WPS7433 Policy Research Working Paper 7433 A Methodological Framework for Prioritizing Infrastructure Investment Luis Andres Dan Biller Matias Herrera Dappe Water Global Practice Group October 2015 Policy Research Working Paper 7433 Abstract Policy makers are often confronted with a myriad of fac- prioritizing infrastructure projects and portfolios that holis- tors in the investment decision-making process. This issue tically equates such trade-offs, among others. The analysis is particularly acute in infrastructure investment decisions, suggests that it is not desirable to have a single methodology, as these often involve significant financial resources and providing a single ranking of infrastructure investments, lock-in technologies. In regions and countries where the because of the complexities of infrastructure investments. infrastructure access gap is large and pubic budgets severely Rather, a multidisciplinary approach should be taken. Deci- constrained, the importance of considering the different sion makers will also need to account for factors that are facets of the decision-making process becomes even more often not easily measured. While having techniques that relevant. This paper discusses the trade-offs policy makers enable logical frameworks in the decision-making process confront when attempting to prioritize infrastructure of establishing priorities is highly desirable, they are no investments, in particular with regard to economic growth substitute for consensus building and political negotiations. and welfare, and proposes a methodological framework for This paper is a product of the Water Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at landres@worldbank. org, dbiller@worldbank.org, and mdappe@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team A Methodological Framework for Prioritizing Infrastructure Investment    Luis Andres, Dan Biller, and Matias Herrera Dappe1                                            JEL classification: G11, H54, O18    Key words: Infrastructure, public investment management, investment planning, infrastructure  priorities.                                                                   1  The authors would like to thank Ashma Basnyat, Cecilia Belita, Diana Cubas, Juan Echenique, Jorge Escurra, Céline  Ferré, Atsushi  Iimi,  Ada Karina  Izaguirre,  Rahul Kanakia,  Neetu Mihal, Diana Moreira,  Shaheena Nisar,  Mario  Picon,  Fernanda Ruiz‐Núñez, Stefanie Sieber, Govinda Timilsina, Gonzalo Vázquez Baré, and Laura Wallace. The authors are  grateful  for  the  ongoing  support  and  technical  inputs  from  the  South  Asia  Regional  Chief  Economist,  Martin  Rama  and  the  former  regional  Chief  Economist,  Kalpana  Kochhar  as  well  as  the  guidance  from  Jack  Stein,  Gajan  Pathmanathan, Jyoti Shukla, the South Asia Sustainable Development Department management team, and Country  Management  Units  in  the  SAR  region.  The  authors  appreciate  the  feedback  and  inputs  of  the  South  Asia  regional  team.  In  particular,  the  team  would  like  to  acknowledge  Sudeshna  Banerjee,  Marianne  Fay,  Vivien  Foster,  José  L.  Guasch, Kirsten Hommann, Johannes G. P. Jansen, Pravin Karki, Bill Kingdom, John Newman, Pradeep Mitra, Mohua  Mukherjee,  Elisa  Muzzini,  Sheoli  Pargal,  Rabin  Shrestha,  and  Tomoyuki  Yamashita,  for  their  valuable  inputs  during  the preparation of this paper. Senior authorship is not assigned.   1. Introduction      Despite  recent  rapid  growth  and  poverty  reduction,  developing  countries  continue  to  experience  a  combination  of  uneven  economic  growth,  population  boom,  increasing  urbanization  and  sizeable  infrastructure  service  gaps  that  together  could  jeopardize  future  progress.  For  example,  the  South  Asia  region (SAR) has the largest population below the poverty line of any region. Between 1990 and 2010, the  number  of  people  living  on  less  than  $1.25  a  day  decreased  by  only  18  percent,2 while  the  population  grew  by  42  percent.  At  the  same  time,  structural  change  has  been  slow,  with  urbanization  (around  31  percent)  lower  than  in  any  other  developing  region,  despite  economic  growth  rates  that  have  exceeded  most  other  regions  over  the  past  two  decades.  In  effect,  departing  from  similar  points,  South  Asian  countries  are  remarkably  “under‐urbanized”  when  compared  to  East  Asian  countries  over  the  past  half  century (income and urban population as percentage of total population). The result of these trends has  been a dramatic rise in demands for infrastructure, but access to infrastructure services is generally poor  – even below other developing regions, the only exception being Sub‐Saharan Africa.     Yet,  as  urbanization  continues,  there  is  a  growing  demand  for  infrastructure  services  that  are  already  severely  stretched.  Latin  America,  which  is  the  most  urbanized  developing  region  in  the  world,  needs  to  increase its investments in infrastructure to meet the demand from firms and consumers. A recent study  shows that Latin America would need to spend, on average, around 5.2 percent of GDP annually in order  to maintain the infrastructure investment flows required to meet the needs of companies and consumers  between  2006  and  2020  and  it  would  need  to  spend  7.9  percent  of  GDP  annually  to  reach  the  levels  of  the  East  Asian  countries.3 South  Asia  requires  significant  infrastructure  investment  (roads,  rails,  power,  water supply, sanitation, and telecommunications) not only to ensure basic service delivery and enhance  the  quality  of  life  of  its  growing  population  but  also  to  avoid  a  possible  binding  constraint  on  economic  growth  owing  to  the  substantial  infrastructure  gap.  A  mix  of  investment  in  infrastructure  stock  and  the  implementation  of  supportive  reforms  will  allow  SAR  to  close  its  infrastructure  gap.  Andres  et  al.  (2014)  estimates  of  the  cost  of  doing  so  by  2020  give  a  lower  bound  of  US$  1.7  trillion  and  an  upper  bound  of  US$ 2.5 trillion at current prices. If investments are spread evenly over the years until 2020, SAR needs to  invest  between  6.6  and  9.9  percent  of  the  regional  gross  domestic  product  (GDP)  per  year.  These  estimates  represent  an  increase  of  up  to  3  percentage  points  from  the  6.9  percent  of  GDP  invested  in  infrastructure by SAR countries in 2009.    But  faced  with  this  enormous  demand  for  infrastructure  investment  and  only  limited  available  financial  resources,  it  is  critical  for  countries  to  prioritize  infrastructure  investment  needs.  How  much  financial  resources  should  be  allocated  to  infrastructure  development,  within  infrastructure  sectors  and  other  sectors  (such  as  health,  education,  public  safety  and  national  defense)?  Given  substantial  lock‐ins  associated  with  infrastructure  investments,  should  a  country  continue  attempting  to  fill  current  gaps  or  direct investments to infrastructures that are likely large bottlenecks in the medium term? How does one  account  for  the  social  and  environmental  issues  of  these  trade‐offs  related  to  the  directly  impacted  population?  These  are  questions  asked  across  the  world,  particularly  in  developing  countries;  but  unfortunately, there is no rule to determine the investment allocations. It depends on a country’s priority,  economic  growth  and  welfare  objectives.  Considering  that  infrastructure  is  both  a  means  to  facilitate  economic  growth  and  development,  and  a  measure  of  the  former,  one  could  expect  that  a  higher  share                                                               2  The proportion of people living on less than $1.25 a day decreased from 54 to 31 percent (a 42 percent decrease),  between 1990 and 2010, mainly due to the increase in population.  3  ECLAC (2011).  2    of GDP would need to be allocated for infrastructure investment.4 This is the case, at least for developing  countries where there is greater scarcity of man‐made and human capital related to infrastructure.     Economics  would  direct  policy  makers  towards  cost‐benefit  analysis,  but  given  incomplete  information  and  uncertainty,  a  multidisciplinary  approach  is  needed.  The  complexities  of  infrastructure  investments  indicate  that  a  single  methodology  which  provides  a  single  ranking  of  infrastructure  investments  is  far  from  desirable.  All  methods  have  advantages  and  disadvantages.  The  paper  proposes  a  methodological  framework  for  prioritization  of  infrastructure  projects  and  portfolios  to  holistically  equate  trade‐offs  among  different  policy  objectives  per  key  infrastructure  sectors.  The  analysis  suggests  that  it  is  not  desirable to have a single methodology, providing a single ranking of infrastructure investments, because  of  the  complexities  of  infrastructure  investments.  Rather,  a  multidisciplinary  approach  should  be  taken.  Decision  makers  will  also  need  to  account  for  factors  that  are  often  not  easily  measured.  While  having  techniques  that  enable  logical  frameworks  in  the  decision  making  process  of  establishing  priorities  is  highly desirable, they are no substitute for consensus building and political negotiations.             The  paper  is  organized  as  follows.  Section  2  begins  with  a  discussion  on  the  tension  between  economic  growth  and  welfare  when  infrastructure  interventions  are  being  prioritized.  This  is  followed  by  a  methodological  framework  for  prioritization  of  infrastructure  projects  and  portfolios.  Section  4  presents  a stylized prioritization of these investments. Finally, section 5 presents concluding remarks.       2. Economic Growth versus Welfare Debate    There is a false dichotomy between prioritizing large‐scale infrastructure versus addressing the needs of  the poor. At a very basic level, this dichotomy is false because many large‐scale infrastructure investments  may  concurrently  facilitate  economic  growth  and  increase  the  welfare  of  poorer  populations.  For  example, a large transport project may primarily target facilitating trade of raw materials, but at the same  time  it  may  also  connect  isolated  poorer  populations  to  better  services.  A  more  interesting  debate  is  at  which  stage  of  development  a  particular  infrastructure  investment  has  a  higher  impact  on  economic  growth versus on welfare. For instance, a power distribution project may have large welfare impacts given  that it enables education and health outcomes, which may in turn translate into future economic growth  as a more educated, healthier labor force join the labor market in the medium to long run. Yet, it may also  facilitate  growth  in  manufacture  today,  which  in  turn  may  promote  short‐term  economic  growth.  The  remaining  of  this  section  thus  briefly  discusses  the  linkages  between  infrastructure,  economic  growth,  and welfare improvements.      2.1 Infrastructure and Economic Growth     Investment in infrastructure is accumulated in man‐made capital formation and thus contributes to GDP  growth. 5  A  significant  number  of  micro  and  macro  studies  find  a  positive  link  between  infrastructure  investments and growth (see Straub, 2008), which holds for both long‐run economic growth and specific                                                               4  Based  on  information  from  a  previous  study  (Fay  and  Yepes,  2003),  Estache  and  Fay  (2007)  estimate  that  developing  countries  might  need  6.5  percent  of  GDP,  on  average,  during  2005‐2015  period.  Of  which  2.3  percent  would be needed to maintain the existing infrastructure, whereas remaining 3.2 percent would be required for new  infrastructure projects.  5 See for example Yoshino (2008), Calderón and Servén (2004), Estache and Fay (2010).  3    factor  outputs.  For  example,  looking  mostly  at  U.S.  public  capital  stocks,  the  macro‐level  literature  finds  very large estimates for the elasticity of infrastructure—between 0.20 and 0.40.      Connective  infrastructure,  such  as  roads,  is  likely  to  have  the  greatest  impact  on  economic  growth.  Improved  connectivity  within  a  country  and  within  a  region  increases  firms’  access  to  markets  for  their  goods  and  for  cheaper  inputs;  assists  businesses  in  developing  competitive  advantages;  and  provides  workers, particularly those in lagging areas, with greater job and income opportunities. Transport typically  facilitates  agglomerations,  which  in  turn  promotes  economic  growth.  For  example,  Njoh  (2009)  finds  a  strong  positive  relationship  between  transportation  infrastructure  and  growth  based  on  evidence  from  24  West  African  countries.  As  countries  develop,  economic  growth  becomes  more  closely  linked  to  a  “principle of connectivity” (Biller and Nabi 2013).     Other  capital  intensive  infrastructures  such  as  power  are  also  closely  related  to  economic  growth  via  connectivity.  While  not  directly  linked  to  connectivity  (in  terms  of  moving  people,  goods,  and  services),  power  facilitates  information  flows,  thereby  enabling  agglomerations.  More  importantly,  power  is  a  key  input  in  the  production  process,  and  power  constraints  have  been  identified  as  a  major  bottleneck  for  growth and job creation in several developing countries. A good example can be found in Nepal. Over the  past  few  years,  Nepal  has  faced  up  to  16  hours  of  electricity  load  shedding  in  dry  months  –  stalling  the  manufacturing  sector  and  severely  curtailing  basic  services  (like  health  care),  other  services,  and  commerce. The economic loss of such a huge power outage must be tremendous. In transport, Nepal has  similar constraints, being a mountainous landlocked country. Yet while geography may be more benign in  other South Asian countries like Pakistan and India, connective infrastructure is also severely lacking and  the existing ones are poorly used.6          Figure 1: The Evolution of GDP Composition in South Asia (1960 – 2010)  GDP Composition (%) 100 80 60 40 20 0 1960 1980 2000 1970 1990 2010 1960 1980 2000 2010 1960 1980 2000 1970 1990 2010 1960 1980 2000 1970 1990 2010 1960 1980 2000 AFG BG BT IN ML NP PAK SRL Industry Agriculture Service   Source:  World Development Indicators 2012 Online Database, the World Bank.                                                                 6  See Sanchez‐Triana et al. (2013) for a detailed analysis on the potential of transport investment on economic growth in Pakistan.       4    Substantial lock‐ins  exist in infrastructure investments, which in  turn may  constrain or incentivize future  economic  growth.  For  example,  much  of  the  existing  connective  infrastructure  in  South  Asia  has  been  built  or  initiated  by  former  colonial  powers,  whose  main  goal  may  have  been  different  from  the  current  or  future  reality  of  the  region’s  output.  Even  after  independence  the  region’s  economy  has  changed  significantly  as  indicated  by  Figure  1.  For  example,  at  independence,  Sri  Lanka  had  a  reasonably  well‐ developed  road  and  rail  network.  At  the  time,  priority  was  given  to  connecting  the  tea,  rubber,  and  coconut  plantations with the Colombo  Port – the  gateway  to  Great Britain.  Electricity was available only  in few areas. Over time, the economy’s reliance on agricultural commodities diminished significantly not  only in Sri Lanka but also in South Asia as a whole. Agriculture’s loss has been primarily service’s gain. Yet,  the region remains with large numbers of infrastructure assets like irrigation canals targeting agriculture  production.  How  much  of  these  assets  should  be  maintained  if  a  country’s  output  is  less  reliant  on  agriculture?  To  what  extent  does  their  sole  existence  pressure  governments  to  allocate  funds  to  their  maintenance  because  of  the  rent‐seeking  behavior  of  a  few?  The  same  situation  could  be  found  in  transport  (e.g.  connecting  isolated  communities,  which  is  costly,  or  providing  quality  services  for  a  few)  and  in  other  infrastructure  sectors  as  well.  They  are  aggravated  by  the  substantial  lock‐ins  that  are  common  to  many  infrastructure  investments  because  of  their  long‐term  nature.  This  in  turn  also  partly  pre‐determines future economic growth and is an integral part of the tension existing in a country’s path  to  structural  change  such  as  rural–urban  transformation  and  a  corresponding  change  in  shares  of  a  country’s output.         2.2 Infrastructure and Welfare    Infrastructure investments help improve welfare through three mechanisms. They are based on either a  direct  or  indirect  relationship  between  infrastructure  investments  and  welfare,  and  they  center  on  alleviating poverty, enhancing prosperity, and boosting economic growth.    First, physical infrastructure – such as roads, electricity, and water supply and sanitation systems – provide  services  that  directly  contribute  to  improving  the  quality  of  life;  and  hence,  increase  household  welfare.  On  the  education  front,  a  better  transportation  system  and  a  safer  road  network  help  raise  school  attendance  (Brenneman  and  Kerf,  2002).  Access  to  electricity  improves  school  performance  by  allowing  kids to spend more time studying and use computers (Leipziger et al., 2003). On the health front, several  studies  show  that  access  to  clean  water  has  significantly  helped  reduce  child  mortality  (Behrman  and  Wolfe,  1987;  Lee  et  al.  1997;  Jalan  and  Ravallion,  2003).  In  Argentina,  expanded  access  to  water  and  sanitation has reduced child mortality by 8 percent, with most of the reduction taking place in low‐income  areas  where  the  expansion  in  the  water  network  was  the  largest  (Galiani  et  al.,  2002).  Transport  also  makes  a  difference.  Lokshin  and  Yemtsov  (2005)  show  that  road  and  bridge  rehabilitation  projects  generate  clear  economic  benefits  at  the  community  level  –  not  only  by  increasing  the  number  of  small  and  medium‐size  enterprises  but  also  by  improving  access  to  emergency  medical  assistance.  Infrastructure  raises  an  economy’s  ability  to  produce  health  services,  which,  in  turn,  enhances  labor  productivity  (Aegnor,  2010).  Similarly,  Ganelli  and  Tervala  (2010)  shows  that  a  higher  domestic  stock  of  public  capital  financed  by  lower  public  consumption  increases  domestic  welfare  if  the  productivity  of  public capital is not too low and the importance of public consumption (relative to private consumption)  in private utility is not too high.7                                                                  7  On  the  empirical  side,  there  is  a  vast  literature  on  valuating  the  welfare  impacts  of  some  infrastructure  services,  particularly  those with strong externalities associated with them (see Andres, Iimi, Orfei, and Samad (2013) for a survey of this literature).    5    Second,  infrastructure  services  help  increase  household  income  and  therefore  welfare  (e.g.,  market  access  to  household  products,  job  created  by  the  construction  and  operation  of  the  infrastructure  projects). Infrastructure projects, such as construction of road, irrigation canal, and power plants, provide  jobs  to  low‐income  households,  which  are  the  main  source  of  unskilled  labor  in  the  short‐run.  In  South  Asia, a key source of cash income to unskilled labor is construction work in infrastructure projects. Using  a sample survey of cities from 20 developing countries over the period 1980‐2005, Seetanah et al. (2009)  find that transport and communication infrastructure helps reduce urban poverty in developing countries.  Using a large panel data set encompassing over 100 countries and spanning the years 1960‐2000, Calderon  and  Serven  (2004)  find  that  increased  infrastructure  quantity  and  quality  reduces  income  inequality.  Another  strain  of  the  literature  argues  that  connective  infrastructure  services,  such  as  roads,  do  not  necessarily help reduce poverty in rural and remote areas as poor households cannot afford them. Using  survey  data  from  Ethiopia,  Zambia,  and  Vietnam,  Bryceson  et  al.  (2008)  find  that,  in  extremely  remote  areas, enhancing the mobility of the rural poor does not necessarily reduce poverty given the poor's lack  of  access  to  motor  vehicles  and  ability  to  pay  for  public  transport.  This  finding  shows  that  infrastructure  investments are not a silver bullet for reducing poverty.     Third,  infrastructure  investment  boosts  economic  growth,  which  spills  over  to  household  welfare.  Economic growth and welfare are positively correlated. This reflects the fact that when a country achieves  higher economic growth and development, the welfare of its population would also increase. Gupta and  Barman  (2010)  support  this  hypothesis  developing  an  endogenous  growth  model  with  special  focus  on  the  role  of  health  capital,  public  infrastructure,  and  environmental  pollution.  They  find  no  conflict  between the social welfare maximizing solution and the growth rate maximizing solution in the balanced  growth equilibrium in an economy.     3. Methodological Framework for Prioritization of Infrastructure  Projects/Portfolios    The  demand  for  infrastructure  investment  is  enormous  but  the  available  financial  resources  are  limited;  therefore, prioritizing infrastructure investment needs is crucial.  Criteria used  to prioritize infrastructure  investment needs play a major role in mitigating the infrastructure gap. A few existing studies attempted  to  address  this  question  (see  e.g.,  Berechman  and  Paaswell,  2005;  Karydas  and  Gifun,  2006),  but  the  methodological  framework  they  developed  is  narrow  and  can  be  applied  only  to  rank  infrastructure  investment  projects.  This  section  aims  to  develop  a  methodology  that  would  be  helpful  in  prioritizing  infrastructure needs in developing countries, particularly in South Asia.    How  to  prioritize  investment  projects  or  portfolios  is  a  common  question  a  government  at  any  jurisdictional  level  asks.  This  question  is  especially  critical  in  developing  countries,  particularly  in  South  Asia  and  Sub‐Saharan  Africa  where  demand  for  investment  is  huge  and  financial  resources  are  limited.  Without an appropriate methodological framework to assess investment projects, it is difficult to allocate  funding across various investment projects. The methodological framework consists of three main steps:  (i) identifying factors that affect infrastructure investment decisions, (ii) quantifying identified factors, and  (iii) ranking the infrastructure projects.       3.1 Identifying and Quantifying Factors Affecting Infrastructure Investment Decisions     6    A  large  number  of  factors  could  influence  investment  decisions.  The  list  of  specific  factors  might  change  depending upon the nature of infrastructure projects and country’s development plans and priorities. In  general,  these  factors,  which  are  captured  by  different  methodologies,  can  be  classified  into  four  categories: (i) project level factors, (ii) economy‐wide impacts, (iii) project related market failures, and (iv)  country’s institutional system.     Direct  costs  and  benefits  play  an  important  role  in  determining  infrastructure  investment  priorities.  In  fact, cost/benefit analysis (CBA) is the first step in any investment decision process. CBA aims at providing  two key pieces of information: (i) whether a given project is feasible or not; and (ii) whether a given project  provides the highest return to society from a list of projects analyzed. While problems of underestimation  are  not  uncommon,  assessing  the  costs  of  a  given  project  is  generally  the  simplest  part  of  the  CBA.  Estimation of benefits in many infrastructure projects is significantly more complex as actual benefits are  either  uncertain  or  not  tangible,  which  in  turn  provides  short  comings  in  that  it  limits  the  use  of  CBA  as  the  only  ranking  method.  For  instance,  even  in  projects  where  CBAs  are  routinely  done  (e.g.  transport,  power,  water  and  sanitation),  accounting  for  external  benefits  (like  improved  health,  pollution  abatement) is rarely undertaken. Another important project level factor affecting investment decisions is  financing.  The  public  sector  in  developing  countries  is  not  always  capable  of  undertaking  infrastructure  projects  alone.  Participation  of  the  private  sector  via  firms  or  communities  in  financing,  building,  and  operating  infrastructure  investments  is  often  sought.  However,  the  first  step  should  be  to  determine  whether a specific project or portfolio is economically sensible, and then determine the optimal financial  structure that makes it feasible.    Indirect  project  costs  and  benefits  (also  known  as  economy‐wide  impacts)  –those  that  spill  over  to  an  economy from a project – must also be identified. They can be further divided into two sub‐categories: (i)  impacts  on  economic  growth  and  employment  generation,  and  (ii)  distributional  impacts  (e.g.,  welfare  impacts,  poverty  alleviation)  across  different  income  level  and  geographical  jurisdiction.  In  some  cases,  the size of indirect costs and benefits of an infrastructure portfolio might be as high as the corresponding  direct  costs  and  benefits.  Typically  a  variety  of  approaches  are  used  to  assess  economy‐wide  impacts  of  investment  portfolios  (including  input‐output  approach,  macroeconomic  approach,  and  CGE  approach),  with  the  focus  often  on  GDP  and  employment.  If  it  is  feasible  to  measure  economic  impacts,8 this  is  a  powerful  factor  in  prioritizing  infrastructure  projects  or  portfolios—most  recently,  for  renewable  and  clean energy technologies and green growth agendas.    External  costs  and  benefits  –  those  that  are  not  captured  in  direct  or  indirect  costs  and  benefits  –  also  matter  but  they  are  not  easily  quantifiable.  One  example  is  a  better  quality  of  life  due  to  access  to  electricity,  telephone  lines,  clean  water  and  adequate  sanitation,  or  a  road  network.  Another  is  the  loss  of  forest  or  biodiversity  while  constructing  a  highway  or  electricity  transmission  lines.  Although  a  social  appraisal  of  an  investment  project  attempts  to  assess  external  costs  and  benefits  of  an  infrastructure  project,  such  an  assessment  is  qualitative  in  nature.  Alternatively,  valuation  techniques  can  be  used  to  appraise  where  markets  fail—notably  revealed  and  stated  preference  approaches.  While  different  approaches  are  available  to  attempt  to  monetize  at  least  part  of  the  values  associated  with  nonmarket  goods and services, these  are seldom used in  project economic analyses, input‐output,  macroeconomic,  or  CGE  approaches.  It  is  also  difficult  to  link  what  is  mostly  locality  based  methods  with  economy‐wide  approaches. Basing decisions solely on any of these approaches can thus skew infrastructure investments                                                               8 In  many  circumstances,  measuring  economy‐wide  impacts  of  a  project  would  not  be  feasible  as  necessary  data  (such  as  input‐ output table and social accounting matrix of an economy) are not available.   7    toward  projects  easily  valued,  while  one  could  argue  that  public  funds  should  go  to  those  projects  that  yield the most public goods (e.g. power distribution versus flood protection).     A  final  factor  that  needs  to  be  accounted  for  is  the  strength  or  weakness  of  a  country’s  institutional  system.  In  the  best  case  scenario,  politicians  and  policy  makers  account  for  the  aforementioned  factors  and  the  information  coming  out  from  the  respective  methods  when  negotiating  the  prioritization  of  particular interventions. Independent or quasi‐independent regulatory institutions (including the judicial  system and civil society) may also weigh in with checks and balances, blocking questionable infrastructure  projects.  However,  the  result  of  such  a  decision  process  is  unlikely  to  be  optimal  when  there  is  rent‐ seeking  behavior  –  which  refers  to  situations  where  individuals  organized  in  special  interest  groups  (or  acting alone) are motivated by their particular interests rather than by the general interest of the society.  Examples  are  industrialists  wanting  infrastructure  investments  that  only  (or  mainly)  benefit  them  and  farmers seeking cheap or free power for irrigation. Rent‐seeking behavior leads some groups to attempt  to  capture  key  state  institutions  (such  as  public  contracts  agencies)  where  they  can  extract  rents.  Infrastructure projects are by nature highly politicized and a significant source of rents. Political economy  analysis  focuses  on  distributing  power  and  wealth  between  different  groups  and  individuals,  and  the  processes  that  create,  sustain,  and  transform  these  relationships.  This  type  of  analysis  helps  to  identify  potential winners and losers of particular infrastructure interventions. For example, Sanchez et al. (2013)  investigate the winners and losers in the rural and urban spaces of an increase in total factor productivity  (TFP)  in  Pakistan’s  transport  sector.  Understanding  the  political,  economic,  and  social  processes  that  promote  or  block  pro‐poor  investments  –  and  understanding  the  role  of  institutions,  power,  and  the  underlying context in countries – allow more effective and politically feasible investments.      3.2 Valuing or Weighting the Factors9     The biggest challenge in prioritizing infrastructure projects is how to value or weigh different factors that  influence  investment  decisions.  Decisions  require  understanding  a  goal  or  a  set  of  goals  and  alternative  paths  to  achieving  these  goals.  In  the  case  of  infrastructure  investments,  these  goals  usually  fall  under  welfare  improvements  (“a  principle  of  inclusion”),  including  those  that  come  from  public  goods  like  a  cleaner environment, or fostering economic growth (“a principle of connectivity”) or both (Biller and Nabi,  2013).  If  one  considers  that  costs  also  imply  forgone  goals  due  to  trade‐offs  that  need  to  be  equated,  minimizing  costs  may  be  viewed  as  a  goal  or  as  a  constraint  to  achieve  other  goals.  A  simple  decision  making matrix would thus bring together different goals with different paths to achieving these goals, and  each cell would be filled by indicators (e.g. increase economic growth by 0.5 percent in year 1). One of the  goals  may  act  as  a  numeraire  and  weights  may  be  assigned  to  the  other  goals  with  respect  to  this  numeraire. From such a matrix, a weighted score of benefits can be derived. Once divided by the costs of  each  alternative  path,  a  cost‐effective  indicator  would  be  derived,  indicating  a  preferred  option.  Both  indicators  and  weights  may  have  a  high  degree  of  subjectivity  given  the  measurement  issues.  Weights  may differ spatially (e.g. local versus global, across countries, rural versus urban), across economic sectors,  across stakeholders, and across time (outcomes now versus future outcomes).10    A  number  of  non‐economic  theories/techniques  exist  in  the  decision  science  literature  to  weight  these  factors. While desirable, not all factors affecting priority setting can be measured in monetized or quasi‐                                                              9 It should be noted that the discussion here is not exclusive to infrastructure investments but encompasses decision making  processes. Much of this discussion comes from OECD (2002).  10 This last factor becomes particularly important under uncertainty and over a long term as argued in Hallegatte et al. (2012).    8    monetized forms. In these cases, non‐economic methods need to be used – including multi‐attribute and  multi‐criteria decision theory, Delphi approach, and analytical hierarchy process (AHP).     Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  and  Multi  Criteria  Decision  Making  Approach  (MCDM)  have  been  used  for  decades  to  support  decision  making  processes.  The  objective  of  MAUT  is  to  attain  a  conjoint  measure of the attractiveness (utility) of each outcome of a set of alternatives. The method is employed  when  prospective  alternatives  are  evaluated  to  prioritize  them.  In  its  most  basic  form  MCDM  assumes  that  a  decision  maker  is  to  choose  among  a  set  of  alternatives  whose  objective  function  values  or  attributes are known with  certainty. MAUT is sometimes subsumed  under  MCDM, but is  usually treated  separately  when  risks  or  uncertainties  have  a  significant  role  in  the  definition  and  assessment  of  alternatives.  Many  problems  in  MCDM  are  formulated  as  multiple  objective  linear,  integer,  or  nonlinear  mathematical  programming  problems.  On  the  other  hand,  MAUT  embraces  both  a  large  body  of  mathematical  theory  for  utility  models  and  a  wide  range  of  practical  assessment  techniques  that  pay  attention to limited abilities of assessors. The role of the value function is a demarcating feature between  MAUT  and  MCDM.  Generally,  if  the  value  function  is  explicit,  the  method  is  considered  in  the  MAUT  category; if the value function is implicit (assumed to exist but is otherwise unknown) or no such function  is assumed to exist, the method is usually classified under MCDM (Dyar et al., 1992).      It is also interesting to understand the relationship between MCDMs and CBAs. If options are well‐defined  and  constitute  the  whole  set  of  feasible  options,  a  cost‐effectiveness  approach  can  be  sufficient  for  the  purpose  of  decision  making.  This  works  well  if  there  is  only  one  outcome  and  the  choices  to  be  made  relate directly to the outcome. Yet, as multiple outcomes are possible, weighting becomes important and  cost‐effectiveness  become  more  complex.  If  weights  are  provided  by  prices  (willingness  to  pay ‐  WTP),  cost‐effectiveness can be translated into CBA (figure 2). If weights are not provided by a price form, cost‐ effectiveness  becomes  MCDM.  While  MCDM  provides  a  framework  for  a  “best  choice”,  it  cannot  really  answer the question of whether any alternative should be chosen (e.g. doing nothing is also an alternative  which is seldom discussed in practical decision‐making).     A  commonly  used  MCDM  is  the  Delphi  Method.  This  technique  was  developed  in  the  1950s  by  two  research  scientists  working  at  The  Rand  Corporation,  Olaf  Helmer  and  Norman  Dalkey,  and  synthesizes  perspectives from individual experts through rounds of surveys. The process begins with an open‐ended  questionnaire  that  is  given  to  a  panel  of  selected  experts  to  solicit  specific  value  judgment  (assigning  numerical  weight)  about  a  subject  or  content  area.  The  responses  from  the  first  round  of  surveys  are  analyzed and the summary statistics are presented to the respondents. The respondents then review their  original individual responses relative to the summary statistics and could make adjustments to the weights  assigned. Theoretically, the cycle of iterations continues until there is no change in the scores. However,  due to cost and other reasons, consensus is normally built within two iterations. The final scores are then  averaged  to  yield  the  relative  weights  (Sinha  and  Labi,  2007).  This  technique  is  frequently  modified  depending upon the research issue at hand. Custer et al. (1999), for example, modified the technique by  providing  to  respondents  some  knowledge  drawn  from  various  sources  including  related  competency  profiles,  synthesized  reviews  of  the  literature,  and  interviews  with  selected  content  experts.  This  modification  improves  the  initial  round  response  rate  and  provides  a  solid  grounding  in  previously  developed work.             9    Figure 2: Cost‐Effectiveness Approaches  Cost‐ Effectivness Single Outcome,  Multiple  non‐ monetary outcomes, non‐ monetary 'Pure' cost  effectiveness,  Weights  Outcome/ Cost Required Prices Public Opinion Expert Opinion Cost- benefit Multi‐ criteria  Multi‐ criteria  Analysis Analysis  Analysis    Source: OECD (2002).      An application of Delphi technique for infrastructure projects decision making can be found in number of  existing studies, such as Migliaccio et al. (2008) and Thomas et al. (2006). One example is Berechman and  Paaswell  (2005),  which  developed  a  methodology  to  prioritize  infrastructure  investments  proposals  submitted  by  various  public  agencies  in  New  York  City,  including  the  Metropolitan  Transportation  Authority,  Port  Authority  of  New  York  and  New  Jersey,  New  Jersey  Transit,  New  York  State  Department  of Transportation and the city and state economic development corporations. The methodology includes  four  criteria:  (i)  benefits  from  the  projects  including  direct  transportation  and  indirect  economic  development benefits; (ii) costs associated with projects such financial costs, costs caused by disruptions  from  the  construction;  (iii)  distributional  impacts  of  costs  and  benefits  across  population  groups  and  geographical location; and (iv) environmental effects. Numerical indices constructed in each criterion are  integrated  following  Goal  Achievement  Matrix  (GAM)  approach. 11  Variations  on  Delphi  technique  and  MCDM were also used to analyze hydropower planning in Norway (OECD, 2002).    Analytical hierarchy process (AHP) is a process of ranking objects based on psychology and mathematical  techniques.  Developed  by  Thomas  L.  Saaty  in  the  1970s,  this  method  derives  priority  scales  using  measurement technique  through  pairwise comparisons based on expert judgments. The scales measure                                                               11 The  GAM  approach,  developed  by  Hill  (1968),  produces  a  common  yardstick  for  a  systematic  and  unambiguous  ranking  of  all  projects/activities combining multiple attributes/criteria of those projects or activities. This method presents each criterion used  for  the  evaluation  against  each  project  in  a  matrix  form  whose  entries  are  normalized  scores  assigned  to  each  project  for  each  criterion. Since not all criteria are considered equally important, a vector of weights is produced showing what decision makers  regard  as  the  relative  importance  of  each  criterion.  By  multiplying  the  matrix  by  this  vector  an  weighted  core  matrix  is  then  generated. Summing across each project yields a vector of ranked projects (Berechman and Paaswell, 2005). The weights are the  critical component of the GAM method and they can be generated in different ways. Berechman and Paaswell (2005) uses Delphi  approach in which the weights are generated based on opinion of panel of experts.   10    intangibles  in  relative  terms.  The  comparisons  are  made  using  a  scale  of  absolute  judgments  that  represents,  how  much  more,  one  element  dominates  another  with  respect  to  a  given  attribute.  The  derived priority scales are synthesized by multiplying them by the priority of their parent nodes and adding  for  all  such  nodes  (Saaty,  2008).The  method  has  been  widely  used  in  infrastructure  investments  prioritization (e.g., Ridgley, 1991; Ziara et al., 2002; Smith and Tighe, 2006).     The  study  by  Ziara  et  al.  (2002)  develops  a  methodological  framework  to  prioritize  urban  infrastructure  projects  in  Palestine.  The  key  criteria  used  to  evaluate  the  projects  include:  (i)  project  importance,  (ii)  sector  importance,  (iii)  finance  suitability,  (iv)  execution  suitability,  (v)  operational  suitability,  (vi)  reliability, and  (vii) consequences of failure. Project importance is measured in  terms  their added values  to  the  economy  as  a  whole.  Sector  importance  is  determined  by  following  government’s  national  development  plan.  Financial  suitability  is  measured  based  on  project’s  capital  intensity  and  risks  associated  with  the  financial  market.  Execution  suitability  was  measured  based  on  whether  the  project  requires  high  technology  and  expertise.  Operation  suitability  was  reflected  through  the  need  of  a  continuous supply of raw materials, sophisticated technical experience and/or a large operational budget,  lack of maintenance due to technical or financial reasons, environmental impact. Reliability criterion was  the  one  that  influences  project  prioritization  based  on  its  failure  rates  and  associated  maintenance  and  repair  requirements.  The  consequence  of  failure  was  represented  by  the  penalty  of  deviating  from  planned  targets.  Experts  invited  to  weigh  these  factors  included  project  proponents,  project  evaluators,  resource experts, observers and peer reviewers. The case study concluded that it was possible to obtain  cardinal  priority  ranking  of  projects  from  mixed  infrastructure  sectors  in  a  transparent  way,  despite  the  complexity  of  the  decision  situation.  The  main  institutions  involved  accepted  the  prioritized  projects,  despite the disparity of the sectors.    All methods and techniques for priority setting in decision making come with caveats. Monetizing across  the board has the advantage of converting factors in a common unit of measurement, but often generates  important moral dilemmas. Alternatively, solely using expert opinion to direct decision making may result  in skewed investments, as experts usually have their own bias toward their expertise. Given the long‐term  nature of most infrastructure investments and their lock‐in characteristic, the time dimension and how to  discount the future play a particularly important role. Yet, this further complicates decision making since  decisions  made  today  generate  political  pressures  and  future  rent‐seeking.  For  example,  implicit  and  explicit subsidies to urban sprawl in the United States generated a pattern of private vehicle dependency  and  expectations  of  a  “rural”  living  combined  with  an  urban  experience  and  income  generation.  This  in  turn  has  tremendous  external  consequences  that  are  difficult  to  address  often  because  of  political  reasons. The process advanced mostly in the 1950s but continues today given vested interests. This results  in a very low pattern of urban density development when compared with other regions of the world. It is  also well known that the way in which the future is discounted in decision making economic methods like  CBA  penalize  the  future  with  respect  to  the  present.  The  economic  logic  of  the  currently  used  discount  factor remains and enables comparisons of “apples and apples.” Yet, if long‐term discrete or continuous  phenomena  that  may  potentially  cause  severe  harm  to  societies  –  like  pandemics,  and  climate  change  –  are to be effectively addressed by decision makers, better methodologies need to be designed to enable  comparisons for prioritizing investments across long time horizons under scarce resources.      4. Stylized Priority Ranking of Infrastructure Investments     The  previous  sections  briefly  discuss  the  links  between  infrastructure  and  economic  growth  and  infrastructure and welfare/poverty. They also review different methodologies to measure these impacts  11    and hence serve as mechanisms to establish priorities. They recognize that while desirable not all factors  impacting  priority  setting  can  be  measured  in  monetized  or  quasi‐monetized  forms  and  non‐economic  methods  are  also  introduced  (e.g.  MAUT  and  MCDM).  All  methods  and  techniques  for  priority  setting  in  decision making come with caveats and are not necessarily compatible.    When attempting to rank infrastructure investments, it is important to assess the infrastructure gap so as  to  understand  overall  needs  and  potential  financing  requirements.  Yet,  it  should  be  noted  that  infrastructure gap assessment (IGA) does not necessarily determine which investments are priorities. IGA  is  usually  based  on  a  baseline  of  where  a  country,  state,  or  municipality  is  in  terms  of  infrastructure  provision  and  where  it  would  like  to  be  in  x  years.  The  fact  that  IGA  may  be  substantially  larger  in  one  infrastructure sector versus another does not infer that the large gap sector should be given all resources  in a priority setting exercise.  The size of the gap after all is also  dependent on investment costs, existing  technologies etc. The departure for priority setting exercises is the goals decision makers are attempting  to reach. For  example, if a  goal is to generate employment, decision makers  may place a large weight in  labor‐intensive  infrastructure  investments,  while  the  IGA  may  indicate  that  the  largest  gap  is  in  capital‐ intensive infrastructures.    The methodologies presented here are mainly ex‐ante. They support decision making before the decision  is  taken.  Yet,  equally  important  for  learning  and  adjustment  in  future  decision  making  is  to  understand  the  impact  of  the  interventions.  For  this  purpose,  one  would  need  to  design  robust  impact  evaluations  such  as  randomized  control  trials,  which  are  particularly  challenging  in  infrastructure  or  infrastructure  related investments. This is also an area that remains a major gap in the literature of decision making and  priority setting.    Taking  into  account  all  the  aforementioned  caveats,  some  stylized  rankings  can  be  designed  to  facilitate  prioritization of infrastructure investments. Table 1 relates infrastructure services with some of the factors  discussed above. Specifically, it ranks infrastructure services according to input intensity of use, degree of  spatial  manifestation,  typical  development  outputs,  and  commonly  debated  market  failures.  The  infrastructure  services  listed  often  fall  under  the  public  sector,  but  in  some  cases  may  be  a  combination  of public and private provision. For example, sanitation via off‐site systems is typically provided by public  utilities, but on‐site sanitation such as septic tanks are generally private investments. The list is not meant  to  be  exhaustive  and  provides  ranks  from  1  to  3,  with  1  being  the  lowest  relative  weight,  based  on  the  existing literature on infrastructure services and its impacts discussed in the previous sections.    Different infrastructure services rank better depending on the specific factor of interest. Take the case of  solid  waste.  This  service  (both  collection  and  processing)  is  primarily  labor  intensive,  dominates  urban  agendas, has an important impact on welfare improvement but less of a generalized impact on economic  growth,  and  while  it  generates  important  market  failures  it  is  not  a  major  contributor  to  agglomeration  effects.  In  contrast,  connective  infrastructure  (such  as  transport  infrastructure)  yields  higher  agglomeration  effects  and  a  higher  impact  on  economic  growth  than  solid  waste  infrastructure,  but  a  lower  impact  on  welfare.  Similarly,  connective  infrastructure  has  a  higher  impact  on  economic  growth  than water and sanitation infrastructure, while the ranking is reversed when talking about welfare.  When  it comes to negative externalities such as local/global pollution, these are higher in the case of fossil fuels  based power generation than water and solid waste infrastructure.        12    Table 1: Ranking of Prioritization of Infrastructure Investments (Scale: 1 to 3)    Infrastructure Services1  Inputs Intensity2  Spatial  Development Challenges  Manifestation  Outputs  Externalities  Capital  Labor  Land  Natural   Urban  Rural  Economic   Welfare  Agglomeration  Local  Global  Green  Resources  Growth  Pollution  Pollution   Growth  (Climate  Change)  Power  Grid‐ Fossil Fuels  2  1  1  3  2  2  2  2  3  3  3  1  connected  (Gas, Coal, etc)  Generation  Hydro  3  1  2  3  1  3  2  2  3  1  1  3  Wind  3  1  2  3  1  3  2  2  3  1  1  3  Geothermal  2  1  1  3  1  3  2  2  3  1  1  3  Biofuels  2  1  1  2  1  3  2  2  3  1  1  3  Off‐grid  Diesel  2  2  1  3  2  3  2  2  1  3  3  1  Generation  Small Hydro  2  2  1  3  1  3  2  2  1  1  1  3  Wind  3  2  1  3  1  3  2  2  1  1  1  3  Solar  3  2  1  3  2  2  2  2  1  1  1  3  Biofuels  2  2  1  2  1  3  2  2  1  1  1  3  Transmission Grid  2  1  2  1  3  1  2  2  3  1  2  2  Distribution Grid  2  1  1  1  3  1  2  2  3  1  2  2  Water  Piped water into dwelling  2  2  1  3  3  1  1  3  3  1  1  3  Water well  1  3  1  3  1  2  1  3  1  1  1  2  Protected spring  1  3  1  3  1  3  1  3  2  1  1  2  Sanitation  Piped sewer system  2  2  1  1  3  1  1  3  3  2  1  2  Septic tank  1  3  2  1  2  2  1  3  1  3  1  2  Solid  Collection and processing  1  3  2  1  3  1  2  3  1  2  2  2  Waste  Transport  Roads  Rural  2  2  2  1  1  3  3  2  3  2  2  2    Urban  2  2  2  1  3  1  3  2  3  3  3  1    Highway  2  2  2  1  2  2  3  2  3  2  2  2  Railways  3  2  2  1  2  2  3  2  3  1  1  2  Ports  3  1  1  1  3  1  3  1  3  1  1  2  Airports  3  2  1  1  3  1  3  1  3  3  3  1  Notes: 1. The provision modalities considered for each infrastructure service are the best available technologies (BAT) to provide the specific infrastructure service. The BAT for a specific infrastructure service is the best  ranked technology according to a cost‐benefit analysis. In the case of power generation, the BAT varies by location; hence the different options; 2. Inputs intensity is based on BAT to provide the specific infrastructure  service and the BAT for building the infrastructure needed to provide the infrastructure service.  13    Ultimately,  investments  that  clearly  target  economic  growth  in  the  short  run  and  those  that  attempt  to  reduce  poverty  in  the  short  run  are  needed.  The  right  combination  as  well  as  the  level  at  which  design  and  implementation  take  place  is  highly  dependent  on  country‐level  institutions,  the  policy  makers’  objectives,  and  the  economic  characteristics  of  the  infrastructures  under  consideration.  Policy  makers  should  be  cognizant  that  attempting  to  apply  the  same  standards  across  the  board  may  yield  unwanted  consequences such as no provision to some segments of the population and negative externalities on the  rest.  For example, strict standards of offsite sewage collection may translate into no collection in slums,  generating negative externalities to the rest of the city that the strict standards were trying to avoid.       5. Conclusions     Growth  and  poverty  alleviation  in  developing  countries  may  slow  down  or  even  halt  if  addressing  the  infrastructure gap is not given priority. Demand for infrastructure in the developing world varies by region  but the commonality in all regions is the sizable magnitude of the demand. Latin America needs to spend,  on average, around 5.2 percent of GDP annually in order to maintain the infrastructure investment flows  required to meet the needs of companies and consumers between 2006 and 2020, and it would need to  spend 7.9 percent of GDP annually to reach the levels of the East Asian countries.12 South Asia, which lags  behind  Latin  America on  most infrastructure indicators, requires significant infrastructure investment to  ensure basic service delivery and enhance the quality of life of its growing population, but also to avoid a  possible  binding  constraint  on  economic  growth  owing  to  the  substantial  infrastructure  gap.  If  investments are spread evenly over the years until 2020, South Asia needs to invest between 6.6 and 9.9  percent of the regional GDP per year (Andres et al., 2014). These estimates represent an increase of up to  3 percentage points from the 6.9 percent of GDP invested in infrastructure by SAR countries in 2009.    Governments  have  often  struggled  to  allocate  adequate  resources  to  infrastructure  projects  and  demonstrate  commitment  to  what  essentially  are  long  term  investments.  Faced  with  the  enormous  demand  for  infrastructure  investment  and  only  limited  available  financial  resources,  it  is  critical  for  countries  to  prioritize  infrastructure  investment  needs.  But  the  demands  are  enormous  not  only  from  infrastructure  sectors,  but  also  other  sectors.  How  much  financial  resources  should  be  allocated  to  infrastructure  development,  within  infrastructure  sectors  and  other  sectors  (such  as  health,  education,  public safety and national defense)? Given substantial lock‐ins associated with infrastructure investments,  should a country continue attempting to fill current gaps or direct investments to infrastructures that are  likely  large  bottlenecks  in  the  medium  term?  How  does  one  account  for  the  social  and  environmental  issues of these trade‐offs related to  the  directly impacted population? These are questions asked across  the  world,  particularly  in  developing  countries  where  there  is  greater  scarcity  of  man‐made  and  human  capital related to infrastructure.    In  this  paper,  we  proposed  a  methodological  framework  for  prioritizing  infrastructure  projects  and  portfolios that builds on the existing literature. It is not desirable to have a single methodology, providing  a single ranking of infrastructure investments, because of the complexities of infrastructure investments.  All methods have strengths and weaknesses, which a decision maker should be aware of when using them.  In addition, decision makers need to take into account factors that are often not easily measured, which  further complicates decision‐making. And while having techniques that enable logical frameworks in the  decision making process of establishing priorities is highly desirable, they are no substitute for consensus                                                               12  ECLAC (2011).  14    building and political negotiations. Hence, any infrastructure prioritization exercise should be based on a  multidisciplinary approach to provide a robust outcome.       References    Aegnor,  P.‐R.  (2010).  A  theory  of  infrastructure‐led  development.  Journal  of  Economic  Dynamics  and  Control, Vol. 34, No. 5, pp. 932‐50    Andres, L., A. Iimi, A. Orfei, and H. Samad (2013). “Impact Evaluation for Infrastructure: General Guidance  and Existing Evidence.” Washington, DC: World Bank.     Andres, A., D. Biller, and M. Herrera Dappe (2014). “Infrastructure Gap in South Asia: Infrastructure Needs,  Prioritization, and Financing,” Policy Research Working Paper # 7032, The World Bank.    Behrman,  J.  R.,  and  B.L.  Wolfe  (1987).  “How  Does  Mother’s  Schooling  Affect  Family  Health,  Nutrition,  Medical Care Usage, and Household Sanitation?” Journal of Econometrics, 36(1‐2), 185‐204.    Berechman,  J.  and  R.  E.  Paaswell  (2005)  Evaluation,  prioritization  and  selection  of  transportation  investment projects in New York City, Transportation, Vol. 32, pp. 223–249    Biller, D. and I. Nabi (2013). “Investing in Infrastructure: Harnessing its Potential for Growth in Sri Lanka”.  World Bank, Washington, DC.     Brenneman,  A.,  and  M.  Kerf  (2002).  “Infrastructure  and  Poverty  Linkage:  A  Literature  Review.”  Washington, DC: World Bank. (Mimeo).    Bryceson, D. F., A. Bradbury and, T. Bradbury (2008), Roads to Poverty Reduction? Exploring Rural Roads'  Impact on Mobility in Africa and Asia, Development Policy Review, Vol. 26, No. 4, pp. 459‐82.    Calderón,  C.  and  L.  Servén  (2004)  “The  Effects  of  Infrastructure  Development  on  Growth  and  Income  Distribution,” Policy Research Working Paper No.3400, World Bank, Washington, DC.    Custer,  R.L.,  J.  A.  Scarcella  and  B.  R.  Stewart  (1999),  The  Modified  Delphi  Technique  ‐  A  Rotational  Modification, Journal of Vocational and Technical Education, Vol. 15, No. 2, pp.     Dyer, J.S., P. C. Fishburn, R. E. Steuer, J. Wallenius and  S. Zionts (1992), Multiple Criteria Decision Making,  Multiattribute Utility Theory: The Next Ten Years, Management Science, Vol. 38,  No. 5, pp. 645‐ 654.     ECLAC (2011). “The Economic Infrastructure Gap in Latin America and the Caribbean”, Issue 293, No.1.    Economic  Intelligence  Unit  (2014)  “A  Summary  of  the  Liveability  Ranking  and  Overview”  The  Economist,  August 2014.    Estache, A. and M. Fay (2007) “Current debates on infrastructure policy,” Policy Research Working Paper  No. 4410, November, the World Bank, Washington, DC.    15    Fay,  M.  and  T.  Yepes.  2003.  “Investing  in  Infrastructure:  What  is  needed  from  2000‐2010”.  World  Bank  Policy Research Working Paper, 3102.    Galiani,  S.,  P.J.  Gertler,  and  E.  Schargrodsky  (2005).  “Water  for  Life:  The  Impact  of  the  Privatization  of  Water Services on Child Mortality.” Journal of Political Economy, 113, 83‐120.  Ganelli, G. and J. Tervala (2010). “Public infrastructures, public consumption, and welfare in a new‐open‐ economy‐macro model,” Journal of Macroeconomics, Vol. 32, pp. 827–837    Gupta,  M.R.  and  T.R.  Barman  (2010).  Health,  infrastructure,  environment  and  endogenous  growth,  Journal of Macroeconomics, Vol. 32, pp. 657–673.    Hallegatte, S., A. Shah, R. Lempert, C. Brown, and S. Gill (2012). “Investment Decision Making Under Deep  Uncertainty:  Application  to  Climate  Change.”  World  Bank  Working  Paper  No.  6193.  The  World  Bank, Washington DC.    Hill  M  (1968)  “A  Goals‐Achievement  Matrix  for  Evaluating  alternative  Plans.”  Journal  of  the  American  Institute of Planners, Vol. 34, pp. 19–29.    Karydas,  D.M.  and  J.F.  Gifun  (2006).  A  method  for  the  efficient  prioritization  of  infrastructure  renewal  projects, Reliability Engineering & System Safety, Vol. 91, No. 1, pp. 84‐99.    Jalan, J., and M. Ravallion (2003). “Does Piped Water Reduce Diarrhea for Children in Rural India?“ Journal  of Econometrics, 112, 153‐173.   Lee, L., M.R. Rosenzweig, and M.M. Pitt (1997). “The Effects of Improved Nutrition, Sanitation, and Water  Quality on Child Health in High‐Mortality Populations.” Journals of Econometrics, 77(1), 209‐235.    Leipziger, D., M. Fay, Q. Wodon, and T. Yepes (2003) “Achieving the Millennium Development Goals: The  Role of Infrastructure,” Policy Research Working Paper 3163. Washington, DC: World Bank.    Levy  D.A.,  M.S.  Bens,  G.F.  Craun,  R.L.  Calderon,  and  B.L.  Herwaldt  (1996)  “Surveillance  for  waterborne‐ disease  outbreaks‐‐United  States,  1995‐1996.”MMWR  CDC  Surveill  Summ.  1998  Dec  11;47(5):1‐ 34.    Lokshin,  M.  and  R.  Yemtsov  (2005),  Has  Rural  Infrastructure  Rehabilitation  in  Georgia  Helped  the  Poor?  The World Bank Economic Review, Vol. 19, No. 2, pp. 311‐333.    Loyaza,  N.  and  R.  Odawara  (2010),  ‘Infrastructure  and  Economic  Growth  in  Egypt,’  Policy  Research  Working Paper No 5177, World Bank, Washington, DC.    Mani,  M.,  A.  Markandya,  A.  Sagar,  and  S.  Sahin  (2012).    “India’s  Economic  Growth  and  Environmental  Sustainability:  What  are  the  Tradeoffs?”    World  Bank  Policy  Research  Working  Paper  6208.  September 2012.    Migliaccio,  G.  C.,  G.  E.  Gibson  Jr.and  J.  T.  O'Connor  (2008),  Changing  Project  Delivery  Strategy:  An  Implementation Framework, Public Works Management Policy, Vol. 12, No. 3, pp. 483‐502.    16    Nayar,  R.,  P.  Gottret,  P.  Mitra,  G.  Betcherman,  Y.  M.  Lee,  I.  Santos,  M.  Dahal,  and  M.  Shrestha  (2012)  “More and Better Jobs in South Asia,” The world Bank.     Njoh,  A.  (2009).  The  Development  Theory  of  Transportation  Infrastructure  Examined  in  the  Context  of  Central and West Africa. The Review of Black Political Economy, 36(3), 227‐243.    Organization for Economic Cooperation and Development. 2002. “Handbook of Biodiversity Valuation: A  Guide for Policy Makers.” Paris, France.     Ridgley,  M.A.  (1991),  Selection  of  Water‐Supply  Projects  under  Drought,  Journal  of  Environmental  Systems, Volume 21, Number 3, pp.    Saaty, T.L. (2008), Decision Making with the Analytic Hierarchy Process, International Journal of Services  Sciences, Vol. 1, No. 1, pp. 83‐98.    Sanchez‐Triana,  E.,  Afzal,  J.,  Biller,  D.,  and  Malik,  S.  (2013).  “Greening  Growth  in  Pakistan  through  Transport  Sector  Reforms:  A  Strategic  Environmental,  Poverty,  and  Social  Assessment.”  World  Bank, Washington, D.C.     Seetanah,  B.,  S.  Ramessur,  and  S.  Rojid  (2009),  “Does  Infrastructure  Alleviate  Poverty  in  Developing  Countries?” International Journal of Applied Econometrics and Quantitative Studies, Vol. 6, No.  2, pp. 31‐36    Sinha,  K.  C.  and  S.  Labi  (2007),  “Transportation  Decision  Making;  Principles  of  Project  Evaluation  and  Programming.” New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.    Smith,  J.T.  and  S.  L.  Tighe  (2006),  “Analytic  Hierarchy  Process  as  a Tool  for  Infrastructure  Management,”  Journal of the Transportation Research Board, No. 1974, pp. 3‐9.    Straub,  S.  (2008)  “Infrastructure  and  Growth  in  Developing  Countries:  Recent  Advances  and  Research  Challenges,” Policy Research Working Paper 4460. Washington, DC: World Bank.    Thomas,  A.V,  S.  N.  Kalidindi  and  L.  S.  Ganesh  (2006),  “Modeling  and  Assessment  of  Critical  Risks  in  BOT  Road Projects,” Construction Management and Economics, Vol. 24, pp. 407‐424.    Yoshino,  Y.  (2008)  “Domestic  constraints,  firm  characteristics,  and  geographical  diversification  of  firm‐ level  manufacturing  exports  in  Africa,”  Policy  Research  Working  Paper  No.4575,  World  Bank,  Washington, DC.    Ziara, M., K. Nigim, A. Enshassi, B. M. Ayyub and F. Ascf (2002), “Strategic Implementation of Infrastructure  Priority  Projects:  Case  Study  in  Palestine,”  Journal  of  Infrastructure  System,  Vol.   8,  No.  2,  pp.1‐ 10.    United  Nations  (2014),  “World  Urbanization  Prospects:  The  2014  Revision,  Highlights”  United  Nations,  Department of Economic and Social Affairs, Population Division (ST/ESA/SER.A/352).    17