Tracing gender effects among Tanzanian rural households

Tanzania is in the process of preparing the next Poverty Reduction Strategy Paper (MKUKUTA). The second phase of the poverty assessment focuses on constraints for households and individuals to make profitable investments, and differences in women's and men's opportunity structures. Given the importance of agriculture, we chose to base the current gender analysis on data from the 2002/ 03 "National Sample Census on Agriculture" (NSCA). The related 2007 "Volume IV; Gender Profile of Smallholder Agriculture Population in Tanzania Mainland" documents differences between male and female headed households along a range of dimensions. In Chapter 2 we document that male and female headed households differ systematically also with respect to other factors than the sex of the Head. Comparing households by the sex of the Head is as much a comparison of female headed households that have faced negative marital shocks with male headed households not marked by such shocks. Female headship seems to be as much an outcome as a cause, and is associated with small family size, few other adult members, and single parenthood. Female headship yields little information about family gender roles, since many of these households do not have members fully considered as "adult males". One should rather investigate the intra-household responsibilities and tasks in male-headed households, which almost always also comprises adult females. An analysis of the differences in women's and men's opportunity structures should thus not be based on a comparison of female and male headed households. Female headship is, however, a good indicator for targeting support to vulnerable households. Chapter 3 shows that household level gender variables have little influence on household livelihood categories, because these categories are too broad as to serve a basis for analysing the separate situation of men and women. Regional variations in livelihood categories are more important than household level gender factors. Chapter 4 shows, however, that gender is important for the assignment of the specific activities for each livelihood. The most important "male" activity is animal husbandry. Males also dominate all activities related to monetary transactions. The most important "female" activities are non-domestic household maintenance tasks, such as collecting firewood and water. "Female" activities generally neither involve monetary issues, nor have an entrepreneur dimension. Many time consuming crop production activities, such as soil preparation, crop protection, planting weeding and harvesting are "gender neutral". Gender roles may change under certain circumstances: While women are hardly ever responsible for "male" activities in male headed households, they are responsible for these activities in female headed households, most likely due to the absence of adult males. On the other hand, men rarely become responsible for "female" tasks, regardless of the sex of the Head. When there is a male Head, the household almost always has female members to perform female tasks. Only those few men living alone become responsible for female tasks. Our analysis show that men very rarely take on traditionally "female" tasks, and attitudes to gender roles may be very difficult to change. Policies designed at reducing women's work burden in domestic activities and in providing their households with water and energy may thus be the best approach in the short run. This will allow women to spend more time on growing their own crops, and engage in innovative income-generating activities. However, policies aiming at introducing new crops and new farming techniques also change gender roles in an often unpredictable manner. A proper understanding of this dynamics requires both data on individuals, on specific female crops, and preferably also panel data, such as in the currently ongoing Tanzania Panel Data Survey

A practical approach for modelbased poverty prediction

The objective of this report is to provide practical guidance for producing poverty estimates based on ”light” household surveys. Mathiassen (2005) outlines the theoretical model. A household budget survey is used to estimate a statistical consumption model where a small set of variables are linked to consumption and poverty. These indicators are then collected through light surveys in years where no household budget survey is made available. By combining the light survey indicators and the parameters from the consumption model, poverty rates and their standard errors can be predicted. The report takes the reader through each step of the procedure, from preparing and utilizing the survey datasets, selecting good indicators and predicting the poverty rates, to evaluating the predictions. The SPSS syntax generated by the INE workshops is available at: www.ssb.no/en/int

Statistikk som bistand

I Norge har statistikk en viktig funksjon i faktabasert samfunnsplanlegging. Vårt nasjonale statistikksystem bidrar til at politiske beslutninger kan tas på grunnlag av et solid statistikkgrunnlag. Dette systemet bygger på globale anbefalinger fra FNs Statistiske kommisjon, så vel som anbefalinger fra OECD og Eurostat. Gjennomføringen av disse anbefalingene blir så koblet til vår statistikklov og et omfattende institusjonelt samarbeid. Dessverre er statistikkgrunnlaget langt svakere både for nasjonal samfunnsplanlegging i mange utviklingsland og for hvordan bistanden påvirker økonomisk og sosial utvikling i de enkelte land. OECD/DAC har et godt system for statistikkføring av bistand, men dette skiller ikke mellom ulike grunnlag for bistandsoverføringer, som gjenoppbygging etter krig, fremme av giverlandenes politiske og økonomiske interesser eller mer uavhengig utviklingsorientert bistand. Både interne og eksterne gjennomganger av vårt institusjonelle samarbeid i ulike land viser at vi faktisk har lyktes i mye av det vi har ønsket å få til. Vi har bygget opp kompetanse og kapasitet hos våre samarbeidsinstitusjoner og hjulpet dem i å produsere et statistisk faktagrunnlag for samfunnsplanlegging. Samtidig har vi bidratt til at våre partnere har fått økt brukerfokus, og utviklet en forståelse for at veien til en bærekraftig statistikkutvikling går gjennom bedret forståelse av, og tilpasning til brukernes behov. Vi kan oppsummere dette i fire typer kompetanse: • Individuell kompetanse – både faglig, administrativ og ledelseskompetanse. • Institusjonell kompetanse – evne til å vurdere relevans og kvalitetskontroll av statistikk som skal publiseres, personal og organisasjonskultur og ikke minst ressurs- og kostnadseffektivitet. • Brukerkompetanse – evne til dialog med brukerne og evne til å produsere statistikk som gir beslutningstakerne det nødvendige grunnlaget for deres avgjørelser. • Samarbeidskompetanse – et bærekraftig nasjonalt statistikksystem i utviklingsland krever gode dialog mellom statistikkprodusenter, statistikkbrukere og giverland. Gjennom vårt samarbeid med partnere i Malawi og Sør- Sudan har vi høstet følgende tre generelle erfaringer: • Vi må alene eller i samarbeid med andre faglige bistandspartnere arbeide både med produsentene av statistikk, med brukerne, og ikke minst med relasjonene dem i mellom for å lykkes over tid. • Vi må relativt raskt få fram ett eller flere eksempler på ny eller forbedret statistikk som brukerne oppfatter som nyttig for å løse sitt eget oppdrag. • Vi må relativt raskt bygge opp partnerinstitusjonens kompetanse til selv å produsere ny eller forbedret statistikk, og så bygge på erfaringene og selvtilliten herfra i det videre arbeidet

Statistikk som bistand

I Norge har statistikk en viktig funksjon i faktabasert samfunnsplanlegging. Vårt nasjonale statistikksystem bidrar til at politiske beslutninger kan tas på grunnlag av et solid statistikkgrunnlag. Dette systemet bygger på globale anbefalinger fra FNs Statistiske kommisjon, så vel som anbefalinger fra OECD og Eurostat. Gjennomføringen av disse anbefalingene blir så koblet til vår statistikklov og et omfattende institusjonelt samarbeid. Dessverre er statistikkgrunnlaget langt svakere både for nasjonal samfunnsplanlegging i mange utviklingsland og for hvordan bistanden påvirker økonomisk og sosial utvikling i de enkelte land. OECD/DAC har et godt system for statistikkføring av bistand, men dette skiller ikke mellom ulike grunnlag for bistandsoverføringer, som gjenoppbygging etter krig, fremme av giverlandenes politiske og økonomiske interesser eller mer uavhengig utviklingsorientert bistand. Både interne og eksterne gjennomganger av vårt institusjonelle samarbeid i ulike land viser at vi faktisk har lyktes i mye av det vi har ønsket å få til. Vi har bygget opp kompetanse og kapasitet hos våre samarbeidsinstitusjoner og hjulpet dem i å produsere et statistisk faktagrunnlag for samfunnsplanlegging. Samtidig har vi bidratt til at våre partnere har fått økt brukerfokus, og utviklet en forståelse for at veien til en bærekraftig statistikkutvikling går gjennom bedret forståelse av, og tilpasning til brukernes behov. Vi kan oppsummere dette i fire typer kompetanse: • Individuell kompetanse – både faglig, administrativ og ledelseskompetanse. • Institusjonell kompetanse – evne til å vurdere relevans og kvalitetskontroll av statistikk som skal publiseres, personal og organisasjonskultur og ikke minst ressurs- og kostnadseffektivitet. • Brukerkompetanse – evne til dialog med brukerne og evne til å produsere statistikk som gir beslutningstakerne det nødvendige grunnlaget for deres avgjørelser. • Samarbeidskompetanse – et bærekraftig nasjonalt statistikksystem i utviklingsland krever gode dialog mellom statistikkprodusenter, statistikkbrukere og giverland. Gjennom vårt samarbeid med partnere i Malawi og Sør- Sudan har vi høstet følgende tre generelle erfaringer: • Vi må alene eller i samarbeid med andre faglige bistandspartnere arbeide både med produsentene av statistikk, med brukerne, og ikke minst med relasjonene dem i mellom for å lykkes over tid. • Vi må relativt raskt få fram ett eller flere eksempler på ny eller forbedret statistikk som brukerne oppfatter som nyttig for å løse sitt eget oppdrag. • Vi må relativt raskt bygge opp partnerinstitusjonens kompetanse til selv å produsere ny eller forbedret statistikk, og så bygge på erfaringene og selvtilliten herfra i det videre arbeidet

Welfare Core Survey. Guidelines for design of a core survey for a household survey system

This report builds upon experience gained jointly with development partners in several national statistical offices, mainly in Angola, Malawi, Mozambique and South Sudan over a period of 15 years and demonstrates how to build a survey to document a given set of information needs in a regular manner with a core survey. The survey may be implemented as a self-standing exercise or combined with various subject matter modules. The welfare dimensions of the Millennium Development Goals have been the core information for regular reporting. The report aims at documenting and justifying all steps of a core survey. This includes how to write a concept paper presenting the survey to a broader audience, how to design the questionnaire whether in paper or electronic format, sampling, planning and implementation of field work including training, manuals and control forms, data entry and quality control, time-line, budget and economic supervision, dummy tables, and recommendations for dissemination, storage of data, meta-data, and technical documentation. The objectives and outline were prepared by Wold. Iversen and Schøning were instrumental in preparing the final prototype questionnaire building upon our cooperation with colleagues in the partner national statistical offices. They further prepared the draft prototype questionnaire and manuals which are enclosed as appendices. Jointly with Øvensen, they prepared inputs on survey implementation, field work and data processing. Opdahl and Jentoft prepared the first draft on sampling and Kristiansen the chapter on dissemination. Wold and Iversen wrote all contributions into a final report. We like to thanks colleagues in several partner countries for a joint learning process over several years and the Norwegian Ministry of Foreign Affairs for providing the main bulk of funding for this cooperation.publishedVersio