WPS7483 Policy Research Working Paper 7483 Shock Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty Background Paper The Impacts of Climate Change on Poverty in 2030 and the Potential from Rapid, Inclusive, and Climate-Informed Development Julie Rozenberg Stephane Hallegatte Development Economics Climate Change Cross-Cutting Solutions Area November 2015 Policy Research Working Paper 7483 Abstract The impacts of climate change on poverty depend on the disasters—are introduced in the two scenarios. By 2030, magnitude of climate change, but also on demographic climate change is found to have a significant impact on and socioeconomic trends. An analysis of hundreds of poverty, especially through higher food prices and reduction baseline scenarios for future economic development in of agricultural production in Africa and South Asia, and the absence of climate change in 92 countries shows that through health in all regions. But the magnitude of these the drivers of poverty eradication differ across countries. impacts depends on development choices. In the prosper- Two representative scenarios are selected from these hun- ity scenario with rapid, inclusive, and climate-informed dreds. One scenario is optimistic regarding poverty and development, climate change increases poverty by between is labeled “prosperity;” the other scenario is pessimistic 3 million and 16 million in 2030. The increase in poverty and labeled “poverty.” Results from sector analyses of cli- reaches between 35 million and 122 million if develop- mate change impacts—in agriculture, health, and natural ment is delayed and less inclusive (the poverty scenario). This paper was commissioned by the World Bank Group’s Climate Change Cross-Cutting Solutions Area and is a background paper for the World Bank Group’s flagship report: “Shock Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty.” It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank. org. The authors may be contacted at jrozenberg@worldbank.org and shallegatte@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team     The Impacts of Climate Change on Poverty in  2030 and the Potential from Rapid, Inclusive,  and Climate‐Informed Development    Julie Rozenberg and Stephane Hallegatte  The World Bank1                                      Keywords:  development,  poverty,  climate  change,  shared  socio‐economic  pathways,  scenarios,  uncertainty, inequalities  JEL: I30, I32, Q54, Q56, O10, O40                                                                      1  Contact: jrozenberg@worldbank.org, shallegatte@worldbank.org.  1. Introduction  Estimates  of  the  economic  cost  of  climate  change  have  attracted  interest  from  policy  makers  and  the  public  and  generated  heated  debates.  These  estimates,  however,  have  mostly  been  framed  in  terms  of  the  impact  on  country‐level  or  global  GDP,  which  does  not  capture  the  full  impact  of  climate  change  on  people’s well‐being.   In  particular,  climate  change  impacts  will  be  highly  heterogeneous  within  countries.  If  impacts  mostly  affect low‐income people, welfare consequences will be much larger than if the burden is borne by those  with  a  higher  income.  Poor  people  have  fewer  resources  to  fall  back  upon  and  lower  adaptive  capacity.  And  –  because  their  assets  and  income  represent  such  a  small  share  of  national  wealth  –  poor  people’s  losses, even if dramatic, are largely invisible in aggregate economic statistics.   Investigating  the impact of climate  change on  poverty requires an  approach  that focuses on  people  that  play  a  minor  role  in  aggregate  economic  figures  and  are  often  living  within  the  margins  of  basic  subsistence.  Macroeconomic  models  such  as  Computable  General  Equilibrium  models  alone  cannot  assess the impact on poverty, and a micro‐economic approach that explicitly represents the livelihoods of  poor people is required. Fortunately, micro‐simulation techniques (Olivieri et al. 2014; Bussolo, De Hoyos,  et  al.  2008;  Bourguignon,  Ferreira,  and  Lustig  2005)  and  the  generalization  of  household  surveys  now  make  it  possible  to  look  at  this  issue.  Innovative  steps  in  this  direction  have  been  made  recently,  combining  aggregate  impact  estimates  with  household‐level  data  or  using  specific  models  (Hertel  and  Rosch  2010;  Hertel,  Burke,  and  Lobell  2010;  Ahmed,  Diffenbaugh,  and  Hertel  2009;  Gupta  2014;  Jacoby,  Rabassa, and Skoufias 2014; Skoufias, Rabassa, and Olivieri 2011; Devarajan et al. 2013; Bussolo, de Hoyos,  et al. 2008). Most of these analyses investigate the effect of climate change on poverty through agriculture  production.   Assessing  the  impact  of  climate  change  on  poverty  remains  however  a  daunting  task.  In  particular,  the  speed and direction of future socioeconomic changes will determine the future impacts of climate change  on  poor  people  and  on  poverty  rates  as  much  as  climate  change  itself  (Hallegatte,  Przyluski,  and  Vogt‐ Schilb 2011). It is not hard to imagine that, in a world where everyone has access to water and sanitation,  the impacts of climate change on water‐borne diseases will be smaller than in a world where uncontrolled  urbanization has led to widespread underserved settlements located in flood zones. Similarly, in a country  whose  workers  mostly  work  outside  or  without  air  conditioning,  the  impact  of  temperature  increase  on  labor productivity will be stronger than in an industrialized economy. And a poorer household will have a  larger share of its consumption dedicated to food and will therefore be more vulnerable to climate‐related  food price fluctuations than a richer household.  Assessing the future impacts of climate change therefore requires an exploration of future socioeconomic  development pathways, in addition to future changes in climate and environmental conditions.   First,  we  assume  that  there  is  no  climate  change,  and  we  explore  possible  counterfactual  scenarios  of  future  development  and  poverty  eradication.  Second,  we  introduce  climate  change  into  the  picture  and  look at how it changes the prospect for poverty eradication.  2    It  is  impossible  to  forecast  future  socioeconomic  development.  Past  experience  suggests  we  are  simply  not able to anticipate structural shifts, economic crises, technical breakthroughs, and geopolitical changes  (Kalra, Gill, et al. 2014). In this paper, we neither predict future socioeconomic change nor the impact of  climate  change  on  poverty.  Instead,  we  follow  the  approach  that  is  the  basis  of  all  IPCC  reports,  namely  we  analyze  a  set  of  socioeconomic  scenarios  and  we  explore  how  climate  change  would  affect  development in each of these scenarios. These scenarios do not correspond to particularly likely futures.  Instead,  they  are  possible  and  internally  consistent  futures,  chosen  to  cover  a  broad  range  of  possible  futures  to  allow  for  an  exploration  of  possible  climate  change  impacts.  People  sometimes  refer  to  these  scenarios as “what‐if” scenarios, as they can help answer questions such as “what would climate change  impact  be  if  socioeconomic  development  followed  a  given  trend.”   The  goals  are  to  better  understand  how  the  impact  of  climate  change  on  poverty  depends  on  socioeconomic  development,  to  estimate  the  potential impacts in “bad” scenarios, and to explore possible policy options to minimize the risk that such  bad scenarios actually occur.   We start by analyzing the drivers of future poverty, and we explore the range of possible futures regarding  these drivers to create hundreds of socioeconomic scenarios for each of the 92 countries we have in our  database.  This  analysis  combines  household  surveys  (from  the  I2D2  database)  and  micro‐simulation  techniques  (Olivieri  et  al.  2014;  Bussolo,  De  Hoyos,  et  al.  2008;  Bourguignon,  Ferreira,  and  Lustig  2005)  and is performed in a framework inspired from robust decision‐making techniques, in which all uncertain  parameters are varied systematically to the full range of possible outcomes. We combine assumptions on  future  demographic  changes  (How  will  fertility  change  over  time?  How  will  education  levels  change?);  structural  changes  (How  fast  will  developing  countries  grow  their  manufacturing  sector?  How  will  the  economies shift to more services?); productivity and economic growth (How fast will productivity grow in  each  economic  sector?);  and  policies  (What  will  be  the  level  of  pensions?  How  much  redistribution  will  occur?).  The  range  of  possible  futures  of  these  parameters  is  determined  based  on  historical  evidence,  and  on  the  socioeconomic  scenarios  currently  developed  for  the  analysis  of  climate  change,  the  Shared  Socio‐Economic  Pathways  (SSPs)  (Kriegler  et  al.,  n.d.;  O’Neill  et  al.  2013).  These  sets  of  assumptions  are  used  to  generate  hundreds  of  scenarios  for  the  future  socioeconomic  development  of  each  of  92  countries.  Then, we select two representative scenarios per country, one optimistic and one pessimistic in terms of  poverty  reduction  and  changes  in  inequality,  and  we  aggregate  them  into  two  global  scenarios.  A  first  scenario is labelled “prosperity” and represents a world with universal access to basic services, a reduction  in inequality, and the reduction of extreme poverty to less than 3% of the world population (this is one of  the  two official goals of the World Bank Group).2 A second scenario is labelled “poverty” and represents  a  world  where  poverty  is  reduced,  but  not  to  an  extent  consistent  with  the  goals  of  the  international  community, where access to basic services improves only marginally and inequality is high.                                                                2  In this paper, extreme poverty is defined using a consumption poverty line at US$1.25 per day, using 2005 PPP  exchange rates. Using the new poverty line (with 2011 PPP rates and the $1.90 line, see GMR, 2015) would not  change our results in a quantitative manner, considering the consistency between the two PPP rates (Jolliffe and  Prydz 2015) and the way we treat the uncertainty on poverty numbers.   3    Finally,  we  introduce  quantified  estimates  of  the  impacts  of  climate  change  on  agriculture  incomes  and  food  prices,  on  natural  hazards,  and  on  malaria,  diarrhea  and  stunting  into  these  two  scenarios.   With  a  2030  horizon,  impacts  barely  depend  on  emissions  between  2015  and  2030  because  these  affect  the  magnitude of climate change only over the longer term, beyond 2050. Regardless of socioeconomic trends  and climate policies, the mean temperature increase between 2015 and 2035 is between 0.5 and 1.2°C— and  the  magnitude  depends  on  the  response  of  the  climate  system  (IPCC  2013).  The  impacts  of  such  a  change  in  climate  are  highly  uncertain  and  depend  on  how  global  climate  change  translates  into  local  changes, on the ability of ecosystems to adapt, on the responsiveness of physical systems such as glaciers  and coastal zones, and on spontaneous adaptation in various sectors (such as adoption of new agricultural  practices  or  improved  hygiene  habits).  We  thus  consider  again  two  cases,  one  high  impact  and  one  low  impact, and investigate the potential impact of unmitigated climate change on the number of poor people  living  in  extreme  poverty  in  2030  in  the  four  cases  (optimistic  and  pessimistic  regarding  socioeconomic  trends, and optimistic and pessimistic regarding climate change impacts).   We reach several conclusions that are relevant for the future of poverty and poverty reduction policies.   First,  we  find  that  –  in  our  hundreds  of  scenarios  per  country  –  indicators  for  poverty  and  inequality  are  not  correlated,  and  are  not  driven  by  the  same  parameters.  This  suggests  that  policy  priorities  linked  to  poverty  or  shared  prosperity  may  be  very  different.  For  instance,  the  variables  that  matter  the  most  for  increasing  the  income  of  the  bottom  20%  (an  indicator  for  poverty)  in  many  countries  are  demographic  changes,  welfare  transfers  and  productivity  growth  for  unskilled  workers  in  the  agriculture  and  service  sectors.  For  inequality,  the  most  important  uncertain  parameters  are  welfare  transfers  and  the  skill  premium  in  the  service  sector  (which  has  to  remain  relatively  low  to  prevent  inequality  growth).  Note  however that this is not the case for all countries. In central Europe, for instance, increase in participation  in the labor force is a determining factor for increasing the income of the bottom 20%.  Second, we find that the drivers of success in reducing poverty differ across countries. We find for instance  that  population  and  education  are  the  main  drivers  for  most  African  countries,  while  labor  force  participation  is  more  important  in  central  Europe.  Redistribution  is  also  found  to  be  an  instrument  for  reducing poverty, except in very poor countries that do not have the resources to make a dent in poverty  by  redistributing  income.  We  also  identify  countries  where  poverty  reduction  efforts  should  focus  on  unskilled  agriculture,  while  this  parameter  plays  a  secondary  role  in  others.  This  result  confirms  the  fact  that poverty reduction strategies have to be context‐specific and depend on one country’s socioeconomic  situation.  It  also  suggests  that  some  countries  have  higher  vulnerability  to  climate  change,  for  instance  where agriculture income will play a dominant role in reducing poverty.   We also present findings regarding the impact of climate change on poverty, keeping in mind that climate  change  is  moderate  in  2030  compared  with  what  can  be  expected  over  the  longer‐term.  Nevertheless,  climate  change  still  has  a  visible  impact  on  our  poverty  projections  at  this  horizon,  even  if  it  remains  a  secondary driver of poverty trends (compared with policies and socio‐economic trends). We also find that,  by 2030 and in the absence of surprises on climate impacts, inclusive climate‐informed development can  prevent most of (but not all) the impacts on poverty.  4    In  a  scenario  with  inclusive  climate‐informed  development  that  would  provide  universal  access  to  basic  services such as water and sanitation and achieve the World Bank goal of bringing extreme poverty to 3%  in  2030  in  the  absence  of  climate  change  (the  Prosperity  scenario),  climate  change  reduces  income  in  developing countries by between 0.5% and 2.2%, and increases the number of poor people by between 3  million and 16 million in 2030.  In  a  scenario  where  poverty  persists,  with  11%  of  the  population  in  extreme  poverty  in  2030,  and  unchanged  access  to  basic  services  (the  Poverty  scenario),  climate  change  impacts  on  aggregate  income  are similar (a reduction between 0.7% and 2.6% of aggregate income in developing countries), but poverty  impacts  are  much  larger  with  between  35  million  and  122  million  more  people  in  extreme  poverty.  Development  appears  to  reduce  the  impact  of  climate  change  on  poverty  much  more  than  it  reduces  aggregated losses expressed in percentage of GDP.  In  these  two  scenarios,  the  most  important  channel  through  which  climate  change  increases  poverty  is  through  agricultural  income  and  food  prices,  because  agricultural  impacts  are  the  most  severe  in  Sub‐ Saharan  Africa  and  India,  where  most  poor  people  live  in  2030.  In  both  the  poverty  and  prosperity  scenario, therefore, the regional hotspots are Sub‐Saharan Africa and India and the rest of South Asia.  2. Methodology  The  first  stage  of  our  methodology  is  to  build,  for  each  country,  many  scenarios  for  possible  future  socioeconomic  change.  To  do  so,  we  explore  a  wide  range  of  uncertainties  on  future  structural  change,  productivity  growth,  demographic  changes,  and  policies,  to  create  several  hundred  scenarios  for  future  income growth and income distribution in each country. We then explore the resulting space of possible  future poverty and income distribution using indicators like income of the bottom 20%, number of people  below $4 or $6 per day, income share of the bottom 40%, the Gini index, etc.   The  second  stage  is  to  use  scenario  discovery  techniques  (Groves  and  Lempert  2007)  to  identify  the  conditions  under  which  some  poverty  outcome  is  most  likely.  For  instance,  we  can  identify  the  demographic,  economic,  and  policy  conditions  in  which  the  average  income  of  the  bottom  20%  is  most  likely  to  be  higher  than  $2  per  day  in  2030  in  Sierra  Leone.  These  scenario  discovery  techniques  tell  us  about  the  key  determinants  of  various  outcomes  –  such  as  eradicating  extreme  poverty  –  and  therefore  about the policies that can help achieve this goal.   2.1. Micro‐simulation model  We use a micro‐simulation model based on household surveys and, for each country, project the pathway  of  individuals  in  the  economy  (the  Appendix  gives  all  details  of  the  model).  Micro‐simulation  models  represent  dozens  of  thousands  of  individuals  per  country,  which  are  all  assigned  a  weight  so  that  the  entire population is modeled. Each individual is characterized by age, sex, level of education, employment,  income etc.  5    First, we assign a category to each individual in the model, based on his/her age, skill level and sector of  activity  (or  his/her  inactivity):3    (1)  unskilled  services  worker;  (2)  skilled  service  worker;  (3)  unskilled  agriculture  worker;    (4)  skilled  agriculture  worker;    (5)  unskilled  manufacture  worker;  (6)  skilled  manufacture worker; (7) adult not in the labor force; (8) elderly (above 65 years‐old); (9) child (under 15  years‐old).4  These  categories  consider  3  sectors  (services,  industry  and  agriculture)  divided  into  lower‐ return and higher‐return activities as reflected by skills.   Second,  we  “project”  households  into  the  future,  in  2030.  We  change  the  income  and  weight  of  each  household in the model to reflect macro‐economic changes. The households weights are adjusted so that  the total population matches different age and skills compositions of the population, participation in the  labor force, and the labor share of each sector, based on demographics scenarios developed for the SSPs  (Samir  and  Lutz  2014)  and  assumptions  on  structural  change.  This  reweighting  process  models  demographic changes (e.g. older people or more skilled people) and structural transformations (e.g. less  people  in  unskilled  agriculture).  Incomes  of  each  individual  then  evolve  over  time,  based  on  the  productivity  growth  and  skill  premiums  for  the  sector  the  individual  belongs  to,  and  on  income  redistribution.  The  existing  variance  in  income  in  each  household  category  is  assumed  unchanged  (if  we  have  500  individuals  that  are  skilled  farmers,  for  instance,  they  have  different  income  levels  and  this  variance is assumed unchanged by 2030, which means that all individuals in one category see their income  multiplied by the same amount). The inequality and poverty we have in our scenario is a combination of  within  category  variance  (assumed  unchanged)  and  across‐category  variance  (which  changes  with  structural and productivity changes).  This approach can provide estimates of income distribution and poverty at different point of time, but it  does not represent the full dynamics of poverty or the distinction between chronic and temporary poverty  – an important limitation considering the large and frequent movements in and out of poverty observed  in developing countries (Lanjouw, McKenzie, and Luoto 2011; Krishna 2006; Baulch 2011; Dang, Lanjouw,  and Swinkels 2014; Beegle, De Weerdt, and Dercon 2006).    Overall,  the  changes  in  income  and  weight  of  each  household  are  driven  by  12  uncertain  parameters  reflecting:   ‐ demographic  changes,  including  population  growth,  age  and  skills  (represented  by  1  unique  parameter, to keep the consistency in demographic assumption);     ‐ structural  transformations,  reflected  by  the  change  in  the  share  of  labor  force  in  each  sector  (2  parameters) and participation in the labor force (1 parameter);                                                                  3  Since the database reports only one sector of activity per individual, we are not able to account for the fact that  many poor people may have multiple jobs and income sources.  4  As per WB definition, a worker is defined as skilled if he has more than nine years of education.      6    ‐ income  changes  based  on  productivity  growth  in  each  sector  (3  parameters),  skill  premiums  in  each sector (3 parameters), pensions and social transfers (2 parameters).    Due  to  the  uncertainty  inherent  in  projecting  these  drivers,  we  work  with  a  range  of  values  for  each  of  these  parameters.  These  ranges  are  based  on  historical  data  and  trends  and  on  previous  work  on  socioeconomic scenarios such as the development of the SSPs.    Demography.  For  demographic  changes,  these  ranges  were  chosen  based  on  population  data  (total  population by age, sex, education) developed by IIASA for the SSP4 and SSP5 (Samir and Lutz 2014).   Structural change. The plausible ranges are based on the initial  economic structure of each  country and  projected  pathways,  using  the  minimum  and  maximum  change  observed  in  historical  data  over  the  last  20 years to estimate the boundaries of possible future structural change.   Participation (i.e. the share of 15‐64 years who have a job). To define a plausible range of uncertainty for  this  variable,  we  look  at  available  historical  data  for  all  countries  and  all  periods  of  time  and  choose  boundaries slightly larger than the lowest and highest rates of change over 20 years in employment (see  Appendix).  Productivity  growth.  We  use  a  different  productivity  growth  rate  for  each  the  tree  main  sectors  of  the  economy  (agriculture,  industry  and  services).  This  growth  rate  is  applied  to  the  income  of  unskilled  workers. The income of skilled workers will then increase with regards to the income of unskilled workers  with  a  skill  premium  (here  again,  different  a  priori  for  each  sector).  For  unskilled  workers  productivity  growth  rate,  we  calculate  a  range  based  on  GDP  growth  in  the  SSPs  (Chateau  et  al.  2012)  and  on  the  working age population growth, to make sure the range of total income growth resulting from our micro‐ simulation is centered around (but larger than) the SSP range. For the skill premium we use a range of 1  to 5 (this is the current range across countries). The total productivity growth is an output of the model,  as it depends on productivity growth for unskilled workers, on the skill premium and on the share of skilled  workers in each sector (Rodrik 2011).   Pensions  and  social  transfers.  We  model  two  types  of  redistribution.  The  first  one  is  a  universal  cash  transfer  (or  basic  income,  distributed  to  each  individual  aged  more  than  15),  financed  by  a  flat  consumption  tax.  The  second  transfer  represents  the  pensions:  we  model  a  flat  tax  on  workers’  income  and  use  it  for  cash  transfers  to  individuals  older  than  65  years.  The  amount  of  the  cash  transfers  distributed to each individual therefore depends on the level of the two taxes and on total consumption  (or income) in the economy. We use a range of 0‐20% for each tax.   To  generate  the  scenarios,  we  use  a  latin  hypercube  sampling  algorithm5  that  selects  a  few  hundred  combinations of parameters within the chosen ranges. Based on each combination of different parameter  values, we produce several hundred projections of one individual into the future. This process results in a  database of 1,200 scenarios of future poverty and distribution outcomes per country.                                                                5  The latin hypercube sampling algorithm maps the n‐dimension space of uncertainty so that a minimum number  of scenarios cover as densely as possible the full space.  7    Since  we  combine  many  different  possible  values  for  all  drivers,  which  we  treat  as  independent,  we  disregard macro‐economic coherence a priori. For instance, nothing prevents us from running a scenario  with very high productivity growth in agriculture and no growth in the other sectors of the economy, or a  scenario  with  a  skill  premium  of  1  in  services  and  5  in  industry.  Other  methodologies  combine  a  macroeconomic  model  with  micro‐simulation  to  ensure  consistency  across  sectors  (Boccanfuso,  Decaluwé, and Savard 2008; Ahmed et al. 2014; Bussolo, De Hoyos, et al. 2008). In this analysis, the lack  of  international  consistency  is  not  an  issue  as  we  are  not  trying  to  predict  the  future  but  we  are  rather  looking for the necessary conditions (on those drivers) to reduce poverty. The plausibility and coherence  of  these  conditions  will  be  investigated  ex‐post  when  selecting  the  representative  scenarios.  Also,  there  is  a  well‐established  trade‐off  between  the  internal  consistency  of  scenarios  and  the  risk  of  being  too  conservative  –  for  instance  by  assuming  that  the  relationship  between  two  variables  will  remain  unchanged  over  time.  Here,  we  favor  the  exploration  of  a  large  set  of  possible  futures,  and  consider  consistency only in the second phase, when representative scenarios are selected.   Finally,  we  do  not  attribute  probabilities  or  likelihood  to  our  scenarios.  These  scenarios  thus  cannot  be  used as forecasts or predictions of the future of poverty or as inputs in a probabilistic cost‐benefit analysis.  That said, they can still be an important input into decision‐making. Indeed, decisions often are not based  on average or expected values or on the most likely outputs, but instead on the consequences of relatively  low‐probability  outcomes.  For  instance,  insurers  and  reinsurers  are  often  regulated  based  on  the  200‐ year losses (that is, the losses that have a 0.5 percent chance of occurring every year).   Moreover,  in  a  situation  of  deep  uncertainty,  it  is  often  impossible  to  attribute  probabilities  to  possible  outcomes  (Kalra,  Hallegatte,  et  al.  2014).  For  example,  we  know  that  conflicts,  such  as  those  in  North  Africa  and  the  Middle‐East,  could  continue  over  decades,  preventing  growth  and  poverty  reduction.  But  they also could subside, allowing for rapid progress.  While these two scenarios are obviously possible, it  is impossible to attribute probabilities to them in any reliable way. The same deep uncertainty surrounds  the  future  of  technologies  and  most  political  and  socioeconomic  trends.  In  such  a  context,  exploring  scenarios  without  attributing  probabilities  to  them  is  commonplace.  The  IPCC  and  climate  community  have used such long‐term  socioeconomic scenarios  (the SRES and now the SSPs) since the 1990s, to link  policy  decisions  to  their  possible  outcomes  (Edenhofer  and  Minx  2014).  Similarly,  the  UK  government  performs  national  risk  assessments  using  “reasonable  worst  case  scenarios”  (for  example,  regarding  pandemics,  natural  disasters,  technological  accidents  or  terrorism),  which  are  considered  plausible  enough to deserve attention, even though their probability is unknown (World Bank 2013, chapter 2).  While these scenarios cannot be used to perform a full cost‐benefit analysis, they make it possible to elicit  trade‐offs and to support decision‐making. For instance, they help identify dangerous vulnerabilities that  can  be  removed  through  short‐term  interventions  (Kalra,  Hallegatte,  et  al.  2014).  In  our  case  here,  our  scenarios  help  us  explore  and  quantify  how  poverty  reduction  can  reduce  the  vulnerability  to  climate  change.  8    2.2. Indicators for poverty and inequality  In our scenarios, the number of people living below the extreme poverty line, the average income of the  bottom  20%,  and  the  income  growth  of  the  bottom  40%  are  very  well  correlated  (more  than  90%  correlation for all countries).       Figure 1: World Bank goals indicators for 1200 scenarios in 2030 for Haiti (left) and Malawi (right).  Figure 1 represents the correlation between the two World Bank twin goals: each dot shows the position  of  one  scenario  in  2030  for  the  selected  country,  with  the  horizontal  axis  representing  the  number  of  people  living  in  extreme  poverty  and  the  vertical  axis  representing  the  average  income  growth  of  the  bottom  40  percent.  This  high  correlation  suggests  that  the  two  goals  of  the  World  Bank  are  consistent,  and do not imply specific trade‐offs in terms of policy priorities.  The  number  of  people  living  below  the  extreme  poverty  line  is  not  easy  to  use  when  building  scenarios  for 2030 because the definition of absolute poverty is likely to evolve over time. For that reason, we focus  on the average income of the bottom 20% in 2030 as an indicator for poverty.        9        Figure 2: Chosen indicators for poverty and inequalities for four countries.  We  complement  this  poverty  indicator  with  an  indicator  for  inequality.  Here,  we  use  the  difference  between  the  income  growth  of  the  bottom  40%  and  the  average  income  growth  in  the  country.  If  the  bottom  40%  is  growing  faster  than  the  average,  this  difference  is  positive  and  inequality  are  likely  to  be  reduced (theoretically, and depending on the inequality indicator, it also depends on what happens within  the bottom 40 percent and within the top 60 percent). Figure 2 shows all scenarios (each represented by  a dot) along the two indicators: the average income of the bottom 20% in 2030 (indicator for poverty) and  the  difference  between  the  income  growth  of  the  bottom  40  percent  and  the  average  income  growth  (indicator for inequality).   As the figure shows, the correlation between poverty and inequality is low (between 0.21 and 0.48 in  the four countries), although there is no scenario in the bottom‐right corner of the graph, i.e. with an  increase in inequalities but low poverty. It shows that inequality and poverty reduction are not driven by  the same determinants, and that different policies will affect the two indicators. It also means that  policy priorities will be different depending on whether the main goal is to reduce poverty or reduce  inequality.  2.3. Range of possible futures and main drivers  Consistently with our goal of exploring the largest possible uncertainty, the range of income growth in our  scenarios is much larger than the one explored in other scenario exercises, such as the SSPs (Figure 3). All  the  hypotheses  that  were  made  on  the  input  parameters  appear  however  possible  (or  at  least,  non‐ impossible) and based on historical data (see Appendix).   10      Figure 3 Uncertainty range on total income growth coming out of the experiment, and SSP growth for Vietnam in SSP4 and SSP5,  represented by the two vertical lines.  To  understand  better  the  role  of  various  drivers,  Figure  4  and  Figure  5  illustrate  the  impact  of  two  input  drivers on our two indicators in Sierra Leone. Figure 4 identifies in red the scenarios with high population  growth  and  shows  (left  panel)  that  demography  has  a  very  strong  impact  on  the  income  of  the  bottom  20%:  all  scenarios  with  high  population  growth  have  limited  growth  in  consumption  per  capita,  for  the  bottom  20  percent  and  for  the  entire  population.  In  contrast,  population  has  a  much  weaker  impact  on  the inequalities indicator (right panel).   Figure 5 shows that for a given level of total income growth, redistribution maximizes the income of the  bottom  20%,  but  it  is  not  sufficient  to  guarantee  a  relatively  high  income  for  the  poorest,  especially  in  scenarios with slow aggregate growth. The shape of the scenario cloud emphasizes this result: there are  no scenario with a large growth in the income of poor without a large aggregate growth. In other terms,  aggregate  growth  is  necessary  to  eradicate  poverty  in  Sierra  Leone  and  redistribution  alone  cannot  achieve  it;  this  result  is  consistent  with  empirical  findings  on  the  fact  that  “growth  is  good  for  the  poor”  (Dollar  and  Kraay  2002;  Dollar,  Kleineberg,  and  Kraay  2013;  Ferreira  and  Ravallion  2008).  In  contrast,  redistribution guarantees low inequalities because in all scenarios with high redistribution the income of  the bottom 40% grows at least as fast as the average income.  11      Figure 4 Impact of demography on the two indicators and on income growth in Sierra Leone.    Figure 5 Impact of redistribution on the two indicators and on income growth in Sierra Leone.  3. What needs to happen to reduce extreme poverty?  To  understand  more  systematically  what  input  parameters  drive  the  dispersion  of  poverty  and  inequalities, we perform two simple analyses of variance for our two indicators. The analysis of variance  partitions  the  observed  variance  of  a  variable  into  components  attributable  to  different  sources  of  variation. In other words, we are explaining the variance of the outputs of our micro‐simulation (income  of  the  bottom  20%  and  income  share  of  the  bottom  40%)  model  by  the  variance  of  the  inputs  (the  12  sources of uncertainty identified previously).   12    Figure 6 illustrates the importance of various parameters to eradicate extreme poverty (as a result of the  analysis of variance). The countries that are highlighted in the different panels are the countries where a  given  driver  plays  a  large  role  in  determining  one  indicator.  For  instance,  panel  (a)  shows  the  countries  where  demographic  changes  represent  an  important  driver  of  poverty  reduction  (in  the  sense  that  demographic  trends  explain  a  large  part  of  the  variance  in  poverty  in  2030).  In  other  terms,  the  level  of  poverty in 2030 is strongly influenced by demographic trends in the countries highlighted in the panel (a)  of Figure 6. Panel (b) shows the same results for agricultural productivity and panel (c) for redistribution.   As  shown  in  panel  (a),  population  (demography  and  education)  is  a  critical  parameter  in  the  majority  of  low‐income countries: in short, eradicating poverty becomes extremely difficult in the scenarios with high  population  growth  and  low  education  levels.  In  the  countries  that  are  not  highlighted  in  panel  (a),  eradicating  poverty  is  possible  regardless  of  the  demographics  scenario,  and  other  drivers  matter  more.  Unsurprisingly,  most  of  Sub‐Saharan  Africa  is  in  this  situation  where  population  growth  is  critical,  suggesting  also  that  family  planning  could  be  an  important  policy  lever  to  reduce  poverty.  These  results  are  consistent  with  (Gupta  2014;  Ahmed  et  al.  2014),  which  agree  that  a  smaller  population  growth  will  be  an  important  driver  of  future  economic  growth  and  poverty  reduction  in  low‐income  countries,  especially  in  a  context  of  climate  change  and  pressure  on  natural  resources  (see  also  Lanjouw  and  Ravallion, 1995, on the role of household size).  Similarly,  in  the  countries  in  green  in  panel  (b),  it  is  very  difficult  to  eradicate  extreme  poverty  in  the  absence  of  sufficient  gains  in  agricultural  productivity.  In  these  countries,  improvement  in  agricultural  productivity (especially for the unskilled) is necessary to reduce poverty, suggesting that agricultural policy  should  be  a  priority.  Twenty‐seven  countries  are  in  this  situation,  especially  in  Sub‐Saharan  Africa  and  South  Asia  (e.g.,  Vietnam,  Lao).  This  result  parallels  findings  by  (Lanjouw  and  Murgai  2009)  who  found  that the income of unskilled agriculture workers was an important driver of poverty reduction in India in  the  1980s  and  1990s.  It  is  also  consistent  with  (Christiaensen,  Demery,  and  Kuhl  2011)  who  find  that  agriculture  is  critical  for  reducing  extreme  poverty  more  than  for  improving  the  condition  of  the  near‐ poor  people  (at  $4  and  more).  As  we  will  see  later,  poverty  reduction  is  particularly  vulnerable  to  the  impacts of climate change on agricultural production in these countries.  In  the  countries  in  blue  in  panel  (c),  income  redistribution  significantly  helps  reducing  poverty.  For  instance, Brazil is one of the countries where redistribution is able to produce large reduction in poverty  even in the absence of rapid growth, and indeed such a pattern was observed in the past (Ferreira, Leite,  and Ravallion 2010). Unsurprisingly, countries where redistribution is efficient are mostly middle‐income  countries  (Mexico,  China),  where  the  average  income  is  high  enough  to  make  redistribution  an  efficient  option  to  reduce  poverty.  In  the  poorest  places,  the  average  income  is  simply  too  low  to  make  redistribution an efficient tool against poverty. (Ravallion 2010) finds that there is a cut‐off point of about  $3,500  as  an  estimate  of  a  level  of  income  at  which  extreme  poverty  could  be  removed  through  redistribution by taxing the rich with incomes more than $13 in PPP per day at reasonable marginal rates.      13    (a) demography    (b) agriculture productivity    14    (c) redistribution    Figure 6 Countries where demography (panel a), agriculture productivity (panel b) and redistribution (panel c) are among the most  important parameters for extreme poverty eradication.     Figure 7 First driver of inequalities (difference between the income growth of the bottom 40% and the average income growth in  each country)  Obviously,  several  drivers  matter  for  poverty  eradication  in  each  country,  but  again  the  set  of  drivers  varies across countries. In Ethiopia for instance, the first driver of poverty is agriculture productivity, the  second  driver  is  demography  and  the  third  driver  is  redistribution.  In  Ukraine  or  Azerbaijan,  conversely,  15    none  of  those  driver  matter  and  poverty  is  instead  driven  by  participation  rates  in  the  labor  force  and  income growth in the service sector (for skilled and unskilled workers).  Figure  7  shows  the  first  driver  of  inequalities  for  all  countries.  Welfare  transfers  (“redistribution”)  is  the  main driver of inequalities for 61 countries and is one of the three main drivers in all countries. The second  most  important  drivers  are  productivity  growth  for  skilled  and  unskilled  workers  in  services:  the  higher  the growth for unskilled workers the lower the inequality, and the higher the growth for skilled workers,  the  higher  the  inequality.  This  result  shows  that  future  inequalities  will  depend  on  what  happens  in  the  service  sector,  and  especially  the  balance  between  informal  low‐productivity  services  and  modern  services (Rodrik 2011).  4. Identifying two representative scenarios: “prosperity” vs. “poverty”   In each country, we select two scenarios (among the hundreds per country) that are contrasted in terms  of  the  main  drivers  of  poverty  and  inequality  indicators,  and  representative  of  the  conditions  in  which  poverty is reduced rapidly or more slowly.   In each country, we select a box of “optimistic” scenarios (in green in Figure 8 in the case of Vietnam) and  a box of “pessimistic” scenarios (in purple in Figure 8). The scenarios are selected in terms of poverty and  inequality  only:  optimistic  scenarios  are  the  ones  above  the  median  for  both  the  average  income  of  the  bottom  20%  and  for  difference  in  growth  rates  between  the  income  of  the  bottom  40%  and  average  income. Similarly, pessimistic scenarios are the ones below the median for both indicators.    Figure 8 Selection of the optimistic and pessimistic boxes and of the two representative scenarios in Vietnam (two red dots).  16    We then use a scenario discovery algorithm6 (Bryant and Lempert 2010) to identify a combination of input  drivers  that  is  most  likely  to  put  the  scenario  in  the  optimistic  or  pessimistic  box.  In  other  words,  we  identify  the  range  of  parameter  values  that  are  found  in  this  subset  of  scenarios  (we  may  find  that  the  scenarios with lower poverty and lower inequality are typically those with low population: it means that  most scenarios with lower poverty and lower inequality have also low population, and that most scenario  with  low  population  have  also  lower  poverty  and  lower  inequality).  For  instance,  optimistic  scenarios  in  Vietnam are mostly scenarios with high redistribution level, relatively high pension levels, low population  growth  and  high  education  (SSP5  demography),  and  relatively  high  productivity  growth  for  unskilled  agricultural  workers.  Pessimistic  scenarios  are  characterized  by  relatively  low  redistribution  level,  high  population  growth  and  low  education  (SSP4  demography),  and  low  productivity  growth  for  unskilled  agricultural  workers.  The  details  are  in  Table  1.  The  other  parameters  (e.g.,  structural  change  or  change  in productivity in service or manufacturing) play only a secondary role.   Table 1: sets of conditions that characterize the scenarios in the optimistic box (defined as in Figure 8) for Vietnam. Density is the  probability of a scenario which matches the set of conditions to be in the optimistic box. Coverage is the probability of a scenario  which is in the optimistic box to match the set of conditions.  Optimistic  set  ‐ High redistribution (tax for cash transfers >8% of total consumption)  of conditions  ‐ Relatively high pensions (tax >5% of total consumption)  78% density  ‐ Low population growth, high education (SSP5)  40% coverage  ‐ Productivity growth for unskilled agriculture workers >2% per year    Table 2: drivers for the scenarios in the pessimistic box (defined as in Figure 8) for Vietnam. Density is the probability of a scenario  which matches the set of conditions to be in the optimistic box. Coverage is the probability of a scenario which is in the optimistic  box to match the set of conditions.  Pessimistic  set  ‐ Relatively  low  redistribution  tax  for  cash  transfers  <15%  of  total  of conditions  consumption)  47% density  ‐ High population growth, low education (SSP4)  59% coverage  ‐ Productivity growth for unskilled agriculture workers <5% per year    To  select  one  representative  scenario  in  each  box,  we  select  only  scenarios  that  correspond  to  the  main  set  of  drivers  and  apply  the  following  additional  criteria.  For  the  pessimistic  scenario  we  selected  a  scenario  with  a  total  income  growth  that  is  close  to  GDP  growth  in  the  SSP4  (the  SSP  scenario  in  which  poverty  and  inequality  remain  high)  and  minimized  structure  change  (to  represent  stagnation).  For  the  optimistic scenario, we selected a scenario with a total income growth that is close to GDP growth in the  SSP5 (the SSP scenario with the largest GDP growth), while minimizing the share of workers in agriculture,  maximizing  the  share  of  workers  in  industry,  and  making  sure  that  skill  premiums  are  not  too  different  between sectors.                                                                  6  Here we use the EMA work bench developed at Delft University: http://simulation.tbm.tudelft.nl/ema‐ workbench/contents.html  17          Figure 9 Poverty rates (left) and income growth of the bottom 40% (right) in the optimistic (prosperity) and pessimistic  (poverty) scenarios, for the countries of the I2D2 database  18    We  then  aggregate  all  optimistic  country‐level  scenarios  into  a  global  optimistic  scenario,  labelled  the  prosperity  scenario.  This  scenario  is  consistent  with  the  World  Bank  twin  goals  of  eradicating  extreme  poverty and promoting share prosperity: (1) the number of people living below the extreme poverty line  is less than 3% of  the global population; and  (2) consumption  growth for the  bottom 40% in countries is  high.  We  also  assume  that  the  world  described  in  our  prosperity  scenario  provides  basic  services  (electricity,  water  and  sanitation),  basic  social  protection,  and  health  care  and  coverage  to  the  entire  population.  Since  each  country‐level  scenario  is  chosen  so  that  GDP  growth  is  close  to  the  GDP  values  from  the  SSP5  and  that  most  countries  optimistic  scenario  have  the  demographics  from  the  SSP5,  our  prosperity scenario can be considered as a quantified pathway for poverty in the SSP5. But our prosperity  scenario  is  not  the  SSP5,  and  it  does  not  follow  the  narrative  from  the  SSP5,  especially  concerning  the  energy mix and use of fossil fuels.   Similarly,  we  aggregate  all  pessimistic  country‐level  scenarios  into  a  global  pessimistic  scenario,  labelled  the  poverty  scenario.  In  this  scenario,  extreme  poverty  decreases  much  less,  to  reach  11%  of  the  global  population in 2030, inequality is much larger across and within countries. In this scenario, we also assume  that access to basic services, social protection, and health care improves only marginally. This scenario is  consistent  with  the  narrative  from  the  SSP4,  and  our  poverty  scenario  can  therefore  be  considered  a  quantification of poverty in SSP4.   Figure 9 shows the poverty rate (left panel) and income growth of the bottom 40 percent (right panel) in  all  countries,  in  2007  and  in  2030  in  the  poverty  and  prosperity  scenarios.  These  two  scenarios  are  representative  of  successful  futures  and  more  pessimistic  ones,  and  can  be  used  to  assess  the  consequence  of  various  shocks  and  stresses,  accounting  for  the  different  in  vulnerability  due  to  future  socioeconomic trends.   It is important to note that these scenarios are not extreme scenarios and they do not provide a range of  what is considered possible or plausible: instead, they represent typical scenarios for two possible future,  one  optimistic  and  one  pessimistic.  But  it  is  possible  to  find  in  our  scenario  set  some  scenarios  that  are  better than the prosperity scenario or worse than the poverty scenario.   5. Climate change impacts on poverty  In  each  country  and  for  each  of  the  two  selected  socio‐economic  scenarios  (prosperity  and  poverty)  we  introduce  climate  change  impacts  on  food  price  and  production,  health,  labor  productivity,  and  natural  disasters. We add these climate change impacts to the characteristics of each household in the database,  following the methodology described in Section 2.   The climate change impacts are not “new” impacts: they mostly correspond to the worsening of existing  issues, such as more frequent disasters or more malaria cases. In this analysis, we assume that the impacts  due to the current climate are already included in our baseline scenarios, prosperity and poverty. We add  to  these  scenarios  the  additional  impact  of  climate  change.  For  malaria  for  instance,  the  current  extent  and impacts of the disease are assumed already included in the scenarios presented in Section 4, and we  add  the  costs  and  lost  income  from  the  cases  that  would  not  have  occurred  in  the  absence  of  climate  change.   19    It  remains  out  of  reach  to  include  all  possible  impacts  in  such  an  analysis,  so  we  considered  only  the  channels  through  which  climate  change  is  most  likely  to  affect  poverty  reduction.  We  focus  on  direct  impact on poverty – e.g. through health – and do not focus on the impact of climate change on aggregate  growth, at the macroeconomic level, and the secondary impact on poverty reduction. This is a limitation  considering  the  evidence  that  aggregate  growth  is  a  major  driver  of  poverty  reduction  (Dollar  and  Kraay  2002;  Dollar,  Kleineberg,  and  Kraay  2013).  We  do  so  because  previous  research  suggests  that  the  macroeconomic  impact  of  climate  change  are  likely  to  remain  limited  by  2030  (Arent  et  al.  2014;  Stern  2006), and because we hypothesize that the main channel from climate change impact to poverty are the  direct impacts, that are invisible in macroeconomic models (Hallegatte et al. 2014).  5.1. Sectoral impacts on households   In  each  country  and  for  each  of  the  two  selected  socioeconomic  scenarios  (prosperity  and  poverty)  we  introduce  climate  change  impacts  on  food  price  and  production,  natural  disasters,  and  health.  In  the  projections of the 1.4 million households modeled in our scenarios (representing 1.2 billion households),  we adjust the income and prices to reflect the impact of climate change on their ability to consume, and  derive the impact on poverty.   Given  that  the  sector‐level  impacts  are  highly  uncertain,  we  also  define  a  low‐impact  and  a  high‐impact  scenario. These depend on the magnitude of the physical and biological impacts of climate change (which  depend  on  the  ability  of  ecosystems  to  adapt  and  on  the  responsiveness  of  physical  systems  such  as  glaciers  and  coastal  zones)  and  on  spontaneous  adaptation  in  various  sectors  (such  as  adoption  of  new  agricultural practices or improved hygiene habits). Note that with a 2030 horizon, impacts barely depend  on emissions between 2015 and 2030, which only affect the magnitude of climate change over the longer‐ term, beyond 2050.   There  are  several  limits  to  our  approach.  First,  we  follow  a  bottom‐up  approach  and  sum  the  sectoral  impacts,  assuming  they  do  not  interact.  Second,  we  consider  only  a  subset  of  impacts,  even  within  our  three  sectors—for  instance,  we  do  not  include  the  loss  of  ecosystem  services  and  the  nutritional  quality  of food. Third, we cannot assess the poverty impact everywhere. Our household database represents only  83  percent  of  the  population  in  the  developing  world.  Some  highly  vulnerable  countries  (such  as  small  islands)  cannot  be  included  in  the  analysis  because  of  data  limitations,  in  spite  of  the  large  effects  that  climate change could have on their poverty rates.    Food prices and food production  The vulnerability of poverty reduction  to food price  hikes  have already been demonstrated, for instance  in (Ivanic and Martin 2008; Ivanic, Martin, and Zaman 2012; Hertel, Burke, and Lobell 2010; Devarajan et  al.  2013).  Impacts  of  climate  change  on  agriculture  affect  poverty  in  two  ways  (Porter  et  al.  2014).  First,  an increase in food prices reduces households’ available income, but especially consumption of the poor  who  spend  a  large  share  of  their  income  on  food  products.  The  impact  in  our  scenarios  depend  on  the  fraction of food expenditure in total expenditure, which decreases with the income level of the household  (Figure 10). Food price changes also affect the farmers’ incomes. However, this channel is complex since  lower  yields  mean  that  higher  food  prices  do  not  necessarily  translate  into  more  farmers’  revenues:  the  net effect depends on the balance between changes in prices and quantities produced.   20    Food prices and production come from a global agricultural model (Havlík et al. 2015). They are different  for  each  climate  model  considered,  region,  and  global  socio‐economic  scenario.  We  assume  that  food  prices  and  productions  follow  the  SSP5  path  in  our  prosperity  scenario  and  the  SSP4  path  in  our  poverty  scenario. Then, for each region and in each scenario, we take the minimum and maximum price increase  across  all  climate  models  (Global  Climate  Models  or  GCMs)  and  use  them  as  boundaries  to  create  an  ensemble of scenarios (Table 3). We use the corresponding production variations to calculate the impact  on farmers’ income (ensuring that our price and production inputs are fully consistent).  Table 3 Low‐impact and high‐impact changes in the agriculture sector due to climate change (RCP8.5) in 2030. Source: GLOBIOM  model (IIASA). Bold numbers are positive ones.  (a) Low‐impact climate change  World Bank region  SSP  Socio‐economic  Price  difference  Corresponding  Corresponding  scenario  (minimum  production  revenue  across all GCMs)  difference  difference  EAP  SSP4  Poverty  0.37%  ‐0.74%  ‐0.38%  EAP  SSP5  Prosperity  ‐0.13%  ‐0.75%  ‐0.88%  ECA  SSP4  Poverty  ‐2.62%  2.66%  ‐0.024%  ECA  SSP5  Prosperity  ‐3.27%  12.00%  8.34%  LAC  SSP4  Poverty  0.39%  ‐0.21%  0.18%  LAC  SSP5  Prosperity  ‐0.01%  ‐0.18%  ‐0.19%  MNA  SSP4  Poverty  ‐2.03%  4.25%  2.14%  MNA  SSP5  Prosperity  ‐1.49%  1.70%  0.18%  SAS  SSP4  Poverty  3.29%  ‐1.23%  2.02%  SAS  SSP5  Prosperity  1.46%  ‐1.34%  0.10%  SSA  SSP4  Poverty  0.74%  ‐1.39%  ‐0.66%  SSA  SSP5  Prosperity  0.23%  ‐1.33%  ‐1.10%    (b)  High‐impact climate change  World Bank region  SSP  Socio‐economic  Price  difference  Corresponding  Corresponding  scenario  (maximum  production  revenue  across all GCMs)  difference  difference  EAP  SSP4  Poverty  3.4%  ‐3.2%  0.05%  EAP  SSP5  Prosperity  1.9%  ‐3.0%  ‐1.17%  ECA  SSP4  Poverty  ‐0.1%  0.9%  0.81%  ECA  SSP5  Prosperity  ‐1.0%  4.7%  3.72%  LAC  SSP4  Poverty  1.4%  0.2%  1.63%  LAC  SSP5  Prosperity  2.0%  2.2%  4.26%  MNA  SSP4  Poverty  2.7%  0.5%  3.18%  MNA  SSP5  Prosperity  ‐0.8%  0.9%  0.14%  SAS  SSP4  Poverty  7.7%  ‐4.5%  2.85%  SAS  SSP5  Prosperity  4.9%  ‐3.5%  1.22%  SSA  SSP4  Poverty  7.1%  ‐6.1%  0.63%  SSA  SSP5  Prosperity  3.1%  ‐5.8%  ‐2.91%  21        Figure  10  Share  of  food  in  total  consumption,  for  each  World  Bank  region  and  different  income  categories.  Source:  The  World  Bank Global Consumption Database.  Whether  higher  agriculture  revenues  (if  the  increase  in  price  dominates  the  decrease  in  yield)  are  transmitted  to  poor  farmers  depends  on  how  the  benefits  are  distributed  between  farm  laborers  and  landowners (see an example on Bangladesh in Jacoby, Rabassa, and Skoufias 2014). To account for these  effects, we assume that the increase in agriculture revenues is entirely transmitted to agriculture workers  in  the  prosperity  scenario  (due  to  favorable  balance  of  power  in  labor  markets),  but  that  only  50%  is  transmitted  in  the  poverty  scenario,  the  rest  being  captured  by  land  owners  and  intermediaries  in  the  food supply chain (who are assumed rich enough not to affect our poverty estimates).  22    In  practice,  we  change  the  income  of  all  workers  in  the  agricultural  sector,  according  the  “revenue  difference” column in Table 3. We also rescale the (real) income of all households according to the change  in food prices (“price difference” column in Table 3), accounting for the share of food in household budget  (which decreases with income, see Figure 10). The impact of the agriculture channel on poverty depends  on  the  number  of  farmers  in  each  country,  the  income  of  these  farmers,  and  the  income  of  the  entire  population (which affects the share of food in consumption).  In the high‐impact scenario, the number of people living below the extreme poverty line in 2030 increases  by 67 million people in the poverty scenario because of climate change impacts on agriculture, and by 6.3  million  people  in  the  prosperity  scenario.  On  average,  therefore,  the  negative  impact  of  climate  change  on food prices dominates the potential positive impacts through agriculture revenues.  Health  We now include a set of additional impacts of climate change on health (stunting, malaria, and diarrhea).   Stunting   Stunting  is  linked  to  malnutrition  and  therefore  to  food  price,  but  acts  through  a  different  channel  than  the  direct  impact  on  food  prices  on  the  ability  to  consume.  It  is  also  driven  by  more  than  access  to  and  affordability  of  food  (Lloyd,  Kovats,  and  Chalabi  2011;  Hales  et  al.  2014).  Socioeconomic  characteristics  such as parents’ education and access to basic services (especially improved drinking water and sanitation)  also play a key role.   Stunting  has  short‐  and  long‐term  impacts  particularly  for  children  younger  than  two.  For  instance,  households  reducing  nutrition  after  droughts  permanently  lowered  children  stature  by  2.3  to  3  cm  (Dercon  and  Porter  2014;  Alderman,  Hoddinott,  and  Kinsey  2006).  Hoddinott  (2006)  also  observes  the  body mass index (BMI) of women reduced 3%; while this recovered the following year, impacts on children  are  long‐lasting.  Stunting  is  also  linked  to  delayed  motor  development,  lower  IQ,  more  behavioral  problems,  lower  educational  achievement  (less  years  of  schooling),  and    reduced  economic  activity  (Martorell  1999;  Victoria  et  al.  2008;  Currie  2009;  Caruso  2015).   These  consequences  have  impacts  on  lifelong  earning  capacity  and  ability  to  escape  poverty.  In  Zimbabwe,  children  affected  by  droughts  had  14%  lower  lifetime  earnings  (Alderman  et  al.,  2006)  and  in  Ethiopia  income  was  reduced  by  3%  for  individuals who were younger than 3 years old during droughts.  Lloyd et al (2011) suggest that climate change could have a large impact on stunting, and even that climate  change  could  dominate  the  positive  effect  of  development  in  some  regions,  leading  to  an  absolute  increase in stunting over time. In our model, we use the ranges given in (Hales et al. 2014, Table 7.4) for  the  additional  share  of  children  estimated  to  be  stunted  because  of  climate  change  in  2030.  To  account  for development, we investigate the distribution of stunting today using DHS household surveys. We find  that prevalence of stunting drops for families whose income is above $8,000 per year (Figure 11).   We randomly select a fraction of the households with income below $8,000, so that stunting prevalence  is  consistent  with  data  for  the  current  situation.  Then,  we  increase  this  fraction  by  the  fraction  given  in  (Hales  et  al.  2014,  Table  7.4)  to  account  for  climate  change.  We  assume  that  stunted  individuals  have  23    lifelong  earning  reduced  by  5%  and  15%  in  the  low‐impact  and  high‐impact  scenarios,  respectively  (regardless of their employment sector and skill level).    Figure 11 Prevalence of stunting for children under 5 (DHS data)  Malaria  Climate change threatens to reverse the progress that has been made to date in the fight against malaria.  It  is  difficult  to  identify  what  portion  of  malaria  incidence  can  be  attributed  today  to  climate  change  but  the World Health Report estimated climatic factors to be responsible for 6 percent of malaria cases (WHO  2002). Further, even small temperature increases could have a great effect on transmission of malaria. At  the  global  level,  increases  of  2  or  3  degrees  centigrade  could  increase  the  number  of  people  at  risk  for  malaria  by  up  to  5  percent  –  representing  several  million.  Malaria  could  increase  by  5‐7  percent  in  populations at risk in higher altitudes in Africa, leading to an increase in the number of cases by up to 28  percent (Small et al 2003; Tanger et al 2003).   In our scenarios, we use results from (Caminade et al. 2014), which give the percentage increase in malaria  cases  in  2030,  in  each  country,  due  to  climate  change.  To  account  for  uncertainty  in  prevalence,  we  assume  that  the  number  of  occurrence  per  year  for  the  people  affected  by  malaria  will  be  between  0.1  and 2 (in reality, this number will depend on the places that are affected, the type of malaria, the health  condition of the population, and the available treatments and health care).   Malaria  is  not  always  deadly  but  is  a  debilitating  disease  that  often  results  in  recurring  bouts  of  illness  (Cole  and  Neumayer  2006).  In  this  analysis,  it  is  assumed  that  malaria  has  impacts  through  the  cost  of  treatment  (between  $0.7  and  $6  per  occurrence)  and  lost  days  of  work  (directly  or  to  care  for  someone  else).  We  use  the  ranges  in  Table  4  extracted  from  (Attanasio  and  Székely  1999;  Konradsen  et  al.  1997;  Ettling  et  al.  1994;  Louis  et  al.  1992;  Desfontaine  et  al.  1989;  Desfontaine  et  al.  1990;  Guiguemde  et  al.  1994).   24    Like for stunting, we randomly select individuals that are affected by malaria, based on current prevalence  and  estimates  of  future  change  due  to  climate  change  in  various  world  regions  from  (Caminade  et  al.  2014). Then, we assume that these people are affected between 0.1 and 2 times per year, and lose income  as presented in Table 4.  Table 4 Malaria impacts on households in our model    Min impact  Max impact  Cost of treatment  $0.7  $6  Number of days out of work  1  5  Number of occurrences per year  0.1  2    Diarrhea  As  the  third  leading  cause  of  death  in  low‐income  countries,  diarrhea  is  an  important  risk  for  poor  households  due  to  easy  contamination  pathways  resulting  from  unsatisfactory  hygiene  conditions  and  high exposure (WHO 2008). Reduction in diarrhea incidence may be undermined by climate impacts that  damage  urban  infrastructure  and  reduce  the  overall  availability  of  water  through  water  resource  depletion.   Here we use data by (Hutton, Haller, and others 2004) for the number of cases per country today and the  cost of treatment (Table 5). According to (Kolstad and Johansson 2010) the prevalence of diarrhea could  increase  by  10%  by  2030  because  of  climate  change  (in  all  regions),  and  we  use  this  assessment  in  our  scenarios.   Table 5 Diarrhea impacts on households in our model    Low‐impact scenario  High‐impact scenario  Cost of treatment  $2  $4  Days out of work (for the sick or the caregiver)  3  7  Number of occurrences per year  1  8    To  account  for  development,  as  for  stunting,  we  use  DHS  data  to  explore  the  relationship  between  the  income  of  the  households  and  its  exposure  to  diarrhea  (Figure  12).  These  data  do  not  show  a  dramatic  decrease  with  income  and  diarrhea  persists  at  high  income  levels.  In  practice,  we  use  a  10  percent  prevalence  as  a  reference  level,  beyond  which  diarrhea  has  economic  impacts,  and  we  use  a  linear  regression  to  estimate  the  income  level  at  which  prevalence  decreases  below  10  percent.  We  find  a  threshold  at  $15,600  per  year,  and  we  assume  that  only  households  with  income  below  this  level  are  affected by the climate change effect on diarrhea.   Further,  we  assume  that  fast  progress  in  access  to  water  and  sanitation  in  the  prosperity  scenario  halve  the  number  of  cases,  consistently  with  the  assessment  in  India  by  (Andres  et  al.  2014).  Of  course,  this  assumes  that  the  new  water  and  sanitation  infrastructure  are  adapted  to  changing  future  climate  conditions  and  can  continue  to  perform  well  in  2030  and  beyond.  This  would  require  to  account  for  the  25    uncertain in climate projections in the design phase, and to invest in the additional cost of more resilient  infrastructure, possibly factoring in safety margins and retrofit options (Kalra, Gill, et al. 2014).    Figure 12 Prevalence of diarrhea in the past 2 weeks (DHS data)  In practice, we select randomly individuals in households with income below $15,600 so that the number  of case match data for the current situation. Then, we change the fraction of affected people to account  for  climate  change  using  (Kolstad  and  Johansson  2010).  For  the  affected  people  because  of  climate  change, we reduce their income using estimates of the cost of treatment and lost income.  Overall,  worst  case  health  impacts  of  climate  change  put  28  million  people  back  into  poverty  in  2030  in  the poverty scenario and 4.1 million people in the prosperity scenario. The impact is smaller than that of  agriculture for both scenarios, but remain noticeable.  Temperature and labor productivity.   Recent studies suggest that there is a significant impact of temperature stress on labor productivity, which  may  be  exacerbated  by  global  climate  change  (Dell,  Jones,  Olken,  2014).  In  particular,  there  are  direct  physiological effects of thermal stress on the human body, which may affect productivity and labor supply,  especially  in  developing  countries  (Heal  and  Park,  2015).  Using  variations  in  weather,  several  studies  identified  a  relationship  between  extreme  temperature  –  for  instance,  hotter‐than‐average  years  or  extremely  hot  days  –  and  economic  outcomes  such  as  labor  productivity  (Hsiang,  2011;  Sudarshan  et  al,  2014; Dell, Jones, Olken, 2014).   For  instance,  Niemelä  et  al.  (2002)  find  that,  above  22  degrees  C,  each  additional  degree  C  is  associated  with  a  reduction  of  1.8  percent  in  labor  productivity  for  call  center  workers.  Adhvaryu  et  al  (2013)  and  Sudarshan et al (2014) find similar results in the manufacturing sector, with worker efficiency at the plant  level  declining  on  hotter  days,  even  after  controlling  for  absenteeism.  In  Sudarshan  et  al  (2014),  days  above  25  degrees  C  reduce  productivity  in  manufacturing  plants  by  about  2.8%  per  degree  C.  Reviewing  experimental  studies,  Seppanen,  Fisk  et  al.  (2006)  find  that  the  average  productivity  loss  from  26    temperatures  above  25°C  is  on  the  order  of  2%  per  degree  C.  Figure  13  suggests  the  existence  of  an  optimal temperature for economic activity, based on an analysis of non‐agricultural payroll in US countries  between 1986 and 2012 (Park 2015).  Today, temperatures are about 1C higher than they would be in the absence of climate change. In 2030,  the difference will be around 1.2 or 1.4C. In our analysis, we assume that that people working outside or  without  air  conditioning  will  lose  between  1  and  3%  in  labor  productivity  due  to  this  change  of  climate,  compared  with  a  baseline  with  no  climate  change.  To  assess  the  number  of  people  affected,  we  use  the  shares of people working outside or without air conditioning in Table 6. We select randomly a number of  workers who are supposed to work outside or without air conditioning according to the fraction in Table  6, and we reduce their income by 1 to 3%.    Figure  13.  An  optimal  temperature  zone  for  economic  activity?  Non‐agricultural  payroll  and  average  annual  temperature  in  US  counties (by percentile). Source: Park (2015)  Table 6 Share of people working outside or without air conditioning  Share of people working outside  National  income  below  $10,000  National  income  above  $10,000  or without air conditioning  per capita  per capita  Agriculture  0.8  0.8  Manufacture  0.5  0.1  Services  0.3  0.05    We find that with high climate change impacts, 19 million people would fall back into poverty in 2030 in  the  poverty  scenario  and  2.7  million  people  in  the  prosperity  scenario  because  of  the  impact  of  temperature.  27    Natural disasters  For  natural  disasters,  we  work  based  on  orders  of  magnitude  using  the  EM‐DAT  database,  and  focus  on  direct economic losses, disregarding human losses and indirect and second‐order losses (Hallegatte 2014;  Hallegatte  2012).  We  start  from  current  economic  losses  due  to  natural  disasters,  which  have  evolved  between $50 and $200 billion in recent years, i.e. between 0.05 and 0.2 percent of the world GDP.   Defining the affected population is very difficult. Here we use the people who are directly and negatively  affected by disasters, and suffer from significant loss of income. We estimate that the number of directly  affected  people  is  between  0.2  and  3  percent  of  the  world  population,  i.e.  between  15  and  200  million  person  per  year.  We  use  a  “best  guess”  of  100  million  affected  people  per  year  (1.4%  of  the  world  population).  We  assume  that  the  disasters  in  the  no  climate  change  scenarios  are  already  included  in  the  baseline  socio‐economic  scenario,  and  we  add  to  our  simulations  the  additional  disaster  losses  due  to  climate  change. We make crude assumptions on how climate change will affect disaster losses, reflecting the large  uncertainty  on  the  effect  of  climate  change  on  extreme  events  and  the  fact  that  losses  will  be  highly  dependent on how protections and other adaptation measures change over time.   We  know  that  economic  losses  from  natural  disasters  are  expected  to  increase  due  to  climate  change,  and  that  the  increase  could  be  rapid  if  appropriate  adaptation  measures  are  not  implemented  (see  a  review in IPCC 2014). Hallegatte et al.  (2013) show for instance  that in  coastal cities, floods will increase  very rapidly if protections are not upgraded regularly to account for sea level rise.  Here, we assume that the fraction of the population that will be affected annually by a disaster increases  from  an  average  today  around  1.4  percent  of  the  world  population  to  2  percent  in  the  low‐impact  case  and  3  percent  in  the  high‐impact  case.  It  means  that  between  0.6%  and  1.6%  of  the  world  population  would  be  affected  by  natural  disasters  because  of  climate  change  and  in  addition  to  the  baseline  risk  without  climate  change.  These  numbers  will  depend  on  how  effective  and  timely  adaptation  to  new  climate conditions is, so that these two assumptions can be considered as two assumption on adaptation  performance.  Further  research  will  be  needed  to  refine  these  numbers  and  link  them  to  explicit  assumptions regarding the adaptation process.   We  assume  that  poor  and  non‐poor  people  are  as  exposed  to  natural  disasters,  consistently  with  the  global  average  in  (Winsemius  et  al.  2015),  even  though  a  bias  with  more  poor  people  being  exposed  to  disasters is observed in some countries, and in most local‐scale studies.   In  the  low‐impact  case,  we  assume  that  affected  people  lose  20  percent  or  10  percent  of  their  annual  income, depending on whether they are poor or non‐poor. In the high‐impact case, we assume that they  lose 30 percent or 15 percent of their annual income, depending on whether they are poor or non‐poor.  These  numbers  are  in  line  with  post‐disaster  household  surveys,  even  though  much  higher  values  are  sometimes  observed  (Patankar  2015;  Patankar  and  Patwardhan  2014;  Noy  and  Patel  2014;  Carter  et  al.  2007).  28    Here,  we  assume  that  disasters  affect  income  only  for  the  year  when  they  occur.  It  means  that  we  disregard  the  possible  long‐term  impact  of  disasters  at  the  micro‐  and  macro‐level.  This  is  an  important  limitation  since  long‐term  impacts  have  been  detected  at  the  macro‐economic  scale  (Hsiang  and  Jina  2014; Loayza et al. 2012; Strobl 2010; Coffman and Noy 2011). Long‐term impacts at the individual levels  are  also  widely  reported  (Carter  et  al.  2007;  Carter  and  Barrett  2006;  Dercon  2004;  Dercon  and  Christiaensen  2011;  Baez  et  al.  2014).7  As  a  result,  our  estimates  for  the  impact  of  disaster  need  to  be  considered  as  underestimates,  but  going  further  would  require  to  model  explicitly  the  dynamics  of  poverty, including asset accumulation and the shock that bring back people in poverty (Beegle, De Weerdt,  and Dercon 2006; Krishna 2006; Lanjouw, McKenzie, and Luoto 2011; Skoufias 2003).    Natural  disasters  alone,  in  the  worst  case  scenario,  increase  the  number  of  poor  people  by  5.6  million  people in the poverty scenario and 1.5 million in the prosperity scenario.    Comparing impacts  To  summarize,  when  looking  at  the  individual  impacts  of  climate  change  on  poverty,  we  find  that  the  impact of climate change on agricultural production is the chief culprit in all four scenarios (prosperity and  poverty,  combined  with  high  and  low  impacts)  (Figure  14).  Next  come  health  impacts  (diarrhea,  malaria  and  stunting)  and  the  labor  productivity  effects  of  high  temperature  with  a  second‐order  but  significant  role. Disasters have a limited impact in  our simulations, but  we have to remain  careful because only the  direct impact of income losses was taken into account.    Figure  14  Agriculture  is  the  main  sectoral  factor  explaining  higher  poverty  due  to  climate  change  (Summary  of  climate  change  impacts on the number of people living below the extreme poverty threshold, by source)  Agriculture  is  the  channel  through  which  climate  change  has  the  biggest  impact  on  poverty  because  the  most severe food price increase and reduction in food production happen in Sub‐Sharan Africa and India,  where most poor people live in 2030.    5.2. The combined impact on poverty  So how do these sectoral results add up in terms of climate change’s effect on future poverty trends? We  definitely  find  that  a  large  effect  on  poverty  is  possible,  even  though  our  analysis  is  partial  and  does  not                                                               7  Some of these impacts – through stunting – are however accounted for in the health channel.   29    include  many  other  possible  impacts  (for  example  through  tourism  and  energy  prices)  and  looks  only  at  the  short‐term  (during  which  there  will  be  small  changes  in  climate  conditions  compared  with  what  unabated climate change could bring over the long‐term). Indeed, our overall results show that between  3  million  and  122  million  additional  people  would  be  in  poverty  because  of  climate  change  in  our  main  prosperity and poverty scenarios (Table 7).    In the poverty scenario, the total number of people living below the extreme poverty line in 2030  is 1.02 billion people in the high‐impact scenario; this represents an increase of 122 million people  compared  to  a  scenario  with  no  climate  change.  For  the  low‐impact  scenario,  the  additional  number of poor people is 35 million people.     In  the  prosperity  scenario,  the  increase  in  poverty  due  to  a  high‐impact  climate  change  scenario  is “only” 16 million people, suggesting that development and access to basic services (like water  and sanitation) is effective in reducing poor people’s vulnerability to climate change. For the low‐ impact scenario, the additional number of poor people is 3 million people.  Table  7  Climate  change  can  have  a  large  impact  on  extreme  poverty,  especially  if  socio‐economic  trends  and  policies  are  not  supporting poverty eradication.    Climate change scenario  No climate change  Low‐impact scenario  High impact scenario  Number of people in  Additional number of people in extreme poverty due  extreme poverty  to climate change    Prosperity    +3 million  +16 million  Socio‐ scenario  142 million  Minimum  Maximum  Minimum  Maximum  economic  +3 million  +6 million  +16 million  +25 million  scenario  Poverty    +35 million  +122 million  scenario  899 million  Minimum  Maximum  Minimum  Maximum  ‐25 million  +97 million  +33 million  +165  million  Note:  The  main  results  use  the  two  representative  scenarios  for  prosperity  and  poverty.  The  ranges  are  based  on  the  60  alternative scenarios for each category (10‐90 percentiles).  These simulations are performed using 2005 PPP exchange rate and  the $1.25 extreme poverty line, but results are not expected to changed significantly under the $1.90 poverty line and using 2011  PPP.  Note that the large range of estimates in our results—3 to 122 million—may incorrectly suggest that we  cannot say anything about the future impact of climate change on poverty. The reason for this rather wide  range is not just scientific uncertainty on climate change and its impacts. Instead, it is predominantly policy  choices—particularly  those  concerning  development  patterns  and  poverty  reduction  policies  between  now and 2030. While emissions‐reduction policies cannot do much regarding the climate change that will  happen  between  now  and  2030  (since  that  is  mostly  the  result  of  past  emissions),  development  choices  can affect what the impact of that climate change will be.    30    In  the  prosperity  scenario,  the  lower  impact  of  climate  change  on  poverty  comes  from  a  reduced  vulnerability  of  the  developing  world  to  climate  change  compared  to  the  poverty  scenario.  This  reduced  vulnerability, in turn, stems from several channels.   People  are  richer  and  fewer  households  live  with  a  daily  income  close  to  the  poverty  line.  Wealthier  people  are  less  exposed  to  health  shocks  (such  as  stunting  and  diarrhea)  and  are  less  likely to be pushed into poverty when hit by a shock.   The global population is smaller in the prosperity scenario in 2030, by 2 percent globally, 4 percent  in  the  developing  world,  and  10  to  20  percent  in  most  African  countries.  This  difference  in  population  makes  it  easier  for  global  food  production  to  meet  demand,  thereby  mitigating  the  impact  of  climate  change  on  global  food  prices.  The  prosperity  scenario  also  assumes  more  technology transfers to developing countries, which further mitigates agricultural losses.   There  is  more  structural  change  (involving  shifts  from  unskilled  agricultural  jobs  to  skilled  manufacturing  and  service  jobs),  so  fewer  workers  are  vulnerable  to  the  negative  impacts  of  climate  change  on  yields.  In  the  prosperity  scenario,  a  more  balanced  economy  and  better  governance  mean  that  farmers  capture  a  larger  share  of  the  income  benefits  from  higher  food  prices.   Up to 2030, climate change remains a secondary driver of global poverty compared to development: the  difference  across  reference  scenarios  due  to  socioeconomic  trends  and  policies  (that  is,  the  difference  between  the  poverty  and  prosperity  scenarios  in  the  absence  of  climate  change)  is  almost  800  million  people.  This  does  not  mean  that  climate  change  impacts  are  secondary  at  the  local  scale:  in  some  particularly  vulnerable  places  (like  small  islands  or  in  unlucky  locations  affected  by  large  disasters),  the  local impact could be massive.    Note that although climate change impacts are secondary in our scenarios, they are also highly uncertain.  There is a big difference in poverty outcomes when we consider climate change in the low‐impact or high‐ impact  scenario.  This  occurs  because  of  the  large  uncertainty  surrounding  the  future  magnitude  of  physical impacts, largely in agriculture. In fact, a systematic sensitivity analysis based on our model shows  that  almost  90  percent  of  the  uncertainty  on  poverty  impacts  arises  from  the  uncertainty  on  the  local  agriculture impacts (like how crops respond to higher temperatures and resulting impact on yields), which  is due to the different climate models used in the agricultural analysis.   This uncertainty prevents us from providing a precise estimate of the future impacts of climate change on  poverty,  even  for  a  given  socioeconomic  development  trend.  And  the  present  analysis  underestimates  this  uncertainty  since  many  of  the  least‐known  impacts  have  been  disregarded—such  as  recent  findings  of the impact of climate change on the nutritive quality of food (Myers et al. 2014), or the possibility of a  more rapid rise in sea level than expected.  Since  most  of  the  variation  in  our  estimate  of  the  climate  change  impact  on  poverty  arises  from  the  socioeconomic trends and policies, we explore this variation further and use 60 alternative prosperity and  60 alternative poverty scenarios. These scenarios represent different world evolutions that achieve similar  progress  to  the  two  reference  scenarios  in  terms  of  economic  growth  and  poverty  reduction.  We  assess  31    the poverty impacts of climate change on all 120 scenarios. We find that the range of possible impacts is  extremely large, especially in the poverty scenario (Table 7)—which also features more uncertainty. In the  poverty  scenario,  some  scenarios  (12  out  of  60)  show  a  decrease  in  global  poverty  numbers.  These  are  scenarios  where  climate  change  impacts  remain  moderate  (low‐impact),  where  a  large  share  of  the  population  still  works  in  the  agricultural  sector,  and  where  farmers  benefit  the  most  from  higher  food  prices (assuming a proportional pass‐through of higher revenues to their incomes).  Our  global  results  in  the  representative  prosperity  and  poverty  scenarios  also  hide  higher  impacts  at  a  finer scale. At the country and regional level, the hotspots for increased poverty because of climate change  are Sub‐Saharan Africa and—to a lesser extent—India and the rest of South Asia, especially in the poverty  scenario (Figure 15). Those countries, in Africa in particular, bear a higher burden because they have the  highest initial number of poor people and the steepest projected food price increases.   In almost all countries, the additional number of poor people due to climate change is higher in the poverty  scenario  than  in  the  prosperity  scenario.  Two  exceptions  are  Liberia  and  the  Democratic  Republic  of  the  Congo, for which the number of poor people pushed into poverty because of climate change is higher in  the prosperity scenario  than in the poverty scenario. This is because, in  the poverty scenario, 70 percent  of  the  population  still  lives  below  the  extreme  poverty  threshold  in  2030  even  without  climate  change.  There  are  fewer  people  at  risk  of  falling  into  poverty  because  most  of  the  population  is  already  poor—a  reminder that the depth of poverty (not just the poverty headcount) also matters.   Another  interesting  finding  is  that  development  reduces  the  impact  of  climate  change  on  poverty  much  more  than  it  reduces  aggregated  losses  expressed  in  percentage  of  GDP  (Table  8).  This  is  because  more  development  has  an  ambiguous  impact  on  GDP  losses:  while  climate‐smart  development  reduces  vulnerability  in  our  scenarios,  it  also  increases  wealth,  which  means  that  potential  losses  are  larger.  Overall, development reduces absolute vulnerability – for instance GDP losses are equal to 2.2 percent in  the high‐impact climate scenario in the prosperity scenario versus 2.6 percent in the poverty scenario. But  this decrease is much smaller than for poverty. The difference in impact ranges between poverty and GDP  illustrates  the  importance  of  going  beyond  GDP  and  aggregate  numbers  to  assess  the  impact  of  climate  change on well‐being and identify the most promising policy options.     Table 8 Impacts of climate change on aggregate income in 2030.    Low  impact  climate  change  High  impact  climate  change  scenario  scenario  Prosperity scenario  ‐0.50%  ‐2.2%  Poverty scenario  ‐0.70%  ‐2.6%    Moreover,  our  results  show  that  it  is  not  just  the  extreme  poor  who  are  affected.  Figure  16  shows  that  the income of the bottom 40% in 2030 is reduced compared to the scenarios without climate change, by  more than 4% in many countries in the high‐impact scenario. In most sub‐Saharan African countries and  Pakistan,  the  income  of  the  bottom  40%  decrease  by  more  than  8%  in  the  high‐impact  climate  change  scenario.     32    Prosperity    Poverty    Figure 15 Increase in poverty rate due to climate change in the worst case climate change scenario considered      33      Prosperity    Poverty    Figure  16  Decrease  in  the  income  of  the  bottom  40%  in  2030  due  to  climate  change  in  the  worst  case  climate  change  scenario  considered    34    6. Regional trajectories  Africa  In Africa, and in the absence of good development, climate change can bring 43 million people below  the extreme poverty line by 2030, of 122 million in the whole world. These 43 million people mostly live  in Ethiopia (12 million people), Nigeria (500,000 people), Tanzania (400,000 people), Angola (200,000)  and Uganda (200,000 people). In some countries, because many people will still be extremely poor in  2030 if development is not rapid and inclusive, climate change will also increase the depth of poverty. In  the Democratic Republic of Congo, for instance, in our poverty scenario the bottom 40% is extremely  poor and loses nearly 10% of its income because of climate change, mostly through agriculture and  health impacts. In Ethiopia, agriculture is the main driver of poverty eradication and 11 million people  could be pushed into extreme poverty because of climate change impacts on agriculture if development  policies do not help reduce the share of poor people who work in agriculture. In Africa in general,  climate change impacts on agriculture can bring 30 million people below the extreme poverty line, while  impacts on health and temperature can each push 7 million people. The impact via agriculture is  because food prices increase by 7% in the high impact scenario while food production decreases by 6%,  offsetting the potential benefits for farmers.  In Africa, even if development is rapid, inclusive and climate‐informed, many people will remain  vulnerable to climate change in 2030 and 12 million people could be pushed into poverty. These people  live in the Democratic Republic of Congo (2.5 million), in Nigeria (2.3 million), in Angola (1.1 million) and  in Uganda (1 million). Half of the impacts would come from agriculture, followed by health and  temperature impacts.  East Asia  In East Asia, and in the absence of good development, climate change can bring 13 million people below  the extreme poverty line by 2030, out of 122 million in the whole world. Out of these 13 million people,  6 million live in China, 3 million in the Philippines, 2 million in Indonesia and 1 million in Vietnam. In this  region, climate change impacts on agriculture and health each bring 5 million people into poverty and  disasters and temperature each 1.5 million people. In Indonesia, Lao, the Philippines, Papua New Guinea  and Cambodia, the bottom 40% is very affected and loses up to 5% and of their income because of  climate change.  If development is rapid, inclusive and climate‐informed, the impacts of climate change would be  minimal in East Asia with only 200,000 people pushed into extreme poverty, but half of them living in  Papua New Guinea. In that case, most of the impacts come equally from food prices and temperature.  Europe and Central Asia  In Europe and Central Asia (ECA), climate change has a limited impact on poverty. It pushes only 100,000  persons below the extreme poverty threshold, and 500,000 persons below 4USD per day, because most  people in this region are not vulnerable to falling into poverty, even in the absence of good  development. Most impacts come from health and temperature, and these impacts are offset by a  positive impact of climate change on agriculture in this region. Indeed, food prices do not increase (or  35    decrease in some scenarios) and food production increases, generating an increase in revenue for  farmers. In most ECA countries, the income of the bottom 40% could increase by 1.5% because of  climate change.  In the ECA region, if development is rapid, inclusive and climate‐informed, climate change would have  no impact on poverty by 2030, and the bottom 40% would lose at most 1% of their income.  Latin America and Caribbean   In Latin America and the Caribbean (LAC), and in the absence of good development, climate change can  “only” bring 2.6 million people below the extreme poverty line by 2030, of 122 million in the whole  world. These 2.6 million people mostly live in Brazil (700,000 people), Mexico (600,000 people), Peru  (400,000), Guatemala (200,000), República Bolivariana de Venezuela (200,000) and Haiti (100,000). In  Haiti, climate change also increases the depth of poverty and the bottom 40% can lose up to 5% of their  income in 2030, mostly because of health impacts (malaria and diarrhea). In LAC as a whole, people are  mainly pushed into extreme poverty because of health impacts (1.3 million people) and temperature  impacts on productivity (700,000 people).  If development is rapid, inclusive and climate‐informed, the impacts of climate change would be  minimal in LAC with only 200,000 people pushed into extreme poverty, but with most of them (180,000)  living in Haiti. In all LAC countries, the bottom 40% could lose about 2% of their income by 2030 because  of climate change (mostly because of temperature impacts and food prices).  Middle East and North Africa  In the Middle East and North Africa (MENA) region we only modelled the impacts of climate change on  poverty in a few countries (the Republic of Yemen, the Syrian Arab Republic, the Arab Republic of Egypt,  Morocco, Tunisia and Lebanon). In these countries, climate change can push 1.6 million people below  4usd per day and 1 million people below the extreme poverty line. Out of this million persons, 700,000  live in the Republic of Yemen and most of them are pushed into poverty because of agriculture prices  and health impacts. If climate change impacts on agriculture are limited, climate change impacts on  poverty could be positive and could pull 160,000 persons out of poverty in the Republic of Yemen,  offsetting some of the health impacts.  If development is rapid, inclusive and climate‐informed, only 100,000 persons would be pushed into  extreme poverty because of climate change, all of which live in the Republic of Yemen. The biggest  impacts are health and disasters, offset by a positive impact of climate change on agriculture.  South Asia  In South Asia, and in the absence of good development, climate change will bring 62 million people  below the extreme poverty line by 2030, out of 122 million in the whole world. Out of these 62 million  people, 45 million live in India and are pushed into extreme poverty because of agriculture (26 million)  and health (11 million). In all South Asia countries, agriculture is the main channel through which climate  change pushes people into poverty. This is because food prices increase by 8% in the high impact  scenario and food production decreases by 4.5%, offsetting the potential benefits for farmers.   36    If development is rapid, inclusive and climate‐informed, only 3.5 million people would be pushed into  poverty, among which 2 million live in India. Of 3.5 million people pushed into extreme poverty, 1  million would be pushed because of climate change impacts on agriculture and 1 million because of  health impacts.  7. Limits and conclusion  The  numbers  presented  here  should  not  be  taken  as  forecasts  or  predictions.  We  have  built  two  development scenarios among hundreds of possibilities and calculated highly uncertain impacts of climate  change  in  those  two  scenarios.  Also,  the  impact  of  climate  change  will  depend  on  many  policies  and  development  trends  (such  as  the  access  of  developing  countries  to  world  food  markets  or  innovation  in  crops and agricultural techniques) that are not represented in our modeling framework.   This  analysis  does  not  inform  on  climate  change  mitigation  policies:  in  2030,  mitigation  policies  have  almost no impact on climate change (IPCC 2013) and, even in scenarios with no climate  policies, climate  change is just starting to appear at this time horizon. Indeed, the effect of mitigation policies on the rate  and magnitude of warming will mostly appear after 2050, and most of the impacts of climate change are  also  expected  over  the  longer  term,  from  2050  and  beyond.  Mitigation  decisions  should  be  driven  by  longer‐term impacts than what is analyzed here, and they should take into account the large uncertainty  that  surrounds  climate  impacts,  including  the  risks  from  large‐scale  changes  with  large‐scale  consequences (Weitzman 2014; Stern 2013; Ha‐Duong, Grubb, and Hourcade 1997; Yohe, Andronova, and  Schlesinger 2004). Finally, and for the same reason, this analysis cannot inform us as to whether sustained  poverty  eradication  is  possible  with  unabated  climate  change:  answering  this  question  requires  to  investigate long‐term impacts, which remains impossible with our micro‐simulation model.   However, a few robust insights can be drawn from this exercise.   First, there is no magic bullet to reduce poverty. Each country is different and requires different levers to  increase  the  income  of  the  poorest  and  take  people  out  of  poverty.  In  middle‐income  countries  such  as  China, Brazil or South Africa, aggregate wealth is high enough for redistribution and social protection tools  to bring the zero the extreme poverty rate by 2030. In low‐income countries, resources are insufficient to  fight  poverty  with  redistribution.  There,  the  most  obvious  lever  is  demography,  as  a  smaller  and  more  educated population is more likely to earn higher income per capita. In some countries, such as Vietnam  or  Ethiopia,  in  which  most  poor  people  work  in  the  agricultural  sector,  structural  change  has  to  be  accompanied  by  higher  productivity  growth  in  the  agricultural  sector  in  order  to  eradicate  poverty.  Turning  these  priority  levers  into  policy  recommendations  would  however  require  to  investigate  the  determinant  of  our  inputs,  looking  for  instance  at  how  increasing  productivity  for  unskilled  agricultural  workers can be achieved with better connectedness to markets, wide economic reforms, or improvement  in education (see a review on Africa in Christiaensen, Demery, and Paternostro 2003).  Second,  the  quantitative  impacts  of  climate  change  on  poverty  are  uncertain,  but  they  are  likely  to  be  significant,  even  over  the  relatively  short‐term.  Our  analysis  only  covers  a  small  fraction  of  all  climate  change impacts – for instance it does not account for the impact on ecosystem services – but still find that  120  million  people  may  be  trapped  in  poverty  because  of  climate  change  impacts.  By  2030,  however,  37    climate  change  remains  a  secondary  driver  of  poverty,  and  is  less  important  than  demographics,  socioeconomic  factors,  and  policy  changes.  We  cannot  conclude  whether  this  remains  valid  over  the  longer term.   Finally,  the  quantitative  impacts  of  climate  change  on  poverty  are  much  smaller  in  a  world  where  socioeconomic trends and policies ensure that development is rapid, inclusive, and climate‐informed than  in  a  world  where  extreme  poverty  would  persist  even  without  climate  change.  Development  policies  therefore appear as good adaptation policies. Climate change is however creating a renewed urgency: if  poverty  is  not  reduced  rapidly,  then  the  impact  of  climate  change  will  make  it  even  more  difficult  to  eradicate poverty later. We have a window of opportunity to eradicate poverty and build resilience before  most of the impacts from climate change materialize and make it more difficult to achieve our goals.  8. Acknowledgments  The authors would like to thank, in no particular order, Syud Amer Ahmed, Marcio Cruz and Israel Osorio‐ Rodarte  for  the  GIDD  database  and  precious  advice  on  micro‐simulation  modeling;  Jan  Kwakkel  for  the  scenario discovery tools; Kris Ebi for her knowledge of climate change impacts on health; Petr Havlik and  Hugo  Valin  for  the  agriculture  scenarios;  Cyril  Caminade  and  Tamaro  Kane  for  malaria  numbers;  Simon  Lloyd for inputs on stunting; Francisco Ferreira, Eeshani Kandpal, Marianne Fay and Adrien Vogt‐Schilb for  comments on previous versions of this paper.  9. References  Ahmed,  S.,  Marcio  Cruz,  Delfin  S.  Go,  Maryla  Maliszewska,  and  Israel  Osorio‐Rodarte.  2014.  “How  Significant Is Africa’s Demographic Dividend for Its Future Growth and Poverty Reduction?” World  Bank Policy Research Working Paper, no. 7134.  Ahmed, Syud A., Noah S. Diffenbaugh, and Thomas W. Hertel. 2009. “Climate Volatility Deepens Poverty  Vulnerability  in  Developing  Countries.”  Environmental  Research  Letters  4  (3):  034004.  doi:10.1088/1748‐9326/4/3/034004.  Alderman,  Harold,  John  Hoddinott,  and  Bill  Kinsey.  2006.  “Long  Term  Consequences  of  Early  Childhood  Malnutrition.” Oxford Economic Papers 58 (3): 450–74. doi:10.1093/oep/gpl008.  Andres,  Luis,  Bertha  Briceño,  Claire  Chase,  and  Juan  A.  Echenique.  2014.  “Sanitation  and  Externalities:  Evidence from Early Childhood Health in Rural India.” World Bank Policy Research Working Paper,  no. 6737. http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2375456.  Arent,  D.  J.,  R.  S.  J.  Tol,  E.  Faust,  J.  P.  Hella,  S.  Kumar,  K.  M.  Strzepek,  F.  L.  Tóth,  and  D.  Yan.  2014.  “Key  Economic Sectors and Services.” In Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability.  Part  A:  Global  and  Sectoral  Aspects.  Contribution  of  Working  Group  II  to  the  Fifth  Assessment  Report of the Intergovernmental Panel of Climate Change, edited by C. B. Field, V. R. Barros, D. J.  Dokken,  K.  J.  Mach,  M.  D.  Mastrandrea,  T.  E.  Bilir,  M.  Chatterjee,  et  al.,  659–708.  Cambridge,  United Kingdom and New York, NY, USA: Cambridge University Press.  Attanasio, Orazio, and Miguel Székely. 1999. “An Asset‐Based Approach to the Analysis of Poverty in Latin  America.”  SSRN  Scholarly  Paper  ID  1814653.  Rochester,  NY:  Social  Science  Research  Network.  http://papers.ssrn.com/abstract=1814653.  Baez, Javier, Leonardo Lucchetti, Mateo Salazar, and Maria Genoni. 2014. “Gone with the Storm: Rainfall  Shocks  and  Household  Wellbeing  in  Guatemala.”  presented  at  the  Climate  Change  and  Poverty  Conference, World Bank, Washington, DC.  38    Bank,  World.  2013.  World  Development  Report  2014:  Risk  and  Opportunity  ‐  Managing  Risk  for  Development. World Bank Publications.  Baulch, Bob. 2011. Why Poverty Persists: Poverty Dynamics in Asia and Africa. Edward Elgar Publishing.  Beegle,  Kathleen,  Joachim  De  Weerdt,  and  Stefan  Dercon.  2006.  “Poverty  and  Wealth  Dynamics  in  Tanzania: Evidence from a Tracking Survey.” World Bank. Washington, DC. Processed.  Boccanfuso, Dorothée, Bernard Decaluwé, and Luc Savard. 2008. “Poverty, Income Distribution and CGE  Micro‐Simulation  Modeling:  Does  the  Functional  Form  of  Distribution  Matter?”  The  Journal  of  Economic Inequality 6 (2): 149–84.  Bourguignon,  François,  Francisco  HG  Ferreira,  and  Nora  Lustig.  2005.  The  Microeconomics  of  Income  Distribution Dynamics in East Asia and Latin America. World Bank Publications.  Bryant,  Benjamin  P.,  and  Robert  J.  Lempert.  2010.  “Thinking  inside  the  Box:  A  Participatory,  Computer‐ Assisted  Approach  to  Scenario  Discovery.”  Technological  Forecasting  and  Social  Change  77  (1):  34–49.  Bussolo,  Maurizio,  Rafael  De  Hoyos,  Denis  Medvedev,  and  others.  2008.  “Economic  Growth  and  Income  Distribution: Linking Macroeconomic Models with Household Survey Data at the Global Level.” In  International  Association  for  Research  in  Income  and  Wealth  (IARIW)  30th  General  Conference,  Portoroz,  Slovenia,  August,  24–30.  http://siteresources.worldbank.org/INTPROSPECTS/Resources/334934‐ 1225141925900/Buss%26DeH%26Med2008LinkingHHSurveyDataIARIW.pdf.  Bussolo,  Maurizio,  Rafael  de  Hoyos,  Denis  Medvedev,  and  Dominique  van  der  Mensbrugghe.  2008.  “Global Climate Change and Its Distributional Impacts.” Washington, DC: World Bank.  Caminade,  Cyril,  Sari  Kovats,  Joacim  Rocklov,  Adrian  M.  Tompkins,  Andrew  P.  Morse,  Felipe  J.  Colón‐ González,  Hans  Stenlund,  Pim  Martens,  and  Simon  J.  Lloyd.  2014.  “Impact  of  Climate  Change  on  Global Malaria Distribution.” Proceedings of the National Academy of Sciences 111 (9): 3286–91.  doi:10.1073/pnas.1302089111.  Carter,  Michael  R.,  Peter  D.  Little,  Tewodaj  Mogues,  and  Workneh  Negatu.  2007.  “Poverty  Traps  and  Natural  Disasters  in  Ethiopia  and  Honduras.”  World  Development  35  (5):  835–56.  doi:10.1016/j.worlddev.2006.09.010.  Carter,  Professor  Michael  R.,  and  Christopher  B.  Barrett.  2006.  “The  Economics  of  Poverty  Traps  and  Persistent  Poverty:  An  Asset‐Based  Approach.”  The  Journal  of  Development  Studies  42  (2):  178– 99. doi:10.1080/00220380500405261.  Chateau,  Jean,  Rob  Dellink,  Elisa  Lanzi,  and  Bertrand  Magné.  2012.  “Long‐Term  Economic  Growth  and  Environmental  Pressure:  Reference  Scenarios  for  Future  Global  Projections.”  In  Draft  Presented  at  the  OECD  EPOC/WPCID  Meeting  in  September.  https://www.gtap.agecon.purdue.edu/resources/download/6003.pdf.  Christiaensen,  Luc,  Lionel  Demery,  and  Jesper  Kuhl.  2011.  “The  (evolving)  Role  of  Agriculture  in  Poverty  reduction—An Empirical Perspective.” Journal of Development Economics 96 (2): 239–54.  Christiaensen,  Luc,  Lionel  Demery,  and  Stefano  Paternostro.  2003.  “Macro  and  Micro  Perspectives  of  Growth and Poverty in Africa.” The World Bank Economic Review 17 (3): 317–47.  Coffman,  Makena,  and  Ilan  Noy.  2011.  “Hurricane  Iniki:  Measuring  the  Long‐Term  Economic  Impact  of  a  Natural Disaster Using Synthetic Control.” Environment and Development Economics 17 (02): 187– 205. doi:10.1017/S1355770X11000350.  Dang, Hai‐Anh, Peter Lanjouw, and Rob Swinkels. 2014. “Who Remained in Poverty, Who Moved Up, and  Who  Fell  down?  An  Investigation  of  Poverty  Dynamics  in  Senegal  in  the  Late  2000s.”  An  Investigation  of  Poverty  Dynamics  in  Senegal  in  the  Late  2000s  (December  1,  2014).  World  Bank  Policy Research Working Paper, no. 7141.  Dercon,  Stefan.  2004.  “Growth  and  Shocks:  Evidence  from  Rural  Ethiopia.”  Journal  of  Development  Economics 74 (2): 309–29.  39    Dercon, Stefan, and Luc Christiaensen. 2011. “Consumption Risk, Technology Adoption and Poverty Traps:  Evidence  from  Ethiopia.”  Journal  of  Development  Economics  96  (2):  159–73.  doi:10.1016/j.jdeveco.2010.08.003.  Dercon, Stefan, and Catherine Porter. 2014. “Live Aid Revisited: Long‐Term Impacts of the 1984 Ethiopian  Famine  on  Children.”  Journal  of  the  European  Economic  Association  12  (4):  927–48.  doi:10.1111/jeea.12088.  Desfontaine, M., H. Gelas, H. Cabon, A. Goghomou, D. Kouka Bemba, and P. Carnevale. 1990. “[Evaluation  of  practice  and  costs  of  vector  control  on  a  family  level  in  Central  Africa.  II.  Douala  City  (Cameroon), July 1988].” Annales De La Société Belge De Médecine Tropicale 70 (2): 137–44.  Desfontaine, M., H. Gelas, A. Goghomu, D. Kouka‐Bemba, and P. Carnevale. 1989. “[Evaluation of practices  and  costs  of  antivectorial  control  at  the  family  level  in  central  Africa,  I.  Yaoundé  City  (March  1988)].” Bulletin De La Société De Pathologie Exotique Et De Ses Filiales 82 (4): 558–65.  Devarajan,  Shantayanan,  S.  Delfin  Go,  Maryla  Maliszewska,  Israel  Osorio‐Rodarte,  and  Hans  Timmer.  2013. “Stress‐Testing Africa’s Recent Growth and Poverty Performance.” Policy Research Working  Paper  6517,  Development  Prospect  Group  &  Africa  Region,  Office  Of  The  Chief  Economist,  The   World Bank.  Dollar,  David,  Tatjana  Kleineberg,  and  Aart  Kraay.  2013.  “Growth  Still  Is  Good  for  the  Poor.”  World  Bank  Policy Research Working Paper 6568.  Dollar,  David,  and  Aart  Kraay.  2002.  “Growth  Is  Good  for  the  Poor.”  Journal  of  Economic  Growth  7  (3):  195–225. doi:10.1023/A:1020139631000.  Edenhofer,  Ottmar,  and  Jan  Minx.  2014.  “Mapmakers  and  Navigators,  Facts  and  Values.”  Science  345  (6192): 37–38.  Ettling, M., D. A. McFarland, L. J. Schultz, and L. Chitsulo. 1994. “Economic Impact of Malaria in Malawian  Households.” Tropical Medicine and Parasitology: Official Organ of Deutsche Tropenmedizinische  Gesellschaft and of Deutsche Gesellschaft Für Technische Zusammenarbeit (GTZ) 45 (1): 74–79.  Ferreira,  Francisco  HG,  Phillippe  G.  Leite,  and  Martin  Ravallion.  2010.  “Poverty  Reduction  without  Economic  Growth?:  Explaining  Brazil’s  Poverty  Dynamics,  1985–2004.”  Journal  of  Development  Economics 93 (1): 20–36.  Ferreira,  Francisco  HG,  and  Martin  Ravallion.  2008.  “Global  Poverty  and  Inequality:  A  Review  of  the  Evidence.” World Bank Policy Research Working Paper Series, Vol.  Groves,  D.  G.,  and  R.  J.  Lempert.  2007.  “A  New  Analytic  Method  for  Finding  Policy‐Relevant  Scenarios.”  Global Environmental Change 17 (1): 73–85.  Guiguemde,  T.  R.,  F.  Dao,  V.  Curtis,  A.  Traore,  B.  Sondo,  J.  Testa,  and  J.  B.  Ouedraogo.  1994.  “Household  Expenditure  on  Malaria  Prevention  and  Treatment  for  Families  in  the  Town  of  Bobo‐Dioulasso,  Burkina Faso.” Transactions of The Royal Society of Tropical Medicine and Hygiene 88 (3): 285–87.  doi:10.1016/0035‐9203(94)90079‐5.  Gupta, Monica Das. 2014. “Population, Poverty, and Climate Change.” The World Bank Research Observer  29 (1): 83–108. doi:10.1093/wbro/lkt009.  Ha‐Duong, M., M. J. Grubb, and J.‐C. Hourcade. 1997. “Influence of Socioeconomic Inertia and Uncertainty  on Optimal CO2‐Emission Abatement.” Nature 390 (6657): 270–73. doi:10.1038/36825.  Hales,  Simon,  Sari  Kovats,  Simon  Lloyd,  and  Diarmid  Campbell‐Lendrum.  2014.  “Quantitative  Risk  Assessment  of  the  Effects  of  Climate  Change  on  Selected  Causes  of  Death,  2030s  and  2050s.”  World  Health  Organization.  http://www.who.int/globalchange/publications/quantitative‐risk‐ assessment/en/.  Hallegatte,  S.  2012.  “Modeling  the  Roles  of  Heterogeneity,  Substitution,  and  Inventories  in  the  Assessment of Natural Disaster Economic Costs.” World Bank Policy Research Working Paper, no.  6047. http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2045387.  40    Hallegatte, S., Mook Bangalore, Laura Bonzanigo, Marianne Fay, Ulf Narloch, Julie Rozenberg, and Adrien  Vogt‐Schilb.  2014.  “Climate  Change  and  Poverty  ‐‐  an  Analytical  Framework.”  SSRN  Scholarly  Paper  ID  2531160.  Rochester,  NY:  Social  Science  Research  Network.  http://papers.ssrn.com/abstract=2531160.  Hallegatte,  Stephane.  2014.  “Economic  Resilience:  Definition  and  Measurement.”  Policy  Research  Working Paper 6852, The World Bank.  Hallegatte, Stephane, Colin Green, Robert J. Nicholls, and Jan Corfee‐Morlot. 2013. “Future Flood Losses  in Major Coastal Cities.” Nature Climate Change 3 (9): 802–6. doi:10.1038/nclimate1979.  Hallegatte,  Stephane,  Valentin  Przyluski,  and  Adrien  Vogt‐Schilb.  2011.  “Building  World  Narratives  for  Climate  Change  Impact,  Adaptation  and  Vulnerability  Analyses.”  Nature  Climate  Change  1  (3):  151–55.  Havlík,  Petr,  Hugo  Valin,  Mykola  Gusti,  Nicklas  Forsell,  Mario  Herrero,  David  Leclère,  Nikolay  Khabarov,  Aline  Mosnier,  Michael  Obersteiner,  and  Erwin  Schmid.  2015.  “Climate  Change  Impacts  and  Mitigation in the Developing World: Integrated Assessment of Agriculture and Forestry Sectors.”  Hertel,  Thomas  W.,  Marshall  B.  Burke,  and  David  B.  Lobell.  2010.  “The  Poverty  Implications  of  Climate‐ Induced  Crop  Yield  Changes  by  2030.”  Global  Environmental  Change,  20th  Anniversary  Special  Issue, 20 (4): 577–85. doi:10.1016/j.gloenvcha.2010.07.001.  Hertel,  Thomas  W.,  and  Stephanie  D.  Rosch.  2010.  “Climate  Change,  Agriculture,  and  Poverty.”  Applied  Economic Perspectives and Policy 32 (3): 355–85. doi:10.1093/aepp/ppq016.  Hoddinott,  John.  2006.  “Shocks  and  Their  Consequences  across  and  within  Households  in  Rural  Zimbabwe.”  The  Journal  of  Development  Studies  42  (2):  301–21.  doi:10.1080/00220380500405501.  Hsiang,  Solomon  M.,  and  Amir  S.  Jina.  2014.  “The  Causal  Effect  of  Environmental  Catastrophe  on  Long‐ Run  Economic  Growth:  Evidence  From  6,700  Cyclones.”  Working  Paper  20352.  National  Bureau  of Economic Research. http://www.nber.org/papers/w20352.  Hutton,  Guy,  Laurence  Haller,  and  others.  2004.  Evaluation  of  the  Costs  and  Benefits  of  Water  and  Sanitation  Improvements  at  the  Global  Level.  Water,  Sanitation,  and  Health,  Protection  of  the  Human  Environment,  World  Health  Organization.  http://wwwlive.who.int/entity/water_sanitation_health/wsh0404.pdf.  IPCC. 2013. “Summary for Policymakers.” In Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution  of  Working  Group  I  to  the  Fifth  Assessment  Report  of  the  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change, edited by T.F. Stocker, D. Qin, G.‐K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels,  Y.  Xia,  V.  Bex,  and  P.M.  Midgley,  1–30.  Cambridge,  United  Kingdom  and  New  York,  NY,  USA:  Cambridge University Press. www.climatechange2013.org.  ———.  2014.  Climate  Change  2014:  Impacts,  Adaptation,  and  Vulnerability.  Part  A:  Global  and  Sectoral  Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental  Panel on Climate Change [Field, C.B., V.R. Barros, D.J. Dokken, K.J. Mach, M.D. Mastrandrea, T.E.  Bilir,  M.  Chatterjee,  K.L.  Ebi,  Y.O.  Estrada,  R.C.  Genova,  B.  Girma,  E.S.  Kissel,  A.N.  Levy,  S.  MacCracken, P.R. Mastrandrea, and L.L. White (eds.)]. Cambridge, United Kingdom and New York,  NY, USA: Cambridge University Press.  Ivanic, Maros, and Will Martin. 2008. “Implications of Higher Global Food Prices for Poverty in Low‐Income  countries1.”  Agricultural  Economics  39  (November):  405–16.  doi:10.1111/j.1574‐ 0862.2008.00347.x.  Ivanic,  Maros,  Will  Martin,  and  Hassan  Zaman.  2012.  “Estimating  the  Short‐Run  Poverty  Impacts  of  the  2010–11  Surge  in  Food  Prices.”  World  Development  40  (11):  2302–17.  doi:10.1016/j.worlddev.2012.03.024.  41    Jacoby, Hanan G., Mariano Rabassa, and Emmanuel Skoufias. 2014. “Distributional Implications of Climate  Change  in  Rural  India:  A  General  Equilibrium  Approach.”  American  Journal  of  Agricultural  Economics, September, aau084. doi:10.1093/ajae/aau084.  Jolliffe, Dean, and Espen Beer Prydz. 2015. “Global Poverty Goals and Prices: How Purchasing Power Parity  Matters.” The World Bank.  Kalra,  Nidhi,  Stuart  Gill,  Stephane  Hallegatte,  Casey  Brown,  Adrian  Fozzard,  Robert  Lempert,  and  Ankur  Shah.  2014.  “Agreeing  on  Robust  Decisions :  New  Processes  for  Decision  Making  under  Deep  Uncertainty.”  WPS6906.  The  World  Bank.  http://documents.worldbank.org/curated/en/2014/06/19616379/agreeing‐robust‐decisions‐ new‐processes‐decision‐making‐under‐deep‐uncertainty.  Kalra,  Nidhi,  Stephane  Hallegatte,  Robert  Lempert,  Casey  Brown,  Adrian  Fozzard,  Stuart  Gill,  and  Ankur  Shah.  2014.  Agreeing  on  Robust  Decisions:  New  Processes  for  Decision  Making  under  Deep  Uncertainty.  Policy  Research  Working  Papers.  The  World  Bank.  http://elibrary.worldbank.org/doi/abs/10.1596/1813‐9450‐6906.  Kolstad,  Erik  W.,  and  Kjell  Arne  Johansson.  2010.  “Uncertainties  Associated  with  Quantifying  Climate  Change Impacts on Human Health: A Case Study for Diarrhea.” Environmental Health Perspectives  119 (3): 299–305.  Konradsen,  F.,  W.  van  der  Hoek,  P.  H.  Amerasinghe,  F.  P.  Amerasinghe,  and  K.  T.  Fonseka.  1997.  “Household Responses to Malaria and Their Costs: A Study from Rural Sri Lanka.” Transactions of  The  Royal  Society  of  Tropical  Medicine  and  Hygiene  91  (2):  127–30.  doi:10.1016/S0035‐ 9203(97)90194‐2.  Kriegler, Elmar, Brian C. O’Neill, Stephane Hallegatte, Tom Kram, Robert J. Lempert, Richard H. Moss, and  Thomas  Wilbanks.  n.d.  “The  Need  for  and  Use  of  Socio‐Economic  Scenarios  for  Climate  Change  Analysis:  A  New  Approach  Based  on  Shared  Socio‐Economic  Pathways.”  Global  Environmental  Change. doi:10.1016/j.gloenvcha.2012.05.005.  Krishna, Anirudh. 2006. “Pathways out of and into Poverty in 36 Villages of Andhra Pradesh, India.” World  Development,  Part  Special  Issue  (pp.  324–404).  Corruption  and  Development:  Analysis  and  Measurement, 34 (2): 271–88. doi:10.1016/j.worlddev.2005.08.003.  Lanjouw,  Peter,  David  McKenzie,  and  Jill  Luoto.  2011.  Using  Repeated  Cross‐Sections  to  Explore  Movements in and out of Poverty. World Bank.  Lanjouw, Peter, and Rinku Murgai. 2009. “Poverty Decline, Agricultural Wages, and Nonfarm Employment  in Rural India: 1983–2004.” Agricultural Economics 40 (2): 243–63.  Lanjouw, Peter, and Martin Ravallion. 1995. “Poverty and Household Size.” The Economic Journal, 1415– 34.  Lloyd, Simon J., R. Sari Kovats, and Zaid Chalabi. 2011. “Climate Change, Crop Yields, and Undernutrition:  Development  of  a  Model  to  Quantify  the  Impact  of  Climate  Scenarios  on  Child  Undernutrition.”  Environmental Health Perspectives 119 (12): 1817–23. doi:10.1289/ehp.1003311.  Loayza,  Norman  V.,  Eduardo  Olaberria,  Jamele  Rigolini,  and  Luc  Christiaensen.  2012.  “Natural  Disasters  and Growth: Going Beyond the Averages.” World Development.  Louis,  J.  P.,  A.  Trebucq,  H.  Gelas,  E.  Fondjo,  L.  Manga,  J.  C.  Toto,  and  P.  Carnevale.  1992.  “[Malaria  in  Yaounde  (Cameroon).  Cost  and  antivectorial  control  at  the  family  level].”  Bulletin  De  La  Société  De Pathologie Exotique (1990) 85 (1): 26–30.  Myers, Samuel S., Antonella Zanobetti, Itai Kloog, Peter Huybers, Andrew DB Leakey, Arnold J. Bloom, Eli  Carlisle,  Lee  H.  Dietterich,  Glenn  Fitzgerald,  and  Toshihiro  Hasegawa.  2014.  “Increasing  CO2  Threatens Human Nutrition.” Nature 510 (7503): 139–42.  Noy,  Ilan,  and  Pooja  Patel.  2014.  “Floods  and  Spillovers:  Households  after  the  2011  Great  Flood  in  Thailand.” Working Paper Series 3609. Victoria University of Wellington, School of Economics and  Finance. https://ideas.repec.org/p/vuw/vuwecf/3609.html.  42    Olivieri,  Sergio,  Sergiy  Radyakin,  Stanislav  Kolenikov,  Michael  Lokshin,  Ambar  Narayan,  and  Carolina  Sanchez‐Paramo.  2014.  Simulating  Distributional  Impacts  of  Macro‐Dynamics:  Theory  and  Practical Applications. World Bank Publications.  O’Neill, Brian C., Elmar Kriegler, Keywan Riahi, Kristie L. Ebi, Stephane Hallegatte, Timothy R. Carter, Ritu  Mathur,  and  Detlef  P.  van  Vuuren.  2013.  “A  New  Scenario  Framework  for  Climate  Change  Research:  The  Concept  of  Shared  Socioeconomic  Pathways.”  Climatic  Change  122  (3):  387–400.  doi:10.1007/s10584‐013‐0905‐2.  Park, J. 2015. "Will We Adapt? Temperature Shocks, Labor Productivity, and Adaptation to Climate Change  in the United States 1986‐2012."  Patankar, Archana. 2015. “The Exposure, Vulnerability and Adaptive Capacitiy of Households to Floods in  Mumbai.”  Patankar,  Archana,  and  Anand  Patwardhan.  2014.  “Estimating  the  Uninsured  Losses  due  to  Extreme  Weather  Events  and  Implications  for  Informal  Sector  Vulnerability:  A  Case  Study  of  Mumbai,  India.”  Porter, J. R., L. Xie, A. J. Challinor, K. Cochrane, S. M. Howden, M. M. Iqbal, D. B. Lobell, and M. I. Travasso.  2014.  “Food  Security  and  Food  Production  Systems.”  In  Climate  Change  2014:  Impacts,  Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group  II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel of Climate Change, edited by C.  B. Field, V. R. Barros, D. J. Dokken, K. J. Mach, M. D. Mastrandrea, T. E. Bilir, M. Chatterjee, et al.,  485–533. Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA: Cambridge University Press.  Ravallion,  Martin.  2010.  “Do  Poorer  Countries  Have  Less  Capacity  for  Redistribution?”  Journal  of  Globalization  and  Development  1  (2).  http://www.degruyter.com/view/j/jgd.2010.1.2/jgd.2010.1.2.1105/jgd.2010.1.2.1105.xml.  Rodrik,  Dani.  2011.  “The  Future  of  Economic  Convergence.”  Working  Paper  17400.  National  Bureau  of  Economic Research. http://www.nber.org/papers/w17400.  Samir, K. C., and Wolfgang Lutz. 2014. “Demographic Scenarios by Age, Sex and Education Corresponding  to the SSP Narratives.” Population and Environment 35 (3): 243–60.  Skoufias,  Emmanuel.  2003.  “Economic  Crises  and  Natural  Disasters:  Coping  Strategies  and  Policy  Implications.” World Development, Economic Crises, Natural Disasters, and Poverty, 31 (7): 1087– 1102. doi:10.1016/S0305‐750X(03)00069‐X.  Skoufias, Emmanuel, Mariano Rabassa, and Sergio Olivieri. 2011. “The Poverty Impacts of Climate Change:  A  Review  of  the  Evidence.”  SSRN  Scholarly  Paper  ID  1803002.  Rochester,  NY:  Social  Science  Research Network. http://papers.ssrn.com/abstract=1803002.  Stern, Nicholas. 2006. “Stern Review Report on the Economics of Climate Change.”  ———. 2013. “The Structure of Economic Modeling of the Potential Impacts of Climate Change: Grafting  Gross  Underestimation  of  Risk  onto  Already  Narrow  Science  Models.”  Journal  of  Economic  Literature 51 (3): 838–59.  Strobl,  Eric.  2010.  “The  Economic  Growth  Impact  of  Hurricanes:  Evidence  from  U.S.  Coastal  Counties.”  Review of Economics and Statistics 93 (2): 575–89. doi:10.1162/REST_a_00082.  Weitzman, Martin L. 2014. “Fat Tails and the Social Cost of Carbon.” The American Economic Review 104  (5): 544–46.  Winsemius,  Hessel,  Brenden  Jongman,  Ted  Veldkamp,  Stephane  Hallegatte,  Mook  Bangalore,  and  Philip  J. Ward. 2015. “Disaster Risk, Climate Change, and Poverty: Assessing the Global Exposure of Poor  People to Floods and Droughts.”  Yohe,  Gary,  Natasha  Andronova,  and  Michael  Schlesinger.  2004.  “To  Hedge  or  Not  Against  an  Uncertain  Climate Future?” Science 306 (5695): 416–17. doi:10.1126/science.1101170.    43    10. Additional maps    Prosperity    Poverty    Figure 17 Poverty rates in 2030 in the optimistic (top) and pessimistic (bottom) scenarios without climate change      44    11. Appendix: model and methods  The objective of this methodology is to find some future economic conditions that would lead to optimistic  or pessimistic scenarios in terms of poverty eradication and shared prosperity. It builds on methodologies  used for decision‐making under uncertainty, which explore large numbers of scenarios in order to find the  common  conditions  that  lead  to  desirable  or  undesirable  outcomes.  It  uses  the  I2D2  household  surveys  database, formatted for the GIDD model.  We build a micro‐simulation model that projects national household surveys into the future.   The model first attributes one of the following mutually exclusive categories to each people in the survey:  (1)  unskilled  services  worker;  (2)  skilled  service  worker;  (3)  unskilled  agriculture  worker;    (4)  skilled  agriculture worker;  (5) unskilled manufacture worker; (6) skilled manufacture worker; (7) adult not in the  labor force;  (8) elderly (above 65 years‐old);  (9)  child (under 15 years‐old). A worker is defined as skilled  if he has more than nine years of education.  These  categories  are  of  course  adaptable  depending  on  the  information  available  in  the  survey.  For  instance men and women could be separated, as well as different categories of adults that are not in the  labor force (housewives, unemployed, self‐employed or informal workers).  It is however important to note that these categories are chosen because they will be used to drive income  growth in the scenarios, and not necessarily because they explain current income well.  For each household, we calculate the number of people belonging to each of these categories ( ) and  we  estimate  current  households’  revenue  using  these  categorical  predictors  (with  weighted  linear  least  squares). Note that we exclude children ( 0) as they should not contribute to the family income, and  that there is no intercept in the formula:    For  most  countries  the  are  all  positive  (see  Table  1)  and  –  since  there  is  no  intercept  –  they  can  be  interpreted as the average per capita income brought to the household by each category of people, except  children ( 0). Importantly, these coefficients will not be used to predict income using the regression.  Instead, they will be used as a basis for applying different productivity growth rates to different categories  of  workers.  In  other  words,  in  our  scenarios  the  households  will  remain  the  same  (only  their  weights  in  the economy will change) but the   and the error terms will grow.  In some countries  0 or 0 in the regression. In that case we force  0 or 0 and we re‐ estimate the other  .   Table  A1.  Estimated  per  capita  income  per  category  of  people  in  Vietnam  in  the  2012  LSMS  household  survey.  45    Category  Vietnam  yearly  per  capita  income (USD)  (1) Unskilled workers in services  2547  (2) Skilled workers in services  5590  (3) Unskilled workers in agriculture  1391  (4) Skilled workers in agriculture  2294  (5) Unskilled workers in manufacture  1930  (6) Skilled workers in manufacture  4201  (7) Adults not in labor force  2113  (8) Elderly  1068    The initial per‐capita revenue in each household h can therefore be expressed as:  ∑ ∗ , ,   ∑ Where   is an error term that depends on the household.  To build the scenarios, we proceed in three steps  ‐ Reweighting  of  the  households,  to  model  structural  changes  in  the  population  (age,  education)  and in the economy (share of adults in the labor force, share of working population in agriculture,  manufacture and services)  ‐ Productivity growth for each category of worker, applied to the  . The error term also grows like  the calculated income for each household.  ‐ Income redistribution (optional)    a. Reweighting  We re‐weights households to change the demographic structure of the country (number of people by  age  slice  and  skill)  as  well  as  its  economic  structure  (number  of  adults  in  the  labor  force,  number  of  workers in each economic sector).   As  there  is  an  infinite  number  of  solutions  for  the  re‐weighting  process,  we  minimize  the  distance  between current and future weights using a quadratic solver.  We  exclude  children  from  the  re‐weighting  (we  keep  the  number  of  children  constant)  and  instead  we  rescale  the  number  of  children  afterwards  so  that  the  total  number  of  children  in  the  economy  matches the new demographic structure. This allows, especially in Africa, creating new categories of  households with the same adults but fewer children.  The  composition  of  households  therefore  do  not  change  –  except  for  the  number  of  children  –  but  their  weights  in  the  population  do.  For  instance,  in  order  to  increase  overall  education  levels,  the  algorithm  gives  more  weights  to  households  with  educated  adults  and  less  to  households  with  uneducated adults.  46    This  re‐weighting  process  already  modifies  income  distribution  (Fig.  A1).  It  is  then  completed  by  productivity growth for each category of workers.    Figure A1: Modifications of income distribution in 2030 with the re‐weighting process. Example with  a random scenario in Vietnam.  b. Productivity growth  We  apply  productivity  growth  rates  to  the    of  unskilled  workers.  Future  workers’  incomes  (before  redistribution) are thus equal to  ∗ 1 .  For skilled workers, we apply a skill premium to the income of the unskilled workers:  , , ∗ _   The   and  _ are input parameters of the scenario and they are treated – a priori – as  independent.  Each household’s new “calculated income” is therefore equal to  ∑ ∗ . We  call  “pure  productivity  growth”  the  growth  rate  between    and  ,  and  we  apply  this  growth rate to the error term.   , , ∗   We also model a pension system by collecting a tax on working people’s income (and on error terms, but  only  for  families  with  at  least  one  member  in  a  working  category)  and  redistributing  it  to  the  elderlies.  This  represents  the  return  on  the  elderlies’  savings  and  thus  depends  on  the  overall  growth  rate  in  the  economy.  Figure A2 shows how productivity growth changes the income distribution after the re‐weighting.  47      Accordingly,  the  income  of  households  composed  only  of  unemployed  adults  do  not  grow  through  productivity growth. We therefore model redistribution.  c. Redistribution  To model redistribution, we apply to flat tax to all consumptions and redistribute it as a basic income  to each adult and elderly people in the population. Figure A2 illustrates the effect of redistribution on  the income distribution.    Figure  A2:  Modifications  of  the  income  distribution  in  2030  when  adding  productivity  growth  and  redistribution. Example with a random scenario in Vietnam.  Accordingly, all the assumptions on demographic change, structural change, productivity growth for each  category  of  worker,  pensions  and  redistribution  are  highly  uncertain.  We  therefore  explore  a  large  number of scenarios without selecting a priori a best guess for each of these parameters.   For  demography,  we  use  two  contrasted  SSPs  (Shared  Socio‐Economic  Pathways)  that  were  built  by  the  IIASA.  For  the  other  parameters,  scenarios  are  constructed  with  plausible  –  yet  large  –  ranges  for  each  parameter,  and  a  latin  hypercube  sampling  algorithm  that  selects  a  few  hundreds  combinations  of  all  parameters inside those ranges.  For  structural  change,  the  plausible  ranges  are  based  on  the  initial  economic  structure  of  each  country  and historical data: we use all data available on the share of agriculture and industry in employment and  on  the  employment  rate  at  a  given  date  compared  to  20  years  earlier  (Figure  A3).  We  select,  for  each  initial  share,  the  maximum  and  minimum  share  reached  20  years  later  and  use  this  to  define  a  range  of  uncertainty.  As  a  result,  the  uncertainty  on  structural  change  will  depend  on  the  initial  shares  for  each  country. Table A2 gives an example of structure ranges used for Vietnam.  48    For  productivity  growth,  ranges  are  chosen  so  that,  given  population  growth  and  the  changes  in  population structure, total GDP growth is a priori coherent with the SSP scenarios that were constructed  by  the  OECD:  we  use  the  GDP  growth  rate  in  OECD  scenarios  (SSP4  and  SSP5,  depending  on  population  assumptions) to find a “middle” per capita growth rate and then add + or – 5% for the range.  For skill premium, we choose a range between 1 and 5, which represents the dispersion in skill premiums  for all countries in the initial year.  For pensions and for the tax used for redistribution, we take a range of [0, 20%].       Figure  A3:  range  of  uncertainty  around  future  shares  of  agriculture  and  industry  among  workers  and  around future employment rates. Blue and green dots correspond to historical data: for each initial share  (any  country,  any  date  before  1993)  on  the  x‐axis,  they  represent  the  minimum  (blue)  and  maximum  (green) share 20 year later on the y‐axis (historical data has been filtered to remove outliers). Solid lines  represent the range of uncertainty chosen in the model, and based on this historical data. The red line is  the y=x function.  Table A2: Initial shares and scenario ranges for economic structure, and growth rates, in Vietnam.       Vietnam  Share  of  adults  in  the  Initially  81  labor force (%)  Min 2030  68  Max 2030  91  49    Share  of  workers  in  the  Initially  45  agriculture sector (%)  Min 2030  15  Max 2030  48  Share  of  workers  in  the  Initially  24  manufacture sector (%)  Min 2030  12  Max 2030  34  Productivity  growth  Min  1  rate  for  unskilled  Max  6  workers (%)    To create scenarios, we use an optimal latin hypercube sampling algorithm to generate 600 combinations  of  structural  change,  productivity  growth  and  redistribution  and  combine  them  with  the  2  population  scenarios, so that we can run 1200 scenarios per country.    50