Policy Research Working Paper 8747 B eyond the G ap How Countries Can Afford the Infrastructure They Need While Protecting the Planet Background Paper Meeting the Sustainable Development Goal for Electricity Access Using a Multi-Scenario Approach to Understand the Cost Drivers of Power Infrastructure in Sub-Saharan Africa Claire Nicolas Benjamin Samson Julie Rozenberg Sustainable Development Practice Group Office of the Chief Economist February 2019 Policy Research Working Paper 8747 Abstract This paper explores the investments needed to achieve uni- domestic product per year over the period) and US$22.7 versal access to electricity in Sub-Saharan Africa by 2030, billion on average for the high-quality scenarios (1 percent and the additional operation and maintenance costs these of gross domestic product). In the basic access scenario, investments entail. It also explores the drivers of these costs, costs depend mostly on industrial demand, which takes a by exploring hundreds of scenarios that combine alternative large share of total demand. In the high-quality scenarios, assumptions on the level of service targeted, population costs depend on urbanization rates, as it is cheaper to con- growth, urbanization, industrial demand, and technology nect urban households to the grid. Investment costs are not cost. The main driver of electrification costs is found to be sufficient to provide reliable service, and when operations the tier of service offered to newly connected households. and maintenance are accounted for, total costs increase The annual investment required to reach universal access to US$39.7 billion on average for the basic scenarios and varies between US$14.5 billion per year on average for US$61.5 billion on average for the high-quality scenarios. the basic access scenarios (0.7 percent of the region’s gross This paper was commissioned by the World Bank Group’s Chief Economist office for Sustainable Development Practice Group and is a background paper for the World Bank Group’s report: “Beyond the Gap: How Countries Can Afford the Infrastructure They Need While Protecting the Planet.”  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 cnicolas@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 Meeting the Sustainable Development Goal for Electricity Access—Using a Multi‐Scenario Approach  to Understand the Cost Drivers of Power Infrastructure in Sub‐Saharan Africa  Claire Nicolas, Benjamin Samson, Julie Rozenberg                                      JEL: O13, Q40  Keywords: electrification; sustainable development goals; infrastructure investment needs; universal  electricity access; scenario analysis;      Introduction  Sustainable Development Goal 7, which aims at providing access to affordable, reliable, sustainable  and modern energy for all by 2030, is still far away. In 2016, 13% of the world population was still  living without electricity or a bit less than 1 billion of people, more than half of them living in Sub‐ Saharan Africa (United Nations, 2018). Meeting SDG 7 will require a high level of investment in the  coming years. The question of how much will be needed is of importance for developing countries  but also for all development actors. Yet, there are multiple ways of reaching this goal in terms of  pace, technology, and level of access, but also many uncertainties be it demography, costs, climate  constraint or technology evolution. Hence the relevant question is less what the cost of meeting SDG  7 is and more what the drivers of this cost are and how decision makers can use these levers.  In this paper, we focus on Sub‐Saharan Africa’s (SSA) investment needs, as this region concentrates  14 of the 20 countries with the highest number of people without access to electricity (Figure 1).  Moreover, Sub‐Saharan Africa is the only region where electrification has not kept up with  population growth: 154 million more people in rural areas lacked access in 2014 than in 1991 and  the number of people in urban areas without access rose from 58 million in 1991 to about 108  million in 2014 (SEforALL, 2018).  Over recent years, several attempts have been made to estimate the investments required to reach  universal access by 2030 (Pachauri et al. 2013; Dobbs et al 2011; IEA, UNDP, and UNIDO 2010).  One  recent review underlines several limitations of these attempts, the main one being the lack of  transparency on the underlying assumptions used in the estimation models (Bazilian et al. 2014).  Other limitations include: (i) most studies focus on capital costs and do not consider variable costs;  (ii) most models focus on generation, ignoring transmission and distribution; (iii) decentralized  energy investments are often omitted; and (iv) the impacts of geography and population density on  costs are typically ignored. To overcome some of these limitations, we use AIM (SE4ALL Access  Investment Needs Model), a costing tool created to estimate country‐level funding requirements  (Jordan‐Antoine et al. Forthcoming) and that includes all costs for both generation and transmission  and distribution (capital, maintenance, variable, fuel).  Future electricity demand in SSA countries is uncertain because of low access rates ‐‐ and thus  absence of data on past demand patterns – and because SSA countries cannot be compared with  other countries having recently transitioned toward high access rates. In parallel, on the supply side,  the emergence and recent improvements of new technologies could change the access landscape  and allow for an increase of the electrification pace. Indeed, high learning rates and the  corresponding falling costs of renewable energy technologies (RET) and batteries, together with new  payment facilities, will modify the usual electrification channels. In addition, if the cost of capital was  to increase, large capital‐intensive power plants would be harder to finance and therefore less  attractive than small‐scale renewable solutions (Schmidt 2014).  2 FIGURE 1 – ELECTRICITY ACCESS RATE 2016 ( SOURCE:  (THE WORLD BANK 2018))  In order to assess how the different uncertainties on the demand side (demography, urbanization,  pace of electrification, level/ quality of access) and on the supply side (costs, technology, discount  rate) will impact the final cost of meeting SDG 7, we move away from traditional scenario  development and use a multi‐scenario approach. We calculate the cost of meeting SDG 7 across a  large number of scenarios, which cover the full range of uncertainty for selected input parameters.  We then identify the main drivers of this cost among all the uncertain input parameters using data‐ mining techniques.   We find that future investment needs in the electricity sector in Sub‐Saharan Africa range from 0.7%  to 1% of GDP per year on average over the 2018‐2030 period. The key determinant for this range is  the tier of service offered to newly connected households.  Method  Model description  For  this  analysis,  we  use  AIM  (SE4ALL  Access  Investment  Needs  Model),  a  costing  tool  created  to  estimate  country‐level  funding  requirements  for  electricity  access  (Jordan‐Antoine  et  al.  Forthcoming). The model estimates total system costs of electricity provision, allowing users to define  scenarios up to 2030 for the level (tier) of access, as well as the type of system (grid, mini‐grid or off‐ grid) used for rural and urban households. AIM is a relatively simple open‐source Excel‐based tool,  intended to provide governments and other stakeholders with a first‐order estimate of the investment  requirements, and helping to test scenarios and develop appropriate national targets for electricity  access and power generation mix.   AIM allows users to specify an electricity access scenario for a single country. Several elements must  be defined:  • Base year access breakdown: For the base year (2015), the user specifies the fraction of the  population (disaggregated by urban and rural categories) with access to on‐grid, mini‐grid, and off‐ grid systems.  3 • Access rates: For each year (2015, 2020, 2025, 2030), the user specifies the fraction of the population  (disaggregated by urban and rural categories) with access to electricity, across all tiers and all system  types.   •  Access  type  breakdown  by  tiers:  For  each  access  tier,  for  rural  and  urban  households,  the  user  specifies the system type breakdown between grid, mini‐grid and off‐grid. For this study, we chose to  keep the reference scenario for this split for each country considered in the study (see Jordan‐Antoine  et al. Forthcoming).   • Split between access tiers for newly connected households: For each year (2020, 2025 and 2030),  the user specifies the fraction of newly connected households provided with tier 1, 2, 3, 4, or 5 supply.  In this analysis we study 5 different policy choices regarding access tiers.  • Rate of progress from one tier to the next: For each 5‐year period, for rural and urban households,  the user has the option to shift a fraction of the connected households to the next tier. For this study,  we considered that households with access would stay in their tier until 2030 and only changed the  split between access tiers for newly connected households.  •  Industrial  and  commercial  demand:  The  user  specifies  industrial  and  commercial  peak  power  demand in up to 10 subsectors for each year (2015, 2020, 2025, 2030). Demand growth is modeled  externally. In this study, industrial and commercial demand growth can take 5 different values.  FIGURE 2 OVERVIEW OF AIM    Source: (JORDAN‐ANTOINE ET AL. FORTHCOMING)      4   Box 1: The Multi‐tier framework (MTF)  The multi‐tier framework approach aims at measuring access to household electricity as a multi‐ step improvement (as opposed to a binary metric) by reflecting several attributes of electricity  supply that affect the user’s experience, while being technology and fuel neutral. The approach  attempts to provide insight into the types of policy reforms and project interventions that would  drive higher levels of energy access to household electricity, along with facilitating monitoring and  evaluation. The MTF has three distinct features:     The perspective of the user. If a household  receives a service, the MTF identifies six  key attributes that determine its  “usability,” namely: capacity, duration,  quality/reliability, affordability, legality of  service provision, and safety.    A tiered service classification. Each of the  attributes is given the appropriate score  and together classifies each household  into a tier of service ranging from Tier 0  (no service) to Tier 5 (full service). While attaining Tier 5—the highest one—may be the ultimate  objective, the MTF acknowledges the incremental benefits of advancing to higher‐order tiers,  leaving each country to set its access goal.   A technology‐neutral approach.  The MTF does not consider how services are provided; it only  accounts for whether the benchmarks for each tier are met. This allows aggregation of different  technologies with different service levels.  Source: Beyond Connection: Energy Access redefined (Bhatia and Angelou 2015)     Region. For this paper, we are using a version of AIM that includes all Sub‐Saharan African countries  (48).  Technologies. Off‐grid supply is split between solar and diesel gensets for all access tiers and varies  per country but is constant over the time period.  On‐grid supply is specified by setting the share of the peak capacity for each electricity generation  technology (58 technologies are modeled) and for each 5‐year period. The actual technology  utilization is then computed using the grid demand data and a dispatch model.  Electricity trade. No trade is considered between the modeled countries.  On‐grid demand.  Composed of household, industrial and commercial demand. Household demand  is driven by current household demand and by the demand of the new households getting access to  the grid (Tier 3, 4 or 5). Using these inputs and data on average daily consumption and daily demand  profiles for each category of consumer, the total peak demand and the amount of electricity to be  generated is computed at the country level. Then, the total household on‐grid demand is aggregated  with the industrial and commercial demand to generate the total demand.    Off‐grid and mini‐grid demand. Directly driven by the demand scenarios (tier levels, demography)  entered as inputs by the user.  5 Scenario database  Five policy choices were modeled, representing different ways of achieving universal access by 2030  across Sub‐Saharan Africa. Four depict different paths to universal access (table 1): in the “High  quality” consumption policy the government chooses to increase access mostly via the grid with a  quality and level of service enabling productive use, while in the “Basic” and “Middle range” the goal  is to provide a more basic electricity service to unserved households. BAU depicts a world where  newly connected households benefit from the same tier mix as the already connected households in  the country when the progressive choice is a scenario where all newly connected households end up  at Tier 3 in 2030 but passing through tier 1 and tier 2 in the meantime (universal access is reached  earlier but with low tier level). In the fifth policy choice case, “constant access,” investments are  made to maintain access and consumption at the current level for households—although they allow  for growing industrial demand.   TABLE 1 POLICY CHOICE: NEW CUSTOMERS CONSUMPTION LEVEL  Consumption  Middle  Constant  Basic  High quality  BAU  Strategies  range  access  Newly  50 percent of  50 percent of  Newly  connected  newly  Newly  newly  connected  households to  Objective:  connected  connected  connected  households  keep up with  universal  households  households  households are  are assigned  demographic  access in 2030  are assigned  are assigned  assigned to Tier  the current  growth, Tier  to Tier 1, the  to Tier 3  4, the rest to  Tier  breakdown is  rest to Tier 2  Tier 5  breakdown  BAU.  Source: Authors. Note: industrial demand varies independently of the access scenarios.    These five policy choices were assessed under dozens of scenarios for each of the 48 countries, by  varying five parameters: population growth, urbanization rate, industrial demand growth,  technology cost evolution, and fuel price.  The fossil fuel price was defined for two levels (low and high) based on the World Bank Commodities  Price forecast  (World Bank, 2016, July) for the short term and World Energy Outlook 2015 (IEA  (2015)) low oil price scenario and current policies scenario the long term. The renewable technology  cost and performance outlooks were defined in three levers (low, reference and high) which are  based on the projected learning rates from (NREL, 2016).   TABLE 2 INPUT PARAMETERS    Values  Population growth  5 values: 5 SSPs  Urbanization  5 values: 5 SSPs  Techno costs  3 values (NREL low,  medium and high ref)  Fuel prices  2 values: low & high  Industrial demand  5 values: same as GDP  growth  growth of the 5 SSPs    6 Population growth, urbanization and GDP projections (where possible) were related to the five  Shared Socio‐Economic pathways (SSP) for narrative consistency (O’Neill et al. 2017). The SSPs  consist of five future pathways organized around challenges to climate change mitigation and  adaptation. SSP1 is characterized by sustainability with low challenges to mitigation and adaptation.  Population growth is low due to higher education and living standards, and GDP growth is high. SSP2  is called the “Middle of the road” scenario, in which it is assumed that historical trends also drive the  future. SSP3 is characterized by regional rivalry with high challenges to mitigation and adaptation  due to poor cooperation between countries and regions. This pathway has a high population growth  but low GDP growth. The SSP4 pathway is characterized by inequality, where power becomes  concentrated to a small elite, there are low challenges to mitigation but high challenges to  adaptation. The population growth is expected to be intermediate whereas the GDP growth is low.  The final pathway, SSP5, is characterized by fossil‐fueled development where challenges to  mitigation are high but challenges to adaptation are low. The economic growth is high coupled and  with increasing living standards the population growth is low.  GDP, population and urbanization rates are projected at the country level for each of the SSPs.   The industrial demand has been calculated by applying the GDP growth rates to the base year  industrial demand provided with the original AIM model.   TABLE 3 SUB SAHARAN AFRICA POPULATION GROWTH AND URBANIZATION FOR SSP1‐SSP5   Average annual population  Average annual rural flight for  Scenario  growth for SSA  SSA  SSP 1  1.8%  0.85%  SSP 2  2.1%  0.52%  SSP 3  2.4%  0.17%  SSP 4  2.4%  0.84%  SSP 5  1.8%  0.86%  Results  Combining all these assumptions leads to 750 scenarios, but to limit computation time a random  sample of 300 scenarios are run and then analyzed along several cost dimensions (total cost, variable  costs and maintenance costs) for the region as a whole but also at the country level.  The output variables analyzed are: total costs divided by GDP, capital investment requirements and  variable and fixed costs. This cost breakdown is useful because even when total costs are similar, a  different distribution between capital costs and variable costs can have very different implications  for the utilities and governments.  For all these output variables, we identify the inputs that result in the largest variance in outputs.  Costs are primarily driven by policy choices  The service tier targeted makes a significant difference in the cost of achieving universal access: the  annual investment required for Sub‐Saharan Africa by 2030 varies between US$14.5 billion, on  average, for the basic scenario (representing 0.7 percent of the region’s GDP per year over the  period) and US$22.7 billion, on average, for the high‐quality scenario (or 1 percent of GDP per year)  (figure 3).  7 FIGURE 3 COST OF ACHIEVING UNIVERSAL ACCESS IN AFRICA DEPENDS ON THE SERVICE TIER TARGETED   AVERAGE ANNUAL COST FOR CAPITAL INVESTMENT TO ACHIEVE UNIVERSAL ACCESS TO ELECTRICITY IN SUB‐SAHARAN AFRICA BY  2030, BY TARGETED TIER OF SERVICE PROVISION     Note: Average annual regional costs are calculated over 2015–30 using a 6% discount rate.   These regional averages hide significant variations in cost burden across countries (figure 4). For  some countries, reaching universal access by 2030 implies annual investment costs close to 2  percent of GDP per year (reaching 2.5 percent for Mozambique), even for the lowest‐tier objective,  while for others even the high‐tier objective requires annual capital spending of just 0.5 percent of  GDP (Angola, Botswana, and Gabon). These differences can be explained by a combination of  factors, such as the initial access rate, population density, urbanization rate, income levels, and  current structure of the energy system.   FIGURE 4 WITHIN AFRICA, THE FINANCIAL BURDEN OF REACHING UNIVERSAL ACCESS VARIES SIGNIFICANTLY   AVERAGE ANNUAL COST OF CAPITAL INVESTMENT IN ELECTRIFICATION IN SUB‐SAHARAN AFRICA, BY TARGETED TIER OF SERVICE  PROVISION, 2015–30     Note: Each dot represents one Sub‐Saharan Africa country. All uncertain parameters are set to  “reference scenario” values. SSP = shared socioeconomic pathway. The graph is a “beeswarm” plot,  which plots data points relative to a fixed reference axis (the x‐axis) in a way that no two data points  overlap, showing not only the range of values but also their distribution.     8 Furthermore, within‐country differences are also large. It is cheaper and faster to connect people to  the grid in urban areas, as little to no extension of transmission lines is needed. As a consequence,  access rates are much higher in cities than in rural areas; the Democratic Republic of Congo is an  extreme example, with a 42 percent access rate in urban areas and 0.2 percent in rural areas  (Ministère du Plan and Ministere de la Santé Publique 2014).   As expected, the high‐quality consumption scenario based on grid connection is particularly sensitive  to the rate of urbanization, with faster urbanization significantly reducing investment costs. Figure 5  represents the breakdown between generation costs and transmission and distribution (T&D) costs,  by demographic scenario, for the whole sub‐continent. In the lower left corner of figure 5 (low  generation and T&D costs), we find the scenarios with high urbanization and low population (SSP 1  and 5) while in the upper right corner (high generation and T&D costs) are the scenarios with low  urbanization and high population growth. Scenarios with high urbanization and medium population  growth end up in the middle, with slightly higher growth for generation investment costs than T&D  costs because the additional population is mostly in densely populated areas.  FIGURE 5 FOR THE “HIGH QUALITY” ACCESS SCENARIOS, DEMOGRAPHY DRIVES TOTAL COSTS  AVERAGE ANNUAL TOTAL GENERATION COSTS VS T&D COSTS FOR HIGH QUALITY ACCESS SCENARIOS IN SUB‐SAHARAN AFRICA, BY  DEMOGRAPHY SCENARIO, 2015–30     The costs of basic access scenarios, on the other hand, are mostly driven by industrial demand  growth, followed by fuel cost (figure 6). In basic access scenarios, household demand for power is  low so the relative share of industrial demand is high compared to other scenarios, thus industrial  demand drives the total cost.      9 FIGURE 6 FOR THE BASIC ACCESS SCENARIOS, INDUSTRIAL DEMAND THEN FUEL COSTS DRIVE TOTAL COSTS  AVERAGE ANNUAL TOTAL GENERATION COSTS VS T&D COSTS FOR BASIC ACCESS SCENARIOS IN SUB‐SAHARAN AFRICA, BY  INDUSTRIAL DEMAND GROWTH SCENARIO (LEFT) AND FUEL COST SCENARIO (RIGHT), 2015–30           To summarize, electrification costs are primarily driven by policy makers’ choice on the level of  service they want to provide to newly connected households. If they choose to provide low‐tier  access using decentralized technologies in rural areas, electrification costs will be lower and will  eventually be driven by industrial demand. On the other hand, if they choose to provide high‐tier  access by connecting every household to the grid, electrification costs will be high and will be driven  by urbanization, as electrification is less expensive in urban areas.  The low cost scenarios, with access to the lower service tiers in the short term, could be a good  solution for many countries in which there are demand‐side constraints and low willingness to pay  from consumers. Investing in on‐grid generation, extending the gid and connecting new households  is quite expensive and oftentimes, utilities bear some or even all the costs. When new customers are  not able to afford the connection cost and end up comsuming very little power, this can be quite  harmful for the utility finances. Between 2010 and 2016, KPLC, the Kenyan utility, connected around  3 million new households. But these new customers are only consuming one‐fifth of what domestic  customers were consuming in 2010. Hence, KPLC revenues per customer are decreasing while the  utility needs to invest to expand its power infrastructure (KPLC 2016). Hence in those situations,  electrification could be adapted to the socieconomic conditions of the countries or regions targeted,  and it would be more affordable for the government and the consumers. This does not mean that  newly connected households would remain with low‐tier access in the long run; rather, where  appropriate, electrification could begin by delivering low levels of consumption using tailored  technological solutions and upgrading service quality over time, rather than aiming to connect the  whole population to the grid immediately.   Such an approach could help achieve the SDG for energy access at a lower cost and provide more  reliable electricity, given the demand‐side constraints described in the previous paragraph.  Supply‐side uncertainty  New technologies and business models on the supply side could also help to tailor the electrification  process to the population’s needs and resources.   10 Between 2000 and 2012, 70 percent of the 1.2 billion people who gained access to electricity did so  with power generated from fossil fuels, mostly through grid connection (IEA 2017). But over 2012– 15, the energy access landscape has transformed: lower prices of renewables, efficient end‐user  appliances, and new business models to finance access have led to an emergence of off‐grid and  mini‐grid solutions. Decentralized renewables have been the source of 6 percent of new electricity  access, and this share is expected to grow rapidly (figure 7).  FIGURE 7 AN INCREASING SHARE OF PERSONS GAINING ACCESS TO ELECTRICITY USE LOW‐CARBON OPTIONS   ANNUAL NUMBER OF PEOPLE WORLDWIDE GAINING ACCESS TO ELECTRICITY, BY TYPE OF FUEL, 2000–15    Source: IEA 2017 Note: “Other low‐carbon” includes wind, geothermal, nuclear, bioenergy,  concentrated solar power, marine, and waste.  As the number of technologies and solutions for access increases, so does supply‐side uncertainty.  Indeed, different access scenarios will best be satisfied by different mixes of technology (figure 8). In  particular, off‐grid technologies are typically the most cost‐effective way to serve households far  from the grid and with low consumption. These different mixes of technology imply different cost  structures that directly affect investment and total cost estimates.    FIGURE 8 THE OPTIMAL MIX OF TECHNOLOGY VARIES WITH THE LEVEL OF ELECTRICITY SERVICE   OPTIMAL MIX OF TECHNOLOGY FOR THE POWER SECTOR IN SUB‐SAHARAN AFRICA, BY TARGETED TIER OF SERVICE PROVISION,  2015–30     In the Sub‐Saharan Africa study, assumptions are made regarding which type of connection (on‐grid,  off‐grid, or mini‐grid) and technology is used to meet each service tier. These assumptions are  country‐specific and do not evolve over time (a limitation of this exercise). Yet, if prices for off‐grid  systems were to drop significantly or improved technology were to allow off‐grid systems to provide  11 enough power for productive uses, their diffusion could accelerate. For example, (Longe et al. 2017)  found that a renewable‐energy‐source hybrid micro‐grid solution can be a viable option for  electrifying far‐from‐the‐grid unelectrified areas of the Eastern Cape province of South Africa. Even  though off‐grid is generally a private investment and on‐grid a public one, governments can still play  a role in scaling up off‐grid solutions by improving the business environment and enforcing clear  regulations.  These new solutions can alleviate some of the supply‐side constraints that contribute to the  electricity access gap. New smart‐grid technologies can also improve the availability and reliability of  service—a challenge in many low and middle income countries (LMICs).   The Burden of High Variable Costs: A Challenge in Africa  The question of universal access cannot be restricted to capital investment needs; it has to  encompass improvement of the existing service, maintenance of future infrastructure, and the  financial implications of today’s investment choices for tomorrow’s variable costs. Currently, in most  Sub‐Saharan African countries, less than one‐third of firms report having reliable access to  electricity. While on the household side, in 2014 more than 50 percent of connected households in  Liberia reported that they never have power, as did around 30 percent in Sierra Leone and Uganda  (M. Blimpo and Cosgrove‐Davies 2018).  Variable costs play an important role in the poor quality and reliability of service experienced in  many countries. Because fossil‐fuel plants still produce most of the world’s power, variable and fuel  costs weigh heavily in the overall cost structure of the power sector. These recurrent costs can be a  burden for LMICs that do not necessarily have the capacity to cover them, leading to heavily  indebted utilities or a degraded level of service (or both). In Sub‐Saharan Africa, recurrent costs  represent two‐thirds of the average annual costs of the power sector (figure 9).   FIGURE 9 HIGH VARIABLE COSTS ARE A MAJOR CHALLENGE, ESPECIALLY IN AFRICA  AVERAGE ANNUAL CAPITAL AND VARIABLE COSTS OF INVESTMENT IN THE POWER SECTOR IN SUB‐SAHARAN AFRICA, BY TARGETED  TIER OF SERVICE PROVISION, 2015–30    Note: Each dot represents a future scenario with varying combinations of consumption level  for new households, industrial demand, technological costs, demography, and fuel costs. Average  annual values are computed using a 6% discount rate over the 2015–30 period.  But once again, differences between countries are quite high (figure 10). For some countries, the  total cost of achieving universal access would represent more than 10 percent of GDP for the low‐ 12 consumption scenario (“basic”), reaching up to 30 percent and 40 percent of GDP, respectively, for  Eritrea and Liberia in the high‐consumption scenario. For both countries, most of the energy is  produced using diesel generators, which explains the very high variable costs.  FIGURE 10 ELECTRIFICATION COSTS ARE MUCH HIGHER IF THE TOTAL COST OF SERVICE IS INCLUDED  AVERAGE ANNUAL COST (CAPITAL INVESTMENT AND OPERATIONS IN ELECTRIFICATION IN SUB‐SAHARAN AFRICA, BY TARGETED TIER  OF SERVICE PROVISION, 2015–30)    Note: Each dot represents one Sub‐Saharan Africa country. Operating cost includes both  maintenance and variable costs such as fuel. All uncertain parameters are set to reference scenario  values.  To Maintain or Not to Maintain? That Should Not Be a Question  Maintenance is an often‐forgotten component of the power sector industry in LMICs. In some  countries, up to half of the installed capacity is unable to operate because of a lack of maintenance.  In Madagascar, only 295 megawatts of the 500 megawatts of installed capacity were operating in  2017, while in the Democratic Republic of Congo, 29 percent of hydropower plants and 57 percent  of thermal plants were not operational in 2018. The situation is even worse in Benin, the Comoros,  Guinea‐Bissau, and Sierra Leone, where less than 20 percent of installed generation capacity is used  (United Nations 2015).   On the transmission and distribution side, regular maintenance improves reliability. Cutting the  vegetation around distribution lines and maintaining distribution poles help to avoid outages.  Maintenance in cities includes regularly checking the distribution network to detect illegal  connections and limit power theft. Maintenance also helps to prevent idle capacity, lengthens the  life of power plants, and ensures that the plant’s initial performance is sustained throughout its  operational life.  For Sub‐Saharan Africa, maintenance costs are expected to run to between US$2.5 billion and  US$3.6 billion per year, on average, over the 2015–30 period, on top of  the US$14.5 billion to US$23  billion needed for capital costs (figure 11).  13 FIGURE 11 AFRICA FACES HIGH ANNUAL FIXED OPERATIONS AND MAINTENANCE COSTS  AVERAGE ANNUAL FIXED COSTS OF OPERATION AND MAINTENANCE FOR ELECTRICITY IN SUB‐SAHARAN AFRICA, BY TARGETED TIER  OF SERVICE PROVISION, 2015–30    Note: Average annual regional costs are calculated over 2015–30 using a 6% discount rate.     Thus, the pace of expansion must be balanced with the need to manage the existing network and  maintain service levels. Failure to do so will reduce the value to existing customers and discourage  others from taking up the service. Timely connection of new customers should occur when the  electricity service is good enough to have a real impact on development.   Without taking maintenance costs into account, there is a high risk of ending up in a situation similar  to the one identified by Gertler et al. (2017) for some African cities, where the nominal access rate  masks poor effective access (figure 12). Across a sample of 25 Sub‐Saharan cities, most of which  have close to a 100 percent nominal access rate, more than a quarter have a “reliable access rate”  below 50 percent—where reliable access is defined as the proportion of connected households with  an electricity connection that works “most of the time” or “all of the time.” Lagos is the most  egregious case, with a nominal access rate of 100 percent, but a reliable access rate of around 10  percent.    14 FIGURE 12 HIGH NOMINAL ACCESS CAN MASK LOW RELIABLE ACCESS TO ELECTRICITY IN MAJOR AFRICAN CITIES   ACCESS TO AND RELIABILITY OF ELECTRICITY IN MAJOR CITIES IN SUB‐SAHARAN AFRICA    Source: (Gertler, Lee, and Mobarak 2017).   Note:  Electricity access is defined as the % of households located in areas with electricity  lines nearby. Reliable connection is defined as the % of connected households with an electricity  connection that works “most of the time” or “all of the time.”    Improved reliability not only increases the impact of electrification but also improves uptake, as  recent studies demonstrate (Chakravorty, Pelli, and Ural Marchand 2014; Mensah 2018; Samad and  Zhang 2016). In addition, the provision of quality infrastructure services (such as reliable electricity)  generates economic activities that can be tapped for tax revenues. Blimpo et al. (2018) estimate that  African countries could increase total tax revenues more than 4 percent solely by resolving issues  related to electricity shortages.    Conclusion  In this work we explore the cost drivers of meeting SDG7 on universal electricity access by exploring  hundreds of scenarios with a costing tool. The analysis shows that what drives the investment cost  for universal electrification is the tier of service offered to newly connected households, in other  words, the quantity of electricity that they can access.  Governments may choose to first offer basic  service to newly connected households (such as enough to power a few lamp bulbs a few hours a  day and charge a phone) or instead to immediately offer high quality service (such as enough to  reliably power high consumption appliances). The annual investment required to reach universal  access by 2030 in Sub‐Saharan Africa varies from $45 billion to $49 billion (or 0.9 percent of the  concerned countries’ GDP) for the strategy with basic service to $53 billion to $58 billion (or 1.1  percent of GDP) for the high service strategy..   Importantly, those strategies would also have different impacts on consumer uptake in poor areas.  Providing access via lower tiers of service may help tackle demand‐side constraints such as low  willingness or ability to pay from consumers.  A recent World Bank study estimates that in Africa,  15 demand‐side constraints account for some 40 percent of the access deficit. Adapting the  electrification offer to the socio‐economic situation of the households or regions targeted could help  reduce these demand‐side constraints.  Newly connected households need not stay in low tiers in  the long run.  However, the electrification pathway could begin with tailored technological solutions  instead of directly aiming at connecting the whole population to the grid. This may also be the only  affordable way forward for a number of countries. The emergence of new technologies and business  models for mini‐grid and off‐grid electrification should help reduce costs and facilitate the journey  towards universal access.       References     Bazilian, Morgan, Ryan Economy, Patrick Nussbaumer, Erik Haites, Kandeh K. Yumkella, Mark  Howells, Minoru Takada, Dale S. Rothman, and Michael Levi. 2014. Beyond Basic Access: The  Scale of Investment Required for Universal Energy Access. Oxford University Press.  http://www.oxfordscholarship.com/view/10.1093/acprof:oso/9780199682362.001.0001/ac prof‐9780199682362‐chapter‐9.  Bhatia, Mikul;, and Niki Angelou. 2015. “Beyond Connections: Energy Access Redefined.” ESMAP  Technical report. Washington, D.C: World Bank.  http://www.worldbank.org/en/topic/energy/publication/energy‐access‐redefined.  Blimpo, Moussa, and Malcolm Cosgrove‐Davies. 2018. “Electricity Uptake for Economic  Transformation in Sub‐Saharan Africa.” World Bank report. DC: World Bank.  Blimpo, Moussa Pouguinimpo, Justice Tei Mensah, K. Ochieng’ Opalo, and Ruifan Shi. 2018.  “Electricity Provision and Tax Mobilization in Africa.” WPS8408. The World Bank.  http://documents.worldbank.org/curated/en/456951523908618247/Electricity‐provision‐ and‐tax‐mobilization‐in‐Africa.  Chakravorty, Ujjayant, Martino Pelli, and Beyza Ural Marchand. 2014. “Does the Quality of Electricity  Matter? Evidence from Rural India.” Journal of Economic Behavior & Organization 107 (PA):  228–47.  Dobbs, R., J. Oppenheim, F. Thompson, M. Brinkman and M. Zornes. 2011. “Resource Revolution:  Meeting the World’s Energy, Materials, Food and Water Needs.” New York, NY, USA:  McKinsey Global Institute.  https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/sustainability%20and %20resource%20productivity/our%20insights/resource%20revolution/mgi_resource_revolu tion_full_report.ashx.  “Electrification | Sustainable Energy for All (SEforALL).” n.d. Accessed December 21, 2018.  https://www.seforall.org/heatmaps/electrification.  Gertler, Paul J., Kenneth Lee, and A. Mushfiq Mobarak. 2017. “Electricity Reliability and Economic  Development in Cities: A Microeconomic Perspective,” December.  https://escholarship.org/uc/item/96s8s43z.  “IEA (2017), World Energy Outlook 2017,.” n.d. IEA. https://doi.org/10.1787/weo‐2017‐en.  IEA, OECD. 2017. “World Energy Investment 2017.” France: IEA.  https://www.iea.org/publications/wei2017/.  IEA, UNDP, and UNIDO. 2010. “Energy Poverty: How to Make Modern Energy Access Universal?”  http://www.undp.org/content/undp/en/home/librarypage/environment‐ energy/sustainable_energy/energy_poverty_howtomakemodernenergyaccessuniversal.html .  Jordan‐Antoine, Rhonda, Sudeshna Banerjee, Will Blyth, and Morgan Bazilian. Forthcoming.  “Estimates of the Cost of Reachig Universal Access to Electricity’.” Working Paper.  KPLC. 2016. “KPLC 2016 Annual Report.”  16 Longe, O. M., N. Rao, F. Omowole, A. S. Oluwalami, and O. T. Oni. 2017. “A Case Study on Off‐Grid  Microgrid for Universal Electricity Access in the Eastern Cape of South Africa.” International  Journal of Energy Engineering 7 (2): 55–63.  Mensah, Justice Tei. 2018. “Jobs ! Electricity Shortages and Unemployment in Africa.” WPS8415. The  World Bank. http://documents.worldbank.org/curated/en/659751524142624281/Jobs‐ electricity‐shortages‐and‐unemployment‐in‐Africa.  Ministère du Plan et Suivi de la, and Ministere de la santé publique. 2014. “DEUXIÈME ENQUÊTE  DÉMOGRAPHIQUE ET DE SANTÉ (EDS‐RDC II 2013‐2014).”  NREL, 2018 “Annual Technology Baseline and Standard Scenarios | Energy Analysis | NREL.” n.d.  Accessed December 21, 2018. https://www.nrel.gov/analysis/data‐tech‐baseline.html.  O’Neill, Brian C., Elmar Kriegler, Kristie L. Ebi, Eric Kemp‐Benedict, Keywan Riahi, Dale S. Rothman,  Bas J. van Ruijven, Detlef P. van Vuuren, Joern Birkmann, and Kasper Kok. 2017. “The Roads  Ahead: Narratives for Shared Socioeconomic Pathways Describing World Futures in the 21st  Century.” Global Environmental Change 42: 169–180.  Pachauri, Shonali, Bas J. van Ruijven, Yu Nagai, Keywan Riahi, Detlef P. van Vuuren, Abeeku Brew‐ Hammond, and Nebojsa Nakicenovic. 2013. “Pathways to Achieve Universal Household  Access to Modern Energy by 2030.” Environmental Research Letters 8 (2): 024015.  https://doi.org/10.1088/1748‐9326/8/2/024015.  Samad, Hussain A., and Fan Zhang. 2016. “Benefits of Electrification and the Role of Reliability :  Evidence from India.” WPS7889. The World Bank.  http://documents.worldbank.org/curated/en/980911479147772730/Benefits‐of‐ electrification‐and‐the‐role‐of‐reliability‐evidence‐from‐India.  Schmidt, Tobias S. 2014. “Low‐Carbon Investment Risks and de‐Risking.” Nature Climate Change 4  (4): 237.  “The Sustainable Development Goals Report 2018.” 2018. United Nations.  United Nations. 2015. “United Nations Energy Statistics Yearbook.” New York: United Nations.:  United Nations.   The World Bank. 2018. “Tracking SDG7 : The Energy Progress Report 2018.” 126026. The World  Bank. http://documents.worldbank.org/curated/en/495461525783464109/Tracking‐SDG7‐ the‐energy‐progress‐report‐2018.      17