WPS7789 Policy Research Working Paper 7789 Who Uses Electricity in Sub-Saharan Africa? Findings from Household Surveys Masami Kojima Xin Zhou Jace Jeesun Han Joeri de Wit Robert Bacon Chris Trimble Energy and Extractives Global Practice Group August 2016 Policy Research Working Paper 7789 Abstract Analysis of household expenditure surveys since 2008 in the subsistence and other levels. Affordability varied across 22 Sub-Saharan African countries shows that one-third countries, with grid electricity even at the subsistence level of all people use electricity. As expected, users are dispro- being out of reach for the poor in half the countries and even portionately urban and rich. In communities with access more so once connection charges are considered. Exami- to electricity, lack of affordability is the greatest barrier to nation of the gender of the head of household shows that household connection. Lifeline rates enabling the poor to female-headed households are not disadvantaged in elec- use grid electricity vary in availability, with six countries tricity use once income and the place of residence (urban allowing 30 kilowatt-hours or less of electricity usage a or rural) are taken into account. However, female-headed month at low prices. Affordability challenges are aggravated households tend to be poorer, making it all the more impor- by sharing of meters by several households—denying them tant to focus on helping the poor for the goal of achieving access to lifeline rates—and high connection costs in many universal access. Installing individual meters and subsidiz- countries, made worse by demands from utility staff for ing installation, encouraging prepaid metering so as to avoid bribes in some countries. Collection of detailed information disconnection and reconnection charges, reformulating on residential schedules enabled calculation of the percent- lifeline blocks and rates as appropriate, and stamping out age of total household expenditures needed for electricity at corruption to eliminate bribe-taking can all help the poor. This paper is a product of the Energy and Extractives Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at mkojima@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 Who Uses Electricity in Sub‐Saharan Africa?  Findings from Household Surveys    Masami Kojima, Xin Zhou, Jace Jeesun Han, Joeri de Wit, Robert Bacon, and Chris Trimble1                             Key words: access, electricity, affordability, subsidies, poverty gap, households, gender, expenditure surveys   JEL codes: Q41, Q48, D19, H29                                                                   1  Masami Kojima, Joeri de Wit, and Chris Trimble are at the World Bank, and Xin Zhou, Jace Jeesan Hun, and  Robert Bacon are consultants. The paper benefited from useful comments provided by Pedro Antman,  Sudeshna Banerjee, Malcolm Cosgrove‐Davies, Vivien Foster, and Wendy Hughes, all of the World Bank. The  authors owe special thanks to Rose Mungai of the World Bank for providing survey data and information for  many countries, and to Xavier Daudey for helping with tariff information. The authors are grateful to  Prospere Backiny‐Yetna, Yele Batana, Nadia Belghith, Tom Bundervoet, Andrew Dabalen, Kristen Himelein,  Dean Jolliffe, Roy Katayama, Talip Kilic, Vasco Molini, Djibril Ndoye, Clarence Nkengne, Aly Sanoh, Victor  Sulla, Ayago Esmubancha Wambile, Quentin Wodon, and Precious Zikhali, all of the World Bank, and Harold  Coulombe, Zakaria Koncobo, Paul Saumik, Ilana Selff, and Xiao Ye for various data files and answers to  questions. The financial support from the Africa Renewable Energy and Access Program (AFREA), part of the  Energy Sector Management Assistance Program (ESMAP), is gratefully acknowledged.  2  Contents  Abbreviations ................................................................................................................................................ 2  Introduction .................................................................................................................................................. 3  Scope and Methodology ...............................................................................................................................  5  Cross‐Regional Perspective .........................................................................................................................  11  Descriptive Statistics ................................................................................................................................... 12  Measuring Access in Household Surveys ....................................................................................................  12  Spending on Electricity  ................................................................................................................................ 15  Charges for Grid Electricity Use and Connection ........................................................................................  17  Affordability of Electricity ...........................................................................................................................  21  Grid‐electricity affordability at the subsistence level of consumption ........................................................... 21  Affordability at higher levels of consumption ................................................................................................  25  Grid‐electricity poverty measures ..................................................................................................................  25  Subsidy to make the subsistence level of electricity affordable to all ............................................................ 27  Relationships between access, poverty, and quasi‐fiscal deficits...................................................................  28  Affordability of connection costs ....................................................................................................................  30  Community versus Household Access ........................................................................................................  33  No spending on grid electricity ...................................................................................................................  35  Multiple Connections .................................................................................................................................. 37  Outages ....................................................................................................................................................... 38  Gender of Head of Household ....................................................................................................................  39  Conclusions ................................................................................................................................................. 42  Annex .......................................................................................................................................................... 46  References .................................................................................................................................................. 68    Abbreviations  GDP  gross domestic product  kWh  kilowatt‐hour(s)  VAT  value‐added tax        3  Introduction  Sub‐Saharan Africa (Africa hereafter) lags behind all other regions of the world in household access2 to  electricity, per capita power consumption, and installed generation capacity. Africa accounted for 13 out of  the top 20 countries in the world with the largest numbers of people without access to electricity identified  in the Global Tracking Framework report published in 2015 (World Bank and IEA 2015). The report found that  the percentage of people living in households with access to electricity in 2012 was about 35 percent.  However, disparity between urban and rural areas was stark—69 percent of urban residents but only 15  percent of rural residents were estimated to have had access to electricity. The region with the second  lowest access rate, South Asia, had more than double the percentage of people living with electricity (79  percent), and nearly five times the percentage share of rural residents with electricity (70 percent).   The global initiative, Sustainable Energy for All, brings diverse partners together to work toward universal  access to electricity by 2030. Africa is likely to be the last region of the world to reach this target. Years of  underspending, serious shortcomings in operational efficiency, underpricing, high costs of small‐scale  operation, over‐reliance on expensive oil‐based power generation, and the inability of many customers to  pay for electricity services have contributed to much lower generation capacity per capita than in other  regions. Existing customers face frequent power outages, and new connections in some countries have  barely kept with population growth.   Benefits of electrifying households are many. Electric lighting is safer, more convenient, and far more  efficient than kerosene lamps. Electricity enables households to use electronic forms of communication, and  refrigeration makes food safer as well as reduces the frequency of grocery shopping and cooking. Studies  analyzing data from household surveys have found positive effects of electrification on income (Kumar and  Rauniyar 2011; Khandker et al. 2012; Khandker, Barnes, and Samead 2013; Van de Walle et al. 2013),  employment (Dinkelman 2011; Khandker et al. 2012; Grogan and Sadanad 2013; Van de Walle et al. 2013),  and education (Kumar and Rauniyar 2011; Khandker et al. 2012; Khandker, Barnes, and Samead 2013; Van de  Walle et al. 2013).  In order to understand better why so many households in Africa do not have access to electricity despite its  many benefits, some have studied possible constraints facing households. Komives et al. (2005) analyzed  electricity access by quintile and by poverty status. The study covered about 40 countries, and predictably  found that access was much lower for poor households. However, only three countries in Africa were  included in the study, and most other countries had much higher rates of access. The study assessed the  effectiveness of subsidies embedded within the tariff structure and the potential improvements that could  be made by redesign of the tariff structure.   Komives et al. broke down access into two factors in assessing whether subsidies could benefit low‐income  households: the “community access rate” and the “connection rate” for those living in communities with                                                               2  In international initiatives to achieve universal access, access has come to mean having electricity at home, and this  paper uses the word in that sense. However, some literature has defined access to mean availability of electricity in the  community and uses the term “coverage” to mean having electricity at home. The difference between percent coverage  and percent access is the percentage of people or households who live in communities with electricity but have chosen  not to have it at home (for example, have chosen not to connect to the grid), most usually for financial reasons. To the  extent that anyone can have a generator at home, private generators are excluded from access in the latter sense.  4  electricity. Together these factors defined the “access” rate.3  For example, 88 percent of all households in  Cabo Verde lived in communities that had connection to the grid, while 63 percent of these households were  actually connected, leading to an overall access rate of 55 percent. The difference between community  access and household access was much greater for poor households—72 percent of the poor had community  access in Cabo Verde, but only 34 percent was actually connected, giving an access rate of 25 percent. The  situations in São Tomé and Príncipe and Rwanda were similar—community access was only slightly lower for  the poor, but household connection of those with community access was much lower. The distinction  between “community access” and “household access” was shown to be important in the study by Van de  Walle et al. (2013). This showed that non‐connected households, when their neighbors were connected, may  have also received benefits from the electrification. This conclusion suggested that the overall benefits from  providing access could be greater than those accruing just to the households connected.  Briceño‐Garmendia and Shkaratan (2011) analyzed spending on electricity by quintile in Africa. They found  that the share of total household expenditure allocated to electricity was below 3 percent in most countries,  and that the share was relatively stable across expenditure quintiles. The authors used this information to  check whether households could afford to pay the full economic cost of consumption at the subsistence  level. Affordability was defined as spending being in the range of 3–5 percent of total household expenditure,  while consumption at the subsistence level was defined as 50 kilowatt‐hours (kWh) per month. The study  found that on existing tariffs consumption at the subsistence level is affordable for the large majority of  those already connected. However, for those not already connected consumption at the subsistence level  would be affordable at existing tariffs for only one‐quarter of such households. Were tariffs to be raised to  cost recovery levels, far fewer of the unconnected would be able to afford to purchase even consumption at  the subsistence level. An even larger barrier to access is the existence of a connection charge. Golumbeanu  and Barnes (2013) described the way in which connection charges can be so large that they are unaffordable  for many low‐income households. Evidence from a number of countries indicated that countries with higher  connection charges, controlling for the level of gross domestic product (GDP) per capita, tended to have  lower access.   Surveys of household access to electricity and its use have highlighted the issue that some households pay  nothing or only part of the appropriate charge for the use of electricity. Smith (2004) pointed out that  electricity theft could be in the form of fraud (meter tampering), stealing (illegal connections), billing  irregularities, and unpaid bills. Calculations based on data from 102 countries showed that average  transmission and distribution losses, which include losses from theft, had increased between 1980 and 2000  for all regions except Western Europe and North America. Antmann (2009) provided an analysis of methods  of reducing technical and non‐technical losses in the power sector drawn from experience in several  countries. The use of pre‐payment meters has been identified as one way of dealing with delinquent bill  payment by households. Tewari and Shah (2003) describe the South African experience, starting in 1989, of  the introduction of pre‐paid meters and their benefits, costs, and problems. A study by Jack and Smith (2015)  of purchasing patterns of electricity in South Africa through pre‐payment meters found that the bottom‐ quintile households tended to buy electricity three times as often but in amounts that are only one‐fifth of  those households in the top quintile. The pattern of small frequent transactions is consistent with the  existence of liquidity constraints and difficulties in smoothing income, suggesting that the pay‐as‐you‐go  approach of pre‐paid meters is preferable for low‐income households to a monthly billing cycle. In Uganda                                                               3  Komives et al. used the term “access” to denote the fact that households in the neighborhood had an electricity  connection and “connection” to indicate that the household was itself connected to the grid. Angel‐Urdinola and  Wodon (2007) called the former “community access” and the latter “users”.  5  bulk metering was introduced for micro and small enterprises in 2009 and pre‐payment meters for  households in 2012. An analysis of the bulk metering program by Never (2015) indicated that although this  approach improved bill collection, there were still problems of theft and inability to pay.  This paper is part of a broader study examining the financial viability and related aspects of the power sector  in Africa. The broader study focuses primarily on grid electricity for reasons of data availability at the regional  level. The study examines quasi‐fiscal deficits—difference between the total cost of providing electricity and  total cash collected by utilities—in 39 countries (Trimble et al. 2016), tariff structures in 39, and household  use of electricity in 22.4 The component on household use of electricity, which is the subject of this paper,  takes household expenditure surveys to gain a better understanding of who uses electricity, what type of  electricity, and how much. It asks the following questions:   How widely is electricity used?   What are the barriers to making electricity the main source of energy in Africa for lighting and  powering appliances?   Is electricity affordable?   Is there potential evidence suggesting that female‐headed households are disadvantaged in some  ways with respect to electricity use?   Although household expenditure surveys capture spending on all forms of electricity, as with the broader  study, detailed analysis is carried out primarily on issues associated with grid connection.  Scope and Methodology  The household expenditure surveys analyzed in this paper were carried out in 2008 or later. The survey  period and the sample size are summarized in Table A.1 in the annex. This paper reports results calculated  using household weights or population weights, depending on whether percentages of households or people  are being examined. The only exception is when the sample size is discussed, primarily to point out that the  number of households being interviewed was too small for meaningful results (for example, the number of  rural households in the bottom 40 percent connected to the grid). In each country, people are divided into  quintiles based on per capita expenditures, with quintile 1 being the poorest and quintile 5 being the richest.  Per capita expenditures are derived from consumption aggregates used to construct official poverty  measures.5 Poverty measurements are based on real expenditures, either per capita or per adult equivalent,  except in Botswana where nominal values are used. Each quintile has the same number of people, not  households. Because household size typically declines with increasing wealth, and because the rich tend to  be concentrated in urban areas, upper quintiles have more households than lower quintiles and are more  urban than rural. The results are analyzed by consumption quintile, households’ poverty status (poor or non‐ poor based on the official poverty measures), location (urban or rural), and gender of the head of household.  Where official poverty is based on per capita expenditure, the bottom quintile is always poor, but where  poverty is based on expenditure per adult equivalent, the overlap between the poor and the bottom quintile                                                               4  The 39 countries are not identical. Non‐overlapping countries between the components are Angola, Chad, and  Namibia in the tariff analysis and the Central Africa Republic, the Republic of Congo, and Sudan in the analysis of quasi‐ fiscal deficits. Of the 22 countries with household surveys, all but Angola were analyzed for quasi‐fiscal deficits.  5  The methodology for consumption aggregation for the purpose of defining poverty varies from government to  government, and therefore quintiles are not strictly comparable across countries because what is included in  consumption aggregates is not the same.  6  is not complete. Households that had spent more than 30 percent of their total expenditures on electricity  are considered outliners and dropped.  All questionnaires except the one in South Africa asked for the primary sources of energy for lighting and  cooking; the South African survey asked if the household was connected to the grid, and the response to that  question substitutes the question about the primary energy source for lighting in the rest of this paper.   Some surveys listed off‐grid electricity separately (typically solar and backup generators), while some had  only one category called electricity. “Solar energy”—the term used in Botswana, Burkina Faso, Ethiopia,  Ghana, Senegal, Swaziland, and Uganda—could mean solar home systems only or could include solar  lanterns. This lack of distinction is unfortunate because solar lamps would not fall under the category of  electricity access, whereas solar home systems would. Mali, Mozambique, Rwanda, Sierra Leone, Tanzania,  and Zambia asked specifically about solar panels. Seventeen surveys asked specifically about grid electricity,  of which sixteen asked if the household was connected to the grid, and Togo asked about paying electricity  bills over the previous two months (thereby excluding those connected to the grid but had not made  payments during the recall period); several asked respondents if they had their own meters or were sharing  meters with others.   Spending on electricity in this paper excludes expenditures on items not considered as part of access to  electricity: batteries, candles, kerosene, and liquefied petroleum gas. While fuels for generators would be  part of spending on electricity, only Rwanda and Zambia enabled isolation of spending on fuel for generators;  all other countries bundled spending on gasoline and diesel for vehicles or lawn mowers with spending on  either fuel for generators. For consistency across countries, spending on diesel used in generators in these  countries was excluded from expenditure on electricity.   The surveys did not enable systematic analysis of access at different levels according to the recently  formulated multi‐tier access framework for the Sustainable Energy for All initiative. The framework defines  energy access as the ability to obtain energy that is adequate, available when needed, reliable, affordable,  legal, convenient, healthy, and safe for all required energy applications (World Bank 2015). For household  connection to electricity, there are five tiers in the framework, with grid electricity corresponding to tiers 3–5  depending on appliances being used and kWh consumed per year and per day. Information on appliance use  was not available in any survey, and plausible data on kWh consumed were available in only two to three  surveys. In the face of these data limitations, this paper instead examined access at five different levels:  1. People living in households that reported connection to the grid  2. Adding to 1 people living in households that reported using electricity—excluding generators and  solar energy if they are separately counted—as the primary source of energy for lighting, cooking, or  both  3. Adding to 2 people living in households that reported using generators or diesel as the primary  source of energy for lighting, cooking, or both, or reported owning generators  4. Adding to 3 people living households that reported using solar panels as the primary source of  energy for lighting, cooking, or both, or reported owning solar panels; or solar energy in the place of  solar panels if only information on solar energy was available  5. Adding to 4 people who reported non‐zero expenditures on electricity.  Definition 2 is the same as definitions 3 and 4 in Malawi and São Tomé and Príncipe where the survey did not  specifically asked about use of generators and solar panels or solar energy. Access to solar panels is preferred  7  whenever information is available so as to avoid including people living in households using one or two solar  lanterns. In countries where survey questionnaires asked only about solar energy (Botswana, Burkina Faso,  Ethiopia, Ghana, Senegal, South Africa, Swaziland, Togo, and Uganda), definition 4 could well over‐estimate  the number of people with access, if households with solar lanterns had replied that they were using solar  energy for lighting.  All surveys asked about spending on electricity, most commonly in the last 30 days. There are limitations with  this approach. Payment arrears may be common, but no household surveys in this paper probed this point.  By contrast, the 2012 National Survey of Household Income and Expenditures in Mexico asked a series of  questions to understand arrears, including when the last payment for electricity had been made, while the  2005 Integrated Sample Household Budget and Labor Survey in the Kyrgyz Republic asked for kWh of  electricity consumed, the amount billed, and the amount paid for three successive months as well as the  amount of subsidy received. Most household surveys, however, simply ask how much the household paid last  month for electricity. Asking just one question about how much the household paid over a fixed period of  time could under‐ or over‐estimate (the latter if past debts are being repaid to utilities) monthly expenditures  on electricity. Cross‐checking household survey data against data from the utilities could indicate the  magnitude of these problems and ways of adjusting data for a more accurate picture. Lampietti and Junge  (2006) combined billing and payment records from the utility and merged them with household survey data  to address recall errors, under‐ and over‐reporting, and the presence of arrears, which enabled more  accurate estimation of current and historical electricity consumption as a function of household income and  other characteristics. However, obtaining utility data for such cross‐checking was outside the scope of the  study.  The survey in Senegal asked if the household had spent anything on electricity over the last 12 months, which  would more likely capture whether the household was paying something for electricity. If the question is  about spending only in the last month only, no payment might have been made for a variety of reasons and  the household would be registered as having zero expenditure. Similarly, some households did not answer  the question (they might have found it difficult to recall the amount in the short time given to answer this  question during the interview), and all missing responses were recorded as zero in the analysis. In all 22  countries, not all who cited electricity as the primary source of energy for lighting reported positive  expenditures in electricity. Legitimate reasons for having no expenditures for grid electricity, the focus of this  study, include electricity included as part of the rent, bundling of utility services (such as combined water and  electricity bills), or free electricity being part of the compensation package for employment. It is also possible  that the household happened not to have made payments during the recall period—for example, the  household could have missed one bill payment, making up for it later.   Examination of spending on electricity was necessarily confined to those who reported positive expenditures  on electricity. Among those who did, spending on electricity was computed as a share of total household  expenditures as one measure of affordability. Because power tariffs in many countries are pan‐territorial and  do not have large regional differences that are observed with food and other items, nominal expenditures on  electricity and nominal total household expenditures were used to compute expenditure shares, except in  Angola and Mozambique where nominal expenditures were not available and where regionally adjusted  expenditures were used.   Where enough information was available on how consumption aggregates were derived for official poverty  statistics, expenditures on food were disaggregated into those paid for by cash and freely acquired food that  had been assigned imputed values. The purpose of doing so was to estimate the total amount of cash  8  available to pay for electricity. Imputed values are also assigned to items other than food, such as collected  firewood. However, separating cash expenditure on food from imputed values was considered adequate for  the purpose of assessing affordability of electricity among low‐income households, because by far the  greatest share of non‐cash expenditures is food consumption, the share of which increases with decreasing  income.  To examine the affordability of grid electricity, monthly consumption corresponding to tiers 3–5 in the multi‐ tier matrix for access to household electricity supply was taken—30 kWh, 100 kWh, and 250 kWh,  respectively—and corresponding electricity bills were computed. The bills are inclusive of energy charges,  fixed charges, other charges (such as a rural electrification fund fee), and applicable value‐added tax (VAT)  and any other tax. They do not include charges unrelated to electricity use (specifically public television and  radio license fee) even if they are always added to every residential electricity bill. In addition, 50 kWh a  month was considered for comparison with the AICD and because several countries set 50 kWh as the cap on  highly subsidized lifeline rates.   The monthly electricity bills for these amounts were then expressed as shares of total household  expenditures for all households, whether or not they were connected to the grid. The multi‐tier access  framework defines electricity as being affordable if households spend less than 5 percent of total  expenditures on monthly consumption of 30 kWh. This paper similarly considers grid electricity to be  unaffordable if a household has to spend more than 5 percent of its total expenditures on electricity. As part  of the broader study, detailed information on the tariff schedule in effect in July 2014 was collected in 39  countries, including all the 22 countries with household survey data. In many countries, more than one  schedule existed, and the least‐cost option was taken for the purpose of examining affordability. If the survey  was undertaken when a different tariff schedule was in effect, then monthly nominal per capita expenditures  were increased at the same rate as nominal per capita GDP in local currency to the year when the tariffs  prevailing in July 2014 first came into effect and total household expenditures were then computed from the  adjusted per capita expenditure. If the tariff schedule in effect in July 2014 had been first introduced before  the survey date, no adjustment of expenditure was necessary—Burkina Faso, Ethiopia, Mali, Mozambique,  Senegal, Sierra Leone, and Togo fell under this category and did not require any adjustment to total  household expenditures. Connection charges were available for all but Mali and São Tomé and Príncipe. They  were computed as multiples of total monthly household expenditures. If information on when the  connection charges came into effect was not available, the dates of effectiveness were assumed to be the  same as those for tariff schedules (see Table A.8 in the annex for more detail).   This paper computes the poverty gap for grid electricity in the same way the poverty gap is defined in  economics as follows:  % ∑ / ,  where the required monthly payment is the monthly bill inclusive of taxes and other charges that a  household has to pay to consume the corresponding amount of electricity, P is the total population living in  households for whom the monthly payment exceeds 5 percent of their total monthly household  expenditures (inclusive of freely acquired food and other items), and N is the total population of the country.  Where the monthly electricity bill exceeds the 5‐percent share, electricity is deemed unaffordable, and the  degree of unaffordability for a household is the size of the gap between the bill and the 5‐percent share  when this is positive, zero otherwise. Although monthly consumption of 30 kWh is the basis for defining  affordability, the poverty gap is also computed for 50, 100 (multi‐tier framework tier 4), and 250 kWh (multi‐ tier framework tier 5) a month to see how many people can afford higher consumption. For these  9  calculations, the lowest‐cost tariff schedule for each consumption level is taken where there are two or more  possible schedules. This paper also takes the numerator in the above equation and aggregates the  affordability gap (where it is positive) across all households using household weights. The sum is the amount  of subsidy needed to enable every household to keep spending on electricity at or below 5 percent of its total  household expenditure.   In addition to the poverty gap, this paper also computes the poverty headcount for grid electricity. The  poverty gap takes account of the depth of poverty and is 100 percent only if every person has zero total  household expenditure. The poverty headcount, by contrast, is simply the percentage of people who find  consumption of a certain amount of electricity unaffordable according to the household‐expenditure‐share  threshold of 5 percent. If every person has to spend 5.05 rather than 5.00 percent of total household  expenditures to purchase electricity, the poverty headcount would be 100 percent but the poverty gap would  be 1 percent, which is the difference between 5.05 and 5.00 divided by 5.00.  Lastly, in additional to analysis of supplementary questions related to grid electricity, the study also  investigated differences in electricity use between female‐ and male‐headed households. Simplified  regression analysis was carried out country by country to see if, after accounting for total expenditures and  location (urban or rural), female‐headed households were any more likely to use electricity than male‐ headed households, and whether spending on electricity showed differences. Probit regressions (for the first  three below) and ordinary least squares (for the last) were carried out on the following dependent variables:    1/0 “expenditure dummy” for having positive expenditures on electricity (1 if positive, 0 if zero or  missing)   1/0 “electricity dummy” for citing electricity of all forms, including generators and solar, as the  primary source of energy for lighting or cooking (1 if electricity was used for lighting or cooking, 0  otherwise)   1/0 “grid dummy” for connection to the grid, or if that information was not available, for citing  electricity excluding generators and solar as the primary source of energy for lighting or cooking  where generators, solar, or both were separately listed   logarithm of expenditures (“log expenditure”) on electricity for those households that reported  positive expenditure, and in addition repeating the regression confining the sample only to those  connected to the grid  The following explanatory variables were tried and their statistical significance was tested using at 5‐percent  significance test6 (that is, the probability that the coefficient for the independent variable is actually zero  when the regression shows a non‐zero value is less than 5 percent):   logarithm of total household expenditures   logarithm of per capita expenditure and logarithm of household size as an alternative to the above   1/0 dummy for female‐ and male‐headed households (1 for female, 0 for male)   1/0 dummy for urban and rural (1 for urban, 0 for rural)   The dummy for urban/rural may be viewed as a proxy for the level of infrastructure development, and more  specifically a crude proxy for the availability of grid electricity. This variable was always statistically                                                               6  This paper uses a 5‐percent significance test, or a 1‐percent test when results are highly implausible were the true  coefficient zero.  10  significant, raising the question of whether the independent variable of interest, female/male dummy, may  be correlated with it. To examine this question, another probit was tested with the urban/rural dummy as  the dependent variable and the logarithms of per capita expenditure and household size and the  female/male dummy as explanatory variables. With the exception of Angola, the female/male dummy was  always statistically significant. Therefore, the sample was split into urban and rural in every country, and  regressions were run separately, eliminating the urban/rural dummy as an explanatory variable.7    In every case where the coefficient for female/male dummy was statistically significant, the probability of  increasing the dependent variable by switching from male‐ to female‐headed households was computed. For  that purpose, the values of the remaining two variables assumed the weighted averages in urban and rural  areas, respectively. For ordinary least squares, which drops all households with zero expenditure on  electricity and regresses the logarithm of spending on electricity on the three explanatory variables, the  percent increase in spending on electricity (not logarithm) was computed, again setting the values of the two  remaining variables at average values of the households in the sample.  For cross‐regional comparison of household access to electricity, presented first, access rates in 1990 and  2012 in different regions from the 2015 Global Tracking Framework report (World Bank and IEA 2015) were  compared as a function of two measures of the poverty gap ($3.10 and $1.90 per day per person at  purchasing power parity in 2011 international dollars) and of logarithms of per capita GDP (at the market  exchange rate in 2005 U.S. dollars and at purchasing power parity in 2011 international dollars). 2012 was  selected because it is the last year for which access rates are available in the Global Tracking Framework  report, three other years being 1990, 2000, and 2010. 1990 was selected as an alternative because the  poverty gap in South Asia, the region with the second lowest rate of access to electricity, was close to that in  Africa in 2012. Unlike GDP, the availability of the poverty gap data is sporadic, reducing the sample size by  more than half. For access in 2012, corresponding poverty gap data were taken from 2012 whenever they  were available, and otherwise from 2011 or 2013, and if the data were not available from any of these years,  they were taken from 2010 (the poverty gap in 2014 was not available for any country). For 1990, in order to  capture India, which had the poverty gap data in 1987 and 1993 but no other year in between, the range of  years was extended to 1987–1992. For regression equations, in addition to access, per capita GDP, and the  poverty gap, 1/0 regional dummies for Africa, South Asia, East Asia and Pacific, Latin American and the  Caribbean, and “other” for the countries in the remaining regions were also used.   The next section entitled “Cross‐Regional Perspective” is the only one that does not use data from recent  household surveys in the 22 countries covered in the rest of the paper. It is also the only section that defines  the poverty gap according to the poverty lines of $3.10 and $1.90 per person per day. Elsewhere, the poverty  gap refers to the grid‐electricity poverty gap defined in the equation above. To distinguish different measures  of the poverty gap, “poverty gap” is followed by threshold values: $3.10, $1.90, 30 kWh, 50 kWh, 100 kWh,  and 250 kWh.                                                                7  For the probit for the dependent variable that excludes generators and solar, ideally the sample should be restricted to  those who could potentially have connected to the grid. Only Malawi and Nigeria asked that question of each household  and the main reason for choosing not to connect. One approach is to assume that if there was at least one household  citing electricity use in a sampling unit, the entire sampling unit was electrified. In the context of Africa, such an  assumption may be too sweeping, and was not examined in this study.  11  Cross‐Regional Perspective  Broadly, access expansion mirrors economic development. Does access in Africa as a function of income or  depth of poverty fall in line with the rest of the world? To answer this question, access in different countries  was compared as a function of the poverty gap at $3.10 and $1.90 and per capita GDP. Correlation  coefficients between access and the two measures of the poverty gap and per capita GDP are statistically  significant at 1 percent, with correlation coefficients ranging from ‐0.72 for the logarithm of GDP per capita  at the market exchange rate to ‐0.89 for the poverty gap at $3.10.   Figure 1 plots the relationship between access and the poverty headcount at $3.10 for 2012. There is a  downward sloping line on which most countries in regions other than Africa lie, whereas several countries in  Africa lie markedly below, as do Cambodia and Vanuatu. When access is regressed on any one of the  measures of the poverty gap or per capita GDP together with 1/0 regional dummies, Africa is the only region  for which the coefficient for the regional dummy is consistently negative and statistically significant at 1  percent. The predictive power of the poverty gap at $3.10 was the highest, followed by the poverty gap at  $1.90, the logarithm of per capita GDP at purchasing power parity, and finally the logarithm of per capita  GDP at the market exchange rate.  Figure 1: Relationship between poverty gap and electricity access in 2012  Access to electricity, % of population 100 80 60 40 20 0 0 10 20 30 40 50 60 Poverty gap in % at US$3.10/person/day Africa Latin America & Caribbean South Asia East Asia & Pacific   Source: World Bank staff analysis using data from World Bank 2016 and World Bank and IEA 2015.  Note: Bubbles are in proportion to population.  Figure 2 compares access and the poverty gap in Africa in 2012 with corresponding values in three other  regions in 1990. China stands out as a (positive) outliner, with the access rate far above that of other  countries at similar levels of the poverty gap. Several countries in Africa again lie below the global trend line.  When access (in 2012 in Africa and in 1990 elsewhere) is regressed on the poverty gap at $3.10 (in 2012 in  Africa and in 1990 elsewhere) together with regional dummies as dependent variables, the Africa dummy is  again negative and statistically significant at 1 percent. While these are simplified analyses, these findings  point to the special challenges facing Africa in expanding household access.    12  Figure 2: Comparison of Africa in 2012 with other regions in 1990  Access to electricity, % of population 100 80 60 40 20 0 0 10 20 30 40 50 60 Poverty gap in % at US$3.10/person/day Africa 2012 Latin America & Caribbean 1990 South Asia 1990 East Asia & Pacific 1990   Source: World Bank staff analysis using data from World Bank 2016 and World Bank and IEA 2015.  Note: Bubbles are in proportion to population.  Descriptive Statistics  Household surveys in the 22 countries show that, on average, two‐thirds of all people lived in rural areas (see  Table A.2 in the annex). In terms of numbers of households, one‐third of households lived in rural areas in  South Africa, but in all other countries the percentage was 42 or higher. In 16 countries, the average per  capita expenditure in every rural quintile (calculated using population weights) was lower than in the  corresponding urban quintile, and in seven countries household expenditure in every rural quintile  (calculated using household weights) was similarly lower. The median for the percentage of people who were  officially classified poor across the 22 countries was 46 percent. In rural areas, the poor constituted a  majority, with a median of 56 percent of all people and a weighted average of 50 percent. About one‐fifth of  all people lived in households headed by a woman. The median of the percentage of people living in female‐ headed households was 23 in urban areas, 20 in rural areas, and 21 percent of the total population. At the  highest end of the spectrum, Botswana stands out with half of all people living in female‐headed households;  at the opposite end is Mali with only 4 percent reporting living in female‐headed households. Across the 22  countries studied, the median monthly per capita expenditure in 2014 U.S. dollars8 was $73 in urban areas  and $37 in rural areas, giving a national median of $49 per capita per month.  Measuring Access in Household Surveys  What information about access do household surveys provide? How many surveys provide enough  information about kWh of electricity consumed by each household—essential information for designing  targeted subsidies? How do access rates differ by income, between urban and rural, between the poor and                                                               8  Expenditures were adjusted for inflation to 2014 and converted to U.S. dollars using the exchange rate in 2014.  13  non‐poor? As explained on page 6, this paper uses five measures to calculate access. Access statistics by  location, quintile, and poverty status using the most expansive definition (definition 5) are shown in Table 1;  the statistics using the first definition (grid connection) are reported in Table A.3 in the annex. The results are  consistent with the general observations made elsewhere that access rates in rural Africa are significantly  lower than in urban areas, the poor are far less likely to have access to electricity than the rich, and in some  countries access of the rural poor to electricity is essentially non‐existent. Overall, the poor in nine out of 22  countries had an access rate of less than 5 percent.   Table 1: Percentage of people with access to electricity according to definition 5     All people  People classified poor  Country  Urban  Rural  Total  Q1  Q5  Urban  Rural  Total  Angola  75  14  47  8  85  40  6  16  Botswana  63  23  46  15  79  42  10  25  Burkina Faso  47  3  13  2  38  14  2  3  Côte d'Ivoire  88  31  57  41  38  14  2  3  Ethiopia  96  12  23  7  45  86  6  10  Ghana  89  47  68  37  91  74  32  41  Madagascar  38  6  12  1  44  12  3  4  Malawi  38  4  9  1  31  8  0  1  Mali  92  57  65  49  80  86  50  52  Mozambique  47  2  16  1  51  11  1  2  Niger  61  6  15  2  47  20  3  4  Nigeria  93  48  64  33  88  88  38  48  Rwanda  48  6  12  1  46  6  1  1  São Tomé and Príncipe  69  48  59  49  72  62  44  53  Senegal  93  32  59  36  84  84  26  44  Sierra Leone  42  2  17  3  43  25  1  8  South Africa  94  81  89  78  99  87  77  81  Swaziland  70  30  40  4  83  45  16  19  Tanzania  52  9  20  4  58  7  4  4  Togoa  80  10  37  6  76  65  6  19  Uganda  39  7  15  3  42  6  4  4  Zambia  59  16  31  8  78  19  11  12  Median  66  13  34  7  65  33  6  11  Source: World Bank staff analysis of household surveys  a. The statistics for Togo are not for those who are connected to the grid because that question was not asked, but for  those who reported positive expenditures on electricity utility bills.  Differences in access rates according to the metrics as defined on page 6 are shown in Figure 3. The  difference in the rate of access between definition 1 and definition 5 represents largely people who use  electricity other than grid electricity and people who failed to report grid connection (possibly those  connected to neighbors’ grid and did not consider themselves connected to the grid). The difference was  striking in Mali, especially in rural areas and among the poor where the differences reached 50 percentage  points. Two factors accounted for this difference. For rural residents, the most important cause of the  difference was extensive use of solar panels. For the urban poor, it was non‐zero expenditures on electricity  by those who did not cite electricity as the main source of lighting or cooking. These expenditures were small  in urban areas. However, in rural areas, spending on electricity by those who did not cite electricity as the  main source of lighting or cooking, did not indicate connection to the grid, or did not own a generator or a  solar panel was much higher when expressed as a share of total household expenditures, and significantly  14  higher among the rural poor. It was not possible to infer from the questionnaire what explains this odd  result. The second largest difference was found in Zambia, where the difference was due largely to use of  generators in rural areas. Lastly, in Niger the difference in access between definitions 1 and 5 was larger than  10 percentage points for urban households as well as for the urban poor. The greatest contributing factor  was use of electricity as the primary source of energy by those who did not report connection to the grid,  followed by use of generators (even among the urban poor); the survey did not ask questions about solar  energy. The difference also exceeded 10 percentage points in rural Nigeria and rural Ghana. In rural Nigeria,  it was due to generator ownership: nearly one‐fifth of all rural households own generators; the questionnaire  did not ask about solar energy. In rural Zambia, the difference was due three‐fifths to generator use and two‐ fifths to solar panels.   Figure 3: Percentage of people using electricity according to different definitions of access  100 90 Percentage of population 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Definition 1 Definition 2 Definition 3 Definition 4 Definition 5   Source: World Bank staff calculations using household survey data.  Note: For a descriptions of the five definitions of access, see page 6.  Only four surveys—Madagascar, Mozambique, São Tomé and Príncipe, and Togo—asked about quantities of  electricity consumed. Recalling quantities of electricity consumed is even more challenging than recalling the  amount spent, and the evidence of this challenge was clear in São Tomé and Príncipe, where 15 surveyed  households reported electricity consumption of 1 kWh a year, 11 of them in the top quintile. The results  were even more striking in Togo, where average monthly consumption was only 5 kWh, reaching only 6 kWh  even in the top urban quintile. Such a consumption pattern seems more indicative of a lack of understanding  of kWh as a unit of electricity than actual consumption. In addition, there was one country—Rwanda—that  enabled back‐calculation of kWh consumed from spending on electricity because the tariff schedule  consisted of a single block with a unit charge applicable to all residential consumers and no fixed charges,  and the survey asked about the last electricity bill. Taking the tariff schedule in effect at the time of the  survey, kWh consumed was calculated. The results for those reporting non‐zero quantities (and non‐zero  spending on grid electricity in the case of Rwanda) are presented in Figure 4 for all these countries other than  Togo.   15  Figure 4: kWh of electricity consumed per month by expenditure quintile and location  120 Bottom quintile Quintile 2 Quintile 3 Quintile 4 Top quintile 100 kWh per month 80 60 40 20 0 Madagascar Mozambique Rwanda São Tomé and Príncipe   Source: World Bank staff calculations using household survey data.  Note: The survey in São Tomé and Príncipe had many households reporting exceptionally low monthly consumption,  including those in the top quintile. They are reported to illustrate difficulties encountered in obtaining information on  electricity consumption. Rwandan consumption is calculated from expenditures and the unit price in effect at the time  of the survey.  The results show the predictable pattern of increasing consumption with increasing quintile, and significantly  higher consumption by the top quintile in the first three countries where the results seem more plausible  than in São Tomé and Príncipe or Togo. Rwanda, the only country in which kWh consumed was calculated  from reported billed amounts, shows low consumption compared to Madagascar or Mozambique. In addition  to seeming confusion about units for electricity consumption, another reason for caution in interpreting the  results is the very small sample size in lower quintiles, especially in rural areas, leading to results that are not  meaningful. For example, the bottom three quintiles in rural Mozambique had a total of only 11 households  reporting kWh consumed. The bottom two quintiles in Rwanda similarly had only 7 and 12 households,  respectively, connected to the grid with positive expenditures.  Spending on Electricity  The share of household expenditures spent on electricity among those with non‐zero spending on electricity  provides an indication of how much households are willing to spend, balancing affordability with the  perceived value of electricity. The results are summarized in Table 2 for the share of household expenditures  that include imputed values of freely acquired items, largely home‐grown food. The corresponding results by  quintile are given in Table A.4 in the annex. The median expenditure share is about 3 percent, and not  markedly higher among the poor. The findings are consistent with households not spending much more than  5 percent of their total expenditures on electricity. However, there was considerable variation across the  countries, ranging from a mere 0.3 percent in Malawi to 9.3 percent in Swaziland. Notable exceptions include  the poor in Botswana and Swaziland. Urban households spent a larger share in 13 out of 22 countries.  16  However, Sierra Leone stands out with the average rural expenditure share being twice as high. Among the  poor, urban expenditure shares were higher in 15 countries, although the numbers of households in the  sample are too small for meaningful results in many countries. Expenditure shares were higher for female‐ headed households in 19 out of 22 countries. Uganda was exceptional in that there were no households  among the urban poor who had purchased electricity; 0.8 percent of the urban poor reported receiving free  electricity.  Table 2: Share of total household expenditures spent on electricity  All households  Poor Household head  Country  Urban  Rural  Total  Urban  Rural  Total  Female  Male  Angola  4.0  2.9  4.0  5.6  4.2  5.5  3.1  4.2  Botswana  6.2  7.6  6.5  9.5  11.1  9.8  6.8  6.2  Burkina Faso  4.6  4.1  4.5  6.2  3.3  5.2  4.6  4.5  Cote d'Ivoire  2.5  2.4  2.5  3.1  3.0  3.1  2.5  2.5  Ethiopia  2.8  1.3  2.2  4.6  2.4  3.7  2.8  2.0  Ghana  2.6  2.0  2.4  3.1  2.4  2.7  2.5  2.4  Madagascar  4.4  4.1  4.3  4.1  3.7  3.9  4.6  4.3  Malawi  0.3  0.3  0.3  0.4  0.4  0.4  0.3  0.3  Mali  2.9  1.4  2.2  2.4  1.2  1.4  2.6  2.2  Mozambique  3.7  4.0  3.7  6.1  7.5  6.4  4.2  3.6  Niger  3.4  2.4  3.2  2.8  1.9  2.2  3.6  3.1  Nigeria  2.6  2.3  2.5  3.1  2.7  2.9  2.8  2.4  Rwanda  1.4  1.6  1.5  2.3  3.3  2.9  1.6  1.4  São Tomé and Príncipe  2.0  1.9  2.0  2.3  2.1  2.2  1.9  2.1  Senegal  3.7  3.6  3.7  3.7  3.5  3.6  3.7  3.7  Sierra Leone  4.5  9.1  4.6  4.9  13.2  5.2  4.5  4.6  South Africa  5.3  5.2  5.3  7.3  6.0  6.6  5.5  5.1  Swaziland  9.5  9.1  9.3  13.9  10.9  11.9  9.7  9.0  Tanzania  3.0  3.3  3.1  1.9  5.8  3.1  3.4  2.9  Togo  3.1  3.1  3.1  3.6  3.3  3.5  3.1  3.1  Uganda  2.4  1.9  2.4  —  3.6  3.6  2.6  2.3  Zambia  5.4  6.3  5.5  8.3  5.4  7.8  5.7  5.4  Median  3.3  3.0  3.1  3.7  3.4  3.6  3.3  3.1  Source: World Bank staff calculations using household survey data.  Note: Only households with positive expenditures on electricity are analyzed. In Ghana, South Africa, Uganda, and  Zambia, freely provided electricity is excluded.  — = No households with positive cash expenditures on electricity.  Because the amount of cash available is an important determinant of the household’s ability to pay for  electricity, Table 3 re‐computes the shares by excluding these imputed values from household expenditures  in the 18 countries where cash expenditures were computed. The corresponding results by quintile are given  in Table A.5 in the annex. As an indication of how much rural households rely on freely acquired food, the  urban expenditure share was larger in only 5 out of 13 countries (38 percent), in contrast to 59 percent found  in Table 2. Sierra Leone and Uganda stand out with rural expenditure shares being about two‐and‐a‐half  times higher. Among the poor, in addition to these two countries, the rural expenditure share is three‐and‐a‐ half times higher in Tanzania. In absolute terms, the expenditure share appears exceptionally high in rural  Sierra Leone, Botswana, and Swaziland, but this is in part because of the small sample sizes reducing  representativeness of the households reporting positive expenditures. The pattern with respect to the  17  gender of the head of household remains the same, with female‐headed households showing higher  expenditure shares.    Table 3: Share of total household cash expenditures spent on electricity  All households  Poor Household head  Country  Urban  Rural  Total  Urban  Rural  Total  Female  Male  Botswana  6.3  7.9  6.6  9.6  13.3  10.4  7.0  6.3  Burkina Faso  5.4  5.0  5.3  6.8  5.1  6.2  5.4  5.3  Cote d'Ivoire  2.6  2.9  2.7  3.3  3.8  3.5  2.7  2.6  Ethiopia  3.1  2.1  2.7  4.9  3.2  4.2  3.4  2.4  Ghana  2.6  2.3  2.5  3.3  2.9  3.1  2.6  2.5  Malawi  0.3  0.3  0.3  0.4  0.4  0.4  0.4  0.3  Mali  2.9  1.7  2.4  2.4  1.6  1.8  2.7  2.4  Niger  3.4  2.8  3.3  3.1  2.2  2.5  3.7  3.2  Nigeria  3.7  3.9  3.8  4.7  4.6  4.7  4.4  3.7  Rwanda  1.4  1.8  1.6  2.4  4.3  3.5  1.7  1.5  São Tomé and Príncipe  2.0  2.0  2.0  2.3  2.2  2.3  1.9  2.1  Senegal  3.8  3.8  3.8  3.7  3.9  3.7  3.8  3.8  Sierra Leone  4.5  10.7  4.6  4.9  15.5  5.3  4.5  4.6  Swaziland  9.8  9.9  9.8  14.3  12.1  12.8  10.4  9.4  Tanzania  3.4  4.3  3.5  2.0  7.2  3.7  4.0  3.4  Togo  3.2  3.5  3.2  3.7  4.0  3.8  3.1  3.2  Uganda  2.6  2.2  2.5  —  4.8  4.8  2.8  2.4  Zambia  5.7  7.0  5.8  8.8  7.9  8.7  6.1  5.7  Median  3.3  3.2  3.3  3.7  4.2  3.8  3.6  3.2  Source: World Bank staff calculations using household survey data.  Note: Only households with positive expenditures on electricity are analyzed. Total household expenditures exclude  imputed values of freely acquired items, largely food.  — = no households with positive cash expenditures on electricity.  When the shares in Table 2 and Table 3 are compared, they increase more in rural areas than in urban areas  when imputed values are excluded from household expenditures. The differences also predictably decrease  with increasing quintile. Both demonstrate greater reliance on home‐grown food by the poor and rural  households. Nationally, the largest increase was found in Nigeria (53 percent increase), followed by Ethiopia  (21 percent), and Burkina Faso (18 percent). There was little difference between female‐ and male‐headed  households, indicating comparable dependence on home‐grown food.  Charges for Grid Electricity Use and Connection  How expensive is it to buy electricity? Are tariffs designed to make electricity affordable to the poor? Do  connection charges take the ability to pay into account, or is every residential customer charged the same?   This study collected information on residential tariffs for grid electricity in effect in July 2014 in 39 countries,  including the 22 countries with household survey data. Table 4 summarizes tariff concessions available to  those consuming little electricity in the 39 countries. The column labeled kWh shows the size of the lifeline  block (the first block in a tariff schedule with a low price per kWh, intended to help the poor consume  electricity) or, in the absence of an explicit lifeline block, the first block if there are two or more blocks. The  column labeled “ratio” calculates the ratio of the unit energy charge (price per kWh) in the second block to  that in the first block, or if there are two or more schedules of a single block each with increasing levels of  18  installed capacity, the ratio of the second level of service to the schedule corresponding to the lowest unit  energy charge. The unit energy charges used in computing the ratio include ad valorem taxes but exclude  fixed charges, which are spread over the entire consumption and the unit values of which vary with  consumption. If the first block is exempt from fixed charges and higher blocks are not, the ratio will be larger  what the table shows, but if all blocks are subject to the same fixed charge, the ratio will be smaller. The  comment column describes concessions offered to the lifeline rate or the first block, such as exemption from  tax and fixed charges. The comment column also indicates whether increasing block tariffs apply in going  from the first to the second block (different unit energy charges are applied to corresponding segments of  consumption, with the unit price for the first block applying to kWh consumed up to the limit of the first  block, the unit price for the second block applying to kWh above the limit of the first block up to the limit of  the second block, and so on) or if volume‐differentiated tariffs apply (a single unit charge, determined only  by the total consumption, is applied to the entire consumption).   Table 4: Summary of residential tariff information related to lifeline rates  Country  kWha  Ratiob  Comments  Angola  50  3.19  Increasing block tariff to 200 kWh in the social tariff schedule  Benin  20  1.65  Tax exempt but cannot exceed 20 kWh a month  Botswana  200  1.31  Information not available on whether increasing or volume‐differentiated  Burkina Faso  75  1.71  75 is for 1–3 amperes and has no fixed premium; increasing block tariff  Burundi  50  2.03  Increasing block tariff; no fixed charge up to 150 kWh  Cabo Verde  60  1.23  Cannot exceed 60 kWh a month  Cameroon  110  1.72  Cannot exceed 110 kWh a month, but 110 kWh is exempt from VAT for all  consumption levels; only first block is not explicitly subsidized  Chad  150  1.47  Information not available on whether increasing or volume‐ differentiated   Comoros  n.a.  n.a.  Single block  Côte d'Ivoire  40  2.05  First 40 kWh is VAT‐exempt; increasing block tariff  Ethiopia  25  1.31  Same low energy charge for the first 50 kWh but the first 25 kWh has a  lower service charge; increasing block tariff  Gabon  120  1.62  There are two schedules for social tariff 1 (capped at 120 kWh) but one  (prepaid) is exempt from the fee for contribution to special electricity; tax  is halved for social tariffs 1 and 2 (240 kWh)  Gambia, The  300  1.04  Increasing block tariff; prepaid energy charge is the same as that for the 1st  block but with no kWh limit  Ghana  50  2.01  Lower monthly service charge, but cannot exceed 50 kWh a month  Guinea  60  2.58  Increasing block tariff  Kenya  50  5.47  Increasing block tariff  Lesotho  n.a.  n.a.  Single schedule, single block  Liberia  n.a.  n.a.  Single schedule, single block  Madagascar  25  4.40  Tariffs change by region; increasing block tariff; first 25 kWh exempt from  the National Electricity Fund fee; 1st 100 kWh is exempt from VAT  Malawi  n.a.  n.a.  1 block each for prepaid (much cheaper for low consumption) and  postpaid  Mali  50  1.58  Increasing block tariff; 1st two blocks exempt from VAT; access to the low  rates for the first 2 blocks (50 and 100 kWh) is retained for prepaid  customers if monthly consumption exceeds 100 kWh, but if post‐paid  exceedance automatically switches the customer to the normal tariff  schedule, with a higher unit price subject to 18% VAT  Mauritania  n.a.  1.92  There are 8 schedules of single block each, and low tariffs are charged for  low subscribed kVA. The monthly fixed charge increases nearly six‐fold  between the lowest and the second‐lowest subscribed kVA.  19  Country  kWha  Ratiob  Comments  Mauritius  25  1.39  Increasing block tariff  Mozambique  100  2.34  Cannot exceed 100 kWh a month; no fixed charge  Namibia  n.a.  n.a.  There are 5 schedules of a single block each with no limits on  consumption.  Niger  50  1.33  Increasing block tariff  Nigeria  50  3.68  Cannot exceed 50 kWh a month  Rwanda  n.a.  n.a.  Single schedule, single block  São Tomé and Príncipe  100  1.47  volume‐differentiated tariff  Senegal  75  1.07  Increasing block tariff  Seychelles  200  1.19  Increasing block tariff  Sierra Leone  30  1.43  Increasing block tariff  South Africac  500  1.14  Increasing block tariff  Swaziland  n.a.  n.a.  2 schedules of single block each   Tanzania  75  3.50  Increasing block tariff  Togo  40  1.57  Exceeding 40 kWh a month moves the consumer to another schedule  subject to 18% VAT  Uganda  15  3.45  Increasing block tariff  Zambia  100  2.07  Increasing block tariff  Zimbabwe  50  5.50  Increasing block tariff  Source: Utility and regulator websites and reports, and World Bank staff calculations.  Note: Names of countries with household survey data are shown in bold. “Cannot exceed so many kWh a month” means  that the lifeline rate does not apply if monthly consumption exceeds the limit, and the entire consumption is charged a  higher tariff, instead of increasing block tariffs. n.a. = not applicable.  a. The monthly size of a tariff subject to a lifeline rate, or the size of the first block when there are two or more blocks.  Some countries have multiple schedules, each of which has a single block. Senegal defines the size of the consumption  blocks over two months. The first block is 150 kWh over two months, shown here as 75 kWh a month.  b. The ratio of the effective energy charge, inclusive of ad valorem tax such as VAT but exclusive of fixed charges and  taxes applied to fixed charges, between the second block (or the second level of service if there are several schedules of  a single block each with increasing installed capacity).  c. These numbers are for Johannesburg. Depending on eligibility, poor households are provided with 50, 100, or 150  kWh of free electricity a month in Johannesburg.  To the extent that subsidies for the poor are offered, all countries use some measure of consumption (kWh a  month, amperage, or kilovolt‐amperes) as a proxy for income. One exception is Johannesburg in South Africa,  where the city calculates a poverty index for each household based on income and other indicators and  offers three different levels of free electricity—currently 50, 100, and 150 kWh a month—depending on the  poverty index.  The most common lifeline block size is 50 kWh (8 countries), followed by 25, 75, and 100 kWh (3 countries  each). Eight countries have lifeline blocks up to 40 kWh, and five are 25 kWh or smaller. In these five  countries, the lifeline block is not sufficient to meet the daily electricity need in tier 3 of the multi‐tier access  framework; all five except Benin have increasing block tariffs. Increasing block tariffs at least allow poor  households to enjoy a large price subsidy for the first block. South Africa, represented by the tariff schedule  in Johannesburg, may appear as having an exceptionally large first block, followed by The Gambia. However,  many municipalities in South Africa offer free electricity to the poor—such as 25, 50, 60, 100, and 150 kWh a  month—depending on eligibility criteria (for example, prepaid lifeline customers consuming less than 250  kWh a month based on a 12‐month average can receive 60 kWh of free electricity a month in Cape Town,  falling to 25 kWh for consumption of up to 450 kWh a month on average), which differ by municipality. An  interesting case is Cameroon, which has increasing block tariffs but where the unit energy charge in the  20  upper four of the five blocks are explicitly subsidized, the largest unit subsidy reserved for the block covering  801 to 2,000 kWh a month.    Subsidized lifeline rates are limited only to those consuming less than the cap in nine countries (Benin,  Cameroon, Cabo Verde, Gabon, Ghana, Mozambique, Nigeria, São Tomé and Príncipe, and Togo), shifting  households to tariffs for the next tier for the entire consumption if the cap is exceeded. This has the same  effect as volume‐differentiated tariffs in Gabon, Mozambique, and Nigeria. Not having access to the subsidy  by exceeding the limit by even 1 kWh makes it more difficult for the poor when the size of the block size is  relatively small (say less than 50 kWh). The median increase in the effective unit energy charge for  consuming more than the limit on the first block is 68 percent. There is large variation across countries,  however, ranging from 4 percent in The Gambia and 7 percent in Senegal to 340 percent in Madagascar to  450 percent in Kenya and Zimbabwe. In Mali, pre‐paid customers do not lose access to the low rates for the  first two blocks and tax exemption even if they consume more than 100 kWh, but post‐paid customers lose  both benefits if 100 kWh is exceeded.  Table A.6 in the annex provides additional information, including the number of schedules and blocks and the  type of tariffs (increasing block or volume‐differentiated) in each of the 39 countries. Among the 22 countries  with household survey data, only Rwanda had a single tariff schedule with one block and no fixed charges. All  other countries had more than one schedule, more than one block, or both, making back‐calculation of kWh  consumed from spending on electricity not possible.9 Increasing block tariffs were the most common tariff  type, but there are several with volume‐differentiated tariffs, of which three have volume‐differentiated  tariffs only between the first and second blocks, with increasing block tariffs above the second block. In  countries with volume‐differentiated tariffs, exceeding the lifeline block increases the unit cost of the lifeline  volume by at least 47 percent (São Tomé and Príncipe), and as much as 268 percent in Nigeria, although  many customers falling in the lifeline category are not being metered there. Eleven countries list separate  schedules for prepaid customers.  Table A.7 compares effective unit charges (US$/kWh) for consuming 30, 50, 100, and 250 kWh a month,  inclusive of taxes and all fixed charges. Fixed charges punish low‐consumption households. For example, unit  tariffs (price per kWh) are higher for monthly consumption of 30 kWh than 50 kWh in 14 countries due solely  to fixed charges. The median rises from US$0.12/kWh for 30 and 50 kWh to US$0.14 for 100 kWh and  US$0.17 for 250 kWh, reflecting generally progressive tariff schedules. The table also shows the payment  that needs to be made to connect to grid electricity for the first time. Some countries do not charge for  connection or charge very little (US$2 in Cabo Verde, US$13 in Swaziland, and US$31 in Mauritius), but  others have high fees, the highest of which is $680 in Botswana. Botswana gives an option of paying over 18,  60, or 180 months, but the first payment is the same irrespective of the payment period and is high at  US$140. The household survey data show that about two‐fifths of customers select 18 months (no interest  charged), one‐quarter settle the connection charge in a single payment, one‐fifth pay over 60 months (prime  interest rate minus 0.5 percent), and one‐tenth pay over 180 months (prime interest rate). The percentage of  households in each quintile selecting a particular payment plan is surprisingly independent of quintile for the  one‐off payment. The share is twice in the bottom two quintiles as in the top quintile for the 18‐month  option and about the same difference for the 60‐month option. The largest difference is seen with the 180‐ month option, selected by 13 percent of the households in the bottom quintile but only 5 percent of those in                                                               9  If there is only one schedule with multiple blocks, as in Benin, Botswana, Burundi, Cameroon, Chad, Ghana, Kenya,  Niger, Sierra Leone, and Uganda, back‐calculation from monthly spending on electricity is possible if there is no sharing  of meters. However, as will be seen later, meter‐sharing is widespread in Africa.  21  the top quintile. In Angola and Cabo Verde, the cost of reconnection after disconnection following non‐ payment is much higher than the initial connection cost.  To the extent that subsidized connection is offered to the poor, consumption is used as a proxy for income.  An example is South Africa, where connection is free for 20 amperage but there is a fee for 60 amperage. In  Mauritania, there are six connection fees for residential customers depending on kilo‐volt amperes  subscribed, ranging from US$128 to US$950. There is one country that takes the ability to pay into account:  The Gambia, where the connection fee is twice as high in the Greater Banjul area because of higher income  in the capital than in the rest of the country. However, this segmentation does not target the poor  specifically.  Affordability of Electricity  How affordable is electricity to households? More specifically, what proportion of households would not be  able to afford the subsistence level of electricity, having to spend more than 5 percent of total household  expenditures? Among those who cannot afford 30 kWh, what is the gap between the percentage of  household expenditures and the affordability threshold of 5 percent? How big a subsidy would it take to  make monthly consumption of 30 kWh affordable to every household in each country? How do the  calculated subsidies compare to utilities’ quasi‐fiscal deficits? What if, instead of 30 kWh (tier 3), monthly  consumption is 50, or 100 (tier 4), or 250 (tier 5) kWh? How well are the measures of “affordability” at  different consumption levels correlated with access? This section probes these questions. Because it is much  more costly to connect rural households to the grid, it is most unlikely that current tariffs can be maintained  for large‐scale grid electrification in rural areas without adversely affecting quasi‐fiscal deficits. The results  related to rural areas should therefore be treated with caution.   Grid‐electricity affordability at the subsistence level of consumption   Using tariff schedules from the utilities, this paper calculated hypothetical expenditure shares of grid  electricity when consuming varying amounts, starting at 30 kWh a month, for all households, whether or not  households were connected to the grid. Table 5 presents the results. On average, this share exceeds 5  percent in five out of 22 countries, but varies markedly both within and across countries. Electricity  consumption at this level is least affordable in Madagascar, followed by Rwanda, Burkina Faso, Togo, and  Sierra Leone. Barring provision of free electricity in South Africa, the amount of which varies by municipality  and total monthly consumption, grid electricity is most affordable in Angola, with an exceptionally low lifeline  rate, followed by Nigeria.10 Electricity consumption at the subsistence level is not affordable to the poor on  average in seven countries, nor to the bottom 20 percent in ten countries. Burkina Faso and Madagascar  stand out for grid electricity being marginally unaffordable even to the top quintile. The result from  Madagascar may at first seem inconsistent with Figure 4. However, large bill collection losses may explain in  part why households in the top quintile reported monthly consumption of 70 kWh: the utility fails to collect  40 percent of the billed amounts (Trimble et al. 2016). Senegal is the only country where the electricity share                                                               10  A customer is placed in R1, the social tariff category capped at 50 kWh a month, by the distribution company based  on its assessment of the customer’s likely demand, which in turn is based on the company’s estimation of the  customer’s income, likely ownership of electric appliances, and the neighborhood. Most customers in R1 are not  metered and are billed based on the distribution company’s estimation. The customer may be moved to R2 if the  distribution company concludes that the consumption in the area has increased significantly; metered customers may  be moved to R2 sooner if consumption exceeds 50 kWh. In practice, there are few R1 customers in the entire network  and they are mostly in rural areas where consumption is minimal.  22  of household expenditures is smaller for female‐headed households; in all other countries, the share is the  same or greater than for male‐headed households. Lastly, the expenditure share is greater in every country  in rural areas than in urban areas.  Table 5: Expenditure share of monthly consumption of 30 kWh by location, quintile, poverty status, and  gender of household head     All households  Poor households  Household head  Country  Urban  Rural  Total  Q1  Q5  Urban  Rural  Total  Female  Male  Angola  0.1  0.2  0.1  0.2  0.1  0.1  0.2  0.2  0.1  0.1  Botswana  2.4  5.5  3.7  15.6  1.0  6.7  9.0  8.0  4.3  3.2  Burkina Faso  6.8  9.6  8.8  15.7  5.4  11.8  12.6  12.5  13.4  8.1  Côte d'Ivoire  1.4  2.2  1.8  4.6  0.9  2.8  3.3  3.2  2.4  1.7  Ethiopia  1.1  1.3  1.3  2.7  0.6  3.3  2.2  2.3  1.8  1.1  Ghana  1.1  1.8  1.4  3.1  0.8  2.6  3.0  2.9  1.6  1.3  Madagascar  6.8  10.4  9.6  18.8  5.3  9.9  11.8  11.6  13.8  8.6  Malawi  1.3  2.3  2.2  3.8  1.3  2.3  3.4  3.2  2.7  2.0  Mali  1.0  1.5  1.4  2.5  0.7  1.8  2.2  2.2  1.4  1.4  Mozambique  1.5  2.6  2.3  5.5  0.8  3.1  3.5  3.5  3.0  2.0  Niger  2.2  3.9  3.6  5.2  2.4  4.1  4.4  4.4  5.3  3.3  Nigeria  0.3  0.4  0.3  0.6  0.2  0.4  0.4  0.4  0.5  0.3  Rwanda  5.3  9.6  8.9  16.8  3.7  11.7  13.3  13.2  11.4  8.0  São Tomé and Príncipe  1.7  1.8  1.7  2.7  1.2  2.1  2.2  2.1  1.9  1.6  Senegal  2.1  3.7  2.9  6.5  1.9  3.7  5.0  4.6  2.6  3.0  Sierra Leone  3.8  5.9  5.1  8.7  3.1  5.6  7.1  6.8  5.1  5.1  South Africaa  1.0  1.6  1.2  2.8  0.3  2.1  2.0  2.1  1.3  1.1  Swaziland  1.7  2.0  1.9  4.2  1.0  3.1  2.6  2.7  1.9  1.9  Tanzania  1.2  2.2  1.9  3.7  1.0  3.4  3.6  3.6  2.3  1.7  Togo  4.1  9.0  6.9  16.4  3.5  6.6  11.1  10.0  9.3  6.3  Uganda  3.1  4.9  4.4  8.6  2.3  8.6  8.8  8.7  5.3  4.0  Zambia  2.1  5.2  4.1  8.6  1.4  4.1  6.2  5.9  4.9  3.8  Median  1.7  2.5  2.2  4.9  1.1  3.3  3.6  3.5  2.7  2.0  Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  a These numbers are for Johannesburg. Depending on eligibility, poor households are provided with 50, 100, or 150  kWh of free electricity a month in Johannesburg.  Table 6 presents results that are more easily compared to those of Briceño‐Garmendia and Shkaratan (2011),  except that, thanks to significant progress in energy efficiency improvement, power consumption at the  subsistence level has declined from 50 kWh a month to 30 kWh in the intervening years. The table shows the  hypothetical expenditure shares for those with and without actual expenditures on electricity as well as for  those with and without access to the grid (definition 1 on page 6). It also calculates the percentage of  households for which the expenditure share lies below 5 percent. The expenditure shares for those who  reported non‐zero expenditures on electricity lie close to the expenditure shares of those with access to the  grid due to a considerable overlap between these groups. As expected, with the exception of Angola and  Nigeria, a greater percentage of those not connected to the grid found electricity unaffordable than grid‐ connected households.  23  Table 6: Expenditure share of monthly electricity consumption of 30 kWh by grid connection status and  current spending  Share of household expenditure  % of households for which share  5%  Expenditure on  Grid  Expenditure on  Grid    All  electricity  connection  All  electricity  connection  Country  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Angola  0.1  0.0  0.1  0.1  0.1  100  100  100  100  100  Botswana  3.7  1.3  4.9  1.7  5.4  86  98  80  96  77  Burkina Faso  8.8  4.2  9.5  4.5  9.5  32  72  26  71  26  Côte d'Ivoire  1.8  1.2  2.4  —  —  95  99  92  —  —  Ethiopia  1.3  0.9  1.4  1.1  1.3  98  99  98  99  98  Ghana  1.4  1.1  1.9  1.2  2.0  98  99  96  99  95  Madagascar  9.6  4.0  10.4  —  —  25  75  18  —  —  Malawi  2.2  0.7  2.3  0.8  2.3  96  100  95  100  95  Mali  1.4  1.1  1.5  0.8  1.6  99  99  99  100  99  Mozambique  2.3  0.6  2.5  0.0  0.0  93  100  92  —  —  Niger  3.6  1.7  3.8  1.6  3.8  82  98  80  98  81  Nigeria  0.3  0.3  0.4  0.3  0.4  100  100  100  100  100  Rwanda  8.9  2.2  9.7  2.4  9.7  31  92  25  90  24  São Tomé and Príncipe  1.7  1.3  1.9  —  —  97  99  96  —  —  Senegal  2.9  2.1  4.1  1.9  4.1  88  94  79  95  79  Sierra Leone  5.1  2.9  5.5  2.9  5.5  61  90  56  90  56  South Africaa  1.2  1.0  1.5  1.0  2.2  98  99  97  99  95  Swaziland  1.9  0.9  2.4  —  —  94  100  92  —  —  Tanzania  1.9  0.9  2.1  0.9  2.1  95  100  94  100  94  Togo  6.9  3.6  9.0  3.6  9.0  54  81  37  81  37  Uganda  4.4  1.7  4.7  2.0  4.7  71  97  69  96  68  Zambia  4.1  1.0  4.6  1.2  4.9  71  100  66  99  63  Median  2.2  1.1  2.4  1.2  3.0  93  99  92  99  81  Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  Note: — = Grid connection status not available in the survey.  a. These numbers are for Johannesburg. Depending on eligibility, poor households are provided with 50, 100, or 150  kWh of free electricity a month in Johannesburg.  In Angola (effective unit charge of US$0.012/kWh), Ethiopia (US$0.022), Ghana (US$0.069), Mali (US$0.12),  Nigeria (US$0.026), and South Africa (US$0.10 used in the calculation, although it could be zero in some  municipalities), virtually the entire population should find electricity consumption at the subsistence level  affordable. At the opposite end of the spectrum are Burkina Faso (US$0.28/kWh), Madagascar (US$0.12),  and Rwanda (US$0.23), where only one‐quarter or less of those not yet connected to the grid can afford  electricity.  The definition of affordability in the multi‐tier framework is based on the share of household income,  arguably making cash expenditures more suitable as the basis for computing the expenditure share. Data on  cash expenditures excluding home‐grown food were available in 18 countries. The results are shown in Table  7.  24  Table 7: Expenditure share of monthly consumption of 30 kWh by location, quintile, poverty status, and  gender of household head, based on total household cash expenditures    All households  Poor households  Household head  Country  Urban  Rural  Total  Q1  Q5  Urban  Rural  Total  Female  Male  Botswana  2.4  6.8  4.2  16.7  1.4  6.9  10.7  9.0  4.8  3.8  Burkina Faso  7.8  15.0  13.0  22.3  7.8  13.1  18.9  18.1  19.1  12.0  Côte d'Ivoire  1.6  3.2  2.4  6.5  1.1  3.2  5.1  4.5  3.1  2.2  Ethiopia  1.3  3.7  3.3  7.2  1.4  3.7  6.2  6.0  4.7  2.9  Ghana  1.2  2.4  1.8  4.4  0.9  2.9  4.3  4.0  1.9  1.7  Malawi  1.6  4.0  3.6  6.3  1.9  3.0  5.8  5.5  4.8  3.2  Mali  1.0  2.2  1.8  3.5  0.9  1.9  3.1  3.0  1.7  1.8  Niger  2.6  5.3  4.8  7.7  3.0  5.9  6.4  6.3  7.9  4.4  Nigeria  0.4  0.7  0.6  1.2  0.3  0.7  0.9  0.8  0.8  0.5  Rwanda  6.8  15.3  14.1  26.9  5.1  16.1  21.7  21.3  18.4  12.4  São Tomé and Príncipe  1.7  1.9  1.8  2.8  1.2  2.1  2.2  2.2  1.9  1.7  Senegal  2.2  4.4  3.3  7.8  2.0  3.8  6.1  5.4  2.8  3.5  Sierra Leone  3.9  7.6  6.2  10.6  3.7  5.8  8.8  8.2  6.2  6.2  Swaziland  1.8  2.8  2.4  5.3  1.1  3.4  3.6  3.5  2.5  2.3  Tanzania  1.6  5.8  4.5  10.0  1.5  5.3  10.1  9.7  6.0  3.9  Togo  4.3  12.3  8.8  22.2  3.9  7.0  15.4  13.4  11.0  8.2  Uganda  4.3  9.2  7.9  15.9  3.3  15.0  16.3  16.2  10.6  6.7  Zambia  2.4  11.1  8.0  17.4  1.9  4.9  13.3  12.0  10.4  7.3  Median  2.0  4.9  3.9  7.8  1.7  4.4  6.3  6.2  4.8  3.6  Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  Predictably, electricity becomes markedly less affordable. The 5‐percent threshold is exceeded for the poor  in two‐thirds of the countries (against one‐third previously), and for four‐fifths of the bottom quintile (against  half previously). These results are consistent with much greater reliance on home‐grown food by the poor  than the rich.  Table 8 reproduces Table 6 based on total household cash expenditures. In Burkina Faso and Rwanda, only  about one out of every eight households not connected to the grid would find 30 kWh of electricity a month  affordable, compared to one out of every four in Table 6. Out of the 15 countries for which full information  was available, more than half of non‐connected households would not find electricity affordable in six  countries.    Table 8: Expenditure share of monthly electricity consumption of 30 kWh by grid connection status and  current spending, based on total household cash expenditures  Share of household expenditure   of households for which share  5  Expenditure on  Grid  Expenditure on  Grid    All  electricity  connection   All  electricity  connection   Country  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Botswana  4.2  1.4  5.6  1.8  6.3  83  98  76  96  72  Burkina Faso  13.0  5.0  14.2  5.2  14.2  21  64  14  63  14  Côte d'Ivoire  2.4  1.3  3.4  —  —  92  98  85  —  —  Ethiopia  3.3  1.2  3.7  1.4  3.9  86  98  83  96  83  Ghana  1.8  1.2  2.5  1.4  2.7  95  99  91  98  90  Malawi  3.6  0.7  3.8  0.9  3.8  80  100  78  100  78  Mali  1.8  1.3  2.2  0.8  2.2  96  98  94  100  94  25  Share of household expenditure   of households for which share  5  Expenditure on  Grid  Expenditure on  Grid    All  electricity  connection  All  electricity  connection  Country  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Niger  4.8  1.8  5.2  1.6  5.2  68  97  64  98  64  Nigeria  0.6  0.4  0.8  0.4  0.8  100  100  99  100  99  Rwanda  14.1  2.4  15.3  2.6  15.4  21  90  14  88  13  São Tomé and Príncipe  1.8  1.3  2.0  —  —  97  99  96  —  —  Senegal  3.3  2.1  5.0  2.0  4.9  85  94  72  95  73  Sierra Leone  6.2  2.9  6.7  2.9  6.7  50  90  43  90  43  Swaziland  2.4  0.9  3.1  —  —  89  100  84  —  —  Tanzania  4.5  1.1  5.2  1.1  5.3  78  100  73  100  73  Togo  8.8  3.7  12.0  3.8  12.0  46  79  25  79  26  Uganda  7.9  1.9  8.5  2.2  8.6  51  97  47  94  46  Zambia  8.0  1.0  9.1  1.3  9.9  52  99  44  99  39  Median  3.9  1.3  5.1  1.6  5.3  81  98  74  96  72  Source: World Bank staff calculations based on household survey data.  Note: — = Grid connection status not available in the survey.  Affordability at higher levels of consumption  Corresponding results for 50, 100, and 250 kWh are shown in Table A.9–Table A.12, Table A.13–Table A.14,  and Table A.15–Table A.16, respectively, in the annex. Although this paper uses monthly consumption of 30  kWh to define affordability, higher consumption levels were also tested to see how many households could  “afford” (that is, pay no more than 5 percent of total household expenditures to purchase) more electricity.  The number of countries in which electricity consumption becomes unaffordable (exceeding the 5‐percent  threshold) to the poor, based on total household expenditures (including imputed values), nearly doubles  from 7 to 13 at 50 kWh. At 100 and 250 kWh a month, electricity is unaffordable to the poor in all but Angola  and South Africa (where the poor are entitled to varying amounts of free electricity, depending on the  municipality). The number of countries in which electricity becomes unaffordable to urban households  doubles from three at 30 kWh to six at 50 kWh, and more than doubles to 14 at 100 kWh a month.  Table A.10 in the annex enables a limited degree of comparison with the findings of Briceño‐Garmendia and  Shkaratan (2011). That study covered 18 countries, 14 of which are also in this study. Briceño‐Garmendia and  Shkaratan found that monthly consumption of 50 kWh would be affordable to about one‐third of  unconnected households on average, whereas this study found that the median for 50 kWh being affordable  would be two‐thirds of unconnected households and the average would be three‐fifths. These results suggest  that electricity tariffs became more affordable in the intervening years.  Grid‐electricity poverty measures  The electricity poverty gaps for different levels of consumption are shown in Figure 5. In the figure, each  rectangle for different monthly consumption is incremental. For example, the poverty gaps in Rwanda for 50,  100, and 250 kWh are 46, 67, and 85 percent, respectively. Table A.17 in the annex provides the results by  location (urban and rural). Figure 6 contrasts the poverty gap and headcount. The highest poverty gap for 30  kWh is less than 30 percent, but the corresponding poverty headcount is in excess of 70 percent.  26  Figure 5: Grid‐electricity poverty gap for monthly consumption of 30, 50, 100, and 250 kWh  100 30 kWh 50 kWh 100 kWh 250 kWh 90 80 70 % poverty gap 60 50 40 30 20 10 0   Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  Note: Municipalities in South Africa have different eligibility criteria for households entitled to receive free electricity.  For simplicity, the lowest tariffs in Johannesburg without entitlement to free electricity are used for these calculations.   Figure 6: Comparison of grid‐electricity poverty gap and poverty headcount for monthly consumption of 30,  50, 100, and 250 kWh  100 90 30 kWh 50 kWh 80 Grid electricity poverty gap, % 100 kWh 70 250 kWh 60 50 40 30 20 10 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Grid electricity poverty headcount, % of total population   Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  One way of gauging the effects of tariff structures on grid electricity users is to look at the incremental  impact of increasing consumption on the grid‐electricity poverty gap. The cost increase from 30 to 50 kWh is  27  substantial relative to household expenditures, more than doubling the poverty gap in 17 out of 22 countries  including, predictably, every country where the lifeline block is smaller than 50 kWh a month. Going from 50  kWh to 100 kWh and from 100 kWh to 250 kWh a month more than double the poverty gap in 16 countries  each. A rapid rise in the poverty gap between 30 and 50 kWh raises concerns. At the opposite end of the  spectrum, there is no compelling reason to make 250 kWh of monthly consumption so affordable in Angola— which unfortunately could not be covered in the analysis of quasi‐fiscal deficits for lack of data.   Subsidy to make the subsistence level of electricity affordable to all  Given limited resources, and in line with the affordability criterion for the multi‐tier access framework,  enabling households to consume 30 kWh a month would arguably be an appropriate goal for the foreseeable  future in Africa. Table 9 lists the grid‐electricity poverty gap and headcount for 30 kWh, the access rate  (according to definition 1, or definition 2 in the absence of data for grid connection), the percentage of the  total household expenditures needed to pay for 30 kWh of grid electricity a month, and the subsidies needed  to make up the difference between the amount in excess of 5 percent of household expenditures and the  monthly electricity bill, expressed as percentage of the quasi‐fiscal deficit, total revenue collected by the  utility, and GDP. These subsidy calculations assume a perfect world where precise targeting of individual  households based on income is possible. The countries are listed in order of decreasing grid‐electricity  poverty gap. The calculation procedures and detailed results for quasi‐fiscal deficits are available in Trimble  et al. (2016).   Table 9: Electricity poverty, access, and subsidy statistics for monthly consumption of 30 kWh     % Poverty  Access  30 kWh as % of  Subsidies as % of  Country  Gap  Headcount  %  HH expenditures  QFD  Cash collected  GDP  Madagascar  30  71  11  9.6  2.6  6.4  0.06  Rwanda  27  63  11  8.9  7.3  6.3  0.08  Burkina Faso  24  60  11  8.8  7.2  3.5  0.07  Togo  15  39  34  6.9  2.6  0.9  0.04  Sierra Leone  9  33  13  5.1  2.7  3.4  0.02  Zambia  7  24  22  4.1  0.3  0.2  0.00  Uganda  7  22  9  4.4  ‐2.1  0.1  0.02  Botswana  5  12  43  3.7  0.0  0.0  0.00  Senegal  2  8  53  2.9  0.1  0.1  0.00  Niger  2  10  10  3.6  1.8  0.7  0.01  Swaziland  2  3.2  38  1.9  0.0  0.0  0.00  Mozambique  1.4  4.6  15  2.3  0.1  0.1  0.00  Côte d’Ivoire  0.9  2.5  57  1.8  0.0  0.0  0.00  Malawi  0.6  2.9  9  2.2  0.1  0.1  0.00  Tanzania  0.6  2.5  16  1.9  0.2  0.0  0.00  Ghana  0.3  1.1  66  1.4  0.1  0.0  0.00  South Africa  0.2  0.9  87  1.2  0.0  0.0  0.00  Ethiopia  0.2  0.8  19  1.3  0.0  0.0  0.00  São Tomé and Príncipe  0.2  0.9  56  1.7  0.0  0.0  0.00  Mali  0.1  0.4  22  1.4  0.0  0.0  0.00  Nigeria  0.0  0.0  56  0.3  0.0  0.0  0.00  Angola  0.0  0.0  41  0.1  —  —  —   Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  Note: For South Africa, see the note for Figure 5. Quasi‐fiscal deficits are current deficits. HH = household; QFD = quasi‐ fiscal deficit; — = not available.  28  The results show that the subsidies needed to enable all households to consume 30 kWh a month are  generally not large. In seven countries, the total (perfectly targeted) annual subsidy is less than US$1 million.  As a percentage of the cash collected by utilities, the highest is 6 percent in Madagascar and Rwanda.  However, it should be noted that such assistance is unlikely to make sense for rural households—there are  many rural households for whom connection to the grid network would be too costly for the utility, and they  would be better served by off‐grid electricity. A lower bound would be the total subsidy required to make  grid electricity affordable to every urban household. Table A.19 in the annex provides additional results for  annual subsidies for monthly consumption of 30, 50, and 100 kWh, splitting subsidies into urban and rural  areas. The highest annual subsidy to make grid electricity affordable to all urban households is US$14 million  in Burkina Faso, followed by US$10 million in Madagascar. The annual subsidy for this purpose is less than  US$1 million in 15 countries. Given the relatively small levels of subsidies required, cross‐subsidies—by  better‐off residential customers as well as commercial and industrial customers—are likely to be a  reasonable source of funding.   Further analysis of the top ten countries in Table 9 is informative. Among them, only Togo, Uganda, and Niger  do not suffer from underpricing, which is a measure of how much lower tariffs are compared to the tariffs  required to eliminate quasi‐fiscal deficits if utilities improve operational efficiency by reducing network  losses, bill collection losses, and overstaffing (Trimble et al. 2016)—in other words, they have the “fiscal  space,” as it were, to cross‐subsidize needy households. All other countries will continue to have  underpricing as a problem even after attaining benchmark performance in operational efficiency. Aside from  Sierra Leone, where underpricing is less than 0.1 percent of GDP, other countries have underpricing of at  least 0.4 percent, and Zambia, Botswana, and Senegal have underpricing in excess of 1 percent of GDP, with  3.3 percent in Botswana even at benchmark performance being the highest. The current quasi‐fiscal deficits  are not small in the top three countries: 2.2 percent of GDP in Madagascar, 1.0 percent in Rwanda, and 1.1  percent in Burkina Faso. The presence of underpricing does not mean there is no scope for making the  subsistence level of electricity consumption more affordable. Two examples of mitigation steps are to  introduce a lifeline rate (Rwanda, Botswana) and consider volume‐differentiated in the place of increasing  block tariffs (Madagascar, Sierra Leone, Zambia, Senegal). But these observations point to the challenges  facing the countries with high electricity poverty gaps and low access rates.  Relationships between access, poverty, and quasi‐fiscal deficits  Which is the best predictor of access, grid‐electricity poverty at 30 kWh? Do quasi‐fiscal deficits tend to rise  with increasing affordability of electricity? Or are deficits high precisely in countries where people are too  poor to pay for electricity? To answer these questions, relationships between access, poverty gap, poverty  headcount, and quasi‐fiscal deficits at current performance as well as benchmark performance (eliminating  operational inefficiencies) were examined. Poverty measures at 30, 100, and 250 kWh, and nine measures of  quasi‐fiscal deficits—deficit at current utility performance, that at benchmark performance (which is identical  to underpricing, the degree to which tariffs fall short of cost recovery at efficient operation), and deficit due  to operational inefficiencies, each as a percentage of GDP, bills sent out by the utilities, and cash collected by  the utilities—were examined for this purpose.    Correlation coefficients between access (using definition 1 where the information is available, and definition  2 otherwise) and the two measures of grid‐electricity poverty at different electricity consumption levels are  all negative and statistically significant using a 5‐percent significance test, with the exception of the poverty  headcount at 250 kWh. The poverty gap at 250 kWh and the poverty headcount at 100 kWh have the highest  correlation coefficients and remain statistically significant at 1 percent. Correspondingly, when access is  29  regressed on different measures of grid‐electricity poverty, the poverty gap at 250 kWh and headcount at  100 kWh, shown in Figure 7, are the two best predictors of access. However, although countries do not  overlap, the correlation coefficients are not as high as between access and the economic poverty gap at  $3.10 or $1.90. The share of total household expenditures required to consume different amounts of  electricity is another predictor of access, but is not as good as the two measures of grid‐electricity poverty.  Figure 7: Comparison of access with grid‐electricity poverty gap and poverty headcount  100 90 Electricity poverty gap for 250 kWh/month Electricity poverty headcount for 100 kWh/month % of people connected to grid  80 70 60 electricity 50 40 30 20 10 0 0 20 40 60 80 100 Grid‐electricity poverty gap / poverty headcount in %   Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  As mentioned above, because extending grid electricity to rural households is costly and off‐grid electricity  will be cheaper for low‐density, low‐consumption areas, and because the grid network is nonexistent in many  parts of rural areas, these grid‐electricity poverty statistics are arguably more relevant for urban households.  Repeating the above exercise for urban households only delivers similar results, with the urban poverty gap  at 250 kWh and urban poverty headcount at 100 kWh having the highest correlation coefficients with urban  access rates. The highest correlation coefficients between urban access and the measures of grid‐electricity  poverty are obtained when the latter are calculated nationally, and different measures of national grid‐ electricity poverty are better correlated with urban access than with national access. There is no obvious  explanation for these results.   The poverty gap and headcount at 30 kWh have the smallest correlation coefficients and have the weakest  predictive power for access for both national and urban statistics. This may seem counterintuitive at first  glance—should the affordability to the poor not determine the rate of access? Several reasons may be  offered for this finding. First, the total household expenditures used include freely acquired food and other  items, making cash available much smaller for some households, especially in rural areas. Yet excluding freely  acquired goods and services is not necessarily a more compelling approach, because two households with  the same cash income but one of which does not have to pay for food are clearly not in the same financial  situation. Second, a household that can barely pay for 30 kWh a month of electricity may have other pressing  demands on its budget. Third, connection costs are high in many countries (see the next paragraph), and a  household that can just afford 30 kWh a month may have no financial resources to pay for the initial  connection. Lastly, depending on how many higher‐consumption, better‐off consumers are in the same area,  it may not be financially viable for the utility to extend the grid to poor households for whom even 30 kWh a  month poses an affordability challenge.   30  By contrast, correlation coefficients between access with different measures of quasi‐fiscal deficits are not  statistically significant at 5 percent as long as South Africa (which has the highest rate of access and high  quasi‐fiscal deficits) is omitted. This finding would suggest that access expansion is not an important driver of  quasi‐fiscal deficits. The poverty gap and headcount at 30 kWh are not correlated with any of the nine  measures of quasi‐fiscal deficits using a 5‐percent significance test, and quasi‐fiscal deficits due to  operational inefficiencies are not correlated with any measure of poverty at any monthly consumption level.  The highest correlation coefficients are for the poverty headcount at 250 kWh for quasi‐fiscal deficits at  benchmark performance. Using a 1‐percent significance test, the correlations that remain are those between  the three measures of quasi‐fiscal deficits at benchmark with the poverty headcount at 250 kWh and the  poverty gap at 250 kWh. All coefficients are negative. This finding seems reasonable: the larger the  underpricing—that is, the more subsidized the tariffs compared to cost‐recovery levels at efficient operation,  the lower the grid‐electricity poverty.   Affordability of connection costs  For the poor, compounding the challenge of paying for minimal monthly consumption of electricity is the  upfront cost of getting connected to the grid. Mozambique and South Africa offer free connection to those  who consume little electricity, and Senegal offers free connection to those living within 40 meters of the grid.  Nigeria has prohibited connection fees, although customers pay for the materials needed for the connection.  Table 10 summarizes the lowest costs charged for connecting to the grid as multiples of monthly household  expenditures. The costs shown typically do not apply to cases where the distribution line needs to be  extended, requiring the household to be located close to the distribution network. Table 11 recalculates the  same costs as multiples of monthly household cash expenditures.  Table 10: Initial connection payment as multiples of monthly household expenditures    All households  Poor  Household head  Country  Urban  Rural  Total  Q1  Q5  households  Female  Male  Angola  0.1  0.2  0.1  0.3  0.1  0.2  0.2  0.1  Botswanaa  1.1  2.5  1.7  7.1  0.4  3.6  2.0  1.4  Burkina Faso  1.0  0.6  0.7  1.1  0.5  0.9  1.0  0.6  Côte d'Ivoire  0.9  1.3  1.1  2.8  0.6  2.0  1.5  1.0  Ethiopia  1.1  1.3  1.3  2.8  0.7  2.4  1.9  1.1  Ghana  0.5  0.8  0.6  1.3  0.3  1.2  0.7  0.6  Madagascar  2.8  4.2  3.9  7.7  2.2  4.7  5.6  3.5  Malawi  0.6  1.0  1.0  1.7  0.6  1.4  1.2  0.9  Mali  0.5  0.8  0.7  1.3  0.4  1.2  0.7  0.7  Mozambique  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  Niger  0.1  0.1  0.1  0.2  0.1  0.1  0.2  0.1  Nigeriab  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  Rwanda  0.5  0.9  0.9  1.6  0.4  1.3  1.1  0.8  São Tomé and Príncipe  0.3  0.3  0.3  0.5  0.2  0.4  0.3  0.3  Senegal  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  Sierra Leonec  0.8  1.3  1.1  1.8  0.6  1.4  1.1  1.1  South Africa  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  Swaziland  0.1  0.1  0.1  0.2  0.0  0.1  0.1  0.1  Tanzania  1.2  1.2  1.2  2.2  0.8  2.1  1.5  1.1  Togo  1.2  2.7  2.0  4.9  1.0  3.0  2.7  1.8  Uganda  0.5  0.9  0.8  1.5  0.4  1.5  0.9  0.7  Zambia  0.6  1.5  1.2  2.5  0.4  1.7  1.4  1.1  31    All households  Poor  Household head  Country  Urban  Rural  Total  Q1  Q5  households  Female  Male  Median  0.5  0.9  0.8  1.5  0.4  1.3  1.0  0.7  Source: World Bank staff calculations based on household survey data.  Note: n.a. = information on connection costs not available.  a. The connection payment is the first payment in an installment plan (same first payment irrespective of the number of  months over which payments are spread). A one‐off payment is 4.8 times higher.  b There is no connection fee but customers buy the materials needed and present them to the utility. There is supposed  to be no exchange of money between the customer and the utility.  c. The connection payment is the first payment in an 18‐month installment plan. A one‐off payment is twice as high.  Table 11: Initial connection payment as multiples of monthly cash household expenditures    All households  Poor  Household head  Country  Urban  Rural  Total  Q1  Q5  households  Female  Male  Botswanaa  1.1  3.1  1.9  7.5  0.6  4.1  2.2  1.7  Burkina Faso  1.1  0.9  1.0  1.5  0.7  1.3  1.4  0.9  Côte d'Ivoire  1.0  2.0  1.5  4.1  0.7  2.8  1.9  1.4  Ethiopia  1.4  3.8  3.4  7.4  1.4  6.2  4.8  2.9  Ghana  0.5  1.0  0.8  1.9  0.4  1.7  0.8  0.7  Malawi  0.7  1.8  1.6  2.8  0.8  2.4  2.1  1.4  Mali  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  Mozambique  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  Niger  0.1  0.2  0.1  0.2  0.1  0.2  0.2  0.1  Nigeriab  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  Rwanda  0.7  1.5  1.4  2.6  0.5  2.1  1.8  1.2  São Tomé and Príncipe  0.3  0.3  0.3  0.5  0.2  0.4  0.3  0.3  Senegal  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  Sierra Leonec  0.8  1.6  1.3  2.2  0.8  1.7  1.3  1.3  South Africa  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  Swaziland  0.1  0.1  0.1  0.3  0.1  0.2  0.1  0.1  Tanzania  1.6  3.2  2.7  5.8  1.1  5.6  3.7  2.4  Togo  1.3  3.6  2.6  6.6  1.1  4.0  3.3  2.4  Uganda  0.8  1.6  1.4  2.8  0.6  2.8  1.9  1.2  Zambia  0.7  3.2  2.3  5.0  0.5  3.4  3.0  2.1  Median  0.7  1.6  1.3  2.4  0.6  1.9  1.6  1.2  Source: World Bank staff calculations based on household survey data.  Note: For footnotes a–c, see the previous table. n.a. = information on connection costs not available.  The countries in which monthly consumption of 30 kWh is already unaffordable to the poor tend to have high  connection charges. The correlation coefficient between the expenditure share of monthly electricity  consumption and multiples of monthly household expenditures for the lowest connection costs is 0.58,  statistically significant at 5 percent. Botswana and Sierra Leone offer installment plans to make it easier to  pay for the upfront cost of connection. However, the costs remain relatively high, and the subsequent  monthly payments make electricity even at the subsistence level too expensive for the poor. In Botswana,  the total payment even when payments are spread over 180 months make the monthly bill for 30 kWh 28  percent of monthly cash expenditures and the corresponding percentage is 19 in Sierra Leone. These would  be unaffordable by any measure.   It is informative to compare the share of total expenditures required for the initial connection between those  with and without positive expenditures on electricity or grid connection. The results are tabulated in Table  32  12. It is clear that those not connected to the grid are much more income‐constrained than those connected  to the grid.   Table 12: Initial connection payment as multiples of monthly expenditures by electricity spending and grid  connection status     Total household expenditures  Total household cash expenditures    Electricity spending  Grid connection  Electricity spending  Grid connection  Country  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Angola  0.1  0.2  0.1  0.2  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  Botswanaa  0.6  2.2  0.8  2.4  0.6  2.5  0.8  2.8  Burkina Faso  0.6  0.7  0.6  0.7  0.7  1.0  0.7  1.0  Côte d'Ivoire  0.7  1.5  n.a.  n.a.  0.8  2.1  n.a.  n.a.  Ethiopia  0.9  1.4  1.1  1.4  1.3  3.8  1.5  4.0  Ghana  0.5  0.8  0.5  0.8  0.5  1.1  0.6  1.2  Madagascar  1.6  4.2  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  Malawi  0.3  1.0  0.3  1.0  0.3  1.7  0.4  1.7  Mali  0.6  0.8  0.4  0.8  0.7  1.2  0.4  1.2  Mozambique  0.0  0.0  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  Niger  0.1  0.1  0.0  0.1  0.1  0.2  0.0  0.2  Nigeriab  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  n.a.  Rwanda  0.2  0.9  0.2  0.9  0.2  1.5  0.3  1.5  São Tomé and Príncipe  0.2  0.3  n.a.  n.a.  0.2  0.3  n.a.  n.a.  Senegal  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  Sierra Leonec  0.6  1.2  0.6  1.2  0.6  1.4  0.6  1.4  South Africa  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  Swaziland  0.0  0.1  n.a.  n.a.  0.0  0.2  n.a.  n.a.  Tanzania  0.8  1.3  0.9  1.3  1.0  3.1  1.0  3.2  Togo  1.1  2.7  1.1  2.6  1.1  3.5  1.1  3.5  Uganda  0.3  0.8  0.3  0.8  0.3  1.5  0.4  1.5  Zambia  0.3  1.3  0.3  1.4  0.3  2.6  0.4  2.8  Median  0.3  0.8  0.4  0.9  0.3  1.4  0.4  1.5  Source: World Bank staff calculations based on household survey data.  Note: For footnotes a–c, see the previous table. n.a. = not available.  Corruption in the form of bribes extracted add to the cost of using electricity. Surveys in Malawi and Nigeria  asked households connected to the grid if they had to pay an “informal fee” over and above the official  connection charge to get the connection (free since August 2012 in Nigeria), while the survey in Senegal  asked about the general perception of corruption in the government and specifically about the power sector.   The results for Malawi and Nigeria are shown in Figure 8. Bribery was more prevalent in Nigeria. In Malawi,  there were too few households in the bottom quintiles for meaningful statistics, but in Nigeria every quintile  had enough households sampled. The percentage of households reporting informal payments was lowest in  the bottom quintile and highest for the top quintile—that is, those who are most able to pay bribes are also  most likely to be asked and pay—although there was no consistent pattern with increasing quintile.  Recognizing the pervasive nature of this problem, the Nigerian Electricity Regulatory Commission in August  2012 prohibited connection fees and required that new customers be given a list of materials to purchase  and provide the utilities with the materials, so as to avoid a “direct exchange” of money between the  customer and the utility. The only variable is the length of the connection wire. After the materials are  presented and checked by the utility, the utility has 48 hours in which to connect the new customer (NERC  33  2012). The regulator announced that this new regulation was intended to “rid the power sector of corruption  and protect electricity consumers from fraud and extortion often committed against them by electricity  companies.” As one potential indication of progress in this area, the percentage of households reporting  informal payments declined from those in the 2010 survey by 3.8 percentage points nationally, 2.0  percentage points in urban areas, and 5.8 percentage points in rural areas. The decline was primarily among  lower‐decile households, while the top decile statistics remained largely the same.   Figure 8: Percentage of households who paid a bribe to get grid connection  60 40 20 0 Malawi urban Malawi rural Malawi total Nigeria urban Nigeria rural Nigeria total   Source: World Bank staff calculations using household survey data.  In Senegal, 86 percent of households said that corruption had increased over time. However, only 1 percent  of those connected to the grid said that they had been asked by utility officials to pay bribes. The question  asked in Senegal is not comparable to that in Malawi and Nigeria. It is possible that this more positive  outcome in Senegal was due in part to the fact that the question concerned only the past 12 months, and if  bribes are associated primarily with the initial connection, those households that had obtained grid  connection more than 12 months earlier would not have reported bribe payments.  Community versus Household Access  In Malawi, Niger, and Nigeria, the survey asked whether their communities had electricity.11 The data can be  used to examine electrified communities and compute the percentage of households that have chosen to  connect to the grid. In urban Nigeria, 92 percent of all households living in electrified communities had  connected to the grid, whereas less than half of such urban households in Niger and Malawi had grid  electricity. In rural areas, the percentages were much lower in the latter two countries, as shown in Figure 9.  Predictably, the percentage increased with quintile, but remained one‐third or lower in rural Malawi and  Niger.   Figure 10 examines households without grid connection. Most urban households without grid connection in  Malawi and Niger lived in electrified neighborhoods, whereas a lower percentage in urban Nigeria lived in  neighborhoods connected to the grid, pointing to lack of community electrification as an important barrier.  Most rural households without grid connection lived in communities without grid electricity.                                                               11  In Malawi and Nigeria, the survey asked each household, whereas in Niger the survey asked this question in the  community questionnaire. In Ghana the survey also asked in the community questionnaire, but the data were not  available to the World Bank. In Senegal the survey asked if the community had been newly electrified over the previous  five years, but that would not identify all households living in communities with electricity.  34  Figure 9: Households living in electrified neighborhoods that have household connection  100 Bottom quintile Quintile 2 90 % of households in community Quintile 3 Quintile 4 80 Top quintile 70 60 50 40 30 20 10 0 Urban Rural National Urban Rural National Urban Rural National 40% 13% 26% 49% 19% 39% 92% 80% 87% Malawi Niger Nigeria   Source: World Bank staff calculations using household survey data.  Figure 10: Households without grid connection living in electrified neighborhoods  100 % of households without connection Bottom quintile Quintile 2 Quintile 3 90 Quintile 4 Top quintile 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Urban Rural National Urban Rural National Urban Rural National 85% 19% 27% 94% 8% 17% 62% 17% 22% Malawi Niger Nigeria   Source: World Bank staff calculations using household survey data.  For households living in communities connected to the grid, in Malawi and Nigeria the survey asked  households without grid electricity why they had not connected (Table 13). The reasons were specified in the  questionnaire and households selected from a range of options. Not surprisingly, unaffordability of the  connection charge was the most common reason. In Malawi, the payment for the initial connection to the  grid is large, costing about US$160 even when no grid extension is required and about US$450 if one‐pole  extension is required. The second most common reason in urban Nigeria was poor reliability of grid  electricity; all but one of those respondents who cited poor reliability had a private generator.   35  Table 13: Percentage of households citing reasons for not connecting to the grid  Too  Dwelling  Discon‐ Unreliable  No  Location  costly  No need  unsuited  Pending  nected  service  Other  reply  Malawi urban  37  2  4  6  0.0  —        0.1  51  Malawi rural  56  3  8  2  0.1  —        4  27  Malawi total  49  2  7  4  0.1  —        2  36  Nigeria urban  59  6  2  1  —  15      16  —  Nigeria rural  63  8  8  5  —  8        9  —  Nigeria total  62  7  6  4  —  10      11  —  Source: World Bank staff calculations using household survey data.  Note: No need = no need for electricity; dwelling unsuited = dwelling unsuited for connection to the grid; pending =  application for connection pending; disconnected = disconnected for non‐payment; — = reason not among the options  cited in the questionnaire.   No spending on grid electricity  Survey questionnaires are generally not sufficiently detailed to quantify how many households do not pay for  electricity. The data collected should ideally be able to separate the absence of reported household spending  on electricity for legitimate reasons—such as inclusion of electricity in the rent, or in the compensation  package for employment—from evasion of payment, such as theft of electricity or non‐payment without  disconnection. No household survey enabled probing of this question at that level of detail.    In Mali, Niger, and Zambia, the survey asked if the rent included electricity. In South Africa, the  survey asked if rent or free rental included “electricity, water, etc.” without isolating electricity. In  South Africa, the survey also asked how much the household had spent on utilities if water and  electricity bills were bundled.    In Mali and Niger, the survey asked if the household received free “water‐electricity” as part of  employment compensation, without isolating electricity.   In South Africa, the survey asked if the household received free electricity and its value. Low‐ consumption or poor households (depending on the municipality) can obtain certain amounts free of  charge and pay for the rest. Therefore, answering yes to the question does not mean no payment to  the utility was required. It is also possible that some households would report stolen electricity as  free electricity. In Uganda and Zambia, the survey did not ask about free electricity, but the  household was asked to value electricity received without making payment. Neither survey asked  why free electricity was available.   In Sierra Leone, the survey asked if the household had paid electricity bills (either bills addressed to  the household or shared with others) over the past 12 months.  Asking if the household had made payment at any point over a long time period, such as 12 months in Sierra  Leone, is far more likely to catch payments than asking about the past 30 days, when the household may  have missed a payment, pre‐paid enough in advance, or pay less frequently than once a month. Households  with missing values (missing answers) may not have answered the question despite having paid (for example,  the respondent may have had trouble recalling the amount paid), but all missing values were assigned zero  for the purpose of this study.   It is important to note that national household expenditure survey data cannot be used to estimate bill  collection losses (percent of the total billed amount not collected by the utility) from residential consumers  because no survey asks what should have been paid. It is not possible to tell from non‐zero expenditure  36  whether the payment was made in full, or in part, or whether it was to pay for arrears. Nevertheless, a large  percentage of grid‐connected households reporting zero expenditures could signal many households not  paying fully, if at all, for electricity.  The results, summarized in Figure 11, show that Angola, Botswana, Ethiopia, Malawi, South Africa, Uganda,  and Zambia had one‐fifth or more of households connected to the grid reporting zero expenditures on  electricity, with Angola (46 percent), Zambia (38 percent), and Botswana (31 percent) leading. By contrast,  Nigeria—where bill collection losses have been documented to be very high—significantly under‐reported  non‐payment, showing a non‐payment rate of only 4 percent. The survey in Senegal, which asked for  expenditures over the last 12 months, found no households connected to the grid not having made  payments. The results by quintile are shown in Table A.20 in the annex. Generally, the share of grid‐ connected households reporting zero expenditures declined with quintile, but Ethiopia and Uganda showed  the opposite trend, with the top quintile having the highest proportion of grid‐connected households  reporting zero expenditures. There are several potential explanations. The rich may be more likely to get jobs  with generous benefits, including free electricity. They may be more likely to rent houses with electricity  included in the rent. Or they are able to manipulate meters or bribe utility employees to avoid bill payment,  in which case they should be targeted for reducing commercial and bill collection losses.  Figure 11: Share of households connected to the grid with zero expenditures on electricity  80 Urban Rural Total 70 60 % of households 50 40 30 20 10 0   Source: World Bank staff calculations using household survey data.  Among the countries with one‐fifth or more of grid‐connected households reporting zero expenditures, only  South Africa and Zambia enable further analysis. Of the two, only Zambia isolates electricity for inclusion in  rent, whereas South Africa includes water in addition to electricity, making disaggregation of electricity from  other items not possible. If every appearance of combined electricity and water bills paid is assumed always  to include electricity, and if everyone receiving free electricity is considered to rely only on free electricity,  which is unlikely—the percentage of households receiving free electricity increases from 2 percent in the  bottom two quintiles to 3 percent in the top three quintiles—the share of households not paying for grid  electricity without justification declines from 29, 11, and 24 percent for urban, rural, and national to 2  percent each in South Africa. The reduction is primarily from inclusion of electricity in rent or electricity and  water bills being bundled.   In Zambia, the number of grid‐connected households who had zero expenditures on electricity but whose  rent included electricity was significant in urban areas. The share of non‐paying households decreases from  37  33, 65, and 38 percent for urban, rural, and national to 17, 59, and 23 percent, respectively, once inclusion of  electricity in rent is taken into account.   Multiple Connections  Progressive tariffs to protect the poor would be effective only if each household is individually metered.  Unfortunately, shared metering is all too common in Africa. Multiply connected households cannot take full  advantage of lifeline rates, and end up paying higher effective unit prices charged to the bulk of the  consumption (see Table 4 for more detail). Four surveys asked questions from which the prevalence of  multiple connections can be estimated:   In Côte d’Ivoire, the survey asked if the household had its own meter, or shared a meter with others,  or had no meter.    In Ethiopia, the survey asked if the household had its own meter or shared a meter.   In Sierra Leone, the survey asked if the household shared an electricity bill with others.   In Senegal, the survey asked the household to report the amount paid to the neighbor over the last  12 months if the household did not have a contract with the utility and was using its neighbor’s  electricity.   The results show that multiple connections are widespread in the first three countries. The share of  households connected to the grid that had their own meters in Côte d’Ivoire and Ethiopia or did not share a  utility bill with others in Sierra Leone was less than half, 42 percent, 40 percent, and 44 percent, respectively.  In Côte d’Ivoire, this percentage did not vary much by quintile, but in Sierra Leone the share increased from  the bottom quintile (26 percent) to the top quintile (46 percent), signaling that shared metering was  dominant among low‐income households. By contrast, in Ethiopia, the share fell markedly in the top quintile,  meaning shared meters were, unexpectedly, most common among the top quintile. To the extent that  progressive tariffs are intended to help the poor, shared meters among the richest 20 percent do not defeat  the purpose of progressive tariff design.   Perhaps not surprisingly, in Senegal—which does not charge the connection fee if a household is within 40  meters of the nearest power line—a much lower percentage reported not having a contract with the utility  and paying their neighbors instead. The actual percentage of households with shared meters depends on the  assumption about how many households are connected to a single meter on average, with the highest  percentage of shared meters corresponding to only two households per meter. If only two households are  assumed to be connected to the same meter on average, then 84 percent of households would have had  their own meters. This percentage was lowest in the bottom quintile, 53 percent, and highest in the top two  quintiles, 90–91 percent. If three households are connected to a meter on average, the percentage increases  to 88 percent of all households having their own individual meters.  If there is only one distribution company and the number of residential consumers is separately reported by  that company, comparison of the number of households connected to the grid found in the survey and the  number of residential customers reported by the utility gives another indication of the prevalence of multiple  connections. Such comparison is possible only in Malawi, where the utility data are available for the survey  year. If every shared meter is assumed to be connected to two households, the percentage of grid‐connected  households with their own unshared meters is 57 percent. If more than two households are connected, this  percentage increases, for example to 68 percent if three households on average are connected to a single  shared meter.    38  In Mali, the monopoly distribution company reports the total number of low‐voltage (but not residential)  customers in the survey year. The number of households reporting connection to the grid exceeds the  number of low‐voltage customers by 30 percent. If all voltage customers are assumed to be residential— which they are not—and an average of two households are assumed to be connected to a shared meter, the  percentage of households with their own unshared meter is calculated to be 54 percent. The percentage  increases to 65 percent if the assumption is changed to three households for every shared meter on average.  Lastly, in Ethiopia, the monopoly distribution company reports the total number of residential customers in  the year before the survey year. The number is 1.65 million customers in 2012, against 1.63 million  households that reported having their own private meters out of a total of 4.2 million households reporting  connection to the grid in 2013. These numbers strongly suggest that many households that replied that they  had private meters were actually sharing their meters with their neighbors, with the distinction understood  by survey respondents to be between having meters installed on their premises (private meters) versus  connected to neighbors’ meters (shared meters). This in turn would mean that the percentage of households  sharing meters was much greater in Ethiopia than the survey finding of 60 percent.  Outages  Seven surveys—Ethiopia, Madagascar, Malawi, Mali, Niger, Nigeria, and Senegal—asked questions about  power outages. Because questions asked varied from country to country, it is not possible to compare them  on a common basis. The results are summarized in Table 14 for households connected to the grid who  replied to the questions on the frequency, duration, or both of blackouts. Power outages were common in all  the countries, and serious in Malawi (six out of every seven households reporting daily blackouts over the  last 12 months), Niger, Nigeria, and Senegal.  Table 14: Summary of power blackout information  Country  Findings  Quintile dependence  Urban vs. rural  Ethiopia  27% of households replying  Both measures (no blackouts,  20% of urban and 38% of rural  reported no blackouts during  more than 3 blackouts)  households reported no  the last 7 days, but 24%  decreased with increasing  blackouts, while 22% of urban  reported more than 3  quintile. The numbers of  and 28% of rural households  blackouts. The number of  hours without electricity did  reported more than 3  hours without electricity over  not vary much with quintile.  blackouts. The number of  the last 7 days translated to  hours per day without  1.8 hours a day.  electricity translated to 1.6  hours in urban and 2.3 hours  in rural areas.  Madagascar  The number of hours per day  Excluding the bottom two  The number of hours  electricity was available  quintiles, which had too few  electricity was available per  averaged 19. 68% of  samples, the number of hours  day averaged 20 in urban and  households replying reported  electricity was available per  18 in rural areas. 70% of  24‐hour availability.  day increased with quintile  urban and 64% of rural  nationally.  households reported 24‐hour  availability of electricity.   Malawi  86% of households said they  The bottom 2 quintiles in  89% of urban and 80% of rural  had experienced blackouts  urban and the bottom 4  households reported daily  every day over the last 12  quintiles in rural areas had  blackouts.   months.  too few sampled households  for meaningful statistics.  There was no consistent  39  Country  Findings  Quintile dependence  Urban vs. rural  pattern as a function of  quintile.  Mali  49% of households reported  The bottom 2 quintiles had  Rural households reported  at least one blackout over the  too few sampled households  more frequent blackouts. The  last 7 days. The number of  for meaningful statistics.  largest difference was in  days with blackouts averaged  There was no consistent  answer to the question on  2.1 days, the number of times  pattern by quintile.   whether the household had  per day averaged 1.5, 33%  experienced at least one  reported that blackouts lasted  blackout over the last 7 days:  15 to 30 minutes at a time,  46% of urban and 60% of rural  21% reported 30 to 60  households replied “yes.”  minutes, and 20% reported  less than 15 minutes, while  11% reported longer than 3  hours.  Niger  Questions were identical to  The bottom 2 in urban and  Meaningful comparison was  those in Mali. 91% of  the bottom 4 quintiles in rural  not possible because even the  households reported at least  areas had too few sampled  top quintile in rural areas had  one blackout over the last 7  households for meaningful  a total of only 31 samples.  days. The average number of  statistics. The frequency of  days with blackouts was 4.4,  blackouts increased with  the number of blackouts per  quintile in urban areas.  day was 2.2, 34% reported  that blackouts lasted 30 to 60  minutes, followed by 25%  reporting 15 to 30 minutes,  17% reporting 1 to 3 hours,  14% reporting less than 15  minutes, and 11% reporting  more than 3 hours.  Nigeria  57% of households reported  The percentage of households  55% of urban and 59% of rural  daily blackouts in their areas,  reporting daily blackout  households reported daily  and 31% reported several  declined from 62 in the  blackouts.   blackouts over the last 7 days.  second to 54 in the top  quintile.   Senegal  Over the last 4 weeks,  The number of days with  The average number of days  households connected to the  outages decreased slightly  with blackouts over the last 4  grid reported blackouts 15  from the second to the top  weeks was 14 in urban and 18  days on average, or 53% of  quintile.  in rural areas.   the time.  Source: World Bank staff analysis of household surveys  Note: All percentages are percentages of households connected to the grid who replied to the questions on blackouts.    Gender of Head of Household  Is there evidence that female‐headed households tend to be poorer? If they are, examining the relationship  between the gender of the head of household and access could be misleading, confusing poverty with  gender. Are female‐headed households less likely to have access to electricity, or buy less electricity, than  their male‐counterparts, after accounting for per capita and household expenditures?   40  Female‐headed households are over‐represented in lower quintiles in Botswana, Malawi, Rwanda, South  Africa, and Swaziland. The worst is South Africa, where only 10 percent of all people living in female‐headed  households is in the top quintile. Conversely, female‐headed households are over‐represented in upper  quintiles in Burkina Faso, Ethiopia, Mali, Niger, and Senegal. In Mali, only 3 percent of all people living in  female‐headed households was in the bottom quintile and 40 percent in the top quintile. Generally, per  capita expenditures in each quintile were comparable between female‐ and male‐headed households.  However, with the exception of South Africa and Swaziland, female‐headed households were considerably  smaller, making their household expenditures smaller than their male counterparts.   In the regression analysis, the logarithms of per capita expenditure and household size as independent  variables consistently gave a better fit than the logarithm of total household expenditure. Probit regression  of the urban/rural dummy on the female/male dummy and the above two logarithms found that the gender  of the head of household was insignificant only in Angola, and was negative only in Malawi and Swaziland.  Being female‐headed increased the probability of residing in urban areas by as much as 23 percent in Senegal  (see Table A.21 in the annex); the median increase was 7 percent. This may be in part because rural areas  tend to be more traditional, making it more difficult for women to head households.   Probit regression of the female/male dummy on three dependent variables—urban/rural dummy, logarithm  of per capita household expenditure, and logarithm of household size—showed that the coefficients for both  per capita expenditure and household size were significant and negative, except in Senegal where female‐ headed households had a positive significant coefficient for per capita expenditure and Botswana where the  coefficient for household size was positive. (The coefficient for expenditure was insignificant in Mali and  Sierra Leonne and that for household size was insignificant in South Africa and Swaziland.) The coefficient for  the urban/rural dummy was usually statistically significant and positive. While the equation specification  tested was overly simplified, these results suggest that, after accounting for the location (urban/rural),  female‐headed households may have tended to be poorer on average in most countries.  Statistically significant results found in the regression analysis relating the gender of the head of household  to electricity use are shown in Table 15. For probit equations, the results show the difference in the  probability between female‐ and male‐headed households that the dependent variable (for example,  electrification) would be 1 at mean values of per capita expenditure and household size. For ordinary least  squares, the table shows the percentage by which spending on electricity increases, again at mean values of  per capita expenditure and household size. In total, the gender dummy was statistically significant in at least  one equation in 15 countries. The coefficients for probit equations were negative in Ghana (all urban), Sierra  Leone (rural expenditure and rural grid dummies), Togo (all urban), and Zambia (rural grid), and positive  elsewhere. While the gender dummy was negative for rural households in Sierra Leone, these were the only  equations in which the logarithm of per capita expenditure was not statistically significant, casting doubt on  the results. Among those who reported positive expenditures on electricity, the gender of the head of  household affected the amount spent only in four countries, with negative coefficients in Ghana and positive  elsewhere. On balance, female‐headed households did not differ from male‐headed households once per  capita expenditure and household size were taken into account, and if anything evidence pointed to female‐ headed households being more likely to use electricity, with urban Ghana and urban Togo being notable  exceptions. However, when the logarithm of expenditure on electricity is examined among grid‐connected  households only, female‐headed households had spent considerably less in rural São Tomé and Príncipe and  Sierra Leone, as shown in Table A.22 in the annex, although the opposite was observed in rural Angola.   41  Table 15: Impact of gender of household head on electricity‐related variables  Expenditure    Electricity dummyb  Grid dummyc  Log expenditured  dummya    Urban  Rural  Urban  Rural  Urban  Rural  Urban  Rural  Angola  —  —  —  —  —  —  —  24  Botswana  —  0.07  —  0.09  —  0.08  —  —  Ethiopia  0.10  —  —  —  —  —  —  —  Ghana  ‐0.04  0.11  ‐0.02  0.11  ‐0.02  0.11  ‐10  ‐10  Madagascar  0.06  —  0.09  —  0.08  —  —  —  Mali  —  —  —  —  0.09  0.10  —  —  Niger  —  —  —  —  0.12  —  —  —  Nigeria  —  0.14  —  0.10  —  0.17  —  —  Rwanda  —  —  —  —  —  —  14  —  São Tomé and Príncipe  0.08  —  —  —  n.d.  n.d.  —  —  Senegal  —  0.24  —  0.23  —  0.23  —  35  Sierra Leone  —   ‐0.003  —  —  —  ‐0.003  —  —  South Africa  0.10  —  n.a.  n.a.  0.02  —  —  —  Togo  ‐0.06  —  ‐0.07  —  ‐0.06  —  —  —  Zambia  0.04  —  —  —  —  ‐0.01  —  —  Median  0.06  0.09  ‐0.02  0.11  0.05  0.10  NA  24  Source: World Bank staff calculations.  a. 1 if spending on electricity is positive, zero otherwise.  b. 1 for electricity (grid as well as off‐grid, such as solar and diesel generators) as the primary source of energy for  lighting or cooking, 0 otherwise.  c. 1 for households connected to the grid or electricity (excluding off‐grid, such as solar and diesel generators) as the  primary source of energy for lighting or cooking, 0 otherwise; see footnotes d and e and associated results in Table A.21  for more detail.  d. Logarithm of spending on electricity retaining all households with positive expenditure.  The results for the dummy represent the increase in the probability of the dependent variable being 1 as result of  changing the gender dummy from 0 (male) to 1 (female). The results for log expenditure on electricity represent the  percent increase in expenditure on electricity (not logarithm) as a result of changing the gender dummy from 0 to 1. —  = statistically insignificant at 5; n.d. = no distinction made for different sources of electricity; n.a. = not available (data  not collected); NA = not applicable.  The surveys in Malawi, Niger, and Nigeria enabled isolation of households who lived in communities  connected to the grid. The probit regression for grid connection for households that could have connected  was performed by taking these households as a single group as well as by separating urban from rural  households. Statistically significant results were obtained when urban and rural households were combined  only in Niger—female‐headed households were more likely to connect—and separating urban and rural  households similarly returned statistically significant results only in urban Niger—again female‐headed  households were more likely to connect.   Given the data limitations, these findings should be viewed only as preliminary, calling for more detailed  investigation. A recent detailed analysis of the gender of the head of household in Africa since the 1990s  suggests that the share of female‐headed households has been rising, while that poverty has been declining  faster among female‐headed households than among their male counterparts (Milazzo and van de Walle  2015). These changing dynamics can inform future research and affect policy direction.   42  Conclusions  It is worth highlighting the limitations of this study—in scope and data availability—before summarizing the  key findings and possible policy implications:   With respect to household access, there is much less information on the supply side compared to the  demand side. Connection charges tend to increase rapidly with increasing distance from the power  line, and yet information on the distance between each household and the nearest distribution line is  not available. Grid connection may not be a practical option even for many living in electrified  communities.    Information on income, let alone disposable cash income, is not available and is substituted by  household expenditures used to calculate official poverty statistics. Those using kerosene for lighting  have some cash‐based expenditures to redirect to electricity purchase, but no survey separates  spending on kerosene for lighting from that for cooking. Trying to pinpoint determinants of access  beyond affordability based on national household expenditure surveys requires more data collection  and analysis in individual countries.   It would not be appropriate to extrapolate the conclusions and recommendations in this paper to off‐ grid electricity where different factors will be at play. There are many areas in Africa—areas with low  population density and low household expenditures, and far from cities and towns—where it would  be too costly to supply grid electricity. Where the unit cost of grid electricity supply markedly  exceeds what would be considered reasonable to pay for grid electricity, off‐grid solutions are likely  to offer more practical solutions.  This paper confirms many widely accepted observations, such as that the percentage of population using  electricity remains low in Africa, that electricity use is far more prevalent in urban than in rural areas, and  that adoption of electricity and quantities consumed rise sharply with income. There are also relatively new  findings. The rate of household access to grid electricity is only weakly correlated with affordability of tariffs  applicable to the subsistence level of electricity consumption. There is little evidence of a trade‐off between  utilities’ deficits and household access, but there is evidence of trade‐offs between affordability at relatively  high residential consumption levels and underpricing. There is no marked difference between female‐ and  male‐headed households with respect to access to electricity and spending on electricity, once income (per  capita as well as household, captured through the combination of per capita expenditures and household  size) and the place of residence are accounted for. The remainder of this section is largely about grid  electricity.   The findings of this study suggest several measures that can enable use of electricity by more households:   Avoid multiple connections. They substantially reduce, if not eliminate altogether, the intended  benefits of the subsidies provided by progressive tariffs. Shared connections also degrade the quality  of service to those so connected because the combined demand of the households can easily exceed  the installed capacity.   Making connection charges affordable is one of the top priorities in a number of countries. The  difference in the share of household expenditures needed to pay for the initial connection between  those with and without grid connection is stark, with medians differing by a factor of two when total  household expenditures are considered and a factor of three when only cash expenditures are  considered. In some countries, connection charges are beyond the reach of low‐income households,  arguably an important reason for multiple connections. Easing payment terms for new connection  43  and building connection charges in general tariffs of all—and especially high‐consumption consumers  in all sectors—would help. In easing payment terms, attention should be paid to balancing tariffs and  monthly installments for connection charges, because the combined effect could make monthly  payments unaffordable.   Utilities can do more to stamp out corruption and eliminate bribe payments demanded by their  employees. In the two surveys where grid‐connected households were asked if they had paid a bribe  to get connection, many replied “yes.” Bribes for connection further encourage multiple connections.   Lifeline rates for blocks in the vicinity of 30–50 kWh a month may help strike a balance between  affordability on the one hand and utility financial viability on the other. The first block of 25 kWh or  less per month in some countries seems too small. If the country has a single schedule of a single  block, progressive tariffs may be considered. For full benefits to be reaped, however, households  need to be individually and accurately metered.   Prepaid meters help low‐income households. The ability to pay in small increments when cash is  earned, and not having to face the prospect of disconnection and a high reconnection charge, help  especially the poor. However, electricity services are unreliable—in every one of the seven countries  in which households were asked about service quality, blackouts were common—and this could  mean that prepaid customers pay in advance for electricity they cannot get when needed. For this  reason, it may be unfair to mandate prepaid metering on all customers.    Consideration may be given to basing lifeline rates on a moving average of consumption over several  months. Volume‐differentiated tariffs with a large increase in unit price from the first to the second  block in particular may pose financial hardships for the poor if they are applied strictly on monthly  consumption. To address this concern, in Cape Town, South Africa, free electricity is based on  monthly consumption averaged over the past 12 months. Using moving averages and issuing warning  messages in advance to customers as they approach the limit are two ways of alleviating such  hardships.    High appliance efficiency further helps reduce monthly bills. Recent advances in energy efficiency  improvement are enabling households to meet basic electricity needs for as little as 15 kWh a month.  For example, using four light‐emitting diode light bulbs of 800 lumens each for four hours a day,  charging a cell phone, running a large fan for five hours a day, and watching one small efficient  television for three hours a day consume about 15 kWh over a month. That said, light‐emitting diode  light bulbs and other efficient appliances are relatively expensive, making it difficult for the poor to  pay the upfront costs—one of the main reasons energy is more expensive for the poor than for the  rich, exacerbating energy poverty. Financial assistance may be needed.    For gender equality, helping the poor is likely to go a long way in helping female‐headed households.  Once both per capita and total household expenditures are accounted for, there is little evidence  that female‐headed households are disadvantaged with respect to electricity use, except in urban  Ghana and Togo. That said, these are preliminary findings, and the gender dimension should be  investigated further to see how robust this finding is.  Utilities can take steps to provide more targeted assistance to low‐income households without increasing  their deficits markedly:   Rolling out prepaid meters helps utilities. Utilities are assured of prompt payment for every kWh  consumed.  44   Tariffs do not have to be exceptionally low. Where consumption at the subsistence level is a very  small share of monthly household cash expenditures, consideration may be given to raising tariffs. In  the sampled countries, Angola and Nigeria have exceptionally low unit tariffs in absolute terms and  relative even to the income of the poor.   Volume‐differentiated tariffs at the high end may be considered. Several countries have volume‐ differentiated tariffs between the first and the second block, followed by increasing block tariffs  thereafter. But if households are individually metered so that high monthly consumption signals a  household with many appliances, their ability to pay can be exploited more to cross‐subsidize the low  end of monthly consumption by switching the order: increasing block tariffs between the first and  the second block, followed by volume‐differentiated tariffs.   Reallocation of cross‐subsidies can help make electricity affordable in most countries. Targeted  subsidies needed to make 30 kWh a month of grid electricity affordable to all urban residents, are  not large in most countries. While recognizing that perfect targeting is not possible, the subsidies  calculated in this study point to the potential for achieving universal access in urban and peri‐urban  areas.   Eliminating operational inefficiencies may not eliminate underpricing, but can make subsidies to the  poor more financially viable to utilities.   Many Latin American countries treat assets associated with new connection no differently from all  other assets—high‐ and medium‐voltage transmission lines, for example—and capture them in the  regulatory assets for tariff setting. Such an approach spreads the costs of new connection and helps  reduce multiple connections by making the initial connection much more affordable in countries  where connection fees are currently high.   Lastly, this paper found areas where questions in household surveys delivered ambiguous or questionable  answers. A standardized approach to data analysis would also be helpful. Some examples follow.   Quantitative information on kWh consumed seems difficult to obtain. Enumerators should be better  trained to spot implausible answers if this question is asked. Without information on kWh consumed,  it is not possible carry out the distributional analysis of subsidies outlined by Komives et al. (2005). In  this paper, multiple schedules in many countries and the widespread practice of sharing meters  meant that kWh consumed could not be back‐calculated (except in Rwanda), because there is no way  of telling which tariff schedule was applicable to each household.   Given the policy implications of pervasive use of shared meters, the wording of questions concerning  shared meters can be tightened, for example by distinguishing between “private” meters on one’s  premises to which other households connect and unshared meters on one’s premises.    It would be useful to distinguish between solar lanterns and solar panels, and avoid using the term  “solar energy.”    In countries where generator ownership is prevalent, it would be useful to separate spending on  automotive fuels from spending on fuels for generators.   In countries with large commercial and bill collection losses, it might be worth asking questions about  nonpayment in a way that would enable more robust conclusions. Separating electricity from water  where the questionnaire currently reads “free electricity/water” as employment benefits and  inclusion in the rent are two examples.   45   National household expenditure surveys are useful because they enable identification of the poor.  They are less useful for calculating access to electricity. Agreeing how to standardize analysis across  divergent household surveys among energy practitioners would help compare computation of access  rates across studies.    More systematic collection of freely acquired basic goods and services to separate cash expenditures  from own consumption would help estimate disposable cash income, which is needed to assess the  ability to pay for electricity.    A national household expenditure survey cannot substitute a dedicated energy survey. One problem  with energy surveys is that information on total household expenditures is not collected because that  requires a long list of questions. One option is to launch the energy survey in parallel with the  national household expenditure survey, visiting the same households. Further, examination of  household survey data side by side with data on residential customers from utilities would enrich  analysis considerably.  This paper has examined access largely from the point of view of demand. But supply constraints are equally  important. Indeed, where data on community access and household connection to the grid were available,  most unconnected households did not live in electrified communities, a result dominated by lack of  community access in rural areas. This points to the importance of developing a financially viable strategy for  rural electrification, while making grid electricity affordable in urban areas.       46  Annex   The surveys used in this study are listed in Table A.1. Total expenditures used to measure poverty are in real  terms (accounting for regional and sometimes temporal differences in prices), except in Botswana, where the  government’s decision to use nominal values was followed. Poverty is based on per capita or per adult‐ equivalent expenditures, as indicated in the last column.   Table A.1: Household survey description  Country  Name  Survey period  Sample size  Poverty  Angola  Inquérito Integrado sobre o Bem Estar da  May 2008–Jul 2009  9,002  Adult  População (IBEP)  Botswana  Botswana Core Welfare Indicator Survey  Apr 2009–Mar 2010  7,644  Adulta  Burkina Faso  Enquête Intégrale sur les Conditions de Vie  Jul–Sep 2009  4,801  Adult  des Ménages Burkinabè (EICVM) 2009–2010  Côte d'Ivoire  Enquête Niveau de Vie des Ménages (ENM)  Jun‐Oct 2008  12,600  p.c.  Ethiopia  Ethiopia Socioeconomic Survey  May–Dec 2013  5,257  n.d.b  Ghana  Ghana Living Standards Survey 6  Oct 2012–Sep 2013  16,702  Adult  Madagascar  Enquête Périodique Auprès des Ménages  Jun–Oct 2010  12,460  p.c.  (EPM) 2010  Malawi  Integrated Panel Household Survey 2013  Apr–Dec 2013  4,000  p.c.  Mali  Living Standards Measurement Study ‐  2014    p.c.  Integrated Surveys on Agriculture (LSMS‐ISA)  Mozambique  Inquérito sobre Orçamento Familiar (IOF)  Sep 2008–Aug 2009  10,832  p.c.c  2008/9  Niger  Enquête Nationale sur les Conditions de Vie  Jul 2011–Jan 2012  3,859  p.c.  des Ménages (ECVM) 2011  Nigeria  General Household Survey Panel Wave 2  Feb–Nov 2013  4,568  p.c.  (2012/13) Post‐Harvest Visit  Rwanda  Enquête Intégrale sur les Conditions de Vie  Mar 2010–Mar  14,308  Adult  des Ménages (EICV3)  2011  São Tomé and  Inquérito aos Orçamento Familiar (IOF)  2010  3,128  p.c.  Príncipe  2009/2010  Senegal  Enquête de Suivi de la Pauvreté au Sénégal  Aug 2011–Feb 2012  5,944  Adult  (ESPS‐II)  Sierra Leone  Sierra Leone Integrated Household Survey  Jan–Dec 2011  6,727  Adult  (SLIHS)  South Africa  Income and Expenditure Survey 2010/11  Jul 2010–Sep 2011  25,251  p.c.  Swaziland  2009/10 Swaziland Household Income and  Apr 2009–Mar 2010  3,177  Adult  Expenditure Survey  Tanzania  National Panel Survey (NPS) 2012/2013  Oct 2012–Nov 2013  4,883  Adult  Togo  Questionnaire des Indicateurs de Base du  Jul–Aug 2011  5,491  Adult  Bien‐être (QUIBB) 2011  Uganda  Uganda National Household Survey (UNHS)  Jun 2012–Jun 2013  6,888  Adult  2012/13  Zambia  Living Conditions Monitoring Survey (LCMS)  Jan–Apr 2010  19,368  Adult  VI – 2010  Sources: Household surveys named in the table.  a. Households’ poverty status as determined by official poverty measurements is used in this work, but the official  measurements included rare large expenditures in consumption aggregates. For the purpose of defining total household  47  expenditures to define quintiles and expenditure share on electricity, expenditures were reconstructed by omitting  large purchases in the official consumption aggregates and adding back imputed values of non‐purchased food and fuels  (dung and wood) that had been excluded in the consumption aggregates constructed by the government.   b. This survey is not used to measure poverty. Based on the poverty rate of 30 in 2011, this paper assigned the poverty  status to the bottom 30.  c. Poverty is based on regional poverty lines.  p.c. = per capita; n.d. = not defined.  Some descriptive statistics are given in Table A.2. Aggregated across the sample countries, 67 percent of all  people and 63 percent of all households were in rural areas. The officially poor consisted of 51 percent of  rural residents and 31 of urban residents, or 42 percent of all people. Where poverty is based on per capita  expenditures, the bottom two quintiles were poor in all countries except Ethiopia where the bottom 30  percent were defined to be poor in the absence of poverty measurement using the 2013 Ethiopia  Socioeconomic Survey. There tended to be a higher percentage of female‐headed households in urban areas  than in rural areas. The table also shows per capita real expenditures (except in Botswana, where real  expenditures are not available and nominal expenditures are used) expressed in 2014 U.S. dollars.    48  Table A.2: Descriptive statistics   of people officially   of people living in female‐ Total real monthly expenditure     Rural  classified poor  headed households  per capita in 2014 US$  Country  People  Households  Urban  Rural  Total  Urban  Rural  Total  Urban  Rural  Total  Angola  45  48  19  58  37  19  17  18  152  73  117  Botswana  43  42  16  24  19  49  51  50  199  115  163  Burkina Faso  78  72  25  53  47  13  7  8  53  29  34  Côte d'Ivoire  54  50  29  54  43  20  10  15  91  56  72  Ethiopia  87  82  11  33  30a  35  15  17  35  21  23  Ghana  50  45  11  38  24  30  20  25  92  50  71  Madagascar  80  78  51  81  75  18  14  15  23  13  15  Malawi  84  83  25  40  38  16  22  21  54  31  35  Mali  78  69  9  44  36  9  2  4  68  48  52  Mozambique  70  71  29  62  52  28  23  24  54  23  32  Niger  83  82  18  55  48  14  6  7  65  33  39  Nigeria  64  60  28  64  51  14  8  10  79  45  58  Rwanda  86  85  22  49  45  22  23  22  72  24  31  São Tomé and Príncipe  49  50  64  59  62  39  34  37  73  77  75  Senegal  57  51  33  57  47  36  15  24  78  51  63  Sierra Leone  62  61  31  66  53  30  24  26  42  26  32  South Africa  39  33  31  69  45  36  54  43  269  83  197  Swaziland  76  63  31  73  63  38  53  50  124  51  69  Tanzania  74  69  6  26  21  24  21  22  62  29  38  Togo  62  56  35  73  58  20  15  17  73  36  50  Uganda  77  73  10  22  19  32  26  27  76  38  47  Zambia  65  64  28  77  60  20  19  20  69  22  39  Median  67  63  26  56  46  23  20  21  73  37  49  Sources: Household expenditure surveys and World Bank staff calculations.  Note: Per capita expenditures in 2014 U.S. dollars take real expenditures in the survey (except Botswana where only nominal expenditures are available) and  inflate them to 2014 in local currency using the country’s consumer price index, and convert them to U.S. dollars using the official exchange rate in 2014.   a. This survey is not used to measure poverty. Based on the poverty rate of 30 in 2011, this paper assigned the poverty status to the bottom 30.  49  Access to grid electricity expressed as the percentage of all people who live in households reporting  connection to the grid is shown in Table A.3. The statistics in the table correspond to the lowest  measure of access rate.   Table A.3: Percentage of all people who have grid connection    All people  People classified poor  Country  Urban  Rural  Total  Q1  Q5  Urban  Rural  Total  Angola  67  10  41  6  73  38  4  14  Botswana  60  21  43  15  74  41  10  24  Burkina Faso  46  2  11  1  35  13  1  2  Côte d'Ivoire  —  —  —  —  —  —  —  —  Ethiopia  94  8  19  5  38  83  4  8  Ghana  88  44  66  35  89  73  30  40  Madagascar  —  —  —  —  —  —  —  —  Malawi  38  3  9  0  30  8  0  1  Mali  75  7  22  2  54  36  1  3  Mozambique  —  —  —  —  —  —  —  —  Niger  48  2  10  1  37  9  1  1  Nigeria  89  37  56  26  82  84  29  40  Rwanda  46  5  11  1  43  5  0  1  São Tomé and Príncipe  —  —  —  —  —  —  —  —  Senegal  90  25  53  26  83  79  18  36  Sierra Leone  35  0  13  2  37  20  0  6  South Africa  93  78  87  76  99  86  75  80  Swaziland  —  —  —  —  —  —  —  —  Tanzania  50  4  16  1  53  7  0  1  Togoa  77  9  34  5  73  60  5  18  Uganda  33  2  9  1  31  3  1  1  Zambia  55  4  22  1  71  16  1  4  Median  60  7  22  2  54  36  1  6  Source: World Bank staff analysis of household surveys.  a. In Togo, households were not asked directly about connection to the grid, but were asked about expenditures  during the last two months on grid electricity, and the response is used in this table.  — = Grid connection status not available in the survey; Q1 = expenditure quintile 1 (bottom 20); Q5 = expenditure  quintile 5 (top 20).     50  Table A.4 and Table A.5 show electricity expenditure shares by quintile for total expenditures with and without imputed values, respectively.  Table A.4: Share of total household expenditures spent on electricity by quintile  Urban Rural National Country  1  2  3  4  5  1  2  3  4  5  1  2  3  4  5  Angola  4.7  5.3  3.3  7.2  2.3  —  4.0  3.1  2.7  2.2  4.7  5.2  3.3  7.0  2.3  Botswana  10.2  9.3  7.7  7.5  4.9  11.4  11.5  9.2  9.0  4.8  10.5  10.1  8.1  7.8  4.9  Burkina Faso  5.2  6.4  4.7  4.8  4.5  0.7  5.0  3.5  5.0  4.0  1.4  6.0  4.4  4.9  4.4  Cote d'Ivoire  3.5  3.0  2.7  2.5  2.2  3.7  2.5  2.5  1.9  2.0  3.6  2.8  2.7  2.4  2.2  Ethiopia  4.8  4.0  3.7  2.7  2.2  3.4  1.4  1.1  1.2  1.0  4.2  2.8  2.8  2.1  1.8  Ghana  3.2  2.9  2.8  2.7  2.3  2.5  1.9  1.9  2.0  1.7  2.8  2.4  2.5  2.6  2.2  Madagascar  7.2  4.9  3.7  4.2  4.5  9.5  2.6  3.3  4.0  4.1  8.8  4.2  3.4  4.1  4.4  Malawi  0.5  0.4  0.3  0.2  0.3  —  0.4  0.3  0.3  0.3  0.5  0.4  0.3  0.3  0.3  Mali  2.1  2.9  2.6  2.8  3.0  1.1  1.1  0.9  1.0  2.2  1.3  1.5  1.8  2.2  2.8  Mozambique  9.2  7.0  5.1  3.5  3.6  9.4  4.3  5.1  3.7  2.8  9.4  6.7  5.1  3.5  3.5  Niger  3.6  3.3  2.6  2.6  3.5  1.4  2.2  1.6  1.7  3.1  2.6  2.5  2.1  2.3  3.5  Nigeria  4.3  2.8  2.5  2.1  2.7  3.5  2.5  2.1  2.1  2.0  3.8  2.6  2.3  2.1  2.5  Rwanda  1.8  3.1  2.2  2.1  1.3  4.7  3.2  2.2  2.4  1.2  3.6  3.1  2.2  2.2  1.3  São Tomé and Príncipe  2.8  2.2  2.2  1.9  1.8  2.9  3.1  1.7  1.9  1.7  2.8  2.3  2.0  1.9  1.8  Senegal  4.6  3.4  3.0  3.5  4.0  4.2  3.3  2.6  3.7  3.9  4.5  3.4  2.9  3.6  4.0  Sierra Leone  7.5  5.1  4.3  4.8  4.3  11.6  14.3  11.4  5.0  5.0  8.0  5.3  4.5  4.8  4.3  South Africa  8.8  6.9  6.1  5.2  3.9  6.8  5.4  4.8  4.3  3.6  7.6  6.1  5.6  5.0  3.8  Swaziland  8.7  9.2  17.2  11.3  8.3  19.6  11.7  10.2  8.9  8.0  17.2  11.3  12.3  9.8  8.2  Tanzania  1.9  3.0  3.7  3.3  2.9  5.9  5.0  5.1  3.8  2.8  3.1  3.5  4.2  3.4  2.9  Togo  4.1  4.1  3.3  3.1  3.0  3.2  4.3  2.6  3.3  2.9  3.8  4.1  3.2  3.1  3.0  Uganda  1.8  2.6  2.7  2.1  2.5  5.3  0.3  1.3  1.8  1.9  3.7  2.1  2.5  2.0  2.4  Zambia  4.4  8.0  7.9  7.4  4.9  1.1  5.9  7.6  10.2  5.1  1.7  7.5  7.8  7.6  4.9  Median  4.4  3.7  3.3  3.2  3.0  4.0  3.2  2.6  3.0  2.8  3.7  3.5  3.0  3.3  2.9  Source: World Bank staff calculations using household survey data.  Note: — = No households with non‐zero expenditures on electricity  51  Table A.5: Share of total household cash expenditures spent on electricity by quintile  Urban Rural National Country  1  2  3  4  5  1  2  3  4  5  1  2  3  4  5  Botswana  10.9  9.4  7.7  7.6  4.9  11.4  12.2  9.7  9.4  5.0  11.0  10.4  8.3  7.9  4.9  Burkina Faso  5.4  7.1  5.2  5.6  5.3  1.4  7.5  4.9  6.1  4.5  2.0  7.2  5.2  5.6  5.2  Cote d'Ivoire  3.7  3.1  2.8  2.6  2.3  4.8  3.1  3.1  2.3  2.3  4.2  3.1  2.9  2.5  2.3  Ethiopia  5.0  4.4  4.4  2.9  2.2  4.4  2.2  1.7  2.4  1.7  4.7  3.4  3.4  2.7  2.1  Ghana  3.4  3.0  2.9  2.8  2.3  3.1  2.2  2.1  2.3  1.9  3.2  2.7  2.6  2.7  2.3  Malawi  0.5  0.4  0.4  0.3  0.3  —  0.4  0.3  0.4  0.3  0.5  0.4  0.3  0.3  0.3  Mali  2.2  3.0  2.6  2.8  3.0  1.5  1.6  1.2  1.3  2.5  1.6  1.9  1.9  2.3  2.9  Niger  4.0  3.6  2.8  2.7  3.6  2.0  2.5  2.1  1.9  3.5  3.1  2.8  2.4  2.4  3.6  Nigeria  6.2  4.3  3.8  3.2  3.7  6.0  4.5  3.4  3.5  3.2  6.1  4.4  3.6  3.3  3.6  Rwanda  1.8  3.4  2.3  2.2  1.3  5.3  4.9  2.7  2.8  1.3  4.0  4.3  2.5  2.5  1.3  São Tomé and Príncipe  2.8  2.2  2.2  1.9  1.8  3.1  3.2  1.7  1.9  1.7  2.9  2.4  2.0  1.9  1.8  Senegal  4.6  3.4  3.0  3.6  4.0  4.8  3.5  2.7  3.8  4.0  4.7  3.5  3.0  3.6  4.0  Sierra Leone  7.5  5.1  4.3  4.8  4.3  13.5  14.3  14.9  5.0  6.8  8.2  5.4  4.6  4.8  4.3  Swaziland  8.8  10.0  17.5  11.8  8.5  20.8  13.2  11.4  9.8  8.6  18.2  12.6  13.2  10.6  8.5  Tanzania  2.0  3.6  4.2  3.7  3.2  7.4  6.9  7.0  4.9  3.6  3.7  4.5  5.2  3.9  3.3  Togo  4.4  4.2  3.3  3.2  3.0  3.9  5.4  2.9  3.5  3.0  4.2  4.6  3.3  3.2  3.0  Uganda  1.8  2.7  3.1  2.2  2.6  6.8  1.0  1.5  2.3  2.1  4.5  2.3  2.9  2.2  2.6  Zambia  4.5  8.5  8.5  7.7  5.1  4.0  10.6  8.8  11.2  5.4  4.1  9.0  8.5  8.1  5.1  Median  4.2  3.6  3.2  3.0  3.1  4.8  4.0  2.8  3.2  3.1  4.1  3.9  3.1  3.0  3.2  Source: World Bank staff calculations using household survey data.  Note: — = No households with non‐zero expenditures on electricity      52  Residential tariff structures in 39 countries in Africa are provided in Table A.6. A schedule has its own unique energy and fixed charges, and  therefore two schedules with identical energy charges but different fixed charges are considered distinct and counted as two. The table shows  the number of schedules for single‐phase and three‐phase electricity connections. Some countries do not make this distinction, but where the  schedule depends on installed capacity (kilowatts or kilovolt‐amperes), the inferred number of phases is used to construct the entries in Table  A.6. If no distinction is made and the schedule is independent of installed capacity, the number of schedules appears under single phase only in  the table below, with no entries under three phases.   Table A.6: Residential tariff structure characteristics  # of single phase  # of 3‐phase  Prepaid  Country  schedules  # of blocks  Type of tariff schedule  schedules  # of blocks  Type of schedule  schedule  Angola  2  2/1  increasing block tariff/—  2  1  —  N  Benin  1  3  volume differentiated for  —  —  —  N  block 2, increasing thereafter  Botswana  1  2  n.a.  —  —  —  N  Burkina Faso  7  3   increasing  5  3  increasing  N  Burundi  1  3  Increasing  —  —  —  N  Cabo Verde  2  2  Volume differentiated  2  2  volume  N  differentiated  Cameroon  1  5  volume differentiated, but  —  —  —  N  first block is exempt from tax  for all consumption levels  Chad  1  2  n.a.  —  —  —  N  Comoros  2  1  —  —  —  —  Y  Côte d'Ivoire  3  2/1/2  increasing/—/decreasing  —  —  —  N  Ethiopia  1  9  increasing  1  7  increasing  N  Gabon  9  1  —  7  1  —  Y  Gambia, The  2  4/1  increasing /—  —  —  —  Y  Ghana  1  4  volume differentiated for  —  —  —  N  block 2, increasing thereafter  Guinea  1  3  increasing  1  3  increasing  N  Kenya  1  3  increasing  —  —  —  N  Lesotho  1  1  —  —  —  —  N  Liberia  1  1  —  —  —  —  N  Madagascar  2  2  increasing block tariff; each  —  —  —  N  of the four regions has two  different schedules   Malawi  2  1  —  2  1  —  Y  53  # of single phase  # of 3‐phase  Prepaid  Country  schedules  # of blocks  Type of tariff schedule  schedules  # of blocks  Type of schedule  schedule  Mali  17  4 for prepaid  increasing  10  2  increasing  Y  social, 2  otherwise  Mauritania  8  1  —  —  —  —  N  Mauritius  1  8  increasing  1  8  increasing  N  Mozambique  3  1/3/1  —/increasing/—  —  —  —  Y  Namibia  4  1  —  1  1  —  Y  Niger  1  2  increasing  —  —  —  N  Nigeria  2  1  volume differentiated in that  3  1  —  N  exceeding 50 kWh moves the  consumer to another  schedule  Rwanda  1  1  —  —  —  —  N  São Tomé and  2  3  volume differentiated  2  3  volume  N  Príncipe  differentiated  Senegal  2  3/1  increasing/—  3  3/1/2  increasing/—/TOU  Y  Seychelles  2  5  increasing  1  5  increasing  N  Sierra Leone  1  3  increasing  —  —  —  N  South Africa  7  5 or TOU  increasing  6  5/TOU  increasing  Y  (Johannesburg)  seasonal  seasonal  Swaziland  2  1  —  —  —  —  N  Tanzania  2  2/1  increasing/–  1  1  —  N  Togo  1  4  volume differentiated for  2  3  increasing  N  block 2, increasing thereafter  Uganda  1  2  increasing  —  —  —  N  Zambia  2  3/1  increasing /—  —  —  —  Y  Zimbabwe  3  3/1/3  increasing/—/increasing  —  —  —  Y  Sources: Utility and regulatory agency websites.  Note: “Volume differentiated for block 2, increasing thereafter” means the tariff schedule is volume‐differentiated between block 1 and block 2, but assumes a  increasing block tariff structure from block 2 to block 3 and higher blocks.  # of single‐phase schedules = number of schedules for single‐phase connection or all connections in countries with no distinction between single and three  phases; # of blocks = number of blocks in the schedules preceding the column; # of 3‐phase schedules = number of schedules explicitly associated with three‐ phase connection, or with power capacity that is associated with three phases; prepaid schedule = Y (yes) if a schedule for pre‐paid is separately listed, N (no)  otherwise; n.a. = not available (information could not be obtained); TOU = time of use.    54  Table A.7 shows examples of effective unit tariffs for monthly consumption of 30, 50, 100, and 250 kWh, as well as examples of upfront  payments needed to connect to grid electricity. For effective tariffs, the lowest‐cost option is presented in the table. Unless indicated otherwise,  connection charges also represent lowest‐cost options (such as single phase and not requiring a grid line extension). All the charges were in  effect in July 2014 and converted to U.S. dollars using the official exchange rate in July 2014.   Table A.7: Examples of effective unit tariffs and upfront cost of grid connectionfor households in July 2014    Effective tariff charge in US$/kWh for  monthly consumption in kWh below  Upfront connection cost in US$  Country  30  50  100  250  Rate 1  Description  Rate 2  Description  Angola  0.012  0.012  0.023  0.038  52a  —  —  —  Benin  0.32  0.30  0.29  0.28  278  —  —  —  Botswana  0.16  0.13  0.10  0.090  679  One‐off payment  141  1st of 180 payments over 180  months; $5 thereafterb  Burkina Faso  0.28  0.25  0.25  0.28  270  Ouagadougou and Bobo‐Dioulasso  70  Provinces  Burundi  0.044  0.044  0.066  0.128  155  Beginning Sep 2014, households also  —  —  purchase materials  Cabo Verde  0.46  0.45  0.54  0.54  2c  —  —  —  Cameroon  0.10  0.10  0.10  0.16  50  —  —  —  Chad  0.18  0.18  0.18  0.21  n.a.  —  —  —  Comoros  0.36  0.36  0.36  0.36  181  —  —  —  Côte d'Ivoire  0.10d  0.11d  0.14d  0.17d  212  Lowest of four social connection costs, the  —  —  other three being $308, $370, and $411  Ethiopia  0.022  0.019  0.022  0.027  76  —  —  —  Gabon  0.11  0.11  0.11  0.25  114  —  —  —  Gambia, The  0.23  0.23  0.23  0.23  169  Greater Banjul Area  81  Provinces  Ghana  0.069  0.064  0.12  0.12  87e  No extension  436e  Extension with 1 pole  Guinea  0.040  0.029  0.029  0.031  n.a.        Kenya  0.20  0.18  0.23  0.27  171  If next to a clinic and other facilities with  370  If not next to facilities  electricity  Lesotho  0.11  0.11  0.11  0.11  187  —  —  —  Liberia  0.51  0.51  0.51  0.51  54  —  —  —  Madagascar  0.12  0.20  0.17  0.17  165  No extension  453  Extension with 1 pole  Malawi  0.076  0.076  0.076  0.076  101  —  —  —  Mali  0.12  0.12  0.16  0.24  196  —  —  —  Mauritania  0.20  0.16  0.13  0.12  128  For 2 kilo‐volt amperes  168  6 kilo‐volt amperes  Mauritius  0.12  0.13  0.15  0.19  31  —  —  —  Mozambique  0.034  0.034  0.034  0.091  0  Social tariff customers  4  Others, single phase  Namibia  0.22  0.18  0.16  0.14  113  Urbanf  —  —  Niger  0.18  0.16  0.17  0.18  19  —  —  —  55    Effective tariff charge in US$/kWh for  monthly consumption in kWh below  Upfront connection cost in US$  Country  30  50  100  250  Rate 1  Description  Rate 2  Description  Nigeria  0.026  0.026  0.14  0.11  n.a.  There is no connection fee but customers  —  —  are charged for costs of materials  Rwanda  0.23  0.23  0.23  0.23  82  Within 35 meters of a pole  São Tomé and  0.105  0.100  0.096  0.14  52  Single phase  108  Three phase  Príncipe  Senegal  0.25  0.24  0.24  0.27  0  Free if within 40 meters.  —  —  Seychelles  0.11  0.11  0.11  0.11  Based on actual investment cost  Sierra Leone  0.19  0.19  0.19  0.21  233  One‐off paymentg  118  First of 18 payments over 18  months, $7/month  thereafterg  South Africa  0.10h  0.10h  0.10h  0.10h  0  Homelight 20A (20 amperes)  —  —  Swaziland  0.088  0.088  0.088  0.088  13  —  —  —  Tanzania  0.073  0.073  0.12  0.20  197  Urban  110  Rural  Togo  0.22  0.28  0.24  0.24  244  —  —  —  Uganda  0.20  0.21  0.22  0.23  101  No extension  244  Extension with 1 pole  Zambia  0.15  0.10  0.064  0.062  125  Low‐cost areas  277  Medium‐cost areasi  Zimbabwe  0.021  0.021  0.069  0.095  95  Above ground, high‐density areasj  185  Above ground, low density  areasj  Median  0.12  0.12  0.14  0.17  103  —  141  —  Sources: Utility and regulatory agency websites.  Notes: Lowest costs (usually corresponding to the lowest installed capacity) are shown if a customer has more than one option. Effective tariff charges are  inclusive of fixed charges and taxes. Upfront costs include deposits that are not refunded until the end of the contract with the utility. — = not applicable; n.a. =  not available (information could not be obtained).  a. The reconnection charge after disconnection is more than double this charge.  b. New customers can spread the payment over 18, 60, or 180 months. The first payment is identical for all three options, but subsequent monthly payments  are US$30 and US$11 over 18 and 60 months, respectively.  c. The reconnection charge after disconnection is much higher at US$15.  d. These are outside of Abidjan, where power tariffs are slightly lower than in Abidjan.  e. Assumes no VAT on connection (information on VAT not available).  f. Rural connection charges not available.  g. Costs of materials are charged to all customers and included in the figures, taking US$70 as a typical average cost. These are both for prepaid customers,  who do not have to pay an initial deposit of US$31.  h. There are three categories of consumers entitled to free electricity for the first 50, 100, and 150 kWh a month. For those entitled to 150 kWh of free  electricity, the effective unit tariff for monthly consumption of 250 kWh is US$0.04/kWh.  i. The connection cost in high‐cost areas is US$466.  j. These are for single‐phase connections. Single‐phase underground cable service costs are US$155 and US$224 for high‐density and low‐density areas,  respectively. Three‐phase above‐ground and underground costs in low‐density areas are US$333 and US$362, respectively.  56  Table A.8 shows adjustments made to per capita expenditures to compute hypothetical grid electricity expenditures shares, and monthly  spending on electricity for varying consumption levels and connection fees expressed in 2014 US$ for cross‐country comparison. The tariff years  are the closest years to the survey years when the tariffs used came into effect. The timing of when the connection fees came into effect was not  necessarily the same, in which case different adjustment factors for total household expenditures were used.  Table A.8: Costs of monthly consumption of 30–250 kWh and initial connection charges, and expenditure adjustment factors  Adjustment  Monthly spending on electricity, 2014 US$  Connection fee   Adjustment  Country  factor for  2014 US$  factor for  Survey  Tariff  tariff  30 kWh  50 kWh  100 kWh  250 kWh  connection  Angola  2008  2012  1.84  0.36  0.59  2.32  9.48  52  2.02  Botswana  a a a a a  2009  2014  1.52  4.76   6.28   10.07   22.53   679/141 1.00  Burkina Faso  2009  2008  1.00  8.46  12.26  25.47  70.71  270 capital city/70 provinces  1.37  Cote d'Ivoire  2008  2012  1.12  3.15  5.57  13.80  42.25  212  1.38  Ethiopia  2013  2006  1.00  0.66  0.94  2.19  6.39  76  1.13  Ghana  2013  2014  1.23  2.07  3.19  12.31  29.20  87  1.21  Madagascar  2010  2012  1.13  3.67  9.84  17.18  42.06  165  1.25  Malawi  2013  2014  1.30  2.28  3.81  7.61  19.04  101  1.30  Mali  2014  2014  1.00  3.65  6.09  15.79  59.47  196  1.00  Mozambique  2009  2009  1.00  1.03  1.72  3.44  22.83  0  1.50  Niger  2011  2012  1.03  5.54  8.20  16.89  46.09  19  1.19  Nigeria  2013  2014  1.09  0.78  1.30  14.06  28.34  0  1.09  Rwanda  2010  2012  1.21  6.93  11.55  23.11  57.77  82  1.46  São Tomé and Príncipe  2010  2012  1.32  3.15  4.99  9.60  34.26  52  1.30  Senegal  2011  2009  1.00  7.52  12.03  23.69  66.45  0  1.05  Sierra Leone  2011  2008  1.00  5.62b  9.33b  18.59b  52.47b  233/118b  1.00  South Africac  2011  2014  1.23  3.02  5.03  10.07  25.17  0  1.00  Swaziland  2009  2014  1.26  2.63  4.38  8.75  21.88  13  1.63  Tanzania  2013  2014  1.12  2.20  3.67  11.93  50.46  197 urban/110 rural  1.00  Togo  2011  2011  1.00  6.54  13.99  24.32  58.97  244  1.26  Uganda  2012  2014  1.27  6.00  10.64  22.26  57.10  101  1.22  Zambia  2010  2014  1.66  4.41  4.99  6.44  15.45  125  1.66  Source: World Bank staff calculations based on utility data.  a. US$141 is the first payment in an installment plan of 18, 60, and 180 months. For the 180‐month plan, the monthly spending increases by US$4.98 in the  remaining 179 months if the customer chooses to pay over 180 months. US$141 is used to examine the connection‐charge share of expenditures.  b. US$118 is the first payment in an installment plan of 18 months. The monthly spending increases by US$6.72 in the remaining 17 months if the customer  chooses this payment plan. US$118 is used to examine the connection‐charge share of expenditures.  c These numbers are for Johannesburg. Depending on eligibility, poor households are provided with 50, 100, or 150 kWh of free electricity a month. Because  free electricity cannot be generalized to the rest of the country, monthly spending without free allocation of electricity is shown.  57  Table A.9–Table A.12 reproduce Table 5–Table 8 for monthly consumption of 50 kWh. Table A.13 and Table  A.14 present results for monthly consumption of 100 kWh, and Table A.15 and Table A.16 do the same for  250 kWh. Table A.17 shows poverty‐gap calculations for grid electricity using the lowest‐cost tariff schedule  for each consumption amount. Table A.18 shows the corresponding poverty headcount, which is the  percentage of people (rather than households) who have to spend more than 5 percent of their total  household expenditures (inclusive of freely acquired food and other items) on grid electricity. For South  Africa, where different municipalities with their own eligibility criteria provide varying amounts of free  electricity, the tariff schedule in Johannesburg without free electricity was used for this purpose. Table A.19  summarizes the levels of subsidies needed to enable every household to consume 30, 50, and 150 kWh of  electricity a month, expressed in millions of U.S. dollars as well as a proportion of the total revenue collected  by the utilities.  Table A.9: Expenditure share of monthly consumption of 50 kWh by location, quintile, poverty status, and  gender of household head    All households  Poor households  Household head  Country  Urban  Rural  Total  Q1  Q5  Urban  Rural  Total  Female  Male  Angola  0.1  0.3  0.2  0.4  0.1  0.2  0.3  0.3  0.2  0.2  Botswana  3.1  7.3  4.8  20.4  1.3  8.8  11.8  10.5  5.7  4.1  Burkina Faso  9.8  13.9  12.8  22.7  7.8  17.1  18.2  18.1  19.5  11.8  Côte d'Ivoire  2.5  3.8  3.2  8.1  1.7  5.0  5.9  5.6  4.2  3.0  Ethiopia  1.6  1.8  1.8  3.8  0.9  4.5  3.1  3.2  2.5  1.5  Ghana  1.8  2.8  2.2  4.8  1.3  4.1  4.6  4.5  2.6  2.1  Madagascar  18.2  27.9  25.8  50.4  14.3  26.5  31.7  31.0  36.9  23.2  Malawi  2.2  3.9  3.6  6.3  2.1  3.8  5.6  5.4  4.5  3.3  Mali  1.7  2.5  2.3  4.2  1.2  3.0  3.7  3.6  2.3  2.3  Mozambique  2.5  4.4  3.8  9.2  1.3  5.3  6.0  5.9  5.0  3.3  Niger  3.3  5.7  5.3  7.7  3.6  6.1  6.6  6.6  7.8  5.0  Nigeria  0.4  0.6  0.5  1.0  0.4  0.7  0.7  0.7  0.8  0.5  Rwanda  8.9  15.9  14.9  27.9  6.2  19.6  22.1  21.9  19.0  13.3  São Tomé and Príncipe  2.6  2.8  2.7  4.4  1.9  3.3  3.4  3.3  3.0  2.6  Senegal  3.4  5.9  4.7  10.3  3.0  5.9  7.9  7.3  4.2  4.9  Sierra Leone  6.3  9.9  8.5  14.5  5.1  9.3  11.8  11.2  8.5  8.4  South Africaa  1.6  2.7  2.0  4.7  0.5  3.5  3.4  3.5  2.1  1.9  Swaziland  2.8  3.4  3.2  7.0  1.6  5.2  4.4  4.6  3.2  3.2  Tanzania  2.0  3.6  3.1  6.1  1.7  5.6  6.0  6.0  3.9  2.9  Togo  8.9  19.3  14.8  35.1  7.5  14.0  23.8  21.4  19.8  13.4  Uganda  5.5  8.7  7.8  15.2  4.1  15.3  15.5  15.5  9.4  7.1  Zambia  2.4  6.0  4.7  9.9  1.6  4.7  7.2  6.8  5.7  4.4  Median  2.6  4.2  3.7  7.9  1.7  5.3  6.0  5.9  4.4  3.3  Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  a. 50 kWh a month of free electricity may be provided to the poor in some municipalities, including Johannesburg.  58  Table A.10: Expenditure share of monthly electricity consumption of 50 kWh by grid connection status and  current spending  Share of household expenditure   of households for which share  5  Expenditure on  Grid  Expenditure on  Grid    All  electricity  connection  All  electricity  connection  Country  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Angola  0.2  0.1  0.2  0.1  0.2  100  100  100  100  100  Botswana  4.8  1.7  6.4  2.2  7.0  79  96  70  93  67  Burkina Faso  12.8  6.1  13.8  6.5  13.8  16  51  11  50  11  Côte d'Ivoire  3.2  2.1  4.2  —  —  86  94  78  —  —  Ethiopia  1.8  1.2  1.9  1.5  1.9  96  98  96  97  96  Ghana  2.2  1.7  2.9  1.9  3.1  93  97  88  95  87  Madagascar  25.8  10.7  27.8  —  —  3  15  1  —  —  Malawi  3.6  1.1  3.8  1.3  3.8  80  100  78  100  78  Mali  2.3  1.8  2.6  1.3  2.6  94  97  91  99  92  Mozambique  3.8  1.0  4.2  0.0  0.0  79  100  77  —  —  Niger  5.3  2.5  5.7  2.3  5.6  58  93  53  96  53  Nigeria  0.5  0.4  0.7  0.4  0.7  100  100  99  100  99  Rwanda  14.9  3.7  16.1  4.0  16.1  15  75  8  73  8  São Tomé and Príncipe  2.7  2.0  3.1  —  —  91  98  88  —  —  Senegal  4.7  3.3  6.6  3.1  6.6  72  85  55  87  54  Sierra Leone  8.5  4.8  9.1  4.8  9.1  28  66  21  66  21  South Africaa  2.0  1.7  2.4  1.7  3.6  93  95  89  95  81  Swaziland  3.2  1.5  4.0  —  —  83  98  76  —  —  Tanzania  3.1  1.5  3.5  1.6  3.5  85  98  82  98  82  Togo  14.8  7.7  19.2  7.7  19.1  19  39  7  40  7  Uganda  7.8  3.1  8.3  3.5  8.4  41  85  37  80  36  Zambia  4.7  1.1  5.3  1.4  5.6  65  99  59  99  55  Median  3.7  1.8  4.2  1.8  4.7  80  96  76  95  67  Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  Note: — = Grid connection status not available in the survey.  a. 50 kWh a month of free electricity may be provided to the poor in some municipalities, including Johannesburg.  Table A.11: Expenditure share of monthly consumption of 50 kWh by location, quintile, poverty status, and  gender of household head, based on total household cash expenditures    All households  Poor households  Household head  Country  Urban  Rural  Total  Q1  Q5  Urban  Rural  Total  Female  Male  Botswana  3.2  8.8  5.5  21.8  1.8  9.0  14.0  11.8  6.3  4.9  Burkina Faso  11.3  21.7  18.8  32.3  11.3  19.0  27.4  26.2  27.6  17.4  Côte d'Ivoire  2.8  5.7  4.2  11.6  1.9  5.7  9.1  7.9  5.5  3.9  Ethiopia  1.9  5.2  4.6  10.0  1.9  5.2  8.6  8.4  6.4  4.0  Ghana  1.9  3.8  2.8  6.9  1.4  4.6  6.8  6.3  3.0  2.7  Malawi  2.6  6.7  6.0  10.5  3.2  4.9  9.6  9.1  8.0  5.3  Mali  1.7  3.6  3.0  5.8  1.4  3.2  5.2  5.1  2.8  3.0  Niger  3.8  7.8  7.1  11.4  4.4  8.8  9.4  9.4  11.8  6.5  Nigeria  0.7  1.2  1.0  2.0  0.5  1.1  1.5  1.4  1.4  0.9  Rwanda  11.4  25.6  23.5  44.8  8.5  26.8  36.2  35.5  30.6  20.7  São Tomé and Príncipe  2.7  3.0  2.8  4.5  1.9  3.3  3.5  3.4  3.1  2.7  Senegal  3.5  7.1  5.3  12.5  3.2  6.1  9.8  8.6  4.4  5.6  59    All households  Poor households  Household head  Country  Urban  Rural  Total  Q1  Q5  Urban  Rural  Total  Female  Male  Sierra Leone  6.5  12.6  10.2  17.6  6.1  9.6  14.7  13.6  10.2  10.2  Swaziland  3.0  4.6  4.0  8.9  1.8  5.7  6.0  6.0  4.2  3.8  Tanzania  2.7  9.6  7.5  16.7  2.5  8.8  16.8  16.1  9.9  6.5  Togo  9.3  26.3  18.8  47.5  8.3  15.1  32.9  28.6  23.5  17.5  Uganda  7.7  16.4  14.0  28.1  5.8  26.5  29.0  28.7  18.8  11.9  Zambia  2.7  12.8  9.2  20.0  2.2  5.6  15.2  13.7  11.9  8.3  Median  2.9  7.5  5.8  12.0  2.3  5.9  9.7  9.2  7.2  5.5  Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  Table A.12: Expenditure share of monthly electricity consumption of 50 kWh by grid connection status and  current spending, based on total household cash expenditures  Share of household expenditure   of households for which share  5  Expenditure on  Grid  Expenditure on  Grid    All  electricity  connection  All  electricity  connection  Country  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Botswana  5.5  1.8  7.4  2.4  8.2  75  95  65  93  61  Burkina Faso  18.8  7.3  20.6  7.6  20.6  10  39  5  39  5  Côte d'Ivoire  4.2  2.3  6.0  —  —  80  92  69  —  —  Ethiopia  4.6  1.7  5.2  2.0  5.4  76  96  72  94  71  Ghana  2.8  1.8  3.9  2.1  4.2  89  96  81  94  77  Malawi  6.0  1.2  6.3  1.5  6.4  55  99  52  98  51  Mali  3.0  2.2  3.6  1.4  3.6  84  93  77  99  78  Niger  7.1  2.7  7.7  2.4  7.6  42  91  35  95  36  Nigeria  1.0  0.7  1.4  0.7  1.4  99  100  97  100  97  Rwanda  23.5  4.1  25.5  4.3  25.7  11  73  5  72  5  São Tomé and Príncipe  2.8  2.0  3.2  —  —  90  98  87  —  —  Senegal  5.3  3.4  7.9  3.1  7.8  69  84  47  87  48  Sierra Leone  10.2  4.8  11.2  4.9  11.2  23  66  15  65  15  Swaziland  4.0  1.6  5.2  —  —  75  98  65  —  —  Tanzania  7.5  1.8  8.7  1.8  8.8  62  97  54  97  53  Togo  18.8  8.0  25.7  8.0  25.6  17  39  4  39  4  Uganda  14.0  3.3  15.1  4.0  15.3  28  84  22  78  21  Zambia  9.2  1.2  10.5  1.5  11.3  48  99  40  98  34  Median  5.8  2.1  7.5  2.4  8.2  65  94  53  94  48  Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  Note: — = Grid connection status not available in the survey.  60  Table A.13: Expenditure share of monthly consumption of 100 kWh by location, quintile, poverty status, and  gender of household head    All households  Poor households  Household head  Country  Urban  Rural  Total  Q1  Q5  Urban  Rural  Total  Female  Male  Angola  0.5  1.0  0.7  1.4  0.3  1.0  1.3  1.2  0.9  0.7  Botswana  5.0  11.8  7.8  33.0  2.1  14.2  19.0  16.9  9.2  6.7  Burkina Faso  20.4  28.9  26.5  47.2  16.2  35.5  37.9  37.5  40.4  24.4  Côte d'Ivoire  6.3  9.5  7.9  20.0  4.2  12.4  14.6  13.9  10.4  7.3  Ethiopia  3.7  4.3  4.2  9.0  2.1  10.8  7.4  7.6  6.0  3.7  Ghana  6.8  10.7  8.6  18.4  4.8  15.7  17.7  17.3  9.8  8.0  Madagascar  31.8  48.7  45.0  87.9  25.0  46.3  55.4  54.1  64.4  40.4  Malawi  4.4  7.8  7.2  12.6  4.2  7.7  11.2  10.8  9.1  6.6  Mali  4.4  6.5  5.9  10.8  3.0  7.9  9.5  9.4  5.9  5.9  Mozambique  4.9  8.7  7.6  18.2  2.6  10.5  11.9  11.6  9.9  6.6  Niger  6.8  11.7  10.9  15.8  7.4  12.6  13.6  13.5  16.1  10.2  Nigeria  4.9  6.5  5.8  10.9  3.8  8.0  7.9  7.9  8.7  5.3  Rwanda  17.8  31.8  29.8  55.9  12.5  39.1  44.2  43.8  37.9  26.7  São Tomé and Príncipe  5.0  5.5  5.3  8.4  3.6  6.3  6.6  6.4  5.7  5.0  Senegal  6.7  11.7  9.2  20.4  6.0  11.7  15.6  14.4  8.3  9.6  Sierra Leone  12.5  19.7  16.9  28.9  10.2  18.4  23.4  22.4  16.9  16.8  South Africaa  3.2  5.3  3.9  9.3  1.0  7.0  6.8  6.9  4.3  3.7  Swaziland  5.5  6.8  6.3  13.8  3.2  10.4  8.7  9.0  6.4  6.2  Tanzania  6.6  11.8  10.2  19.9  5.6  18.2  19.6  19.5  12.5  9.3  Togo  15.4  33.6  25.7  61.1  13.1  24.4  41.4  37.3  34.5  23.2  Uganda  11.5  18.2  16.4  31.7  8.6  31.9  32.5  32.4  19.7  14.9  Zambia  3.1  7.7  6.1  12.8  2.1  6.0  9.2  8.7  7.3  5.7  Median  5.9  10.1  7.8  18.3  4.2  12.0  14.1  13.7  9.5  7.0  Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  a. 100 kWh a month of free electricity may be provided to the poor in some municipalities, such as Johannesburg.  Table A.14: Expenditure share of monthly electricity consumption of 100 kWh by grid connection status and  current spending  Share of household expenditure   of households for which share  5  Expenditure on  Grid  Expenditure on  Grid    All  electricity  connection  All  electricity  connection  Country  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Angola  0.7  0.3  0.8  0.3  0.9  100  100  100  100  100  Botswana  7.8  2.8  10.3  3.6  11.4  62  87  50  83  45  Burkina Faso  26.5  12.7  28.7  13.4  28.7  3  15  2  14  2  Côte d'Ivoire  7.9  5.2  10.5  —  —  50  62  37  —  —  Ethiopia  4.2  2.9  4.5  3.5  4.5  76  89  73  84  74  Ghana  8.6  6.5  11.2  7.2  11.9  39  50  26  46  22  Madagascar  45.0  18.6  48.6  —  —  1  4  0  —  —  Malawi  7.2  2.2  7.6  2.5  7.7  37  95  33  93  32  Mali  5.9  4.7  6.7  3.5  6.8  52  66  42  82  40  Mozambique  7.6  1.9  8.3  0.0  0.0  49  96  43  —  —  Niger  10.9  5.2  11.6  4.8  11.5  15  60  9  66  10  Nigeria  5.8  4.6  7.4  4.6  7.6  60  73  44  73  43  Rwanda  29.8  7.5  32.2  8.0  32.3  6  46  1  43  1  São Tomé and Príncipe  5.3  3.8  5.9  —  —  61  78  53  —  —  61  Share of household expenditure   of households for which share  5  Expenditure on  Grid  Expenditure on  Grid    All  electricity  connection  All  electricity  connection  Country  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Senegal  9.2  6.5  13.0  6.1  12.9  36  53  12  56  13  Sierra Leone  16.9  9.6  18.1  9.6  18.1  5  17  3  17  3  South Africaa  3.9  3.4  4.9  3.4  7.2  75  79  68  79  47  Swaziland  6.3  3.0  8.0  —  —  54  84  39  —  —  Tanzania  10.2  5.0  11.4  5.1  11.4  27  61  19  59  19  Togo  25.7  13.4  33.4  13.4  33.3  6  14  1  14  1  Uganda  16.4  6.4  17.4  7.3  17.6  12  47  9  40  8  Zambia  6.1  1.4  6.8  1.8  7.3  53  99  46  97  41  Median  7.8  4.8  10.4  4.7  11.4  44  64  35  66  22  Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  Note: — = Grid connection status not available in the survey.  a. 100 kWh a month of free electricity may be provided to the poor in some municipalities, such as Johannesburg.  Table A.15: Expenditure share of monthly consumption of 250 kWh by location, quintile, poverty status, and  gender of household head    All households  Poor households  Household head  Country  Urban  Rural  Total  Q1  Q5  Urban  Rural  Total  Female  Male  Angola  1.9  4.1  3.0  5.9  1.3  3.9  5.3  5.0  3.8  2.7  Botswana  11.2  26.3  17.5  73.9  4.7  31.8  42.6  37.9  20.5  14.9  Burkina Faso  56.7  80.3  73.7  131.2  44.8  98.6  105.1  104.2  112.2  67.8  Côte d'Ivoire  19.2  29.0  24.1  61.2  12.7  38.0  44.8  42.5  31.7  22.5  Ethiopia  10.9  12.7  12.4  26.4  6.3  31.7  21.7  22.4  17.6  10.7  Ghana  16.2  25.6  20.4  43.7  11.5  37.4  42.2  41.1  23.2  19.1  Madagascar  77.9  119.3  110.3  215.2  61.3  113.3  135.6  132.5  157.6  99.0  Malawi  11.0  19.5  18.1  31.4  10.5  19.2  27.9  27.0  22.7  16.6  Mali  16.4  24.6  22.1  40.8  11.4  29.6  36.0  35.5  22.4  22.1  Mozambique  32.2  57.8  50.4  121.0  17.5  69.6  78.7  77.2  65.5  44.0  Niger  18.5  32.0  29.6  43.1  20.3  34.4  37.0  36.8  44.0  27.9  Nigeria  9.8  13.1  11.7  22.1  7.7  16.1  15.9  15.9  17.6  10.6  Rwanda  44.5  79.6  74.5  139.7  31.2  97.8  110.5  109.6  94.8  66.7  São Tomé and Príncipe  18.0  19.5  18.8  29.9  12.8  22.5  23.4  22.9  20.5  17.7  Senegal  18.9  32.7  25.9  57.1  16.7  32.8  43.9  40.3  23.2  26.9  Sierra Leone  35.3  55.5  47.6  81.6  28.7  52.1  66.2  63.2  47.8  47.5  South Africaa  8.1  13.3  9.8  23.4  2.6  17.5  17.1  17.3  10.7  9.2  Swaziland  13.8  17.1  15.8  34.6  8.0  26.0  21.9  22.7  16.1  15.6  Tanzania  28.1  49.9  43.1  84.1  23.5  77.0  83.1  82.6  53.1  39.5  Togo  37.4  81.5  62.3  148.2  31.8  59.1  100.4  90.4  83.6  56.3  Uganda  29.4  46.6  42.0  81.4  22.0  81.8  83.3  83.1  50.6  38.2  Zambia  7.3  18.4  14.4  30.4  4.9  14.3  21.9  20.7  17.4  13.5  Median  18.2  27.7  23.1  50.4  12.8  33.6  42.4  39.1  23.2  22.3  Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  a. Where the poor are entitled to varying amounts of free electricity (as much as 150 kWh a month for some poor  families in Johannesburg), the expenditure share would be lower.  62  Table A.16: Expenditure share of monthly electricity consumption of 250 kWh by grid connection status and  current spending  Share of household expenditure   of households for which share  5  Expenditure on  Grid  Expenditure on  Grid    All  electricity  connection  All  electricity  connection  Country  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Yes  No  Angola  3.0  1.2  3.4  1.4  3.8  84  100  80  99  75  Botswana  17.5  6.2  23.0  7.9  25.5  31  58  18  51  15  Burkina Faso  73.7  35.2  79.8  37.3  79.7  0  1  0  1  0  Côte d'Ivoire  24.1  16.0  32.1  —  —  8  12  4  —  —  Ethiopia  12.4  8.5  13.2  10.3  13.1  20  38  17  31  17  Ghana  20.4  15.4  26.6  17.1  28.3  7  11  3  9  2  Madagascar  110.3  45.5  118.9  —  —  0  0  0  —  —  Malawi  18.1  5.5  19.0  6.4  19.2  6  54  3  45  3  Mali  22.1  17.7  25.1  13.0  25.5  6  9  5  12  4  Mozambique  50.4  12.5  55.3  0.0  0.0  3  17  1  —  —  Niger  29.6  14.2  31.8  13.0  31.5  1  8  0  10  0  Nigeria  11.7  9.3  15.0  9.2  15.2  19  28  8  28  7  Rwanda  74.5  18.6  80.4  19.9  80.7  1  14  0  13  0  São Tomé and Príncipe  18.8  13.7  21.0  —  —  4  10  2  —  —  Senegal  25.9  18.3  36.6  17.0  36.3  2  3  0  3  0  Sierra Leone  47.6  27.1  51.2  27.2  51.2  0  0  0  0  0  South Africaa  9.8  8.6  12.2  8.6  18.1  39  42  33  44  8  Swaziland  15.8  7.4  20.0  —  —  19  43  7  —  —  Tanzania  43.1  21.1  48.1  21.7  48.3  1  5  0  5  0  Togo  62.3  32.4  81.0  32.5  80.7  1  2  0  2  0  Uganda  42.0  16.5  44.5  18.8  45.1  1  11  1  9  1  Zambia  14.4  3.4  16.2  4.2  17.3  22  81  12  70  8  Median  23.1  14.8  29.2  13.0  26.9  5  11  2  12  2  Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  Note: — = Grid connection status not available in the survey.  a. Where the poor are entitled to varying amounts of free electricity (as much as 150 kWh a month for some poor  families in Johannesburg), the expenditure share would be lower.  Table A.17: Grid‐electricity poverty gap, percent    Urban  Rural  National  kWh/month  30  50  100  250  30  50  100  250  30  50  100  250  Angola  0  0  0  2  0  0  0  4  0  0  0  3  Botswana  3  4  9  27  8  12  22  47  5  7  15  36  Burkina Faso  15  26  54  81  27  42  68  88  24  38  65  86  Côte d'Ivoire  0  2  13  48  1  5  22  61  1  4  18  55  Ethiopia  0  0  3  22  0  1  5  36  0  1  5  34  Ghana  0  0  13  44  0  2  27  60  0  1  20  52  Madagascar  18  56  81  89  32  71  88  93  30  68  87  92  Malawi  0  1  5  36  1  4  17  61  1  4  14  57  Mali  0  0  6  48  0  1  17  64  0  1  15  60  Mozambique  1  2  8  59  2  6  21  81  1  4  17  74  Niger  0  2  7  53  3  9  25  76  2  8  22  72  Nigeria  0  0  5  23  0  0  12  39  0  0  10  33  63    Urban  Rural  National  kWh/month  30  50  100  250  30  50  100  250  30  50  100  250  Rwanda  13  25  44  67  29  49  71  88  27  46  67  85  São Tomé and Príncipe  0  1  7  54  0  1  9  58  0  1  8  56  Senegal  1  3  11  50  4  10  32  73  2  7  23  63  Sierra Leone  3  13  40  77  12  34  63  87  9  26  55  83  South Africaa  0  1  4  21  0  2  9  39  0  1  6  28  Swaziland  1  3  15  40  2  6  22  53  2  6  20  50  Tanzania  0  1  15  65  1  4  34  80  1  3  29  76  Togo  5  22  42  72  20  49  68  87  15  39  59  81  Uganda  3  11  33  65  8  23  52  79  7  20  47  76  Zambia  1  2  4  20  11  14  22  55  7  10  16  43  Median  1  2  10  49  2  6  22  63  2  5  19  59  Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  a. Tariffs in Johannesburg are used. No allowance for free electricity is assumed for the purpose of these calculations.  Table A.18: Grid‐electricity poverty headcount, percent of total population    Urban  Rural  National  kWh/month  30  50  100  250  30  50  100  250  30  50  100  250  Angola  0  0  0  4  0  0  0  21  0  0  0  11  Botswana  7  11  24  57  19  28  49  80  12  18  34  67  Burkina Faso  41  61  89  99  65  82  97  100  60  77  95  100  Côte d'Ivoire  1  5  29  80  4  12  46  92  2  8  38  87  Ethiopia  1  1  10  54  1  2  18  77  1  2  17  74  Ghana  0  2  38  85  2  6  65  95  1  4  52  90  Madagascar  50  92  98  100  77  98  100  100  71  97  99  100  Malawi  0  4  28  72  3  18  64  97  3  16  58  93  Mali  0  1  19  84  1  6  48  94  0  5  42  92  Mozambique  2  6  21  90  6  19  52  99  5  15  43  96  Niger  2  9  44  90  12  35  85  100  10  31  78  98  Nigeria  0  0  18  62  0  0  39  83  0  0  31  76  Rwanda  34  53  71  90  68  87  97  100  63  82  93  98  São Tomé and Príncipe  1  4  28  93  1  5  33  96  1  4  30  95  Senegal  3  8  33  94  11  29  75  100  8  20  57  98  Sierra Leone  13  43  85  100  45  82  98  100  33  67  93  100  South Africaa  1  3  14  47  1  6  29  79  1  4  20  59  Swaziland  2  7  28  62  4  12  40  80  3  11  37  76  Tanzania  1  2  42  95  3  13  75  99  3  10  66  98  Togo  16  55  81  97  53  88  97  100  39  76  91  99  Uganda  11  33  69  94  25  58  90  99  22  52  85  98  Zambia  5  8  14  48  34  42  57  90  24  30  42  75  Median  2  7  29  87  5  19  60  96  4  16  47  94  Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  a. Tariffs in Johannesburg are used. No allowance for free electricity is assumed for the purpose of these calculations.  64  Table A.19: Annual subsidies needed for monthly consumption of 30, 50, and 100 kWh  Subsidies  US$ million  % of cash collected  Location  Urban  Rural  National  Urban  Rural  Total  kWh/month  30  50  100  30  50  100  30  50  100  30  30  30  Angola  0  0  0  0  0  0  0  0  0  —  —  —  Botswana  0  1  4  1  2  7  2  3  11  0.01  0.04  0.05  Burkina Faso  14  32  119  58  122  375  72  153  494  0.67  2.83  3.50  Côte d'Ivoire  1  4  55  2  10  88  3  14  143  0.01  0.03  0.04  Ethiopia  0  0  6  1  2  33  1  3  38  0.01  0.03  0.04  Ghana  0  2  118  1  4  166  1  6  284  0.00  0.01  0.01  Madagascar  10  70  256  60  316  987  69  386  1,243  0.88  5.54  6.42  Malawi  0  0  10  1  7  54  1  7  64  0.00  0.05  0.05  Mali  0  0  9  0  1  47  0  2  56  0.00  0.00  0.00  Mozambique  0  1  7  1  6  39  2  7  46  0.01  0.05  0.06  Niger  0  2  7  7  28  96  7  30  103  0.04  0.63  0.66  Nigeria  0  0  194  0  0  527  0  0  721  0.00  0.00  0.00  Rwanda  5  15  50  61  161  442  66  176  492  0.46  5.87  6.33  São Tomé and Príncipe  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0.01  0.01  0.01  Senegal  1  6  37  4  16  87  6  22  124  0.02  0.07  0.09  Sierra Leone  2  12  62  10  40  139  12  52  201  0.59  2.76  3.35  South Africaa  1  7  67  1  7  67  2  14  135  0.00  0.00  0.00  Swaziland  0  0  2  0  1  4  0  1  6  0.00  0.01  0.01  Tanzania  0  2  82  3  16  374  3  18  456  0.00  0.03  0.03  Togo  4  27  81  15  68  153  19  94  234  0.18  0.77  0.95  Uganda  6  35  197  44  195  806  50  230  1,003  0.13  0.96  1.09  Zambia  1  1  3  12  17  32  13  18  36  0.01  0.14  0.15  Median  0  2  44  2  9  87  2  14  0  0.01  0.05  0.05  Source: World Bank staff calculations based on utility information and household survey data.  Note: Cash collected is the amount of revenue collected by the utility. — = data not available.  a. Tariffs in Johannesburg are used. No allowance for free electricity is assumed for the purpose of these calculations.    65  Table A.20 shows the percentage of grid‐connected households reporting no expenditures on electricity.   Table A.20: Percentage of households connected to the grid with zero expenditures on electricity by quintile  Urban Rural National Country  1  2  3  4  5  1  2  3  4  5  1  2  3  4  5  Angola  59  54  51  43  37  100  81  63  81  71  73  60  53  47  39  Botswana  45  32  29  35  28  59  23  23  41  28  50  29  28  36  28  Burkina Faso  76  19  17  12  6  100    23  16  21  85  15  17  12  7  Ethiopia  21  22  31  35  46  19  9  11  5  10  20  16  26  25  38  Ghana  26  29  26  20  16  37  32  32  25  22  33  30  28  21  17  Malawi  5  38  47  23  19  —    19  34  19  5  35  42  25  19  Mali  0  23  16  8  10  86  34  53  15  5  55  26  21  9  9  Niger  0  0  14  4  6  0  0  0  0  0  0  0  7  3  6  Nigeria  2  3  4  1  2  5  5  9  9  9  4  4  6  4  4  Rwanda  46  22  25  6  10  23  12  20  17  10  29  17  22  12  10  Senegal  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  Sierra Leone  0  0  4  0  1  37  0  0  0  0  6  0  4  0  1  South Africa  18  15  23  30  38  8  10  10  17  20  12  12  18  27  36  Tanzania  0  12  27  3  5  38  21  20  18  9  16  14  25  6  6  Uganda  82  74  30  23  24  100  100  81  25  19  88  92  40  24  23  Zambia  67  63  62  42  30  100  91  87  81  49  93  74  69  50  32  Total  13  14  18  17  19  11  11  13  14  12  12  12  16  16  17  Source: World Bank staff calculations using household survey data.  Note: Imputed values of free electricity in Ghana, South Africa, Uganda, and Zambia are excluded from expenditure on electricity. — = No households with  non‐zero expenditures on electricity; total = weighted average across all countries in the table.    66  The last two tables show the results of probit and least‐squares regression analysis of the gender of the  head of household.  Table A.21: Increase in the probability of the dummy dependent variable being 1 and percent increase  (for log expenditure) for switching from male‐ to female‐headed households  Dependent variable  All households  Urban households only  Urban  Expenditure  Electricity  Log  Country  dummya  dummyb  dummyc  Grid dummyd,e  expendituref,g  Angola  —  —  —  —  —  Botswana  0.04  —  —  —  —  Burkina Faso  0.06  —  n.a.  —  —  Côte d'Ivoire  0.14  —  —  —  —  Ethiopia  0.12  0.10  —  —  16g  Ghana  0.13  ‐0.04  ‐0.02  ‐0.02e  ‐10f,g  Madagascar  0.10  0.06  0.09  0.08d  —  Malawi  ‐0.06  —  —  n.d.  —  Mali  0.07  —  —  0.09e  —  Mozambique  0.07  —  —  —  —  Niger  0.15  —  —  d,h 0.10 , 0.12e  —  Nigeria  0.08  —  —  —  —  Rwanda  0.02  —  —  —  14f  São Tomé and Príncipe  0.11  0.08  —  n.d.  —  Senegal  0.23  —  —  —  —  Sierra Leone  0.04  —  —  —  —  South Africa  0.10  0.10  n.a.  0.02e  —  Swaziland  ‐0.10  —  —  n.d.  —  Tanzania  0.06  —  —  —  —  Togo  0.05  ‐0.06  ‐0.07  ‐0.05d,e  —  Uganda  0.07  —  —  —  —  Zambia  0.05  0.04  —  —  —  Median  0.07  0.06  ‐0.02  NA  NA  Source: World Bank staff calculations.  Note: — = statistically insignificant at 5%; n.d. = no distinction made for different sources of electricity; n.a. = not  available (data not collected); NA = not applicable.  a. 1 for urban, 0 for rural.   b. 1 if spending on electricity is positive, zero otherwise (spending is zero or missing).  c. 1 for electricity (grid as well as off‐grid, such as solar and diesel generators) as the primary source of energy for  lighting or cooking, 0 otherwise.  d. 1 for electricity (excluding off‐grid, such as solar and diesel generators) as the primary source of energy for  lighting or cooking, 0 otherwise.  e. 1 for grid connection, 0 otherwise, for the 17 countries where the survey asked about the status of grid  connection.  f. Logarithm of spending on electricity retaining all households with positive expenditure.  g. Logarithm of spending on electricity retaining only grid‐connected households with positive expenditure.    67  Table A.22: Probability of increase and percent increase (for log spending) for rural female‐headed  households  Country  Expenditure dummy  Electricity dummy  Grid dummya,b  Log spendingc,d  Angola  —  —  —  24a,b  Botswana  0.07  0.09  a 0.09 , 0.08b  —  Burkina Faso  —  —  —  —  Côte d'Ivoire  —  n.a.  —  —  Ethiopia  —  —  —  —  Ghana  0.11  0.11  0.11a,b  a ‐10 , ‐9b  Madagascar  —  —  —  —  Malawi  —  —  n.d.  —  Mali  —  —  0.10b  —  Mozambique  —  —  0.01a  —  Niger  —  —  —  —  Nigeria  0.14  0.10  0.08a, 0.17b  —  Rwanda  —  —  —  —  São Tomé and Príncipe  —  —  n.d.  ‐25d  Senegal  0.24  0.23  0.23 a,b  35c  Sierra Leone  ‐0.003  —  ‐0.003 a,b  ‐49d  South Africa  —  n.a.  —  —  Swaziland  —  —  n.d.  —  Tanzania  —  —  —  —  Togo  —  —  —  —  Uganda  —  —  —  —  Zambia  —  —  ‐0.01b  —  Median  0.09  0.11  NA  NA  Source: World Bank staff calculations.  Note: For table headers, abbreviations, and footnotes, see Table A.21. Footnotes a–d correspond to d–g in Table  A.21.        68  References  Angel‐Urdinola, Diego, and Quentin Wodon. 2007. “Do Utility Subsidies Reach the Poor?  Framework  and Evidence for Cape Verde, Sao Tome, and Rwanda.” Economic Bulletin 9:  1–7.Dinkelman,  Taryn. 2011. “The Effects of Rural Electrification on Employment: New Evidence from South  Africa.” American Economic Review 101: 3078–3108.  Antmann, Pedro. 2009. Reducing Technical and Non‐Technical Losses in the Power Sector. Background  paper for the World Bank Energy Sector Strategy. World Bank: Washington DC.  http://siteresources.worldbank.org/EXTESC/Resources/Background_paper_Reducing_losses_in_ the_power_sector.pdf.  Briceño‐Garmendia, Cecilia, and Maria Shkaratan. 2011. “Power Tariffs: Caught between Cost Recovery  and Affordability.” Policy Research Working Paper 5904, World Bank, Washington, DC.  http://dx.doi.org/10.1596/1813‐9450‐5904.  Golumbeanu, Raluca, and Douglas Barnes. 2013. “Connection Charges and Electricity Access in Sub‐ Saharan Africa.” Policy Research Working Paper 6511, World Bank, Washington, DC.  http://dx.doi.org/10.1596/1813‐9450‐6511.  Grogan, Louise, and Asha Sadanand. 2013. “Rural electrification and Employment in Poor Countries:  Evidence from Nicaragua.” World Development 43: 252–65.  IEA (International Energy Agency) and the World Bank. 2015. Progress Toward Sustainable Energy:   Global Tracking Framework Report. World Bank: Washington DC. Doi: 10.1596/978‐1‐4648‐ 0690‐2.   Jack, B. Kelsey, and Grant Smith. 2015. “Pay as You Go: Metering and Electricity Expenditures in South  Africa.” American Economic Review 105: 237–41.  Khandker, Shahidur, Douglas Barnes, and Hussain Samad. 2013. “Welfare Impacts of Rural  Electrification: A Panel Data Analysis from Vietnam.” Economic Development and Cultural  Change 61: 659–92.  Khandker, Shahidur, Hussain Samad, Rubaba Ali, and Douglas Barnes. 2012. “Who Benefits Most from  Rural Electrification?” Policy Research Working Paper 6095, World Bank, Washington, DC.  http://dx.doi.org/10.1596/1813‐9450‐6095.  Komives, Kristin, Vivien Foster, Jonathan Halpern, and Quentin Wodon. 2005. Water, Electricity, and the  Poor. Who Benefits from Utility Subsidies? Directions in Development, World Bank: Washington  DC. http://dx.doi.org/10.1596/978‐0‐8213‐6342‐3.  Kumar, Santosh, and Ganesh Rauniyar. 2011. “Is electrification welfare improving? Non‐experimental  evidence from rural Bhutan.” Munich Personal RePEc Archive 31482. http://mpra.ub.uni‐ muenchen.de/31482/.  Lampietti, Julian and Nils Junge. 2006. “Europe and Central Asia: Power Sector Reform”. In Poverty and  Social Impact Analysis of Reforms: Lessons and Examples from Implementation, edited by Aline  69  Coudouel, Anis Dani, and Stefano Paternostro. Washington, DC: World Bank.  http://elibrary.worldbank.org/doi/abs/10.1596/978‐0‐8213‐6486‐4.  Milazzo, Annamaria, and Dominique van de Walle. 2015. “Women Left Behind? Poverty and Headship in  Africa.” Policy Research Working Paper 7331, World Bank, Washington, DC.  http://dx.doi.org/10.1596/1813‐9450‐7331.  NERC (Nigeria Electricity Regulatory Commission). 2012. “Connection Fees Prohibited for New Electricity  Customers.” Press release. http://www.nercng.org/index.php/media‐and‐publicity/press‐ releases/121‐connection‐fees‐prohibited‐for‐new‐electricity‐customers.  Never, Babette. 2015. “Social norms, trust and control of power theft in Uganda: Does bulk metering  work for MSEs?” Energy Policy 82: 197206.  Smith, Thomas. 2004. “Electricity Theft: a Comparative Analysis.” Energy Policy 32: 2067–2076.  Tewan, D. and Tushaar Shah. 2003. “An assessment of South African prepaid electricity experiment,  lessons learned, and their policy implications for developing countries.” Energy Policy 31: 911– 27.  Trimble, Christopher, Masami Kojima, Ines Perez Arroyo, and Farah Mohammadzadeh. 2016. “Financial  Viability of Electricity Sectors in Sub‐Saharan Africa: Quasi‐Fiscal Deficits and Hidden Costs.”  Policy Research Working Paper 7788, World Bank, Washington, DC.   Van de Walle, Dominique, Martin Ravallion, Vibhuti Mendiratta, and Gayatri Koolwal. 2013. “Long‐Term  Impacts of Household Electrification in Rural India.” Policy Research Working Paper 6527, World  Bank, Washington, DC. http://dx.doi.org/10.1596/1813‐9450‐6527.  World Bank. 2015. “Beyond Connections: Energy Access Redefined.” Washington, DC.  http://www.worldbank.org/content/dam/Worldbank/Topics/Energy20and20Extract/Beyond_C onnections_Energy_Access_Redefined_Exec_ESMAP_2015.pdf.  ———. 2016. World Development Indicators 2016. Updated on May 2, 2016. Washington DC: World  Bank Group.  World Bank and IEA (International Energy Agency). 2015. “Progress Toward Sustainable Energy: Global  Tracking Framework 2015.” Washington DC: World Bank.  http://trackingenergy4all.worldbank.org/reports.