WPS7889 Policy Research Working Paper 7889 Benefits of Electrification and the Role of Reliability Evidence from India Hussain Samad Fan Zhang South Asia Region Office of the Chief Economist November 2016 Policy Research Working Paper 7889 Abstract This paper estimates the welfare impact of rural electrifi- during the sample period, but gaining access to electric- cation in India using nationally representative household ity alone is associated with only a 9.6 percent increase in panel survey data for 2005 and 2012. Analysis based on income. The net gain from both increasing the access rate a propensity-score-weighted fixed-effects model finds that and reducing power outages in rural India is estimated to while electrification is associated with a broad range of be US$11 billion a year. Moreover, India’s rural electrifica- social and economic benefits, the size of the effects depends tion policy appears to be progressive because lower-income importantly on the reliability of electricity service. Gain- households benefit more from access to electricity than ing access to electricity combined with a reliable power higher-income households during the sample period. supply is associated with a 17 percent increase in income 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://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at fzhang1@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       Benefits of Electrification and the Role of Reliability: Evidence from India1  Hussain Samad and Fan Zhang                                  Key Words: Rural Electrification, Reliability of Electricity, Distributional Impact, Quantile Regression      JEL:  D6, Q4, R2                                                               1  This  paper  is  part  of  a  broader  analytical  effort  to  assess  the  cost  of  power  sector  distortions  in  South  Asia  conducted  by  Office  of  the  Chief  Economist  of  the  South  Asia  Region.  We  thank  Junaid  Kamal  Ahmad  and  Martin  Rama for helpful comments on earlier drafts. All errors remain those of the authors’.  I.  Introduction  More  than  a  billion  people  around  the  world  still  lack  access  to  electricity.  For  untold  others  who  are  nominally  connected  to  the  grid,  access  to  electricity  is  often  uneven  and  unreliable,  characterized  by  frequent,  long‐lasting  power  outages.2 Outages  often  occur  because  of  technical  failures.  In  many  developing  countries,  they  also  reflect  the  efforts  of  utilities  to  cope  with  persistent  power  shortages  through  load  shedding  (or  rolling  blackouts).  According  to  business  surveys,  firms  in  about  a  third  of  developing  countries  experience  at  least  20  hours  of  power  outages  a  month  on  average.  The  situation  is  even  worse  in  South  Asia,  where  firms  report  almost  one  outage  a  day,  with  an  average  duration  of  5.7 hours.3   Providing  access  to  reliable  electricity  is  vital  for  ending  extreme  poverty  and  boosting  shared  prosperity.  Many  studies  have  examined  the  welfare  effects  of  grid  connections  on  households  (for  example,  Dinkelman  2011;  Khandker,  Barnes,  and  Samad  2012; Lipscomb,  Mobarak,  and  Barham  2013;  Banerjee  et  al.,  2015,  and  Chakravorty,  Emerick,  and  Ravago  2016).  While  earlier  analyses  focused  on  credibly  estimating  the  causal  relationship  between  household  welfare  and  a  binary  variable  of  electricity  access,  few  have  taken  into  account  whether  the  “connected”  household  actually  receives  an  adequate level of service.   Going  beyond  basic  connectivity  is  essential  to  understanding  the  effects  of  modern  energy  in  the  developing world. Even where electrical wires are present, children cannot study in the evenings if there  is no power to provide light—nor can  people keep  their businesses open. Poor‐quality electricity service  also  means  that  households  must  continue  to  rely  on  costly  backup  services.  And  because  consumers  often  pay  a  fixed  monthly  charge  regardless  of  their  actual  consumption,  long  power  outages  increase  their  effective  electricity  tariff.  All  this  suggests  that  models  ignoring  the  quality  of  electricity  service  may  underestimate  the  net  benefits  associated  with  reliable  electricity  supply.    A  recent  World  Bank  study  concluded  that  reliable  supply  is  the  defining  issue  in  achieving  the  economic  benefits  of  grid‐ connection  (Pargal and Banerjee 2014).  The  purpose  of  this  paper  is  to  examine  the  impact  of  rural  electrification  on  household  welfare  while  paying  special  attention  to  how  the  quality  of  electricity  supply  affects  the  results.  Our  study  takes  advantage  of  newly  available  panel  data  from  the  Indian  Human  Development  Survey  (IHDS),  which  includes a  question asking  households to estimate the daily average duration of outages. Using hours of                                                               2 In the following, we use the terms “access” and “grid‐connection” interchangeably. 3  World Bank Enterprise Surveys (http://www.enterprisesurveys.org).  2    availability  as  a  measure  of  the  reliability  of  electricity  supply,  we  find  that  outages  have  a  negative  effect  on  economic  outcomes  and  that  the  effects  of  gaining  access  to  electricity  become  stronger  after  controlling  for  outages.  For  example,  per  capita  income  decreases  by  0.5  percent  for  each  additional  hour  of  outages.  And  while  electrification  combined  with  a  24‐hour‐a‐day  power  supply  is  associated  with a 17 percent increase in income, electrification alone (with outages not controlled for) is associated  with  only  an  11  percent  increase.  The  aggregate  benefit  of  obtaining  reliable  electricity  in  rural  India  is  estimated  to  be  US$11  billion  a  year,  with  US$4.7  billion  from  increasing  the  access  rate  and  US$6.5  billion from improving the reliability of existing supply.  Several studies have examined the benefits of rural electrification in India. For example, van de Walle et  al.  (2015)  estimate  the  long‐run  effects  of  electrification  on  household  consumption  in  rural  India  based  on  data  for  1981–98;  Burlig  and  Preonas  (2016)  investigate  the  effect  of  India’s  national  rural  electrification  program  on  labor  force  participation,  living  standards,  and  other  village‐wide  outcomes  using  census  data  for  2001  and  2011;  and  Khandker  et  al.  (2014)  estimate  the  benefits  of  electrification  projects  in  rural  India  based  on  cross‐sectional  data  for  2005.  A  study  by  Chakravorty,  Pelli,  and  Marchand  (2014)  is  one  exception  that  examines  the  effects  of  reliability  on  the  benefits  of  electrification.  Also  relying  on  IHDS  data,  the  authors  find  that  a  grid  connection  and  a  higher  quality  of  electricity  increased  nonfarm  income  by  28  percent  during  1994–2005,  while  a  grid  connection  alone  increased nonfarm income by 9 percent.   Our  study  differs  from  the  one  by  Chakravorty,  Pelli,  and  Marchand  (2014)  in  several  ways.  First,  we  analyze  the  effects  of  rural  electrification  based  on  a  more  recent  two‐round  panel  survey  conducted  in  2005  and  2012.  In  addition  to  providing  updated  evidence,  the  survey  data  for  this  period  are  particularly  interesting  for  understanding  rural  electrification  in  India.  An  important  reason  is  that  2005  was  the  year  in  which  the  Indian  government  launched  its  national  rural  electrification  program  committed  to  connecting  all  100,000  unelectrified  villages.  By  2010  the  program  had  connected  283  million  people  to  the  grid.  But  despite  the  improvement  in  the  connection  rate,  fewer  homes  benefited  from  uninterrupted  power  supply  in  2012  than  in  2005,  suggesting  that  outages  became  more  common  during  this  period.  The  relatively  large  variation  in  both  connection  rates  and  reliability  over  time  provides a unique opportunity to identify how lack of reliability interferes with  achieving  the benefits of  electrification.  In  addition  to  analyzing  the  effect  of  electrification  on  households’  income,  as  done  in  Chakravorty,  Pelli,  and  Marchand  (2014),  we  also  analyze  its  effect  on  a  broad  range  of  households’  social and economic outcomes, including expenditure, education, employment, and poverty status.  3    Second,  we  estimate  a  two‐stage  propensity‐score‐weighted  fixed‐effects  model  to  control  for  time‐ invariant and time‐varying heterogeneity between treatment and control groups. Our approach is based  on  the  literature  that  suggests  that  time‐varying  heterogeneity  is  correlated  with  initial  conditions  (Heckman 1981; Chamberlain 1984; Arulampalam, Booth, and Taylor 2000), and follows Hirano, Imbens,  and Ridder (2003) which explores how initial conditions can be controlled for.   Third,  we  also  investigate  the  distributional  impact  of  electrification  across  income  groups.  Specifically,  following Gamper‐Rabindran, Khan, and Timmins (2010), we use a semiparametric approach to examine  the  quantile  distributional  effects  of  nonrandom  treatment  from  electricity  supply.  We  find  that  the  marginal  impact  of  electrification  increases  as  one  moves  from  higher‐income  to  lower‐income  quantiles—that is, that poorer households benefit more than wealthier ones.  The rest of the paper proceeds as follows: Section II discusses the mechanisms through which electricity  provides  development  benefits  and  provides  a  brief  overview  of  rural  electrification  in  India.  Section  III  describes  the  data.  Section  IV  discusses  the  estimation  strategies.  Section  V  presents  the  main  estimation  results.  Section  VI  estimates  the  distributional  impact  of  rural  electrification  based  on  quantile regression. Section VII concludes the paper.     II. Development benefits of electricity and rural electrification in India  Electricity  brings  a  broad  range  of  social  and  economic  benefits  to  households.  For  many  rural  households in India, however, these benefits have been slow to come.  A. Benefits of electricity  Once households are connected to electricity, the first and most immediate benefit is more lighting. This  enables  children  to  spend  more  time  studying  in  the  evening,  gives  adults  more  time  and  flexibility  for  completing  household  chores,  and  allows  home‐based  income‐generating  activities  (such  as  shops)  to  continue  later  into  the  evening  (Khandker  et  al.  2014;  Khandker,  Barnes,  and  Samad  2012;  Barnes,  Peskin,  and  Fitzgerald  2003;  Nieuwenhout,  van  de  Rijt,  and  Wiggelinkhuizen  1998;  van  der  Plas  and  de  Graaff  1988;  Filmer  and  Pritchett  1998).  More  study  time  for  children  can  lead  to  higher  school  enrollment  and  grade  attainment  (Khandker  and  others  2014;  Khandker,  Barnes,  and  Samad  2012,  2013).  In  addition,  electric  lighting  reduces  households’  dependence  on  alternative  lighting  sources,  most  notably  kerosene,  thereby  lowering  smoke  and  indoor  air  pollution  and  the  probability  of  various  respiratory  diseases.  After  electrification,  households  acquire  such  things  as  radios,  television  sets,  fans,  4    air  conditioners,  space  heaters,  and  refrigerators—increasing  exposure  to  knowledge  and  information  and improving comfort, food storage, and hygiene. Given the substantial benefits of electricity, access to  modern  energy  has  been  identified  as  key  to  fulfilling  the  United  Nations  Millennium  Development  Goals (UNDP 2005).  The  gains  from  electrification  often  materialize  through  multiple  and  interrelated  pathways,  leading  to  substantial  accumulated  benefits  (figure  1).  Take  the  income‐related  benefits  of  electrification  as  an  example: Improved lighting allows shops and other businesses to operate for more hours in the evening,  leading  to  higher  revenue  and  profits.  Electricity‐powered  tools  and  machinery  also  help  increase  business  profits,  because  they  are  more  productive  and  cost‐effective  than  mechanical  ones  in  the  long  run.  Moreover,  greater  exposure  to  knowledge  and  information  (through  radio,  television,  and  the  internet)  can  empower  business  owners  with  up‐to‐date  business  knowledge  and  technology,  allowing  them  to  run  their  businesses  more  profitably.  And  the  health  and  education  benefits  of  electrification  can lead to greater long‐run income potential.   B. Rural electrification in India The  pace  of  rural  electrification  in  India  was  slow  in  the  early  years  after  independence  in  1947.  The  government  put  more  emphasis  on  developing  industrial  capacity  and  infrastructure.  As  a  result,  only  around 10 percent of villages were electrified by 1965. In the mid‐1960s, however, famine prompted the  government  to  shift  its  focus  from  developing  the  industrial  sector  to  connecting  more  farmers  to  the  grid so as to exploit groundwater pumping and increase agricultural production. The Rural Electrification  Corporation  was  established  in  1969  with  a  mandate  to  accelerate  the  pace  of  rural  electrification  and  facilitate  the  use  of  electric  pump  sets  to  provide  irrigation  water.  While  this  pro‐agriculture  policy  increased  the  number  of  electrified  villages,  it  did  not  promote  household  adoption  of  electricity.  In  1991  about  two‐thirds  of  rural  households  in  India  still  had  no  access  to  electricity  (India,  Bureau  of  Census 1993; World Bank 2001).   Electricity  used  by  the  agricultural  sector  was  heavily  subsidized.  As  the  sector’s  share  of  electricity  consumption  rose,  the  financial  difficulties  of  the  State  Electricity  Boards  worsened.  To  deal  with  these  financial  problems,  along  with  poor  service  quality  and  the  low  household  connectivity  rate,  the  government  launched  a  major  policy  initiative  to  make  electricity  generation  and  supply  commercially  viable.  In  April  1998,  it  issued  the  Electricity  Regulatory  Commissions  Ordinance  to  set  up  the  Central  Electricity  Regulatory  Commission  and  the  State  Electricity  Regulatory  Commissions  for  tariff  5    rationalization and other activities. The central commission sets the bulk tariffs for all central generation  and  transmission  utility  companies  and  decides  on  issues  relating  to  interstate  exchange  of  electricity.  The  state  commissions  have  the  authority  to  set  tariffs  for  all  types  of  electricity  customers  in  their  respective  states;  however,  state  governments  are  entitled  to  set  policies  on  the  subsidies  allowed  for  electricity  supply  to  any  consumer  class  and  are  authorized  to  cross‐subsidize.  With  this  administrative  setup  in  place,  the  government  outlined  an  ambitious  plan  for  achieving  100  percent  electrification  of  villages  by  the  end  of  2007  and  universal  coverage  of  households  by  2012  (Cust,  Singh,  and  Neuhoff  2007).  In 2005 the government launched the Rajiv Gandhi Grameen Vidyutikaran Yojana (RGGVY) program, the  national  program  aimed  at  electrifying  all  100,000  unelectrified  villages  of  more  than  100  people.  The  program  was  also  to  provide  free  electricity  connections  to  more  than  23  million  rural  households  living  below  the  poverty  line.  The  program  has  led  to  substantial  progress:  according  to  a  recent  World  Bank  report  (Pargal  and  Banerjee  2014),  India’s  official  electrification  rate  rose  by  15  percentage  points  in  10  years,  from  59  percent  in  2000  to  74  percent  in  2010.  Most  of  the  new  customers  were  located  in  rural  areas.  The  new  targeted  timeline  for  100  percent  connectivity  is  during  the  12th  five‐year  plan  (2013– 17).   While  the  electrification  rate  has  risen,  the  quality  and  reliability  of  electricity  service  vary  considerably.  For  example,  using  night  lights  data,  Min  and  Gaba  (2016)  show  that  many  villages  in  India  that  were  officially  classified  as  electrified  under  the  RGGVY  program  remained  in  the  dark  for  years  after  the  completion  of  electrification  projects.  In  addition,  India  continues  to  face  widespread  power  outages.  In  July  2012,  the  country  experienced  the  largest  blackout  in  world  history,  with  more  than  600  million  people  unexpectedly  losing  power  for  two  days.  The  scale  of  this  blackout  highlights  the  challenges  that  India  faces  in  keeping  the  lights  on.    The  government  has  made  achieving  universal  and  fully  reliable  electricity  supply  an  important  policy  priority.  In  2014,  the  Government  of  India  and  State  Governments  launched  a  “24×7  Power  for  All”  Joint  Initiative  with  the  objective  to  provide  24×7  power  across  the  country  by  2019.  Several  important  policy  decisions  have  since  been  implemented  to  strengthen  generation,  transmission  and  distribution,  as  well  as  to  improve  the  financial  viability  of  state  distribution companies.      6    III. Data     The  study  is  based  on  two‐period  panel  data  collected  by  the  IHDS,  which  was  jointly  carried  out  by  researchers  from  the  University  of  Maryland  and  the  National  Council  of  Applied  Economic  Research  (NCAER)  in  New  Delhi.  This  nationally  representative  survey  covers  a  wide‐ranging  set  of  topics,  including energy use, income, expenditure, education, health, and employment. The survey covers all of  India’s key states and union  territories  except Andaman and Nicobar Islands  and Lakshadweep. The first  round  of  the  survey  was  carried  out  in  2004–05  (mostly  in  2005)  and  collected  information  on  41,554  households  in  33  states  and  union  territories,  383  districts,  1,503  villages,  and  971  urban  blocks.  The  second  one,  conducted  in  2011–12  (mostly  in  2012),  re‐interviewed  83  percent  of  the  original  households and split households (if located within the same village or town), and interviewed 2,134 new  households, for a total of 42,152 households.4   Besides  collecting  detailed  information  on  income,  consumption,  and  other  household‐level  welfare  measures,  the  IHDS  includes  elaborate  questions  on  household  energy  consumption  behavior,  such  as  fuel  use,  cash  expenditures  for  fuels,  time  spent  collecting  biomass  fuels,  and  types  of  stoves  and  electric appliances used in the household. It also asks questions related to the reliability of power supply  and  the  source  of  household  electricity.  These  detailed  questions  allow  us  to  analyze  the  impact  of  electricity supply and its quality on a broad range of household economic outcomes.  The  survey  also  covers  key  features  of  the  villages  where  surveyed  households  are  located.  It  is  important  to  control  for  village‐level  characteristics  in  the  analysis  because  they  can  directly  affect  both  the  outcomes  of  interest  (such  as  employment,  income,  and  poverty  status)  and  the  probability  of  electricity  being  present  in  the  village.  While  the  survey  was  carried  out  in  both  urban  and  rural  areas,  community  characteristics  are  available  only  for  the  rural  sample.  In  the  analysis,  we  therefore  use  only  the rural sample, consisting of more than 24,000 original households.   The  2005  sample  had  24,191  households.  Because  many  of  these  split  into  multiple  households  over  time,  the  number  of  households  increased  to  28,446  in  2012.  Table  1  shows  the  distribution  of  sample  households  among  six  geographic  regions  as  well  as  union  territories  as  a  group.  North  India  accounts  for the largest share of households in the sample (more than 30 percent), followed by South India.   Data  on  the  rural  electrification  rate  among  sample  households  in  2005  and  2012  show  large  variation  by  region  and  year  (table  2).  The  union  territories  and  the  rural  vicinity  of  the  national  capital,  New                                                               4  For a detailed description of the IHDS, see the IHDS website at http://www.ihds.umd.edu.   7    Delhi, have the highest electrification rate (almost 100 percent in 2012). Among the regions, South India  has  the  highest  electrification  rate—about  87  percent  in  2005  and  96  percent  in  2012.  East  India,  which  includes the states of Bihar, Jharkhand, Orissa, and West Bengal, has the lowest rate among the regions.  But  electrification  increased  quite  a  bit  in  these  states  during  the  seven  years  from  2005  to  2012,  rising  from  a  rate  of  37  percent  to  almost  65  percent.  Overall  in  rural  India,  the  electrification  rate  increased  from 62 percent in 2005 to 77 percent in 2012, implying annual growth of about 2 percentage points.   Data  on  the  duration  of  power  outages  (in  hours  per  day)  for  the  two  survey  years  show  that  outages  worsened  during  the  sample  period:  While  9  percent  of  connected  households  reported  no  outages  in  2005,  that  share  dropped  to  7  percent  in  2012  (table  3).  And  while  about  35  percent  of  the  households  reported  power  outages  of  at  least  13  hours  a  day  in  2005,  almost  45  percent  experienced  outages  of  similar  duration  in  2012.  The  average  duration  of  outages  was  9.3  hours  a  day  in  2005  and  10.7  hours  a  day  in  2012.  The  hours  of  electricity  availability  per  day  vary  substantially  across  states  (figure  2).  While  connected households in union territories such as Daman and Diu have more than 20 hours of electricity  per day on average, those in such states as Arunachal Pradesh and Assam have less than 6 hours per day  on average.   Summary  statistics  for  outcome  variables  show  that  grid‐connected  households  consume  less  kerosene  and  spend  less  time  collecting  fuel  than  off‐grid  households  do  (table  4).  They  also  have  higher  incomes  and  expenditures  and  a  lower  poverty  rate.  In  households  with  an  electricity  connection  both  boys  and  girls  spend  more  time  studying  and  complete  higher  grades.  Labor  force  participation  is  lower  among  adults  in  grid‐connected  households  than  among  those  in  off‐grid  households—for  both  men  and  women.  But  when  employment  is  measured  by  hours  worked  per  month  (in  both  wage  and  self‐ employment  activities),  grid‐connected  households  have  more  hours  of  employment  than  their  off‐grid  counterparts.  These  results  are  statistically  significant  and  hold  in  both  survey  years.  Also  noticeable  is  that  the  trend  in  outcome  variables  differs  between  grid  and  off‐grid  households.  For  example,  while  kerosene consumption drops over time for all households, it drops more for grid‐connected households.   Another  way  to  look  at  the  summary  statistics  for  outcome  variables  is  by  duration  of  electricity  availability.  We  compare  two  groups  of  households:  those  that  have  access  to  electricity  for  at  least  20  hours  a  day  and  those  that  do  not  (table  5).  Unsurprisingly,  households  with  more  hours  of  electricity  available  spend  less  on  kerosene,  have  higher  incomes  and  expenditures,  and  see  their  children  achieve  better  education  outcomes.  Employment  outcomes  are  somewhat  mixed.  Men  in  households  with  shorter electricity outages have higher labor force participation and fewer hours of employment in 2005  8    than  those  in  households  with  longer  outages;  the  opposite  is  true  in  2012.  Women  in  households  with  more  reliable  electricity  supply  have  lower  labor  force  participation  and  6.1  fewer  hours  a  month  of  employment  in  2005  than  their  counterparts.  The  difference  in  women’s  labor  force  participation  and  hours  of  employment  decreases  slightly  between  2005  and  2012  but  the  sign  remains  the  same.  In  the  next section we explore the relationship between hours of electricity and households’ welfare outcomes  in more detail.  Anecdotal  evidence  suggests  that  many  households  have  illegal  connections  especially  in  rural  areas.   IHDS reports both official and non‐standard connections. As a result, the access rate reported by IHDS is  higher  than  that  by  official  records.  Since  IHDS  inquires  about  the  mode  of  payment  for  electric  connections  and  the  amount  of  payment,  we  are  able  to  estimate  the  percentage  of  non‐standard  connections,  which  include  those  who  reported  having  access  to  electricity  but  did  not  receive  bills  and  did  not  make  a  payment  or  paid  to  neighbors.  We  find  that  about  15  percent  connections  were  non‐ standard  in  2005.  The  number  reduces  to  9  percent  in  2012.  There  is  also  a  strong  correlation  between  non‐standard  connection  and  service  unavailability.   Overall,  households  who  are  unofficially  connected  experience  12  hours  of  power  outages  per  day,  compared  to  10  hours  for  those  with  official  connections.    This  result  suggests  that  illegal  connections  could  make  service availability  worse,  and  thereby,  adversely  affects  the  effects  of  electrification.   It  should  be  noted  that  illegal  connection  could  still  be  underreported  by  IHDS.  If  that  is  the  case,  then  benefits  of  electrification  based  on  IHDS  data  could also be underestimated.     IV. Estimation model  A base model for estimating the impact of electrification is described by equation 1:  ∗               (1)  where  Yit  denotes  the  outcome  variables  of  interest  for  household  i  in  year  t,  such  as  kerosene  consumption,  income  and  expenditure,  time  spent  on  studies  by  children,  and  labor  force  participation  by  men  and  women.  Xit is  a  vector  of  household‐  and  community‐level  characteristics.  Household‐level  control  variables  include  the  age,  gender,  and  education  of  the  head  of  household;  the  number  of  adult  males  and  females  in  the  household;  the  amount  of  household  agricultural  land;  and  measures  of  the  household’s  sanitation  status,  such  as  access  to  running  water,  a  flush  toilet,  and  a  separate  kitchen.  Community‐level  control  variables  include  dummy  variables  measuring  the  presence  of  paved  roads,  9    schools,  markets,  banks,  nongovernmental  organizations  (NGOs),  and  development  programs;  and  village  prices  of  alternative  fuels  (firewood,  kerosene,  and  liquefied  petroleum  gas  [LPG])  and  of  essential food items (staples, meat, fish, vegetables, and so on).   Eit is a dummy variable measuring the household’s electricity connection status, with 1 indicating having  electricity  and  0  otherwise.  Dit  is  a  continuous  variable  measuring  the  daily  average  hours  of  power  outages  reported  by  the  household.  Tt  is  year  fixed  effects  controlling  for  shocks  common  to  all  households in the sample.   ui represents unobserved, time‐invariant household‐ and community‐level determinants of the outcome.  εit  is  the  idiosyncratic  error  term. β, γ,  and δ  are  unknown  parameters  to  be  estimated.  Specifically, γ  measures the impact of electrification while δ measures the effect of power outages.  An  OLS  estimation  of  equation  1  is  likely  to  be  biased  because  of  the  endogeneity  of  Eit  and  Dit.  The  endogeneity arises from both nonrandom grid expansion at the village level and nonrandom adoption of  electricity  at  the  household  level  such  that  the  unobserved  household‐  and  community‐level  characteristics  (ui)  are  correlated  with  both  outcome  and  treatment.  For  example,  the  government  may  target electrification projects to areas that are more easily accessible and have greater growth potential.  Conversely,  once  connected,  less  developed  villages  are  more  likely  to  experience  load  shedding.  In  addition,  when  electricity  becomes  available  in  a  village,  better‐off  households  are  more  likely  to  obtain  grid connections first.   If  the  unobserved  factors  are  time‐invariant,  we  can  address  the  endogeneity  concern  using  a  household‐level  fixed‐effects  regression  that  eliminates  ui  by  taking  the  difference  of  equation  (1)  between the two periods (0 represents the year 2005, and 1 the year 2012):   ∗ ∗   or            ∗               (2)  Since  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.  For  example,  the  perceived  benefits of electrification may change over time. This could affect both households’ decision on whether  to be connected to the grid and the outcome variables.   10    Taking into account the existence of time‐varying heterogeneity, we rewrite equation (1) as follows:  ∗ (3) where  ηit  is  the  time‐varying  unobserved  household‐  or  village‐level  characteristics  (or  both).  Taking  the  difference of equation (3) between the two periods yields the following:   ∆ ∆ ∆ ∆ ∗ ∆ ∆ ∆              (4)  Equation  (4)  shows  that  the  unobserved  factors  are  not  eliminated  and  the  simple  fixed‐effects  estimation  based  on  equation  (2)  will  be  biased.  One  way  to  resolve  the  time‐varying  effects  of  the  unobserved factors is to find instrumental variables as exogenous sources of variation in the adoption of  electricity  (Ei)  and  the  reliability  of  electricity  service  (Di).  In  the  absence  of  suitable  instrumental  variables,  we  exploit  the  potential  correlation  between  initial  characteristics  and  unobserved  heterogeneity  as  suggested  in  the  literature  (Heckman  1981;  Chamberlain  1984;  Arulampalam,  Booth,  and  Taylor  2000).  More  specifically,  following  Hirano,  Imbens,  and  Ridder  (2003),  we  control  for  the  effects  of  initial  characteristics  by  estimating  a  two‐stage  propensity‐score‐weighted  fixed‐effects  regression  model.  In  the  first  stage  the  conditional  probability  of  being  connected  to  the  grid  (the  propensity score) is estimated using a probit function controlling for a set of household‐ and village‐level  characteristics  observed  in  2005.  In  the  second  stage  each  household  is  assigned  a  weight  derived  from  the  propensity  score;  that  is,  the  weight  is  equal  to  1  for  households  with  electricity  and  1/(1 −  p)  for  those without electricity, where p is the propensity score. The impact of electrification is then estimated  using the household‐level fixed‐effects model with the weight. Using the propensity score as a weight in  this  way  can  be  thought  of  as  providing  an  estimate  of  the  counterfactual  outcome:  households  that  look more similar to connected households in 2005 receive more weight.     V. Results   Tables  6–9  report  the  estimation  results.  Panel  1  in  each  table  shows  findings  from  estimating  a  model  that  ignores  the  variation  in  electricity  availability;  that  is,  the  model  does  not  include  the  interaction  term  between  access  and  hours  of  electricity  outages.  The  results  reported  in  panel  2  of  each  table  reflect  the  effects  of  both  access  and  reliability.  Panel  3  in  each  table  reports  the  estimated  aggregate  impact of electrification conditional on hours of availability of electricity reported in the sample.  In each  11    panel  the  first  column  presents  estimations  of  a  simple  fixed‐effects  model,  while  the  second  column  reports propensity‐score‐weighted fixed‐effects estimators.   There  are  noticeable  discrepancies  in  all  three  panels  between  the  fixed‐effects  estimators  and  the  propensity‐score‐weighted  estimators,  with  the  latter  generally  resulting  in  larger  effects.  This  is  consistent with findings in the literature. For example, Chakravorty, Pelli, and Marchand (2014) find that  instrumental  variable  models  that  correct  for  unobserved  heterogeneity  reveal  larger  effects  of  electrification  than  OLS  models  do.  The  following  discussions  are  based  on  propensity‐score‐weighted  estimators.  Without  electricity,  households  rely  mostly  on  inefficient  and  polluting  kerosene‐fueled  lamps  or  burning  biomass  fuels  (such  as  dung,  wood)  to  meet  basic  lighting  needs.  An  immediate  benefit  of  household  electrification  is  a  reduction  in  the  consumption  of  kerosene  and  time  spent  on  collecting  biomass  fuels.  As  table  6  shows,  electrification  leads  to  a  12  percent  reduction  in  household  kerosene  consumption,  and  1.6  hours  less  time  spent  on  collecting  biomass  fuel  every  month  when  the  reliability  of  electricity  service  is  not  controlled  for.  But  when  reliability  is  controlled  for,  electrification  is  associated  with  a  14  percent  reduction  in  kerosene  consumption,  and  3.5  hours  less  time  spent  on  fuel  collection  per  month  on  average.  It  is  not  surprising  that  the  impact  increases  when  the  quality  of  electricity  service  is  taken  into  account.  Given  persistent  power  shortages,  many  households  in  rural  India  continue  to  use  kerosene  and  biomass  fuel  as  backup  sources  of  lighting  even  after  gaining  access  to the grid. The longer the power outage, the more the traditional fuel is consumed. On average, gaining  access  to  the  grid  conditional  on  the  prevailing  reliability  of  electricity  service  is  associated  with  a  12.6  percent  reduction  in  kerosene  consumption  and  1.8  hours  per  month  less  time  spent  on  fuel  collection  (panel  3).  Notably,  the  estimated  aggregate  effects  of  electrification  conditional  on  the  quality  of  electricity  supply  (panel  3)  are  larger  than  the  estimated  effect  from  a  model  ignoring  quality  (panel  1).  This  suggests  that  omitting  the  quality  of  electricity  supply  in  the  model  could  lead  to  biased  estimates  of both the net effect of gaining access to the grid and the aggregate effects of rural electrification given  existing reliability levels.   Household  income  and  expenditure  both  show  significant  growth  after  electrification  (table  7).  The  impact  becomes  stronger  after  the  duration  of  electricity  outages  is  controlled  for.  While  electrification  does  not  have  a  statistically  significant  effect  on  per  capita  farm  income,  it  is  associated  with  a  15  percent  increase  in  per  capita  nonfarm  income  and  an  11  percent  increase  in  per  capita  total  (farm  and  nonfarm)  income  when  outages  are  not  taken  into  account.  When  outages  are  controlled  for,  gaining  12    access  to  the  grid  is  associated  with  a  37  percent  increase  in  per  capita  nonfarm  income  and  a  17  percent increase in per capita total income. That is, controlling for the effect of power outages increases  the impact of grid access on total income by 6 percentage points. And each one‐hour increase in outages  per  day  is  associated  with  a  2  percent  reduction  in  nonfarm  income  and  a  0.5  percent  reduction  in  total  income  on  average.  This  large  impact  of  power  outages  shows  that  unreliable  electricity  supply  has  led  to  the  loss  of  a  great  deal  of  the  potential  benefits  from  electrification.  Conditional  on  the  average  duration of  power outages, the aggregate impact of  electrification on  per  capita total income is only 9.6  percent.   Similarly, after controlling for the duration of outages, gaining access to the grid is associated with an 8.4  percent  increase  in  households’  per  capita  food  expenditure,  a  14.9  percent  increase  in  their  per  capita  nonfood  expenditure,  and  a  12  percent  increase  in  their  per  capita  total  expenditure.   Every  one‐hour  increase  in  power  outages  is  associated  with  a  0.2  percent  reduction  in  food  expenditure  on  average.  The aggregate effects of electrification conditional on both access and quality are thus generally smaller:  a  5.6  percent  increase  in  food  expenditure,  a  16.4  percent  increase  in  nonfood  expenditure,  and  a  10.5  percent increase in total expenditure. A comparison of the results reported in panel 1 with those shown  in  panels  2  and  3  again  reveals  considerable  omitted  variable  bias  resulting  from  not  controlling  for  the  quality of power supply.   Corresponding  to  the  increases  in  income  and  expenditure,  the  household  poverty  rate  decreases  after  connection  to  the  grid.  After  controlling  for  outages,  gaining  access  to  the  grid  is  associated  with  a  9.5  percentage  point  reduction  in  the  household  poverty  rate;  an  extra  hour  of  power  outages  per  day  is  associated  with  a  0.2  percentage  point  increase  in  the  poverty  rate.  The  aggregate  effect  of  electrification  conditional  on  outages  reported  in  the  sample  is  a  6.8  percentage  point  reduction  in  the  poverty  rate.  By  comparison,  a  model  omitting  the  effect  of  outages  suggests  a  7.4  percent  point  reduction in the poverty rate.   Among  the  long‐term  benefits  of  electricity  is  its  potential  to  improve  households’  education  outcomes.  As  shown  in  table  8,  when  outages  are  not  controlled  for,  access  to  electricity  increases  boys’  and  girls’  study  time  in  the  evening  by  0.35  hours  (or  about  21  minutes)  a  week  on  average.  But  this  increase  in  study  hours  does  not  translate  into  higher  school  attainment.  When  outages  are  not  controlled  for,  electrification has no statistically significant impact on grade completion by either boys or girls.   13    When the interaction term between access and electricity outages is incorporated, the results show that  boys’  study  time  increases  by  1  hour  a  week  and  girls’  study  time  by  0.64  hour  given  access  and  no  power  outages.  In  addition,  boys’  grade  completion  increases  by  0.14  years  on  average.  The  effect  on  girls’  grade  completion  is  positive  by  not  statistically  significant.  In  all  cases  outages  are  found  to  have  a  statistically  significant  negative  effect  on  schooling.  Every  additional  hour  of  outages  per  day  is  associated  with  a  reduction  of  0.05  hour  a  week  in  boys’  study  time,  0.02  hour  a  week  in  girls’  study  time,  0.01  year  in  boys’  grade  completion,  and  0.009  year  in  girls’  grade  completion.  As  a  result,  the  aggregate  effects  of  electrification  after  taking  into  account  the  negative  impact  of  power  outages  are  much  smaller:  boys’  study  time  increases  by  0.27  hour  (or  about  16  minutes)  a  week,  and  girls’  study  time  by  0.30  hour  (or  about  18  minutes)  a  week;  neither  of  these  increases  results  in  a  significant  improvement in grade completion.   The effect of electrification on employment is also gender sensitive. As table 9 shows, electrification has  a  significant  positive  effect  on  women’s  hours  of  employment,  increasing  them  by  31  percent  (15.6  percent  when  outages  are  not  controlled  for),  but  no  effect  on  men’s  hours  of  employment.  On  the  other  hand,  every  additional  hour  of  outages  per  day  reduces  women’s  hours  of  employment  by  1.4  percent  on  average.  This  may  be  because  electrification  helps  free  up  time  that  women  have  traditionally  spent  on  collecting  fuel,  allowing  them  to  spend  more  time  on  other  productive  activities.  The  results  also  show  that  electrification  slightly  increases  labor  force  participation  among  adult  males  in  the  household  by  about  1.1  percent.  However,  it  does  not  have  a  significant  effect  on  women’s  labor  force participation.     VI. Who benefits most from rural electrification in India?   In  the  previous  section,  we  report  the  average  treatment  effect  of  electrification.  But  the  benefits  of  gaining access to electricity may quite possibly vary by household welfare depending on existing welfare  such  as  income,  education,  and  consumption.  For  example,  richer  households  may  be  equipped  with  more  electric  tools  and  appliances  and  more  likely  to  use  electricity  more  productively—and  therefore  may benefit  more from electrification  projects. Because government subsidies have been a key  element  of rural electrification programs around the world, understanding who benefits from rural electrification  is  important.  If  richer  households  benefit  substantially  more  than  poorer  ones,  this  would  argue  for  a  different approach in designing and implementing subsidies for rural electrification.   14    In  this  section,  we  use  a  quantile  regression  approach  to  empirically  estimate  how  households  in  different  parts  of  the  expenditure  distribution  benefit  from  electricity.  We  first  discuss  the  theory  of  quantile regression, then present the findings.  While  the  objective  of  ordinary  regression  is  to  estimate  the  mean  of  the  dependent  variable,  the  objective of quantile regression is to estimate a quantile value (a median or other quantile value such as  0.25, 0.60, and so on) of the dependent variable. Technically, a quantile regression minimizes the sum of  absolute  residuals  corresponding  to  each  quantile,  in  contrast  to  minimizing  the  sum  of  the  squares  of  the  residuals  as  is  done  by  ordinary  regression.  When  the  entire  shape  of  the  distribution  changes  significantly,  simply  estimating  changes  in  the  mean  may  not  be  sufficient  and  investigating  changes  in  the outcomes observed at different points in the distribution becomes important (Buchinsky 1998).   Following Koenker and Bassett (1978) and using the  same notation as in  the  previous estimation model,  we can express the quantile regression model as follows:                , | , ∈ 0,1          (5)  where   |  denotes the quantile θ of the outcome conditional on the vector of covariates. In  general, the θ‐th sample quantile of Y solves as:                    min ∑ : | ∑: 1  min ∑              (6)  where   is denoted as the “check function” and is defined as:  , 0                                    (7)  1 , 0 We  estimate  parameters  in  equation  5  semiparametrically  by  minimizing  the  sum  of  weighted  absolute  deviations,  which  fits  medians  to  a  linear  function  of  covariates  and  can  be  performed  using  linear  programming  methods  (Buchinsky  1998).  To  account  for  possible  heteroskedasticity  in  the  error  term,  we  estimate  the  variance‐covariance  matrix  of  coefficients  using  bootstrap  resampling.  The  quantile’s  coefficients  can  be  interpreted  as  the  partial  derivative  of  the  conditional  quantile  of  Yi with  respect  to  one of the regressors Xi, namely,  | / .            We  use  a  semiparametric  approach  to  examine  nonrandom  treatment  effects  on  conditional  quantiles  with  panel  data.  Specifically,  we  use  the  quantile  regression  equations  for  the  two  survey  years  to  estimate the distributional effects of electricity connection on household outcomes Y, as follows:  15                                     | , , , ∈ 0,1       (8)  where  | , ,  denotes  the  quantile  θ  of  Y  in  period  t,  conditional  on  the  fixed  effects  and  household‐  and  village‐level  covariates.  Vector  Z  measures  both  household  and  village  exogenous  attributes, while η subsumes unobserved household and village heterogeneity. One problem in applying  the  quantile  regression  model  to  panel  data  is  that  differencing  variables  are  not  generally  equal  to  the  difference in the conditional quantiles because quantiles are not linear operators. That is,  | , , | , , | , ,   To  overcome  this  problem,  we  follow  Gamper‐Rabindran,  Khan,  and  Timmins  (2010),  who  specify  the  unobserved effect η nonparametrically as an unknown function ϕ(.) of the covariates X, as follows:5    η = φ( Z i 0 , Z i 1 )                                                 (9)    Substituting equation (9) in each conditional quantile in equation (8), we get the following:                                    | , , , , ∈ 0,1       (10)                                   | , , , , ∈ 0,1       (11)  The difference of quantiles between the two periods is given by            | , , | , ,                 or,          Δ Δ Δ   Gamper‐Rabindran, Khan, and Timmins (2010) show that the quantile regression can be estimated using  a  two‐step  procedure.  First,  following  equations  10  and  11,  | , ,  is  nonparametrically  estimated for each period t = 0,1, with Z and E entering linearly in the equation. Second, the differenced  fitted  values  from  the  estimations  | , , | , ,  are  regressed  on  the  differenced  regressors   and  ,  since  the  proxies  for  the  fixed  effects  are  now  eliminated from the estimation.   Table  10  reports  the  marginal  effects  of  electrification  for  expenditure  quantiles  {.20,  .40,  .60,  .80}.  While  electrification  is  uniformly  associated  with  higher  per  capita  expenditure  across  all  quantiles,  the  magnitude  of  the  effects  increases  as  one  moves  from  higher  quantiles  to  lower  ones.  For  example,  the                                                               5  Abrevaya  and  Dahl  (2008)  apply  a  similar  approach  based  on  the  correlated  fixed‐effects  model  of  Chamberlain  (1984), where the fixed effect is specified as a parametric (linear) function of the covariates X.   16    aggregate  effect  of  electrification  conditional  on  outages  reported  in  the  sample  is  associated  with  a  16  percent  increase  in  expenditure  for  households  in  the  bottom  quantile  but  a  6.1  percent  increase  for  those  in  the  top  quantile.  The  results  are  robust  in  models  with  and  without  controls  for  power  outages  (columns 2 and 1, respectively). This result suggests that the return to electrification is higher for poorer  households  in  India.  The  distribution  of  the  marginal  effects  of  electrification  on  households’  expenditure  by  per  capita  expenditure  quantile  (when  outages  are  controlled  for)  is  further  shown  in  figure  3.  The  marginal  benefit  of  electrification  gradually  decreases  as  one  moves  from  the  10th  to  the  50th  quantile.  From  the  50th  quantile  onwards,  the  marginal  benefit  drops  rather  quickly  and  even  becomes statistically insignificant.   This  finding  is  somewhat  different  from  those  reported  by  Khandker  et  al.  (2014).  Using  cross‐sectional  data  from  the  IHDS  for  2005,  Khandker  et  al.  (2014)  find  that  a  larger  share  of  the  benefits  from  rural  electrification  accrues  to  wealthier  households  rather  than  to  poorer  ones.  Because  we  use  panel  data  from  the  IHDS  that  span  seven  years,  we  report  longer‐term  effects  of  electrification  on  the  same  households.  The  difference  in  findings  suggests  a  possibility  that  over  time  the  rate  of  return  from  electrification  has  declined  among  richer  households  while  poorer  households  have  caught  up  by  diversifying their use of electricity.  VII. Conclusion    Universal  access  to  modern  energy  services  is  one  of  the  three  objectives  of  the  Sustainable  Energy  for  All  (SE4ALL)  program  launched  by  the  United  Nations  in  2011.  Access  to  electricity  not  only  brings  better‐quality lighting; it also is a key driver of social  and economic development.  Using household‐level  panel data from a nationally representative survey conducted in 2005 and 2012, this study estimates the  impact of rural electrification on a broad range of household welfare measures in India.   We  find  that  electrification  is  associated  with  substantial  improvements  in  households’  income,  expenditure,  employment,  and  educational  achievement.  But  the  size  of  the  effects  depends  importantly on the reliability of electricity service.  For example, an additional hour of outages per  day is  associated with a 0.5 percent reduction in income on average. Gaining access to the grid combined with  reliable  electricity  service  is  associated  with  a  17  percent  increase  in  households’  income,  but  when  access comes with frequent power outages, income rises by only 11 percent.   About  240  million  people  in  India  still  lack  access  to  electricity  (IEA,  2015).  Findings  from  our  analysis  suggest  that  connecting  all  these  people  to  electricity  would  lead  to  a  cumulative  income  gain  of  about  17    US$4.7  billion  a  year.  Improving  the  reliability  of  electricity  supply  would  add  to  these  gains.  According  to IHDS 2012 data, the average duration of power outages of households who have less than 24 hours of  power supply is about 12.5 hours a day. Increasing the supply of electricity to 24 hours a day would lead  to an estimated income gain for the rural population of US$6.5 billion annually.   The  Indian  government  plans  to  achieve  100  percent  electrification  in  rural  areas  by  2017,  at  a  total  estimated  cost  of  US$4.4  billion  between  2015  and  2017.  Its  plans  call  for  both  connecting  the  villages  that  remain  without  electricity  and  improving  the  reliability  of  power  supply  in  villages  that  are  already  connected.  Assuming  a  20‐year  project  lifespan,  the  annual  average  investment  cost  is  about  US$200  million.  Even  without  accounting  for  other  benefits  associated  with  better  health  and  education  outcomes,  our  estimates  suggest  that  the  net  income  gain  from  providing  reliable  electricity  to  rural  households would reach almost US$11 billion a year.   Based  on  quantile  regression  analysis,  we  also  find  that  while  every  income  group  benefits  from  electricity,  the  benefits  are  larger  for  households  in  lower‐income  quantiles.  This  suggests  that  the  current rural electrification policy in India is progressive.  Overall,  the  findings  from  our  analysis  suggest  that  merely  ensuring  connectivity  is  not  enough;  increasing the reliability of service is essential to realizing greater benefits from electrification. While the  availability  of  electricity  is  important,  it  is  only  one  of  several  factors  that  matter  to  the  impact  of  electrification. Others include the frequency of power disruptions, fluctuations in voltage, and the ability  to  simultaneously  use  multiple  appliances,  including  high‐capacity  ones.  Ongoing  initiatives  are  adding  to  our  knowledge  on  these  issues.  One  set  centers  on  a  multidimensional  energy  access  matrix  recently  developed  by  the  Sustainable  Energy  for  All  (SE4ALL)  program,  i.e.  the  Multi‐tier  Framework  (MTF)  of  energy  access.  The  Energy  Sector  Management  Assistance  Program  (ESMAP)  at  the  World  Bank  is  using  this  framework  to  measure  all  the  essential  attributes  of  quality  in  electricity  access  around  the  world.  And  the  World  Bank  is  conducting  a  number  of  household  surveys  based  on  this  framework  to  evaluate  energy access in developing countries.  Once such data become available, further analysis  can  be carried  out to estimate how different aspects of the quality of service affect the impact of rural electrification. 18    References  Abrevaya, Jason, and Christian M. Dahl. 2008. “The Effects of Birth Inputs on Birthweight: Evidence from  Quantile Estimation on Panel Data.” Journal of Business and Economic Statistics 26: 379–97.  Arulampalam, W., A. L. Booth, and M. P. Taylor. 2000. “Unemployment Persistence.” Oxford Economic  Papers 52: 24–50.   Banerjee, Sudeshna Ghosh, Doulgas Barnes, Bipul Singh, Kristy Mayer, and Hussain Samad. 2015. “Power  for All: Electricity Access Challenge in India.” World Bank. Washington DC.  Barnes, Douglas, Henry Peskin, and Kevin Fitzgerald. 2003. “The Benefits of Rural Electrification in India:  Implications for Education, Household Lighting, and Irrigation.” Draft paper prepared for Energy  and Infrastructure Unit, South Asia Region, World Bank, Washington, DC.  Buchinsky, Moshe. 1998. “Recent Advances in Quantile Regression Models: A Practical Guide for  Empirical Research.” Journal of Human Resources 33: 88–126.  Burlig, Fiona, and Louis Preonas. 2016. “Out of the Darkness and Into the Light? Development Effects of  Rural Electrification in India.” Energy Institute at Haas Working Paper 268, Haas School of  Business, University of California at Berkeley.   Chakravorty, Ujjayant, Kyle Emerick, and Majah‐Leah Ravago. 2016. “Lighting Up the Last Mile: The  Benefits and Costs of Extending Electricity to the Rural Poor.” Discussion Paper 16‐22, Resources  for the Future, Washington, DC.  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, edited by S. Griliches and M.  Intriligator. Amsterdam: North‐Holland.   Cust, James, Anoop Singh, and Karsten Neuhoff. 2007. “Rural Electrification in India: Economic and  Institutional Aspects of Renewables.” EPRG Working Paper 07/30, Electricity Policy Research  Group, University of Cambridge, Cambridge, UK.  Dinkelman, Taryn. 2011. “The Effects of Rural Electrification on Employment: New Evidence from South  Africa.” American Economic Review 101 (7): 3078–108.  Filmer, Deon, and Lant Pritchett. 1998. “The Effect of Household Wealth on Educational Attainment  around the World: Demographic and Health Survey Evidence.” Policy Research Working Paper  1980, World Bank, Washington, DC.   Gamper‐Rabindran, Shanti, Shakeeb Khan, and Christopher Timmins. 2010. “The Impact of Piped Water  Provision on Infant Mortality in Brazil: A Quantile Panel Data Approach.” Journal of Development  Economics 92: 188–200.  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  19    Data with Econometric Applications, edited by 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.   India, Bureau of Census. 1993. “1991 India Census.” New Delhi.  International Energy Agency (IEA).  2015. World Energy Outlook 2015.   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.   ———. 2013. “Welfare Impacts of Rural Electrification: A Panel Data Analysis from Vietnam.” Economic  Development and Cultural Change 61 (3): 659–92.  Khandker, Shahidur R., Hussain A. Samad, Rubaba Ali, and Douglas F. Barnes. 2014. “Who Benefits Most  from Rural Electrification? Evidence from India.” Energy Journal 35 (2): 75–96.  Koenker, Roger, and Gilbert Bassett. 1978. “Regression Quantiles.” Econometrica 46 (1): 33–50.  Lipscomb, Molly, A. Mushfiq Mobarak, and Tania Barham. 2013. “Development Effects of Electrification:  Evidence from the Topographic Placement of Hydropower Plants in Brazil.” American Economic  Journal: Applied Economics 5 (2): 200–31.  Min, Brian, and Kwawu Gaba. 2016. “Using Satellite Imagery to Monitor Progress of Rural Electrification  in India.” Project Completion Report P144129, World Bank, Washington, DC.  Nieuwenhout, F., P. van de Rijt, and E. Wiggelinkhuizen. 1998. Rural Lighting Services. Petten,  Netherlands: Netherlands Energy Research Foundation.  Pargal, Sheoli, and Sudeshna Banerjee. 2014. More Power to India: The Challenge of Electricity  Distribution. Washington, DC: World Bank.  UNDP (United Nations Development Programme). 2005. “United Nations Millennium Development  Goals (MDGs).” New York. http://www.un.org/millenniumgoals.   van der Plas, Robert, and A. de Graaff. 1988. “A Comparison of Lamps for Domestic Lighting in  Developing Countries.” Industry and Energy Department Working Paper (Energy Series), no. 6,  World Bank, Washington, DC.  van de Walle, Dominique, Martin Ravallion, Vibhuti Mendiratta, and Gayatri Koolwal. 2015. “Long‐Term  Gains from Electrification in Rural India.” World Bank Economic Review. Published electronically  October 14. doi:10.1093/wber/lhv057.  World Bank. 2001. “India Power Supply to Agriculture, Haryana Case Study, vol. 2.” Report 22171‐IN,  Energy Sector Unit, South Asia Regional Office, World Bank, Washington, DC.      20    Figure 1. Benefits of electrification through interrelated pathways to education, income, and health  outcomes      Electricity  adoption             Electric Radio/TV/   Fan/AC Electric cooking Electric   lamp internet Refrigerator     appl iances appliances machmnes                 Light Light for in - Access to   Food Comfort/ More Productive motive for home income - knowledge water  efficient study/  generating and preservation   filtration  cooking  power   reading    activities  information                       Extended Extended Better More   Better efficient/  study hours of income health   hours  operation  opportunities productive   business     Education Income  Health    Source: Adapted from Khandker, Barnes, and Samad (2013).      21        Electricity  availability (hours/day) Electrification effects 0 6 12 18 24 -0.10 0.00 0.10 0.20 0.30 0 Arunachal  Pradesh Assam Bihar Manipur Haryana Uttar Pradesh .2 Jammu and Kashmir Madhya  Pradesh Tamil  Nadu Rajasthan Karnataka .4 Andhra Pradesh Nagaland Maharashtra Jharkhand Note: Shaded area represents 95% confidence intervals  Uttarakhand 22  Goa .6 Orissa territory, 2012  West  Bengal Tripura Quantiles of per capita expenditure Chhattisgarh Punjab .8 Meghalaya Himachal  Pradesh Kerala Delhi Sikkim   1 Mizoram Figure 3. Effects of electrification on per capita expenditure by expenditure quantile Gujarat   Pondicherry Dadra  and Nagar Haveli Daman  and  Diu Figure 2. Average hours of electricity available to grid‐connected households per day by state or union      Table 1. Distribution of IHDS sample of rural households by region    Region  States and union territories   2005   2012  North  Haryana, Himachal Pradesh, Jammu and  7,589  9,334  Kashmir, Punjab, Rajasthan,  Uttarakhand, Uttar Pradesh   West  Goa, Gujarat, Maharashtra   3,046  3,448  South  Andhra Pradesh, Karnataka, Kerala,  5,366  5,985  Tamil Nadu   East  Bihar, Jharkhand, Orissa, West Bengal   3,865  4,530  Central  Chhattisgarh, Madhya Pradesh  2,852  3,572  Northeast  Arunachal Pradesh, Assam, Manipur,  1,255  1,335  Meghalaya, Mizoram, Nagaland, Sikkim,  Tripura  Union territories and  Dadra and Nagar Haveli, Daman and Diu,  218  242  the capitala   Delhi, Pondicherry  No. of Observations    24,191  28,446  Note: While this is a panel sample, the number of surveyed households in 2012 exceeds that in 2005 because  many of the original 2005 households split during the seven years between the two surveys.    a. Union territories are administrative divisions that differ from the states. While each state is ruled by its own  elected government, union territories are ruled by the central government.         Table 2. Electrification rate among sample households by region (percent)  Region  2005  2012  North  52.8  66.8  West  78.7  92.6  South  86.9  95.5  East  37.4  64.5  Central  66.3  91.9  Northeast  69.5  67.8  Union territories and the  94.2  99.8  capital   Total  61.8  76.7  No. of Observations  24,191  28,446  23    Table 3. Distribution of sample households with electricity   by duration of power outages  Outage duration (hours/day)  2005  2012  No outages  9.0  7.0  1–5  23.8  21.4  6–10  24.5  19.2  11–16  18.1  18.4  17–20  20.8  29.0  >20  3.8  5.1  Average duration of outages   9.3  10.7  No. of Observations  16,574  23,395  24    Table 4. Summary statistics for outcome variables by electrification status    2005  2012  Households  Households  Households  Households  with  without  with  without  Outcome variable  electricity  electricity  electricity  electricity  Consumption of kerosene and fuel          collection time  Kerosene consumption (liters/month)  3.59**  3.66  2.82**  3.04  (2.77)  (2.04)  (2.18)  (1.04)  Time spent on biomass fuel collection   15.4**  19.5  11.3**  19.4  (hours/month)  (23.7)  (24.8)  (33.6)  (40.6)  Income, expenditure, and poverty          Per capita farm income (Rs./year)  4,118.2**  2,526.7  5,126.6**  2,711.0  (11,144.1)  (3,817.5)  (19,498.8)  (5,263.8)  Per capita nonfarm income (Rs./year)  5,131.2**  2,324.6  7,886.4**  3,830.0  (9,053.5)  (4,611.9)  (15,579.4)  (5,494.6)  Per capita total income (Rs./year)  9,249.4**  4,851.4  13,012.9**  6,541.1  (14,077.6)  (5,584.9)  (24,794.3)  (7,153.7)  Per capita food expenditure (Rs./year)  4,609.3**  3,735.7  5,498.6**  4,153.7  (2,492.5)  (1,924.4)  (3,086.3)  (2,379.0)  Per capita nonfood expenditure (Rs./year)  6,779.9**  2,685.3  6,992.4**  3,341.1  (11,988.4)  (4,220.4)  (12,916.1)  (6,361.3)  Per capita total expenditure (Rs./year)  11,389.2**  6,421.0  12,488.3**  7,493.7  (13,189.4)  (5,186.4)  (14,317.1)  (7,293.9)  Moderate poverty rate (percent)  15.5**  33.7  16.6**  33.7  (36.2)  (47.3)  (37.3)  (47.3)  No. of Observations  16,574  7,617  23,496  5,050  Education outcomes (ages 5–18)          Time spent in studies by boys (hours/week)  5.97**  4.16  7.08**  5.10  (6.56)  (5.83)  (6.79)  (5.67)  No. of Observations  14,875  7,898  16,101  4,118  Time spent in studies by girls (hours/week)  5.39**  3.55  6.71**  4.64  (6.53)  (5.59)  (6.79)  (5.21)  No. of Observations  13,826  7,144  14,991  3,934  Grade completion by boys (years)  4.54**  3.20  4.94**  3.65  (3.44)  (3.09)  (3.57)  (3.23)  No. of Observations  14,875  7,898  16,101  4,118  Grade completion by girls (years)  4.32**  2.65  5.05**  3.62  (3.44)  (2.90)  (3.60)  (3.21)  No. of Observations  13,826  7,144  14,991  3,934  Employment (ages 15–65)          Labor force participation by men  0.793**  0.848  0.830**  0.873  (0.405)  (0.359)  (0.376)  (0.333)  No. of Observations  29,561  12,048  37,078  6,688  Labor force participation by women  0.473**  0.514  0.526**  0.565  (0.499)  (0.500)  (0.499)  (0.496)  25    No. of Observations  29,446  11,836  38,822  7,131  Employment for men (hours/month)  207.7**  172.9  182.9**  149.0  (158.4)  (129.8)  (152.9)  (125.3)  No. of Observations  16,574  7,617  23,496  5,050  Employment for women (hours/month)  76.9**  58.9  69.5**  51.1  (99.1)  (78.8)  (89.9)  (72.0)  No. of Observations  16,574  7,617  23,496  5,050  Note: Figures in parentheses are standard deviations. ** represents a statistical significance of 5 percent or better for  the difference in the outcome variable between households with electricity and those without. Monetary figures are  adjusted by the consumer price index. Rs. = rupees.        26    Table 5. Summary statistics for outcome variables by duration of electricity availability     2005  2012  Electricity  Electricity  Electricity  Electricity  available for  available for  available for  available for less  at least 20  less than 20  at least 20  than 20  Outcome variable  hours/day  hours/day  hours/day  hours/day  Consumption of kerosene and fuel  collection time Kerosene consumption  3.37**  3.68  2.71**  2.86  (liters/month) (3.04)  (2.63)  (2.56)  (2.02)  Time spent in biomass fuel  13.3  16.4  9.3  12.4  collection  (hours/month)  (25.1)  (23.0)  (28.4)  (35.9)  Income, expenditure, and poverty         Per capita farm income (Rs./year)  3,933.4  4,203.4  5,513.4*  4,980.7  (13,417.2)  (9,920.4)  (19,539.9)  (19,481.0)  Per capita nonfarm income  6,570.1**  4,467.1  9,770.2**  7,174.6  (Rs./year)  (10,027.2)  (8,485.5)  (17,594.0)  (14,685.1)  Per capita total income (Rs./year)  10,503.6**  8,670.5  15,283.7**  12,155.3  (16,303.9)  (12,881.0)  (26,030.9)  (24,356.6)  Per capita food expenditure  4,690.4**  4,571.8  5,687.3**  5,427.3  (Rs./year)  (2,483.5)  (2,495.8)  (3,203.5)  (3,037.9)  Per capita nonfood expenditure  8,329.5**  6,064.7  7,334.4**  6,862.9  (Rs./year)  (13,402.9)  (11,204.5)  (13,048.8)  (12,863.6)  Per capita total expenditure  13,020.0**  10,636.5  13,020.1**  12,287.2  (Rs./year)  (14,669.7)  (12,375.0)  (14,534.4)  (14,229.0)  Moderate poverty rate (percent)  13.8**  16.2  16.9  16.6  (34.5)  (36.9)  (37.5)  (37.2)  No. of Observations  5,338  11,236  7,246  16,149  Education outcomes (ages 5–18)          Time spent in studies by boys  6.63**  5.74  7.92**  6.85  (hours/week)  (7.25)  (6.29)  (7.05)  (6.70)  No. of Observations  4,313  10,562  4,005  12,096  Time spent in studies by girls  6.51**  5.01  7.72**  6.42  (hours/week)  (7.69)  (6.04)  (7.33)  (6.61)  No. of Observations  4,043  9,783  3,662  11,329  Grade completion by boys (years)  4.90**  4.42  5.39**  4.82  (3.42)  (3.44)  (3.54)  (3.56)  No. of Observations  4,313  10,562  4,005  12,096  Grade completion by girls (years)  4.84**  4.15  5.40**  4.95  (3.41)  (3.44)  (3.63)  (3.58)  No. of Observations  4,043  9,783  3,662  11,329  Employment (ages 15–65)          Labor force participation by men   0.797**  0.784  0.808**  0.838  (0.402)  (0.412)  (0.394)  (0.369)  No. of Observations  9,200  20,361  10,182  26,896  Labor force participation by women   0.422**  0.493  0.486**  0.540  27    (0.494)  (0.500)  (0.500)  (0.498)  No. of Observations  9,323  20,123  10,814  28,008  Employment for men (hours/month)  200.3**  211.0  194.3**  178.6  (149.2)  (162.4)  (157.0)  (151.2)  No. of Observations  5,338  11,236  7,246  16,149  Employment for women  64.6**  70.7  66.3**  70.7  (hours/month)  (90.5)  (102.4)  (90.1)  (90.7)  No. of Observations  5,338  11,236  7,246  16,149  Note: Figures in parentheses are standard deviations. * and ** represent a statistical significance of 10 percent and 5  percent (or better), respectively, for the difference in the outcome variable between households that have electricity  available for at least 20 hours a day and those that have electricity available for less than 20 hours a day. Monetary  figures are adjusted by the consumer price index (2005=100). Rs. = rupees.    28        Table 6. Effect of household electrification on consumption of kerosene and fuel collection time (N = 24,191)    (1)  (2)  (3)  Aggregate electrification impacts  calculated from (2)    Simple fixed  p‐weighted  Simple fixed  p‐weighted fixed  Simple fixed  p‐weighted  effects  fixed effects  effects  effects  effects  fixed effects  Log kerosene consumption  (liters/month) Household has grid electricity  ‐0.041  ‐0.121**  0.007  ‐0.141**  ‐0.051  ‐0.126**  (‐0.98)  (‐2.18)  (0.08)  (‐2.01)  (‐1.18)  (‐2.08)  Household has grid electricity ×      ‐0.004  0.001      duration of power outages per day  (‐0.71)  (0.01)  (hours) Time spent on biomass fuel              collection  (hours/month)  Household has grid electricity  ‐0.838  ‐1.582*  ‐2.492*  ‐3.533**  ‐0.483  ‐1.804*  (‐1.03)  (‐1.69)  (‐2.23)  (‐3.03)  (‐0.58)  (‐1.89)  Household has grid electricity ×      0.141**  0.170*      duration of power outages per day  (2.10)  (‐1.64)  (hours) Note: Figures in parentheses are t‐statistics based on robust standard errors clustered at the village level. ** represents statistically significant at the 5 percent  level. * represents statistically significant at the 10 percent level. Regression controls for survey round (2004‐05 = 0, 2011‐12 = 1), household characteristics (age,  sex, and education of the household head, number of adult males, number of adult females, log of agricultural land, access to piped water or tube well, access to  flush toilet), village‐level infrastructure (paved roads, schools, markets, banks, NGOs, development programs, and so on), and village prices of fuels (firewood and ,  kerosene and LPG) and of essential food items (staples, meat, fish, vegetables, and so on). Rs. = rupees.    29      Table 7. Effect of household electrification on income, expenditure, and poverty (N = 24,191)    (1)  (2)  (3)  Aggregate electrification impacts  calculated from (2)    Simple fixed  p‐weighted  Simple fixed  p‐weighted fixed  Simple fixed  p‐weighted  effects  fixed effects  effects  effects  effects  fixed effects  Log per capita farm income  (Rs./year) Household has grid electricity  ‐0.009  0.061  0.171**  0.108  ‐0.048  0.049  (‐0.16)  (0.64)  (2.14)  (0.66)  (‐0.81)  (0.56)  Household has grid electricity ×      ‐0.015**  ‐0.004      duration of power outages per day  (‐3.15)  (‐0.47)  (hours) Log per capita nonfarm income              (Rs./year) Household has grid electricity  0.138*  0.149**  0.266**  0.373**  0.110  0.094  (1.81)  (2.27)  (2.50)  (2.38)  (1.44)  (0.80)  Household has grid electricity ×      ‐0.011*  ‐0.020**      duration of power outages per day  (‐1.86)  (‐2.20)  (hours) Log per capita total income              (Rs./year) Household has grid electricity  0.054**  0.110**  0.102**  0.167**  0.043*  0.096*  (2.26)  (2.25)  (3.12)  (2.70)  (1.80)  (1.94)  Household has grid electricity ×      ‐0.004**  ‐0.005*      duration of power outages per day  (‐2.19)  (‐1.70)  (hours) Log per capita food expenditure              (Rs./year) Household has grid electricity  0.044**  0.061**  0.047**  0.084**  0.043**  0.056**  (4.23)  (4.51)  (3.31)  (4.76)  (4.09)  (3.94)  30    Household has grid electricity ×      ‐0.0003  ‐0.002*      duration of power outages per day  (‐0.37)  (‐1.89)  (hours) Log per capita nonfood expenditure              (Rs./year) Household has grid electricity  0.166**  0.161**  0.146**  0.149**  0.170**  0.164**  (8.18)  (4.83)  (4.91)  (3.43)  (8.23)  (4.82)  Household has grid electricity ×      0.002  0.001      duration of power outages per day  (0.95)  (0.44)  (hours) Log per capita total expenditure              (Rs./year) Household has grid electricity  0.091**  0.108**  0.087**  0.120**  0.092**  0.105**  (7.51)  (5.15)  (4.80)  (4.31)  (7.49)  (4.98)  Household has grid electricity ×      0.0004  ‐0.001      duration of power outages per day  (0.36)  (‐0.67)  (hours) Moderate poverty rate             Household has grid electricity  ‐0.066**  ‐0.074**  ‐0.078**  ‐0.095**  ‐0.063**  ‐0.068**  (‐6.74)  (‐5.68)  (‐6.49)  (‐5.24)  (‐6.39)  (‐5.28)  Household has grid electricity ×      0.001*  0.002*      duration of power outages per day  (1.75)  (1.87)  (hours) Note: Figures in parentheses are t‐statistics based on robust standard errors clustered at the village level. ** represents statistically significant at the 5 percent  level. * represents statistically significant at the 10 percent level. Regression controls for survey round (2004–05 = 0, 2011–12 = 1), household characteristics (age,  sex, and education of the household head, number of adult males, number of adult females, log of agricultural land, access to piped water or tube well, access to  flush toilet), village‐level infrastructure (paved roads, schools, markets, banks, NGOs, development programs, and so on), and village prices of fuels (firewood,   kerosene and LPG) and of essential food items (staples, meat, fish, vegetables, and so on). Rs. = rupees.  31    Table 8. Effect of household electrification on education outcomes (ages 5–18)    (1)  (2)  (3)  Aggregate electrification impacts  calculated from (2)    Simple fixed  p‐weighted  Simple fixed  p‐weighted fixed  Simple fixed  p‐weighted  effects  fixed effects  effects  effects  effects  fixed effects  Time spent in studies by boys (hours/week) (N = 22,773) Household has grid electricity  0.125  0.354**  0.436**  1.006**  0.082  0.270**  (0.94)  (3.13)  (2.40)  (5.89)  (0.61)  (2.37)  Household has grid electricity ×      ‐0.024**  ‐0.051**      duration of power outages per day  (‐2.51)  (‐5.10)  (hours) Time spent in studies by girls (hours/week) (N = 20,970)          Household has grid electricity  0.077  0.346**  0.304*  0.644**  0.042  0.301**  (0.58)  (3.08)  (1.66)  (3.85)  (0.31)  (2.64)  Household has grid electricity ×      ‐0.018*  ‐0.024**      duration of power outages per day  (‐1.81)  (‐2.41)  (hours) Grade completion by boys (years) (N = 22,773)          Household has grid electricity  ‐0.019  ‐0.035  ‐0.034  0.138**  ‐0.017  ‐0.057  (‐0.43)  (‐0.85)  (‐0.56)  (2.23)  (‐0.39)  (‐1.37)  Household has grid electricity ×      0.001  ‐0.013**      duration of power outages per day  (0.36)  (‐3.73)  (hours) Grade completion by girls (years) (N = 20,970)          Household has grid electricity  ‐0.036  ‐0.006  ‐0.075  0.102  ‐0.030  ‐0.022  (‐0.73)  (‐0.13)  (‐1.13)  (1.54)  (‐0.60)  (‐0.49)  Household has grid electricity ×      0.003  ‐0.009**      duration of power outages per day  (0.87)  (‐2.20)  (hours) Note: Figures in parentheses are t‐statistics based on robust standard errors clustered at the village level. ** represents statistically significant at the 5 percent  level. * represents statistically significant at the 10 percent level. Regression controls for survey round (2004–05 = 0, 2011–12 = 1), household characteristics (age,  sex, and education of the household head, number of adult males, number of adult females, log of agricultural land, access to piped water or tube well, access to  32    flush toilet), village‐level infrastructure (paved roads, schools, markets, banks, NGOs, development programs, and so on), and village prices of fuels (firewood,  kerosene and LPG) and of essential food items (staples, meat, fish, vegetables, and so on).  33    Table 9. Effect of household electrification on employment (ages 15–65)    (1)  (2)  Aggregate electrification impacts  calculated from (2)    Simple fixed  p‐weighted  Simple fixed  p‐weighted fixed  Simple fixed  p‐weighted  effects  fixed effects  effects  effects  effects  fixed effects  Men’s labor force participation (N = 43,766) Household has grid electricity  0.008  0.009*  0.024**  0.011*  0.004  0.001*  (1.46)  (1.81)  (3.50)  (1.69)  (0.80)  (1.66)  Household has grid electricity ×      ‐0.001**  ‐0.0002      duration of power outages per day  (‐3.84)  (‐0.58)  (hours) Women’s labor force participation (N = 45,953)            Household has grid electricity  0.014**  0.008*  0.033**  0.008  0.009  0.009  (2.15)  (1.67)  (4.14)  (1.09)  (1.45)  (1.55)  Household has grid electricity ×      ‐0.002**  0.00002      duration of power outages per day  (‐3.98)  (0.03)  (hours) Log men’s employment (hours/month) (N = 24,191)            Household has grid electricity  0.071**  0.049  0.112**  0.033  0.062**  0.053  (2.63)  (1.01)  (3.06)  (0.460)  (2.28)  (1.10)  Household has grid electricity ×      ‐0.003*  0.001      duration of power outages per day  (‐1.65)  (0.35)  (hours) Log women’s employment (hours/month) (N = 24,191)          Household has grid electricity  0.114**  0.156**  0.215**  0.312**  0.093  0.117*  (2.85)  (2.40)  (3.75)  (3.33)  (2.27)  (1.77)  Household has grid electricity ×      ‐0.009**  ‐0.014**      duration of power outages per day  (‐2.49)  (‐2.36)  (hours) Note: Figures in parentheses are t‐statistics based on robust standard errors clustered at the village level. ** represents statistically significant at the 5 percent  level. * represents statistically significant at the 10 percent level. Regression controls for survey round (2004–05 = 0, 2011–12 = 1), household characteristics (age,  sex, and education of the household head, number of adult males, number of adult females, log of agricultural land, access to piped water or tube well, access to  34    flush toilet), village‐level infrastructure (paved roads, schools, markets, banks, NGOs, development programs, and so on), and village prices of fuels (firewood,  kerosene and LPG) and of essential food items (staples, meat, fish, vegetables, and so on).   35      Table 10. Fixed‐effects quantile regression estimates of effects of household electrification on per  capita expenditure (rupees/year) (N = 24,191)    (1)  (2)  (3)  Aggregate  electrification  impacts calculated  from (2)  20th quantile  Household has grid electricity  0.130**  0.168**  0.160**  (9.21) (15.53)  (15.09)  Household has grid electricity ×  ‐0.001*    duration of power outages per day (hours)  (‐1.67)  40th quantile      Household has grid electricity  0.102**  0.154**  0.149**  (8.35) (12.56)  (11.06)  Household has grid electricity ×  ‐0.002**    duration of power outages per day (hours)  (‐3.50)  60th quantile      Household has grid electricity  0.080**  0.114**  0.101**  (7.98) (14.57)  (8.20)  Household has grid electricity ×  0.00001    duration of power outages per day (hours)  (0.01)  80th quantile      Household has grid electricity  0.072**  0.064*  0.061*  (4.21) (1.82)  (1.66)  Household has grid electricity ×  0.001    duration of power outages per day (hours)  (0.79)  Note: Figures in parentheses are t‐statistics based on bootstrapped standard errors. ** represents statistically  significant at the 5 percent level. * represents statistically significant at the 10 percent level.   36