squared, number of children  between 0 to 18 in the worker’s household, number of older individuals above 65 years in the household, female headed households,  education level of the head of the households, whether the household is employed, dummy variables for below primary, primary,  middle school, high school and college educated workers, Buddhist households and dummy variables for agriculture, manufacturing,  services and mining or construction.  32   Figure 21: Township level employment and share of conflict events between 2021 and 2023    Notes: The figure denotes binned scatter plots. Each dot represents mean values of horizontal and vertical indicators at 20  equally sized bins. The fitted lines are calibrated to actual data. 2017 trend line is based on MLCS‐2017; 2022 trendline is  based on MSPS round 1.    To test this relationship more formally,  in Table 5,  we regress  township  level share  of conflict incidents  on an individual’s employment status. The results show that a one percentage point increase in township  share of conflict incidents is associated with an average 2.6 percentage point reduction in employment  rate  in  2022  (column  1).  Male  employment  rates  are  more  affected  by  such  incidents,  falling  4.2  percentage  point  for  a  percent  increase  in  township  share  of  conflict  incidents  (female  employment  is  insignificantly affected by these events). Rising conflict also adversely impacted employment outcomes  of urban, more educated workers and those between the ages of 25 to 35 living in the township.    Table 5: Correlation between share of conflict events (2021‐2023) at the township level and employment rate   Employment rate in 2022  All  Male  Female  Rural  Urban  Below  Above  Ages:   Ages:  middle  middle  25 to 35  36 to 65  school  school  TS level share of conflict   ‐0.026*  ‐0.042*  ‐0.014  ‐0.018  ‐0.031*  ‐0.015  ‐0.033**  ‐0.047**  ‐0.023    (0.015)  (0.022)  (0.014)  (0.020)  (0.016)  (0.018)  (0.015)  (0.023)  (0.016)  Constant  0.545***  0.684***  0.423***  0.566***  0.529***  0.497***  0.597***  0.689***  0.498***    (0.006)  (0.009)  (0.007)  (0.008)  (0.008)  (0.008)  (0.008)  (0.011)  (0.007)  Observations  27552  12864  14688  11512  16040  14602  12950  6942  20610  Notes: Clustered Standard errors at township level. * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01    Employment  in  mining  sector  has  boomed  in  townships  that  had  a  pre‐existing  mine,  leading  to  poorly  diversified economic structures. The concentration of mineral extraction industry could carry substantial longer‐ term costs and environmental risks across Myanmar.  33 World Bank (2022), citing reports of rising extractive sector activities such as mining of jade, gold, and rare earth  minerals, highlighted the substantial environmental risks and longer‐term costs associated with such work. This  section examines the employment effects of rising extractive industries in townships that are most exposed to  such activities. The analysis overlays survey data from MLCS and MSPS on historical maps of mines and quarries  obtained  from  Myanmar  Information  Management  Unit  (MIMU).  These  maps  identify  mining  locations  using  digitized high‐resolution imagery from Google Earth and Bing Aerial from 2014‐15. The dataset contains a field  indicating  the  certainty  with  which  a  location  can  be  classified  a  mine.  Figure  22  illustrates  mining  locations  identified with high certainty; 35 percent of all townships in Myanmar (117 townships in total) are observed to  contain  a  known  mine  or  a  quarry  location  –  suggesting  that  mining  takes  place  in  a  sizable  portion  of  the  country.  We  regress  this  township‐level  indicator,  characterizing  whether  the  location  has  a  preexisting  mine,  on sectoral composition of employment within the township from MLCS 2017 and MSPS 2022 in the next step.  Figure 22: Preexisting mines detected with high certainty in MIMU’s geospatial dataset    Notes: Scatter points represent centroids of mines detected with high certainty in MIMU’s geospatial data  The  results  are  reported  in  table  6.  Insignificant  coefficients  in  the  first  row  of  the  table  mean  that  in  2017,  sectoral  employment in townships with  a historical mine or quarry  was well‐diversified across  sectors. That  is,  despite  the  presence  of  mines  and  quarries,  local  employment  was  not  dominated  by  just  the  mining  and  construction sector in such areas. However, the third row of table 6 shows that in 2022, mining and construction  employment  share  in  such  townships  rose  by  1.8  percentage  points  while  agricultural  share  in  employment  contracted by 8.6 percentage points in these areas. Rising mining employment share was also accompanied by  a 15.8 percentage point increase in retail activities.  The rising concentration of employment in mineral extraction, drawing labor away from agriculture, can expose  workers  to  shocks  in  the  mineral  markets,  in  addition  to  carrying  substantial  environmental  risks.  This  can  be  inferred  on  the  basis  of  other  country  contexts  where  a  boom  in  extractive  sectors  without  proper  resource  management  strategies  is  associated  with  rent  capture  (Asher  and  Novosad,  2023)  and  resource  curse  (Ross,  1999). Given that a sizable share of townships are exposed to such vulnerabilities in the extractives sector, the  risk could carry over to Myanmar’s aggregate economy.  34     Table 6: Sectoral share of employment in townships with known mines and quarries in 2017 and  2022    (1)  (2)  (3)  (4)    Mining and  Agriculture  Manufacturing  Retail  Construction  TS with known mines  ‐0.012  0.048  ‐0.003  0.003    (0.013)  (0.030)  (0.011)  (0.010)  Year=2022  0.012*  ‐0.054***  ‐0.011  0.158***    (0.006)  (0.012)  (0.007)  (0.009)  TS with known mines # Year=2022  0.018*  ‐0.086***  0.013  0.022    (0.010)  (0.024)  (0.011)  (0.014)  Gender  ‐0.111***  ‐0.051***  0.048***  0.060***    (0.005)  (0.007)  (0.005)  (0.003)  Education below middle school  0.034***  0.284***  ‐0.015***  ‐0.040***    (0.004)  (0.011)  (0.005)  (0.005)  Constant  0.221***  0.285***  0.039***  0.040***    (0.010)  (0.019)  (0.010)  (0.008)  District Fixed Effect  Yes  Yes  Yes  Yes  Observations  39930  39930  39930  53865  Notes: Clustered Standard errors at township level. * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. Gender and education are included as controls.  “TS with known mines” indicates townships that had a mine with high level of certainty in MIMU’s mine geospatial data.     The  historic  rise  in  poppy  cultivation  during  2022  is  reflected  in  households  reporting  high  agricultural  employment  amongst  townships  that  offer  ideal  conditions  for  opium  cultivation.  Mining  and  construction  activity shrank in these areas even as worker wages increased.  The  Myanmar  Opium  Survey  of  2022,  conducted  by  the  UN  Office  on  Drugs  and  Crimes  (UNODC),  has  found  that  the  total  area  under  poppy  cultivation  in  Myanmar  has  risen  by  33  percent  between  2021  and  2022 ‐‐  reversing a downward trend in cultivation that began in 2014. Similarly, total production and average yield for  poppy is estimated to have increased by 100 and 41 percent respectively in the past year. UNODC also found a  70 percent reduction in incidences of eradication and seizures and projects average farm gate prices of opium  to  have  risen  by  69  percent  during  this  time.  Thus,  by  all  yardsticks,  poppy  cultivation  in  Myanmar  appears  to  have experienced a historic boom in 2022.  According to UNODC, cultivation of poppy is concentrated in Shan, Kachin, Kayah and Chin regions of Myanmar.  Within  these  states,  townships  at  altitudes  above  1000  meters  above  sea  level  offer  ideal  conditions  for  crop  cultivation (Figure 23). In comparison, the likelihood of poppy cultivation among townships that are below 600  meters is quite low. This variation altitude is likely due to changes in climate conditions that support propagation  of  the  poppy  crop.  Studies  also  suggest  that  higher  altitude  locations  in  Southeast  Asian  countries  offer  good  soil quality and acidity levels to the poppy plant through optimal exposure to sunlight and rainwater drainage,  which is critical for the plant’s growth (US‐DOJ, 1992).     35 Figure 23: Townships with altitude levels that offer ideal conditions for plant propagation    Notes: Myanmar Opium Survey, 2022 by UNODC  The  historic  rise  in  poppy  cultivation  during  2022  is  confirmed  in  MSPS,  by  examining  if  townships  at  altitude  levels exceeding 1000 meters, located in the four states that offer ideal conditions for plant propagation, have  reported higher share of agricultural activities than other locations within the same states. The blue trend line  in  figure  24,  panel  (a)  shows  that  in  2017,  average  agricultural  employment  share  was  comparable  across  townships that are above and below the 1000‐meter altitude threshold. However, coinciding with the historical  rise in poppy cultivation of 2022, the employment share in agriculture among townships above the 1000‐meter  altitude  threshold  continuously  rises  at  higher  altitudes  (as  indicated  by  the  upward  trending  maroon  line).  Further, panel (b) shows that a similar relationship between agriculture and altitude is not observed around the  500‐meter threshold, neither in 2017 nor 2022. Therefore, in panel (a) we confirm UNODC’s finding of historic  rise  in  poppy  cultivation  during  2022  amongst  townships  at  altitudes  exceeding  1000  meters  and  in  panel  (b)  we  find  support  for  the  observation  that  townships  at  lower  altitude  levels  may  be  at  less  likely  to  grow  such  crops.  Figure 24: Changes in agricultural and non‐agricultural employment share in townships that have high  likelihood of poppy cultivation  a. Share of agricultural employment   b. Share of agricultural employment  (at 1000 meter threshold)  (at 500 meter threshold)      Notes: Samples restricted to four states that offer ideal conditions for plant propogation: Shan, Kayah, Kayin and Chin. The figure  denotes binned scatter plots. Each dot represents mean values of horizontal and vertical indicators at 20 equally sized bins. The fitted  lines are calibrated to actual data. 2017 trend line is based on MLCS‐2017; 2022 trendline is based on MSPS round 1. Trend lines are  fitted using weighted regressions.  36   We use these insights to study how incidence of crop cultivation at the township level could impact employment  outcomes.  Table  7  contains  the  main  results.  Column  (1)  of  the  table  shows  agricultural  share  of  employment  in  2022  is  22.2  percentage  points  higher  than  2017  in  townships  above  1000  m  altitude.  Correspondingly,  the  share  of  mining  and  construction  employment  in  the  same  areas  has  fallen  by  13.3  percentage  points  during  the  past  half  decade.  Similarly,  self‐employment  is  observed  to  have  fallen  by  26.1  percent  in  townships  that  have higher likelihood of poppy cultivation while casual work in these areas have risen by 27.4 percentage points  between 2017 and 2022. Differences in manufacturing, services and private sector employment are insignificant  between  townships.  Finally,  average  agricultural  wage  earnings  in  townships  with  higher  likelihood  of  poppy  cultivation have risen considerably between the two years.  Qualitative  data  from  World  Bank’s  community  surveys  support  these  findings,  while  providing  additional  insights  into  agriculture  sector  dynamics  in  these  areas  (see  Box  1).  Households  in  Chin  State  reported  that  employment in the poppy fields mostly involves casual employment to carry out activities such as clearing fields,  planting, and  harvesting. These workers reported working for 1‐2  weeks per season and receiving three  times  the usual daily wage for agricultural workers for a day of work clearing land for poppy fields.  Table 7: Risk of crop cultivation at the township level and its influence on employment outcomes    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)    Agriculture  Mining and  Self‐ Share of  Log earnings  employment  construction  employment  casual  among  share  employment  share  workers  agriculture  share  workers  Township altitude above 1000 m  0.060  ‐0.011  0.020  ‐0.007  ‐0.232**    (0.062)  (0.010)  (0.023)  (0.029)  (0.093)  Year=2022  ‐0.293***  0.147***  0.239***  ‐0.198**  0.316    (0.065)  (0.051)  (0.076)  (0.076)  (0.530)  TS altitude above 1000 m x Year=2022  0.222**  ‐0.133**  ‐0.261***  0.274**  3.544**    (0.099)  (0.057)  (0.094)  (0.109)  (1.531)  Constant  0.632***  0.042***  0.299***  0.574***  10.425***    (0.051)  (0.009)  (0.020)  (0.018)  (0.062)  Observations  10153  19940  4577  4577  788  Notes: Clustered Standard errors at township level. * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. Samples restricted to four states at high risk:  Shan, Kayah, Kayin and Chin. Source: 2017 data from MLCS‐2017 and 2022 data from MSPS 2022. Estimates based on weighted  regressions. Earnings data is available only for wage workers.  37   Box 1: A Deeper dive into agriculture  Trends  in  agricultural  employment  from  MSPS  can  be  summarized  as  follows.  The  share  of  workers  engaged  in  agriculture  has  fallen  by  6.6  percentage  points  in  the  past  half  decade  with  larger  reductions  among  female  workers  than  men.  Workers  with  higher  levels  of  education  and  more  years  of  experience  were  more  likely  to  work in agriculture in 2022 than in 2017. This suggests that highly qualified labor in Myanmar is increasingly being  misallocated to a low‐productivity sector. A quarter of all agricultural workers had a regular salaried employment  in 2017. By 2022, the share of regular salaried workers engaged in agriculture fell by 15 percentage points. Thus,  there has been a considerable rise in informal employment in the sector over the past half‐decade. At the same  time,  regular  salaried  workers  in  agriculture  that  managed  to  keep  their  formal  positions,  were  able  to  better  protect their wage levels (in real terms) as regular wage earners in the sector experienced the smallest reductions  in wages; some at top of the earnings distribution even reported a small rise in real wages.  States  and  regions  along  the  north  and  eastern  borders  experienced  a  decline  in  agricultural  employment  between  2017  and  2022  but  high‐altitude  townships  in  these  areas  reported  a  rise  in  agricultural  activity.  A  potential reason for this difference could be rising incidence of poppy cultivation at higher altitudes. Since 2022  was  a  historical  year  of  poppy  cultivation  in  Myanmar,  high‐altitude  townships  along  the  northern  and  eastern  border that were most likely to engage in poppy cultivation, experienced an increase in agricultural activity. The  activity was highly lucrative as average wages in such townships were considerably higher than others.  Qualitative  evidence  from  community  welfare  surveys  show  that  additional  dynamics  are  also  at  play.  They  suggest that increases in the costs of agricultural inputs (including fertilizers and petroleum) and inflation more  generally have led to farmers in some areas to reduce farmed areas. Others have switched from high‐input crops  like paddy to lower input crops such as beans and pulses; used family labor (including out‐of‐school children) in  agriculture to save on labor costs; or in some cases left farming altogether (reflecting drop in share of agriculture  work  in  MSPS  in  the  past  half‐decade).  These  coping  strategies  reduced  demand  for  casual  agricultural  labor.  Pests  in  Sagaing  and  floods  in  Chin  State  led to  crop  loss  and  therefore  less  demand  for  casual  labor  during  the  latest harvest season.   Qualitative  interviews  also  revealed  that  restrictions  on  travel  and  frequent  military  checkpoints,  particularly  in  conflict  areas,  reduced  mobility  of  casual  agricultural  laborers  to  areas  with  higher  labor  demand.  The  same  mobility restrictions have impacted the agriculture marketing network. For example, livestock owners in Magway  cited reduced market price of cows due to border market closures, hindering their sales abroad.  Qualitative  data  also  shows  that  returned  students,  educated  youth,  and  civil  servants  participating  in  the  civil  disobedience  movement  (CDM)  have  increasingly  been  involved  in  agriculture.  Their  work  in  the  sector  either  as subsistence farmers or as casual laborers, echoes findings from the MSPS on the increased share of educated  workers  in  agriculture.  CDM  participants  in  particular  have  used  farming  as  a  coping  strategy  for  their  loss  of  civil  service  salary  and  their  limited  freedom  of  movement  due  to  their  identity  cards  designating  their  occupation as ‘government staff’.   Displacement  in  rural  areas,  particularly  in  Sagaing,  Magway,  and  Kayin  (the  qualitative  study  did  not  include  Kayah)  has  impacted  not  only  employment  in  agriculture,  but  also  farmers’  agriculture  marketing  strategies.  Farmers  in  Sagaing  reported  that  they  were  harvesting  and  immediately  selling  crops  even  if  at  low  prices,  as  they could not wait for higher prices 1‐2 months after harvest for fear of future attacks destroying stored crops  or forced displacement causing farmers to abandon their harvest.   38 Myanmar’s  economy  has  experienced  two  major  shocks  since  the  pandemic:  high  energy  prices  and  conflict  since 2021. While both shocks have adversely impacted household wellbeing in Myanmar, conflict incidents in  the aftermath of the coup have the strongest association with households reporting deep income losses.  Although petrol prices are high across Myanmar, there is considerable variation at the subnational levels.  Petrol  prices  from  MSPS  are  observed  to  be  higher  in  states/regions  with  higher  levels  of  headcount  poverty  (Figure  25) likely because of their remoteness (locations with less market access have higher average prices and higher  incidence of poverty). For instance, households in Chin (headcount poverty rate of 58 percent – highest among  all  states)  reported  petrol  prices  to  be  approximately  3700  kyats  per  liter  –  about  50  percent  more  than  the  office price of petrol in Yangon according to the central statistics office9. The concentration of high petrol prices  amongst  remote  states,  which  are  also  the  poorest,  indicates  that  the  cost‐of‐living  crisis  has  likely  had  a  disproportionate impact among poorest households in Myanmar.  Figure 25: Average petrol prices are highest in the poorest states and regions  4000 70% Poverty rate in 2017 mean petrol price headcount poverty 60% 3500 50% Petrol Price 40% 3000 30% 2500 20% 10% 2000 0%   In  the  concluding  section,  we  examine  if  deep  income  losses  among  households  are  more  strongly  influenced  by higher energy prices at the township level, higher incidence of conflict events in an area or other household  level characteristics10. Table 8 reports these main results. Holding all other factors constant11, urban households  are 1.8 percentage points more likely to report households’ income losses exceeding 20 percent. The probability  of income losses increases by 3.3 to 3.4 percentage points amongst households that have more undereducated  members.  Households  that  have  more  older  members  (above  65  years)  are  able  to  reduce  the  probability  of  experiencing  deep  income  losses  by  about  2.1  percentage  points.  Gender  of  the  household  head,  their  education  level,  their  employment  status,  the  size  of  the  household  and  the  number  of  children  in  the  household  are  not  significantly  correlated  with  households  experiencing  more  than  20  percent  income  loss  in  the past year.    9  https://www.csostat.gov.mm/Statistics/MarketPrice#rice_table accessed on 26 April 2023  10  All individual and township characteristics are standardized with a mean of zero and 1 standard deviation. The  coefficients in table can therefore be interpreted as the impact of 1 standard deviation change in an indicator on the  probability of households reporting more than 20 percent income losses over the past year.  11  The inclusion of district fixed effects means that comparisons are being made across units (households, individuals or  townships) within the same district. For instance, the estimate on the conflict variable shows the effect of such events on  household income losses across townships that are located in the same district but had a differential incidence of such  events.  39 On  the  other  hand,  township  level  characteristics  have  a  stronger  influence  on  household  wellbeing  than  individual  level  factors  (consistent  with  the  results  reported  in  Table  4  above).  Increases  in  the  share  of  daily  power  cuts  and  high  average  petrol  prices  within  the  township  increases  the  likelihood  of  households  experiencing deep income losses by 4.4 and 3.4 percentage points respectively. However, the largest impact on  household wellbeing across a range of individual and location characteristics is township’s exposure to conflict  events. A one standard deviation increase in this variable increases the probability of households experiencing  deep income losses by 4.7 percent – the highest among all other factors. Thus, exposure to such events in the  township  is  the  strongest  predictor  of  adverse  shocks  of  household  wellbeing  despite  Myanmar  facing  a  multitude of external and internal shocks.  Table 8: Share of households reporting income losses of more than 20 percent in the past year Share of female members  0.001    (0.010)  Urban household  0.018**    (0.009)  Share of members with less than primary education  0.033***    (0.010)  Share of members with up to primary education  0.034***    (0.013)  Share of members with up to middle school education  0.015    (0.011)  Share of members with up to high school education  0.026***    (0.010)  Share of members with college and above education  ‐0.034***    (0.009)  Share of members between ages 0 to 18  ‐0.009    (0.008)  Share of members over 65 years  ‐0.021**    (0.008)  Female headed household  ‐0.007    (0.011)  Household head educated over high school  0.011    (0.012)  Household head employed  ‐0.012    (0.011)  Buddhist household  ‐0.006    (0.009)  Household size  0.006    (0.008)  Share of power cuts over a 24‐hour period  0.044***    (0.009)  Petrol prices  0.034***    (0.012)  Township with a known mine or quarry  ‐0.016    (0.012)  Share of conflicts in the township  0.047***    (0.014)  Constant  0.295***    (0.006)  District fixed effect  Yes  Observations  4652  Notes: Clustered Standard errors at township level. * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. “Townships with known mines” indicates    townships that had a mine with high level of certainty in MIMU’s mine geospatial data. All variables are standardized with mean 0 and  standard deviation of 1.  40 References Asher, S., & Novosad, P. (2023). Rent‐seeking and criminal politicians: Evidence from mining booms.  Review of Economics and Statistics, 105(1), 20‐39.  Asian Development Bank. “Gender equality and women’s rights in Myanmar: A situation analysis.”  Mandaluyong City, Philippines: Asian Development Bank. (2016)  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.  International Labor Organization. “ILO Brief: Employment in Myanmar in the first half of 2022: A  rapid assessment”. (2022) https://reliefweb.int/report/myanmar/ilo‐brief‐employment‐myanmar‐ first‐half‐2022‐rapid‐assessment   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  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  Ross, M. L. (1999). The political economy of the resource curse. World politics, 51(2), 297‐322.  Sinha Roy, Sutirtha. 2023.  Myanmar Subnational Phone Surveys (MSPS) of the World Bank:  Coverage, Reliability and Representativeness. Washington, DC: World Bank.  World Bank. “Macro poverty outlook for Myanmar”. (2023)  https://thedocs.worldbank.org/en/doc/c6aceb75bed03729ef4ff9404dd7f125‐ 0500012021/related/mpo‐mmr.pdf   World Food Program. “WFP Myanmar Market Price Update (November 2022)”. (2023)  https://reliefweb.int/report/myanmar/wfp‐myanmar‐market‐price‐update‐november‐2022   UNODC. “Myanmar Opium Survey 2022”. (2023)  US Department of Justice. “Opium Poppy' Cultivation and Heroin Processing in Southeast Asia” (2022).  https://www.ojp.gov/pdffiles1/Digitization/141189NCJRS.pdf       41