WPS8582 Policy Research Working Paper 8582 Electrification and Household Welfare Evidence from Pakistan Hussain Samad Fan Zhang South Asia Region Office of the Chief Economist September 2018 Policy Research Working Paper 8582 Abstract As many as 50 million people in Pakistan may still live results show that lack of connectivity and poor reliability without connection to the electric grid. Pakistan also has may be costing the country at least $4.5 billion (1.7 percent some of the world’s worst power outages. Using data from of gross domestic product) a year. Addressing the problem a nationally representative two-period panel survey, this requires energy sector reforms to correct regulatory and paper presents the first empirical evidence on the cost of institutional distortions in the gas and electricity sectors. unreliable electricity supply to households in Pakistan. The This paper is a product of the Office of the Chief Economist, South Asia Region. 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://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at zhang1@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 Electrification and Household Welfare: Evidence from Pakistan1  Hussain Samad and Fan Zhang  Key Words: Rural electrification, benefits of electrification, Pakistan  JEL: D6 ,Q4, R2  1  This paper is part of an effort to assess the cost of power sector distortions in South Asia conducted by the Office  of the Chief Economist of the South Asia Region. The authors are grateful to Laurent Loic Yves Bossavie, Lucian Bucur  Pop,  and  Cem  Mete  for providing access  to  and  clarification  on  the  data.  Financial  support  from  Partnership  for  South Asia Tryst Fund is greatly appreciated.   I. Introduction Access  to  reliable  electricity  has  long  been  recognized  as  a  driver  of  social  and  economic  development. A growing body of literature shows that low access to and poor quality of electricity  affect households’ living standards and social welfare (Chakravorty, Pelli, and Marchand 2014;  Samad  and Zhang  2016,  2017).  Many  studies  examine  the  causal  link  between  electricity and  development in Bangladesh and India (Khandker, Barnes, and Samad 2012; Rud 2012; van de  Walle  et  al.  2017).  To  the  best  of  our  knowledge,  this  is  the  first  rigorous  empirical  study  of  Pakistan.   Previous analysis of Pakistan shows only correlation between electricity and income (Gellerson  1982;  Yazdanie  2010;  Majid  2013).  Such  correlations  are  often  misleading,  for  at  least  two  reasons.  First,  people  with  lower  income  either  put  off  adopting  electricity  once  it  becomes  available or are unable to afford the connection fees and other costs of electricity. Second, areas  farther from urban centers and areas with limited access to roads and markets are more likely to  stay off‐grid. People in these areas are also more likely to be poor. Because it fails to address the  endogeneity  of  program  placement  and  household  adoption  of  electricity,  simple  correlation  analysis cannot explain the direction of causality.   This study uses econometric techniques to determine the net effects of rural electrification on  various household and individual welfare outcomes in Pakistan, after controlling for endogeneity  using the propensity score matching method. The analysis is based on data from two household  surveys.  The  first—the  Pakistan  Social  and  Living  Standard  Measurement  (PSLM)  Survey—is  a  two‐period  panel  household  survey  that  was  carried  out  in  2007/08  and  2010.  It  provides  information on household demographic characteristics, income, expenditure, education, health,  and electrification status. It did not collect information on the quality of electricity supply.   The  second  survey  was  conducted  in  2014  under  the  Lighting  Pakistan  program  of  the  International  Finance  Corporation  (IFC  2015).  It  asked  households  to  estimate  the  average  duration of outages. Data from the IFC survey are used to gauge the impact of power outages on  household welfare outcomes.   2  Based  on  a  two‐stage  propensity  score–weighted  fixed‐effects  model,  the  analysis  finds  that  electrification  is  associated  with  a  broad  range  of  social  and  economic  benefits  in  Pakistan,  including higher income and expenditures, better health and education outcomes for children,  and  increased  women’s  labor  force  participation  and  decision‐making  power.  Lack  of  reliable  access to electricity is conservatively estimated to cost the economy $5.8 billion—2.6 percent of  GDP—a year.   The rest of the paper is organized as follows. Section II reviews the status of electricity access in  Pakistan and identifies factors contributing to the low quality of electricity supply in the country.  Section  III  presents  the  data  and  the  descriptive  analysis.  Section  IV  discusses  the  empirical  strategy. Section V describes estimation results and findings. Section VI summarizes the paper’s  main conclusions.   II. Electricity Access in Pakistan Pakistan has made remarkable progress in connecting its towns and villages to the electric grid  over the past few decades. The  Global Tracking Framework  report issued jointly by the World  Bank and the International Energy Agency ranked Pakistan fourth in the world in terms of the  number of people who gained access to electricity between 1990 and 2010 (after India, China,  and Indonesia) (SEforAll 2014). Over this period, roughly 91 million people in Pakistan received  electrical services for the first time.  The actual access rate to electricity in Pakistan is very much up to debate, however—and by any  measure  a  large  share  of  the  population  continues  to  live  without  electricity  24/7.  Pakistan’s  latest  official  household  survey  reported  that  97.5  percent  of  the  population  had  access  to  electricity in 2016 (99.7 percent in urban areas and 95.6 percent in rural areas). Estimates based  on census data and the number of connections reported by utilities suggest that access to grid  electricity was only about 74 percent in 2016 (90 percent in urban areas and 63 percent in rural  areas in 2016) (IEA 2017). The household survey sponsored by IFC suggests that 35 percent of  Pakistan’s population lacked access to electricity in 2014 and that the access rate in parts of the  country was still alarmingly low (almost half of the population in Sindh lived off‐grid, for example).  3  Taken together, these estimates suggest that 5–54 million people in Pakistan may lack access to  electricity (table 1).   Pakistan also has some of the worst power outages in the world. According to a 2013 World Bank  Enterprise Survey, 81 percent of firms reported being affected by outages on average 75 times a  month,  with  the  average  outage  lasting  17  hours.  The  IFC  survey  suggests  that  Pakistani  households typically face 16 hours a day of scheduled blackouts (also called load shedding) during  the summer and 12 hours a day during the winter (IFC 2015). The latest Global Competitiveness  Report ranks Pakistan 115th among 137 economies in the reliability of electricity supply (Schwab  2018). Largely as a result of unreliable electricity supply, per capita electricity consumption in  Pakistan stayed flat for almost a decade, after peaking in 2006.  The electricity deficit in Pakistan is attributable to both lack of investment and inefficiencies in  every link of electricity supply. Natural gas—the most important indigenous source of energy— was  priced  at  roughly  36  percent  of  the  international  benchmark  price  in  fiscal  year  2016.  Underpricing  gas  contributes  to  gas  shortages,  because  it  encourages  wasteful  energy  consumption  and  reduces  suppliers’  interest  in  gas  exploration  and  production.  In  fiscal  year  2016, gas shortage reached about one‐third of already constrained demand (Ministry of Finance  2016). On top of low gas supply, Pakistan lost more than 12 percent of gas to leakages and theft  in 2016—many times more than the roughly 1–2 percent in OECD countries.   With domestic gas production faltering, in 2005 the government adopted a gas allocation policy  that gives lower priority to the power sector (with gas going first to residential users and the  fertilizer sector). To bridge the shortfall, power generators have increasingly turned to diesel and  furnace  oil.  Liquid  fuel–based  power  generation  is  much  more  expensive  than  gas‐based  generation: It accounts for 40 percent of total generation but about 70 percent of the total cost.   The  high  cost  of  generation  has  had  a  knock‐on  effect  along  the  electricity  supply  chain.  It  increases the need for subsidies to keep prices low. When the government fails to pay subsidies  on time, distribution companies cannot pay the generators, which in turn cannot pay oil and gas  suppliers, forcing generators to shut down or run at low capacity, resulting in more load shedding.  4    By some estimates, all power plants in Pakistan were running below capacity in 2014 because of  fuel shortages, with oil and gas shortages alone leading to 5,000 MW of idled capacity (World  Bank 2015).   Pakistan started importing liquefied natural gas (LNG) in 2015. The increasing supply of imported  LNG is expected to relieve fuel shortages and cut demand for furnace oil for power generation.    Inefficiencies in electricity generation, transmission, and distribution are widespread. Because  generators are shielded from market competition and costs are passed through to consumers,  incentives to improve efficiency remain weak, especially for publicly owned power plants. By one  estimate,  on  average  pubic  power  plants  use  20  percent  more  fuel  than  private  plants  to  generate the same amount of electricity (Zhang 2018). In addition, almost a fifth of the electricity  produced  in  Pakistan  is  lost  in  transmission  and  distribution,  as  a  result  of  technical  and  nontechnical  problems  (such  as  pilferage).  Another  important  cause  of  power  shortage  is  transmission  constraints,  which  hinder  evacuation  of  electric  power.  Transmission  constraints  are  estimated  to  have  accounted  for  29  percent  of  the  electricity  shortfall  in  fiscal  year  2015  (NEPRA 2016).   III. Data and Descriptive Analysis  Data for the analysis come from two sources. The first is the Pakistan Social and Living Standards  Measurement (PSLM) Survey for 2007/08 and 2010. Both rounds included detailed questions on  households’ social and economic characteristics; income; expenditure; energy use patterns, such  as monthly electricity consumption; and grid connection, education, health, water supply, and  sanitation status.   The Pakistan Bureau of Statistics implemented the surveys in all urban and rural areas of the  country’s  four  provinces  and  Islamabad,  excluding  restricted  military  areas.  The  first  round,  conducted in July 2007–June 2008, covered 15,512 households. The follow‐up round, conducted  in January–July 2010, covered about half the households surveyed in the first round. The sample  size was smaller in the follow‐up round, because only households that could be interviewed in  the same quarter of the year they were interviewed the first time were included.   5    For sampling in urban areas, each town (or city) was divided into enumeration blocks consisting  of  200–250  households.  Each  enumeration  block  was  classified  as  belonging  to  one  of  three  income groups (low, middle, and high), based on the living standard of the majority of the people  in the block. In rural areas, the list of villages from the Population Census 1998 was used as the  sample frame. Urban blocks and villages were the primary sampling units for the survey. Sixteen  households were selected from each sample village and 12 from each enumeration block, using  a  systematic  sampling  scheme  with  a  random  start.  Because  the  PSLM  survey  reports  an  electrification rate close to 100 percent in urban areas, the analysis was restricted to the rural  sample, which included about 4,300 households.   Data  from  a  second  survey,  conducted  in  2014  under  the  IFC’s  Pakistan  Off‐Grid  Lighting  Consumer Perceptions Study (IFC 2015), were used to gauge the impact of power outages on  households. This survey explored the market potential for off‐grid solar lighting in Pakistan. It  included 6,000 households, both on and off grid, across all four of the country’s provinces. This  cross‐sectional survey lacks the multifaceted measurement of welfare used in the PSLM, but it  provides  important  information  on  the  quality  of  electricity  supply,  because  it  asked  on‐grid  households to report the average duration of outages.   Table 2 shows the geographic distribution and electricity access rate of the population surveyed  by the PSLM. Punjab accounts for the largest share of the sample, followed by Sindh and Khyber  Pakhtunkhwa.  Balochistan  has  the  lowest  electrification  rate  and  the  smallest  number  of  households surveyed. Sindh and Balochistan have the lowest access rates, at less than 75 percent  in 2010.   The average electrification rate rose by just 2 percentage points between 2008 and 2010. It rose  by about 17 percentage points in Balochistan and 4 percentage points in Sindh.   Table  3  compares  mean  outcomes  of  households  and  individuals  by  electrification  status.  It  shows that on average, households with access to grid electricity consume less kerosene than  off‐grid  households  in  both  survey  years,  with  the  differences  statistically  significant.  Grid‐ connected  households  also  have  higher  income  and  expenditure  than  off‐grid  households.  6    Relative  to  households  without  access  to  electricity,  households  with  access  had  per  capita  income  that  was  49  percent  higher  in  2007/08  and  43  percent  higher  in  2010  and  per  capita  expenditure that was 32 percent higher in 2007/08 and 37 percent higher in 2010. The poverty  rate of grid‐connected households was 41 percent lower in 2008 and 44 percent lower in 2010  than it was for households that were not connected to the grid. All differences are statistically  significant.   At the individual level, children under the age of five in grid‐connected households were less  likely to experience diarrhea or malaria during the 30 days before the survey, and both girls and  boys had higher school enrollment and educational attainment based on the simple mean  comparison.   In 2010, for example, 56 percent of girls in households with access to electricity but just 21  percent of girls who lived off‐grid were enrolled in school.  In both survey years, employment rates were lower in households with access to electricity than  in off‐grid households, among both men and women. This correlation is counterintuitive.  Evidence  on  the  correlation  between  electrification  and  women’s  empowerment  is  mixed.  Women with access to electricity were more likely than women in off‐grid households to make  their own decisions alone about their education and the purchase of clothing and shoes but less  likely to make their own decisions about their own employment or the purchase of food.    IV. Empirical Strategy  To what extent does access to electricity cause the above differences between grid‐connected  and off‐grid households? We conducted an econometric analysis while taking into account the  potential for simultaneous causality between electrification and welfare outcomes. This potential  might arise, for example, because a government may electrify areas that are easier to access or  have  greater  growth  potential—or  because  when  electricity  becomes  available  in  a  village,  households that are better able to afford it may connect to the grid earlier. Over time, households  7    that are in more developed areas or that were better‐off in the first place would achieve higher  incomes even without electrification.   The outcome equation for electrification impacts can be expressed as               (1)  where  denotes the outcome variables of interest, such as income of household  i. X  is a  vector of household‐ and village‐level observable characteristics, including the age, gender,  and  education  of  the  household  head;  the  number  of  household  members;  the  amount  of  household  agricultural  land;  measures  of  household  sanitation  status,  such  as  access  to  running water and a flush toilet; and the village prices of alternative fuels (firewood, kerosene)  and essential food items (staples, meat, fish, vegetables).   is a dummy variable measuring  the electricity connection status of the ith household in year t (   = 1 if there is an electricity  connection and 0 otherwise).  represents time‐invariant unobserved household‐ and village‐ level determinants of the outcomes. Tt is a variable capturing common yearly shocks (t = 0 for  2008 and 1 for 2010).  is a randomly distributed error. β, γ, and δ are unknown parameters  to be estimated.     As  is  unobserved,  its  effect  on  the  outcome  variables  cannot  be  determined,  and  the  estimated  impact  of  electrification  would  be  biased  because  of  the  omission  of  relevant  explanatory variables. With panel data, it is possible to control for the unobserved factors if  they  are  time  invariant.  Specifically,  we  can  estimate  a  household‐level  fixed‐effects  regression by taking the difference in equation (1) between the two periods (period 0 for 2008  and 1 for 2010):     or  ∆ ∆ ∆ ∆ ∆                  (2)  8    As there is no unobserved component, equation (2) gives an unbiased estimate of the impact  of electrification.   It  is  possible,  however,  that  the  unobserved  factors  are  not  fixed  over  time.  Changes  in  the  perceived benefits of electrification could affect both households’ decision about whether to be  connected to the grid and the outcome variables.  Taking into account the existence of time‐varying heterogeneity, we can rewrite equation (1)  as follows:     (3)     where  the  additional  term   represents  time‐varying  unobserved  household‐  and  village‐ level determinants of the outcomes of interest. Taking the difference in equation (3) between  the two periods yields  Δ Δ Δ Δ Δ Δ .  (4)     The unobserved factor is not eliminated. Hence, a simple fixed‐effects estimation of equation  (4) would be biased.   We use propensity score matching with fixed effects to control for the potential endogeneity  concern.  A  fixed‐effects  model  controls  for  time‐invariant  unobserved  factors,  as  shown  in  equation (2); propensity score matching based on observables in the first‐round survey can be  used to control for time‐varying unobserved factors by balancing treated and untreated units  (see Angelucci and Attanasio 2013). Applied this way, propensity score matching exploits the  fact that unobserved heterogeneity is often correlated with initial conditions (Heckman 1981;  Chamberlain 1984; Arulampalam, Booth, and Taylor 2000), which are assumed to be captured  by the base‐year survey.  9    Propensity score matching can be applied to the sample data in two ways. First, matching can  be performed based on the base‐year data, to create matched observations of treated and  untreated households; a fixed‐effects regression can then be applied to the panel of matched  households  (see,  for example,  Drichoutis et  al.  2015). Alternately,  a weight variable can  be  created  based  on  the  estimated  probability  of  a  household  being  connected  to  the  grid  (propensity  score),  conditional  on  a  range  of  village‐  and  household‐level  characteristics  observed in 2008. The weight variable is given a value of 1/p for households with electricity  and 1/(1– p) for households without electricity, where p is the propensity score. In the second  stage,  the  weight  is  applied  to  all  observations  for  fixed‐effects  estimation.  A  propensity  score–weighted  estimation  (also  called  Inverse  Probability  of  Treatment  Weighting  [IPTW])  gives consistent estimates of the average treatment effects (Hirano, Imbens, and Ridder 2003).  Both matching and  p‐weighting can control for time‐varying unobserved factors. We use the  latter approach, because the former approach can drop too many observations in the process  of matching treatment and control households.  V. Results  Both simple fixed‐effects and propensity score–weighted fixed effects estimation are reported  (table  4),  with  the  latter  our  preferred  specification.  An  immediate  benefit  of  household  electrification is the reduction of kerosene consumption. A major motivation for rural households  to  adopt  electricity  is  to  obtain  better  light  from  electric  bulbs,  which  would  replace  the  dim  flickering  light  provided  mostly  by  kerosene  lamps.  The  analysis  shows  that  gaining  access  to  electricity led to a reduction in kerosene consumption of up to 88 percent in rural Pakistan.   Electrification  also  has  a  significant  positive  impact  on  households’  income  and  expenditure.  Gaining access to electricity is associated with a 37 percent increase in per capita income and an  11 percent increase in expenditure (15 percent for food, 9 percent for nonfood).  Connecting to electricity is also associated with better health outcomes, probably as a result of  access to electronic media that improves knowledge of hygiene and healthy lifestyles and the  reduction in indoor air pollution from the reduced use of kerosene. Among children under age  10    five, the incidence of diarrhea was 10 percent lower and the incidence of malaria 5 percent lower  in households that gained access to electricity relative to households that did not.  Electrification of households also improved education outcomes for children and employment  opportunities for adults, although the effects were not widespread. Gaining access to electricity  increased boys’ enrollment in schools by up to 3.1 percentage points and boys’ completed  years of schooling by 0.32 years; it had no effect on girls’ enrollment or years of schooling.   On average electrification increased labor force participation for women by 2 percentage points  but  reduced  it  by  4.8  percentage  points  for  men.  The  negative  effect  on  men’s  labor  force  participation could be related to the effect of higher income on leisure.   There  is  also  evidence  that  electrification  increases  women’s  decision‐making  power.  In  households gaining access to electricity, the probability of women making their own decisions  rose by 16.3 percentage points for decisions on purchasing food items, 9.5 percentage points for  decisions on purchases of clothing and shoes, 2.6 percentage points for decisions on education,  and  1.7  percentage  point  for  decisions  on  employment.  The  explanation  may  lie  in  women’s  increased participation in the labor force (and thus greater economic empowerment) and their  increased access to electronic media, which broadened their horizons on opportunities for social  and market participation and raised their awareness of gender equality.   Another  important  dimension  of  electrification  is  the  reliability  of  supply.  A  basic  regression  analysis using household‐level data from the IFC survey shows that each additional hour of daily  outages is associated with an income loss of roughly 1.6 percent. The regression model is      (5)  where Dit denotes average daily duration of power outages, and all other variables are as defined  in equation (1).   VI. Conclusions  11    Using a panel survey data set from the Pakistan Social and Living Standard Measurement Survey  conducted  in  2007/08  and  2010  and  data  from  a  household  survey  administered  by  IFC,  this  paper presents the first empirical evidence on the benefits of reliable electricity on households  in Pakistan. The study uses a two‐stage propensity score–weighted fixed‐effects model to control  for  unobserved  village‐  and  individual‐specific  effects  that  may  simultaneously  affect  electrification status and the welfare outcomes of interest. The results show that electrification  is associated with a broad range of social and economic benefits in Pakistan, including income  and expenditure, better health outcomes for children, improved school enrollment and school  completion for boys (but not girls), and increased women’s labor force participation and decision‐ making power.   All these benefits from expanding and improving electricity supply are important, although not  all of them can be quantified in monetary terms. The potential gains in income growth alone are  substantial.  According  to  the  2014  Household  Integrated  Economic  Survey,  the  average  rural  household in Pakistan earned PRs 26,452 ($253) a month in fiscal 2014. With estimated average  income gains of 37 percent a year, the increase in monthly household income would be about  PRs  9,787  ($93).  Assuming  the  marginal  cost  associated  with  electricity  generation  and  transmission  is  about  PRs  12.2  ($0.12)  per  kWh,  annual  average  per  capita  electricity  consumption is 471 kWh, and the average household includes 6.7 people, the net per capita gain  from gaining access to electricity is estimated at PRs 11,782 ($113) a year.   There is no consensus on the access rate of electricity in Pakistan. The official estimate based on  household surveys suggests that about 5 million people remained off‐grid in 2016. Data from the  2017 census and utility connections lead to an estimate that is almost 10 times as high: almost  50 million people (36 percent of the population). Based on the  more conservative figure of 5  million,  connecting  the  entire  off‐grid  population  would  raise  income  by  $565  million  a  year.  Based on the higher figure, the annual income gain could reach $5.7 billion.  Improving  the  reliability  of  electricity  supply  would  add  to  these  gains.  Anecdotal  evidence  suggests  that  power  cuts  have  been  reduced  over  the  past  few  years,  thanks  to  additions  of  generation capacity and low global oil prices. Lacking official estimates of load‐shedding hours,  12    the analysis assumes that average load shedding was reduced to six hours a day in fiscal 2015.  With an estimated income loss of 1.6 percent associated with every hour of daily outage, rural  households would reap another $3.9 billion in annual income gains if electricity were provided  24/7.   The net income loss from the lack of reliable access to electricity for households in Pakistan is  therefore conservatively estimated at $4.5 billion (about 1.7 percent of GDP) a year. This estimate  is likely to grossly understate the actual loss, because it does not capture the impact of lack of  reliable access to electricity on health and education outcomes and because access rates could  be much lower than the officially reported 97.5 percent.   These results suggest that increasing reliable access to electricity would yield huge gains. Pakistan  could do so by both continuing to expand the electric grid and by developing alternatives to grid  electricity, especially given that Pakistan has large potential for renewable energy from wind,  solar, and hydro power (IRENA 2018).   It is also important to improve the quality of electricity supply. A recent World Bank report (Zhang  2018) shows that reducing power shortages in Pakistan requires adopting energy sector reforms  to address inefficiencies in the allocation and distribution of natural gas, increasing fuel efficiency  in electricity generation, reducing losses in the transmission and distribution of electricity, and  correcting pricing problems in the electricity market.      13    References  Angelucci, Manuela, and Orazio Attanasio. 2013. “The Demand for Food of Poor Urban Mexican  Households: Understanding Policy Impacts Using Structural Models.” American Economic  Journal: Economic Policy 5 (1): 146–78.   Arulampalam, W., A.L. Booth, and M.P. Taylor. 2000. “Unemployment Persistence.” Oxford  Economic Papers 52: 24–50.  Chakravorty, Ujjayant, Martino Pelli, and Beaza P. Ural Marchand. 2014. “Does the Quality of  Electricity Matter? Evidence from Rural India.” Journal of Economic Behavior & Organization  107: 228–47.  Chamberlain, G. 1984. “Panel Data.” In Handbook of Econometrics, ed. S. Griliches and M.  Intriligator. Amsterdam: North‐Holland.   Drichoutis, Andreas C., Rodolfo M. Nayga, Jr, Heather L. Rouse, and Michael R. Thomsen. 2015.  “Food Environment and Childhood Obesity: The Effect of Dollar Stores.” Health Economics  Review 5 (37).   Gellerson, Mark. 1982. “The Economics of Rural Electrification Projects: Theory and Case Study  of Pakistan.” Pakistan Development Review 21 (3): 207–16.  Heckman, James J. 1981. “The Incidental Parameters Problem and the Problem of Initial  Conditions in Estimating a Discrete Time‐Discrete Data Stochastic Process.” In Structural  Analysis of Discrete Data with Econometric Applications, ed. C. Manski and D. McFadden.  Cambridge, MA: MIT Press.  Hirano, Keisuke, Guido Imbens, and Geert Ridder. 2003. “Efficient Estimation of Average  Treatment Effects Using the Estimated Propensity Score.” Econometrica 71 (4): 1161–89.   IEA (International Energy Agency). 2017 Energy Access Outlook 2017 From Poverty to  Prosperity. World Energy Outlook Special Report. Paris.  IFC (International Finance Corporation). 2015. Pakistan Off‐Grid Lighting Consumer Perception  Study. Washington, DC.  IRENA (International Renewable Energy Agency). 2018. Renewables Readiness Assessment  Pakistan. Abu Dhabi.  Khandker, Shahidur R., Douglas F. Barnes, and Hussain A. Samad. 2012. “The Welfare Impacts of  Rural Electrification in Bangladesh.” Energy Journal 33 (1): 199–218.   Majid, Hadia. 2013. “Increased Rural Connectivity and its Effects on Health Outcomes.” Lahore  Journal of Economics 18 (September): 271–82.  Ministry of Finance. 2016. Pakistan Economic Survey 2015–2016. Islamabad.   NEPRA (National Electric Power Regulatory Authority). 2016. State of Industry Report.  Islamabad.  Rud, Juan P. 2012. “Electricity Provision and Industrial Development: Evidence from India.”  Journal of Development Economics 97 (2): 352–67.  14    Schwab, Klaus. 2018. The Global Competitiveness Report 2017–2018. Geneva: World Economic  Forum.  Samad, Hussain, and Fan Zhang. 2016. “Benefits of Electrification and the Role of Reliability:  Evidence from India.” Policy Research Working Paper WPS7889, World Bank, Washington,  DC.  ———. 2017. “Heterogeneous Effects of Rural Electrification: Evidence from Bangladesh.”  Policy Research Working Paper WPS8102, World Bank, Washington, DC.  SEforAll (Sustainable Energy for All). 2013. Global Tracking Framework. Vienna.   van de Walle, Dominique, Martin Ravallion, Vibhuti Mendiratta, and Gayatri Koolwal. 2017.  “Long‐Term Gains from Electrification in Rural India.” World Bank Economic Review 31 (2):  385–411.  World Bank. 2013. World Bank Enterprise Surveys database.  http://www.enterprisesurveys.org/.  ———. 2015. Pakistan: Second Power Sector Reform Development Policy Credit Program  Project Document. Washington, DC.  ———. 2018. World Development Indicators database. https://data.worldbank.org/.  Yazdanie, Mashael. 2010. “Renewable Energy in Pakistan: Policy Strengths, Challenges & the  Path Forward.” Energy Economics and Policy, ETH Zurich, Zurich.  Zhang, Fan. 2018. In the Dark: How Much Do Power Sector Distortions Cost in South Asia? World  Bank, Washington, DC.      15    Table 1 Electricity access rate in Pakistan (percent of population)  Source  Total  Urban areas  Rural areas  Official household survey (2016)  98  100  96  International Energy Agency (IEA  74  90  63  2017)  International Finance Corporation   65   —  —  survey (IFC 2015)  Source:  The  official estimate is from the World Development Indicators database, which is based on the  official government household survey in 2016. The IEA estimates are based on the 2017 census and the  number of total connected domestic customers, as reported by the National Electric Power Regulatory  Authority (NEPRA) (IEA 2017). The IFC estimate is based on a household survey sponsored by IFC in 2014  (IFC 2015).  Note: — Not available.    Table 2 Geographic distribution of survey sample, by year  Electrification rate (percent)  Province  Number of households  2008  2010  Punjab  1,785  91.8  92.9  Sindh  992  70.9  74.9  Khyber  900  94.5  94.4  Pakhtunkhwa  Balochistan  649  53.5  70.7  Total  4,326  86.8  88.9     Source: Pakistan Social and Living Standard Measurement Survey 2008 and 2010.      16    Table 3 Descriptive statistics of welfare outcomes in households with and without electricity    2008  2010  Households  Households  Households  Households  with  without  with  without  Outcome variable  electricity  electricity  electricity  electricity  Consumption of alternate fuel          Kerosene consumption (liters/month)  0.12  1.57  0.15  1.08    (–45.88)  (–28.14)  Income, expenditure, and poverty          Per capita income (Prs/month)  1,461.5  980.0  12,92.5  904.7    (5.81)  (3.85)  Per capita food expenditure (Prs/month)  793.2  728.4  900.4  775.1    (3.64)  (5.56)  Per capita nonfood expenditure (Prs/month)  900.0  552.2  931.5  560.2    (10.80)  (10.11)  Per capita total expenditure (Prs/month)  1,693.2  1,280.6  1,831.8  1,335.3    (9.14)  (9.36)  Moderate poverty (percent of population)   25.7  43.2  32.9  58.5    (–8.72)  (–11.18)  Health outcomes (children under five)          Incidence of diarrhea in previous 30 days  9.2  9.6  10.2  8.5  (percent)              (–0.34)  (1.23)  Incidence of malaria in previous 30 days  1.1  2.9  2.3  1.8  (percent)    (–3.40)  (0.62)  Education outcomes (children 5–18)          Boys’ current enrollment (N = 6,297)   0.689  0.426  0.733  0.390    (14.65)  (18.47)  Girls’ current enrollment (N = 5,953)  0.535  0.212  0.565  0.207    (16.15)  (17.21)  Boys’ completed grade (N = 6,297)  2.29  1.13  2.46  0.98    (10.15)  (12.00)  Girls’ completed grade (N = 5,953)  1.64  0.35  1.66  0.32    (12.00)  (12.12)  Labor force participation (people 15–65)          Men   0.764  0.865  0.760  0.854    (–6.92)  (–5.94)  Women   0.134  0.215  0.141  0.248    (–7.43)  (–8.54)  17    Women’s decision‐making           (women 15–49) (N = 9,739)  Can decide alone on her education  0.079  0.033  0.080  0.040    (5.17)  (4.00)  Can decide alone on her employment  0.078  0.085  0.074  0.067    (–0.72)  (0.70)  Can decide alone on purchase of food  0.184  0.199  0.202  0.228    (–1.12)  (–1.68)  Can decide alone on purchase of clothing  0.218  0.187  0.252  0.221  and shoes    (2.21)  (1.90)  Note: Figures in parentheses are t‐statistics of the difference between grid‐connected and off‐grid households.  Income and expenditure values are adjusted by the Consumer Price Index (2008 = 100). Income is the sum of  receipts  from  earning  activities  only;  it  does  not  include  receipts  from  interest,  rent,  pensions,  dividends,  remittances, safety net programs, charities, or any other transfer income.   Source: Pakistan Social and Living Standard Measurement Survey 2008 and 2010.      18    Table 4 Effects of electrification on household and individual outcomes    Propensity score– Simple fixed  weighted fixed  Outcome variable  effects  effects  Consumption of alternate fuel       Household kerosene consumption (liter/month)  –0.808**  –0.879**  (N = 4,326)  (–7.53)  (–7.11)  Income, expenditure, and poverty (N = 4,326)      Per capita income (Prs/month)  0.162*  0.370**  (1.61)  (2.50)  Per capita food expenditure (Prs/month)  0.053**  0.146**  (2.42)  (4.76)  Per capita nonfood expenditure (Prs/month)  0.090**  0.088**  (2.97)  (2.05)  Per capita total expenditure (Prs/month)  0.069**  0.107**  (3.37)  (4.32)  Moderate poverty (percent of population)   –0.068**  –0.057  (–2.13)  (–0.92)  Health outcomes (children under five) (N =      4,326) f  Incidence of diarrhea in previous 30 days  0.040  –0.101*  (percent)  (1.62)  (–1.90)  Incidence of malaria in previous 30 days  0.002  –0.054**  (percent)  (0.15)  (–2.43)  Education outcomes (children 5–18)         Boys’ current enrollment (N = 6,297)  0.047*  0.031*  (1.82)  (1.84)  Girls’ current enrollment (N = 5,953)  0.025  0.009  (0.98)  (0.71)  Schooling years completed by boys (N = 6,297)   –0.111  0.321**  (–0.72)  (3.37)  Schooling years completed by girls (N = 5,953)  0.093  0.089  (0.66)  (1.14)  Labor force participation (adults 15–65)      Men (N = 8,393)  –0.026  –0.048**  (–1.17)  (–3.97)  Women (N = 11,179)  0.048**  0.020**  (2.71)  (2.59)  Women’s decision‐making (women 15‐49) (N =      9,739)   Can decide alone on her education  –0.034**  0.026**  19    (–2.25)  (3.51)  Can decide on her employment  –0.022  0.017**  (–1.44)  (2.26)  Can decide alone on purchase of food  –0.019  0.163**  (–0.93)  (15.83)  Can decide alone on purchase of clothing and  0.002  0.095**  shoes   (0.09)  (8.82)    Note: Figures in parentheses are t‐statistics based on robust standard error clustered at the village level.  Regression controls for survey rounds (2010 = 1, 2008 = 0); household characteristics (age, gender, and  education of the head); number of adult men and number of adult women; agricultural land holdings;  access to piped water, tube well, or flush toilet; and village price of fuels (firewood and kerosene) and  essential food items (staples, meat, fish, vegetables, and so on).   ** Statistically significant at the 5 percent level or smaller.        20