Managing contractual uncertainty for drinking water services in rural Mali
Notice bibliographique
Résumé
Contracts allocate rights, obligations, and risks between various parties to achieve specific results. In response to slow progress to deliver safe drinking water to rural populations, governments across Africa are increasingly introducing contracts with professional service providers. Contracts for drinking water service provision are designed to align operational outcomes with financial objectives. Yet, professional drinking water service providers generally miss revenue goals despite meeting their contractually agreed service delivery obligations. This mismatch between contractual expectations and outcomes in implementation speaks to wider issues of contract incompleteness. Contract theory indicates that renegotiation is a critical mechanism to adapt an incomplete contract design to uncertainties in operational and financial performance materializing during contract implementation. In this article we examine how contract incompleteness affects the sustainability of professional rural water service delivery and explore how and to what extent an incomplete contract might be addressed. Applying contract theory to a professional service delivery model operating in rural Mali, the empirical analysis uses qualitative methods to provide new insights on the process and consequences of contract renegotiation. Results of our case study show that contract renegotiation is conditional on the original parties’ agreement to adapt the contract and also requires the involvement of external actors and capital to address the shortcomings of an incomplete contract design. In the Mali case, we find that the contract is incomplete because of the inability to enforce local water demand, hindering progress to revenue targets aligned with commercial finance. This condition is likely to hold in most rural contexts requiring contracting models for rural water services to combine public and philanthropic funding and private finance to deliver on desired outcomes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».