The Economic Impacts of Rural Water Supply Infrastructures in Developing Countries: Empirical Evidence from Senegal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The paper addresses the often-neglected economic impacts associated with the supply of hydraulic infrastructure in rural and under-serviced communities in developing countries. We rely on a rich panel dataset including 1319 Senegalese rural households collected in 2016 and 2020, during the deployment of the first phase of the Emergency Program for Community Development (PUDC). By combining propensity score matching (PSM), inverse probability weighting, difference-in-differences, and quantile regression, we find that access to piped water improves employment in the agricultural sector but has no significant impact on household expenditures. After controlling for attrition, through PSM, we find that the employment effect operates through access to a greater quantity of water and a reduction in the time women devote to water fetching chores. Moreover, when bundled with complementary infrastructure interventions such as the construction of rural roads, we find that access to water services generates an even higher impact. The quantile analysis shows that non-poor households seem to benefit more from the provided water supply infrastructure compared to poor households. Finally, when comparing the welfare effect of government-led PUDC water supply with that of community-led initiatives, our findings advocate for the widespread implementation of the former for reasons of cost-effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».