WPS8045 Policy Research Working Paper 8045 Do Private Water Utility Operators Care about Regulatory Agencies in Developing Countries? Salvador Bertoméu-Sánchez Daniel Camós Antonio Estache Water Global Practice Group April 2017 Policy Research Working Paper 8045 Abstract This paper shows that the creation of an independent regu- are also correlated with higher effectiveness of independent latory agency is often not a necessary or sufficient condition regulatory agencies in attracting private sector financing. to help attract private participation in the operation and Analysis of the impact on various types of public-private financing of the water and sanitation sector in developing partnership contracts shows that, at the margin, indepen- countries. However, the odds of an impact are significantly dent regulatory agencies are irrelevant in general, for the higher for Latin American and Caribbean countries and, contract choice, except for greenfield projects, for which to a lesser extent, Eastern European countries, than for such agencies may be counterproductive at the margin. any other region. Higher income levels and higher prices This paper is a product of the Water Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at dcamos@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 Do Private Water Utility Operators Care about  Regulatory Agencies in Developing Countries?  Salvador Bertoméu‐Sánchez, Daniel Camós and Antonio Estache1  Keywords: Regulation, Regulatory Agencies, Water utilities, Privatization, Public-Private Partnerships. JEL Codes : L33, L38, L43, L51, L95, L97 1   Bertoméu‐Sánchez  and  Estache  are  with  ECARES,  Université  libre  de  Bruxelles  and  Camós  is  with  the  World  Bank. None of the statements made in this paper should be attributed to any of the institutions we are affiliated  with. Any mistake or misinterpretation is our responsibility and ours only.   1. Introduction  The extent that the creation of an independent regulatory agency (IRA) is needed to attract the large‐ scale  private  operators  into  the  water  sector  of  developing  countries  has  been  a  recurring  topic  of  discussion among analysts and policy makers for over 25 years now. This concern is part of a broader  set of concerns linked to the desire to come up with an ideal design for the regulatory governance of  the  water  sector.    The  goals  of  regulation  are  possibly  the  only  point  of  convergence  between  all  analysts of the sector: (i) making sure that the needs of all users are met with decent quality standards,  and  (ii) providing the right incentives  to public  and  private providers,  small  or  large, to  deliver water  in  a  cost‐effective  way  and  treat  wastewater  to  minimize  costs  and/or  make  the  right  investments.  And although there is a broad consensus that regulation (in a broad sense) does matter, there is much  less  agreement  on  the  institutional  design  needed  to  implement  regulation  and  make  sure  its  goals  are achieved.  And yet it started from a common global vision, which has long dragged a somewhat excessively broad  view of what should work. For the last 25 years, the core of this view has been that the private actors  should take over the investment financing requirements as well as the management of the sector and  these  private  actors  should  be  supervised  by  an  IRA.  The  case  was  not  too  hard  to  make,  at  least  in  the  beginning.  During  the  previous  25  years,  the  public  sector  had  not  been  able  to  get  public  enterprises  to  raise  funds  on  their  own.  Until  the  early  1990s,  in  many  countries,  investment  in  networked water supply had, indeed, failed to catch up with population growth and efforts to improve  sanitation  were  close  to  catastrophic.  This  is  largely  what  made  the  initial  case  for  private  sector  participation relatively easy politically. Something new had to be tried.   After 25 years of trials with a somewhat standardized approach  to public‐private partnerships (PPP)  in the sector, once again, there is a feeling that something new must be tried out. A major difference  is that, now, we have enough diversified experiences to be able to draw pragmatic lessons on the basic  components  of  the  regulatory  governance  of  the  sector.  This  includes  the  effectiveness  of  IRAs  and  how relevant they are to the various types of standard contracts, the main focus of this paper.    The original case for IRAs has not changed much since the early 1990s. The creation of an autonomous  independent regulator offers an option to minimize the risks of firms capturing the regulatory process  by trying to influence the government, ministries or other public actors to get them to bias regulatory  decisions in their favor. Somehow, governments were not too concerned about this when firms were  public and de facto, firms were often self‐regulating or instrumentalized by the government to create  jobs or maintain public services prices below costs. Once firms became operated by private operators,  the concern for capture exploded and that is when an IRA was being considered as desirable to make  sure the key regulatory decisions on prices, quantities, quality, and cost efficiency were being assessed  without political interference or without the control of the operators.   The  implementation  of  this  institutional  change  in  the  developing  world  started  in  Argentina  (in  the  early  1990s)  and moved  on to be tested  most  notably  in Latin  America and  Sub‐Saharan  Africa (SSA)  and  to  a  lesser  extent,  so  far,  in  Asia  and  Eastern  Europe.  North  America  had  a  long  experience  of  agency  based  water  utilities  regulation  at  the  state  level  but  many  of  these  agencies  were,  and  are  still, far from being independent from political interference since members of regulatory commissions  are  usually  political  appointees.  In  Europe,  the  leader  was  the  United  Kingdom,  but  although  there  was wide support for the idea from political scientists (e.g Majone (1997) or Thatcher (2002, 2011)) in  the water sector it did actually not lead very far.  For developing countries, political scientists were not alone in voicing their support for these agencies.  The  case  for  IRAs  also  came  from  solid  theoretical  academics  concerned  with  the  institutional  weaknesses linking the multiple sources of conflicts of interest characterizing public sector institutions  (e.g. Laffont (2005)). The emerging academic message was simple: unbundling the regulatory function  from  other  public  sector  responsibilities  would  increase  the  transparency  of  political  interference  and/or incompetence and hence improve accountability. The ultimate purpose was to make it easier    2  for  regulation  to  be  a  technical  rather  than  a  political  decision.  This,  in  turn,  would  make  it  easier  to  attract private sector investment concerned with the risks of expropriations in sectors demanding high  investment levels with slow amortization periods.  But if the private sector was not to be interested,  it would still be a useful idea to improve the accountability of the managers of the public enterprises.  Indeed, the regulators would at least provide a solid independent audit of the management of these  enterprises  that  would  go  beyond  the  traditional  accounting  review  delivered  by  national  public  auditors.  The approach was eased by the growing popularity of contract based mandates to public and private  operators. Management contracts, licenses, concession contracts or any other types of more targeted  contracts  (Build‐Operate  and  Transfer,  Build‐Operator  and  Own,  …)  became  an  increasingly  popular  way  of  spelling  out  regulatory  expectations.  The  outcome  was  a  hybrid  model  combining  contract  based  regulation  with  some  discretionary  power  for  new  autonomous  regulators.  International  organizations  and  other  policy  analysts  have  been  vocal  supporters  of  these  agencies,  echoing  recommendations from the economic, legal and political literature.   Over  25  years  later,  and  with  the  insights  of  many  failed  experiences,  some  academics  and  practitioners  have  become  somewhat  cynical  of  the  possibility  of  achieving  independence  from  political  interference in the regulation of the  sector. The doubts also characterize the  preferences of  private  actors.  Indeed,  if  private  firms  are  still  interested  in  very  targeted  projects,  the  stylized  facts  reviewed below seem to suggest that creating a separate regulatory agency to regulate water utilities  is  not  needed  to  attract  private  financing  for  these  projects  and  that  the  creation  of  these  agencies  does not guarantee private financing of much needed projects and operations.  The doubts about the impacts of IRAs probably reflect the challenges linked to the implementation of  the concept. The ideal of independence has seldom, or then only temporarily, been adopted. In almost  all countries, political interference with the nomination of regulators, the design of their budget, the  investment in the technical skills of their staff, with the design of processes and with their validation  is the norm rather than the exception.2 Ministers, or more broadly politicians, have a hard time giving  up  on  their  ability  to  turn  regulation  into  a  political  instrument  when  it  is  convenient  (Gerlach  and  Fraceys, 2010).   This  interference  usually  eventually  matters  to  the  financing  and  operational  performance  of  the  sector, although not as dramatically as sometimes argued in political speeches. But the growing image  of their irrelevance in conflict situations may be why many countries have decided not to rely on IRAs  as shown by recent OECD reports on water sector governance (2015, 2016). The fact that they are less  than  unanimously  endorsed  around  the  world  calls  for  an  assessment  of  the  extent  to  which  they  actually  make  a  difference  as  an  institutional  design  choice  and  whether  the  specific  contract  forms  make a difference.   The main purpose of this paper is to provide analytical rather than anecdotal evidence on the evidence  on how much the creation of an IRA and the choice of a specific contractual form for a PPP explain the  supply  of  PPPs.  Section  2  reviews  the  literature.  Section  3  provides  a  brief  overview  of  the  main  relevant institutional preferences for agencies and contracts around the world. Section 4 discusses the  main  data  sources  for  the  key  variables  we  work  with  and  then  explains  how  we  estimated  the  relevance of IRAs for PPP in developing countries.  Section 5 concludes.      2. Brief survey of the literature  2   Argentina,  the  poster  child  of  regulatory  agencies,  did  not  manage  to  survive  the  desire  of  the  first  Kirchner  administration to turn regulation into a political instrument. But this is not a developing or emerging economy  characteristic. Similar cases characterize  the  nomination  of members  of  regulatory  commissions  in  continental  Europe  where  holding  a  party  card  is  a  common  requirement  to  be  eligible  to  sit  at  the  board  of  a  regulatory  agency (or at the board of a regulated firm for that matter).      3  The relevant economic literature can be divided into roughly three broad categories. The first provides  insight on the impact of regulatory agencies across regulated industries, emphasizing the evidence on  the  water  sector.  The  second  looks  at  the  evidence  on  their  impact  of  contract  choices.  The  third  emphasizes the difficulty of achieving actual independence from political interference in practice and  is largely developed by political scientists.  The main message from the evidence, mostly from partial  regional samples (Latin America and Sub‐Saharan Africa) is that the likelihood of finding an impact of  the  introduction  of  a  regulatory  agency  on  performance  in  general  should  be  relatively  low.  This  is  particularly true of their impact on investment incentives. A secondary message is that the impact may  be  linked  to  overall  governance  characteristics  as  well  as  to  the  specific  contractual  design  adopted.  In sum, the a‐priori in favor of  IRAs may be  positive thanks to the main  insights from theory, but the  practice seems to be quite different. A final insight is that, although their impact on total investment  has  been  looked  at  formally,  the  specific  impact  on  the  odds  of  attracting  PPP  on  average  or  at  the  margin has not really been addressed empirically to our knowledge. The details are as follows.   The evidence of the payoffs to the institutional unbundling of regulation is quite skewed towards the  energy and telecoms sectors and the general message is that the creation of these agencies tends to  have the desirable effects that theory has been claiming, at least on efficiency and financing options.  For developed economies, a notable exception covering all regulated infrastructure sectors is provided  by  Cambini  and  Rondi  (2012).  In  addition  to  energy  and  telecoms  operators,  they  include  water  and  transport operators. More specifically, they rely on a panel of 80 publicly traded EU utilities (including  12 water utilities) over the 1994‐2004 period to essentially validate the main theoretical insights. They  already  point  to  the  fact  that  water  is  different  when  it  comes  to  an  impact  of  IRAs  on  investment,  whether the firm is private or public. The telecoms and the energy sectors benefit a lot more from the  existence of an IRA than the water sector, even if, for the sample, the positive impact is also observed  for the water sector, on average. Although they already imply that having a separate IRA may not be  a  guarantee  of  impact  as  they  find  that  political  interference  with  formally  independent  regulators  hurts investment.  For  developing  countries,  Andres  et  al  (2013),  Bel  et  al  (2010),  Carvalho  et  al.  (2012),  Estache  and  Wren‐Lewis  (2010)  or  Gassner  and  Pushak  (2014)  suggest  that,  in  general,  IRAs  do  not  guarantee  a  major  improvement  in  investment,  access  rates  or  efficiency  in  the  water  and  sanitation  sector.  For  this  group  of  countries,  this  is  largely  due  to  the  fact  that  institutional  weaknesses  render  these  agencies  significantly  less  independent  and  competent  than  they  should  be  to  have  the  expected  impact. This research also suggests that the type of contract (i.e. divestiture, greenfield, brownfield or  management) may matter and that a good matching of the contract type and the institutional capacity  makes it easier for a regulatory agency to be effective. It also implies that IRAs may be good at ensuring  that  some  basic  equity  concerns  are  addressed  through  the  specific  design  of  tariffs  and  the  sharing  of  efficiency  gains  between  users  and  producers.  But  these  insights  do  not  apply  equally  well  across  regions.   In  a  very  detailed  study  of  the  Sub‐Saharan  African  experience,  Mande  Bafua  (2015)  finds  that performance is not influenced by the existence or absence of an independent regulator.  In that  region,  the  creation  of  an  IRA  was,  instead,  on  average  associated  with  loss  in  technical  efficiency  under all ownership and contractual models, as a result of an unclear mandate and a monitoring and  enforcement  capacity  constraint  for  these  regulators.  For  his  large  African  sample,  he  also  found,  however, that contract designs may matter to the operators’ performance.  Similar conclusions have  been  reached  for  other  case  studies.  For  instance,  Barbosa,  Costa  Carvalho  and  Menezes  Bezerra  Campiao  (2015)  for  Brazil  blame  regulatory  standardization  and  weak  implementation  capacity  or  willingness for efficiency underperformance.   Political scientists provide complementary insights to those provided by economists when they focus  on the factors determining formal independence (e.g. Gilardi (2008)). They emphasize the role of IRAs  as  a  tool  to  improve  the  credibility  of  policy  commitments  and  hence  reduce  investment  risks.  They  also  point  out  that  the  overall  institutional  configuration  matters  and  that  IRAs  do  not  function  in  a  vacuum.  IRAs  can  sometimes  be  seen  as  a  substitute  to  checks  and  balances  of  normal  policy  and    4  political  processes  when  these  do  not  function  well  enough  (e.g.,  Estache  and  Martimort  (2000),  Jordana and Levi‐Faur (2006), Maggetti 2007; Maggetti et al (2013), Majone (1997), Thatcher (2011)).   When  this  happens,  IRAs  can  be  quite  effective  in  improving  performance.  In  the  rest  of  this  paper,  we ignore these process related matters and focus on the simple payoff to the creation of a separate  regulatory  agency.  We  recognize  that  the  degree  of  independence  of  the  agency  is  an  important  dimension but it goes beyond the scope of this paper.     3. How many water IRAs are there in the world?  To  be  able  to  assess  the  impact  of  IRAs  on  PPP,  two  sets  of  data  at  least  are  needed:  data  on  the  existence of IRAs and comparable data on PPPs. PPP data are available from the World Bank, but global  information  on  IRAs  is  not  available,  at  least  publicly.  This  is  why  this  paper  started  with  a  data  collection effort on the existence of national water and sanitation IRAs. The main output of this effort  is  reported  in  Table  1.  We  managed  to  collect  data  for  177  countries  in  2015.3  The  detailed  country  specific coding is reported in Annex 2.4 The data are recorded as a dummy variable, i.e. if the country  has an IRA, it is coded as 1 and otherwise as 0. The information has been collected from a systematic  search of the official websites of the countries’ governments, United Nations agencies and multilateral  development banks’ project documents. In the process, we also documented the extent to which the  country  had  any  access  to  some  significant  water  or  sanitation  delivery  contract  with  the  private  sector.  The  country  is  considered  to  have  some  form  of  public‐private  partnership  (PPP)  in  2015  if  during  that  year  there  is  an  ongoing  divestiture,  greenfield  or  brownfield  PPP  in  the  water  sector  of  the  country  other  than  a  management  or  lease  contract  (since  these  do  not  involve  any  private  investment),  or if these  investment contracts had been closed and concluded  within the previous 10  years.  We  also  ran  robustness  checks  changing  this  time  limit  to  5  and  2  years.  This  information  is  collected from the World Bank PPP database and is also coded as a dummy variable with a value of 1  when a PPP has been awarded. The detailed country specific coding used in this paper is also reported  in Annex 1.  The way we have decided to account for these PPPs implies that the IRA may have been put in place  after  the  adoption  of  a  PPP  in  the  sector,  which  imposes  some  limit  on  any  causal  interpretation  of  the results. In other words, we can only hope for a sense of correlation or of odds of a correlation as  discussed in more detail later. We do not correct for the size of the deals with the private sector (i.e.  large  and  small  projects  both  count  as  a  PPP  in  the  same  way).  While  the  main  focus  of  the  paper  is  the  experience  of  developing  countries,  we  collected  the  basic  institutional  information  also  on  the  developed  economies.  This  allows  us  to  identify  any  significant  core  difference  between  the  two  country  groups.  As  discussed  next,  however,  the  stylized  facts  suggest  that  the  differences  in  the  distribution of basic governance characteristics are actually not very significant across country groups.   3  123 developing countries and 54 developed countries.  4  Updates will be available on the Bernard Vanommeslaghe Chair website  http://ecares.ulb.ac.be/index.php?option=com_content&task=view&id=168&Itemid=367    5  Table 1: Summary of data set     Countries with  Countries  Countries with  Countries with  Countries with an  Countries with  an autonomous  with PPP  both an  PPP but no  autonomous  no autonomous  water regulatory  autonomous  autonomous  regulatory agency  regulatory  agency  regulator and  regulatory  but no PPP  agency and no  PPP  agency  PPP  Full Sample (177 countries)  Number  80  157  69  89  11  8  Share (in %)  45.2  88.7  39.0  50.3  6.2  4.5  Developing country sample (123 countries)  Number  55  108  48  60  7  8  Share (in %)  44.7  87.8  39.0  48.8  5.7  6.5  Developed country sample (54 countries)  Number  25  49  21  29  4  0  Share (in %)  46.3  90.7  38.9  53.7  7.4  0.0  Source: Based on data collection by the authors    The table  shows that, while  88.7% of the  countries  of  this very  large  sample  have some type of  PPP,  only  45.2%  rely  on  the  existence  of  a  sector  regulator.  The  proportions  are  roughly  similar  across  country groups at this very high level of aggregation. When matching the existence of any PPP and the  existence  of  an  IRA,  the  shares  drop  to  less  than  40%  and  once  more  there  is  not  much  difference  between  the  two  country  groups.  Very  roughly,  one  out  of  two  countries  with  a  PPP  has  no  IRA.  As  expected  somehow  given  the  differences  in  risk  levels  to  investors,  it  seems  somewhat  easier  for  developed countries to attract PPPs without IRAs. There are also a number of countries  in which the  sector has not relied on any PPP but has adopted the IRA model, less than 6% for developed economies  and  less  than  8%  for  developing  ones.  The  differences  are  somewhat  stronger  for  the  groups  of  countries  with  PPP  but  no  agencies.  Finally,  in  our  sample  of  54  developed  economies,  there  is  no  instance of countries without an IRA and without a PPP jointly.  This  very  basic  data  analysis  already  points  to  the  uncertainty  of  the  size  and  sign  of  the  correlation  between the existence of an IRA and any experience with PPP. But there are clearly other factors that  will drive the outcome and the extent to which an IRA may help or not access to PPP. These differences  may actually be quite important in the context of developing countries since the initial conditions on  core water market characteristics are likely to differ. Coverage is indeed not yet universal for the water  sector  and  even  less  so  for  sanitation.  The  ability  to  pay  also  varies  across  countries,  reflecting  wide  differences in income per capita. Institutional differences are also likely to influence the supply of PPP  since it drives the levels of risks for investors.  The  initial  conditions  of  the  sector  are  approximated  by  the  access  rates  available  from  the  World  Development Indicators database and the quality of the governance of the sector. Institutional quality  is approximated by three types of indictors:  a regulatory quality indicator, a rule of law indicator and  the  control  of  corruption  approximated  by  the  ratings  provided  by  the  World  Bank  Governance  Indicators.  These  indicators  run  from  ‐2.5  to  2.5,  with  higher  values  corresponding  to  better  governance  for  each  country.  We  also  consider  the  possible  relevance  of  the  extent  to  which  water  regulation is decentralized based on a survey produced by the OECD (2016). Because we are interested  in the  supply  of private capital,  it  seems reasonable  to include  a  price  variable. We  approximate this  driver of supply by the  inflation rate. Finally, we considered  the possibility of patterns of  differences  across regions in their ability to attract PPP since the World Bank PPP database clearly points to a very  strong  comparative  advantage  of  Latin  America  and  Asia  in  the  ability  to  do  so.  This  is  included  as  a  regional  dummy  variable  in  the  model  discussed  later.  Finally,  we  account  for  the  income  per  capita  in  the  country  since  it  provides  a  sense  of  the  extent  to  which  the  ability  to  pay  may  influence  the    6  potential  market  for  the  PPP  operators.  These  data  were  collected  from  the  World  Bank  economic  indicators. Definition of all the data and their sources are provided in Annex 1.  Unfortunately, detailed information on the contract types is only available for 70 of the 123 developing  countries for which we have collected the data related to IRAs. Table 2 provides with the distribution  of  these  70  subsample  countries  across  regions.  Note  that  all  six  countries  in  East  Asia  have  private  participation  in  their  water  and  sanitation  sectors,  while  two  countries  in  South  Asia  lack  an  IRA  in  their respective sectors.     Table 2: Distribution of sample countries across regions  (2) Europe and  (3) Latin America  (4) Middle East and  (6) sub‐Saharan  (1) East Asia  (5) South Asia  Central Asia  and the Caribbean  North Africa  Africa  6  16  16  8  2  22      Table  3  summarizes  the  basic  statistics  on  each  of  these  variables  for  the  developing  countries  subsample  we  ended  up  working  with  in  our  assessment  of  the  drivers  of  the  supply  of  PPP  in  developing  countries.  The  sample  size  is  the  same  for  all  variables  except  decentralization.  It  shows  that  the  sample  is  quite  heterogeneous  in  some  of  the  key  control  variables,  such  as  water  and  sanitation  and  access  rates,  since  the  relatively  high  mean  is  matched  by  a  high  standard  deviation.  The same observation applies to the variables used to approximate the quality of governance.    Table 3: Summary statistics for the developing country sample     Observations  Mean  Std. dev.  Min  Max    70  0.46  0.50  0  1    51  0.55  0.50  0  1    70  0.50  0.50  0  1  _   70  9586.09  6638.74  581.14  25311.91  _   70  87.08  14.49  49.0  100  _   70  67.63  28.60  10.90  100    70  2.77  8.50  ‐29.69  38.40  _   70  ‐0.46  0.57  ‐1.40  1.30  _   70  ‐0.24  0.62  ‐1.69  1.35  _   70  ‐0.42  0.56  ‐1.72  1.33    Table 4 provides a first sense of the partial correlations between these country specific variables and  the main variables specific to the water and sanitation sector. With respect to the core interest of this  paper, the partial correlation between PPP and IRA is the most interesting one. It suggests that these  two policy options are not statistically significantly related. The second clear observation is that all the  key control variables, except for decentralization, are positively correlated with PPP. The existence of  an IRA is only correlated with inflation and regulatory quality, and only at a 10% level of significance.  In  other  words,  basic  indicators  of  institutional  quality  seem  to  be  much  more  important  to  the  chances of attracting PPP than IRA,  assuming that these correlations can be used to try to anticipate  the  likely  outcome  of  the  econometric  analysis.  The  non‐significance  of  a  very  basic  modeling  of  decentralization  as  a  dummy  variable  is  also  interesting,  since  it  also  raises  questions  on  the  effectiveness of this common political option of the sector.      7  Table 4: Partial correlation matrix for the developing country sample  decentral water  sanitation  ppp        IRA              ization  access  access                        Ppp  1.00  Decentralization  0.17    1.00                IRA  ‐0.00    0.09    1.00            Water access  0.47  ***  0.17    ‐0.03    1.00        Sanitation access  0.37  ***  0.00    0.03    0.74  ***  1.00    GDP_per capita  0.42  ***  ‐0.01    0.01    0.63  ***  0.67  ***  Inflation  0.25  **  0.31  **  0.23  *  0.13    0.07    control_corruption  0.25  **  ‐0.08    0.17    0.46  ***  0.33  ***  Regulatory quality  0.30  **  0.03    0.23  *  0.44  ***  0.41  ***  Rule of law  0.29  **  0.09     0.15     0.45  ***  0.33  ***  Significance levels: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    4. Modeling the interactions between PPPs and IRAs  This  section  describes  the  methodology  followed,  as  well  as  the  results  obtained.  We  give  a  general  specification of the estimated logit model to analyze the determinants of the source of financing being  private and analyze the results. We ran three different sets of regressions. First, we proceeded with a  sample which does not include the decentralization variable, for which we only have 51 observations.  The results are reported in Table 5. Second, we included decentralization in the same regressions but  the decentralization variable was never  significant and the overall results did not change.  Therefore,  we  did  not  report  the  results.  Finally,  we  performed  a  multinomial  logit  regression  to  analyze  the  effects on each type of PPP contract separately. These results are reported in Table 6.     4.1. Logit model specification and results5   Since the dependent variable, PPP, is dichotomous and equals 1 if there is private participation in the  financing  of  the  water  and  sanitation  sector  of  a  specific  developing  country  (i.e.  if  there  is  at  least  some private investment), our model specification is given by      1 Λ                                where  Λ  is  the  standard  logistic  distribution  (i.e.,  logit  model);    is  a  vector  of  country  specific  explanatory variables; and   and   are the parameters to be estimated. Note that SSA is the default  region  in the  model  and South  Asia  has  been  dropped  as  a regional dummy  since  neither  of  the two  South Asian countries of our sample has a national IRA.  East Asia has also been dropped as a regional  dummy because all six countries in the sample have a PPP. The other regional dummies crossed with  IRA inform of the differences across regions as compared to the impact of IRAs in SSA.  Table 5 reports  the estimation results.     5  We obtained very similar results when estimating a probit model.     8  Table 5: Empirical results for logit model              Dependent Variable: PPP    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  IRA  ‐2.56E‐17  0.0019  ‐0.3003  ‐0.4825  ‐3.2418**  ‐2.5139*    (0.4798)  (0.5296)  (0.5154)  (0.5933)  (1.3472)  (1.4044)  GDP per capita    0.0001***    0.0002***    0.0001**      (0.00005)    (0.00005)    (0.00005)  Inflation      0.0796*  0.1133**  0.1473**  0.1617**        (0.0418)  (0.0521)  (0.0651)  (0.0690)  2.Europe and C. Asia and IRA          2.8261*  1.7713            (1.4684)  (1.1375)  3.Lat. Am. And Carib. and IRA.          3.7601***  2.5250*            (1.4181)  (1.5264)  4.Mid. East and N. Africa, and IRA.          3.0673  2.5494            (2.0422)  (2.2595)  Constant  ‐1.5873***  ‐0.2563  ‐1.8891***  ‐0.3636  ‐1.6562**  ‐0.1719    (0.5700)  (0.3509)  (0.6148)  (0.3393)  (0.3746)  (0.6610)                Observations  70  70  70  70  68  68    0  0.1372  0.0522  0.2127  0.1873  0.2621  Log Likelihood  ‐48.26  ‐41.64  ‐45.74  ‐37.99  ‐37.92  ‐34.43  LR    0  13.24  5.04  20.53  17.48  24.46  Prob <    1  0.0013  0.0804  0.0001  0.0037  0.0004  Standard errors in parentheses: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  South Asia is dropped as all observations lack and autonomous regulator; East Asia is dropped as all 6 observations  have PPP; sub‐Saharan Africa is omitted variable    The goodness‐of‐fit results show that the pseudo R2 increases when controlling for income per capita  and  for  regional  interaction  terms  and  the  model  reaches  a  relatively  good  fit  (considered  to  be  between 0.2 and 0.4 according to McFadden (1998)). This better fit is also seen in the log‐likelihood,  which is maximized when controlling for all variables (i.e. model 6). Finally, the probability of obtaining  the  χ^2  statistic  if  there  is  no  effect  of  the  independent  variables  (Prob  <  χ^2)  is  lowest  when  controlling all variables as well (model 6).  The  interpretation  of  the  table  is  somewhat  subtle,  since  the  coefficients  reported  on  each  independent  variable  need  to  be  transformed  into  the  odds  of  having  PPP  depending  on  the  value  taken by the independent variables. A negative coefficient implies that the odds ratio will be smaller  than  1.  When  this  ratio  is  less  than  1,  it  means  the  odds  of  having  PPP  (i.e.  PPP=1)  when  there  is  an  IRA (i.e. IRA=1) are actually lower than  when  there  is no IRA  (i.e.  IRA=0).  If the odds ratio  is  above  1,  the  odds  of  having  PPP  when  there  is  an  IRA  are  higher  than  the  odds  of  having  PPP  without  a  regulator. The specific measure of these odds is obtained by exponentiation of the coefficient on the  IRA.  If  models  (5)  and  (6)  respectively  are  considered  to  be  the  most  complete,  the  odds  that  a  country  with  an  autonomous  regulator  has  private  participation  in  the  water  and  sanitation  sector  are  between  exp(‐3.2418)  =  0.04  and  exp(‐2.5139)=0.08 times  higher  than  a  country  without  a  regulator.  The  impact is however stronger in Latin America; more precisely, the odds that a Latin American country  with a regulator has private financing in the water sector are exp(‐3.2418+3.7601) = 1.68 times higher than  a  Latin  American  country  lacking  such  a  regulator.  In  terms  of  Europe  and  Central  Asia,  where  the  results  are  only  slightly  significant  and  the  impact  only  appears  when  income  per  capita  is  not  controlled  for,  the  odds  that  a  European  or  Central  Asian  country  has  PPP  are  exp  (‐3.2418+2.8261)=0.66  times  higher  when  the  country  has  a  regulator  than  when  it  does  not.  Note  that  in  the  Middle  East,    9  the results also suggest that the odds that an IRA makes a difference to the chances of getting a PPP  deal are not statistically different from 0.   When  everything  else  is  held  constant,  the  odds  that  a  European  or  Central  Asian  country  with  a  regulator  has  private  participation  are  exp(2.8251) =  16.88   times  higher  than  a  country  in  Sub‐Saharan  Africa that also has a water sector IRA. In terms of a country in Latin America and the Caribbean, such  odds  are  between  exp(2.520)  =  12.49  and  exp(3.7601)  =  42.95  times  higher  than  a  country  in  SSA  with  an  autonomous regulator, everything else held constant.  It is useful to  also note that for  income and inflation, the results are significant and positive for both  variables. In terms of odds, however, holding IRA constant, the odds of PPP increase by at least 0.01%  for a one‐unit increase in the level of income (i.e. model 2). Likewise, when inflation increases by 1%,  it  increases  by  at  least  7.96%  the  odds  of  PPP  (i.e.  model  3).  The  odds  are  higher  on  average  when  accounting for regional differences (models 4 and 5).  4.2. Multinomial logit  The extent to which the creation of these agencies may have a more subtle impact on the possibility  of getting access to PPP is linked to the specific type of contract that countries can rely on to conclude  these PPPs. To be able to assess the impact of IRAs on the supply of PPPs, we switch to a multinomial  logit and in this case, the dependent variable is defined by the various types of contracts distributed  across  the  main  categories:  management  and  lease,  greenfield,  brownfield  or  divestiture  contracts.  Once  again,  the  model  allows  us  to  establish  the  impact  of  the  adoption  of  an  IRA  on  the  odds  of  adopting a specific type of contract relative to the odds not having a PPP contract at all. The specific  characterization of each type of contract can be summarized as follows:     a. Management and lease contracts: take‐over of the management of a public asset by a private  firm  for  a  fixed  duration  (the  ownership  and  investment  decisions  remain  with  the  public  sector).  b. Greenfield  projects:  construction  and  operation  of  a  new  facility  by  a  private  operator  or  a  partnership between private and public actors for a duration specified in the project contract.  c. Brownfield  projects:  take‐over  of  the  operations,  improvement,  expansion  and/or  rehabilitation of an existing asset by a private firm or a public‐private partnership.  d. Divestitures: full or partial transfer of ownership of a public asset to a private firm through a  direct sale or a public offering.  The specific model tested to assess the impact of IRA on the adoption of each type of contract controls  for  GDP  per  capita  and  inflation.6  The  analysis  is  carried  out  for  a  subset  of  60  developing  countries  since  these  are  the  only  ones  for  which  we  have  all  the  data  needed.  Indeed,  less  data  are  available  on the type of contract than on whether there  is a contract at all. The results are presented in Table  6. In this case, we do not provide the estimated coefficients and then interpret the results in terms of  odds as in sub‐section 4.1, but we provide the marginal effects at the mean of each regressor. As such,  the  interpretation  is  as  follows:  for  the  IRA  variable,  the  coefficient  tells  how  much  greater  is  the  probability of observing a specific type of PPP when we consider a country that has a regulator (IRA =  1) compared to a country that does not have such a regulator (IRA = 0).    6  Decentralization, regional dummy, and governance variables did not provide any significant results and did not  change  the  impacts estimated or the explanatory power  of  the models. This is  why we do not  report  the fuller  models which take them into consideration.    10  Table 6: Empirical results for Multinomial Logit Model explaining PPP (dependent variable)        (1)  (2)  1. Management and lease contracts            IRA      0.0403  0.0819        (0.1110)  (0.1159)  GDP per capita        ‐0.00003***        (0.00001)    Inflation      ‐0.0114  ‐0.0189**        (0.0089)  (0.0089)  2. Greenfield contracts            IRA      ‐ 0.1547*   ‐0.2112*         (0.0865)  (0.1104)  GDP per capita        8.44e‐06        (8.67e‐06)    Inflation      0.0082  0.0142*        (0.0054)   (0.0079)   3. Brownfield contracts            IRA      0.0869  0.0304        (0.1316)  (0.1579)  GDP per capita        0.00005***        (0.00001)    Inflation      0.0144  0.0269**        (0.0095)   (0.0130)  4. Divestiture contracts            IRA      0.0033  ‐0.0035      (0.0524)  (0.0398)  GDP per capita        5.34e‐06        (3.97e‐06)    Inflation      0.0007   0.0018        (0.0035)  (0.0032)            Basic Statistics and Tests          Observations      60  60        0.0512  0.1885  Log Likelihood      ‐81.9  ‐70.05  LR        8.84  32.55  Prob <        0.3561  0.0011  Standard errors in parentheses ‐ *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    The model estimated shows goodness‐of‐fit as suggested by the  . The model is a better fit  when income per capita is controlled for (0.19 vs. 0.05), but remains just outside the good fit interval  (0.2  to  0.4).  This  is  one  of  the  reasons  why  Model  (2)  is  our  preferred  model.  In  addition,  the  log  likelihood  is  maximized  when  controlling  for  income  per  capita  (model  2),  and  the  probability  of  obtaining  the     statistic  if  there  is  in  fact  no  effect  of  the  independent  variables,  is  also  lowest  for  this model (0.001). The analysis of the coefficients allows the following conclusions.  First,  the  relation  between  the  type  of  PPP  contract  in  the  water  and  sanitation  sector  and  the  existence or not of an IRA is only significant when the contract is a greenfield project.    Second, in the only contract type for which an IRA matters, the impact is actually negative. Investors  seem  not  to  be  keen  on  being  regulated  by  an  independent  agent,  potentially  with  discretionary  powers.  Indeed,  we  find  that  having  an  IRA  decreases  the  probability  of  having  a  greenfield  project,    11  rather  no  private  participation  in  the  financing  of  the  sector.  This  may  be  because  these  types  of  contracts  can  be  designed  as  detailed  regulatory  instruments  which  are  better  implemented  by  a  monitoring  and  enforcement  unit  within  a  ministry  rather  than  an  agency  with  margin  to  interpret,  complement or modify the contract.    Third, a higher income level slightly but significantly decreases the probability of having a management  and lease contract and increases the probability of having a brownfield contract instead of no contract  at all.   Fourth, prices matter to all types of contracts except divestiture. A higher annual percentage change  of  inflation  slightly  but  significantly  decreases  the  probability  of  having  a  management  and  lease  contract, but increases the probability of having a brownfield or a greenfield project contract, instead  of no contract at all.  To sum up, we find that the only significant effect of IRA is for greenfield projects, i.e. projects entailing  new  investments.  And  in  that  case,  an  IRA  has  been  counterproductive  in  the  water  and  sanitation  sector.     5. Concluding comments    The next time someone asks the reader whether creating an IRA is a necessary condition to be able to  attract  private  sector  participation  in  the  water  and  sanitation  sector,  (s)he  will  now  have  a  much  better way of saying that the answer is  no. The stylized facts show that there are countries with PPP  and  no IRA  and the  statistical  analysis  suggests  that  the supply  of  PPP seems to be hardly  correlated  to the existence of an IRA.    The next time someone asks the reader whether creating an IRA is a sufficient condition to be able to  attract PPP, (s)he will once again be able to argue that the answer is probably no, on average, because  the results reported here show that the odds of having a PPP are only 0.04 to 0.08 times higher when  a  country  has  an  IRA,  which  is  considerably  low  (below  1)  and  close  to  zero.  These  are  also  the  best  estimates of the odds for SSA. However, the odds vary across regions. They are significantly better in  Latin  America  than  in  the  other  regions  (almost  twice  as  large  for  a  Latin  country  with  an  IRA  as  compared to a Latin country without an IRA). The odds are also higher in Europe and Central Asia but  much  lower  than  in  Latin  America  for  a  similar  comparison  (0.66)  when  the  income  per  capita  is  not  accounted  for.   Note  that  in  the  Middle  East,  the  results  also  suggest  that,  so  far,  the  creation  of  an  IRA  makes  no  statistically  significant  difference  to  the  chances  of  getting  a  PPP.  The  tests  cannot  be  applied to the Asian countries, since all East Asian countries have a PPP and none of the South Asian  countries in the sample have a national IRA.  The next time someone asks the reader whether the lessons from one region are relevant to another  region, the answer will once more be no, at least at the very broad level. When everything else is held  constant, the odds that a European or Central Asian country with an IRA has private participation are  about  17  times higher than for  an  SSA  country with comparable  institutional regulatory governance.  The odds in Latin America could be as much as 43 times higher than in SSA. Extrapolating somewhat,  this also means that key aspects of the success stories from Europe, Canada, and Australia, which are  so often used to convince policy makers in developing countries, need to be analyzed with much more  caution.  Cross‐country  and  cross‐regional  differences  influence  the  effectiveness  of  some  of  the  institutional changes considered as potentially useful in theory.  Finally, the next time someone asks whether the effectiveness of  adopting  an IRA helps in attracting  PPP at the  margin depends on  the contract type,  the answer  is yes, but  not as  expected.  To  be  more  precise, the adoption of an IRA has in general no impact at the margin (other things matter more and  notably price prospects and income per capita). Worse yet,  in the case of greenfield  projects, an IRA  has  a  negative  impact  at  the  margin.  This  may  simply  mean  that  a  good  contract  with  clear  rules  of    12  the  game  seems  to  be  preferred  to  a  contract  that  can  be  subject  to  discretionary  changes  by  a  regulator.  Despite their attractive relative simplicity, these answers have some limitations because the data set  and the modeling approach are not able to address a number of very real and important dimensions.  First, as repeatedly pointed out by political scientists in their research, there is a lot of heterogeneity  in the quality of IRAs, in their governance, actual independence and accountability (e.g. OECD (2016)).  This heterogeneity cannot be picked up at the level of aggregation of the data used here. And there is  also  a  lot  of  heterogeneity  in  the  quality  of  the  incumbent  administrations,  including  the  possibility  that some ministries are totally capable of taking on the regulatory activities in very professional ways.  This heterogeneity is not picked up either by the very simple characterization adopted here. Second,  there are also differences in the absolute and relative importance of PPP for the countries, which have  been  ignored  by  the  modeling  of  PPP  as  a  dummy.  Finally,  there  is  the  possible  relevance  of  the  sequencing of PPP and IRA, which may also matter but which cannot be addressed by our single‐year  data set.   These  limitations  are  important,  but  they  are  not  sufficient  to  reject  the  doubts  raised  on  the  too  common assumption that an IRA is needed as part of the institutional reforms to be adopted to attract  PPP.  The  evidence  is  imperfect  but  robust  enough  to  make  the  case  for  more  detailed  public  sector  diagnostics  before  trying  to  force  a  standard  regulatory  governance  model  onto  countries.  Many  developing and emerging economies will not need IRAs to attract PPP and many countries with an IRA  will not be able to attract PPP. Details and context matter to the effectiveness of ideas extracted from  theory  and  practice  in  successful  developed  economies.  And  these  details  abound  in  water  and  sanitation  regulatory  governance,  as  recently  shown  by  the  OECD  (2015).  These  data  as  well  as  additional  data  on  the  timing  and  sequencing  of  IRAs  would  provide  even  more  insights  on  the  relevance of these institutions for PPP. Further, also linking these institutional options to the volume  of  investments  achieved  through  PPP  would  further  refine  these  insights.  But  without  an  effort  to  collect these data, no new research will be possible.              13  References    Andrés, L.A., J. Schwartz and J.L. Guasch (2013). Uncovering the Drivers of Utility Performance: Lessons  from  Latin  America  and  the  Caribbean  on  the  Role  of  the  Private  Sector,  Regulation,  and  Governance in the Power, Water, and Telecommunication Sectors. Directions in Development‐ ‐Infrastructure;. Washington, DC: World Ban  Barbosa,  A.E,  Costa  Carvalho,  and  L.  Menezes  Bezerra  Sampaio  (2015),  “Paths  to  universalize  water  and sewage services in Brazil: The role of regulatory authorities in promoting efficient service”,  Utilities Policy, Utilities Policy 34: 1.10  Bel,  G.,  X.  Fageda  and  M.E.  Warnerd  (2010),  “Is  private  production  of  public  service  cheaper  than  public  production?  A  meta‐regression  analysis  of  solid  waste  and  water  services”,  Journal  of  Policy Analysis and Management, 29(3), 553‐577  Busuioc,  M.  (2009),  'Accountability,  Control  and  Independence:  The  Case  of  European  Agencies',  European Law Journal, Vol. 15, No. 5, pp. 599‐615.  Cambini  C.  and  L.  Rondi  (2016),  “Independent  Regulation,  Investment  and  Political  Interference:  Evidence from EU”, Economic Inquiry,   Cambini  C.  and  Y.  Spiegel  (2016)  “Investment  and  Capital  Structure  in  a  Partially  Privatized  Utility”,  Journal of Economics & Management Strategy,  Cambini C. and L. Rondi (2010), “Incentive regulation and investment: evidence from European energy  utilities”, Journal of Regulatory Economics, 38(1), 1‐26.  Carvalho,  P.,  R.  Cunha  Marques  and  S.  Berg  (2012),  "A  meta‐regression  analysis  of  benchmarking  studies on water utilities market structure," Utilities Policy, vol. 21(C) : 40‐49  Christensen,  J.  G.  and  P.  Laegreid  (2002),  'New  Public  Management ‐  Puzzles  of  Democracy  and  the  Influence of Citizens', Journal of Political Philosophy, Vol. 10, No. 3, pp. 267‐296.  Estache,  A.  and  L.  Wren‐Lewis  (2010),  “Regulation  in  Developing  Economics:  A  survey  of  theory  and  evidence”, in Baldwin, R., M. Cave and M. Lodge (ed) Oxford Handbook of Regulation  Estache, A., A. Goicoechea and L. Trujillo (2009)  “Utilities  reforms  and  corruption  in  developing  countries”, Utilities Policy, vol. 17(2), pp 191‐202, June  Estache, A. and D. Martimort (2000), “Transaction costs, politics, regulatory institutions and regulatory  outcomes”,  in  Manzetti,  L.  ed.,  Regulatory  Policy  in  Latin  America:  Post‐Privatization  Realities,  North‐South Press Center at the University of Miami, pp 49‐82  Gasmi,  F.,  P.  Noumba  Um  and  L.  Recureo  Virto  (2009),  'Political  Accountability  and  Regulatory  Performance in Infrastructure Industries: An Empirical Analysis', World Bank Economic Review,  Vol. 23, No. 3, pp. 509‐531.  Gassner, K. and N. Pushak (2014), “30 years of British utility regulation: Developing Country experience  outlook “, Utilities Policy 31, pp 44‐51  Gerlach, E. and R. Fraceys (2010), “Regulating Water Services for All in Developing Economies”, World  Development, 38‐9:  1229‐1240.  Gilardi,  F.  and  M.  Maggetti  (2011),  'The  Independence  of  Regulatory  Authorities'  in  David  Levi‐Faur  (ed), Handbook on Regulation. Cheltenham: Edward Elgar, pp. 201‐214.  Jensen,  O.  and  X.  Wu  (2016),  The  hybrid  model  for  economic  regulation  of  water  utilities:  Mission  impossible?,  Utilities  Policy,  Available  online  1  June  2016,  ISSN  0957‐1787,  http://dx.doi.org/10.1016/j.jup.2016.04.017.    14  Laffont, J.‐J. and J. Tirole (1991), 'The Politics of Government Decision‐Making: A Theory of Regulatory  Capture', The Quarterly Journal of Economics, Vol. 106, No. 4, pp. 1089‐1127.  Maggetti,  M.  K.  Ingold  and  F.  Varone  (2013),  'Having  Your  Cake  and  Eating  It,  Too:  Can  Regulatory  Agencies  Be  Both  Independent  and  Accountable?',  Swiss  Political  Science  Review,  Vol.  19,  No.  1, pp. 1‐ 25.  Majone, G.  (1997) “From the positive to the regulatory state: causes and consequences of changes in  the mode of governance”, Journal of Public Policy, 17(2): 139‐167.  Mande Bafua, P., (2015), “Efficiency of urban water supply in Sub‐Saharan Africa: Do organization and  regulation matter?” Utilities Policy, Vol. 37: 13‐22  McFadden, D. (1978) “Quantitative methods for analysing travel behaviour of individuals: some recent  developments”,  in  D.  Hensher  and  P.  Stopher,  eds.  Behavioural  travel  modelling,  Croom  Helm  London: London, pp 279‐318.  Van Kersbergen, K. and F. Van Waarden (2004), ''Governance' as a bridge between disciplines: Cross‐ disciplinary  inspiration  regarding  shifts  in  governance  and  problems  of  governability,  accountability  and  legitimacy',  European  Journal  of  Political  Research,  Vol.  43,  No.  2,  pp.  143‐ 171.  OECD (2016), Being an Independent Regulator, The Governance of Regulators, OECD Publishing, Paris  OECD (2015), The Governance of Water Regulators, OECD Studies onWater, OECD Publishing, Paris.  OECD, (2002) Regulatory Policies in OECD Countries. From Interventionism to Regulatory Governance.  Paris: OECD.  Thatcher,  M.  (2011)  The  creation  of  European  regulatory  agencies  and  its  limits:  a  comparative  analysis of European delegation Journal of European Public Policy, 18 (6). 790‐809  Thatcher, M. (2002), “Regulation after delegation: independent regulatory agencies in Europe Journal  of European Public Policy”, 9 (6). 954‐972. ISSN 1350‐1763  Trillas,  F.  and  M.A.  Montoya  (2011)  “Commitment  and  regulatory  independence  in  practice  in  Latin  American  and  Caribbean  Countries”,  Competition  and  regulation  in  network  industries,  12(1):  27‐56.        15  Annex 1: Definition of variables and sources    Variable  Definition  Source  Dummy equal 1 if there is a divestiture, greenfield or    brownfield PPP in the water sector of country other than    ppp  management or lease contract, and 0 if there is a    management or lease contract, or no PPP.    Polychotomous variable equal 0 if country has no PPP    contract in water sector, equal 1 if PPP is management or    ppp_type  lease contract, and equal 2 if PPP is divestiture, greenfield or  PPI Database (World  brownfield contract.  Bank)    Dummies equal to 1 if the country belongs to a specific    region, and 0 otherwise. Regions are: (1) East Asia, (2) Europe  Regional dummies   and Central Asia, (3) Latin America and the Caribbean, (4)       Middle East and North Africa, (5) South Asia, and (6) sub‐ Saharan Africa.    Dummy equal 1 if regulation of water sector is carried out at  decentralization  OECD (The  a subnational level, equal 0 if carried out at a national level or  there is no regulation.   governance of water       regulators) and  regulatory bodies  Dummy equal 1 if there is an autonomous regulator in the  websites  auto_reg  water sector, and 0 if there is no regulator, or regulator lacks  autonomy.  gdp_pc  GDP per capita, PPP (constant 2011 international $)  World Development  water_access  Improved water source (% of population with access)  Indicators (World  Bank)  sanitation_access  Improved sanitation facilities (% of population with access)  Inflation  Inflation, GDP deflator (annual %)  control_corruption  Indicators running from ‐2.5 to 2.5, with higher values  Worldwide  corresponding to a better governance for each country. The  Governance  reg_qual  quality of governance is represented by control of corruption,  Indicators (World  government efficiency, political stability, regulatory quality,  Bank)  rule_law  rule of law, and voice and accountability.           16  Annex 2: Main Dataset Produced as part of this paper  IRA  PPP with  Any PPP  Type of PPP  investment  *     Developing countries ‐ Subset 70 countries  Albania  1  0  1  0  Algeria  0  1  1  2  Angola  0  0  0  0  Argentina  1  1  1  3  Armenia  1  0  1  1  Azerbaijan  0  0  0  0  Belize  1  1  1  0  Benin  0  1  1  ‐  Bolivia  0  0  1  0  Bosnia and Herzegovina  1  0  0  0  Botswana  0  0  0  0  Brazil  1  1  1  3  Bulgaria  1  1  1  3  Burundi  1  0  0  0  Cameroon  0  0  1  1  Central African Republic  0  0  1  0  Chad  0  0  0  0  Chile  1  1  1  3  China  0  1  1  3  Colombia  1  1  1  3  Congo, Republic  1  0  1  1  Côte d'Ivoire  0  0  1  1  Ecuador  1  0  1  ‐  Egypt, Arab Rep.  1  1  1  2  Georgia  1  1  1  4  Ghana  1  1  1  2  Guatemala  0  1  1  3  Guyana, CR  1  0  1  ‐  Haiti  0  0  1  1  Honduras  1  1  1  ‐  India  0  1  1  3  Indonesia  0  1  1  3  Iraq  0  0  0  0  Jordan  0  1  1  3  Kazakhstan  0  1  1  4  Kenya  1  0  0  0  Kyrgyz Republic  0  0  1  1  Lebanon  0  0  1  ‐  Malaysia  1  1  1  3  Mauritius  0  0  1  1  Mexico  1  1  1  3  Moldova  1  0  0  0  Montenegro  0  0  0  0  Morocco  0  1  1  2  Mozambique  1  0  1  1  Namibia  1  0  1  1  Nepal  0  0  1  1  Niger  1  0  1  1  Panama  1  0  1  1  Peru  1  1  1  3  Philippines  1  1  1  3  Romania  1  1  1  3  Russian Federation  0  1  1  3  Rwanda  1  0  0  0  Salvador, El  0  0  0  0  Senegal  0  0  1  1  Serbia  0  1  1  2  Sierra Leone  1  0  0  0  South Africa  0  1  1  3  Tanzania  1  0  1  ‐  Thailand  0  1  1  3  Tunisia  0  1  1  2  Turkey  0  1  1  2    17  Uganda  0  0  0  0  Ukraine  1  1  1  3  Uruguay  1  0  1  ‐  Uzbekistan  0  0  1  ‐  Vietnam  0  1  1  2  West Bank and Gaza  1  0  1  ‐  Zambia  1  0  1  ‐  Other developing countries  Bangladesh  0  ‐  1  ‐  Belarus  0  ‐  1  ‐  Bhutan  1  ‐  1  ‐  Burkina Faso  0  ‐  1  ‐  Cambodia  0  ‐  1  ‐  Cape Verde  1  ‐  1  ‐  Congo, Democratic  1  ‐  1  ‐  Republic  Costa Rica  1  ‐  1  ‐  Cuba  0  1  1  3  Djibouti  0  ‐  1  ‐  Dominican Republic  0  ‐  1  ‐  Equatorial Guinea  0  ‐  1  ‐  Eritrea  0  ‐  1  ‐  Ethiopia  0  ‐  1  ‐  Fiji  0  ‐  1  ‐  Gabon  1  ‐  1  ‐  Gambia, The  1  ‐  1  ‐  Guinea  1  ‐  1  ‐  Guinea‐Bissau  0  ‐  1  ‐  Iran, Islamic Rep.  0  ‐  1  ‐  Jamaica  1  ‐  1  ‐  Kiribati  0  ‐  1  ‐  Kosovo  1  0  0  0  Lao PDR  0  ‐  1  ‐  Lesotho  1  ‐  1  ‐  Liberia  1  ‐  1  ‐  Libya  1  ‐  1  ‐  Macedonia FYR  0  ‐  1  ‐  Madagascar  1  ‐  1  ‐  Malawi  0  ‐  1  ‐  Maldives  0  ‐  1  ‐  Mali  1  ‐  1  ‐  Mauritania  1  ‐  1  ‐  Mongolia  0  ‐  1  ‐  Myanmar  0  ‐  1  ‐  Nicaragua  1  ‐  1  ‐  Nigeria  0  ‐  1  ‐  Pakistan  1  ‐  1  ‐  Paraguay  1  ‐  1  ‐  Somalia  0  ‐  1  ‐  South Sudan  0  ‐  1  ‐  Sri Lanka  0  ‐  1  ‐  Sudan  0  1  1  2  Suriname  0  ‐  1  ‐  Swaziland  0  ‐  1  ‐  Syrian Arab Republic  0  ‐  1  ‐  Tajikistan  0  ‐  1  ‐  Togo  1  ‐  1  ‐  Turkmenistan  0  ‐  1  ‐  Vanuatu  1  ‐  1  ‐  Venezuela, RB  0  1  1  2  Yemen, Rep.   0  ‐  1  ‐  Zimbabwe  0  ‐  1  ‐  Developed Countries  Antigua and Barbuda  1  ‐  1  ‐  Australia  1  ‐  1  ‐  Austria  0  ‐  1  ‐  Bahamas, The  0  ‐  1  ‐  Bahrain  0  ‐  1  ‐    18  Barbados  1  ‐  0  ‐  Belgium  0  ‐  1  ‐  Brunei Darussalam  0  ‐  1  ‐  Canada  1  ‐  1  ‐  Croatia  1  ‐  1  ‐  Cyprus  0  ‐  1  ‐  Czech Republic  0  ‐  1  ‐  Denmark  1  ‐  1  ‐  England and Wales  1  ‐  1  ‐  Estonia  1  ‐  1  ‐  Finland  0  ‐  1  ‐  France  0  ‐  1  ‐  Germany  0  ‐  1  ‐  Greece  0  ‐  1  ‐  Hungary  1  ‐  1  ‐  Iceland  0  ‐  1  ‐  Ireland  1  ‐  1  ‐  Israel  0  ‐  1  ‐  Italy  1  ‐  1  ‐  Japan  0  ‐  1  ‐  Korea, Rep.   0  ‐  1  ‐  Kuwait  0  ‐  1  ‐  Latvia  1  ‐  0  ‐  Lithuania  1  ‐  1  ‐  Luxembourg  0  ‐  1  ‐  Macao SAR, China  0  ‐  1  ‐  Malta  1  ‐  1  ‐  Netherlands  0  ‐  1  ‐  New Zealand  1  ‐  1  ‐  Northern Ireland  1  ‐  0  ‐  Norway  0  ‐  1  ‐  Oman  1  ‐  1  ‐  Poland  1  ‐  1  ‐  Portugal  1  ‐  1  ‐  Puerto Rico  1  ‐  1  ‐  Qatar  0  ‐  1  ‐  Saudi Arabia  0  ‐  1  ‐  Scotland  1  ‐  1  ‐  Seychelles  0  ‐  1  ‐  Singapore  0  ‐  1  ‐  Slovak Republic  1  ‐  1  ‐  Slovenia  0  ‐  1  ‐  Spain  0  ‐  1  ‐  Sweden  0  ‐  1  ‐  Switzerland  0  ‐  1  ‐  Taiwan, China  0  ‐  1  ‐  Trinidad and Tobago  1  ‐  0  ‐  United Arab Emirates  1  ‐  1  ‐  United States  1  ‐  1  ‐  Note: * 0 = No PPP contract, 1 = Management and lease contracts, 2 = Greenfield  contracts, 3 = Brownfield contracts, 4 = Divestiture contracts.    19