WPS7859 Policy Research Working Paper 7859 A First Step up the Energy Ladder? Low Cost Solar Kits and Household’s Welfare in Rural Rwanda Michael Grimm Anicet Munyehirwe Jörg Peters Maximiliane Sievert Development Economics Vice Presidency Operations and Strategy Team October 2016 Policy Research Working Paper 7859 Abstract More than 1.1 billion people in developing countries are benchmark defined by the United Nations. The authors lacking access to electricity. Based on the assumption that find significant positive effects on household energy expen- electricity is a prerequisite for human development, the ditures and some indication for effects on health, domestic United Nations has proclaimed the goal of providing elec- productivity, and on the environment. Since only parts tricity to all by 2030. In recent years, Pico-Photovoltaic kits of these effects are internalized, underinvestment into the have become a low-cost alternative to investment intensive technology is likely. In addition, our data show that adop- grid electrification. Using a randomized controlled trial, tion will be impeded by affordability, suggesting that policy the paper examines uptake and impacts of a simple Pico- would have to consider more direct promotion strategies Photovoltaic kit that barely exceeds the modern energy such as subsidies or financing schemes to reach the UN goal. This paper is a product of the Operations and Strategy Team, Development Economics Vice Presidency. 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 michael.grimm@uni-passau.de, munyehirwe@gmail.com, and maximiliane.sievert@rwi-essen.de. 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   A First Step up the Energy Ladder? Low Cost Solar Kits and  Household’s Welfare in Rural Rwanda  Michael Grimm, Anicet Munyehirwe, Jörg Peters, and Maximiliane Sievert                                JEL codes: D13, H23, H43, I31, O13, O18, Q41.  Keywords: Sustainable Energy for All (SE4All), household welfare, household technology  adoption, Sub‐Saharan Africa, Randomized Controlled Trial.      Michael Grimm is a Professor of Development Economics at University of Passau. He is also affiliated with Erasmus University Rotterdam and IZA, Bonn; michael.grimm@uni-passau.de. Anicet Munyehirwe is director of IB&C Rwanda; munyehirwe@gmail.com. Jörg Peters is heading the research group “Climate Change in Developing Countries” at RWI, Germany. He is Visiting Associate Professor at the University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa; joerg.peters@rwi-essen.de. Maximiliane Sievert (corresponding author) is Research Fellow at RWI, Germany; maximiliane.sievert@rwi-essen.de. We thank two anonymous referees and the editor for very valuable comments. We also thank conference participants in Münster (VfS 2015), in Oxford (CSAE 2015), in Kiel (VfS Development Economics 2015), Copenhagen (PEGNET 2013) and Düsseldorf (IAEE 2013) as well as participants at research seminars at the University of Bonn (ZEF), the Kiel Institute for the World Economy, and the University of Groningen. The data underlying this research was collected for an impact evaluation commissioned by the Policy and Evaluation Department of the Ministry of Foreign Affairs of the Netherlands (IOB). This work was supported by the German Federal Ministry for Economic Affairs and Energy and the Ministry of Innovation, Science, and Research of the State of North Rhine-Westphalia [Sondertatbestand – special grant] to JP and MS. Please cite the version of this paper published in the World Bank Economic Review (http://wber.oxfordjournals.org/).     More  than  1.1  billion  people  in  developing  countries  lack  access  to  electricity.  Some  590 million of them live in Africa, where the rural electrification rate is only 14 percent  (SE4All  2015).  Providing  access  to  electricity  is  an  explicit  goal  of  the  sustainable  development goals (SDGs) and frequently considered a precondition for economic and  social  development  (UN  2005).  Based  on  such  assumptions,  the  United  Nations  aims  for  universal  access  to  electricity  by  2030  via  its  initiative  Sustainable  Energy  for  All  (SE4All;  see  also  UN  2010).  The  investment  requirements  to  achieve  this  target  are  enormous, estimated by the International Energy Agency (IEA) (2011) to be about 640  billion US Dollars.  In  recent  years,  so‐called  Pico‐Photovoltaic  (Pico‐PV)  kits  have  become  a  low‐cost  alternative to existing electrification technologies thanks to a substantial cost decrease  of  photovoltaic  and  battery  systems  as  well  as  energy  saving  LED  lamps.  Different  Pico‐PV  kits  exist  that  provide  basic  energy  services  like  lighting,  mobile  phone  charging,  and  radio  usage.  In  the  SE4All  initiative’s  multi‐tier  definition  of  what  is  considered as modern energy, the Pico‐PV technology constitutes the Tier 1 and thus  the  first  step  on  the  metaphoric  energy  ladder.  Investment  costs  for  Pico‐PV  kits  are  far lower than for the provision of on‐grid electricity or higher tier PV systems.   This  paper  investigates  usage  behavior  and  the  changes  in  people’s  living  conditions  when households make this first step toward modern energy based on a randomized  controlled  trial  (RCT)  that  we  implemented  in  rural  Rwanda.  The  kit,  which  we  randomly  assigned  free  of  charge  to  150  out  of  300  households  in  15  remote  villages,  consists  of  a  1  Watt  solar  panel,  a  40  lumen  lamp,  a  telephone  charger,  and  a  radio— and  thereby  just  barely  reaches  the  benchmark  of  what  qualifies  as  modern  energy  access  in  the  SE4All  framework.  The  market  price  of  the  full  Pico‐PV  kit  is  at  around  30 USD. Our study population is the main target group of the Pico‐PV technology, that  is, the bottom‐of‐the‐pyramid living in a country’s periphery who will not be reached  by the electricity grid in the years to come and who will have problems to afford higher  tier PV systems.  We investigate the adoption of the Pico‐PV kit at both the extensive and the intensive  margin.  At  the  extensive  margin,  we  examine  whether  households  actually  use  the  Pico‐PV  kit.  This  is  not  obvious  given  that  we  distribute  the  kit  for  free  and  the  technology  is  new  for  the  households.  There  is  an  intense  debate  in  the  development  community  about  usage  intensity  of  freely  distributed  goods  (see,  e.g.,  Dupas  2014).  At  the  intensive  margin,  so  conditional  on  households  using  the  kit,  we  examine  the  effects of Pico‐PV usage on three types of outcomes: energy expenditures, health and  environment,  and  productivity  in  domestic  work.  The  amplitude  of  effects  heavily  depends on usage behavior: is the kit used in addition or as a substitute to traditional  lighting  sources  like  kerosene?  Which  household  member  uses  the  kit  and  for  which  purposes?  Do  households  expand  their  activities  that  require  lighting  into  evening  hours,  or  do  they  just  shift  activities  from  daytime  to  nighttime?  Does  the  total  time  awake  of  household  members  change?  Nonelectrified  rural  households  in  Africa  are  increasingly  using  LED  lamps  that  run  on  dry‐cell  batteries.  Since  these  batteries  are  not  disposed  of  appropriately  and  potentially  harm  the  local  environment,  Pico‐PV  usage  might  also  induce  environmental  benefits.  We  also  analyze  whether  potential  productivity gains in domestic work release time that can now be dedicated to income  generating activities.   Our paper complements the seminal work of Furukawa (2014) who studies the effects  of  Pico‐PV  lamps  on  children’s  learning  outcomes  in  rural  Uganda.  We  extend  the  scope  by  examining  the  effects  of  Pico‐PV  kits  on  various  in‐house  activities  of  all  household  members,  not  only  those  of  school  children.  We  find  that  households  use  the  kits  intensively  in  spite  of  the  zero  price  and  the  novelty  of  the  product.  Furthermore, the kit considerably reduces consumption of kerosene, candles, and dry‐ cell  batteries  and,  in  consequence,  energy  expenditures.  The  reduction  of  kerosene  improves  household  air  quality  and  the  reduction  of  dry‐cell  battery  consumption  plausibly  leads  to  environmental  benefits.  Moreover,  we  find  that  children  shift  part  of  their  homework  into  the  evening  hours.  Primary  school  boys  even  increase  their  total  study  time.  While  parts  of  these  effects  are  clearly  internalized  benefits,  other  parts are important externalities, which may provide the cause for public subsidies, in  particular if it turns out that households are simply too poor to raise the upfront costs  alone.    The role of public policy in the promotion of Pico‐PV technology is not defined so far.  The expectation of the World Bank’s Lighting Global program, for example, as well as  other donors is that Pico‐PV kits make inroads to African households via commercial  markets, implying that end users pay cost‐covering prices (see Lighting Global 2016).  This might in fact work out for the relatively well‐off strata in rural areas but is much  more uncertain for the rural poor. In fact, the major target group of Pico‐PV kits within  the  SE4All  endeavor  is  located  beyond  the  reach  of  the  grid  in  remoter  areas.  These  households  are  short  on  cash,  credit  constrained,  and  might  have  more  essential  priorities to spend their money on. If these groups in the periphery of the developing  world  shall  be  reached  by  the  SE4All  initiative,  direct  subsidies  or  even  a  free  distribution might be required. This is indeed the policy intervention we mimic in our  study.  From  a welfare  economics  point  of  view  this would  be justified if  the  usage of  Pico‐PV  kits  generates  private  and  social  returns  that  outweigh  the  investment  cost.  Our paper provides empirical substance to this debate.   So far, only very little evidence exists on the take‐up and impacts of Pico‐PV lamps. To  our  knowledge,  the  only  published  study  is  Furukawa  (2014),  who  concentrates  on  educational  outcomes  alone.  Furukawa  randomized  Pico‐PV  lamps  among  155  primary school students in  Uganda who at baseline used kerosene wick lamps as the  main  lighting  source  at  home.  Although  Furukawa  (2014)  finds  that  children’s  study  hours  clearly  increased  among  Pico‐PV  lamp  owners,  he  curiously  observes  decreasing  test  scores.  Furukawa  tests  different  explanations  of  this  “unexpected  result”.  Without  having  the  data  at  hand  to  obtain  a  robust  answer,  he  hypothesizes  that  the  low  power  of  the  lamps  and  the  inadequate  recharging  behavior  could  have  led to flickering light, which eventually worsened studying conditions.  Based on this  experience, we will therefore carefully check the lighting quality and users’ satisfaction  in our experiment.   Much  more  evidence  exists  on  the  socioeconomic  effects  of  classical  rural  electrification  programs  using  higher  tier  technologies,  mostly  the  extension  of  the  electricity grid. These interventions differ from our randomized solar kit to the extent  that much higher effect sizes can be expected, but also much higher costs are incurred.  Nonetheless,  this  literature  constitutes  an  important  background  of  our  work,  in  particular  those  studies  that  explore  the  effects  of  electricity  usage  on  similar  outcomes. Van de Walle et al. (2016) for instance find that in rural India electrification  led  to  a  significant  increase  in  households’  expenditures.  For  the  case  of  a  grid  extension  program  in  El  Salvador,  Barron  and  Torero  (2014,  2015)  find  reductions  in  kerosene  consumption,  in  particulate  matter  exposure,  and  respiratory  disease  prevalence as well as an increase in study hours among children. The latter finding is  confirmed in a grid extension program in Bangladesh (Khandker et al. 2012) but not in  a  previous  study  in  Rwanda  on  the  effects  of  mini‐grid  electrification  (Bensch  et  al.  2011).  For  South  Africa  and  Nicaragua,  respectively,  Dinkelman  (2011)  and  Grogan  and  Sadanand  (2013) provide  evidence  that  the  use  of  electricity  saves  women’s  time  in household chores and leads to increased labor supply of women.1   In  SE4All’s  multi‐tier  framework  solar  home  systems  are  the  intermediate  step  between Pico‐PV and grid electricity. Samad et al. (2013) evaluate a solar home system  program in Bangladesh and find increases in evening study hours of school children,  TV  usage,  and  female  decision‐making  power.  They  also  find  reduced  kerosene  consumption  and  some  moderate  evidence  for  positive  health  effects.  Bensch  et  al.                                                    1  Further studies exist that examine whether on‐grid rural electrification programs can spur income generation and  economic growth (see, e.g., Bensch et al. 2011; Dinkelman 2011; Bernard 2012; Khandker et al. 2012, 2013; Grogan  and  Sadanand  2013;  Lipscom  et  al.  2013;  Barron  and  Torero  2014;  Lenz  et  al.  2016;  Peters  and  Sievert  2016).  As  discussed above, we do not expect the Pico‐PV systems to affect such outcomes.    (2013)  confirm  positive  effects  of  solar  home  system  usage  on  children’s  studying  hours in Senegal.   It is the aim of our paper to extend the scope of this literature to the bottom step of the  energy  ladder.  Hence,  these  findings  are  important  to  classify  our  observations,  although  of  course  the  cost‐related  and  technological  differences  between  on‐grid  electricity, 50 Watt solar home systems and our 1 Watt Pico‐PV kit have to be borne in  mind.   The  remainder  of  the  paper  is  organized  as  follows:  Section  I  gives  the  policy  and  country background. Section II provides theoretical considerations that will guide our  empirical  analysis.  Section  III  presents  our  experimental  design.  Section  IV  discusses  all results, and Section V concludes.      Background  Policy Background  In the absence of electricity, people in rural Sub‐Saharan Africa light their homes using  traditional  lighting  sources—candles  or  kerosene  driven  wick  lamps  and  hurricane  lamps.  In  recent  years,  dry‐cell  battery  driven  LED‐lamps  have  become  available  in  almost  every  rural  shop  and  are  increasingly  used  (see  Bensch  et  al.  2015).  The  most  common  ones  are  small  LED‐torches  and  mobile  LED‐lamps  that  exist  in  various  versions  (see  Figure 1).  In  addition,  many  rural  households  use  hand‐crafted  LED  lamps, that is, LED‐lamps that are removed from torches and installed somewhere in  the  house  or  on  a  stick  that  can  be  carried  around.  For  rural  households  in  Africa,  expenditures  for  both  traditional  lighting  sources  and  dry‐cell  batteries  constitute  a  considerable  part  of  their  total  expenditures.  In  very  remote  and  poor  areas,  people  who  are  cash  constrained  generally  use  very  little  artificial  lighting  and  sometimes  even  only  resort  to  the  lighting  that  the  cooking  fire  emits.  For  this  stratum,  the  day  inevitably ends after sunset.     Figure 1: Traditional lighting devices  Hurricane    Traditional tin    Ready‐   Hand‐crafted    Mobile LED lamp  lamp  lamp  made torch  LED lamp          Source: Own illustration    Obviously,  this  lighting  constraint  restricts  people  in  many  regards.  Activities  after  nightfall are literally expensive but also difficult and tiring because of the low quality  of  the  lighting  (see  Section  II  for  more  information  on  lighting  quality).  At  the  same  time, it becomes evident that modern energy is not a binary situation. Rather, there are  several steps between a candle and an incandescent light bulb.   This continuum has sometimes been referred to as the energy ladder. In fact, SE4All has  defined different tiers of modern energy access within its Global Tracking Framework  (SE4All  2013)  according  to  the  electricity  supply  that  is  made  available.  For  example,  a regular connection to the national grid qualifies as Tier 3, because it allows for using  general  lighting,  a  television,  and  a  fan  the  whole  day.  A  solar  home  system  would  qualify  for  Tier  1  or  2  (depending  on  its  capacity).  Tier  1  requires  having  access  to  a  peak capacity of at least 1 Watt and basic energy services comprising a task light and  a  radio  or  a  phone  charger  for  four  hours  per  day.  The  spread  between  the  service  qualities  of  the  different  tiers  is  also  reflected  in  the  required  investment  costs:  the  retail price of the Pico‐PV kit used in this study is at around 30 USD. The World Bank  (2009) estimates a cost range for on‐grid electrification in rural areas of 730 to 1450 USD  per connection.2     The  promotion  of  Pico‐PV  kits  is  most  prominently  pursued  by  the  World  Bank  program Lighting Global. Based on the assumption that the market for Pico‐PV systems  is  threatened  by  a  lack  of  information  and  information  asymmetries,  it  provides  technical  assistance  to  governments,  conducts  market  research,  facilitates  access  to  finance to market players, and has introduced a quality certificate for Pico‐PV systems.  The objective of Lighting Global’s initiative in the region, Lighting Africa, is to provide  access  to  certificated  Pico‐PV  kits  to  250  million  people  by  2030.  The  Pico‐PV  lantern  and the panel used for the present study were certified by Lighting Africa.3                                                        2  The  investment  requirements  calculated  by  IEA  (2011)  of  additional  640  billion  USD  to  achieve  universal  access  to electricity are based on electricity connections that provide a minimum level of electricity of 250 kWh per year.  This roughly corresponds to a Tier 2 electricity source.  3  At  the  point  of  the  Pico‐PV  kit’s  certification,  Lighting  Africa  did  not  yet  issue  certificates  for  mobile  phone  charging and other services.    Country Background   Rwanda’s energy sector is undergoing an extensive transition with access to electricity  playing  a  dominating  role.  The  Government  of  Rwanda’s  goal  is  to  increase  the  electrification rate to 70 percent of the population by 2017/2018 and to full coverage by  2020.  The  key  policy  instrument  clearly  is  the  huge  Electricity  Access  Roll‐Out  Program  (EARP)  that  since  2009  quintuplicated  the  national  connection  rate  to  24  percent  country  wide.  Three  further  programs  exist  that  have  not  been  implemented  so  far,  though.  First,  the  Government  plans  to  establish  a  mechanism  to  provide  the  poorest households (categorized as Ubudehe 1 according to the national poverty scale)  with  a  basic  solar  system  corresponding  to  Tier  1  electricity  access.  Second,  a  risk  mitigation facility shall be established to encourage the private sector to increase sales  of  solar  products  and  services.  Third,  mini‐grids  shall  be  developed  by  the  private  sector (MININFRA 2016). These programs are complemented by the so‐called Bye Bye  Agatadowa  initiative  that  aims  at  eliminating  kerosene  lamps  completely  from  the  country.   In the absence of public promotion schemes, few private firms that sell Lighting Africa  verified  Pico‐PV  kits  were  active  in  the  country  at  the  time  of  the  study  implementation.  They  operate  mostly  in  the  Rwandan  capital  Kigali  and  other  cities.  In  rural  areas,  Pico‐PV  kits  are  sometimes  available,  but  their  retail  price  is  much  higher  compared  to  lower  quality  dry‐cell  battery  driven  LED‐lamps  that  can  be  bought in rural shops  all over the country. These devices are not quality verified, but  cost  only  between  500  FRW  (0.82  USD4)  for  hand‐crafted  LED  lamps  and  3000  FRW  (4.95 USD) for an LED hurricane lamp. The battery costs to run an LED hurricane lamp  for one hour are around 0.01 USD. This is cheaper than running a kerosene driven wick  lamp  (around  0.03  USD  per  hour)  and  the  lighting  quality  is  slightly  better,  which  is  why  many  households  are  now  using  such  ready‐made  or  hand‐crafted  LED‐lamps.  Compared  to  both  battery‐driven  LED  lamps  and  kerosene  lamps,  Pico‐PV  kits  provide  higher  quality  lighting  (depending  on  the  number  of  LED  diodes)  at  zero  operating costs. Assuming that a household uses the lamp for four hours per day, the  investment  into  the  Pico‐PV  lamp  used  for  this  study  amortizes  after  10  months  if  a  ready‐made LED lamp is replaced and after less than 5 months if it replaces a kerosene  wick lamp.     Theoretical Considerations   Based  on  the  literature  on  rural  electrification  presented  in  the  Introduction,  we  assume that the Pico‐PV treatment affects three dimensions of living conditions: First,  the  budget  effect  which  arises  because  households  with  access  to  a  Pico‐PV  kit  experience  a  change  in  the  price  of  energy,  while  no  (substantial)  investment  costs  occur as long as we assume that the Pico‐PV treatment is subsidized or distributed for  free.  Second,  health  and  environmental  effects  occur  whenever  Pico‐PV  kits  replace  kerosene  lamps,  candles,  and  dry‐cell  batteries.  A  decrease  in  kerosene  and  candles                                                    4  Exchange rate as of November 2011: 1 USD = 607 FRW.  consumption reduces household air pollution with potential effects on health (see Lam  et  al.  2012;  WHO  2016).  Environmental  benefits  arise  due  to  inappropriate  dry‐cell  battery disposal (see Bensch et. al 2015) that is reduced if dry‐cell battery consumption  goes  down.  Third,  we  analyze  the  productivity  of  domestic  production,  that  is,  production  not  intended  to  be  traded  on  competitive  markets.  This  we  refer  to  as  domestic  productivity  effect  in  what  follows.  The  reason  for  only  focusing  on  domestic  production  is  that  income  in  such  remote  rural  areas  is  virtually  only  generated  by  subsistence  agriculture.  The  Pico‐PV  kit,  in  turn,  is  too  small  to  affect  agricultural  production.  For  non‐agricultural  products,  access  to  markets  is  very  limited  and,  hence,  local  nonagricultural  labor  markets  are  nonexistent.  At  baseline,  only  seven  percent  of  head  of  household’s  main  occupation  and  one  percent  of  spouse’s  main  occupation  was  a  non‐agricultural  activity.  Yet,  since  in  theory  the  Pico‐PV  kit  could  liberate time from domestic labor and extend the time awake of household members,  we examine at least the time dedicated to any income generating activity (agricultural  and nonagricultural activities). Labor demand in such rural regions is too low, though,  to  absorb  increases  in  labor  supply,  and  therefore  measurable  effects  on  nonagricultural income cannot be expected.  The mechanism leading to the budget and health and environmental effects are quite  intuitive, whereas the transmission channel for the domestic productivity effect might  be  less  obvious.  Productive  activities  at  home  include  cooking,  cleaning,  and  making  and repairing of household goods as well as studying and charging a cell phone. Since  the visual performance of humans strongly increases with the lighting level (Brainard  et  al.  2001),  we  assume  that  the  productivity  in  performing  these  activities  increases  with the quantity and quality of light. Productivity in fine assembly work for instance  has  been  shown  to  increase  by  28  percent  as  the  lighting  level  increases  from  500  to  1500 lumen (lm) (Lange 1999). But even increasing the lighting level from much lower  levels  comes  with  significant  productivity  effects.  Evidence  comes  for  instance  from  weaving mills (Lange 1999).5 The literature attributes good quality lighting to devices  that  provide  sufficient,  nonglaring,  nonflickering  and  uniform  light,  balanced  luminous  distribution  throughout  the  room,  good  color  rendering  and  appropriate  light  color  (Lange  1999).  Along  all  these  criteria,  the  Pico‐PV  kits perform  better  than  other  traditional  lighting  devices  such  as  kerosene  lamps  and  candles,  but  also  compared to smaller hand‐crafted LED lamps. Our Pico‐PV lamp emits 40 lm, while a  candle  only  emits  around  12  lm,  a  hurricane  lamp  used  at  full  capacity  around  32  lm  and  large  mobile  LED  lamps  can  reach  levels  around  100  lm  (O’Sullivan  and  Barnes  2006).  The  LED  lamps  used  in  poor  and  remote  areas  are  less  luminous,  though.  Lumen levels emitted by hand‐crafted LED lamps vary substantially depending on the  number and quality of diodes and batteries used. Two to three diode‐lamps connected  to a battery package emit about 10 lm.6                                                     5   More  evidence  exists  also  on  softer  impacts  such  as  a  positive  linkage  between  lighting  and  work  mood  (Kuller  and Wetterberg 1993; Boyce et al. 1997; Partonen and Lönnqvist 2000), fatigue (Daurat et al. 1993; Grunberger et  al. 1993; Begemann et al. 1997), and eye strain and headache (Wilkins et al. 1989, Kuller and Laike 1998) that can  be assumed to improve working performance. For a detailed presentation of the evidence for productivity effects  associated with light, see the supplemental appendix.  6  Since lumen numbers for these hand‐crafted lamps do not exist, we tested the two most widely used structures (a  two diode‐lamp and a three diode‐lamp structure) in a laboratory at University of Ulm, Germany, using standard  lumen emission test procedures. According to these tests, the level of emitted lumens by hand‐crafted LED lamps  is at around 10 lm.  One additional effect associated with a possible increase in radio usage is better access  to information, which in turn may have productivity effects if the information relates  to market data or can affect norms, such as gender norms for instance, and preferences  (Bertrand  et  al.  2006;  Jensen  and  Oster  2009;  La  Ferrara  et  al.  2012;  Sievert  2015).  Although we analyze whether radios are used with the Pico‐PV kit and display radio  ownership  and  usage  in  the  supplemental  appendix  (see  Appendix  S5),  we  do  not  further investigate any of these effects as most households use the Pico‐PV kit only for  lighting.   Research Approach and Data   Our  identification  strategy  relies  on  the  randomized  assignment  of  Pico‐PV  kits  after  the baseline survey. The intention‐to‐treat effect (ITT) in our case is almost identical to  the average treatment effect on the treated (ATT) because of the high compliance rate  in the treatment group and no treatment contamination in the control group. Since all  results  are  robust  with  regard  to  both  ways  of  estimating  impacts,  we  show  only  the  more conservative ITT results.     Treatment   The  randomized  kits  include  a  1  Watt  panel,  a  rechargeable  4‐LED‐diodes  lamp  (40  lumen  maximum)  including  an  installed  battery,  a  mobile  phone  charger,  a  radio  including  a  charger,  and  a  back‐up  battery  package  (see  Figure  2)Error!  Reference  source not found..7 There are different options to use the panel. First, it can be used to  directly  charge the  lamp’s  battery.  After  one  day  of  solar  charging it  is  fully  charged.  The lamp can be used in three dimming levels and—fully charged—provides lighting  for  between  6  and  30  hours  depending  on  the  chosen  intensity  level.  Second,  the  kit  can be connected directly to the mobile phone connector plug and the radio connector  to charge mobile phones or the radio. Third, the kit can be used to charge the back‐up  battery  package  that  can  then  be  used  to  charge  the  other  devices  without  sunlight.  The  complete kit costs around 30 USD, the  smallest version with  only the solar panel  and an LED lamp including an installed battery costs around 16.50 USD.      Figure 2: The Pico‐PV kit    Source: Own illustration    Impact Indicators   As  a  precondition  for  the  three  effects  on  budget,  health,  and  environment,  and  domestic  productivity  the  households’  usage  behavior  is  our  first  matter  of  interest.   We  look  at  usage  and  charging  patterns  of  the  Pico‐PV  kit  and  analyze  which  of  the                                                    7   The  kit  used  in  our  experiment  provides  more  energy  services  than  the  solar  lantern  used  by  Furukawa  (2014),  but the panel is also twice as large (1 Watt compared to 0.5 Watt).  different  energy  services—lighting,  radio  operation,  and  mobile  phone  charging— households use most. Since the kit is mostly used for lighting (see below), we focus in  particular on this service.   For  budget  effects,  we  first  look  at  changes  in  the  price  of  the  energy  service.  We  calculate  the  price  per  lighting  hour  and  price  per  lumen  hour  the  households  effectively  pay.  Second,  we  analyze  whether  price  effects  translate  into  a  change  in  lighting  consumption.  Here,  we  look  at  the  average  amount  of  lighting  hours  consumed  per  day  and  lumen  hours  consumed  per  day.  Lighting  hours  are  calculated  as  the  sum  of  usage  time  of  all  lamps  used  during  a  typical  day  (including  candles  and  ready‐made  torches). The price per lighting hour is calculated by dividing expenditures on lighting  fuels  by  the  number  of  lighting  hours  consumed.  For  calculating  lumen  hours,  we  multiply the lamp specific lighting hours with the amount of lumen emitted per lamp.   Finally, we look at changes in total energy expenditures and in the expenditures for the  different energy sources kerosene, batteries, and candles.   For  health  and  environmental  effects,  we  first  explore  reductions  in  kerosene  and  candle  consumption  and  to  what  extent  this  leads  to  a  perceived  improvement  of  air  quality, measured by the subjective assessment of the respondents. Also for measuring  the  household  members’  health  status,  we  rely  on  self‐reported  information  on  whether any household member suffers from respiratory diseases and eye problems. We  distinguish between male and female adults as well as primary, and secondary school  children.  We  did  not  measure  air  quality  or  undertake  any  medical  exams.  For  environmental  effects,  we  analyze  reductions  in  dry‐cell  battery  consumption  and  the  way how households dispose of dry‐cell batteries.   In  order  to  investigate  domestic  productivity  effects,  we  look  at  the  main  users’  domestic  labor  activities  exercised  when  using  the  Pico‐PV  lamp. The  main  domestic  labor activity for adults is housework; children use the lamp mainly for studying. We  assess  the  increase  of  domestic  productivity  by  analyzing  the  lighting  source  used  for  these  respective  activities.  Based  on  the  evidence  from  the  literature  presented  in  Section  II  and  the  supplemental  appendix,  we  assume  that  households  become  more  productive  when  they  switch  from  a  lower  quality  lighting  source  or  no  artificial  lighting to the Pico‐PV lamp. This seems reasonable since even at day time, the typical  dwelling  in  rural  Rwanda  is  quite  dark.  Windows  are  small  in  order  to  keep  the  rain  and  the  heat  out  of  the  inner  of  the  dwelling.  To  analyze  lamp  switching,  we  enumerated all lamps in each household interview and asked respondents to name all  users  for  each  lamp  and  the  respective  purpose  of  using  it.  The  information  on  time  spent  on  different  activities  was  elicited  in  the  interviews  through  an  activity  profile  for  each  household  member.  If  a  certain  activity  pursued  by  the  household  is  not  associated with one of the employed lamps, we assume that no specific lighting device  is  used  for  this  activity,  and  it  is  either  exercised  using  daylight,  or  using  indirect  lighting from the fireplace or lamps used for other household tasks.   In  order  to  analyze  whether  the  higher  productivity  also  leads  to  an  increase  in  total  domestic labor input, we analyze the total amount of time dedicated to domestic labor per  day.  We  furthermore  examine  whether  total  time  household  members  are  awake  changes  due  to  increased  lighting  availability  and  whether  time  dedicated  to  income  generating  activities changes as a result of time savings in domestic production.     RCT Implementation   The key facts of the implementation are presented in Table 1. A detailed description of  the  implementation  including  a  map  of  the  survey  area  and  a  figure  illustrating  the  participant  flow  can  be  found  in  the  supplemental  appendix.  A  discussion  of  the  external validity of our results is also presented in the supplemental appendix.     Table 1. Key Facts on RCT Implementation  Baseline survey   November 2011  Delivery of Pico‐PV kits  December 2011  Follow‐up survey  June 2012  15 nonadjoined communities in four rural districts of Rwanda  Study population  located in the Northern, Western and Southern Province.     No Pico‐PV kits available on the market    ~5.5 hours of sunlight per day (which is similar to country average)  Sample  300 randomly sampled households  Stratified randomization and additional re‐randomization using  Randomization  minmax t‐stat method at the household level; random assignment of  150 Pico‐PV kits  Consumed lighting hours per day, usage of mobile phones (binary),  Stratification criteria  radio usage (binary), and district  Balancing criteria are marked in The surveyed households are  mainly subsistence farmers that live in very  Re‐randomization   modest conditions. The educational level of the  head of household is low and households own  only a few durable consumption goods. The  households in our sample have cash expenditures  of on average 0.45 USD (1.12 USD PPP) a day per  person with the lower 25%‐stratum having only  0.07 USD (0.18 USD PPP). Even the upper quartile  has cash expenditures of 1.14 USD (2.86 USD PPP)  only. By any standard, the sampled households  qualify as extremely poor.   Also  energy  consumption  patterns  illustrate  the  precarious situation of most households (see   Table  3).  They  consume  on  average  only  around  three  hours  of  artificial  lighting  per  day  which  is  mainly  provided  through  kerosene  wick  lamps  or  battery‐driven  small  hand‐crafted  LED  lamps.  Around  11  percent  of  households  even  do  not  use  any  artificial  lighting  devices  and  rely  only  on  lighting  from  the  fireplace  after  nightfall.  For  the  baseline  values,  we  calculate  lighting  hours  as  the  sum of lighting usage per day across all used lamps,  excluding candles and torches, for which we did not  elicit  usage  hours  at  the  baseline  stage.  Almost  65  percent  of  the  household  own  a  radio,  around  40  percent have a cell phone.  Table 2 and   Table 3   Compensation for control households  One bottle of palm oil and a 5 kg sack of rice worth around 7 USD  Attrition rate  < 1%  Compliance rate  87% (18 households declared their Pico‐PV kit to be sold, lost or  stolen; One household received kit only during follow‐up)  Source: Household data set 2011/2012.    Results  Balance of Socioeconomic Characteristics of Participating Households  This section examines the balancing between treatment and control group and, at the  same  time,  portrays  the  socioeconomic  conditions  in  the  study  areas.  Baseline  values  of the households’ socioeconomic characteristics show that the randomization process  was  successful  in  producing  two  balanced  groups  (see  The  surveyed  households  are  mainly subsistence farmers that live in very modest conditions. The educational level  of the head of household is low and households own only a few durable consumption  goods. The households in our sample have cash expenditures of on average 0.45 USD  (1.12  USD  PPP)  a  day  per  person  with  the  lower  25%‐stratum  having  only  0.07  USD  (0.18 USD PPP). Even the upper quartile has cash expenditures of 1.14 USD (2.86 USD  PPP) only. By any standard, the sampled households qualify as extremely poor.   Also  energy  consumption  patterns  illustrate  the  precarious  situation  of  most  households (see   Table  3).  They  consume  on  average  only  around  three  hours  of  artificial  lighting  per  day  which  is  mainly  provided  through  kerosene  wick  lamps  or  battery‐driven  small  hand‐crafted  LED  lamps.  Around  11  percent  of  households  even  do  not  use  any  artificial  lighting  devices  and  rely  only  on  lighting  from  the  fireplace  after  nightfall.  For  the  baseline  values,  we  calculate  lighting  hours  as  the  sum  of  lighting  usage  per  day  across  all  used  lamps,  excluding  candles  and  torches,  for  which  we  did  not  elicit  usage  hours  at  the  baseline  stage.  Almost  65  percent  of  the  household  own  a  radio,  around 40 percent have a cell phone.  Table 2).   The  surveyed  households  are  mainly  subsistence  farmers  that  live  in  very  modest  conditions. The educational level of the head of household is low and households own  only  a  few  durable  consumption  goods.  The  households  in  our  sample  have  cash  expenditures of on average 0.45 USD (1.12 USD PPP) a day per person with the lower  25%‐stratum having only 0.07 USD (0.18 USD PPP). Even the upper quartile has cash  expenditures  of  1.14  USD  (2.86  USD  PPP)  only.  By  any  standard,  the  sampled  households qualify as extremely poor.   Also  energy  consumption  patterns  illustrate  the  precarious  situation  of  most  households (see   Table  3).  They  consume  on  average  only  around  three  hours  of  artificial  lighting  per  day  which  is  mainly  provided  through  kerosene  wick  lamps  or  battery‐driven  small  hand‐crafted  LED  lamps.  Around  11  percent  of  households  even  do  not  use  any  artificial  lighting  devices  and  rely  only  on  lighting  from  the  fireplace  after  nightfall.  For  the  baseline  values,  we  calculate  lighting  hours  as  the  sum  of  lighting  usage  per  day  across  all  used  lamps,  excluding  candles  and  torches,  for  which  we  did  not  elicit  usage  hours  at  the  baseline  stage.  Almost  65  percent  of  the  household  own  a  radio,  around 40 percent have a cell phone.  Table  2.  Balance  of  Socioeconomic  Characteristics  between  Treatment  and  Control  Group  (Baseline Values)   t‐test/chi‐2‐test   Treatment  Control    (total treated vs. control   total  noncompliant  total  p‐values)     (SD)  (SD)   (SD)  Household size 1  4.85 (2.0)  5.5 (1.5)  5.0 (2.0)  .491  HH’s composition (%)          Share children 0–15 years  39 (24)  51 (16)  38 (23)  .680  Share elderly 65+  7 (20)  2 (6)  5 (16)  .389  HH’s head male (%)  76  84  76  .892  Age of the HH’s head  47 (15)  45 (17)  48 (15)  .795  Education of HH head (%)    1         None  35  53  35  .857  Primary education    61  42  60    Secondary education and more   4  5  5    Cultivation of arable land (%) 1  99  100  98  .314  Ownership of arable land (%) 1  95  90  95  .791  Ownership of cows (%) 1          No cow  63  84  69  .542  One cow  22  11  19    More than one cow  15  5  12    Ownership of goats (%) 1          No goat  68  79  74  .476  One goat  16  5  12    More than one goat  16  16  11    Material of the walls (%)   1         Higher value than wood, mud, or clay  14  11  14  1.000  Material of the floor (%)   1         Higher value than earth or dung  12  5  11  .854  District (%) 2          Gicumbi  19  16  20  .997  Gisagara  26  32  27    Huye  28  26  27    Rusizi  27  26  26    Number of observations  148  19  148    Note:   Used for re‐randomization; used for stratification.  1  2   Source: Household data set 2011.      If we look at the small group of  non‐compliers, who declared their kit to be sold, lost  or stolen, we see that they are generally poorer than complying households: They have  more children, own less land, have less cows and goats, and have less radios and cell  phones.     Table 3. Balance of Outcome Related Characteristic between Treatment and Control Group  (Baseline Values)    t‐test/chi‐2‐ Treatment  Control  test   non‐ (total treated  total  total  compliant  vs. control   (SD)  (SD)    (SD)  p‐values)  Lighting hours, categorized (%)    2                                                      No lamps or candles  19  26  19      Less or equal 3h/day  51  42  51                 More than 3h/day  30  32  30  1.000  Lighting hours per day, continuous1  3.1  2.7  3.2  .910  Usage of hand‐crafted LED1 (%)  37  26  35  .628  Usage of mobile LED  (%)  1 4  5  3  .520  Consumption of candles1 (pieces per month)  1.25  2.32  1.76  .356  Usage of wick lamps (%)  49  47  47  .727  Usage of no artificial lighting (%)  12  16  11  .715  Consumption of kerosene for lighting 1 (in liter per month)  .46  .35  .54  .372  Radio ownership 2 (%)  64  32  64  1.000  Mobile phone ownership 2 (%)  36  32  36  1.000  Number of mobile phones     1 .49  .21  .47  .876  Number of observations  148  19  148    Note:   used for re‐randomization;   used for stratification.  1 2 Source: Household data set 2011.   Impact Assessment  Take‐Up and Lighting Usage  Among  the  131  households  that  still  have  a  Pico‐PV  kit  when  interviewed  in  the  follow‐up  survey,  usage  rates  are  very  high  (see  Table  4).  In  sum,  86  percent  use  the  kit  at  least  once  per  day,  primarily  for  lighting.  Radio  and  especially  cell  phone  charging  usage  rates  are  rather  low.  Most  households  report  that  both  the  radio  and  the cell phone charger were very difficult to use with the kit, which was confirmed by  technical  inspectors  involved  in  testing  the  kit  for  Lighting  Africa.  The  major  reason  for  this  seems  to  be  the  low  capacity  of  the  panel,  which  only  allows  for  charging  all  devices completely within one day if the daily sunlight is exploited at a maximum. In  practice, households used the charging capacities mainly for the lighting device. Given  this preference for lighting, too little capacity is left for the other two services. For cell  phone  charging,  noncompatibility  of  the  solar  charger  with  some  of  the  widely  used  cell  phone  types  in  rural  Rwanda  posed  additional  problems.  In  line  with  these  technical  deficiencies  and  the  households’  expressed  priorities  for  lighting,  charging  patterns are dominated by the lamp: most of the time, the kit is used to charge the lamp  (26  hours  per  week),  followed  by  operating  the  radio  (20  hours).  It  is  hardly  used  to  charge a cell phone (only two hours8). Due to the technical drawbacks of the Pico‐PV kit, we will concentrate in the following  on  effects  related  to  the  usage  of  improved  lighting  service.  Virtually  all  kit  owning                                                    8  The share of households using the kit for cell phone charging is very low at less than ten percent. Those households  that do charge their phone with the kit charge it 19 hours per week.   households predominantly use it for lighting.9 Some details on radio usage, preferred  programs  and  other  information  sources  are  shown  in  the  supplemental  appendix.10  The  Pico‐PV  lamps  are  mainly  used  by  female  adults,  followed  by  male  adults  (see  Table 4). Children use the lamps less frequently.  Traditional  lamp  usage  goes  down  substantially,  with  47  percent  of  the  treatment  group  using  exclusively  the  Pico‐PV  lamp  for  lighting  purposes.11  While  treatment  group households use on average 0.8 traditional lamps (any type, including candles),  control  group  households  use  1.4  traditional  lamps  implying  that  the  Pico‐PV  lamps  have replaced half of the traditional lighting sources. Treatment households use above  all significantly less wick lamps and hand‐crafted LED lamps, but also less ready‐made  torches, hurricane lamps, and mobile LED lamps. The share of households that do not  use any artificial lighting source, amounting to nine percent in the control group, still  reaches five percent among treatment households. They either belong to the group of  non‐compliers or to the households with technical problems with the Pico‐PV lamp.     Table 4. Usage of Pico‐PV Kits (Share of Treatment Households in Percent)                                                    9 The only exceptions are four households that reported to have technical problems with the lamp and cannot use  it for this reason.  10 It  can  be  seen  that  radio  usage  significantly  increased  in  the  treatment  group,  on  average  and  across  all types  of  household members. Adults  listen above all to news on the radio, while children listen to music.  Consequently,  radio  is  substantially more often the  main source  of information for treatment  households.  In  the control  group  community gatherings constitute typically a more important source of information.  11  Table  S6.1  in  the  supplemental  appendix  shows  a  comprehensive  presentation  of  lamp  usage  in  the  treatment  and the control group.    Share of treatment households…  (in parentheses: only compliant households)  %   Pico‐PV lamp is mainly used by…  %  using the kit at least once a day  86 (95)    Female adult >17 years old  49  …using the kit for lighting  85 (97)    Male adult >17 years old  23  …using the kit for listening to the radio  68 (79)    Female between 12 and 17 years old  10  …using the kit for charging mobile phones  10 (11)    Male between 12 and 17 years old  7  …use the battery pack  65 (71)    Collectively used by whole family  6          Children between six and 11 years old  5  Source: Household data set 2012.   Most  lamp  users  are  satisfied  with  the  lighting  quality  of  the  lamp.  More  than  70  percent of all lamp users report they are “always” or “often” satisfied with the lighting  quality.  Only  22  percent  report  to  be  satisfied  only  seldom  and  six  percent  are  never  satisfied.  Satisfaction  levels  with  traditional  lamps  are  substantially  lower.  For  wick  lamps and hand‐crafted LED lamps, 94 percent and 91 percent, respectively, report to  be satisfied seldom or never.   Since both treatment and control households are located within the same communities,  spill‐over effects might occur. Especially children often meet and play with friends and  there might be positive spill‐over effects on other households’ children. If among these  ‘other’  households  are  households  from  our  control  group,  it  may  even  downward  bias  our  impact  estimates.  Yet  we  did  not  find  any  evidence  for  spill‐overs.  For  instance,  in  the  control  group  the  share  of  children  studying  outside  their  home  did  not increase and is negligible at less than one percent. More generally, the qualitative  interviews  we  conducted  did  not  provide  any  indication  for  joint  activities  using  the  kits and hence spill‐overs of that sort.    Budget Effects and Kerosene Consumption  Looking  at  the  price  per  consumed  lighting  hour  and  the  price  per  consumed  lumen  hour  (Table  5),  households in  the  control  group pay approximately five times  as much per  lighting hour as households in the treatment group (950 FRW vs. 180 FRW; 1.56 USD  vs.  0.30  USD).  The  difference  is  obviously  even  more  pronounced  for  the  price  per  lumen hour: A household in the control group pays seven times more per lumen hour  than a household in the treatment group (70 FRW vs. 9 FRW; 0.12 USD vs. 0.02 USD).  This  reduction  in  lighting  costs  effectively  translates  into  a  strong  increase  in  the  amount of lumen hours consumed per day in treated households, which is more than two  times  as  high  as  in  control‐group  households  (see  Table  5)—reflecting  the  very  poor  lighting  quality  of  traditional  lighting  sources.  Yet,  also  without  accounting  for  the  improved  quality  of  lighting,  the  Pico‐PV  kit  leads  to  an  increase  in  lighting  consumption.  The  amount  of  lighting  hours  consumed  per  day  is  significantly  higher  in  the treatment group after having received the Pico‐PV lamp.    Table 5. Price and Consumption of Lighting Energy    Treatment  Control  ITT  p‐value  Cost per lighting hour (in FRW per 100 hours)  176  950  ‐702  .000  Cost per lumen hour (in FRW per 100 hours)  9  70  ‐57  .000  Lighting hours consumed per day  4.43  3.85  0.59  .074  Lumen hours consumed per day  142  61  78  .000  Note: The ITT depicts the difference in means at the follow‐up stage between the whole treatment and control group,  including  also  non‐complying  households.  We  control  for  all  stratification  and  re‐randomization  characteristics.  Detailed estimation results can be found in the supplemental appendix. Exchange rate as of November 2011: 1 USD  = 607 FRW.   Source: Household data set 2011/2012.  Looking at total energy expenditure (Table 6. Expenditures per Month per Category (in FRW)  p‐   Treatment  Control  ITT  value  Candles  42  109  ‐20  .339  Kerosene for lighting  155  609  ‐418  .000  Big batteries (Type D)  358  352  ‐9  .750  Small batteries (Type AA)  30  72  ‐43  .003  Mobile phone charging  407  520  ‐68  .407  Total traditional energy sources (without cooking energy)  993  1,662  ‐557  .000  Total expenditures   37,971  31,334  7,249  .276  Share of energy expenditure on total expenditures   0.04  0.07  ‐0.03  .001  Note: The ITT depicts the difference in means at the follow‐up stage between the whole treatment and control group,  including  also  non‐complying  households.  We  control  for  all  stratification  and  re‐randomization  characteristics.  Detailed estimation results can be found in the supplemental appendix. Exchange rate as of November 2011: 1 USD  = 607 FRW).   Source: Household data set 2011/2012.  As  a  consequence,  we  observe  a  significant  reduction  in  expenditures  for  small  batteries,  but  not  for  the  larger  batteries  since  households  use  their  Pico‐PV  kit  predominantly for lighting but only very seldom to run their radio. The consumption  of  candles  is  also  significantly  reduced.  In  addition,  we  find  a  moderate  reduction  in  expenditures  on  cell  phone  charging,  although  the  difference  is  not  significant.   Estimating  an  ATT  only  among  mobile  phone  users  by  employing  the  random  treatment  assignment  as  an  instrument  shows  a  statistically  significant  reduction  of  costs  for  phone  charging  of  1,662  FRW  (2.74  USD).  The  average  household  that  pays  for charging the mobile phone pays 1,400 FRW per month (2.31 USD).  In  total,  energy  expenditures  without  cooking  energy  are  557  FRW  (0.92  USD  PPP)  lower in the treatment group. This difference is statistically significant.  If we compare  this  to  the  total  household  expenditures  it  shows  the  importance  of  energy  expenditures  for  the  household  budget:  The  share  of  energy  expenditures  without  cooking decreases by three percentage points from seven percent to four percent.     ), we observe that households spend around five percent of their overall expenditures  on  kerosene,  candles,  and  dry‐cell  batteries.  In  treated  households  we  expect  a  significant  decrease  of  expenditures  for  kerosene,  candles  and  dry‐cell  batteries.  In  fact,  we  observe  a  significant  and  considerable  drop  of  kerosene  expenditures  by  almost 70 percent. Two types of dry‐cell batteries are used in our sample, big (Type D)  and small (Type AA) batteries. While more than 90 percent of small batteries are used  for lighting, more than three‐fourths of big batteries are used for radios.     Table 6. Expenditures per Month per Category (in FRW)  p‐   Treatment  Control  ITT  value  Candles  42  109  ‐20  .339  Kerosene for lighting  155  609  ‐418  .000  Big batteries (Type D)  358  352  ‐9  .750  Small batteries (Type AA)  30  72  ‐43  .003  Mobile phone charging  407  520  ‐68  .407  Total traditional energy sources (without cooking energy)  993  1,662  ‐557  .000  Total expenditures 12  37,971  31,334  7,249  .276  Share of energy expenditure on total expenditures   0.04  0.07  ‐0.03  .001  Note: The ITT depicts the difference in means at the follow‐up stage between the whole treatment and control group,  including  also  non‐complying  households.  We  control  for  all  stratification  and  re‐randomization  characteristics.  Detailed estimation results can be found in the supplemental appendix. Exchange rate as of November 2011: 1 USD  = 607 FRW).   Source: Household data set 2011/2012.  As  a  consequence,  we  observe  a  significant  reduction  in  expenditures  for  small  batteries,  but  not  for  the  larger  batteries  since  households  use  their  Pico‐PV  kit  predominantly for lighting but only very seldom to run their radio. The consumption  of  candles  is  also  significantly  reduced.  In  addition,  we  find  a  moderate  reduction  in  expenditures  on  cell  phone  charging,  although  the  difference  is  not  significant.   Estimating  an  ATT  only  among  mobile  phone  users  by  employing  the  random  treatment  assignment  as  an  instrument  shows  a  statistically  significant  reduction  of  costs  for  phone  charging  of  1,662  FRW  (2.74  USD).  The  average  household  that  pays  for charging the mobile phone pays 1,400 FRW per month (2.31 USD).  In  total,  energy  expenditures  without  cooking  energy  are  557  FRW  (0.92  USD  PPP)  lower in the treatment group. This difference is statistically significant.  If we compare  this  to  the  total  household  expenditures  it  shows  the  importance  of  energy  expenditures  for  the  household  budget:  The  share  of  energy  expenditures  without  cooking decreases by three percentage points from seven percent to four percent.                                                     12 This difference seems not to be driven by the treatment. The (nonsignificant) difference in total expenditures had already existed at baseline. Moreover, the different subcategories of expenditures do not show any significant changes over time neither.   Health and Environmental Effects  The  combustion  of  kerosene  is  associated  with  harmful  emissions  that  can  lead  to  respiratory  diseases  (WHO  2016).  Although  the  relative  contribution  of  kerosene  lamps  to  household  air  pollution  is  rather  low  compared  to  firewood  and  charcoal  usage  for  cooking  purposes,  it  is  the  immediate  exposure  of  people  sitting  next  to  a  wick lamp for a specific task (e.g., studying), that makes kerosene a substantial health  threat (Lam et al. 2012).   Indeed, in our sample kerosene lamps are above all used by children for studying and  by  women  for  cooking.  In  qualitative  in‐depth  interviews  preceding  the  baseline  survey many households complained about sooty kerosene lamps leading to recurring  eye  problems  and  kids  having  black  nasal  mucus.  We  therefore  examined  the  extent  to which the decrease in kerosene lamp usage translates into a perceived improvement  of  air  quality  and,  potentially,  into  a  decrease  in  respiratory  disease  symptoms  and  eye  problems.  At the  baseline  stage the  judgement  of most  households  (around 67  percent  in both groups) was that air quality in their houses was good, in the follow‐up survey  45 percent of treated households and only three percent of control households say that  the  air  quality  in  their  homes  has  improved  in  comparison  to  the  baseline  period.  In  an  open  question,  virtually  all  treated  households  ascribe  this  improvement  to  the  Pico‐PV  lamp.  Looking  at  self‐reported  health  indicators,  though,  we  cannot  confirm  that this improved air quality leads to a better health status of the household members,  which  is  not  surprising  given  that  cooking  fuels  are  still  the  dominating  source  of  household air pollution.13  Households  in  nonelectrified  areas  in  Africa  are  increasingly  using  dry‐cell  batteries  and  LED  lamps  to  light  their  homes.  Therefore,  a  potential  reduction  in  dry‐cell  batteries deserves special attention because they might contain harmful materials and  a  proper  collection  system  does  not  exist.  In  fact,  in  our  sample  95  percent  of  households  throw  discharged  batteries  into  their  pit  latrines,  that  is,  nonsealed  3–4  meter  holes  in  their  backyard.  Two  percent  of  the  households  collect  them  with  their  garbage,  and  three  percent  throw  them  away  somewhere  in  their  backyard.  Hence,  potentially  toxic  substances  can  be  expected  to  enter  the  groundwater.  The  extent  to  which  this  poses  a  threat  to  people’s  health  is  unclear,  as  little  is  known  about  this  process, neither in Rwanda nor elsewhere (see also Bensch et al. 2015).      Domestic Productivity Effects   Building on the substantial usage of the Pico‐PV lamp we examine the extent to which  this induces a potential gain in domestic productivity. For this purpose, we look at the  main users’ activities exercised when using the Pico‐PV lamp and—in order to assess  the  extent  of  the  quality  improvement—which  lighting  sources  are  used  among  households in the control group for the respective activity.    The  most  frequent  users  of  the  Pico‐PV  lamp  are  female  adults,  of  which  87  percent  use  the  lamp  mainly  for  housework  (see  Table  7).  Housework  done  by  women  refers                                                    13  See supplemental appendix, Table S6.2, for more detailed results.   above  all  to  cooking  but  also  includes,  for  example,  child  caring,  preparing  the  beds  before going to sleep, and repairing clothes. The Pico‐PV lamp replaces above all wick  lamps  and  is  used  by  female  adults  that  had  not  been  using  any  particular  lighting  device  before.14  Male  adults  also  use  the  lamp  mostly  for  housework,  although  these  are more diverse activities than for women. For male adults, the Pico‐PV lamp replaces  wick lamps, ready‐made torches, and hand‐crafted LEDs and is also used by men who  had not used any artificial lighting device before for housework activities.   Table 7. Activity Using Pico‐PV Lamp, Adults and Children in Treatment Households (%)      First Activity  Second Activity  Third Activity  Female adult >17 years old  N=149  Housework  87  Study  5  Eat  4  Male adult >17 years old  N=60  Housework  71  Recreation  10  Study  10  Children  6 to 17 years old  N=56  Study  75  Housework  16  Recreation  4  Note:  Information  on  activities  stem  from  an  open  question  among  treatment  households  at  follow‐up,  asking  for  the main activities the different lamp users are exercising while using the lamp.   Source: Household data set 2011/2012.   Table 8 shows that housework is done primarily during daytime, also in the treatment  group,  and  the  total  time  dedicated  to  domestic  work  per  day  does  not  change  significantly.  The  total  time  household  members  are  awake  per  day  does  not  change  significantly, either. This reveals that the Pico‐PV lamp is also used during daytime for  housework  activities,  which  is  in  line  with  observations  made  during  qualitative                                                    14  We analyse lamp switching by comparing lamps used for the corresponding activities by treatment and control  households. Detailed results of the analysis can be found in the supplemental appendix, Table S6.3.  interviews:  the  typical  Rwandan  dwelling is quite dark  even during  the daytime  and  people sometimes use artificial lighting in their homes. To the extent the Pico‐PV lamp  replaces  a  traditional  lighting  source  for  their  daytime  housework  activity,  lighting  quality clearly improves. Yet, people might also relocate outside activities indoors and  replace  natural  daylight  by  the  Pico‐PV  lamp.  In  this  case,  lighting  quality  would  probably  not  improve,  but  still  it  demonstrates  the  higher  flexibility  people  have  in  organizing their daily tasks.        Table  8.  Daily  Time  Awake,  Time  Spent  on  Domestic  Labor  and  Any  Income  Generating  Activity    Treatment  Control  ITT  p‐value  Time awake          Head of household  14h28  14h27  0h05  .739  Spouse  14h46  14h36  0h11  .378  Domestic labor          Head of household, total  2h08  2h10  ‐0h01  .950  Head of household, after nightfall  0h16  0h12  0h04  .542  Spouse, total  2h48  2h30  0h16  .333  Spouse, after nightfall  0h32  0h31  0h02  .779  Any  income  generating  activity  of  subsistence          farmers  Head of household, total  5h37  5h29  0h21  .215  Head of household, after nightfall  0h01  0h01  0h00  .823  Spouse, total  5h37  5h25  0h10  .354  Spouse, after nightfall  0h00  0h01  0h00  .462  Note: The ITT depicts the difference in means at the follow‐up stage between the whole treatment and control group,  including also non‐complying households. We control for stratum dummies and re‐randomization characteristics.  Detailed estimation results can be found in the supplemental appendix.  Source: Household data set 2011/2012.   Moreover,  Table  8  probes  into  the  question  whether  time  dedicated  to  any  income  generating  activity  increases,  which  might  happen  because  the  higher  domestic  productivity  could  set  free  time  for  other  purposes.  We  concentrate  our  analysis  on  subsistence  farmers  that  constitute  86  percent  of  household  heads  and  85  percent  of  spouses at baseline.15 Both the head of household and the spouse slightly increase the  time  they  dedicate  to  income  generation  (by  six  and  three  percent,  respectively),  but  this difference is not statistically significant.   The third most important user group are children between six and 17 years. They use  the Pico‐PV lamp mainly for studying (see Table 7).  In order to understand changes in  the  productivity  of  studying  at  home,  we  first  need  to  analyze  children’s  study  patterns and how they divide their study time between daylight time and evening.   As can be seen in Table 9, in around one‐third of the households with children at school  age,  children  do  not  study  after  school.  There  is  no  significant  difference  between  households  in  the  control  and  treatment groups.  The  share  of  children  studying  after                                                    15   We  distinguish  as  income  generating  activities  between  subsistence  farmers,  governmental  employees,  independent occupations, and other dependent occupations. The group sizes of the latter three are small at n=2,  n=1,  and  n=2  for  spouses  and  n=4,  n=11,  and  n=9  for  head  of  households.  Therefore,  these  groups  are  very  unbalanced  across  treatment  and  control  households  at  baseline  (see  Table  S6.4  in  the  supplemental  appendix).  When  estimating  effects  on  time  dedicated  to  income  generation  including  these  occupation  groups,  we  find  a  significant  postive  effect  for  overall  income  generation  time  for  spouses.  This  difference  is  driven,  however,  by  these non‐balanced sub‐groups and can thus not be interpreted as an effect.  nightfall, though, is significantly higher in the treated group. The total study time, that  is, after nightfall and during daytime, increases only for male primary school children.  Female primary school children just shift their study time from afternoon hours to the  evening  leading  to  an  increase  in  study  time  after  nightfall.  For  secondary  school  children  we  do  not  observe  any  significant  changes.  Hence,  the  Pico‐PV  kits  benefit  primarily younger children. Besides the increase of total study time for primary school  boys,  it  seems  to  increase  the  flexibility  in  girl’s  time  allocation,  although  we  do  not  detect whether they use the freed time during the day for domestic work or recreation.  In  any  case,  at  least  for  those  children  who  used  wick  lamps  before,  the  lighting  and  air quality increases.   Table 9. Study Pattern (Only HH with Children at School Age; 6–17 years)    N  Treatment  Control  ITT  p‐value  Share  of  HH  with  children  studying  after  209  67  61  5  .369  school  Share  of  HH  with  children  studying  after  209  26  14  14  .006  nightfall  Daily study time after school (in minutes)  male children 6‐11, total  100  0h37  0h26  0h13  .009  male children 6‐11, after nightfall  100  0h29  0h12  0h12  .045  female children 6‐11, total  92  0h51  0h30  0h12  .533  female children 6‐11, after nightfall  92  0h27  0h11  0h11  .090  male children 12‐17, total  89  1h01  0h54  0h21  .191  male children 12‐17, after nightfall  89  0h50  0h32  0h14  .382  female children 12‐17, total  94  1h02  0h58  0h10  .327  female children 12‐17, after nightfall  94  0h44  0h37  0h10  .191  Note: The ITT depicts the difference in means at the follow‐up stage between the whole treatment and control group,  including  also  non‐complying  households.  We  control  for  all  stratification  and  re‐randomization  characteristics.  Detailed estimation results can be found in the supplemental appendix.  Source: Household data set 2011/2012.    Altogether,  we  observe  an  effect  of  Pico‐PV  kit  ownership  on  time  dedicated  to  domestic  activities  only  in  the  case  of  study  time  of  primary  school  boys.  For  other  Pico‐PV users, we only observe a higher flexibility in organizing their domestic duties.  Moreover,  it  is  plausible  to  expect  that  the  improved  lighting  also  increases  the  effectiveness  of  the  tasks  it  is  used  for.  Quantifying  this  effect  is  beyond  the  scope  of  our  study,  though.  At  least  for  the  case  of  students’  school  test‐scores  the  Furukawa  (2014)  results  advise  some  caution  in  making  hasty  statements  about  improving  learning outcomes based on longer study times and better light.16    Conclusion  Our  results  show  that  simple  but  quality  verified  Pico‐PV  kits  in  fact  constitute  an  improvement  compared  to  the  baseline  energy  sources,  mostly  dry‐cell  batteries  and  kerosene.  Given  the  small  size  of  the  panel,  the  charging  capacity  is  obviously  not  abundantly  available,  and  many  households  did  not  manage  to  use  the  panel  for  charging  the  radio  and  mobile  phones;  lighting  turned  out  to  be  the  most  often  used                                                    16  Remember that Furukawa (2014) observes even a decline of school children’s test scores in spite of an increase in  study time in an RCT using solar lanterns in Uganda. One explanation for this puzzling outcome he provides is  the potentially bad lighting  quality of the solar  lamp.  In our  case,  we  have no  indication for  such  a  bad  lighting  quality  and  we  believe  this  would  have  been  disclosed  in  the  various  qualitative  interviews  we  conducted  (in  which many other problems were discussed pretty openly, see Section IV).   service.  In  these  remote  and  poor  areas,  lighting  is  a  scarce  good  and  the  lamp  was  indeed  intensively  used  by  virtually  all  treatment  group  households  leading  to  increases in both the quality and the quantity of lighting usage.   The  most  important  finding  of  our  study  is  that  total  energy  expenditures  and  expenditures  for  dry‐cell  batteries  and  kerosene  go  down  considerably.  This  shows  that  beneficiaries  substitute  traditional  energy  sources  instead  of  just  increasing  their  energy consumption. Beyond the direct effect this has on household welfare, the usage  of  the  lamp  also  implies  social  returns.  It  induces  advantages  for  people’s  health  because  kerosene  usage  is  associated  with  harmful  smoke  emissions  and  the  environment because dry‐cell batteries are usually disposed of in unprotected latrines  or  in  the  landscape.  Since  households  in  rural  Sub‐Saharan  Africa  are  rapidly  switching  from  kerosene  or  candles  to  LED‐lamps  that  run  on  dry‐cell  batteries  this  finding deserves particular attention.      In  addition,  we  find  that  beneficiaries  use  the  kit  for  various  domestic  production  activities like cooking or studying. Although we cannot quantify the benefits, evidence  from  the  literature  strongly  suggests  that  the  solar  lamp  allows  doing  these  activities  better  and  faster  than  with  traditional  lighting  sources,  which  plausibly  results  in  an  overall increase in domestic output. The solar lamp also enables households to allocate  their time more freely and to shift activities toward the evening hours. School children,  for example, find better and more flexible studying conditions thanks to the improved  lighting  source.  Even  if  this  does  not  lead  to  an  immediate  measurable  increase  in  domestic  output,  pursuing  the  activities  with  better  light  and  in  a  more  flexible  way  will at least reduce the effort that is needed to undertake household chores. This would  still be an important improvement of household’s living conditions.  While  ultimate  poverty  impacts  on,  for  example,  income  or  educational  investments  might  be  small  compared  to  productivity  gains  associated  with  bigger  infrastructure  interventions,  these  effects  are  still  considerable  from  the  poor’s  perspective,  particularly having in mind the low investment costs of the intervention at 30 USD per  kit.   Our  results  hence  substantiate  the  Tier‐1‐threshold  of  modern  energy  access  in  the  SE4All  Global  Tracking  Framework.  The  Pico‐PV  kits  can  in  fact  meet  the  need  for  basic  energy  services  in  poor  areas  where  energy  consumption  is  still  at  a  very  low  level. Yet, comparing our findings to more advanced regions and larger interventions,  such  as  grid  extension,  it  also  becomes  evident  that  Pico‐PV  kits  cannot  satisfy  the  whole  portfolio  of  energy  demand  (Lenz  et  al.  2016).  Hence,  in  many  not  so  remote  areas  Pico‐PV  kits  can  be  considered  as  either  a  complement  to  a  grid  connection  for  backup purposes or as a bridging technology toward a grid connection at a later point  in  time.  For  very  poor  areas  in  the  periphery  of  a  country  as  studied  in  this  paper,  in  contrast,  Pico‐PV  is  in  many  cases  the  only  option  to  obtain  modern  energy  because,  first, these regions are beyond the reach of the electricity grid for many years to come  and,  second,  other  off‐grid  solutions  such  as  larger  solar  home  systems  are  too  expensive.  We  therefore  argue  that  households  in  such  remote  areas  are  the  major  target group of Tier 1 energy systems within the SE4All initiative.   What is crucial for the acceptance of this new technology is the proper functioning and  ease in usage of the kit—in particular if the objective is to set up a market as pursued  by  programs  like  Lighting  Africa.  It  has  turned  out  that  a  relatively  mature  product  such as the Pico‐PV kit used in this study, of which the principal components had been  tested  and  certified  by  Lighting  Africa  as  well  as  massively  sold  in  other  countries,  might still exhibit technical problems under real usage conditions. This is in line with  findings of Furukawa (2014) who observes that insufficient charging under real usage  conditions  led  to  flickering  light  quality.  Testing  and  certification  procedures  as  well  as  the  development  of  comprehensible  usage  guidelines  should  therefore  encompass  a  strong  component  of  field  tests  and  not  only  laboratory  examinations.  This  is  particularly  important  in  the  light  of  the  rapid  penetration  of  rural  Africa  with  non‐ branded LED lamps that has occurred in recent years (see Bensch et al. 2015). In terms  of lighting quality, these dry‐cell battery‐run lamps are on a par with Pico‐PV kits.   Nonetheless, Pico‐PV kits that meet quality standards in terms of usability and lifetime  are a worthwhile investment. If kerosene or dry‐cell batteries are replaced, households  with  consumption  patterns  as  observed  in  our  research  economize  on  average  0.95  USD  PPP  per  month,  which  is  around  two  percent  of  monthly  household  expenditures. The investment into the Pico‐PV kit then pays off after 18 months, which  is  less  than  its  life‐span  of  2–3  years,  but  the  interplay  of  cash  and  credit  constraints,  the lack of information, and high discount rates will make most households forego this  investment.   This claim points at a dilemma of Lighting Africa and other donor and governmental  interventions,  which  intend  to  disseminate  Pico‐PV  kits  via  sustainable  markets  as  a  contribution to SE4All: The major target population will hardly be able to bring up the  required investment. Financing schemes might in some regions be an obvious solution.  But  given  the  long  pay‐off  period  for  the  bottom  of  the  income  distribution  and  noninternalized advantages, such financing schemes are probably not effective. At the  same time, if it is clearly the political will both in national governments and among the  international  community  to  provide  electricity  also  to  the  very  poor,  one  should  consider  more  direct  promotion  options.  Subsidized  or  even  free  distribution  of  kits  might then be an alternative to reach the poorest of the poor. While many development  practitioners are opposed to a free distribution policy and it would be in stark contrast  to the strategies pursued by ongoing dissemination programs, the empirical literature  provides  evidence  from  other  field  experiments  that  supports  such  an  approach  (Kremer  and  Miguel  2007;  Cohen  and  Dupas  2010;  Tarozzi  et  al.  2014;  Bensch  and  Peters  2015).  As  a  matter  of  course,  a  subsidized  distribution  policy  would  require  establishing  institutions  that  maintain  the  subsidy  scheme  including  an  effective  system  for  maintenance  and  replacement  of  broken  kits  in  order  to  ensure  long‐term  sustainability.   Moreover,  since  subsidies  would  require  public  funds,  the  priority  of  the  SE4All  goal  would  obviously  need  to  be  pondered  against  other  development  objectives.  Having said this, it is also clear that further experimental studies that can examine the  mechanisms behind take‐up behavior, such as the households’ willingness‐to‐pay for  electric energy, the role of credit constraints, and information are certainly useful. Such  research  efforts  would  help  to  design  appropriate  least‐cost  strategies  to  achieve  the  modern “energy‐for‐all‐goals” of the international community. REFERENCES   Barron,  M.,  and  M.  Torero.  2014.  “Electrification  and  Time  Allocation:  Experimental  Evidence  from  Northern  El  Salvador.ʺ  MPRA  Paper  63782,  University  Library  of  Munich, Germany.  ———.  2015.  ʺHousehold  Electrification  and  Indoor  Air  Pollution.ʺ  MPRA  Paper  61424, University Library of Munich, Germany.  Begemann, S.H.A., G.J. van den Beld, and A.D. Tenner. 1997. “Daylight, Artificial Light  and  People  in  an  Office  Environment,  Overview  of  Visual  and  Biological  Responses.” International Journal of Industrial Ergonomics 3: 231–39.  Bensch,  G.,  and  J.  Peters.  2015.  ʺThe  Intensive  Margin  of  Technology  Adoption:  Experimental  Evidence  on  Improved  Cooking  Stoves  in  Rural  Senegal.ʺ  Journal  of  Health Economics 42: 44–63.  Bensch, G., J. Peters, and M. Sievert. 2013. “Fear of the Dark? How Aaccess to Electric  Lighting  Affects  Security  Attitudes  and  Nighttime  Activities  in  Rural  Senegal.”  Journal of Rural and Community Development 8 (1): 1–19.   ———.  2015.  “The  Lighting  Transition  in  Africa:  From  Kerosene  to  LED  and  the  Emerging Dry‐Cell Battery Problem.” (No. 579). Essen: Ruhr Economic Papers.    Bensch, G., J. Kluve, and J. Peters. 2011. “Impacts of Rural Electrification in Rwanda.”  Journal of Development Effectiveness 3 (4): 567–88.   Bernard,  Tanguy.  2012.  “Impact  Analysis  of  Rural  Electrification  Projects  in  Sub‐ Saharan Africa.” World Bank Research Observer 27 (1): 33–51.   Bertrand,  J.  T.,  K.  OʹReilly,  J.  Denison,  R.  Anhang,  and  M.  Sweat.  2006.  “Systematic  Review  of  the  Effectiveness  of  Mass  Communication  Programs  to  Change  HIV/AIDS‐related  Behaviors  in  Developing  Countries.”  Health  Education  Research  21 (4): 567–97.  Boyce, P.R., J.W. Beckstead, N.H. Eklund, R.W. Strobel, and M.S. Rea. 1997. “Lighting  the Graveyard Shift: The Influence of a Daylight‐Simulating Skylight on the Task  Pperformance and Mood of Night Shift Workers.” Lighting Research and Technology  29 (3): 105–34.   Brainard, G.C., J.P. Hanifin, J.M. Greeson, B. Byrne, G. Glickman, E. Gerner, and M.D.  Rollag. 2001. “Action Spectrum for Melatonin Regulation in Humans: Evidence for  a Novel Circadian Photoreceptor.” Journal of Neuroscience 21 (16): 6405–6412.  Cohen,  J.,  and  P.  Dupas.  2010.  “Free  Distribution  or  Cost‐Sharing?  Evidence  from  a  Randomized  Malaria  Prevention  Experiment.”  Quarterly  Journal  of  Economics  125  (1): 1–45.   Daurat A, Aguirre A, Foret J, Gonnet P, Keromes A, and Benoit O. 1993. “Bright  Light Affects Alertness and Performance Rhythms during a 24‐hour Constant  Routine.” Physics and Behaviour 53 (5):929–36.   Dinkelman,  T.  2011.  “The  Effects  of  Rural  Electrification  on  Employment:  New  Evidence from South Africa.” American Economic Review 101 (7): 3078–108.  Dupas,  P  2014.  ʺShort‐Run  Subsidies  and  Long‐Run  Adoption  of  New  Health  Products: Evidence from a Field Experiment.ʺ Econometrica 82 (1): 197–228.  Furukawa, C. 2014. “Do Solar Lamps Help Children Study? Contrary Evidence from a  Pilot Study in Uganda.” Journal of Development Studies 50 (2): 319–41.   Grogan,  L.,  and  A.  Sadanand.  2013.  “Rural  Electrification  and  Employment  in  Poor  Countries: Evidence from Nicaragua.” World Development 43: 252–65.   Grunberger, J., L. Linzmayer , M. Dietzel, and B. Saletu. 1993. “The Effect of  Biologically Active Light on the Noo‐ and Thymopsyche on Psycho‐physiological  Variables in Healthy Volunteers.” International Journal of Psychophysiology 15 (1):  27–37.   IEA. 2011. World Energy Outlook 2011. Paris.  Jensen, R., and E. Oster. 2009. “The Power of TV: Cable Television and Women’s Status  in India.” Quarterly Journal of Economics 124 (3): 1057–94.  Khandker, Shahidur R., Douglas F. Barnes, and Hussain A. Samad. 2012. “The Welfare  Impacts of Rural Electrification in Bangladesh.” Energy Journal 33 (1): 187–206.   Khandker,  Shahidur  R.,  Douglas  F.  Barnes,  and  Hussain  A.  Samad.  2013.  “Welfare  Impacts  of  Rural  Electrification:  A  Panel  Data  Analysis  from  Vietnam.”  Economic  Development and Cultural Change 61 (3): 659–92.   Kremer,  M.,  and  E/  Miguel.  2007.  “The  Illusion  of  Sustainability.”  Quarterly  Journal  of  Economics 122 (3): 1007–65.  Kuller, R., and T. Laike. 1998. ʺThe Impact of Flicker from Fluorescent Lighting on  Well‐Being, Performance and Physiological Arousal.ʺ Journal of Ergonomics 41 (4):  433–47.   Kuller, R., and L. Wetterberg. 1993. ʺMelatonin, Cortisol, EEG, ECG and Subjective  Comfort in Healthy Humans: Impact of Two Fluorescent Lamp Types at Two  Light Intensities.” Lighting Research and Technology 25 (2): 71–80.  Lenz,  L.,  A.  Munyehirwe,  J.  Peters,  and  M.  Sievert.  2016.  “Does  Large  Scale  Infrastructure  Investment  Alleviate  Poverty?  Impacts  of  Rwanda’s  Electricity  Access Roll‐Out Program.” World Development, forthcoming.  La  Ferrara,  E.,  A.  Chong,  and  S.  Duryea.  2012.  “Soap  Operas  and  Fertility:  Evidence  from Brazil.” American Economic Journal: Applied Economics 4 (4): 1–31.  Lam, N.  L.,  K. R.  Smith,  A.  Gauthier,  and  M.  N.  Bates.  2012.  “Kerosene: A  Review  of  Household  Uses  and  Their  Hazards  in  Low‐  and  Middle‐Income  Countries.”  Journal of Toxicology and Environmental Health, Part B 15 (6): 396–432.   Lange, H. 1999. Handbuch für Beleuchtung, SLG, LiTG, LTG, NSVV, 5. Auflage, ecomed  SICHERHEIT. Landsberg am Lech.   Lighting  Global.  2016.  Off‐Grid  Solar  Market  Trends  Report  2016,  Bloomberg  New  Energy  Finance  and  Lighting  Global  in  cooperation  with  the  Global  Off‐Grid  Lighting Association (GOGLA).  Lipscom  M.,  M.  Mobarak,  and  T.  Barham.  2013.  “Development  Effects  of  Electrification:  Evidence  from  the  Topographic  Placement  of  Hydropower  Plants  in Brazil.” American Economic Journal: Applied Economics 5 (2): 200–231.  MININFRA.  2016.  Rural  Electrification  Strategy.  April  2016.  Ministry  of  Infrastructure,  Republic of Rwanda. Kigali.  O’Sullivan,  K.,  and  D.  F.  Barnes.  2006.  “Energy  Policies  and  Multitopic  Household  Surveys.  Guidelines  for  Questionnaire  Design  in  Living  Standards  Measurement  Studies.” Energy and Mining Sector Board Discussion Paper (17).  Partonen, T., and J. Lönnqvist. 2000. “Bright Light Improves Vitality and Alleviates  Distress in Healthy People.” Journal of Affective Disorders 57 (1–3): 55–61.   Peters, J., and M. Sievert. 2016. “Impacts of Rural Electrification Revisited: The  African Context.” Journal of Development Effectiveness, forthcoming.  Samad,  Hussain  A.,  Shahidur  R.  Khandker,  M.  Asaduzzaman,  and  M.  Yunus.  2013.  “The Benefits of  Solar  Home  Systems:  An  Analysis  from  Bangladesh.”  World Bank  Policy Research Working Paper No. 6724, World Bank, Washington D.C.   Sievert, M. 2015. “Rural Electrification and Domestic Violence in Sub‐Saharan Africa.”  RWI Working Paper No. 570.  Sustainable Energy for All (SE4All). 2013. Sustainable Energy for All Global Tracking  Framework  Consultation  Document.  http://www.se4all.org/tracking‐progress/  [Accessed September 10, 2014].  Sustainable Energy for All (SE4All). 2015. Sustainable Energy for All Global Tracking  Framework  Consultation  Document.  Retrieved  from:  http://www.se4all.org/tracking‐progress/.   Tarozzi,  A.,  A.  Mahajan,  B.  Blackburn,  D.  Kopf,  L.  Krishnan,  and  J.  Yoong.  2014.  “Micro‐loans,  Insecticide‐Treated  Bednets,  and  Malaria:  Evidence  from  a  Randomized  Controlled  Trial  in  Orissa,  India.”  American  Economic  Review  104  (7): 1909–41.   United  Nations.  2005.  The  Energy  Challenge  for  Achieving  the  Millennium  Development Goals. New York.  ———.  2010.  Energy  for  a  Sustainable  Future.  Report  and  Recommendations.  New  York.  van  de  Walle,  D.,  M.  Ravallion,  V.  Mendiratta,  and  G.  Koolwal.  2016.  “Long‐Term  Gains  from  Electrification  in  Rural  India.”  World  Bank  Economic  Review,  forthcoming.  WHO.  2016.  Burning  Opportunity:  Clean  Household  Energy  for  Health,  Sustainable  Development,  and  Wellbeing  of  Women  and  Children.  Washington,  D.C.:  World  Health Organization.   Wilkins, A.J., I. Nimmo‐Smith, A. Slater, L. Bedocs. 1989. ʺFluorescent Lighting,  Headaches and Eyestrain.ʺ Lighting Research and Technology 21 (1): 11–18.  World Bank. 2009. “Unit Costs of Infrastructure Projects in Sub‐Saharan Africa.” Africa  Infrastructure Country Diagnostic, Background Paper No. 11, World Bank, Washington  D.C.  A  First  Step  up  the  Energy  Ladder?  Low  Cost  Solar  Kits  and  Household’s Welfare in Rural Rwanda    Supplemental Appendix     Appendix S1: Productivity effects associated with lighting    46  Appendix S2: RCT Implementation            48  Appendix S3: Contract for lottery winners          52  Appendix S4: External Validity of results          53  Appendix S5: Radio Usage              56  Appendix S6: Additional tables            59  Appendix S7: Full regression results of tables in main document  66        Appendix S1: Productivity effects associated with lighting  Since the visual performance of humans strongly increases with the lighting level (Brainard et  al.  2001),  we  assume  that  the  labor  productivity  in  performing  these  activities  increases  with  the quantity and quality of light. With high quantity and quality of light, activities can be done  faster  and  with  more  precision,  and  hence  output  increases.  Productivity  in  fine  assembly  work for instance  has been shown to increase by  28%  as the lighting level  increases from 500  to 1500 lm (Lange 1999). But even increasing the lighting level from much lower levels comes  with significant productivity effects. Evidence comes for instance from weaving mills (Lange  1999).  The  literature  also  shows  that  light  has  a  stimulating  effect  on  the  work  mood  (Kuller  and  Wetterberg  1993;  Boyce  et  al.  1997;  Partonen  and  Lönnqvist  2000).  It  also  helps  to  avoid  accidents  as  alertness  increases  with  light  (Daurat  et  al.  1993).  Studies  have  also  shown  that  the  use  of  higher  lighting  levels  helps  to  cope  with  fatigue  (Daurat  et  al.  1993;  Grunberger  et  al.  1993;  Begemann  et  al. 1997). Moreover, Wilkins  et  al.  (1989)  show  that  working in  poor  or  low  quality  lighting,  people  can  suffer  eye  strain  which  again  results  in  poorer  performance  and  is  often  accompanied  by  headaches.  Headaches  and  stress  in  people  are  also  caused  by  lamp flicker (Kuller and Laike 1998). The literature attributes good quality lighting to devices  that provide sufficient light at the visual task, good uniformity of the lighting over the whole  task area, balanced luminous distribution throughout the room, a lighting installation without  glare,  good  color  rendering  and  appropriate  light  color,  and  lighting  without  flicker  (Lange  1999).  References  Begemann, S.H.A., G.J. van den Beld, and A.D. Tenner. 1997. “Daylight, artificial light and people in an  office  environment,  overview  of  visual  and  biological  responses”,  International  Journal  of  Industrial  Ergonomics, 3, 231–239.  Boyce,  P.R.,  J.W.  Beckstead,  N.H.  Eklund,  R.W.  Strobel,  M.S.  Rea.  1997.  “Lighting  the  graveyard‐shift:  the  influence  of  a  daylight‐simulating  skylight  on  the  task  performance  and  mood  of  night  shift  workers”, Lighting Research and Technology, 29 ( 3), 105‐134.   Brainard,  George  C.,  John  P.  Hanifin,  Jeffrey  M.  Greeson,  Brenda  Byrne,  Gena  Glickman,  Edward  Gerner, and Mark D. Rollag. 2001. “Action spectrum for melatonin regulation in humans: Evidence for  a novel circadian photoreceptor”, Journal of Neuroscience, 21(16): 6405‐6412.  Daurat  A,  Aguirre A,  Foret  J,  Gonnet  P,  Keromes  A,  Benoit  O.  1993.  “Bright  light  affects  alertness  and  performance rhythms during a 24‐hour constant routine”, Physics and behaviour, 53(5):929‐36.   Grunberger,  J.,  L.  Linzmayer , M.  Dietzel,  B.  Saletu. 1993. “The effect of  biologically active light  on  the  noo‐  and  thymopsyche  on  psycho‐physiological  variables  in  healthy  volunteers”,  Int.  J.  of  Psychophysiology, 15(1):27‐37.   Kuller, R. and T. Laike. 1998. ʺThe impact of flicker from fluorescent lighting on well‐being, performance  and physiological arousal.ʺ Journal of Ergonomics, 41(4):433‐47.   Kuller,  R.  and  L.  Wetterberg.  1993. ʺMelatonin,  cortisol,  EEG,  ECG  and  subjective  comfort  in  healthy  humans: impact of two fluorescent lamp types at two light intensities.” Lighting Research and Technology,  25 (2) 71‐80.  Lange,  Horst.  1999.  Handbuch  für  Beleuchtung,  SLG,  LiTG,  LTG,  NSVV,  5.  Auflage,  ecomed  SICHERHEIT. Landsberg am Lech.   Partonen,  T.  and  J.  Lönnqvist.  2000.  “Bright  light  improves  vitality  and  alleviates  distress  in  healthy  people.” Journal of Affective disorders, 57(1‐3): 55‐61.   Wilkins,  A.J.,  I.  Nimmo‐Smith,  A.  Slater,  L.  Bedocs, ʺFluorescent  lighting,  headaches  and  eyestrain.ʺ,  Lighting Research and Technology, 21(1): 11‐18.        Appendix S2: RCT Implementation   The  RCT  for  this  study  was  conducted  between  November  2011  and  July  2012  in  close  cooperation  with  the  Rwandan  survey  company  IB&C  and  the  Rwandan  Energy  Water  and  Sanitation Authority (EWSA). IB&C team members and EWSA staff were included at all stages  of the planning and implementation process. In November 2011, we did a preparation mission  to  select  the  regions  in  which  the  RCT  should  be  implemented.  In  order  to  mimic  the  effects  Pico‐PV kits would have on their ultimate target population – households beyond the reach of  the electricity grid and its extensions – we selected 15 remote communities equally distributed  across four districts in the periphery of the country (see Figure S2.1). The communities do not  border  each  other.  According  to  Rwandan  solar  experts,  these  regions  show  a  medium  solar  radiation  level  with  a  yearly  average  of  5.5  hours  of  sunlight  per  day.  Also  in  the  (cloudier)  rainy  season  the  radiation  level  is  typically  enough  for  the  Pico‐PV  kit  to  produce  sufficient  electricity.  In  order  to  avoid  treatment  contamination,  none  of  the  few  regions  were  selected  in which Pico‐PV kits were already available.17   Figure S2.1: Map of survey regions    Source: Own representation based on map provided by REG.  Together  with  IB&C  we  conducted  a  baseline  survey  among  300  randomly  sampled  households  in  December  2011.  The  baseline  data  was  used  to  build  strata  of  comparable  households  with  regards  to  the  consumed  lighting  hours  per  day,  usage  of  mobile  phones                                                    17  For a discussion of the representativeness of these rural communities, please refer to the section on external  validity in the supplemental appendix, Section S4.   (binary),  radio  usage  (binary),  and  district.  We  then  randomized  the  treatment  within  the  48  strata  resulting  from  this  stratification  and  additionally  applied  a  minmax  t‐stat  method  for  further important baseline criteria (see Bruhn  and McKenzie 2009).18 For the impact  analysis,  we  include  stratum  dummies  according  to  our  stratification  process  and  control  for  all  household characteristics used for re‐randomization.   A  few  days  after  the  baseline  survey,  the  Pico‐PV  lamps  were  delivered  to  the  randomly  selected households. Those households assigned to the control group received a compensation  (one bottle of palm oil and a 5kg sack of rice worth around 7 USD) in order to avoid resentment  among  the  villagers.  The  Pico‐PV  “winners”  furthermore  were  instructed  on  how  to  use  the  kit.  This  instruction  was  conducted  by  staff  members  of  the  organization  that  marketed  the  Pico‐PV kit in other regions and who are hence also responsible for instructing real customers  that buy a kit at a regular sales man.   Since  the  survey  was  embedded  into  a  broader  set  of  evaluation  studies  in  the  Rwandan  energy sector on other ongoing interventions in different areas of the country, it was presented  as a general survey on energy usage and not as a study on Pico‐PV or lighting usage. Neither  treatment nor control group members were informed about the experiment. An official survey  permission issued by the Rwandan energy authority was shown to both local authorities and  the  interviewed  households.  Both  the  Pico‐PV  kit  and  the  control  group  compensation  were  presented  to  participants  not  as  a  gift,  but  as  a  reward  for  participation  in  the  survey.  We  conducted the randomization in our office using the digitalized baseline data. Local authorities  as well as the field staff of IB&C were only informed on the final randomization results.               Figure S2.2: Participants flow                                                    18 See Ashraf et al. (2010) for an application of this combined stratified re‐randomization approach. All  balancing criteria are highlighted in Table 2 and 3 of Section 5.1.   Source: own illustration in accordance with guidelines provided in BOSE (2010)      Given the high poverty rates in the region, our local partners assessed the risk of households  selling  the  Pico‐PV  kit  to  be  fairly  high.  Since  it  was  our  ambition  to  mimic  a  policy  intervention  in  which  basic  energy  services  are  provided  for  free  to  all  households  (and  thus  potentials  to  sell  the  kits  would  be  reduced  considerably)  we  tried  to  avoid  this.  Our  local  research partners addressed this risk by preparing a short contract to be signed by the district  mayors  and  the  winners  that  obliged  the  winners  not  to  sell  the  Pico‐PV  system  (see  Online  Appendix). The governmental  authority is well respected also in remote areas of the country  and  Rwandans  generally  tend  to  comply  with  formal  agreements.  At  the  same  time  we  were  assured that such a procedure would not induce irritations in the villages. A monitoring visit  among  all  winners  each  two  months  was  conducted  to  ensure  the  proper  functioning  of  the  Pico‐PV systems and may remind the winners of their commitment not to sell the systems.  Six months after the randomization we revisited the 300 households for the follow‐up survey.  Except for two, all households interviewed during the baseline could be retrieved giving us a  fairly low attrition rate of only 1 percent. Also compliance turned out to be high with only 18  households  that  declared  their  Pico‐PV  kit  to  be  sold,  lost  or  stolen  (it  can  be  suspected  that  also  the  lost  and  stolen  ones  were  sold  in  fact).  One  household  got  the  kit  only  during  the  follow‐up,  since  the  household  had  been  absent  during  multiple  delivery  attempts  after  baseline. The participant flow is visualized in Figure S2.2.    References  Ashraf,  Nava,  James  Berry,  and  Jesse  M.  Shapiro.  2010.  “Can  Higher  Prices  Stimulate  Product  Use?  Evidence from a Field Experiment in Zambia.” American Economic Review, 100(5): 2383–413.     Bose,  Ron.  2010.  “A Checklist  for the  Reporting  of Randomized  Control  Trials  of  Social  and  Economic  Policy  Interventions  in  Developing  countries:  CEDE  Version  1.0.”  Working  Paper  No.  6.  New  Delhi:  International Initiative for Impact Evaluation.    Bruhn,  Miriam  and  David  McKenzie.  2009.  “In  Pursuit  of  Balance:  Randomization  in  Practice  in  Development Field Experiments.” American Economic Journal: Applied Economics, 1(4): 200–32.       Appendix S3: Contract for lottery winners    AGREEMENT OF COOPERATION (translated from Kinyarwanda) Between……………………………………..Representative of RWI/ISS And the beneficiary of solar kits: -Name: ………………………..... -Phone number: ……………………….... -Code of household: ……………………….... -Village ……………………….... -Cell: ……………………….... -Sector: ……………………….... -District: ……………………….... -Province: ……………………….... Article 1: This agreement concerns the cooperation between RWI/ISS and beneficiaries of solar kits during research on impact of electricity on living conditions of beneficiaries. Article 2: The Agreement is valid for one year from the date of signature. Article 3: RWI/ISS’s responsibilities:  To offer beneficiaries solar kits freely (solar kits consist of 1. solar panel, 2. lamp, 3. battery power pack, 4. active and passive radio connectors, 5. radio, and 6. phone connector)  To conduct survey on impact of electricity on living conditions of beneficiaries  Assist beneficiaries in collaboration with Though Stuff in any case of technical problems of solar kits Article 4: Responsibilities of beneficiaries of solar kits:  To follow rules given by Though Stuff about how to keep well solar kits  To give all required information on the impact of electrification on the living conditions  To communicate Though Stuff on the encountered problems about the use of solar kits  Don’t sell or give freely solar kits to someone else  Turn back to RWI/ISS solar kits when beneficiaries are not able to keep them Done at ….., the….December 2011 Signature Beneficiary’s name:…………………………………… Signature Name………………………………………………………. Local Authorities representative…………………………………. Signature Name…………………………………………………. Representative of RWI-ISS Appendix S4: External Validity of results  External  validity  refers  to  the  question  whether  results  observed  in  a  certain  study  can  be  expected to be transferable to other regions or whether they would also apply if the program  under evaluation was upscaled (outside the randomised experiment).  It is frequently argued  that  RCTs  are  more  prone  to  external  validity  problems  than  observational  studies.  We  therefore discuss the hazards to external validity as they are identified by Duflo, Glennerster,  and Kremer (2008).  Representativeness of the study population for a different policy population   On purpose, we selected regions that are very remote for Rwandan comparison and have very  limited access to modern energy sources. In addition, these regions were not scheduled to be  connected to the electricity grid in the subsequent years. The communities are located in four  different districts, covering three out of five Rwandan provinces. This might not represent the  typical  target  area  of  commercial  Pico‐PV  dissemination  approaches.  For  purchasing  power  reasons such approaches might rather focus on the periphery of the grid covered areas or even  on grid‐connected and urban areas, in which Pico‐PV devices are used as back‐up in times of  outages. In contrast, it was the aim of this evaluation to assess the extent to which Pico‐PV can  generally  contribute  to  the  combat  against  energy  poverty.  This  contribution  would  happen  in  regions  that  are  far  beyond  the  outreach  of  the  grid  (or  other  more  expensive  electricity  sources  with  higher  capacities).  Hence,  the  results  obtained  in  this  study  are  transferable  to  other  set‐ups  in  which  Pico‐PV  is  not  only  marketed  for  commercial  reasons,  but  as  an  instrument to provide modern energy to the poor. This is the explicit goal of SE4All and also  the role that is assigned to Pico‐PV within this SE4All initiative.       Moreover,  in  the  evaluation  report  underlying  the  present  study  (see  Grimm  et  al.  2013)  we  compare  the  RCT  sample  and  usage  behaviour  in  the  RCT  to  real  users  of  the  Pico‐PV  kit  in  other regions of the country, this is, customers who deliberately decided to buy the kit. In line  with expectations, it can be seen that these real‐world users are somewhat wealthier than the  average  RCT  user,  but  usage  patterns   for  the  kit’s  lamp  are  quite  similar  (see  Grimm  et  al.  2013, Section 4.4.).    General Equilibrium effects   General Equilibrium effects are effects that only occur or become perceivable if the treatment  is  provided  to  a  larger  population  or  for  a  longer  period.  Hence,  these  effects  might  have  repercussions on the RCT sample and can only be captured by the RCT if the period between  randomization  and  the  impact  assessment  is  long  enough  and  the  study  population  is  large  enough.  In  the  present  case,  one  could  theoretically  think  of  decreasing  prices  of  traditional  lighting  sources  because  of  a  decreasing  demand,  which  in  turn  could  increase  consumption  of traditional lighting sources by households both in the RCT sample and beyond. This effect  can  be  expected  to  be  very  small,  though,  since  energy  prices  are  mostly  driven  by  regional  markets  if  not  world  markets.  On  the  other  hand,  in  case  one  would  upscale  the  program  to  the whole country (i.e. distribute Pico‐PV kits on a large scale), for example, such effects could  occur for products with a regional value chain (i.e. that do not only depend on world market  prices).  As  for  the  time  horizon,  our  evaluation  examines  short‐term  usage  and  impacts.  While  we  believe  that  the  six  months  period  between  delivery  of  the  Pico‐PV  kit  and  our  follow‐up  survey  is  long  enough  to  allow  the  users’  adaptation  to  the  new  technology,  we  cannot  rule  out that usage behaviour would change over time.   Hawthorne‐ and John‐Henry‐Effects  Hawthorne‐  and  John‐Henry‐effects  occur  if  participants  in  an  experiment  change  their  behaviour because they know that they are participating in an experiment. To the extent that  the  field  work  team  has  to  interact  with  the  study  population,  these  effects  can  hardly  be  excluded completely in most RCTs. However, there are ways to keep them as small as possible,  mostly by reducing the attention that is evoked in the participating household and the villages.  The surveys used for this study were presented as part of a general survey on energy usage in  relation  to  on‐going  and  well‐known  energy  interventions.  Respondents  were  asked  to  consent  to  participating  in  the  survey,  but  the  randomization  or  the  experimental  character  were  not  mentioned.  A  permission  letter  issued  by  the  Rwandan  Energy  Authority  was  presented  to  the  local  authorities  as  well  as  the  participating  households  both  during  the  baseline survey and the follow‐up survey. In fact, our study was part of a broader evaluation  engagement  in  the  country,  which  also  covered  50  different  target  villages  of  the  Rwandan  grid roll‐out programme EARP (see Lenz et al. 2016). Although the study regions of the present  paper  were  not  scheduled  to  be  connected  by  EARP  in  the  near  future,  most  of  the  residents  are aware of the electrification programme that possibly will also reach their communities. The  survey  work  was  implemented  as  unobtrusive  as  possible.  Each  household  was  visited  individually.   Furthermore,  the  randomly  assigned  Pico‐PV  system  was  not  labelled  as  a  gift,  but  as  a  compensation for participation in the survey. Also, households assigned to the control group  received a compensation consisting of a sack of 5kg of rice and one litre of cooking oil.19 As a  side effect, this compensation for the control group addresses a potential ethical concern that  is  sometimes  brought  forward  against  RCTs:  Randomly  assigning  a  treatment  to  one  group  may induce uncomfortable feelings in the other group.  In  sum,  while  some  sort  of  survey  effect  is  unavoidable,  there  is  no  reason  to  expect  strong  Hawthorne  and  John  Henry‐effects,  since  the  participants  were  not  informed  about  an  experiment,  both  treatment  and  control  groups  received  a  reimbursement  for  participation  and the surveys and interviews were implemented as unobtrusive as possible.  Special Care  The  way  in  which  we  provided  the  Pico‐PV  kit  (most  importantly  the  training)  was  in  line                                                    19  This implementation design follows the approach presented in De Mel, McKenzie, and Woodruff (2008) and was  also applied in a RCT with improved cooking stoves in Senegal (Bensch and Peters 2015).   with  what  the  company  that  marketed  the  product  had  foreseen  for  the  marketing  process.  Although the level of care was probably higher compared to some other Pico‐PV kits that are  just sold in shops and do not comprise a training, many regular market vendors also offer such  trainings.       References  Bensch,  Gunther  and  Jörg  Peters.  2015.  “The  intensive  margin  of  technology  adoption  –  Experimental  Evidence on improved cooking stoves in rural Senegal.” Journal of Health Economics 42: 44‐63.    Duflo,  E.,  R.  Glennerster,  and  M.  Kremer.  2008.  Using  Randomization  in  Development  Economics  Research: A Toolkit, Chapter 61, Handbook of Development Economics.  Grimm, Michael, Jörg Peters, and Maximiliane Sievert. 2013. Impacts of Pico‐PV Systems Usage using a  Randomized  Controlled  Trial  and  Qualitative  Methods.  Final  Report  on  behalf  of  the  Policy  and  Operations Evaluation Department (IOB) of the Netherlands Ministry of Foreign Affairs.     Lenz,  Luciane,  Anicet  Munyehirwe,  Jörg  Peters  and  Maximiliane  Sievert  (2016)  Does  Large  Scale  Infrastructure Investment Alleviate Poverty? Impacts of Rwanda’s Electricity Access Roll‐Out Program.  World Development, forthcoming.    Mel,  Suresh  de,  David  McKenzie,  and  Christopher  Woodruff.  2008.  “Returns  to  Capital  in  Microenterprises: Evidence from a Field Experiment.” Quarterly Journal of Economics, 123(4): 1329–72.         Appendix S5: Radio Usage  Table  S5.1  portrays  the  effects  of  the  Pico‐PV  kit  treatment  on  radio  ownership  and  usage  patterns. Since the randomized Pico‐PV kit encompasses a radio, the share of radio owners is  close to 100 percent in the treatment group, while slightly more than 50 percent of the control  group  households  own  a  radio.  It  is  above  all  the  head  of  the  household  who  uses  the  radio,  but the increased number of radios in the households also leads to significantly increased radio  usage of other household members. The share of members listening to the radio is significantly  higher  in  the  treatment  group  for  all  household  members.  The  listening  hours  for  those  who  use a radio only increases significantly for the head of households.   Table S5.1: Radio ownership and usage      Treatment  Control  ITT  p‐value  Radio Ownership  95%  52%  41%  0.000  HH member listens regularly to radio            Head of HH   86%  43%  41%  0.000    ‐ Listening hours per day (only user)  4.3  3.2  1.1  0.012    Spouse   78%  42%  34%  0.000    ‐ Listening hours per day (only user)  3.3  2.7  0.4  0.289    Boys 12‐17 years  76%  47%  33%  0.048    ‐ Listening hours per day (only user)  2.2  2.0  ‐0.1  0.907    Girls 12‐17 years  80%  42%  26%  0.151    ‐ Listening hours per day (only user)  1.7  2.1  ‐0.3  0.639    Children 6‐11 years  63%  33%  16%  0.090    ‐ Listening hours per day (only user)  1.9  2.2  0.4  0.631    Radios  are  mostly  used  to  listen  to  programs  that  transmit  information  (see  Table  S5.2).  We  asked  all  radio  users  to  name  their  two  favourite  radio  programs:  the  by  far  most  preferred  program  among  adults  are  news,  followed  by  music.  The  third  preference  are  programs  that  people refer to as “théatre”. These are radio plays that try to raise awareness on different topics  like reconciliation, working attitude, or justice. The last category subsumes special broadcasts  topics like politics or health (‘broadcasts’ in Table S5.2).       Table S5.2: Preferred radio programs per household member   (in percent)  Treatment  Control  ITT  p‐value  Head of HH  Music  46  62  ‐17  0.062  (N=193)  News  84  86  ‐4  0.408    Theatre  13  5  10  0.056    Broadcast  13  8  1  0.847    Other  14  15  3  0.697  Spouse  Music  43  67  ‐29  0.006  (N=158)  News  71  68  5  0.426    Theatre  24  14  8  0.245    Broadcast  10  9  ‐1  0.893    Other  16  12  12  0.114  Children   Music  76  71  ‐2  0.907  6‐11 years old  News  31  39  ‐1  0.963  (N=77)  Theatre  22  14  ‐7  0.498    Broadcast  8  11  4  0.709    Other  4  11  ‐2  0.836  Male   Music  70  83  8  0.824  12‐17 years old  News  47  63  ‐24  0.425  (N=54)  Theatre  10  17  ‐20  0.247    Broadcast  13  8  ‐21  0.238    Other  13  8  12  0.562  Female  Music  89  84  16  0.309  12‐17 years old  News  44  58  ‐11  0.613  (N=64)  Theatre  18  16  ‐2  0.940    Broadcast  9  5  ‐3  0.856    Other  16  11  5  0.777    In  line  with  these  usage  patterns,  radio  is  by  far  the  most  important  source  of  information  in  the surveyed villages. More than 90 percent of treatment households and 40 percent of control  households  answer  to  an  open  question  on  their  main  source  of  information  that  they  exclusively  or  together  with  other  sources  receive  information  through  the  radio  (see  Table  S5.3).  Apart  from  this,  direct  conversations  with  other  people  (community  gatherings,  neighbours  and  friends)  are  the  most  important  sources  of  information.  TVs  and  newspaper  are  only  used  by  a  negligible  number  of  households.  While  for  treated  households  the  importance  of  radio  is  substantially  higher,  control  households  rely  more  on  community  gathering  and  information  exchange  with  neighbours  and  friends.  This  obviously  creates  potentials  for  spillovers  of increased  access  to  information  for  some  households  to  the  whole  village.    Table S5.3: Main source of information (multiple answers possible)    Treatment  Control  ITT  p‐value  Radio   91  40  51  0.000  Community gathering   70  82  ‐11  0.029  Neighbours/friends   28  28  0  0.929      Box S5.1: Radio stations in Rwanda  In  Rwanda,  the  biggest  radio  station  is  the  state‐financed  Radio  Rwanda  that  reaches  more  than  90  percent  of  the  population.  It  broadcasts  24  hours  in  Kinyarwanda,  French,  English  and  Swahili.  Radio  Rwanda  maintains  additionally  5  community  radio  stations  that  partly  broadcast  contributions  from  Radio  Rwanda  and  additionally  cover  local  news  and  regional  information.  Since  2002,  also  private  radio stations have received licences  to  broadcast.  Their  reception area, though,  is  mainly restricted to  Kigali  and  bigger  towns.  Within  our  survey  area,  people  frequently  reported  that  besides  Rwandan  radio stations they can also receive radio from Burundi or Congo.    Radio Rwanda and its community radio stations cover both entertainment and information broadcasts.  For example at Radio Rusizi, the community radio of Rusizi, on a regular day where they offer program  from 5 am to 23 pm, music covers 7 hours, news sum up to almost 4 hours, 3.5 hours of entertainment  shows like soap operas (“théatre”), quizzes or sports events, and almost 3 hours on broadcast with some  educational background. These educational broadcasts diffuse for example information on hygiene and  cleanliness,  on  agricultural  activities,  on  animal  husbandry,  on  good  governance,  or  to  raise  workers’  motivation.        Appendix S6: Additional tables    Lamp Usage    Table S6.1: Number of lighting devices and consumption  Share of households using [lamp]    Operation hours per    day and lamp    Treatment  Control  ITT  p‐   Treatment  Control    value  Pico‐PV lamp  0.86  0.00  0.86*  0.00    2.89  ‐  Hand‐crafted LED lamps  0.28  0.45  ‐0.18  0    3.45  3.40  Ready‐made torch  0.14  0.22  ‐0.10  0.01    2.23  2.12  Wick lamp  0.12  0.43  ‐0.22  0    2.47  2.98  Candles  0.07  0.15  0.04  0.935    2.05  1.58  Hurricane lamp  0.04  0.10  ‐0.07  0.002    3.2  2.43  Mobile LED lamp  0.03  0.05  ‐0.03**  0.014    2  2.57  No lamp  0.05  0.09  0.03  0.16    ‐  ‐  SUM  1.62  1.43  0.16  0.004    4.3  3.8  Note: The ITT depicts the difference in means at the follow‐up stage between the whole treatment and control group,  also  including  non‐complying  households.  We  control  for  all  stratification  and  re‐randomization  characteristics.  Rechargeable  lamps  and  gas  lamps  are  not  included  in  the  table,  since  only  one  control  household  uses  a  rechargeable lamp and only one treatment household uses a gas lamp.   *Probit  estimation  is  not  applicable,  since  control  group  households  do  not  use  the  lamp  leading  to  convergence  problems; we display simple differences in means instead. **Controlling for randomization stratum dummies leads  to convergence problems. We include the stratification criteria instead.        Health     Table S6.2: Share of households with household members suffering diseases (in percent)    Treatment  Control  ITT  p‐value  Male adult  Respiratory diseases  7  7  ‐2  0.596    Eye problem  7  8  0  0.972  Female adult  Respiratory diseases  5  6  0  0.904    Eye problem  9  13  ‐6  0.128  Male  Respiratory diseases  2  2  1  0.785  6‐11 years old  Eye problem  2  6  ‐3  0.440  Female  Respiratory diseases  0  0  0  ‐‐‐  6‐11 years old  Eye problem  9  10  5  0.472  Male  Respiratory diseases  0  0  0  ‐‐‐  12‐17 years old  Eye problem  2  0  1  0.672  Female  Respiratory diseases  4  0  3  0.452  12‐17 years old  Eye problem  6  3  8  0.292  Note: The data is self‐reported information of whether any household member suffers from any of the diseases. The  ITT  depicts  the  difference  in  means  at  the  follow‐up  stage  between  the  whole  treatment  and  control  group,  including also non‐complying households. We control for all stratification and re‐randomization characteristics.      Lamps used for domestic labor   Table S6.3:  Most frequently used lamps for housework by male and  female  adult (percent  of all households)  Female adults doing    Male adults  doing    Children (6‐17 years)    housework  housework  studying  Treat.  Ctrl.  ITT  p‐   Treat.  Ctrl.  ITT  p‐   Treat.  Ctrl.  ITT  p‐value  Lamp  value  value  Wick lamp  7      ‐ 32  ‐23  0.000  3  9  ‐7  0.001  2  12  0.000  12***  Ready‐made torch  8  12  ‐7  0.056    3  7  ‐8  0.000            Hand‐crafted LED  7    ‐ 0.003    9  ‐3  0.182  1  5          6**  Pico‐PV lamp  72  0  72*  0.000    26  0  26*  0.000    30  0  30*  0.000  None  15  42  ‐25  0.000    68  78  ‐9  0.006    32  41  ‐19  0.000       None and studying at day time only              9  18  ‐19  0.000       None and studying after nightfall              23  22  ‐2  0.633  Note: The ITT depicts the difference in means at the follow‐up stage between the whole treatment and control group,  including  also  non‐complying  households.  We  control  for  all  stratification  and  re‐randomization  characteristics.  Detailed estimation results can be found in the following.  *Probit  estimation  is  not  applicable,  since  control  group  households  do  not  use  the  lamp  leading  to  convergence  problems; we display simple differences in means instead. **Controlling for randomization stratum dummies leads  to  convergence  problems.  We  include  the  stratification  criteria  instead.  ***  Controlling  for  baseline  kerosene  consumption  (continuous)  causes  convergence  problems.  We  include  a  dummy  indicating  baseline  kerosene  consumption yes/no instead.        Table S6.3a: Most frequently used lamps for housework by female adult (% of all  households)    Wick lamp  Ready‐made  Hand‐ None  torch  crafted  LED  Treatment   ‐0.228  ‐0.069  ‐0.034  ‐0.249    (0.000)***  (0.056)*  (0.182)  (0.000)***  Consumption of candles  ‐0.001  ‐0.016  0.000  ‐0.001    (0.612)  (0.001)***  (0.829)  (0.854)  Consumption of kerosene  0.013  ‐0.022  ‐0.017  0.017    (0.229)  (0.427)  (0.652)  (0.151)  Number of household members  ‐0.005  0.011  ‐0.006  0.017    (0.676)  (0.106)  (0.347)  (0.091)  Number of mobile phones  0.047  0.005  0.013  ‐0.025    (0.270)  (0.836)  (0.484)  (0.734)  Plastered dwelling  ‐0.056  0.071  ‐0.000  0.147    (0.481)  (0.024)**  (0.994)  (0.200)  Modern wall  ‐0.073  ‐0.106  0.042  0.075    (0.217)  (0.119)  (0.390)  (0.468)  Modern floor  0.078  0.090  ‐0.058  ‐0.136    (0.094)*  (0.076)*  (0.246)  (0.161)  Hand‐crafted LED  ‐0.082  ‐0.095  0.071  0.042    (0.134)  (0.022)**  (0.012)**  (0.507)  Mobile LED  ‐0.040  0.058  ‐0.008  0.007    (0.763)  (0.379)  (0.916)  (0.962)  Household owns land  ‐0.238  0.104  ‐0.060  0.147    (0.003)***  (0.434)  (0.176)  (0.218)  Household owns one goat  ‐0.064  0.072  ‐0.005  ‐0.019    (0.126)  (0.109)  (0.915)  (0.808)  Household owns several goats  ‐0.005  0.034  0.060  ‐0.005    (0.897)  (0.430)  (0.148)  (0.932)  Household owns one cow  ‐0.033  0.001  0.025  ‐0.065    (0.543)  (0.978)  (0.521)  (0.321)  Household owns several cows  0.026  ‐0.056  ‐0.086  0.036    (0.657)  (0.287)  (0.055)*  (0.722)  Head of household completed primary school   0.046  0.085  ‐0.002  ‐0.095    (0.385)  (0.045)**  (0.937)  (0.083)  Head of household completed secondary school  ‐0.100  0.185  n.i.  ‐0.038    (0.136)  (0.021)**    (0.816)  Redistributed between strata for randomization  ‐0.029  0.078  n.i.  0.112    (0.853)  (0.314)    (0.409)            Pseudo R‐Squared  0.36  0.32  0.29  0.20  Number of Observations  294  294  294  294  Note: Robust pval in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;   Randomization strata dummies are included in all estimations; Control variables refer to baseline values; Standard  errors are clustered at the village level.  n.i.: not included since variable predicts success or failure perfectly.  Table  S6.3b:  Most  frequently  used  lamps  for  housework  by  male  adult  (%  of  all  households)    Wick lamp  Ready‐ Hand‐crafted  None  made torch  LED  Treatment   ‐0.070  ‐0.078  ‐0.055  ‐0.085    (0.001)***  (0.000)***  (0.003)***  (0.006)***  Consumption of candles  0.004  ‐0.007  ‐0.013  0.002    (0.062)*  (0.006)***  (0.113)  (0.728)  Consumption of kerosene  0.011  ‐0.043  ‐0.057  0.007    (0.006)***  (0.046)**  (0.000)***  (0.545)  Number of household members  0.007  0.009  0.002  0.003    (0.195)  (0.025)**  (0.427)  (0.856)  Number of mobile phones  0.006  ‐0.005  0.000  ‐0.048    (0.794)  (0.587)  (0.979)  (0.391)  Modern floor  ‐0.010  0.050  n.i.  ‐0.031    (0.874)  (0.056)*    (0.781)  Hand‐crafted LED  ‐0.003  ‐0.053  0.037  ‐0.090    (0.900)  (0.047)**  (0.140)  (0.089)*  Household owns land  ‐0.029  n.i.  ‐0.022  0.009    (0.581)    (0.447)  (0.942)  Household owns one goat  0.039  ‐0.051  n.i.  ‐0.023    (0.168)  (0.216)    (0.723)  Household owns several goats  0.077  0.082  ‐0.044  ‐0.107    (0.004)***  (0.000)***  (0.036)**  (0.038)**  Household owns one cow  ‐0.007  ‐0.003  n.i.  0.030    (0.866)  (0.896)    (0.614)  Household owns several cows  ‐0.016  ‐0.045  0.013  0.130    (0.656)  (0.244)  (0.470)  (0.134)  Head of household completed primary school  0.036  0.048  ‐0.025  ‐0.036    (0.073)*  (0.138)  (0.040)**  (0.485)  Redistributed between strata for randomization  0.137  n.i.  n.i.  0.109    (0.039)**      (0.646)  Plastered dwelling  n.i.  0.009  n.i.  0.191      (0.526)    (0.079)*  Modern wall  n.i.  ‐0.059  ‐0.047  0.072      (0.073)*  (0.049)**  (0.488)  Mobile LED  n.i.  ‐0.050  0.121  ‐0.110      (0.317)  (0.000)***  (0.359)  Head  of  household  completed  secondary  n.i.  0.075  0.020  ‐0.065  school      (0.147)  (0.568)  (0.528)  Household owns a radio  n.i.  n.i.  ‐0.004  n.i.        (0.811)    Household owns a mobile phone  n.i.  n.i.  0.038  n.i.        (0.000)***    Consumption of lighting hours   n.i.  n.i.  ‐0.001  n.i.        (0.883)              Pseudo R‐Squared  0.36  0.51  0.51  0.17  Number of Observations  294  294  295  294  Note: Robust pval in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;   Randomization strata dummies are included in all estimations; Control variables refer to baseline values;  Standard errors are clustered at the village level.  n.i.: not included since variable predicts success or failure perfectly.    Table S6.3c: Most frequently used lamps for studying by children (% of households with  children at school age; N=208)    Wick lamp  No lamp  None and  None and  studying at  studying  daytime  after  only  nightfall            Treatment   ‐0.118  ‐0.194  ‐0.185  ‐0.020    (0.000)***  (0.000)***  (0.000)***  (0.633)  Consumption of candles  0.002  ‐0.004  ‐0.009  ‐0.001    (0.327)  (0.235)  (0.116)  (0.780)  Number of household members  0.021  0.009  0.003  0.006    (0.049)**  (0.623)  (0.748)  (0.669)  Number of mobile phones  ‐0.027  0.089  0.059  0.015    (0.211)  (0.319)  (0.272)  (0.827)  Plastered dwelling  ‐0.031  ‐0.053  ‐0.061  ‐0.083    (0.526)  (0.616)  (0.540)  (0.284)  Modern wall  ‐0.137  ‐0.069  ‐0.041  ‐0.082    (0.008)***  (0.378)  (0.530)  (0.232)  Modern floor  0.025  ‐0.088  n.i.  0.049    (0.692)  (0.525)    (0.453)  Hand‐crafted LED  ‐0.049  ‐0.092  ‐0.065  ‐0.020    (0.312)  (0.360)  (0.005)***  (0.773)  Household owns one goat  ‐0.041  0.109  0.083  0.054    (0.415)  (0.257)  (0.005)***  (0.628)  Household owns several goats  ‐0.138  0.178  0.027  0.137    (0.014)**  (0.012)**  (0.644)  (0.015)**  Household owns one cow  ‐0.022  0.100  0.125  ‐0.039    (0.652)  (0.292)  (0.040)**  (0.621)  Household owns several cows  0.118  0.217  ‐0.051  0.142    (0.021)**  (0.033)**  (0.674)  (0.086)*  Head of household completed primary school   ‐0.013  ‐0.058  0.056  ‐0.106    (0.797)  (0.543)  (0.269)  (0.179)  Head of household completed secondary school  0.033  ‐0.123  ‐0.027  ‐0.229    (0.574)  (0.543)  (0.842)  (0.216)  Consumption of kerosene  n.i.  ‐0.144  ‐0.111  ‐0.060      (0.015)**  (0.005)***  (0.110)  Household owns land  n.i.  0.055  0.014  0.064      (0.751)  (0.891)  (0.663)  Redistributed between strata for randomization  n.i.  0.177  ‐0.655  0.204      (0.379)  (0.000)***  (0.216)  Mobile LED  n.i.  0.116  n.i.  0.186      (0.558)    (0.147)  Pseudo R‐Squared  0.50  0.27  0.40  0.33  Number of Observations  207  207  207  207  Note: Robust pval in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;   Randomization strata dummies are included in all estimations; Control variables refer to baseline values;  Standard errors are clustered at the village level.   n.i.: not included since variable predicts success or failure perfectly.      Table S6.4: Main Occupation at baseline (in percent)    Treatment  Control  Head of household  Subsistence Farmer  90  83  Government Employee  1  1  Other independent occupation  3  5  Other dependent occupation  1  5  Housewife, Retired  4  6  Unemployed  1  0  Spouse  Subsistence Farmer  98  93  Government Employee  2  0  Other independent occupation  0  1  Other dependent occupation  0  2  Housewife, Retired  0  3  Studies  0  1    Appendix S7: Full regression results of tables in main document    Table 5: Price and consumption of lighting energy  VARIABLES  Cost per  Cost per  Lighting hours  Lumen hours  lighting hour  lumen hour  consumed     consumed  per day  per day            Treatment   ‐7.022  ‐0.566  0.585  77.736    (0.000)***  (0.000)***  (0.074)*  (0.000)***  Consumption of candles  0.182  0.012  0.021  0.026    (0.013)**  (0.009)***  (0.267)  (0.983)  Consumption of kerosene  1.260  0.109  0.054  ‐3.696    (0.001)***  (0.000)***  (0.718)  (0.163)  Number of household members  ‐0.017  0.001  0.013  ‐4.296    (0.911)  (0.950)  (0.851)  (0.374)  Number of mobile phones  ‐0.392  ‐0.034  1.296  21.644    (0.528)  (0.355)  (0.007)***  (0.019)**  Plastered dwelling  ‐2.112  ‐0.208  0.709  ‐14.458    (0.120)  (0.012)**  (0.372)  (0.607)  Modern wall  1.529  0.147  ‐1.249  ‐27.763    (0.310)  (0.141)  (0.039)**  (0.077)*  Modern floor  3.310  0.132  0.461  ‐40.420    (0.064)*  (0.120)  (0.549)  (0.243)  Handcrafted LED  ‐1.494  ‐0.059  0.592  ‐10.708    (0.136)  (0.414)  (0.295)  (0.452)  Mobile LED  ‐1.607  ‐0.167  0.873  47.231    (0.300)  (0.108)  (0.405)  (0.199)  Household owns land  ‐1.447  ‐0.085  ‐0.181  19.863    (0.139)  (0.285)  (0.868)  (0.430)  Household owns one goat  ‐2.448  ‐0.154  ‐0.296  ‐38.858    (0.119)  (0.090)*  (0.563)  (0.307)  Household owns several goats  0.757  0.024  0.021  ‐16.033    (0.591)  (0.789)  (0.967)  (0.608)  Household owns one cow  ‐0.004  ‐0.063  0.879  19.648    (0.998)  (0.409)  (0.078)*  (0.225)  Household owns several cows  1.784  0.213  0.205  75.429    (0.090)*  (0.044)**  (0.670)  (0.239)  Head of household completed primary school   0.919  0.049  0.492  13.202    (0.165)  (0.466)  (0.311)  (0.305)  Head of household completed secondary school  3.560  0.276  ‐0.980  ‐33.814    (0.085)*  (0.076)*  (0.543)  (0.348)  Redistributed between strata for randomization  ‐0.018  0.006  1.319  20.259    (0.990)  (0.967)  (0.202)  (0.530)  Constant  9.486  0.661  2.138  ‐17.590    (0.012)**  (0.023)**  (0.329)  (0.603)            Observations  265  265  288  288  Adjusted R‐squared  0.397  0.404  0.121  0.165  Note: Robust pval in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;   Randomization strata dummies are included in all estimations; Control variables refer to baseline values;  Standard errors are clustered at the village level.  Table 6a: Expenditures per month per category (in FRW)  VARIABLES  Candles  Kerosene  Char  Big  Small  Mobile  coal  batteries  batteries  phone  charging                Treatment   ‐19.927  ‐418.007  1.917  ‐9.344  ‐43.352  ‐67.916    (0.339)  (0.000)***  (0.447)  (0.750)  (0.003)***  (0.407)  Consumption of candles  29.621  8.273  ‐0.019  0.405  ‐1.165  19.456    (0.000)***  (0.165)  (0.780)  (0.911)  (0.537)  (0.039)**  Consumption of kerosene  1.833  169.929  ‐0.096  9.460  ‐0.074  7.410    (0.753)  (0.007)***  (0.594)  (0.133)  (0.978)  (0.686)  Number of household members  8.228  8.295  ‐0.934  ‐2.416  1.281  29.491    (0.267)  (0.567)  (0.382)  (0.829)  (0.678)  (0.383)  Number of mobile phones  ‐9.833  195.483  7.513  60.265  17.418  1,100.513    (0.631)  (0.067)*  (0.367)  (0.149)  (0.232)  (0.009)***  Plastered dwelling  16.502  ‐63.128  ‐0.548  ‐70.298  ‐12.142  205.632    (0.581)  (0.576)  (0.726)  (0.330)  (0.686)  (0.198)  Modern wall  ‐44.866  ‐120.093  ‐0.820  64.199  ‐58.167  63.933    (0.322)  (0.267)  (0.617)  (0.504)  (0.058)*  (0.686)  Modern floor  56.056  281.553  ‐2.738  ‐65.299  22.367  ‐434.782    (0.246)  (0.050)*  (0.360)  (0.282)  (0.599)  (0.060)*  Hand‐crafted LED  18.316  9.387  ‐4.571  20.710  ‐15.293  86.275    (0.392)  (0.925)  (0.334)  (0.686)  (0.440)  (0.552)  Mobile LED  ‐2.633  255.134  ‐3.422  139.388  21.636  ‐84.409    (0.965)  (0.234)  (0.403)  (0.361)  (0.735)  (0.867)  Household owns land  ‐0.584  ‐117.541  5.549  179.692  ‐19.392  ‐14.158    (0.986)  (0.287)  (0.185)  (0.036)**  (0.544)  (0.942)  Household owns one goat  73.643  ‐134.849  ‐1.542  26.665  ‐16.252  ‐11.673    (0.000)***  (0.225)  (0.500)  (0.621)  (0.202)  (0.912)  Household owns several goats  10.973  ‐111.840  ‐1.314  164.868  33.091  287.823    (0.609)  (0.363)  (0.510)  (0.042)**  (0.219)  (0.036)**  Household owns one cow  ‐11.154  ‐151.915  5.046  134.052  14.472  74.082    (0.533)  (0.076)*  (0.290)  (0.019)**  (0.707)  (0.600)  Household owns several cows  93.441  91.004  ‐1.129  68.589  ‐19.832  ‐136.453    (0.027)**  (0.486)  (0.673)  (0.315)  (0.233)  (0.568)  Head of household completed primary school   ‐27.737  89.954  1.490  115.139  ‐2.168  26.694    (0.095)*  (0.332)  (0.353)  (0.004)***  (0.885)  (0.799)  Head of household completed secondary school  83.751  26.200  ‐0.821  326.077  110.878  ‐523.982    (0.277)  (0.880)  (0.717)  (0.047)**  (0.408)  (0.153)  Redistributed between strata for randomization  44.463  56.283  1.826  126.782  ‐80.459  185.076    (0.488)  (0.769)  (0.426)  (0.403)  (0.231)  (0.292)  Constant  ‐227.965  ‐283.081  ‐ ‐419.144  261.650  ‐320.098  18.863    (0.049)**  (0.463)  (0.259)  (0.173)  (0.130)  (0.723)                Observations  296  296  295  296  296  296  Adjusted R‐squared  0.622  0.356  ‐0.019  0.275  0.046  0.480  Note: Robust pval in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;   Randomization strata dummies are included in all estimations. Control variables refer to baseline values;  Standard errors are clustered at the village level.    Table 6b: Expenditures per month per category (in FRW)  VARIABLES  Total traditional  Total  Share of energy  energy expenditures  expenditures  expenditure on  (without cooking)  total expenditures          Treatment   ‐556.653  7,249.033  ‐0.030    (0.000)***  (0.276)  (0.001)***  Consumption of candles  56.573  ‐603.375  0.001    (0.002)***  (0.074)*  (0.017)**  Consumption of kerosene  188.463  2,594.154  0.003    (0.010)**  (0.002)***  (0.144)  Number of household members  43.955  3,700.456  0.000    (0.315)  (0.135)  (0.922)  Number of mobile phones  1,371.322  22,314.462  0.013    (0.004)***  (0.051)*  (0.164)  Plastered dwelling  75.918  21,254.017  ‐0.023    (0.724)  (0.165)  (0.066)*  Modern wall  ‐95.781  23,581.834  ‐0.002    (0.672)  (0.137)  (0.893)  Modern floor  ‐142.721  ‐7,699.614  0.016    (0.550)  (0.719)  (0.143)  Hand‐crafted LED  114.774  1,974.949  ‐0.004    (0.525)  (0.762)  (0.724)  Mobile LED  325.633  ‐1,101.144  ‐0.003    (0.561)  (0.930)  (0.854)  Household owns land  33.578  2,184.018  0.010    (0.881)  (0.485)  (0.364)  Household owns one goat  ‐64.025  ‐7,456.327  0.006    (0.721)  (0.112)  (0.610)  Household owns several goats  383.684  8,874.944  ‐0.005    (0.082)*  (0.524)  (0.643)  Household owns one cow  64.631  ‐4,661.881  0.001    (0.693)  (0.381)  (0.924)  Household owns several cows  95.617  14,374.902  ‐0.015    (0.777)  (0.171)  (0.302)  Head of household completed primary school   203.383  5,767.114  ‐0.003    (0.217)  (0.329)  (0.791)  Head of household completed secondary school  22.096  ‐8,550.415  ‐0.004    (0.965)  (0.701)  (0.836)  Redistributed between strata for randomization  333.947  ‐9,091.174  0.013    (0.137)  (0.214)  (0.729)  Constant  ‐1,007.517  ‐45,103.310  0.071    (0.342)  (0.298)  (0.150)          Observations  296  296  295  Adjusted R‐squared  0.582  0.250  0.136  Note: Robust pval in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;   Randomization strata dummies are included in all estimations. Control variables refer to baseline values;  Standard errors are clustered at the village level.     Table 8a: Daily time spent on domestic labour  VARIABLES  Total time of  Time during  Total time  Time during  head of  night of head  of spouse  night of  household  of household  spouse            Treatment   ‐1.674  6.150  26.953  2.752    (0.950)  (0.542)  (0.333)  (0.779)  Consumption of candles  ‐0.431  ‐0.858  3.755  0.320    (0.871)  (0.099)*  (0.182)  (0.705)  Consumption of kerosene  ‐6.370  ‐1.981  ‐4.528  0.123    (0.274)  (0.129)  (0.339)  (0.954)  Number of household members  ‐3.233  ‐0.591  3.293  5.514    (0.660)  (0.793)  (0.735)  (0.248)  Number of mobile phones  39.520  7.932  32.397  28.709    (0.103)  (0.367)  (0.306)  (0.029)**  Plastered dwelling  ‐2.937  8.097  ‐15.112  2.584    (0.952)  (0.556)  (0.764)  (0.890)  Modern wall  ‐42.319  ‐10.732  29.055  6.767    (0.353)  (0.389)  (0.627)  (0.768)  Modern floor  ‐0.894  15.761  ‐50.724  ‐20.211    (0.986)  (0.211)  (0.184)  (0.430)  Handcrafted LED  ‐9.829  0.960  ‐64.496  ‐19.938    (0.726)  (0.904)  (0.108)  (0.354)  Mobile LED  ‐104.698  ‐13.120  72.072  99.724    (0.061)*  (0.552)  (0.331)  (0.008)***  Household owns land  ‐57.488  ‐18.418  ‐180.938  ‐67.553    (0.314)  (0.378)  (0.135)  (0.113)  Household owns one goat  44.618  11.146  ‐60.298  ‐0.667    (0.359)  (0.438)  (0.186)  (0.965)  Household owns several goats  ‐10.393  ‐0.429  ‐42.010  ‐28.114    (0.820)  (0.967)  (0.478)  (0.170)  Household owns one cow  ‐14.606  ‐13.052  36.974  8.110    (0.748)  (0.290)  (0.281)  (0.565)  Household owns several cows  ‐0.574  ‐18.584  ‐38.480  2.483    (0.989)  (0.065)*  (0.509)  (0.897)  Head of household completed primary school   ‐10.490  ‐6.117  ‐25.867  2.283    (0.755)  (0.488)  (0.427)  (0.793)  Head of household completed secondary school  ‐22.247  ‐20.982  12.455  23.273    (0.748)  (0.459)  (0.902)  (0.601)  Redistributed between strata for randomization  99.878  ‐28.758  0.900  55.525    (0.347)  (0.139)  (0.991)  (0.187)  Constant  463.535  86.662  80.674  ‐55.506    (0.054)*  (0.060)*  (0.603)  (0.313)            Observations  287  287  257  257  Adjusted R‐squared  0.000  ‐0.042  ‐0.006  0.092  Note: Robust pval in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;   Randomization strata dummies are included in all estimations; Control variables refer to baseline values;  Standard errors are clustered at the village level.   Outcome variables have been transformed to a decimal system. For retransformation multiply with 0.6.  Table 8b: Daily time spent on domestic labour and income generation  VARIABLES  Total time of  Time during  Total time  Time during  head of  night of head  of spouse  night of  household  of household  spouse            Treatment   34.898  ‐0.633  16.890  ‐0.000    (0.215)  (0.823)  (0.354)  (0.462)  Consumption of candles  0.115  ‐0.030  ‐0.038  ‐0.000    (0.953)  (0.828)  (0.983)  (0.178)  Consumption of kerosene  17.951  0.640  ‐44.361  0.000    (0.022)**  (0.292)  (0.107)  (0.070)*  Number of household members  14.813  0.366  12.094  0.000    (0.072)*  (0.647)  (0.208)  (0.063)*  Number of mobile phones  27.912  ‐2.668  ‐47.178  ‐0.000    (0.374)  (0.169)  (0.088)*  (0.029)**  Plastered dwelling  5.573  15.244  ‐77.895  0.000    (0.935)  (0.138)  (0.131)  (0.708)  Modern wall  ‐45.806  ‐9.566  4.021  ‐0.000    (0.471)  (0.071)*  (0.955)  (0.084)*  Modern floor  24.199  6.033  111.740  0.000    (0.701)  (0.377)  (0.058)*  (0.364)  Handcrafted LED  ‐13.573  0.767  ‐90.818  0.000    (0.729)  (0.637)  (0.073)*  (0.035)**  Mobile LED  90.041  32.162  41.571  0.000    (0.510)  (0.297)  (0.597)  (0.040)**  Household owns land  34.368  0.377  ‐113.986  ‐0.000    (0.734)  (0.924)  (0.001)***  (0.042)**  Household owns one goat  ‐61.557  ‐3.939  ‐3.032  0.000    (0.229)  (0.144)  (0.860)  (0.694)  Household owns several goats  ‐67.281  ‐4.119  ‐3.641  0.000    (0.354)  (0.156)  (0.940)  (0.508)  Household owns one cow  9.356  ‐3.255  ‐35.505  ‐0.000    (0.850)  (0.116)  (0.366)  (0.898)  Household owns several cows  37.263  4.393  ‐51.729  0.000    (0.159)  (0.361)  (0.371)  (0.065)*  Head of household completed primary school   30.875  2.090  13.715  ‐0.000    (0.457)  (0.156)  (0.657)  (0.355)  Head of household completed secondary school  62.866  ‐3.830  ‐45.834  0.000    (0.530)  (0.642)  (0.588)  (0.198)  Redistributed between strata for randomization  ‐58.066  ‐8.810  ‐100.196  0.000    (0.712)  (0.321)  (0.499)  (0.708)  Constant  268.389  ‐21.343  1,324.191  150.000    (0.204)  (0.195)  (0.000)***  (0.000)***            Observations  218  218  219  219  Adjusted R‐squared  ‐0.003  0.051  0.189  1.000  Note: Robust pval in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;   Randomization strata dummies are included in all estimations; Control variables refer to baseline values;  Standard errors are clustered at the village level.   Outcome variables have been transformed to a decimal system. For retransformation multiply with 0.6.      Table 8c: Daily time awake  VARIABLES  Total time of  Time during  head of  night of head  household  of household        Treatment   9.019  17.002    (0.739)  (0.378)  Consumption of candles  ‐0.913  0.304    (0.685)  (0.673)  Consumption of kerosene  1.820  ‐5.699    (0.689)  (0.133)  Number of household members  13.346  6.049    (0.046)**  (0.104)  Number of mobile phones  32.596  15.604    (0.234)  (0.189)  Plastered dwelling  50.196  ‐30.972    (0.293)  (0.676)  Modern wall  ‐39.148  10.260    (0.222)  (0.751)  Modern floor  ‐20.131  22.464    (0.727)  (0.508)  Handcrafted LED  23.839  ‐52.063    (0.551)  (0.081)*  Mobile LED  27.487  7.605    (0.741)  (0.841)  Household owns land  124.099  ‐46.603    (0.325)  (0.149)  Household owns one goat  ‐66.221  ‐3.483    (0.068)*  (0.916)  Household owns several goats  ‐52.641  6.490    (0.094)*  (0.770)  Household owns one cow  24.014  ‐20.545    (0.308)  (0.268)  Household owns several cows  67.650  13.639    (0.078)*  (0.540)  Head of household completed primary school   59.966  4.630    (0.083)*  (0.745)  Head of household completed secondary school  101.419  10.572    (0.160)  (0.781)  Redistributed between strata for randomization  47.874  ‐15.860    (0.504)  (0.762)  Constant  1,132.298  1,563.754    (0.000)***  (0.000)***        Observations  287  256  Adjusted R‐squared  0.001  0.040  Note: Robust pval in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;   Randomization strata dummies are included in all estimations; Control variables refer to baseline values;  Standard errors are clustered at the village level.   Outcome variables have been transformed to a decimal system. For retransformation multiply with 0.6.      Table 9a: Study pattern (only households with children at school age; 6‐17 years)    Share of households with   Share of households with   children studying   children studying   after school  at home after nightfall  Treatment   0.053  0.142    (0.389)  (0.006)***  Consumption of candles  ‐0.008  ‐0.006    (0.188)  (0.088)*  Consumption of kerosene  0.200  0.109    (0.005)***  (0.028)**  Number of household members  0.013  0.039    (0.522)  (0.025)**  Number of mobile phones  0.152  ‐0.062    (0.077)*  (0.115)  Plastered dwelling  ‐0.093  ‐0.029    (0.405)  (0.768)  Modern wall  0.071  ‐0.074    (0.344)  (0.181)  Modern floor  ‐0.105  0.001    (0.407)  (0.992)  Hand‐crafted LED  0.170  0.111    (0.093)*  (0.122)  Household owns land  0.084      (0.379)    Household owns one goat  0.160  0.049    (0.164)  (0.494)  Household owns several goats  0.163  0.009    (0.081)*  (0.889)  Household owns one cow  0.179  ‐0.035    (0.099)*  (0.579)  Household owns several cows  0.139  0.043    (0.211)  (0.659)  Head of household completed primary school   ‐0.051  ‐0.086    (0.469)  (0.076)*  Head  of  household  completed  secondary  0.174  0.047  school    (0.353)  (0.747)  Redistributed  between  strata  for  1.404  0.284  randomization    (0.000)***  (0.021)**  Pseudo R‐Squared  0.22  0.29  Number of Observations  209  209  Note: Robust pval in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;   Randomization strata dummies are included in all estimations; Control variables refer to baseline values;  Standard errors are clustered at the village level.  Table 9b: Study pattern (only households with children at school age; 6‐17 years)    (1) (2) (3) (4)   Time children study Time children study Time children study Time children study m611 m611 f611 f611 VARIABLES  total night total night   Treatment   21.677 20.717 19.396 17.896   (0.093)* (0.045)** (0.533) (0.090)* Consumption of candles    -0.056 -0.818 -2.145 -2.005 Consumption of kerosene  (0.968) (0.525) (0.354) (0.142)   27.913 36.604 35.199 42.368 # of household members  (0.141) (0.021)** (0.190) (0.000)***   -0.394 -1.548 0.586 -4.349 Number of mobile phones  (0.926) (0.728) (0.952) (0.132)   17.281 -8.491 -36.963 -13.436 Plastered dwelling  (0.450) (0.503) (0.218) (0.144)   -14.352 -38.274 -87.895 -35.751 Modern wall  (0.639) (0.052)* (0.183) (0.072)*   3.435 26.824 91.559 -6.578 Modern floor  (0.861) (0.159) (0.145) (0.726)   -48.736 -36.603 8.429 -29.381 Hand‐crafted LED  (0.397) (0.131) (0.889) (0.071)*   23.893 25.171 47.443 57.773 Mobile LED  (0.285) (0.293) (0.279) (0.001)***   47.961 78.711 162.397 139.533 Household owns land  (0.275) (0.071)* (0.023)** (0.000)***   49.601 41.979 -2.465 0.857 Household owns one goat  (0.117) (0.136) (0.941) (0.966)   36.085 6.248 -65.871 -2.252 Hh owns several goats  (0.218) (0.828) (0.325) (0.934)   18.801 14.272 -67.680 29.021 Household owns one cow  (0.497) (0.581) (0.397) (0.162)   42.575 32.030 88.579 -13.953 Hh owns several cows  (0.091)* (0.232) (0.244) (0.430)   39.019 69.939 85.677 22.076 Head of household completed primary  (0.286) (0.012)** (0.376) (0.427) school     -10.078 3.784 -19.635 9.669 Head  of  household  completed  (0.611) (0.748) (0.345) (0.528) secondary  school    8.449 -13.685 -105.612 -18.220 Redistributed  between  strata  for  (0.879) (0.798) (0.526) (0.662) randomization    -22.938 -37.743 242.863 58.804 Constant  (0.498) (0.129) (0.049)** (0.104)   -55.092 1.256 -4.198 -33.329   (0.231) (0.985) (0.959) (0.346) Observations  100 101 92 92 Adjusted R‐squared  0.204 0.258 -0.040 0.329 Note: Robust pval in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;   Randomization strata dummies are included in all estimations; Control variables refer to baseline values;  Standard errors are clustered at the village level.  Outcome variables have been transformed to a decimal system. For retransformation multiply with 0.6.             77    Table 9c: Study pattern (only households with children at school age; 6‐17 years)    (5) (6) (7) (8)   Time children study Time children study Time children study Time children study m1217 m1217 f1217 f1217 VARIABLES  total night total night   Treatment   35.387 23.497 17.404 16.837   (0.191) (0.382) (0.327) (0.191) Consumption of candles    -4.250 -4.168 -1.684 -0.854 Consumption of kerosene  (0.256) (0.207) (0.130) (0.486)   23.674 24.780 19.667 34.258 # of household members  (0.349) (0.245) (0.384) (0.166)   7.720 3.868 -0.121 -9.756 Number of mobile phones  (0.453) (0.473) (0.990) (0.224)   53.754 48.771 16.059 30.158 Plastered dwelling  (0.096)* (0.098)* (0.540) (0.115)   60.881 16.034 24.574 -23.757 Modern wall  (0.128) (0.685) (0.702) (0.715)   -84.749 -45.013 -7.744 27.478 Modern floor  (0.113) (0.411) (0.876) (0.356)   -130.294 -90.490 -40.608 -48.511 Hand‐crafted LED  (0.015)** (0.134) (0.482) (0.372)   -12.113 -5.273 29.156 9.080 Mobile LED  (0.775) (0.894) (0.356) (0.796)   -98.814 -19.806 75.930 134.141 Household owns land  (0.163) (0.761) (0.459) (0.104)   30.819 21.946 -40.240 -54.034 Household owns one goat  (0.398) (0.572) (0.566) (0.431)   69.840 21.248 29.489 4.769 Hh owns several goats  (0.114) (0.575) (0.404) (0.908)   28.914 26.683 7.878 28.657 Household owns one cow  (0.545) (0.522) (0.767) (0.105)   -0.046 -20.610 -15.382 -14.186 Hh owns several cows  (0.999) (0.555) (0.538) (0.712)   -58.250 -81.834 40.908 13.216 Head of household completed primary  (0.210) (0.041)** (0.474) (0.791) school     25.100 0.865 -25.229 -26.903 Head  of  household  completed  (0.357) (0.971) (0.281) (0.294) secondary  school    21.427 25.836 -96.871 -92.160 Redistributed  between  strata  for  (0.740) (0.703) (0.003)*** (0.002)*** randomization    246.270 221.981 16.778 32.953 Constant  (0.008)*** (0.019)** (0.773) (0.562)   -469.789 -337.756 108.898 177.112   (0.003)*** (0.033)** (0.487) (0.294) Observations  89 89 94 94 Adjusted R‐squared  0.131 0.080 -0.152 0.017 Note: Robust pval in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;   Randomization strata dummies are included in all estimations; Control variables refer to baseline values;  Standard errors are clustered at the village level.  Outcome variables have been transformed to a decimal system. For retransformation multiply with 0.6.         78