Adversaries versus Partners: Urban Water Supply in the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
In the Philippines, skepticism about private sector participation in urban water provision became increasingly pronounced as missed service targets and regulatory battles plagued governmental relations with the two companies (Manila Water and Maynilad) granted concessions for water provision in the capital, Manila. A comparative study of these two public-private partnerships (PPPs) reveals the challenges of reconciling bureaucratic and organizational dynamics with public suspicion of the private sector. This study draws on interviews and observations with corporate and government officials, academics, journalists, non-governmental organizations and civil society members in the Philippines, almost a decade after the initial privatization. This paper furthers our understanding of the outcomes in Manila -- and PPPs more generally -- by addressing the tension between credible commitment in contractual arrangements and flexibility for responding to economic and environmental shocks. It argues that adversarial interactions between the private corporations and regulators hindered the collaborative negotiations needed to respond to the currency crisis. Fear of public backlash against price increases and contract adjustments prevented the government and companies from engaging in meaningful joint problem solving. The differential outcomes of the companies illustrate the relevance of specific contractual arrangements and leadership in determining the impact of unforeseen shocks. However, the problems experienced by both companies indicates the need—if the private sector is to equitably and efficiently provide public goods—to redesign PPPs to increase transparency and to develop true partners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».