WPS8283 Policy Research Working Paper 8283 Increasing the Sustainability of Rural Water Service Findings from the Impact Evaluation Baseline Survey in Nicaragua Christian Borja-Vega Joshua Gruber Alexander Spevack Water Global Practice Group December 2017 Policy Research Working Paper 8283 Abstract This report presents the descriptive statistics and analytics of system providers, and rural communities and households a baseline survey conducted in 2016 for an impact evalua- served by rural water systems. Baseline results suggest that tion that aims to measure the causal impact of a large-scale randomized program assignment at the community level rural water supply and services program (PROSASR) in resulted in balanced characteristics between treatment and Nicaragua. The overall objective of the evaluation is to assess control groups. In a secondary exploratory analysis, com- the causal impact of the provision of technical assistance munity, household, and system indicators were used to packages on improvements in the functionality and dura- identify key determinants of the sustainability of rural water bility of water systems in rural Nicaraguan communities. systems. These results will help determine the roadmap for Prior to the implementation of the intervention, baseline constructing a consistent follow-up survey (2018) to con- data were gathered to assess the current levels of function- clude the evaluation and obtain practical policy and program ality and durability of water supply and sanitation (WSS) recommendations to improve the program’s effectiveness. services, organizational structure and preparedness of WSS This paper is a product of the Water Global Practice Group and connected to an ongoing impact evaluation funded by the World Bank’s Strategic Impact Evaluation Fund. 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 cborjavega@worldbank. org, jsgruber@berkeley.edu, and aspevack@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 Increasing the Sustainability of Rural Water Service:   Findings from the Impact Evaluation Baseline Survey in Nicaragua  Christian Borja‐Vega*1, Joshua Gruber2, and Alexander Spevack1  Key Words  Poverty; water supply; rural development  JEL Classifications  O01, H4, I1, I3, Q3, Q5  1  The World Bank Group 1818 H Street NW Washington D.C. 20433 USA. *PGR University of Leeds (Civil Engineering)  2  University of California, Berkeley, CA 94720 USA.  We are especially grateful to Barbara Evans (University of Leeds) and Miller Camargo (University of Leeds), Lilian Pena, Sophie Ayling,  Clementine Stip, and Maria Eliette Gonzalez Perez (World Bank). We also thank the following for valuable comments to this paper: Vincenzo Di  Maro, Richard Damania, Victor Orozco, Alaka Holla, Luis Andres.   Disclaimer: This paper funded on a competitive basis by the Strategic Impact Evaluation of the World Bank, intended for research purposes  only. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper do not necessarily reflect the views of the Executive Directors of The  World Bank or the governments they represent. The boundaries, colors, denominations, and other information shown on any map in this work  do not imply any judgment on the part of The World Bank concerning the legal status of any territory or the endorsement or acceptance of such  boundaries.  1. Introduction  Despite improvements in poverty alleviation and increased equality in recent years, Nicaragua remains one of the  poorest countries  in  Latin America.  Of  the  country’s  approximately  6.0  million  inhabitants,  29.6%  live  below  the  poverty line and 8.3% live in extreme poverty (INIDE, 2014). Poverty in Nicaragua is disproportionately rural;3 as of  2014, approximately half of rural Nicaraguans lived in poverty compared to 15 percent of the urban population. In  rural areas, access to basic services, like water supply and sanitation (WSS), is constrained by a combination of poor  infrastructure and poor institutional capacity. As of 2015, improved water source and improved sanitation4 coverage  at the national level stood at 87% and 68%, respectively, up from 82% and 62% in 2000, meeting the MDG improved  water  source  target,  but  falling  short  of  the  improved  sanitation  objective  (88%  and  77%,  respectively)  (WHO/UNICEF,  2015).  A  closer  look  at  geographical  variation  in  WSS  coverage  illuminates  significantly  greater  coverage gaps in rural areas relative to urban areas. While water and sanitation coverage in urban areas are 99%  and 76%, respectively, in rural areas, they are significantly lower: just 69% and 56%. Nationally, the regions exhibiting  the lowest relative percentages of coverage are the Caribbean Coast regions, as well as Alto Wangki and Bokay.5  In Nicaragua, rural WSS systems are managed by water boards known as  Comités de Agua Potable y Saneamiento  (CAPS).6 Post‐construction WSS systems and CAPS have traditionally received unreliable technical and organizational  support from municipal or national authorities, undermining the sustainability and functionality of systems. Despite  proposals for municipal and national government entities to provide CAPS with support, only 29% of CAPS reported  receiving  technical  assistance  from  municipal  technical  support  providers  (Unidades  Municipales  de  Agua  y  Saneamiento, or UMAS) (World Bank, 2014). Low levels of technical assistance are likely responsible, in part, for low  levels of water service: only 64% of communities with community water systems received more than 16 hours of  water service daily (World Bank, 2014).7  An increase in WSS access is a pillar of Nicaragua’s 2012‐2016 National Plan for Human Development. In recognition  of the need to complement WSS access with sustainable and high quality WSS services, the Government of Nicaragua  (GoN) and the World Bank have identified a need to strengthen CAPS’ support structure at the municipal, regional,  and national levels. In 2013, the GoN developed a national plan to this effect (the  Programa Integral Sectorial de  Agua  y  Saneamiento),  officially  naming  the  Fondo  de  Inversión  Social  de  Emergencia  (FISE)  as  the  government  institution in charge of rural WSS at the national level. In 2014, the World Bank and the GoN began implementing a  project with the objective of increasing access to sustainable WSS services in poor rural areas in Nicaragua through  the consolidation of rural WSS institutions and the construction of adequate system infrastructure. This project is  expected to run through 2019. A core component of this project is the Sustainable Water Supply and Sanitation  Sector Project (PROSASR in Spanish) which is tasked with providing technical assistance to FISE with the objective of  improving  its  capacity  to  provide  technical  assistance  to  municipal  water  authorities  (UMAS)  responsible  for  supporting local water boards (CAPS), with the ultimate goals of increasing access to and improving the quality of  rural WSS services.                                                               3  The World Bank Group’s Poverty Reduction Strategy Paper for Nicaragua (Report No. 53710‐NI; 2010) states that general poverty is 2.5%  higher than the national average in rural areas and 3.2% higher on the Caribbean coast.  4  An improved drinking water source is defined as one that, by nature of its construction or through active intervention, is protected from  outside contamination, in particular, from contamination with fecal matter. An improved sanitation facility is defined as one that hygienically  separates human excreta from human contact (WHO/UNICEF, 2017).  5  The Caribbean Coast (North Caribbean Coast Autonomous Region, or RACCN; South Caribbean Coast Autonomous Region, or RAACS) and Alto  Wangki and Bokay have traditionally received reduced access to basic goods and services due, in part, to logistical challenges.  6  In some cases, water boards are made up of volunteers; in others, members are compensated monetarily for their services. According to data  at baseline, 44% of CAPS received some sort of monetary remuneration for their services. CAPS is the term for a formal community water  board; however, in communities without CAPS, other institutions such as religious organizations, local government, or another community  organization or committee are responsible for ensuring system functionality. At the local level, CAPS have the mandate for both water and  sanitation services in rural areas.  7  Based on data collected by the Fondo de Inversión Social de Emergencia (FISE), the national government entity in charge of overseeing the  country’s CAPS, using the rural water and sanitation information system (SIASAR).  2    Existing research shows that the construction of WSS infrastructure, on its own, is not enough for sustainable rural  WSS service delivery (Parker, 1997; Taylor, 2013; Marks et al., 2014). Other factors, such as water board technical  capacity  and  organization,  financial  management,  community  participation,  the  condition  of  water  system  infrastructure, and the provision of technical assistance by external actors have been shown to contribute to the  long‐run sustainability of water systems (Walter and Chinowsky, 2016; Moriarty et al., 2013). Complementing WSS  infrastructure  investments  with  capacity‐building  at  the  local  level  has  been  demonstrated  to  be  of  particular  importance (WSSCC, 2010; WSP, 2011; Raman and Tremolet, 2009). At the same time, rigorous evidence, such as  through random control trials (RCTs), on the relative contributions of different factors is currently lacking. As such,  a more robust exploration of the causes of WSS service sustainability is necessary.  In  this  paper,  we  analyze  baseline  data  from  a  randomized  and  controlled  impact  evaluation  (IE)  of  the  UMAS  capacity‐building component of PROSASR. The primary objectives of this report are to evaluate the effectiveness of  randomization  in  creating  comparable  treatment  and  control  groups,  provide  basic  descriptive  statistics  from  baseline data, and compare these data from our sample to nationally representative data. As secondary, exploratory  analyses, this paper also investigates the baseline correlates of water system sustainability, described in this context  in terms of (i) water service continuity (e.g., hours of service) and (ii) water quality. The results of the secondary  analyses are not reported as causal links, but are rather intended to provide some insight to PROSASR going forward,  as well as to other projects with the goal of increasing the sustainability of rural WSS services in the developing  world.  This  paper  is  organized  as  follows.  Section  2  describes  the  context  of  the  Nicaraguan  WSS  sector,  the  PROSASR  project,  and  the  design  of  the  IE.  Section  3  briefly  compares  baseline  data  with  the  most  recent  National  Demographic and Health Survey (DHS) in Nicaragua from 2011 to evaluate the representativeness of the IE sample.  Section 4 reports descriptive statistics, exploiting baseline surveys at the household, community, service provider,  and water system levels, including microbiologic water quality tests. Section 5 briefly assesses the balance of key  household,  system,  and community  characteristics  across  treatment  and  control groups.  Section 6 makes  use  of  baseline data to explore the determinants of water service continuity and quality by way of bivariate regressions in  an effort to contribute to the empirical knowledge of factors contributing to water system sustainability. Section 7  offers a discussion of the results presented in this paper and their implications. Section 8 provides a brief conclusion.  2. Project Description  2.1 Overview of WSS Sector in Nicaragua  Nicaragua has significant coverage gaps in WSS service provision, particularly in poor rural areas. In 2015, at the  national level, coverage levels stood at 87% and 68% for improved water and sanitation, respectively, up from 82%  and  62%,  in  2000,  with  the  country  effectively  achieving  the  MDG  improved  water  target  (88%),  but  not  the  sanitation goal (77%) (WHO/UNICEF, 2015). There are also significant disparities in access between urban and rural  households  for  both  water  (99%  and  69%  in  urban  and  rural  areas,  respectively)  and  sanitation  (76%  and  56%,  respectively).  The largest territorial unit in Nicaragua is the department, of which there are 15, in addition to two self‐governing  autonomous regions (the RAACS and RAACN). Thereafter, departments and autonomous regions are sub‐divided  into municipalities, of which there are 153, with municipalities subsequently sub‐divided into communities.  The rural WSS sector is governed by institutions stretching from the national level, where WSS policy‐making and  planning occurs, to the community level, where local WSS systems are managed by formal and informal community  water  boards.  Institutional  infrastructure  begins  at  the  national  level  with  the  Fondo  de  Inversión  Social  de  Emergencia (FISE). In 2013, the GoN developed a National Water and Sanitation Sector Strategy Plan (Programa  Integral Sectorial de Agua y Saneamiento Humano, PISASH) and put FISE in charge of ensuring sustainable rural WSS  3    service  provision  at  the  national  level.8  FISE  is  responsible  for  general  coordination,  policy‐making,  planning,  contracting and implementing works,9 and capacity‐building at the municipality and community level. It should be  noted  that  even  though  FISE  is  recognized  as  the  sole  institution  in  charge  of  the  rural  WSS  sector  by  several  presidential  decrees,  the  GoN’s  legal  framework  still  attributes  responsibility  for  rural  WSS  service  provision  to  ENACAL, the national WSS utility. ENACAL has gradually withdrawn from the rural sector and now provides WSS  services exclusively in urban areas with no overlap with FISE’s coverage areas.  The central FISE office has the overall mandate for planning and coordinating investments in the sector. At the sub‐ national level, FISE currently has a large contingent of regional and local staff, including regional WSS advisors known  as ARAS (Asesores Regional de Agua y Saneamiento). ARAS are decentralized FISE staff responsible for enacting FISE  policy at the regional level, as well as building the technical assistance capacities of the  Unidades Municipales de  Agua y Saneamiento (UMAS) at the municipality level. UMAS are the municipal/territorial WSS units in charge of  providing technical assistance to the Comités de Agua Potable y Saneamiento (CAPS) which administer, operate, and  provide routine maintenance to rural WSS systems in communities.10 The technical assistance provided by UMAS is  guided  by  each  CAPS’  relative  needs.  Figure  1  is  a  graphical  representation  of  the  relationship  between  the  aforementioned WSS sector actors.  FIGURE 1: NICARAGUAN RURAL WSS INSTITUTIONAL STRUCTURE    Source: World Bank (2014)  2.2 Sustainable Water Supply and Sanitation Sector Project (PROSASR)  The  Sustainable  Water  Supply  and  Sanitation  Sector  Project  (PROSASR)  has  the  objective  of  strengthening  interactions between water sector institutions at different levels of government by providing capacity‐building at  each  level  of  government  (World  Bank,  2014).  This  paper  explores  baseline  data  of  an  IE  of  the  PROSASR  sub‐ component  “Strengthening  of  an  Integrated  Structure  for  the  Sustainability  of  Rural  WSS  services.”  This  sub‐ component concerns the capacity‐building of UMAS, following a “Results‐Oriented Learning” model (Aprendizaje                                                               8  The urban WSS sector is covered by the national WSS utility, ENACAL (Empresa Nicaragüense de Acueductos y Alcantarillados Sanitarios).  9  FISE investments are implemented through a participatory project cycle. Contracting of works is delegated to municipalities, while the  preparation of technical studies and engineering designs is led by FISE (due to its higher relative technical capacity), in coordination with  municipalities, to build local capacity and ownership. In some cases, technical studies and engineering designs are delegated to municipalities  with high technical capacities. In some cases, municipalities may delegate works to communities. WSS infrastructure projects are implemented  through transfers from FISE to municipalities, and, in some cases, from municipalities to communities. In the case of Alto Wangki and Bokay,  given that there are no municipal governments in either area, implementation of WSS works is centralized in FISE. Nonetheless, communities  are involved in decision‐making as it relates to service level and technical options, participating in construction, and managing completed  systems (World Bank, 2014).  10  In the case of new WSS investments, CAPS are formed during the pre‐investment project identification stage and accompany new WSS  projects from formulation to execution. Upon completion of WSS infrastructure, CAPS become responsible for the administration, operation,  and maintenance of WSS systems (FISE, 2016).  4    Vinculado a  Resultados  or AVAR),  which  includes  training  in  water  tariff  calculation,  operation  and maintenance  (O&M)  procedures,  water  treatment  methods,  accountability  mechanisms,  CAPS  legislation,  and  meter  reading,  among other topics. FISE hires consultants to carry out the training of UMAS, with each AVAR cycle lasting between  four and six months.   Capacity‐building efforts are expected to contribute to well‐structured and functioning UMAS at the municipality  level,  thereafter  contributing  to  higher  quality  technical  assistance  provided  to  CAPS.  Subsequently,  CAPS  are  expected  to  manage  community  water  systems  with  improved  efficacy,  thereby  increasing  the  quality  and  sustainability of WSS services at the community level. The present IE is meant to assess the extent to which the  capacity‐building  of  UMAS  contributes  to  improved  water  system  sustainability,  household  coverage,  and  microbiologic water quality at the system, community, and household levels.11  The institutional capacity‐building of UMAS began at the end of February 2016. Project activities are scheduled to  be completed by February 2018, with follow‐up data collection taking place between March and May 2018. All data  presented in this report are representative of pre‐intervention (baseline) conditions.  2.3 Impact Evaluation Design  Given the interest in generating rigorous evidence on how to improve WSS service sustainability, the GoN and the  World Bank  decided  to  include  an  IE component  in  the PROSASR project. After  PROSASR,  UMAS  from  all  153  of  Nicaragua’s municipalities will have benefited from FISE institutional capacity building. However, given the technical  infeasibility of reaching municipalities in all three of Nicaragua’s regions all at once,12 the Nicaraguan government  opted for a phased roll‐out PROSASR. This decision allowed for the use of a randomized design to ensure that any  detected effects are attributable to PROSASR and not to any other observable or non‐observable characteristics. It  was decided that a treatment group would be comprised of communities exposed to PROSASR for a longer period,  whose results would be compared to those of a control group, made up of communities receiving PROSASR during  its second phase. Accordingly, follow‐up data collection will be collected before the second (control) group is to  receive the intervention, expected at the end of 2018 or at the beginning of 2019. Table 1 exhibits the distribution  of treatment and control communities included in the IE, by administrative department.  2.4 Sample Selection  To determine eligibility for PROSASR, FISE and the World Bank utilized data collected through the Rural Water and  Sanitation Information System (Sistema de Información de Agua y Saneamiento Rural or SIASAR). SIASAR is a rural  WSS  monitoring  and  information  system  developed  through  a  collaboration  between  the  World  Bank  and  11  countries  in  the  Latin  America  and  the  Caribbean  (LAC)  region.13  Data  are  collected  through  a  series  of  surveys  conducted at the community and municipality levels, after which performance indicators are generated.14 The IE  leveraged existing SIASAR data to obtain a list of communities, systems, CAPS, and UMAS in Nicaragua; this listing  served as the sample frame for random selection of communities and random assignment into treatment and control  groups.  To gauge project eligibility, Nicaraguan communities registered in SIASAR were assessed utilizing key indicators on  the existence and condition of (i) water system infrastructure, (ii) service providers (i.e., CAPS or related informal                                                               11  Existing research documents the connection between access to safe water supply and a reduced risk of parasitic or gastrointestinal infections,  leading to improved child health during the critical early stages of a child’s development.  12  Nicaragua’s three regions (the Pacific Coast, the Central Region, and the Atlantic or Caribbean Coast) are diverse with respect to  transportation infrastructure, economic development, and ethnic and socioeconomic characteristics. For example, while the Pacific Coast and  Central Region are home to a large mestizo population, the Atlantic/Caribbean Coast has large expanses of territory accessible only by boat, in  which large numbers of indigenous and poor people live.  13  The LAC countries partaking in SIASAR include Bolivia, Brazil (the Ceará state), Colombia, Costa Rica, the Dominican Republic, Honduras,  Nicaragua, Mexico (the Oaxaca state), Panama, Paraguay, and Peru.  14  Nicaragua was one of the first countries in which the SIASAR was implemented at the national level. It has become an important tool used by  the government in decision‐making with respect to WSS programs and priorities.  5    community water board equivalents), and (iii) general WSS conditions in the community, including water, sanitation  and hygiene practices. These SIASAR indicators allowed for the calculation of a WSS water system sustainability index  (Índice de Agua y Saneamiento or IAS).15 Communities were selected based on likelihood of improved WSS service  indicators after exposure to the PROSASR project (e.g., communities that were unlikely to benefit from PROSASR  based on WSS characteristics were excluded from the IE). Specifically, communities with an existing WSS system and  a  SIASAR  infrastructure  rating  greater  than  or  equal  to  0.4  were  eligible.  An  infrastructure  rating  below  0.4  was  deemed  indicative  of  a  system  in  severe  disrepair  and  unlikely  to  experience  measurable  impacts  from  the  intervention, given the focus on improving the technical capacity of CAPS, rather than infrastructure improvements.  Communities  without  a  system  were  deemed  ineligible  for  the  same  reason.  Communities  with  an  overall  sustainability  score  above  0.8  were  also  excluded,  given  that  those  with  a  high  IAS  were  already  providing  WSS  services in a sustainable fashion, and thus, less likely to experience detectable improvements from the intervention.  Additionally, communities sharing a system or CAPS with another community (i.e., two communities being served  by the same system or CAPS) were excluded to avoid potential contamination of the control group in the case that  communities sharing a water system or CAPS were assigned to different treatment groups. No restrictions were  placed on the number of systems (greater than 1) or CAPS (greater than 0) in a single community; in contrast to  access to a functioning system, a community with no formal CAPS could in theory improve from the intervention,  and  facilitate  the  formation  of  a  legal  CAPS  entity.  Several  communities  were  excluded  due  to  crosscutting  development interventions being rolled out by the Central American Bank for Economic Integration at the same time  as  PROSASR.  For  logistical  purposes,  communities  with  fewer  than  20  households  were  excluded,  as  well  as  communities with more than 1,000 households (they likely do not fit the GoN’s definition of a rural community).16  Communities that did not have a full set of variables with which to calculate the IAS from SIASAR data were also  excluded.17 Figure 2 is a graphical representation of the process by which communities were selected for project  eligibility.  Randomization was done at the community level. After discussions with FISE, for both political and logistical reasons  it  was  agreed  that  the  community  was  the  best  unit  of  intervention  at  which  UMAS  and  FISE  could  reasonably  implement the program. The community was also the smallest independent unit at which randomization could be  implemented, and was advantageous from a power and sample size perspective (i.e., increased available sample size  and  reduced  estimated  intracluster  correlation  compared  to  the  municipal  level).  Based  on  SIASAR  data,  it  was  determined  that  300  communities  and  5,000  households  were  needed  to  achieve  80  percent  power  to  detect  differences in primary outcomes between treatment and control arms.18 Stratified randomization of communities,  within municipalities, ensured municipal characteristics would be balanced between treatment and control arms by  design. In order to stratify communities at the municipal level, it was necessary to select a random sample of 75  municipalities from a total of 102 municipalities deemed to be eligible at the national level;19 these municipalities  also needed to be representative of “poor” (n = 61) and “less poor” (n = 92) municipalities as defined by FISE and  the PROSASR project. For the purposes of this evaluation, “less poor” municipalities are those with less than 42% of  their population living in extreme poverty, according to the 2009 official government census. All eligible “poor” and  “less poor” municipalities were randomly ordered, with the first 30 “poor” and first 45 “less poor” selected from the                                                                 15  The IAS calculation ideally takes into consideration indicators of water quality. However, at the time of eligibility determination, water quality  data had not yet been collected. Given the importance of water quality in determining household health outcomes, water quality tests were  included in baseline data collection activities.  16  The Nicaraguan government defines a rural community as one with a population of fewer than 5,000 people, assuming 5 people per  household.  17  Additionally, some indigenous territories in which FISE wished not to have control communities were excluded (Alto Wangki and Bocay).  Poverty information was not available for these communities, either, which would have complicated efforts to stratify by community poverty  level. Due to political, logistical, and enumerator safety issues, 8 communities were replaced during baseline data collection.  18  Power calculations were conducted on the WSS water system sustainability index, or IAS, and improved water coverage. Sample sizes were  calculated using the assumption of an intra‐cluster correlation of 0.15, reflective of the interactions that exist between communities in rural  areas.  19  A municipality was considered eligible if it had more than 4 eligible communities to allow for a balanced stratified randomization of  communities. From the total of 153 municipalities in Nicaragua, 51 were excluded for not meeting eligibility requirements.  6      TABLE 1: DISTRIBUTION OF TREATMENT AND  FIGURE 2: COMMUNITY SAMPLE SELECTION PROCESS FOR THE INTERVENTION  CONTROL COMMUNITIES BY DEPARTMENT  6,862 communities across 150 municipalities with SIASAR surveys.     Control  Treatment  Total  Pacific Region           3,698 communities across 149 municipalities with >=1 system. Carazo  2  2  4  Chinandega  12  12  24  2,599 communities across 141 municipalities with systems that have an infrastructure score (EIA index) in  SIASAR of >0.4 and have a sustainability score (IAS index) of <=0.8. Granada  2  2  4  Leon  12  12  24  1,851 communities across 132 municipalities that don't share systems or CAPS with other communities. Managua  8  8  16  1,792 communities across 130 municipalities not subject to other development initiatives from the Central  Rio San Juan  2  2  4  American Bank for Economic Integration (CBIE). Rivas  6  6  12  1,674 communities across 130 municipalities with total number of households >20 & <1,000. Central Region           Boaco  8  8  16  102 municipalities in which there are 4 or more communities. Chontales  12  12  24  Estelí  10  10  20  Randomized selection of 75 municipalities. Jinotega  14  14  28  Random selection of 300 communities from within those municipalities. Madriz  12  12  24  Matagalpa  20  20  40  Assignment of treatment and control communities (150 and 150), stratified by municipality). Nueva Segovia  17  17  34  Atlantic Region           Source: World Bank (2016)  RACCN  2  2  4  RACCS  11  11  22  Total  150  150  300      7    top of each randomly ordered list (to approximate the 2:3 “poor”‐to‐“less poor” ratio at the national level).  Once the 75 municipalities were randomly selected, all eligible communities within each municipality were randomly  ordered. The first two communities in each list were assigned to the control arm (to receive delayed FISE/UMAS  intervention), while the rest of the communities were assigned to the treatment arm. Two communities were then  randomly selected from the list of the treatment communities in each municipality for inclusion in the evaluation  (e.g., survey data collection). In each municipality, provisions were made to randomly select alternative control and  treatment communities in case one of the originally selected communities was determined to be inaccessible by  data  collection  teams  for  logistical  or  safety  reasons;  seven  communities  were  replaced  before  baseline  data  collection was complete.20 Within each community, a proportionate balanced number of households were randomly  selected based on community size for the purpose of household data collection activities.  In  this  manner,  300  communities  were  randomly  selected  and  assigned  to  treatment  and  control  arms  (150  treatment communities, 150 control communities) using a stratified design across 75 municipalities that were as  representative as possible of the national municipal distribution. Within these communities, 5,000 households were  targeted for recruitment and measurement of household outcomes; 4,850 households were ultimately recruited  into the evaluation sample. The list of treatment and control communities was shared with FISE to allow them to  coordinate  the  implementation  of  the  UMAS  capacity‐building  component  of  PROSASR.  The  sub‐sample  of  treatment communities selected for inclusion in the IE (e.g., for data collection purposes) was explicitly not shared  with FISE.  2.5 Data Collection  Baseline  data  collection  began  in  November  2015  and  concluded  in  January  2016.  It  included  surveys  at  the  household, community, system, CAPS, and UMAS levels, assessing current levels of functionality and durability of  WSS services, including an assessment of system infrastructure, CAPS institutional capacity, as well as water access  and  use  characteristics  of  the  communities  and  households  they  supply  water  to.  A  summary  of  data  collection  activities  is  included  in  Annex  I.  PROSASR’s  near‐term  objective  is  to  strengthen  institutional  capacity  at  the  municipality level. However, in the long‐term, it is expected that project impacts are to be felt at the community and  household  levels  in  the  form  of  increased  WSS  coverage  and  continuity,  as  well  as  a  decreased  prevalence  of  waterborne diseases.21  The first survey was directed at the CAPS president or another individual with knowledge of the community water  system  (in  the  case  that  there  was  no  formal  CAPS  in  the  community).  It  included  (i)  community,  (ii)  system  infrastructure, and (iii) service provider modules. Questions were aimed at measuring key indicators which will be  used to gauge the extent of PROSASR’s impact on WSS service provision, system administration, CAPS organization,  water quality, as well as community water and sanitation practices.   Second, a household survey was carried out in 4,850 households in 300 communities with questions assessing where  households collect drinking water, access to and use of sanitation facilities, and needs, perceptions, and expenses  related  to  WSS  services  in  their  communities.  Questions  regarding  ownership  of  a  variety  of  household  assets  allowed for the creation of an asset wealth index, using principal component analysis (PCA) (included in Annex II).  Said index allows us to assess the relative distribution of wealth across the sample, as well as compare the wealth  distribution across control and treatment households.   Additionally, one municipal‐level survey was conducted in each of the 75 municipalities included in the sample frame  with the UMAS or equivalent municipal water institution.                                                               20  During data collection, the IE team replaced (i) one full municipality (four communities), (ii) two communities from a municipality with two  communities from another municipality, and (iii) one community with another in the same municipality due to concerns about conflict,  logistics, and the safety of enumerators.  21  This was not included in the analysis because of the usual temporal challenges to doing so.  8    2.5.1 Water Quality Tests  Water samples were collected at the system and household levels to test for the presence of Escherichia coliform (E.  coli)  and  chlorination  as  indicators  of  water  quality  and  confirmation  of  reported  water  treatment.  Tests  were  conducted at different points throughout water systems and households to understand if and how water quality  deteriorates from a system’s source(s) to water consumed at the household level. E. coli samples were taken using  Aquagenx CBT II Kits, which detect and quantify the most probable number (MPN) of E. coli in a 100‐mL water sample  per WHO  recommendations for  water  quality  testing.  Chlorination  samples  were  taken  using  Lamotte  Insta‐Test  Strips for Free Chlorination. Survey field team members were trained in how to collect both types of samples in  anticipation of fieldwork.  E. coli samples were taken in a random selection of 57% of all communities at the following strategic points:   System. Samples were collected from source storage tanks, after treatment, if applicable. In cases in which  no  treatment  infrastructure  exists,  a  sample  was  collected  at  the  storage  tank  before  it  entered  the  network.   Household.  Two  samples  were  collected  at  the  household  level:  One  sample  was  taken  from  the  tap;  a  second sample was collected from the storage container from which the respondent last drank water –  water for the sample was collected in a glass or serving utensil the respondent would have used to take a  drink, just prior to consumption.  Following water quality tests, samples were assigned a risk category based on E. coli MPN: samples with 0 MPN were  deemed “safe,” samples with between 1 and 10 MPN “intermediate,” samples with between 10 and 100 MPN “high”  and above 100 “very high.” Water quality kits had a detection limit of 101 E. coli MPN.  3. Sample Representativeness  The  context  of  this  IE  is  necessarily  rural  given  the  objective  of  understanding  the  factors  contributing  to  the  sustainability of rural WSS systems. Municipalities (and communities) from all 15 of Nicaragua’s departments and  two autonomous regions are included in the sample, except for the department of Masaya in the Central Region.  Table 2 compares baseline data with the most recent DHS from 2011. The IE sample includes a greater number of  households in the Central Region and fewer households from the Atlantic Region compared to the 2011 DHS national  rural  sample.  Table  3  shows  the  age  distribution  of  households  included  in  the  IE  sample  compared  to  the  DHS  sample. Households in our sample are generally representative of the age distribution in the national rural sample  from the 2011 DHS.  TABLE 2: GEOGRAPHIC REPRESENTATIVENESS OF BASELINE SURVEY RELATIVE TO 2011 DHS     2011 DHS Data     Evaluation     Nicaragua  Rural Sample  Common Municipalities1   Baseline Sample    N = 19,918     N = 9,481     N = 5,680     N = 4,850  Region                       Pacific  45%     30%     20%     33%  Central  40%     50%     68%     58%  Atlantic  15%     21%     12%     9%  1  Households in the third column represent the 69 municipalities covered by the IE that were also included in the 2011 Nicaragua DHS.  9    Table 4 exhibits the distribution of household floor and roofing materials, as general indicators of living conditions.  Evaluation  households  appear  to  have  a  higher  percentage  of  concrete/tile  floors  and  a  lower  percentage  of  earth/dirt floors, compared to the rural DHS sample; roof materials appear to be generally comparable.  Table  5  shows  descriptive  statistics  from  the  DHS  and  from  the  evaluation  sample  for  head  of  household  demographic and education characteristics. The proportion of male household heads in the IE sample is just 54%  compared to 76% in the rural DHS sample. Furthermore, a much greater percentage of sample household heads  have  no  primary  education  than  in  the  rural‐only  2011  DHS  (37%  versus  just  3%,  respectively);  our  sample  was  restricted  to  communities  with  poorly‐functioning  water  systems,  which  may  be  correlated  with  lower  levels  of  education.  Table  6  provides  a  comparison  of  the  IE  sample  and  the  2011  DHS  with  respect  to  variables  relevant  to  the  IE,  including sanitation, household water sources, time to retrieve water, household water treatment frequencies, and  the prevalence of diarrhea among children. A greater proportion of households in the IE sample have access to a  sanitation facility (89%) than for rural households in the 2011 DHS (80%). Similarly, 62% of households are connected  to a community water system in the evaluation sample, more than twice the proportion of rural households with  water system connections according to the 2011 DHS (29%). Households in the IE sample spend less time retrieving  water—just  8  minutes  on  average—relative  to  17  for  rural  households  in  the  2011  DHS  –  likely  correlated  with  increased connectivity to community systems in the IE sample. However, fewer households in the IE sample treat  their water (24%) than households included in the 2011 DHS (31%), perhaps due to increased confidence in water  quality,  or  the  belief  that  water  is  being  treated  by  community  systems.  Children  in  households  covered  by  the  evaluation  exhibit  diarrhea  symptoms  in  7%  of  households  (seven‐day  prevalence),  equivalent  to  diarrhea  prevalence in 2011 DHS (14% two‐week prevalence).22  The results described in this section indicate that the IE sample is fairly representative of poor rural households in  Nicaragua; however, there is evidence that the PROSASR intervention sample probably differs from the national  rural sample in important ways, likely related to the target population and eligibility constraints of the intervention  study.  4. Descriptive Statistics  4.1 Household Asset Ownership  The  evaluation  survey  did  not  include  any  questions  on  income  or  household  revenues;  however,  it  did  include  questions about asset ownership. A standardized asset wealth index was created to construct household wealth  quintiles as a proxy for socioeconomic status. Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported  possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). From  listed assets, principal component analysis (PCA) was used to calculate first component weights. First component  weights,  means,  and  standard deviations  were  used  to calculate  a  standardized  score for  each  asset.  Household  standardized wealth scores were calculated by summing assets scores based on binary household ownership (e.g.,  owns or does not own) of each asset. The distribution of household wealth scores was divided into quintiles, and  households  were  categorized  into  wealth  quintiles  appropriately.  Means,  standard  deviations,  and  the  relative  weights of assets included in wealth index calculations are included in Annex II.  Descriptive statistics for household asset ownership is displayed in Table 7. The most frequently owned assets are  cell phones (65%), televisions (64%), and radios (60%). There is a general tendency for an increase in ownership of  certain assets (i.e., television, refrigerator, iron) with increases in household wealth quintile. In terms of household                                                                22  In the baseline survey, respondents were asked whether a child had diarrhea symptoms in the last week. In the 2011 DHS, households were  asked whether a child showed diarrhea symptoms in the last two weeks. Percentages presented for diarrhea prevalence from the DHS sample  were divided in two to enable a comparison with the percentage from the baseline survey, which assumes that prevalence and prevalence  reporting remain constant over both time periods.  10    TABLE 3: AGE DISTRIBUTION OF BASELINE SURVEY AND 2011 DHS    2011 DHS Data     Evaluation     Nicaragua  Rural Sample  Common Municipalities1  Baseline Sample  N = 19,918    N = 9,481    N = 5,680    N = 4,850  Age Group                       HH members, 5 and under  12%     14%     14%     13%  HH members, 6‐13  17%     20%     20%     17%  HH members, 14‐30  34%     34%     34%     34%  HH members, 31‐65  31%     28%     28%     31%  HH members 65+  6%     5%     5%     5%  1  Households in the third column represent the 69 municipalities covered by the IE that were also included in the 2011 Nicaragua DHS.  TABLE 4: DISTRIBUTION OF HOUSEHOLD INFRASTRUCTURE IN BASELINE SURVEY AND 2011 DHS     2011 DHS Data     Evaluation  Nicaragua  Rural Sample  Common Municipalities1  Baseline Sample     N = 19,918    N = 9,481    N = 5,680    N = 4,850  Floor Material                       Concrete/tile  54%     31%     28%     42%  Wood  5%     6%     3%     3%  Earth/dirt  41%     63%     68%     56%  Roof Material                       Zinc sheet  87%     84%     84%     88%  Tiled  9%     11%     14%     10%  Fiberglass/asbestos   2%     1%     1%     1%  Palm or non‐permanent  2%     3%     2%     1%  1  Households in the third column represent the 69 municipalities covered by the IE that were also included in the 2011 Nicaragua DHS.  11    TABLE 5: DISTRIBUTION OF HOUSEHOLD HEAD CHARACTERISTICS AND EDUCATION LEVEL IN BASELINE SURVEY AND 2011 DHS     2011 DHS Data     Evaluation  1 Nicaragua  Rural Sample  Common Municipalities   Baseline Sample     N = 19,918    N = 9,481    N = 5,680    N = 4,850  Household Head                       Average age  47.47     45.75     45.55     46.39  % male  65%     76%     78%     54%  Household Head Education                    No Primary  2%     3%     3%     37%  Primary  55%     75%     78%     44%  Secondary  26%     17%     14%     12%  Post‐secondary  16%     4%     3%     3%  Other  1%     2%     2%     5%  1  Households in the third column represent the 69 municipalities covered by the IE that were also included in the 2011 Nicaragua DHS.  12    TABLE 6: SELECTED IMPACT EVALUATION VARIABLES OF INTEREST FROM BASELINE SURVEY AND 2011 DHS     2011 DHS Data     Evaluation  1 Nicaragua  Rural Sample  Common Municipalities    Baseline Sample       N = 19,918     N = 9,481     N = 5,680     N = 4,850  Water and Sanitation Access                    Has a Sanitation Facility  89%     80%     79%     89%  Connected to comm. System  61%     29%     23%     62%  Public or private source  3%     6%     7%     2%  Well  16%     27%     27%     20%  Surface water  16%     32%     37%     9%  Other  4%     6%     6%     7%  Water and Sanitation Use and Health                    Minutes to fetch water  16.78     17.54     18.91     8.18  Treats water  26%     31%     30%     24%  Treats water through  23%     28%     27%     20%  chlorination  Child with diarrhea  7%     7%     7%     7%  symptoms2  1  Households in the third column represent the 69 municipalities covered by the IE that were also included in the 2011 Nicaragua DHS. 2 In the baseline survey, respondents were asked whether a  child had diarrhea symptoms in the last week. In the 2011 DHS, households were asked whether a child showed diarrhea symptoms in the last two weeks. Percentages presented for diarrhea  prevalence from the DHS sample were divided in two to enable a comparison with the percentage from the baseline survey, which assumes that daily prevalence and prevalence reporting remain  constant over both time periods.                13    TABLE 7: DISTRIBUTION OF HOUSEHOLD ASSETS BY HOUSEHOLD WEALTH QUINTILE             Household Wealth Quintile 1             st nd rd   Whole Sample   1    2    3    4th   5th   N = 4,850  N = 970  N = 972  N = 968  N = 970  N = 970  % of Households:    Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  Radio    60%     66%     65%     61%     52%     57%  Television    64%     7%     51%     72%     94%     99%  Refrigerator    25%     0%     2%     7%     35%     81%  Iron    34%     1%     8%     22%     50%     86%  Grinding Machine    35%     41%     38%     34%     31%     31%  Cassette Recorder    6%     1%     3%     5%     7%     14%  Stereo    20%     0%     3%     9%     27%     59%  Fan    21%     0%     1%     9%     28%     67%  Blender    17%     0%     0%     2%     17%     66%  Sewing Machine    7%     0%     4%     5%     8%     16%  Bicycle    28%     7%     18%     25%     34%     56%  Motorcycle    14%     2%     5%     8%     18%     37%  CD Player/DVD Player    19%     0%     1%     9%     26%     60%  Cell Phone    65%     27%     61%     68%     79%     92%  Computer    2%     0%     0%     0%     1%     10%  Household Infrastructure                                   Floor Material                                   Concrete/tile    42%     0%     10%     51%     62%     85%  Wood    3%     1%     3%     5%     2%     1%  Earth/dirt    56%     98%     86%     45%     36%     14%  Roof Material                                   Zinc sheets    88%     79%     87%     91%     90%     93%  Tiled    10%     17%     12%     8%     8%     6%  Fiberglass/asbestos sheets    1%     1%     1%     1%     1%     1%  Palm or non‐permanent    1%     3%     1%     0%     0%     0%  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof  and floor materials). Wealth quintiles are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th).      14    infrastructure,  earth/dirt  were  the  most  commonly  observed  floor  material  (56%)  with  concrete/tile  floors  concentrated  among  households  in  the  wealthier  wealth  quintiles  (42%,  overall,  but  85%  among  the  wealthiest  wealth quintile of households). Zinc sheets were the most commonly observed roofing material (88%), while tiled  roofs are more common among the poor (10% overall, but 17% in the poorest wealth quintile).  Figure 3 shows the percentage of households in each wealth quintile, by region (i.e., 35% of Pacific households are  in the top wealth quintile). Overall, Pacific Region households in the IE sample appear wealthier than Central and  Atlantic households; Atlantic households exhibit the highest levels of poverty, based on household wealth scores.  Figure 3. Distribution of Households by Household  Wealth Quintile and Region 40% 35% 35% 29% 30% 24% 24% 24% 25% 22% 18% 19% 18% 18% 20% 17% 16% 14% 15% 11% 12% 10% 5% 0% Pacific Central Atlantic 1st 2nd 3rd 4th 5th   Source: World Bank (2016); Note: represents data from the entire baseline sample  4.2 Water Source, Sanitation, and Hand/Environmental Hygiene Conditions  Table  8  presents  descriptive  statistics  for  water  source,  sanitation,  hand  hygiene,  and  environmental  hygiene  characteristics among the evaluation sample. 81% of all households in the sample have an improved water source,  23  with 62% of households connected to a community water system. Households in the Pacific Region exhibit higher  proportions of households with an improved water source24 and connected to a community system25 (88% and 66%,  respectively) in comparison to households in the Central (78% and 59%) and Atlantic (75% and 62%) (Figure 4). 89%  of all sample households have a sanitation facility; however, just 40% have improved sanitation as defined by the  Joint Monitoring Programme (JMP).26 The Central Region exhibits the highest level of improved sanitation of the  three regions (46% versus 34% and 30% in the Pacific and Atlantic Regions, respectively).27 Open defecation is also  the highest in the Central Region (13%) in comparison to the Pacific (8%) and Atlantic (9%).                                                               23  The definition for improved water source is based on that of the WHO/UNICEF (2015) Joint Monitoring Programme for Water Supply and  Sanitation (JMP). Improved water sources include (i) systems connected to the community water system; (ii) protected springs; (iii) protected  wells; and (iv) rainwater harvesting systems.  24  Means differences are significant at the 1 percent level for the Pacific versus both the Central and Atlantic Regions (p‐value of 0.000 in both  instances).  25  Means differences are significant at the 1 percent level for the Pacific versus the Central (p‐value of 0.000); Pacific‐Atlantic means differences  exhibit a p‐value of 0.108.  26  The definition for improved sanitation is based on that of the WHO/UNICEF (2015) Joint Monitoring Programme for Water Supply and  Sanitation (JMP). Improved sanitation includes (i) a flush toilet that empties into a sewer, septic tank, or pit; (ii) a ventilated improved pit (VIP)  latrine; and (iii) an ecological dry latrine.  27  Means differences are significant at the 1 percent level between the Central and Pacific (p‐value of 0.000). Atlantic‐Pacific means differences  exhibit a p‐value of 0.093.  15    TABLE 8: WATER SOURCE, SANITATION, AND HAND/ENVIRONMENTAL HYGIENE CONDITIONS CHARACTERISTICS BY REGION          Region  Whole Sample   Pacific   Central   Atlantic     N = 4,850    N = 1,624    N = 2,791    N = 435  Percentage of Households:    Mean     Mean     Mean     Mean  Water source characteristics                         Improved Water Source2    81%     88%     78%     75%  Connected to Community System3    62%     66%     59%     62%  Sufficient Water (Dry)4    61%     63%     58%     67%  Sufficient Water (Wet)4    81%     81%     80%     93%  Sanitation conditions                         Has a Sanitation Facility    89%     92%     88%     90%  Private Facility    82%     83%     80%     86%  Improved Sanitation5    40%     34%     46%     30%  Open Defecation    11%     8%     13%     9%  Hand hygiene conditions                         Reports Handwashing Station6    70%     72%     69%     74%  Station Convenient Location    67%     69%     65%     74%  Water and Soap Available6    62%     64%     61%     65%  Environmental hygiene conditions                         Burns Trash    81%     84%     80%     77%  Trash in Yard    41%     34%     42%     55%  Feces in Yard    36%     29%     37%     50%  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles  are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th). 2 Means differences are significant at the 1 percent level for the Pacific versus both the Central and Atlantic Regions (p‐value = 0.000 in  both instances). 3 Means differences are significant at the 1 percent level for the Pacific versus the Central (p‐value = 0.000); the p‐value for means differences for the Pacific‐Atlantic comparison is  0.108. 4 Means differences for the dry season are significant at the 1 percent level, with the exception that differences Atlantic‐Pacific means differences exhibit a p‐value = 0.080. Means  differences for the wet season are also significant at the 1 percent level, except for Pacific‐Central Region differences. 5 Means differences are significant at the 1 percent level between the Central  and Pacific and the Central and Pacific (p‐value = 0.000). Atlantic‐Pacific means differences exhibit a p‐value = 0.093. 6 Differences for the proportion of households with a handwashing station are  significant at the 5 percent level for Atlantic‐Central (p‐value = 0.015) and Pacific‐Central (p‐value = 0.017) comparisons. Just Pacific‐Central means differences are significant (p‐value = 0.032) with  respect to the availability of soap and water at handwashing stations.  16    Figure 4. Proportion of HH with improved water sources  and improved sanitation, by region 100% 88% 78% 75% 80% 66% 59% 62% 60% 46% 40% 34% 30% 20% 0% Improved Water Source Connected to Community Improved Sanitation System Pacific Central Atlantic N = 1,624 N = 2,791 N = 435   Source: World Bank (2016); Note: represents data from the entire baseline sample  Households were asked whether they have sufficient water to attend to their daily water needs (i.e. bathing, washing  clothing,  preparing  food)  in  the  wet  and  dry  seasons,  respectively.  Overall,  81%  of  households  report  having  sufficient water in the wet season compared to just 61% in the dry season. Households in the Atlantic region report  having sufficient water in the wet and dry seasons with greater frequency than households in either the Pacific or  Central regions.28  With respect to household hygiene characteristics, 70% of households in the sample have a space for washing hands  and 62% a handwashing station with soap and water.29 In total, 41% of households have trash in their yards, while  36% have feces in their yards. Atlantic households were the most likely to have a handwashing station; however,  they were also the most likely to have feces in their yard (50%, Table 8).30  Table 9 breaks out water source, sanitation, and hand and environmental hygiene conditions by household wealth  quintile. Trends in access to an improved water source, the frequency of a community water connection, as well as  the possession of an improved sanitation facility and a handwashing station with soap and water are consistent with  what  would  be  expected:  coverage  increase  among  higher  wealth  quintile.  For  instance,  more  than  90%  of  households in the top wealth quintile have access to an improved water source, relative to just 62% of households  in the poorest wealth quintile. Wealthier households are also twice as likely to be connected to a community water  system than households in the poorest wealth quintile and trend toward having sufficient water in the wet and dry  seasons with greater frequency. Households in the wealthiest quintile are almost twice as likely to report having  improved  sanitation,  as  well  as  a  washing  station  with  soap  and  water,  compared  to  households  in  the  poorest  wealth  quintile;  poorer  households  are  significantly  more  likely  to  report  practicing  open  defecation  (30%  of  households in the bottom wealth quintile compared to 2% of households in the top wealth quintile). The likelihood  of having trash and feces in a household’s yard decreases with increases in household wealth.                                                              28  Means differences for the dry season are significant at the 1 percent level, with the exception that differences between the Atlantic and  Pacific coasts exhibit a p‐value of 0.080. Means differences for the wet season are also significant at the 1 percent level, with the exception of  Pacific‐Central Region differences.  29  Differences for the proportion of households with a handwashing station are significant at the 5 percent level for Atlantic‐Central (p‐value of  0.015) and Pacific‐Central (p‐value of 0.017) comparisons. Just Pacific‐Central means differences are significant (p‐value of 0.032) with respect  to the availability of soap and water at handwashing stations. Differences are significant at the 5 percent level for Pacific‐Central differences in  the availability of water and soap at wash stations and not significant in the case of Atlantic‐Central differences.  30  The surveyor observed (1) whether there was a hand‐washing station and (2) recorded whether or not there was soap and water at said  station. He or she also observed the front yard and noted whether he or she saw feces and/or trash.   17    TABLE 9: WATER SOURCE, SANITATION, AND HAND/ENVIRONMENTAL HYGIENE CONDITIONS CHARACTERISTICS BY HOUSEHOLD WEALTH QUINTILE             Household Wealth Quintile 1             st nd rd   Whole Sample   1    2    3    4th   5th   N = 4,850  N = 970  N = 972  N = 968  N = 970  N = 970  Percentage of Households:    Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  Water source characteristics                                      Improved Water Source    81%     62%     78%     83%     88%     94%  Connected to Community    62%     39%     58%     61%     71%     80%  System  Sufficient Water (Dry)    61%     55%     58%     61%     64%     66%  Sufficient Water (Wet)    81%     78%     81%     82%     83%     84%  Sanitation conditions                                     Has a Sanitation Facility    89%     71%     89%     94%     95%     98%  Private Facility    82%     65%     80%     86%     87%     91%  Improved Sanitation    40%     29%     38%     39%     42%     53%  Open Defecation    11%     30%     10%     7%     4%     2%  Hand hygiene conditions                                     Reports Handwashing Station    70%     52%     66%     71%     77%     87%  Station Convenient Location    67%     49%     63%     67%     74%     84%  Water and Soap Available    62%     46%     58%     61%     68%     80%  Environmental hygiene                                     conditions  Burns Trash    81%     83%     82%     82%     84%     73%  Trash in Yard    41%     49%     41%     44%     38%     32%  Feces in Yard    36%     47%     39%     38%     33%     21%  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof  and floor materials). Wealth quintiles are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th).            18    4.3 General Household Characteristics  This  section  reviews  a  range  of  household  socio‐demographic  characteristics,  including  household  socio‐ demographic characteristics, head of household education level and participation in economic activities. Table 10  exhibits descriptive statistics of socio‐demographic characteristics for households in the sample. At the top, there is  a  breakdown  of  individuals  in  different  age  brackets  across  household  wealth  quintiles.  Thereafter,  descriptive  statistics for household size are displayed, with 4.7 family members in the average household. There do not appear  to be many differences in household age profile or household size across wealth quintiles. On average, household  heads are 46 years old and male in 54% of households. Broadly, the proportion of male household heads decreases  with increases in household wealth.  Table 11 shows descriptive statistics for household heads in the sample. Overall, 3% of household heads self‐identify  as indigenous, with a higher proportion of poor households led by individuals identifying as indigenous compared to  wealthier households. With respect to economic activity, 81% of household heads report active employment with  73% reporting income from economic activities during the last month. Frequencies of active employment, income  in  the  last  month,  and  income  from  employment  are  relatively  homogenous  across  wealth  quintiles,  with  the  exception that household heads in the top wealth quintile report having income during the prior month with greater  frequency  than  the  first  four  wealth  quintiles  (88%  versus  83%  overall).  Table  11  also  indicates  that  a  large  percentage of household heads have attended school and are literate, at 69% and 70%, respectively. However, just  44% of household heads have completed their primary education, and 12% their secondary education. When broken  out  by  wealth  quintile,  the  relationship  between  poverty  and  education,  or  a  lack  thereof,  becomes  clear  with  households in the bottom wealth quintile more than 2.5 times more likely to not have attended any primary school  than households in the top wealth quintile (53% versus 21%). Similar patterns are found with respect to completion  of primary, secondary, and post‐secondary school with wealthier household heads more likely to have completed  higher levels of education.  4.4 Water Source and Safe Water‐Use Behavior  Baseline  data  collection  included  several  questions  about  the  source  of  water  for  households  and  the  extent  of  household  water  treatment  activities.  Descriptive  statistics  for  these  variables  are  exhibited  in  Table  12.  62%  of  households in the IE sample have a system connection and the same percentage of all households collected their  last drink of water from the community system. Additionally, a significant majority of households took their last drink  of water from a storage container inside of their home (84%) compared to just 14% of households taking their last  drink  of  water  directly  from  the  tap;  drinking  water  quality  deteriorates  during  storage  in  the  household  and  consumption of stored water is considered a risk factor for waterborne diseases (Wright et al., 2004; Trevett et al.,  2004; Clasen and Bastable, 2003). Just 24% of households reported treating their last drink of water – 20% reported  treating their water through chlorination. 51% of these households did not treat their water because they did not  believe it was necessary, either because someone had told them so or because their local CAPS had told them that  water  had  already  been  treated.  Wealthier  households  are  more  likely  to  report  treating  their  water  than  less  wealthy households, with 28% of households in the highest wealth quintile having treated water and just 17% of  households in the lowest wealth quintile having done so. Confirmation of chlorination through household water  samples was rare: only 3 in 29 samples taken from storage containers in households that reported treating drinking  water present in the household were positive for chlorine, and only 1 of 29 samples taken from household taps  connected to systems that reported treating water with chlorine tested positive for the presence of chlorine (data  not shown).31  Table 13 shows descriptive statistics for the extent to which households said that they had enough water to attend  to their daily water needs. 82% of households with a water connection stated that they had enough water in the wet                                                                31  In the case of the tap samples, the sample with a positive chlorine reading was positive for free chlorine; no tap samples were positive for  residual chlorine.  19    TABLE 10: SOCIO‐DEMOGRAPHIC CHARACTERISTICS OF THE HOUSEHOLD BY HOUSEHOLD WEALTH QUINTILE             Household Wealth Quintile1             Whole Sample   1st   2nd   3rd   4th   5th     N = 4,850  N = 970  N = 972  N = 968  N = 970  N = 970       Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  % of sample                                      HH members, 5 and under    13%     3%     3%     2%     3%     2%  HH members, 6‐13    17%     4%     4%     4%     3%     3%  HH members, 14‐30    34%     6%     7%     7%     7%     7%  HH members, 31‐65    31%     5%     6%     6%     6%     7%  HH members 65+    5%     1%     1%     1%     1%     1%  All ages    100%     20%     20%     20%     20%     20%  Number of household members                                   Average HH size    4.7     4.58     4.74     4.76     4.72     4.69  HH members, 5 and under    0.60     0.65     0.61     0.58     0.62     0.55  HH members, 6‐13    .82     .88     .87     .83     .78     .76  HH members, 14‐30    1.58     1.52     1.61     1.62     1.59     1.57  HH members, 31‐65    1.46     1.26     1.41     1.47     1.53     1.61  HH members 65+    0.25     0.29     0.27     0.27     0.22     0.2  Household size                                     1    3%     4%     2%     3%     2%     2%  2    9%     10%     8%     8%     9%     9%  3    19%     20%     21%     19%     19%     18%  4    23%     23%     22%     22%     22%     24%  5    18%     16%     17%     18%     20%     20%  6    12%     11%     13%     12%     12%     12%  7    7%     6%     6%     8%     7%     7%  8+    10%     10%     11%     10%     10%     8%  Household head                                     Average age, HH head    46.39     46.56     46.46     47.2     46.12     45.63  HH heads, % male    54%     56%     58%     55%     53%     48%  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles  are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th).      20    TABLE 11: DISTRIBUTION OF HOUSEHOLD HEAD DEMOGRAPHIC AND EDUCATION CHARACTERISTICS BY HOUSEHOLD WEALTH QUINTILE             Household Wealth Quintile1               Whole Sample   1st   2nd   3rd   4th   5th   N = 4,850  N = 970  N = 972  N = 968  N = 970  N = 970  % of household heads:  Obs.  Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  Identifies as Indigenous   4,437  3%     5%     3%     2%     2%     3%  Reports Active Employment  4,850  81%     82%     80%     79%     80%     82%  Any Income Prior Month  4,842  83%     81%     82%     82%     82%     88%  Income from Employment  4,842  73%     73%     71%     71%     73%     76%  Education                                   No Primary  4,846  37%     53%     43%     39%     29%     21%  Primary  4,846  44%     37%     43%     45%     46%     47%  Secondary  4,846  12%     6%     7%     10%     15%     20%  Post‐Secondary  4,846  3%     1%     2%     2%     5%     8%  Is literate  4,850  70%     53%     65%     68%     78%     86%  Ever attended school  4,846  69%     52%     63%     67%     78%     86%  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles  are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th).        21    TABLE 12: DISTRIBUTION OF HOUSEHOLD WATER SOURCE CHARACTERISTICS BY HOUSEHOLD WEALTH QUINTILE             Household Wealth Quintile1             Whole Sample   1st   nd 2    rd 3    4th   5th     N = 4,850  N =  N =  N =  N = 970  N =  970  972  968  970  % of Households:    Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  Water source characteristics                                     Connected to Comm. System    62%     39%     58%     61%     71%     80%  Last drink of water                                     Source: Comm. System    62%     42%     59%     62%     71%     76%  Collected: from tap    14%     9%     10%     14%     18%     19%  Collected: from storage    84%     91%     89%     85%     80%     76%  Treated    24%     17%     23%     24%     25%     28%  Treated chlorination    20%     14%     19%     21%     22%     23%  Treatment not necessary2    51%     49%     51%     48%     54%     55%  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles  are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th). 2 “Treatment not necessary” is a binary variable for which households were assigned a 1 if they did not treat water because they did not  think treatment was necessary, someone told them that it was not necessary, or their CAPS told them that it was already treated.  TABLE 13: SUFFICIENCY OF WATER SUPPLY BY SYSTEM CONNECTION STATUS AND HOUSEHOLD WEALTH QUARTILE             Household Wealth Quintile1             Whole  1st   2nd   3rd   4th   5th     Sample   N =  N =  N =  N =  N =  N = 4,850  970  972  968  970  970  Percentage of Households:    Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  With a system    66%     63%     64%     64%     67%     69%  Sufficient Water: Dry  Without a system     53%     50%     51%     56%     54%     54%  With a system    82%     80%     80%     81%     83%     83%  Sufficient Water: Wet  Without a system     81%     76%     83%     83%     85%     87%  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles  are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th).    22    season compared to 81% without a connection. During the dry season 66% of households with a system connection  report  having  enough  water  relative  to  just  53%  of  households  without  a  connection.  In  both  the  wet  and  dry  seasons,  wealthier  households  respond  that  they  have  sufficient  water  with  greater  frequency  than  poorer  households.  Table 14 shows descriptive statistics for continuity of water service for connected households in the wet and dry  seasons. As expected, households have more hours of service in the water‐abundant wet season than during the dry  season, averaging 15.2 and 13.3 hours, respectively. Regional break‐outs show that the Atlantic has more hours of  service in both the wet and dry seasons, followed by the Central and Pacific regions. There is a significant amount of  variance in service level both across wealth quintiles and regions, with a broad trend towards increased service levels  among lower wealth quintiles. Sixty‐two percent and 48 percent of households state that they experience daily or  weekly service interruptions during the dry and wet seasons, respectively. Similar to the trend in hours of service,  wealthier  households  tend  to  experience  service  interruptions  with  greater  frequency  than  the  poor.  Wealthier  households  also  reported  using  more  water  than  poorer  households,  consuming  241  liters  of  water  per  capita  compared to an average of 186 liters across all quintiles, and an average of 154 liters for households in the bottom  wealth  quintile.  Wealthier  households  also  spend  more  on  water,  with  households  in  the  wealthiest  quintile  spending just shy of 3 times as much on water as households in the bottom wealth quintile on a per‐month basis.   4.5 Waterborne Illness Prevalence  Tables 15 through 17 present descriptive statistics on diarrhea prevalence, disaggregated by age. Overall, 9% and  7%  of  households  have  had  family  members  with  diarrhea  symptoms  in  the  last  week  and  2  days,  respectively.  Similarly, 7% children under the age of 5 have had diarrhea symptoms in the last week. Diarrhea prevalence is the  highest in the Pacific and the Atlantic, 10% in both regions, and 8% in the Central Region (Table 15). There does not  seem to be a strong relationship between reported diarrhea prevalence and household wealth, with no clear trend  in diarrhea prevalence across wealth quintiles (Table 16). Diarrhea prevalence segmented by whether households  have improved sanitation, a water connection, and soap and water available at a handwashing station is displayed  in  Table  17.  Having  improved  sanitation  and  a  water  connection  are  both  related  to  a  decreased  prevalence  of  diarrhea. Households with soap and water reported higher levels of diarrhea prevalence. A limitation of the baseline  survey is that temporality could not be assessed between hygiene practices and the presence of soap and water; it  is possible that households with existing cases of diarrhea were more likely to be practicing proper hand hygiene, as  opposed to soap and water being the cause of diarrhea.  4.6 Community Characteristics  Table  18  displays  characteristics  for  the  300  communities  at  baseline,  using  data  collected  from  the  community  survey. For Table 18, as well as other tables displaying information across wealth quintiles for community, system,  CAPS, and UMAS data, household wealth scores were averaged across the communities, systems, CAPS or UMAS –  yielding average wealth scores aggregated to the unit of interest. Aggregate wealth scores were used to classify units  (e.g. community, system) into one of the five wealth quintile categories based on the quintile cutoffs established for  the household distribution.  Average community size was 115 households, with a positive relationship between the average household wealth  quintile of a community and the number of households in that community. In relation to WSS infrastructure, 86% of  communities have improved sanitation and 97% of communities are covered by at least one water system (data not  shown).32 In contrast, most communities in the sample have less than 50% coverage of improved sanitation. Overall,  wealthier  communities  tend  to  have  access  to  improved  sanitation  more  frequently  than  poorer  communities.  Wealthier communities are also more likely to report having sufficient water throughout the entire year, with 85%  The  community  survey  included  questions  on  whether  a  community  had  electricity,  fixed  and  mobile  phone                                                                32  Just 8 communities in our baseline data have no community water system.  23      TABLE 14: DISTRIBUTION OF HOUSEHOLD WATER USE CHARACTERISTICS BY HOUSEHOLD WEALTH QUINTILE               Household Wealth Quintile1               Whole Sample   1st   2nd   3rd   4th   5th   N = 4,850  N = 970  N = 972  N = 968  N = 970  N = 970  % of Households:  Obs.  Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  Water Use                                      Sufficient Water (Dry)  4,850  61%     55%     58%     61%     64%     66%  Sufficient Water (Wet)  4,850  81%     78%     81%     82%     83%     84%  Hours of service per day (Dry)  2,990  13.27     14.8     13.35     13.42     13.47     12.2  Pacific  1,076  11.57     12.78     11.28     11.73     12.62     10.69  Central  1,643  13.67     14.15     13.43     13.58     13.42     14.05  Atlantic  271  17.61     20.71     17.33     19.17     17.56     14.47  Hours of service per day (Wet)  2,990  15.21     17.62     15.56     15.63     15.29     13.42  Pacific  1,076  12.93     15.28     13.08     14.15     13.63     11.58  Central  1,643  15.93     17.35     15.76     15.72     15.94     15.18  Atlantic  271  19.94     22.3     19.6     21.17     19.21     18.31  Difference in Hours (Wet – Dry)2  2,981  2.11     2.92     2.24     2.25     1.82     1.34  Service interruptions (Dry)3  2,990  62%     56%     61%     63%     61%     65%  3 Service interruption (Wet)   2,990  48%     40%     48%     49%     47%     53%  Monthly payment (NIO)  2,737  74.45     39.43     46.96     58.35     81.57     112.18  Amount of water used (Liters)  4,850  185.52     154.32     154.02     179.51     199.08     240.72  Amount of time to retrieve water  4,797  8.18     8.83     7.98     8.16     7.53     8.4  (minutes)  Who Manages Household Water?                                      Female Member  4,797  86%     86%     84%     85%     87%     88%  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles  are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th). 2 Difference in Hours (Wet – Dry) represents the total difference in hours of service for households by subtracting the number of hours of  service in the dry season from the number of service hours in the wet season. 3 Service interruptions for the wet and dry seasons is a binary variable for which households were assigned a 1 if they  said that they experienced daily or weekly interruptions in water service in the wet and dry seasons and a 0 if they did not.  24    TABLE 15: DISTRIBUTION OF DIARRHEA PREVALENCE BY REGION    Region    Whole Sample   Pacific   Central   Atlantic   N = 4,850    N = 1,624    N = 2,791    N = 435  Percentage of Households:  Obs.  Mean     Mean     Mean     Mean  Any family member                          Symptoms in the last week  4,850  8.7%     10.1%     7.7%     9.9%  Symptoms in the last 2 days  4,850  6.8%     7.6%     6.2%     7.4%  Child less than five years old                          Symptoms in the last week  2,183  6.9%     7.7%     6.4%     7.8%    TABLE 16: DISTRIBUTION OF DIARRHEA PREVALENCE BY HOUSEHOLD WEALTH QUINTILE             Household Wealth Quintile 1             st nd rd   Whole Sample  1   2   3   4th  5th  N = 4,850  N = 970  N = 972  N = 968  N = 970  N = 970  % of Households:  Obs.  Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  Any family member                                      Symptoms in the last week  4,850  8.7%     7.5%     9.9%     7.7%     10.7%     7.7%  Symptoms in the last 2 days  4,850  6.8%     6.2%     8%     6.5%     7.5%     5.6%  Child less than five years old                                      Symptoms in the last week  2,183  6.9%     4.8%     9.9%     5.4%     7.4%     7.1%  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles are  ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th).        25      TABLE 17: DISTRIBUTION OF DIARRHEA PREVALENCE1 BY WATER, SANITATION, AND HYGIENE CONDITIONS  Improved Sanitation    Water Connection    Soap and Water    Percentage of HHs with:  No  Yes     No  Yes     No  Yes    Any family member                          Symptoms in last week  9.0%  8.3%    9.3%  8.4%    7.8%  9.3%    Symptoms in last 2 days  7.2%  6.2%    7.9%  6.6%    5.8%  7.3%  **  Children    Symptoms in last week  7.2%  6.6%     7.3%  6.5%     5.2%  8.0%  ***  1  Respondents were asked whether someone living in the household had diarrhea in the last week and in the last two days. They were asked to identify the number of households in  each age range experiencing diarrhea symptoms.  *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level          26    TABLE 18: COMMUNITY‐LEVEL CHARACTERISTICS BY QUINTILE OF AVERAGE HOUSEHOLD WEALTH SCORE             Quintile of Average Household Wealth Score 1              Whole Sample   1st   nd 2    rd 3    4th   5th   N = 300  N = 18  N = 82  N = 100  N = 73  N = 26     Obs.  Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  General community characteristics                                      No. HH  294       115              43              90           103           144           208   Indigenous community  294  7%     12%     7%     8%     3%     8%  Has improved sanitation  283  86%     82%     77%     84%     94%     96%  >50% HH have improved sanitation  300  49%     44%     40%     54%     60%     31%  Community has sufficient water  290  63%     53%     59%     56%     74%     85%  Community infrastructure                                      Has electricity  294  69%     18%     25%     84%     99%     100%  Has fixed phone lines  294  7%     0%     1%     3%     14%     27%  Has cell phone connection  294  89%     94%     84%     88%     93%     96%  Has internet  294  17%     6%     6%     13%     28%     42%  No. Water Systems                                      0  291  3%     6%     1%     4%     1%     4%  1  291  74%     38%     72%     75%     79%     85%  2  291  12%     19%     11%     12%     13%     8%  3  291  6%     25%     9%     3%     4%     0%  School characteristics                                      Has a school  294  93%     94%     93%     96%     93%     85%  Has a school with water connection  274  79%     56%     68%     80%     88%     100%  Has a school with improved sanitation  274  66%     50%     75%     61%     68%     68%  Health post characteristics                                      Community has a health post  294  22%     0%     12%     21%     34%     42%  Community has a health post with water  294  19%     0%     7%     17%     30%     42%  connection  Community has a health post with  294  16%     0%     7%     13%     24%     38%  improved sanitation  Hands washed  293  20%     0%     10%     20%     30%     38%  Handwashing station with soap and water  291  14%     0%     5%     15%     17%     35%  Household Hygiene Practices                                      >50% HH have hand‐washing station  280  43%     13%     33%     45%     49%     58%  >10m of toilet  . . . with water and soap  276  36%     33%     27%     33%     46%     42%  1 Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor  materials). Wealth quintiles are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th). Household wealth scores were then averaged across communities, after which each  community was assigned to a wealth quintile based on thresholds utilized to group households into wealth quintiles. Wealth quintiles are ordered from poorest (e.g., 1st) to  wealthiest (e.g., 5th).  27    infrastructure, and internet. In general, 69% of communities have electricity, with electrification more common in  wealthier communities. Cell phone infrastructure is the only infrastructure category in which all communities have  relatively high coverage. 93% of communities have a school, while significantly fewer communities (22%) have a  health post. Wealthier communities are more likely to have schools and health posts with water system connections  and  improved  sanitation.  For  instance,  no  communities  in  the  lowest  wealth  quintile  have  a  health  post,  in  comparison with 42% of communities in the top wealth quintile.  In  addition  to  community  infrastructure  characteristics,  the  community  survey  included  several  questions  about  household  water  hygiene.  In  just  43%  and  36%  of  communities  do  more  than  half  of  all  households  have  a  handwashing station and a handwashing station with soap and water within 10 meters from the toilet, respectively.   4.7 Water System Characteristics  Of  principal  importance  in  data  collection  were  questions  related  to  water  systems  and  CAPS.  Table  19  shows  descriptive statistics for the 316 systems in the sample, by the quintile of the average household wealth quintile for  system‐users.33  It should be noted that even though several communities had more than three systems, a decision was made during  data collection to limit the number of systems for which system‐level data was collected to three given resource and  time constraints. Systems for which data was collected are an average of 12.4 years old and cover an average of 76  users. Systems in wealthier communities cover more users and a higher percentage of potential users. Gravity fed  systems were the most frequent (47% of systems). Pumped systems are more frequent among systems at the top  two wealth quintiles.    The average system draws from 1.4 sources. More than half of a system’s sources have sufficient water for 91% and  69% of systems in the wet and dry seasons, respectively. Respondents were asked about the condition of key WSS  system infrastructure components. At least one of the water system’s sources are reported to be in poor condition  for 21% of systems, and at least one source was reported to be contaminated by garbage/sewage and chemicals for  22% in both cases. 35% of systems of systems reported having at least one un‐protected source. Systems serving  wealthier households tended to draw from better quality and better protected sources.  Just 26% of systems were reported to have treatment infrastructure, with a strong relationship between the wealth  level  of  households  served  by  a  system  and  the  existence  of  treatment  infrastructure.  Respondents  for  33%  of  systems claimed that water was treated with chlorination with only 10% having applied chlorination in the last 10  days. However, chlorination analyses conducted in the field detected positive levels of total chlorination in just four  of 15 instances, and residual chlorination in just two cases where chlorination was reported in the previous 10 days  (data  not  shown).  Almost  78%  of  systems  have  distribution  infrastructure,  8%  of  which  a  component  of  the  distribution  infrastructure  was  reported  to be  in poor condition. 71%  of  systems  were  reported  to have  storage  infrastructure, 15% of which reported having storage infrastructure in poor condition. Again, there is evidence of a  possible  relationship  between  the  relative  wealth  of  households  served  by  a  system  and  the  likelihood  that  distribution and storage infrastructure is in poor condition.  4.8 Service Provider Characteristics  4.8.1 Institutional Strength  Much of the research on rural water system sustainability emphasizes the importance of the institutional aspects of  service providers in addition to water system infrastructure. In many contexts, like that of rural Nicaragua, water                                                                33  Due to miscoding during data collection and entry, it was not possible to match households to water systems for 15 of 331 systems. Data for  these systems are included in descriptive statistics shown for the entire sample, but not included in descriptive statistics shown for the quintile  of the average household wealth score associated with systems.  28    TABLE 19: WATER SYSTEM CHARACTERISTICS BY QUINTILE OF AVERAGE HOUSEHOLD WEALTH SCORE  1               Quintile of Average Household Wealth Score       Whole Sample   1st   2nd   3rd   4th   5th     N = 316  N = 6  N = 53  N = 64  N = 65  N = 31  % of Systems:  Obs.  Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  Infrastructure                                      System age (years)  287  12.4     11.5     10.0     13.4     12.5     13.6  No. system users  223  76     24     38     50     108     187  % of HHs Connected to System  220  62%     64%     52%     60%     77%     78%  Water System Technology                                      Drilled Well  305  12%     0%     0%     2%     13%     6%  Dug Well  305  5%     0%     2%     0%     3%     3%  Pumped system  305  25%     0%     14%     11%     46%     65%  Manual well  305  11%     0%     0%     3%     0%     3%  Gravity system  305  47%     100%     84%     84%     38%     23%  Source Characteristics                                      No. sources  302  1.4     1.5     1.2     1.2     1.2     1.2  Sources have sufficient water: Dry2  300  69%     50%     71%     66%     75%     71%  Sources have sufficient water: Wet2  300  91%     100%     92%     95%     94%     87%  Any Source . . .                                      . . . in poor condition  251  21%     20%     19%     27%     7%     10%  . . . contaminated by garbage/sewage  297  22%     0%     22%     16%     16%     23%  . . . contaminated by chemicals  289  22%     20%     27%     26%     16%     23%  . . . not surrounded by green areas  294  14%     0%     6%     15%     14%     10%  . . . surrounded by eroded areas  289  23%     20%     20%     21%     29%     23%  . . . not protected  289  35%     40%     43%     32%     24%     29%  Treatment Characteristics                                      Has treatment infrastructure  303  26%     33%     24%     37%     33%     42%  Water treated with chlorine  298  33%     17%     27%     40%     41%     35%  Chlorine applied in last 15 days  303  10%     0%     8%     13%     13%     19%  Other Infrastructure Condition                                      Has distribution infrastructure  299  78%     83%     100%     94%     98%     100%  Any distr. Infra in poor condition  229  8%     0%     13%     14%     2%     6%  Has storage infrastructure  299  71%     83%     90%     90%     95%     90%  Any storage infra in poor condition  210  15%     20%     20%     22%     8%     7%  1 Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles are ordered from  poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th). Household wealth scores were then averaged across water systems, after which each water system was assigned to a wealth quintile based on thresholds utilized to group  households into wealth quintiles. Wealth quintiles are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th). 2 Sources have sufficient water is a binary variable for which systems for which more than half of sources  were said by respondents to have sufficient water in a given season received a 1, while systems for which fewer than half of sources have sufficient water in a given season received a 0.    29    systems are frequently managed by local water boards with varying levels of institutionalism. A rich survey of CAPS  service providers was included in PROSASR baseline data collection to understand the extent to which institutional  capacity  exists  in  the  context  of  CAPS  (Comité  de  Agua  Potable  y  Saneamiento).  Tables  displaying  descriptive  statistics for the 299 CAPS included in the baseline data are included in Tables 20‐24.34  Table  20  provides  descriptive  statistics  for  the  education  level  of  CAPS  leadership.35  57%  of  CAPS  presidents  completed primary school with 25% and 14% having completed secondary and a university education, respectively.  Similar to data on household head education, there is evidence of a relationship between community wealth level  and education level of CAPS leadership, with the highest level of education completed by a CAPS president increasing  with the wealth level of CAPS users. Table 21 provides data on the institutionalism, professionalism, and mechanisms  for community participation in CAPS. Overall, it appears that service providers serving wealthier households exhibit  higher levels of institutionalism. In total, just 35% of water committees are legalized; however, about half of CAPS in  the top two wealth quintiles are legal versus 0% and 28% in the bottom two wealth quintiles, respectively. CAPS in  wealthier areas also hold more meetings on average than those in poorer areas, with CAPS in the top wealth quintile  holding 3.5 meetings on average over the last six months versus 1.5 for CAPS in the bottom wealth quintile. 62% of  CAPS are fully‐elected. 37% of CAPS have women in leadership roles.  Increased  professionalism  of  CAPS  could  allow  service  providers  to  respond  quickly  and  effectively  to  technical  problems related to water systems. 67% and 44% of CAPS have technical and paid technical staff, respectively, with  systems in wealthier areas more likely to employ technical and paid technical staff than systems in less well‐off areas.  About half of all CAPS have complaint‐receiving mechanisms and are accountable to system users.36 Again, systems  serving wealthier households exhibit higher frequencies for community participation variables than systems serving  poorer households.  4.8.2 Financial Sustainability  In addition to institutional capacity, the literature highlights the importance of adequate financial management of  CAPS operations. The extent to which CAPS charge for their services, whether they cover costs, and how well they  manage funds, are detailed in Table 22. Overall, three‐quarters of CAPS have a monthly tariff with the monthly tariff  variable (tied to usage) for just 21% of service providers. Variable tariffs permit CAPS to charge users for the amount  of water they draw from the system, obliging users consuming more to pay more than those using less. An average  monthly tariff among tariff‐charging CAPS is USD 3.09; CAPS in the wealthiest quintile charge three‐times more, on  average, than CAPS in the second‐to‐last wealth quintile. On average, 72% of users are current on payments with  some evidence that poorer communities are more likely to experience delinquent payments. Approximately 40% of  CAPS cannot cover costs, indicating that CAPS may not be charging enough or that their financial management is  inefficient.   4.8.3 Operations & Management and Government Assistance  A  third  determinant  of  water  system  sustainability  from  the  perspective  of  service  providers  has  to  do  with  the  extent  to  which  CAPS  perform  maintenance  and  receive  government  assistance  to  do  so.  Systems  receiving  preventative  care  may  be  less  likely  to  break  down.  Corrective  care  would  be  necessary  in  the  case  of  an  unanticipated system problem. Descriptive statistics for CAPS in the baseline data are exhibited in Table 23. 74% of  CAPS provide corrective care versus just 53% providing preventative care. Indeed, CAPS serving wealthier users are                                                               34  Again, due to miscoding during data collection and data entry, CAPS were matched to the households they provide water service to for 223 of  299 CAPS for which data were collected at baseline.  35  Surveyors sought to identify the CAPS president, or other individual with knowledge of CAPS. The surveyor then asked about the highest level  of education achieved by said individual.  36  “Accountable to users” is a dummy variable for which system providers were assigned a 1 if they report back to users at least once every six  months and have meeting minutes to demonstrate it.  30    TABLE 20: EDUCATION LEVEL OF CAPS LEADERSHIP1 BY HOUSEHOLD WEALTH QUINTILE BY QUINTILE OF AVERAGE HOUSEHOLD WEALTH  SCORE  2                 Quintile of Average Household Wealth Score           Whole Sample   1st   nd 2    rd 3    4th   5th   N = 299  N = 6  N = 53  N = 65  N = 67  N = 33  % of CAPS:  Obs.  Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  Less than primary  269  5%     20%     9%     10%     2%     0%  Primary  269  57%     80%     65%     65%     48%     23%  Secondary  269  25%     0%     15%     16%     29%     45%  University  269  14%     0%     11%     10%     22%     32%  1  The survey firm was asked to locate the CAPS president or other individual with knowledge of the CAPS. The above table describes the distribution of the education level of these individuals. 2  Wealth scores were averaged across service providers, after which each service provider was assigned to a wealth quintile based on thresholds utilized to group households into wealth quintiles.  Wealth quintiles are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th).          31    TABLE 21: INSTITUTIONALISM, PROFESSIONALISM AND PARTICIPATION CHARACTERISTICS OF CAPS BY QUINTILE OF AVERAGE HOUSEHOLD  WEALTH SCORE  1                 Quintile of Average Household Wealth Score           Whole Sample   1st   nd 2    rd 3    th 4    5th   N = 299  N = 6  N = 53  N = 65  N = 67  N = 33  % of CAPS:  Obs.  Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  Institutionalism                                      Service Provider is a CAPS  276  70%     40%     74%     86%     84%     64%  CAPS age  165        6.8            3.0            7.5            7.6            5.8            7.4   CAPS legalized  276  35%     0%     28%     38%     52%     45%  CAPS fully‐elected  277  62%     20%     70%     84%     75%     58%  No. meetings last 6 months  184        2.8            1.5            2.9            2.8            3.2            3.5   No. CAPS committee  240        5.4            5.4            5.5            6.0            5.4            5.6   members  % women in CAPS  230  37%     26%     24%     32%     42%     47%  leadership  Professionalism                                      Has technical staff  258  67%     60%     67%     72%     81%     82%  Technical staff paid  257  44%     0%     36%     53%     57%     67%  Participation                                      Has complaint‐receiving  262  45%     20%     52%     58%     48%     67%  mechanism  Accountable to users2  251  52%     0%     55%     71%     63%     58%  Women participate in  258  89%     60%     84%     97%     98%     97%  meetings  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles  are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th). Household wealth scores were then averaged across CAPS, after which each CAPS was assigned to a wealth quintile based on thresholds  utilized to group households into wealth quintiles. Wealth quintiles are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th). 2 “Accountable to users” is a binary variable for which system  providers were assigned a 1 if they report back to users at least one every six months and have meeting minutes to prove it.  32      TABLE 22: FINANCIAL SUSTAINABILITY CHARACTERISTICS OF CAPS BY QUINTILE OF AVERAGE HOUSEHOLD WEALTH SCORE  1                 Quintile of Average Household Wealth Score           Whole Sample   1st   nd 2    rd 3    th 4    5th   N = 299  N = 6  N = 53  N = 65  N = 67  N = 33  % of CAPS:  Obs.  Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  Has monthly tariff  265  73%     60%     74%     87%     92%     94%  Monthly tariff is variable  265  21%     0%     9%     15%     47%     36%  Average monthly tariff  192  3.089     .242     2.293     3.078     2.403     6.372  (USD)  % of HH current on  176  72%     47%     68%     66%     79%     70%  payments  Accounting books to date  252  56%     20%     53%     70%     71%     72%  CAPS covers costs (e.g.,  147  62%     100%     64%     68%     59%     52%  solvent)  Has bank account  231  26%     0%     20%     16%     47%     37%  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles  are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th). Household wealth scores were then averaged across CAPS, after which each CAPS was assigned to a wealth quintile based on thresholds  utilized to group households into wealth quintiles. Wealth quintiles are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th).                33    TABLE 23: SERVICE PROVIDER O&M AND GOVERNMENT ASSISTANCE CHARACTERISTICS OF CAPS BY QUINTILE OF AVERAGE HOUSEHOLD  WEALTH SCORE  1                 Quintile of Average Household Wealth Score           Whole Sample   1st   nd 2    rd 3    th 4    5th   N = 299  N = 6  N = 53  N = 65  N = 67  N = 33  % of CAPS:  Obs.  Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  O&M                                      Provides preventative care  266  53%     20%     53%     65%     55%     81%  Provides corrective care  266  74%     100%     96%     90%     67%     78%  Has materials for O&M  260  46%     20%     47%     51%     54%     75%  Promotes environmental  267  81%     80%     83%     84%     87%     70%  sanitation  Protects area around source  267  90%     100%     91%     95%     92%     88%  Government Assistance                                      Requested gov’t support  270  54%     40%     57%     47%     57%     61%  Requested and received  269  38%     40%     43%     35%     43%     48%  government support  Requested, but did not receive  269  16%     0%     15%     11%     14%     12%  government support  Reports problem to UMAS  261  36%     0%     37%     30%     37%     47%  UMAS responsive  261  24%     0%     20%     18%     32%     41%  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles  are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th). Household wealth scores were then averaged across CAPS, after which each CAPS was assigned to a wealth quintile based on thresholds  utilized to group households into wealth quintiles. Wealth quintiles are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th).    34    more likely to apply preventative care, with CAPS in the top wealth quintile providing preventative care four times  more  than  CAPS  in  the  bottom  wealth  quintile.  There  is  a  corresponding  negative  relationship  with  respect  to  corrective  care  with  CAPS  in  poorer  wealth  quintiles  relying  on  corrective  care  more  frequently  than  CAPS  in  wealthier quintiles. Less than 50% of all CAPS have materials for providing maintenance. Nonetheless, 81% and 90%  of  CAPS  report  promoting  environmental  sanitation  and  protecting  areas  around  system  sources,  respectively,  actions that may enhance system sustainability of the system and quality of the water provided to households.  At the municipal level, UMAS are responsible for providing technical assistance to CAPS. They are frequently the  ones called upon by CAPS in the case of doubts or for technical and training needs. According to the survey, 54% of  CAPS  requested  government  support;  38%  requested  and  ultimately  received  assistance.  16%  of  CAPS  reported  requesting,  but  did  not  receive  support  from  UMAS.  36%  of  CAPS  reported  communicating  system  problems  to  UMAS with UMAS responsive to 24%. There is some evidence that CAPS report service issues and that UMAS are  responsive more often for CAPS in wealthier areas than poorer areas.  4.8.4 Community Interaction with CAPS  The household survey included several questions to gauge the extent to which households interacted with CAPS  over the previous two months. CAPS engaging more frequently with community members may have an increased  ability  to  detect  and  respond  faster  to  service  and  system  problems  than  CAPS  engaging  to  a  lesser  degree.  Additionally, they may have the social capital necessary to convince system users to pay tariffs on time, increasing  the likelihood that funds are available for timely preventative and corrective system care. Table 24 shows descriptive  statistics for household interaction with CAPS.  Overall, 55% of households had at least some contact with their local CAPS in the two months before the survey,  with  contact  higher  for  wealthier  households  than  for  the  less  well‐off.  The  most  common  types  of  contact  are  attending a meeting (30%) and making a payment to CAPS (28%). Overall, females attended CAPS meetings more  frequently than males, although marginally.  When asked about the last time a household or someone in the community encountered an issue with water service,  about half of households said that a local CAPS resolved the service issue, with CAPS resolving the service issues of  wealthier households more frequently than for poor households. Higher relative rates of CAPS resolving water issues  may be related to increased relative institutional capacity. Finally, 13% of households reported that their community  had received a training by their CAPS in the last year.  4.9 Municipal WSS Units  In addition to household and system‐level surveys, baseline data were also collected at the municipal level (UMAS).  One of the objectives of the PROSASR initiative is building the institutional capacity of UMAS. It is expected that  intervention will encourage UMAS to provide better technical assistance to CAPS, improving the performance of  rural water systems and increasing the long‐term sustainability of systems. An UMAS survey was conducted for each  of the 77 municipalities in the baseline data; however, due to a coding errors one of the municipalities was unable  to be matched to household data. Table 25 displays descriptive statistics for the entire UMAS sample, as well as by  average household wealth quintile for the 76 UMAS successfully matched to households from the household survey.  Overall, each UMAS was responsible for an average of 54 communities. On average, UMAS reported that 44% of  communities solicit the support of UMAS and 41% of communities are ultimately attended to by UMAS. Consistent  with the level of institutional development of CAPS, communities in municipalities with wealthier households tend  to request and receive support from UMAS with increased frequency relative to poorer municipalities. Slightly less  than half of all UMAS are assigned funds from the municipal budget; budget support is reported to be sufficient for  supporting CAPS in just 20% of UMAS.  35      TABLE 24: DISTRIBUTION OF HOUSEHOLD INTERACTION WITH SERVICE PROVIDERS BY HOUSEHOLD WEALTH QUINTILE             Household Wealth Quintile1               Whole Sample   1st   2nd   3rd   4th   5th   N = 4,850  N = 970  N = 972  N = 968  N = 970  N = 970     Obs.  Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  % of Households:                                      Community has CAPS  4,850  75%     65%     73%     73%     79%     86%  Contact with CAPS  4,844  55%     44%     52%     54%     61%     62%  Membership contact  4,844  6%     4%     6%     6%     7%     5%  Payment contact  4,844  28%     20%     24%     27%     34%     34%  Attended meeting contact  4,844  30%     27%     30%     28%     32%     31%  Woman attended CAPS  4,849  17%     12%     14%     18%     20%     21%  meeting  Man attended CAPS meeting  4,849  15%     16%     17%     13%     15%     13%  Man and woman attended  4,849  2%     2%     3%     2%     3%     3%  meeting  Knowledge of CAPS meeting  4,849  57%     47%     54%     57%     64%     65%  CAPS resolved last service  4,849  49%     35%     45%     47%     56%     60%  problem  Time to resolve service  3,658        8.4               4.4               5.9               5.7               9.6             15.1   problem (Days)  CAPS training in last year  4,849  13%     8%     12%     14%     16%     15%  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles  are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th).    36    TABLE 25: MUNICIPAL TECHNICAL ASSISTANCE PROVIDER (UMAS) CHARACTERISTICS BY QUINTILE OF AVERAGE HOUSEHOLD WEALTH SCORE            Quintile of Average Household Wealth Score 1               Whole Sample  1st  nd 2   rd 3   th 4   5th  N = 77  N = 1  N = 18  N = 27  N = 27  N = 3  % of UMAS  Obs.  Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  No. communities assigned to UMAS  76  53.8     26.0     55.7     68.8     43.7     16.7  % communities soliciting support  76  44%     35%     35%     44%     47%     55%  % of communities attended  76  41%     23%     29%     40%     46%     80%  Annual budget assigned to UMAS  76  47%     0%     33%     50%     48%     100%  % Budget / Total Budget  30  26%     .%     4%     24%     46%     0%  Budget sufficient for CAPS support  35  20%     .%     20%     15%     31%     0%  Has own transportation  76  61%     0%     72%     69%     44%     67%  Has water‐quality measurement equip.  76  42%     0%     50%     54%     30%     33%  Has IT equipment  76  74%     0%     83%     81%     59%     100%  Budgeted travel expenses  76  54%     0%     61%     62%     37%     100%  Budgeted gasoline  76  66%     0%     67%     69%     59%     100%  More nat. government training needed  75  76%     100%     67%     80%     74%     100%  Received training from FISE/ARAS  77  87%     100%     83%     78%     100%     67%  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles are  ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th). Household wealth scores were then averaged across UMAS, after which each UMAS was assigned to a wealth quintile based on thresholds  utilized to group households into wealth quintiles. Wealth quintiles are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th).    37    The UMAS survey asked about the extent to which UMAS had equipment on hand for CAPS support. Even though  61% of UMAS have their own transportation and 74% have their own information technology equipment, just 42%  of UMAS have equipment to measure water quality.  Lastly, UMAS were asked about the extent to which they would like to receive more training, alluding to the Results‐ Oriented Learning AVAR‐component of PROSASR. 76% of UMAS responded that more training was necessary from  the  national  government.  67  of  the  77  UMAS,  or  87%  in  the  baseline  data  had  received  at  least  one  training  intervention from the national government.  4.10 Water Quality  4.10.1 Household Samples  Water quality tests were conducted at different points throughout water systems. Results for samples taken at the  household level are exhibited in Table 26. Analyses were conducted for 373 households in 146 communities and for  147 systems. 335 samples were taken from a storage container in the household and 171 from household taps.  When duplicate samples were taken in households and the results differed (n = 5) average E. coli MPN was preserved  for analysis. Mean  E. coli  MPN for storage samples across all households (regardless of the source from which the  last glass of water was taken) was 24.1 MPN (“high risk”).37 Mean E. coli MPN across all tap samples was 21.5 (also  “high risk”). To further assess differences between tap and storage water quality, controlling for other household  factors, we utilized paired tap‐storage samples from the 121 households for which paired samples were available.  On average, paired storage samples were more contaminated than tap samples (Tap: 16.8 E. coli MPN; Storage: 23.1  E. coli  MPN,  mean difference 6.2  E. coli  MPN), with means differences significant at the 1 percent level (p‐value =  0.001). Table 26 also shows E. coli MPN for households based on the source from which their last drink was taken.  On average, the  E. coli MPN for storage samples for households taking their last glass from the storage container  was 25.3 MPN. For households taking their last glass from the tap, E. coli MPN for tap samples was 18.0.  Table 27 exhibits the distribution of household samples by contamination risk category. The risk level of water taken  from storage containers and from the tap is “safe” in 27% and 26% of households, respectively. Water was absent  of  E.  coli  contamination  in  25%  of  households  from  the  last  glass  sample  was  taken  from  a  storage  container,  compared to 31% of households for which the last glass was taken from the tap.   4.10.2 System Samples  At the system level,  E. coli  samples were taken from storage tanks, and from system sources. 307 samples were  taken for 169 systems, with 24 samples dropped from the dataset due to miscoding during data entry. After dropping  miscoded samples, there are data for 141 system sources and 89 system tank samples. In the 18 cases for which  more than one sample was taken for a given system‐source or system‐tank combination, mean E. coli MPN was kept  for the purposes of descriptive statistics and subsequent analyses.  Table 28 shows  E. coli  MPN at the system level for source, tank, tap, and storage container samples, as well as for  paired source‐tank, tank‐tap, tap‐storage, and source‐storage samples. Overall, average  E. coli  MPN tell a story of  deteriorating water quality as water moves from source to a household storage container. Mean  E. coli MPN for  Systems at the source is 19.5, corresponding to a “high” water quality risk. Mean E. coli  MPN for system storage is  10.6, possibly indicative of reductions in E. coli MPN associated with settling in the tank, or indicator die off (Levy et  al., 2008). Alternatively, the reduction in  E. coli  MPN from source to storage could be explained by treatment by  CAPS; however, this seems unlikely given the very low frequency of confirmed chlorination in the field. From there,  water quality deteriorates significantly with average E. coli MPN at the tap and storage 23.5 and 22.7, respectively.  Also displayed in Table 28 are differences in E. coli MPN between different points in water systems for systems in                                                               37  An MPN cap of 101 was placed on E. coli MPN detectable by water quality analyses.  38      TABLE 26: E. COLI MPN FOR HOUSEHOLD E. COLI SAMPLES BY HOUSEHOLD WEALTH QUINTILE             Household Wealth Quintile1              Whole Sample  1st  2nd  3rd  4th  5th  N = 4,850  N = 970  N = 972  N = 968  N = 970  N = 970     Obs.  Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  % of Households:                                      All Samples                                      E. coli MPN, storage  325      24.1            27.2            24.5            27.6            19.6            19.2  E. coli MPN, tap  169      21.5            26.4            23.0            17.2            18.8            21.8  Paired Samples2                                      E. coli MPN: storage  121      23.1            34.3            22.3            24.5            15.1            12.4  E. coli MPN: tap  121      16.8            26.6            16.1            11.1            12.4            16.7  Difference (Storage –  121        6.2              7.8              6.2            13.4              2.7            (4.4)  Tap)3  Last Drink4                                      E. coli MPN, storage  276      25.3            28.7            25.3            26.9            23.7            18.9  E. coli MPN, tap  36      18.0            16.3            19.6            15.4            18.6            25.4  1  Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles are  ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th). 2 Represents E. coli MPN for households for which both a storage container and tap sample were taken. 3 Means differences are significant at  the 1 percent level (p‐value = 0.001). 4 Represents E. coli MPN for the source (storage or tap) from which the household specified that they had taken their last drink of water.        39      TABLE 27: E. COLI RISK LEVELS FOR SAMPLES – SOURCE, TANK, TAP, AND STORAGE SAMPLES1    Risk Level2  % of samples:  Safe     Inter.     High     Very High  Source (N = 139)  59%     17%     6%     17%  Tank (N = 89)  58%     25%     10%     7%  Tap (N = 169)  26%     38%     22%     14%  Storage (N = 325)  27%     33%     30%     10%  Last Drink                       Tap (N = 36)  31%     36%     25%     8%  Storage (N = 276)  25%     33%     32%     10%  1 2  Descriptive statistics for tap, storage, and last drink samples shown at the household level; statistics for source and tank samples shown at the system level.   Risk categories correspond to the  following E. coli MPN: Safe (0), Intermediate (1 to 10), High (10 to 100), Very High (100 and above).                    40    TABLE 28: SYSTEM‐LEVEL E. COLI MPN1 AND MPN DIFFERENCES BY QUINTILE OF AVERAGE HOUSEHOLD WEALTH SCORE2             Quintile of Average Household Wealth Score3  Whole Sample   1st   2nd   3rd   4th   5th     N = 331    N = 6    N = 53    N = 69    N = 71    N = 35     Obs.  Mean     Mean     Mean     Mean     Mean     Mean  E. coli MPN: source  139  19.5     3.5     33.0     13.3     19.2     20.2  E. coli MPN: tank  89  10.6     0.8     12.9     12.7     9.4     10.2  E. coli MPN: tap  82  23.5     2.0     23.6     23.0     27.9     12.4  E. coli MPN: storage  139  22.7     12.4     29.7     26.2     15.6     18.9  Differences (Paired Samples                                   Only)  Tank ‐ Source  60  ‐3.7     ‐1.1     ‐9.9     8.4     ‐10.9     0.0  Tap – Tank**  63  7.0     .     5.6     4.1     9.2     1.4  Storage ‐ Tap  75  ‐0.2     6.6     9.8     5.5     ‐13.0     ‐5.4  Storage – Source**  108  7.2     12.8     1.9     19.8     4.3     1.4  1  E. coli MPN represents average MPN for a system, averaged across all systems for which E. coli analyses were conducted. 2 Risk categories correspond to the following E. coli MPN: Safe (0),  Intermediate (1 to 10), High (10 to 100), Very High (100 and above). 3 Households were assigned to wealth quintiles based on self‐reported possession of assets, sanitation/water source, and  household infrastructure (i.e., roof and floor materials). Wealth quintiles are ordered from poorest (e.g., 1st) to wealthiest (e.g., 5th). Household wealth scores were then averaged across water  systems, after which each water system was assigned to a wealth quintile based on thresholds utilized to group households into wealth quintiles. Wealth quintiles are ordered from poorest (e.g.,  1st) to wealthiest (e.g., 5th).   *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level    41    which paired source‐tank, tank‐tap, and tap‐storage samples exist. The greatest one‐step difference (i.e., source to  tank represents one step, while source to tap represents two steps) in water quality is between tank and tap samples,  with a gap of 7.0 E. coli MPN, with means differences statistically significant at the 5 percent level (p‐value = 0.05).  The difference in water quality from source to storage containers is 7.2 E. coli  MPN, on average. Mean differences  are also significant at the 5 percent level (p‐value = 0.037). Paired storage‐tap differences are negligible.   While more than half of source and tank samples are classified as safe (Table 27), there is a clear deterioration of  water  quality  as  it  makes  its  way  through  the  system.  In  the  regressions  displayed  in  Section  6,  we  explore  the  determinants “safe” water quality at the system level.   5. Baseline Balance Check  In order for the results of a randomized control to be valid, the treatment and control groups must be exchangeable  with respect to observable and unobservable characteristics that could potentially impact the outcomes of interest.  To  assess  the  effectiveness  of  randomization  at  creating  balanced  treatment  arms  we  evaluated  the  balance  of  measured  baseline  characteristics.  Tables  29‐36  present baseline  balance  checks  for key  household,  community,  system, and CAPS characteristics. The validity of the design relies on randomization to provide overall balance across  treatment arms; however, we also conducted tests for differences in means for specific variables and report resulting  test statistics, accordingly.   The results of balance checks suggest that treatment and control group households are relatively well‐balanced,  increasing the likelihood that we will be able to detect the impacts of the PROSASR intervention with respect to key  final and intermediate outcome variables, consistent with the initial IE design.  Overall, 176 variables are presented in the aforementioned tables. Across all characteristics there is evidence of  good balance between treatment and control arms. Key outcome variables, such as the proportion of households  with access to an improved water source and improved sanitation, as well as indicators of the sustainable operation  of  CAPS,  appear  balanced,  suggesting  equivalence  between  treatment  arms.  Similarly,  there  are  no  significant  differences  in  most  demographic,  socio‐economic,  and  water  use  characteristics  across  treatment  and  control  households.  While  treatment  arms  are  well  balanced  overall,  we  note  differences  in  specific  characteristics  that  might  be  important to account for in follow‐up analyses. Specifically, control households appear more likely to report their  last drink came from the tap, while treatment households are more likely to have taken their last drink from a storage  container (Table 30). Control households are also more likely to experience daily or weekly service disruptions in the  wet season relative to households in the treatment group (Table 30). Results from the community survey suggest  communities  in  the  control  group  are  more  likely  to  report  having  sufficient  water  all  year  long  compared  to  treatment communities. Control group communities are also more likely to have a health post in the community  (Table 32). The average  E. coli MPN for tap samples among treatment households taking their last glass of water  from the tap was higher than for control group households; though these estimates are based on a relatively small  sample (Table 35). To account for potential differences between treatment groups at baseline, these characteristics  will be controlled for in the follow‐up analyses to assess whether they impact the interpretation of results.   6. Correlates of Continuity of Water Service and Water Quality  This section discusses the implications of bivariate regressions exploring the correlates of water service continuity  and water quality. These analyses are purely informative and exploratory; no interpretation of causal link should be  drawn  between  the  independent  variables  included  in  our  analysis  and  the  dependent  variables  we  attempt  to  explain. However, utilizing baseline data from the IE can offer some insight into factors that may contribute to water  system sustainability; these analyses could offer insight to PROSASR going forward.  42    TABLE 29: ASSESSMENT OF BASELINE BALANCE, DEMOGRAPHICS, HEALTH, AND HEAD OF HOUSEHOLD CHARACTERISTICS          Baseline ‐ Overall   Control Arm   Treatment Arm   Ttest  Baseline Characteristic  N = 4,850  N = 2,466  N = 2,384     Obs.  Mean (sd)    Mean (sd)    Mean (sd)  p‐value1  Number of household members                         Average HH size  4,850  4.7 (2.17)    4.73 (2.21)    4.67 (2.13)  0.41    HH members, 5 and under  4,847  .6 (.82)    .62 (.84)    .58 (.8)  0.16    HH members, 6‐13  4,847  .82 (.95)    .85 (.97)    .79 (.93)  0.09    HH members, 14‐30  4,847  1.58 (1.32)    1.58 (1.36)    1.58 (1.29)  0.98    HH members, 31‐65  4,844  1.46 (.98)    1.44 (.95)    1.47 (1)  0.38    HH members 65+  4,842  .25 (.57)    .25 (.59)    .25 (.56)  0.81    Average age, HH head  4,850  46.39 (15.74)    46.46 (15.78)    46.32 (15.69)  0.82    HH heads, % male  4,850  54% (50%)    52% (50%)    56% (50%)  0.07    Head of Household                  Ethnicity                  Identifies as indigenous  4,437  3% (17%)    3% (18%)    3% (17%)  0.89    Employment                  Reports Active Employment  4,850  81% (39%)    79% (41%)    82% (38%)  0.13    Any Income Prior Month  4,842  83% (38%)    82% (39%)    84% (37%)  0.36    Income from Employment  4,842  73% (44%)    72% (45%)    74% (44%)  0.35    Education                  No Primary  4,846  37% (48%)    36% (48%)    38% (48%)  0.4    Primary  4,846  44% (50%)    44% (50%)    43% (50%)  0.47    Secondary  4,846  12% (32%)    12% (33%)    11% (31%)  0.24    Post‐Secondary  4,846  3% (18%)    3% (17%)    3% (18%)  0.67    Is literate  4,850  70% (46%)    70% (46%)    70% (46%)  0.85    Ever attended school  4,846  69% (46%)    69% (46%)    69% (46%)  0.75    Health (Diarrhea Incidence)                  Last week: any family member  4,850  9% (28%)    9% (29%)    8% (27%)  0.34    Last 2 days: any family member  4,850  7% (25%)    7% (26%)    6% (25%)  0.53    Last week: child (<5 years)  2,182  7% (25%)    7% (25%)    7% (26%)  0.87    1   p‐values adjusted for clustering at community level; *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level    43    TABLE 30: ASSESSMENT OF BASELINE BALANCE, DEMOGRAPHICS, HEALTH, AND HEAD OF HOUSEHOLD CHARACTERISTICS        Baseline ‐ Overall   Control Arm   Treatment Arm   Ttest  Baseline Characteristic  N = 4,850  N = 2,466  N = 2,384     Obs.  Mean (sd)    Mean (sd)    Mean (sd)  p‐value1  Water                  Source Characteristics                  Improved Water Source  4,850  81% (39%)    80% (40%)    82% (39%)  0.71    Connected to Community System  4,844  62% (49%)    64% (48%)    60% (49%)  0.39    Sufficient Water (Dry Season)  4,850  61% (49%)    61% (49%)    61% (49%)  0.95    Sufficient Water (Wet Season)  4,850  81% (39%)    80% (40%)    83% (38%)  0.27    Last Drink of Water                  Last Drink Source: Community System  4,797  62% (49%)    64% (48%)    59% (49%)  0.31    Last Drink Direct from Tap  4,850  14% (35%)    16% (37%)    12% (33%)  0.09    Last Drink from Storage Container  4,850  84% (36%)    82% (38%)    87% (34%)  0.05  **  Last Drink Treated  4,797  24% (42%)    23% (42%)    24% (43%)  0.53    Last Drink Treated with Chlorine  4,797  20% (40%)    18% (39%)    21% (41%)  0.19    Water Use                  Believe treatment is Not Necessary  4,797  51% (50%)    52% (50%)    50% (50%)  0.51    Hours of service per day (Dry Season)  2,990  13.27 (10.13)    12.71 (10.13)    13.9 (10.09)  0.37    Hours of service per day (Wet Season)  2,990  15.21 (10)    14.26 (10.13)    16.27 (9.74)  0.13    Difference (Wet ‐ Dry)  2,981  2 (5.45)    1.65 (4.73)    2.38 (6.12)  0.19    Service interruption (Dry)  2,990  62% (49%)    65% (48%)    59% (49%)  0.25    Service interruption (Wet)  2,990  48% (50%)    54% (50%)    42% (49%)  0.02  **  Monthly payment (córdobas)  2,737  74.45 (92.06)    81.4 (92.25)    66.82 (91.29)  0.13    Amount of water used (Liters)  4,850  185.52 (164.11)    185.14 (163.96)    185.91 (164.29)  0.94    Amount of time to retrieve water  4,797  8.18 (29.03)    8.42 (35.37)    7.92 (20.59)  0.76    Who Manages Household Water?                  Female Member  4,797  86% (35%)    87% (34%)    85% (36%)  0.17    Sanitation                  Has Sanitation Facility  4,849  89% (31%)    90% (30%)    89% (31%)  0.48    Private Facility  4,849  82% (39%)    82% (38%)    82% (39%)  0.89    Improved Sanitation  4,849  40% (49%)    39% (49%)    42% (49%)  0.45    Open defecation  4,849  11% (31%)    10% (30%)    11% (31%)  0.59    Hand Hygiene                  Reports Handwashing Station  4,850  70% (46%)    71% (46%)    70% (46%)  0.9    Station Convenient Location  4,849  67% (47%)    68% (47%)    67% (47%)  0.85    Water and Soap Available  4,849  62% (48%)    63% (48%)    62% (49%)  0.81    Environmental Hygiene                  Trash in Yard  4,849  41% (49%)    39% (49%)    42% (49%)  0.43    Feces in Yard  4,849  36% (48%)    33% (47%)    38% (49%)  0.11    1  p‐values adjusted for clustering at community level; *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level  44    TABLE 31: ASSESSMENT OF BASELINE BALANCE, DEMOGRAPHICS, HEALTH, AND HEAD OF HOUSEHOLD CHARACTERISTICS        Baseline ‐ Overall   Control  Treatment  Ttest  Baseline Characteristic  N = 4,850  Arm   Arm   N = 2,466  N = 2,384       Mean (sd)    Mean (sd)    Mean (sd)  p‐value1  Assets                  Radio    60% (49%)    60% (49%)    60% (49%)  0.92    Television    64% (48%)    64% (48%)    64% (48%)  1    Refrigerator    25% (43%)    26% (44%)    24% (43%)  0.34    Iron    34% (47%)    34% (47%)    33% (47%)  0.81    Grinding Machine    35% (48%)    34% (48%)    35% (48%)  0.83    Cassette Recorder    6% (24%)    6% (24%)    6% (24%)  0.73    Stereo    20% (40%)    20% (40%)    19% (39%)  0.7    Fan    21% (41%)    22% (42%)    20% (40%)  0.49    Blender    17% (38%)    17% (38%)    17% (37%)  0.77    Sewing Machine    7% (25%)    7% (26%)    6% (24%)  0.17    Bicycle    28% (45%)    29% (45%)    27% (44%)  0.49    Motorcycle    14% (35%)    15% (35%)    14% (34%)  0.49    CD Player/DVD Player    19% (39%)    20% (40%)    18% (39%)  0.45    Cell Phone    65% (48%)    65% (48%)    66% (47%)  0.61    Computer    2% (15%)    2% (14%)    2% (15%)  0.66    Wealth Quintile                  Poorest Quintile    20% (40%)    20% (40%)    20% (40%)  0.89    Second Wealth Quintile    20% (40%)    19% (39%)    21% (41%)  0.37    Third Wealth Quintile    20% (40%)    18% (39%)    22% (41%)  0.05  **  Fourth Wealth Quintile    20% (40%)    21% (41%)    19% (39%)  0.34    Richest Quintile    20% (40%)    21% (41%)    19% (39%)  0.35    Infrastructure                  Floor Material                  Concrete/tile    42% (49%)    43% (50%)    40% (49%)  0.39    Wood    3% (16%)    2% (15%)    3% (17%)  0.51    Earth/dirt    56% (50%)    55% (50%)    57% (50%)  0.49    Roof Material                  Zinc sheet    88% (32%)    88% (33%)    88% (32%)  0.89    Tiled    10% (30%)    10% (30%)    10% (30%)  0.88    Fiberglass/asbestos     1% (9%)    1% (10%)    1% (9%)  0.89    Palm or non‐permanent    1% (10%)    1% (10%)    1% (10%)  0.84    1  p‐values adjusted for clustering at community level; *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level        45    TABLE 32: ASSESSMENT OF BASELINE BALANCE, WATER, SANITATION, AND HYGIENE: COMMUNITY SURVEY        Baseline ‐ Overall   Control Arm   Treatment Arm   Ttest  Baseline Characteristic  N = 300  N = 150  N = 150     Obs.  Mean (sd)    Mean (sd)    Mean (sd)  p‐value1  General community characteristics               No. HH  294  115.2 (121.06)  116.48 (105.55)  113.93 (135.15)  0.86    No. systems  291  3.23 (15.6)  4.97 (22.03)  1.52 (1.49)  0.06    No. systems: 1  291  74% (44%)  75% (43%)  73% (45%)  0.67    No. systems: 2  291  12% (33%)  13% (34%)  11% (31%)  0.55    No. systems: 3  291  6% (23%)  3% (18%)  8% (27%)  0.09    Indigenous community  294  7% (25%)  7% (26%)  6% (24%)  0.64    Has improved sanitation  283  86% (35%)  83% (38%)  88% (33%)  0.23    >50% of HH have improved sanitation  300  49% (50%)  46% (50%)  53% (50%)  0.25    Water‐related epidemic in community  294  35% (48%)  33% (47%)  37% (49%)  0.47    % of communities with waste collected/treated  290  61% (49%)  62% (49%)  61% (49%)  0.86    % of communities with sufficient water  290  63% (48%)  71% (46%)  56% (50%)  0.01  ***  School characteristics               Has a school    294  93% (25%)  92% (27%)  95% (23%)  0.36    Has a school with water connection  274  79% (41%)  79% (41%)  78% (41%)  0.87    Has a school with improved sanitation  274  66% (47%)  67% (47%)  66% (47%)  0.93    Good hand washing practices taught  271  95% (22%)  93% (25%)  96% (19%)  0.24    Adequate water manipulation practices taught  268  93% (25%)  92% (28%)  95% (22%)  0.27    School bathroom has handwashing station w/soap and water  271  37% (48%)  35% (48%)  39% (49%)  0.5    Health post characteristics               Community has a health post  294  22% (42%)  29% (45%)  16% (37%)  0.01  ***  Community has a health post with a water connection  294  19% (39%)  24% (43%)  13% (34%)  0.01  ***  Community has a health post with improved sanitation  294  16% (36%)  19% (39%)  12% (33%)  0.11    Hands washed at health post  293  20% (40%)  25% (44%)  15% (36%)  0.03  **  Health post has handwashing station with soap and water  291  14% (34%)  15% (36%)  12% (33%)  0.45    Community infrastructure               Community has electricity  294  69% (46%)  69% (47%)  69% (47%)  1    Community has fixed phone lines  294  7% (26%)  8% (27%)  6% (24%)  0.5    Community has mobile phone connection  294  89% (31%)  90% (30%)  88% (32%)  0.71    Community has internet  294  17% (38%)  17% (38%)  17% (38%)  1    Household water use characteristics               >50% of HHs w/ hand‐washing station < 10m of latrine with water and soap  280  43% (50%)  41% (49%)  44% (50%)  0.62    >50% of HH have hand‐washing station < 10m of latrine/toilet  276  36% (48%)  33% (47%)  38% (49%)  0.41    >50% of HHs in which entire family using hand‐washing station  264  48% (50%)  45% (50%)  50% (50%)  0.45    >50% of HHs practicing safe water storage practices  281  86% (35%)  89% (32%)  83% (38%)  0.17    % of HH utilizing hygiene and water management practices  293  78% (41%)  79% (41%)  78% (42%)  0.86    1  p‐values adjusted for clustering at community level; *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level  46      TABLE 33: ASSESSMENT OF BASELINE BALANCE, WATER, SANITATION, AND HYGIENE: SYSTEM SURVEY        Baseline ‐ Overall   Control Arm   Treatment Arm   Ttest  Baseline Characteristic  N = 331  N = 159  N = 157     Obs.  Mean (sd)    Mean (sd)    Mean (sd)  p‐value1  Infrastructure                  System age (Years)  287  12.4 (8.08)    12.37 (7.78)    12.44 (8.41)  0.94    No. system users  223  76.17 (110.19)    81.32 (98.88)    71.07 (120.59)  0.49    % of HHs connected to the system  220  62% (35%)    64% (35%)    60% (35%)  0.49    Drilled Well  305  12% (33%)    12% (33%)    13% (33%)  0.95    Dug Well  305  5% (21%)    6% (24%)    3% (18%)  0.29    Pumped system  305  25% (43%)    25% (44%)    24% (43%)  0.77    Manual well  305  11% (32%)    7% (26%)    16% (37%)  0.03  **  Gravity system  305  47% (50%)    49% (50%)    44% (50%)  0.39    Source characteristics                  Number of sources  302  1.41 (1.11)    1.36 (.83)    1.47 (1.33)  0.43    Any source in poor condition  251  21% (41%)    19% (40%)    22% (42%)  0.6    Any source contaminated by garbage/sewage  297  22% (42%)    25% (44%)    19% (39%)  0.22    Any source contaminated by chemicals  289  22% (42%)    18% (39%)    26% (44%)  0.13    Any source not surrounded by green areas  294  14% (34%)    15% (36%)    12% (33%)  0.55    Any source surrounded by eroded areas  289  23% (42%)    21% (41%)    25% (44%)  0.36    Any source not protected  289  35% (48%)    35% (48%)    35% (48%)  1    Sources have sufficient water: summer  300  69% (46%)    72% (45%)    66% (47%)  0.26    Sources have sufficient water: winter  300  91% (28%)    89% (32%)    94% (24%)  0.11    Treatment characteristics                  Treatment infrastructure exists  303  26% (44%)    23% (42%)    29% (45%)  0.23    Any treatment infra in poor condition  78  15% (36%)    17% (38%)    14% (35%)  0.71    Water treated with chlorine  298  33% (47%)    36% (48%)    29% (46%)  0.23    Receive assistance with chlorine treatment  108  46% (50%)    49% (50%)    43% (50%)  0.56    Residual chlorine analysis performed  120  20% (40%)    23% (42%)    17% (38%)  0.48    Chlorine applied in last 15 days  220  82% (39%)    83% (38%)    80% (40%)  0.6    Other infrastructure characteristics                  Storage infrastructure exists  299  71% (46%)    73% (45%)    68% (47%)  0.43    Any storage infra in poor condition  210  15% (36%)    12% (33%)    19% (39%)  0.19    Distribution infrastructure exists  299  78% (41%)    79% (41%)    77% (42%)  0.61    Any distr. infra in poor condition  229  8% (28%)    8% (28%)    8% (27%)  0.92    No. public water intakes  296  1 (5.85)    1.26 (8.13)    .74 (1.41)  0.44    >75% public water intakes >100m from HH  111  32% (47%)    25% (44%)    39% (49%)  0.12    1   p‐values adjusted for clustering at community level; *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level        47    TABLE 34: ASSESSMENT OF BASELINE BALANCE, WATER, SANITATION, AND HYGIENE: SERVICE PROVIDER SURVEY        Baseline ‐ Overall   Control Arm   Treatment Arm   Ttest  Baseline Characteristic  N = 299  N = 150  N = 149     Obs.  Mean (sd)    Mean (sd)    Mean (sd)  p‐value1  Institutionalism                  Service Provider is a CAPS  276  70% (46%)    69% (46%)    71% (45%)  0.68    System age (Years)  287  12.4 (8.08)    12.37 (7.78)    12.44 (8.41)  0.94    CAPS is legalized  276  35% (48%)    33% (47%)    37% (48%)  0.49    CAPS fully‐elected  277  62% (49%)    60% (49%)    64% (48%)  0.45    No. meetings last 6 months  184  2.84 (2.68)    2.61 (2.42)    3.06 (2.91)  0.25    No. CAPS committee members  240  5.4 (1.7)    5.16 (1.83)    5.66 (1.52)  0.02  **  Women in CAPS leadership  230  37% (24%)    38% (24%)    36% (23%)  0.58    Professionalism                  Has technical staff  258  67% (47%)    63% (48%)    72% (45%)  0.13    Technical staff is paid  257  44% (50%)    42% (49%)    46% (50%)  0.51    Participation                  Has complaint mechanism  262  45% (50%)    41% (49%)    49% (50%)  0.18    Has accountability mechanism  251  52% (50%)    48% (50%)    56% (50%)  0.19    Women speak in meetings  258  89% (31%)    87% (34%)    92% (28%)  0.22    Finances                  Has tariff  265  73% (44%)    71% (45%)    75% (43%)  0.47    Tariff is variable  265  21% (41%)    20% (40%)    22% (41%)  0.79    Average monthly tariff (USD)  192  3.09 (10)    2.92 (9.48)    3.24 (10.49)  0.82    % HH on time with payment  176  .72 (.27)     .71 (.27)     .72 (.28)  0.86     Accounting books to date  252  56% (50%)     51% (50%)     62% (49%)  0.07    Solvent  147  62% (49%)     61% (49%)     62% (49%)  0.91     Has savings account  231  26% (44%)     23% (42%)     29% (46%)  0.25     O&M and government assistance                          Provides preventative care  266  53% (50%)     51% (50%)     55% (50%)  0.55     Provides corrective care  266  74% (44%)     77% (42%)     72% (45%)  0.33     Has materials for O&M  260  46% (50%)     42% (50%)     50% (50%)  0.22     Requested government support  270  54% (50%)     57% (50%)     52% (50%)  0.47     Requested and received government support  269  38% (49%)     35% (48%)     41% (49%)  0.31     Requested, did not receive government support  269  16% (37%)     21% (41%)     11% (32%)  0.02  **  Reports problems to UMAS  261  36% (48%)     34% (48%)     38% (49%)  0.52     UMAS responsive  261  24% (43%)     26% (44%)     22% (42%)  0.54     CAPS promotion activities                          Promotes environmental sanitation  267  81% (39%)     84% (36%)     78% (42%)  0.18     Protects area around water source  267  90% (31%)     92% (27%)     87% (34%)  0.21     1  p‐values adjusted for clustering at community level; *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level    48    TABLE 35: ASSESSMENT OF BASELINE BALANCE, WATER, SANITATION, AND HYGIENE: WATER QUALITY ‐ HOUSEHOLD        Baseline ‐ Overall   Control Arm   Treatment Arm   Ttest  Baseline Characteristic  N = 4,850  N = 2,466  N = 2,384     Obs.  Mean (sd)     Mean (sd)     Mean (sd)  p‐value1  E. coli MPN, last drink: storage  276  25.3 (30.33)     23.89 (30.02)     26.78 (30.69)  0.59     E. coli MPN, last drink: tap  36  18 (26.33)     5.77 (13.83)     30.23 (30.32)  0.01  ***  E. coli MPN, storage  325  24.09 (30.09)     21.3 (29.07)     27.07 (30.96)  0.26     E. coli MPN, tap  169  21.48 (32.18)     17.73 (32.02)     25.66 (32.04)  0.25     E. coli MPN, storage less tap  121  6.24 (20.8)     5.37 (18.62)     7.36 (23.43)  0.73     1   p‐values adjusted for clustering at community level; *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level      TABLE 36: ASSESSMENT OF BASELINE BALANCE, WATER, SANITATION, AND HYGIENE: WATER QUALITY ‐ SYSTEM        Baseline ‐ Overall   Control Arm   Treatment Arm   Ttest  Baseline Characteristic  N = 331  N = 159  N = 157     Obs.  Mean (sd)     Mean (sd)     Mean (sd)  p‐value1  E. coli MPN: source  139  19.54 (37.08)     19.47 (37.13)     19.63 (37.3)  0.98     E. coli MPN: tank  89  10.58 (26.76)     8.11 (24.82)     13.47 (28.9)  0.35     E. coli MPN: Tank ‐ Source  60  ‐3.72 (32.46)     ‐2.06 (30.91)     ‐5.75 (34.75)  0.67     E. coli MPN: Tap ‐ Tank  63  7.04 (27.71)     7.16 (28.4)     6.91 (27.45)  0.97     1   p‐values adjusted for clustering at community level; *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level  49    6.1 Methodology  Given the need for evidence on the factors contributing to water system sustainability, we dedicate much of our  analysis to the correlates of water system continuity and microbial contamination. We use the average reported  number  of  hours  of  water  service  per  day  for  households  during  the  dry  season  as  a  proxy  for  water  system  continuity. For each system, we averaged the reported number of hours of water service per day in the dry season  for all households connected to that system. For this analysis, data were available for 233 of the 316 systems (73.7%).  Next, we investigate the correlates of water quality at the system and household levels. We consider two measures  of water quality: (i)  E. coli MPN and (ii) a binary variable for “safe water” (= 1 if 0  E. coli  MPN per 100‐mL of water  were  detected;  =  0  if  1  or  more  E.  coli  MPN  were  detected  in  the  sample).  The  first  set  of  bivariate  regressions  investigates system‐specific characteristics as correlates of household water quality. Water quality at the system  level,  in  this  context,  is  gauged  by  averaging  across  all  household  tap  samples  linked  to  a  given  system.38  We  considered water quality at the tap as representative of the impact of the system on water quality before water is  handled by system end‐users in the household.  At  the  household  level,  we  look  at the  water  quality  of household  storage container  samples. Storage  container  samples  offer  insight  into  the  quality  of  water  once  it  has  been  handled  by  the  end  user,  and  is  influenced  by  household  practices.  In  situations  in  which  more  than  one  storage  container  sample  was  taken,  a  household  is  assigned the average  E. coli MPN across all of that household’s samples. A second analysis was conducted using a  binary variable for safe water (= 1 if 0 E. coli MPN per 100‐mL of water were detected; = 0 if 1 or more E. coli MPN  were detected in the sample).   For water system continuity and quality at the system level, our independent variables of interest include water  system  and  CAPS  characteristics.  System‐level  independent  variables  of  interest  include  binary  variables  for  the  following:  a. water system type (pumped versus gravity systems)  b. whether any water system source is:   i. contaminated by garbage or sewage  ii. contaminated by chemicals  iii. not surrounded by a green area  iv. surrounded by an eroded area  v. not protected  vi. in poor condition  c. whether a water system has:  i. treatment infrastructure  ii. storage infrastructure  iii. distribution infrastructure  d. whether  any  treatment,  storage,  and  distribution  infrastructure  is  in  poor  condition  for  systems  with  associated treatment, storage, and distribution infrastructure.  For all binary variables other than water system type, a system was assigned a 1 in the case of an affirmative instance  (e.g., a system was contaminated with chemicals) and a 0 in the case of a negative instance (e.g., a system was not  contaminated by chemicals). System‐level variables were chosen based on the likelihood of their impacting water  quality and/or water service continuity. The rational for creating binary variables based on whether any component  is  in  poor  condition  or  contaminated,  not  protected,  etc.  is  that  any  water  system  weakness,  regardless  of  the  magnitude, may have an adverse impact on water quality and/or water service continuity.                                                               38  In cases in which more than one tap sample was taken for a given household, the value assigned to that household, for the purpose of this  analysis, is the average of all tap samples associated with that household.  50    CAPS variables were taken into consideration to measure the extent to which the relative strength or weakness of a  local CAPS impacts the quality and continuity of the associated water system’s water. Variables proxying the level of  administrative and fiscal strength, as well as the level of service provided to water systems were incorporated into  bivariate regressions. Binary variables for whether the CAPS associated with a system fit the following criteria were  taken into consideration:  a. is legalized  b. has professional staff  c. has a verified complaint mechanism in place  d. is accountable to system users  e. charges a variable tariff  f. has accounting books that are to date  g. provides preventative care to water systems  h. applies a chlorination treatment and confirms that it works  i. applied a chlorination treatment in the 15 days preceding the survey  j. has received assistance from a municipal or national government entity  In  addition  to  water  system  and  CAPS  variables,  we  look  at  means  differences  by  (i)  the  quintile  of  the  average  household wealth score for systems and (ii) region, utilizing Pacific, Central, and Atlantic region binary variables.  Given the richness of the household survey and the fact that storage container  E. coli samples were taken during  data collection, we incorporate a series of bivariate regressions to investigate the correlates of water quality at the  household  level.  For  bivariate  regressions,  we  used  binary  variables  for  the  characteristics  of  household  water  source,  household  head  characteristics,  several  proxies  of  wealth,  as  well  as  behaviors  related  to  water  and  sanitation. The specific binary variables we utilize for our analysis include the following:  a. Whether the household:  i. has an improved water source  ii. is connected to community system  iii. claims to have treated their last drink through chlorination  iv. practices open defecation  b. Whether the household head:  i. has studied some secondary school or more  ii. that manages the household’s water is female  iii. that manages the household’s water is female and has some secondary school or more  c. Household physical infrastructure characteristics  i. Floor type (firm versus earth)  ii. Roof type (zinc versus tiled/fiberglass/palm)  d. Whether the enumerator observed:  i. feces in the yard  ii. a handwashing station  iii. a handwashing station in a convenient location  iv. water and soap at the handwashing station  e. Whether the container used to store water had a wide mouth (e.g., one’s hand can fit into it) rather than a  small mouth.  Regional and household wealth quintile binary variables were also included in household water quality bivariate  regressions.  6.2 Results  This  section  summarizes  findings  for  the  correlates  of  water  service  levels  and  water  quality  based  on  bivariate  regressions. For each table, the independent variable of interest is found in the first column and is followed by the  51    number of observations and the mean for the two binary variable comparison groups (e.g., “does not have variable”  and “has variable”). The p‐value for means differences is found in the final column. Means differences significant at  the 1 and 5 percent levels are highlighted with three and two asterisks, respectively.  6.2.1 System‐Level Water Service  Table 37 exhibits the results of bivariate regressions for the number of hours of water service during the dry season.  For one, these results demonstrate that significant differences exist at the regional level; the greatest number of  hours  of  service  is  observed  in  the  Atlantic  (17.8),  followed  by  the  Central  and  Pacific  regions  (14.1  and  10.9,  respectively; Figure 5). All region‐versus‐region differences are significant at the 1 or 5 percent level. Secondly, there  is a tendency for systems serving poorer households to exhibit higher service levels than systems serving wealthier  households (Table 37, Figure 6).  Figure 5. Hours of water service in the dry season, system‐ level  20.0 17.8  14.1   15.0 10.9   10.0  5.0  ‐ Pacific Central Atlantic   Source: World Bank (2016); Note: represents data from the entire baseline sample  Figure 6. Hours of water service in the dry season, by  wealth quintile  20.0 15.6  14.6  13.9   15.0 13.4  10.8   10.0  5.0  ‐ Poorest (N = 6) Second (N = 53) Third (N = 64) Fourth (N = 65) Richest (N = 31)   Source: World Bank (2016); Note: represents data from the entire baseline sample  There is also some evidence that service levels are correlated with water system and source characteristics. With  respect to system type, service levels are higher for gravity systems relative to pump systems (14.6 hours versus 12.2  hours, p‐value = 0.06; Table 37). In general, systems for which system components are in better condition (e.g.,  sources that are protected, not contaminated by chemicals/industrial residue) exhibit higher levels of water service,  though,  means  differences  are  not  significant  at conventional  levels.  For  example,  systems  with  any  distribution  52    infrastructure  in  poor  condition  demonstrate  lower  levels  of  service  than  systems  for  which  no  distribution  infrastructure is in poor condition (14.1 hours versus 10.0 hours, p‐value = 0.06; Table 37).39  6.2.2 System‐Level Water Quality  Table 38 exhibits results for bivariate regressions for which the dependent variable is E. coli MPN. Table 39 exhibits  results for bivariate regressions for which the dependent variable is the “safe” binary variable. Binary variables for  which a 1 has been assigned can be interpreted as having “safe” water.  Broadly, there is some evidence for the Atlantic region having “safe” water with greater frequency than either the  Pacific or Central Regions (Table 39). 55% of Atlantic samples were deemed “safe,” while this was the case for just  20%  of  Central  and  35%  of  Pacific  Region  systems;  only  Atlantic‐Central  means  differences  for  the  “safe”  binary  variable regressions suggest a statistically significant difference (p‐value = 0.02; Table 39).  With respect to differences by the quintile of the average household wealth score for systems, there seems to be an  overall trend towards higher water quality for systems serving higher‐wealth users. This is confirmed by results for  bivariate regressions for both E. coli MPN (Figure 7, Table 38) and the “safe” binary variable (Table 39). Nonetheless,  means differences are only significant for 5th‐3rd and 4th‐3rd bivariate regressions, with just 12% of 3rd wealth  quintile systems having “safe” water, relative to 56% and 40% of 5th and 4th wealth quintile systems, respectively  (table 39).  Figure 7. E.coli MPN for Household Storage Container  Samples by Wealth Quintile  30.0 27.2  27.6  24.5   25.0 19.6  19.3   20.0  15.0  10.0  5.0  ‐ 1st (N = 84) 2nd (N = 59) 3rd (N = 69) 4th (N = 58) 5th (N = 55)     Source: World Bank (2016); Note: represents data from the entire baseline sample  System characteristics and source condition are also found to impact water quality. Pump systems are associated  with “safe” water more frequently than gravity systems (53% versus 21%; Table 39), despite the two types of systems  demonstrating  similar  mean  E.  coli  MPN  at  the  tap  (Table  38).  At  least  some  of  a  system’s  sources  being  contaminated by chemicals or industrial revenue is associated with a higher E. coli MPN and a lower prevalence of  “safe” water (Table 38 and 39, respectively). Just 8% of systems for which at least some sources were contaminated  by garbage or sewage were deemed to have “safe” water relative to 31% of systems for which this was not the case  (p‐value = 0.09; Table 39). Systems with sources surrounded by eroded areas exhibited higher  E. coli MPN and a                                                               39  With respect to CAPS variables, one would expect CAPS with higher relative technical capacity to exhibit higher levels of service. Results indeed  provide  limited  evidence  for  a  link  between  sound  CAPS  administration  and  water  service  continuity.  However,  in  just  one  case  are  means  differences significant at conventional levels. Systems administered by CAPS with a monthly tariff for which the variable is variable demonstrate  a higher level of service in comparison to systems administered by CAPS without a variable monthly tariff (16.9 hours versus 12.5), with means  differences significant at the 1 percent level. Also of note is the fact that CAPS with accounting books to date demonstrate higher levels of service  than do CAPS for which this is not the case (14.4 hours versus 12.3, p‐value = 0.10).  53    lower  prevalence  of  “safe”  water.40  Other  system  variables  support  the  premise  that  systems  with  sources  and  infrastructure in poor condition are associated with “safe” water with less frequency than systems with sources and  infrastructure for which this is not the case (Figure 8).   Bivariate  regressions  for  which  CAPS  characteristics  are  the  independent  variables  demonstrate  few  consistent  trends or significant relationships between the institutional strength of CAPS and water quality.  Figure 8. % of "safe" tap samples according to infrastructure  condition 40% 34% 35% 33% 32% 31% 29% 29% 30% 27% 29% 29% 25% 24% 21% 20% 14% 9% 8% 9% 10% 5% 0% Does not have variable Has variable   Source: World Bank (2016); Note: represents data from the entire baseline sample  6.2.3 Household Water Quality  Results for household water quality regressions using storage container samples are shown for E. coli MPN in Table  40 and for the “safe” water binary variable in Table 41. P‐values in both cases were adjusted for clustering at the  community level.  The Atlantic again has the highest prevalence of “safe” water (41%; Table 41), despite also having the highest average  E. coli MPN compared to the Central and Pacific regions (Table 40). In no cases were means differences significant.   There is some evidence for improved water quality in the higher wealth quintiles (Table 40 and 41).  Households  with an improved water source exhibit a higher percentage of “safe” water samples and lower average E. coli MPN  than those without an improved water source; in neither of these cases are means differences significant (Table 40  and 41). Households headed by individuals with higher levels of education (some secondary school or greater) have  “safer”  water  and  lower  E.  coli  MPN  than  households  where  household  heads  have  lower  levels  of  education.  Whereas 42% of households with “educated” household heads have “safe” water, this is the case for just 24% of  households with less educated household heads (p‐value = 0.05; Table 41). Gender may also be a factor in household  water quality, with households for which the female is the household member in charge of water exhibiting “safe”  water  in  storage  containers  less  frequently  than  for  male‐headed  households  (25%  versus  40%,  p‐value  =  0.09).  However, households for which an “educated” woman oversees water exhibit “safe” water 40% of the time relative  to  25%  for  households  in  which  this  is  not  the  case  (p‐value  =  0.11).  This  interaction  variable  is  negative  and                                                                40  Means differences are significant (p‐value = 0.05) in the case of E. coli MPN but not in the case of the “safe” water binary variable (p‐value =  0.50).  54        TABLE 37: BIVARIATE REGRESSIONS FOR HOURS OF WATER SERVICE IN THE DRY SEASON BY SYSTEM AND CAPS VARIABLES OF INTEREST                  Variable of interest  Does not have variable  Has variable  Ttest     Obs.  Mean (sd)    Obs.  Mean (sd)    p‐value  Regional differences                  Central = 0, Pacific = 1  128  14.08 (8.4)    66  10.87 (8.79)    0.01  ***  Atlantic = 0, Pacific = 1  25  17.82 (6.68)    66  10.87 (8.79)    0  ***  Atlantic = 0, Central = 1  25  17.82 (6.68)    128  14.08 (8.4)    0.04  **  Wealth quintile differences                  5th = 0, 1st = 1  31  10.82 (8.69)    6  15.58 (7.73)    0.22    4th = 0, 1st = 1  65  13.86 (9.52)    6  15.58 (7.73)    0.67    3rd = 0, 1st = 1  64  13.42 (8.26)    6  15.58 (7.73)    0.54    2nd = 0, 1st = 1  53  14.64 (7.64)    6  15.58 (7.73)    0.77    5th = 0, 2nd = 1  31  10.82 (8.69)    53  14.64 (7.64)    0.04  **  4th = 0, 2nd = 1  65  13.86 (9.52)    53  14.64 (7.64)    0.63    3rd = 0, 2nd = 1  64  13.42 (8.26)    53  14.64 (7.64)    0.41    5th = 0, 3rd = 1  31  10.82 (8.69)    64  13.42 (8.26)    0.16    4th = 0, 3rd = 1  65  13.86 (9.52)    64  13.42 (8.26)    0.78    5th = 0, 4th = 1  31  10.82 (8.69)    65  13.86 (9.52)    0.14    System variables of interest                  Pumped system = 0, Gravity system = 1  63  12.19 (9.28)    131  14.64 (7.9)    0.06    Any source in poor condition  164  14.08 (8.53)    33  12.28 (7.99)    0.26    Any source contaminated by garbage/sewage  171  13.71 (8.68)    38  13.03 (8.11)    0.66    Any source contaminated by chemicals/industrial residue  160  14.04 (8.74)    47  12.2 (7.94)    0.2    Any source not surrounded by green areas  185  13.72 (8.43)    24  12.59 (9.65)    0.54    Any source surrounded by eroded areas  159  13.71 (8.61)    49  13.17 (8.59)    0.7    Any source not protected  139  14.23 (8.78)    65  12.3 (7.95)    0.13    Treatment infra exists  141  13.16 (8.69)    71  14.57 (8.33)    0.26    Any treatment infra in poor condition  59  14.4 (8.33)    12  15.39 (8.62)    0.71    Storage infra exists  18  16.44 (8.22)    192  13.32 (8.59)    0.14    Any storage infra in poor condition  162  13.22 (8.72)    29  13.78 (8.1)    0.75    Distribution infra exists  6  10.82 (10.54)    205  13.66 (8.52)    0.42    Any distribution infra in poor condition  184  14.1 (8.55)    17  10.04 (7.82)    0.06    CAPS variables of interest                  CAPS legalized  124  13.25 (8.3)    81  14.09 (8.84)    0.49    Technical staff paid  99  13.83 (8.49)    101  13.36 (8.56)    0.69    Has complaint‐receiving mechanism  91  13.62 (8.38)    110  13.6 (8.62)    0.99    Accountable to system‐users  77  12.4 (8.44)    120  14.23 (8.38)    0.14    Has monthly tariff  28  15.61 (7.7)    174  13.29 (8.59)    0.18    Monthly tariff is variable  151  12.51 (8.14)    51  16.88 (8.77)    0  ***  Accounting books to date  69  12.32 (8.83)    131  14.4 (8.22)    0.1    Provides preventative care  80  12.59 (8.6)    123  14.23 (8.42)    0.18    Protects area around source  15  13.44 (9.02)    187  13.72 (8.49)    0.9    Water treated with chlorine  135  13.35 (8.75)    76  13.99 (8.26)    0.6    Chlorine applied in last 15 days  186  13.62 (8.62)    26  13.74 (8.42)    0.94    *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level  55        TABLE 38: BIVARIATE REGRESSIONS FOR TAP SAMPLE E. coli MPN BY SYSTEM AND CAPS VARIABLES OF INTEREST ‐ SYSTEM LEVEL                  Variable of interest  Does not have variable  Has variable  Ttest     Obs.  Mean (sd)    Obs.  Mean (sd)    p‐value  Regional differences                  Central = 0, Pacific = 1  54  22.56 (34.32)    17  31.8 (42.43)    0.36    Atlantic = 0, Pacific = 1  11  15.44 (31.61)    17  31.8 (42.43)    0.28    Atlantic = 0, Central = 1  11  15.44 (31.61)    54  22.56 (34.32)    0.53    Wealth quintile differences                  5th = 0, 2nd = 1  9  12.45 (32.95)    22  23.62 (35.23)    0.42    4th = 0, 2nd = 1  20  27.93 (39.07)    22  23.62 (35.23)    0.71    3rd = 0, 2nd = 1  25  22.98 (34.63)    22  23.62 (35.23)    0.95    5th = 0, 3rd = 1  9  12.45 (32.95)    25  22.98 (34.63)    0.43    4th = 0, 3rd = 1  20  27.93 (39.07)    25  22.98 (34.63)    0.65    5th = 0, 4th = 1  9  12.45 (32.95)    20  27.93 (39.07)    0.31    System variables of interest                  Pumped system = 0, Gravity system = 1  19  23.33 (41.67)    58  23.76 (34.86)    0.97    Any source in poor condition  66  23.2 (34.93)    11  24.46 (40.36)    0.91    Any source contaminated by garbage/sewage  68  21.94 (34.5)    13  33.59 (42.15)    0.29    Any source contaminated by chemicals/industrial residue  62  19.35 (33.89)    19  38.37 (38.92)    0.04  **  Any source not surrounded by green areas  74  24 (35.74)    7  21.83 (39.32)    0.88    Any source surrounded by eroded areas  62  19.55 (32.61)    19  37.72 (42.75)    0.05  **  Any source not protected  55  23.67 (35.42)    26  24.12 (37.32)    0.96    Treatment infra exists  54  18.16 (32.75)    28  33.87 (39.31)    0.06    Any treatment infra in poor condition  24  37.59 (40.7)    4  11.54 (20.81)    0.23    Storage infra exists  7  12.61 (21.48)    73  24.07 (36.39)    0.42    Any storage infra in poor condition  61  25.86 (38.77)    11  16.24 (19.44)    0.43    Distribution infra exists  1  1.95 (.)    80  24.09 (35.95)    0.54    Any distribution infra in poor condition  72  24.96 (36.24)    7  18.17 (36.76)    0.64    CAPS variables of interest                  CAPS legalized  42  29.29 (39.86)    35  18.38 (31.01)    0.19    Technical staff paid  34  22.17 (31.56)    43  26.04 (39.93)    0.65    Has complaint‐receiving mechanism  34  17.21 (33.26)    43  29.97 (37.96)    0.13    Accountable to system‐users  23  24.54 (38.76)    52  24.69 (36.12)    0.99    Has monthly tariff  8  21.59 (33.34)    69  24.65 (36.84)    0.82    Monthly tariff is variable  56  23.86 (35.31)    21  25.58 (39.69)    0.85    Accounting books to date  21  17.39 (35.37)    55  26.99 (36.94)    0.31    Provides preventative care  29  25.3 (39.23)    48  23.75 (34.82)    0.86    Protects area around source  6  42.74 (48.74)    71  22.78 (35.06)    0.2    Water treated with chlorine  51  26.8 (36.01)    30  18.74 (35.49)    0.33    Chlorine applied in last 15 days  70  23.56 (35.78)    12  23.33 (36.65)    0.98    Receive assistance with chlorine treatment  20  15.43 (26.5)    14  25.94 (43.01)    0.38    *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level    56        TABLE 39: BIVARIATE REGRESSIONS FOR BINARY VARIABLE MEASURING WHETHER WATER IS SAFE BY SYSTEM AND CAPS VARIABLES OF INTEREST ‐ SYSTEM LEVEL                  Variable of interest  Does not have variable  Has variable  Ttest     Obs.  Mean (sd)    Obs.  Mean (sd)    p‐value  Regional differences                  Central = 0, Pacific = 1  54  20% (41%)    17  35% (49%)    0.21    Atlantic = 0, Pacific = 1  11  55% (52%)    17  35% (49%)    0.33    Atlantic = 0, Central = 1  11  55% (52%)    54  20% (41%)    0.02  **  Wealth quintile differences                  5th = 0, 2nd = 1  9  56% (53%)    22  27% (46%)    0.14    4th = 0, 2nd = 1  20  40% (50%)    22  27% (46%)    0.39    3rd = 0, 2nd = 1  25  12% (33%)    22  27% (46%)    0.19    5th = 0, 3rd = 1  9  56% (53%)    25  12% (33%)    0.01  ***  4th = 0, 3rd = 1  20  40% (50%)    25  12% (33%)    0.03  **  5th = 0, 4th = 1  9  56% (53%)    20  40% (50%)    0.45    System variables of interest                  Pumped system = 0, Gravity system = 1  19  53% (51%)    58  21% (41%)    0.01  ***  Any source in poor condition  66  32% (47%)    11  9% (30%)    0.13    Any source contaminated by garbage/sewage  68  31% (47%)    13  8% (28%)    0.09    Any source contaminated by chemicals/industrial residue  62  34% (48%)    19  5% (23%)    0.01  ***  Any source not surrounded by green areas  74  27% (45%)    7  29% (49%)    0.93    Any source surrounded by eroded areas  62  29% (46%)    19  21% (42%)    0.5    Any source not protected  55  24% (43%)    26  35% (49%)    0.31    Treatment infra exists  54  28% (45%)    28  29% (46%)    0.94    Any treatment infra in poor condition  24  29% (46%)    4  25% (50%)    0.87    Storage infra exists  7  14% (38%)    73  29% (46%)    0.42    Any storage infra in poor condition  61  33% (47%)    11  9% (30%)    0.11    Distribution infra exists  1  0% (.%)    80  28% (45%)    0.54    Any distribution infra in poor condition  72  29% (46%)    7  14% (38%)    0.41    CAPS variables of interest                  CAPS legalized  42  29% (46%)    35  26% (44%)    0.78    Technical staff paid  34  24% (43%)    43  30% (46%)    0.52    Has complaint‐receiving mechanism  34  35% (49%)    43  21% (41%)    0.16    Accountable to system‐users  23  26% (45%)    52  29% (46%)    0.81    Has monthly tariff  8  13% (35%)    69  29% (46%)    0.33    Monthly tariff is variable  56  23% (43%)    21  38% (50%)    0.2    Accounting books to date  21  24% (44%)    55  29% (46%)    0.65    Provides preventative care  29  17% (38%)    48  33% (48%)    0.13    Protects area around source  6  33% (52%)    71  27% (45%)    0.73    Water treated with chlorine  51  24% (43%)    30  33% (48%)    0.34    Chlorine applied in last 15 days  70  26% (44%)    12  42% (51%)    0.26    Receive assistance with chlorine treatment  20  35% (49%)    14  36% (50%)    0.97    *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level    57          TABLE 40: BIVARIATE REGRESSIONS FOR STORAGE SAMPLE E. coli MPN BY HOUSEHOLD VARIABLES OF INTEREST                  Variable of interest  Does not have variable  Has variable  Ttest     Obs.  Mean (sd)    Obs.  Mean (sd)    p‐value1  Regional differences                   Central = 0, Pacific = 1  198  22.01 (28.92)    90  24.61 (28.87)    0.66     Atlantic = 0, Pacific = 1  37  33.94 (37.24)    90  24.61 (28.87)    0.39     Atlantic = 0, Central = 1  37  33.94 (37.24)    198  22.01 (28.92)    0.24     Wealth quintile differences                   5th = 0, 1st = 1  55  19.31 (25.36)    84  27.21 (33.72)    0.18     4th = 0, 1st = 1  58  19.58 (25.15)    84  27.21 (33.72)    0.17     3rd = 0, 1st = 1  69  27.58 (30.76)    84  27.21 (33.72)    0.95     2nd = 0, 1st = 1  59  24.46 (32.08)    84  27.21 (33.72)    0.61     5th = 0, 2nd = 1  55  19.31 (25.36)    59  24.46 (32.08)    0.4     4th = 0, 2nd = 1  58  19.58 (25.15)    59  24.46 (32.08)    0.38     3rd = 0, 2nd = 1  69  27.58 (30.76)    59  24.46 (32.08)    0.6     5th = 0, 3rd = 1  55  19.31 (25.36)    69  27.58 (30.76)    0.12     4th = 0, 3rd = 1  58  19.58 (25.15)    69  27.58 (30.76)    0.11     5th = 0, 4th = 1  55  19.31 (25.36)    58  19.58 (25.15)    0.96     Household variables of interest                   Improved Water Source  65  26.57 (31.44)    260  23.47 (29.77)    0.52     Connected to Community System  136  27.04 (32.01)    189  21.97 (28.52)    0.24     Some Secondary School or more  282  25.28 (30.83)    43  16.31 (23.5)    0.04  **  Female Member Manages Household Water  38  20.86 (28.52)    284  24.41 (30.07)    0.45     Female with Secondary or more Manages Water  287  24.73 (30.39)    35  17.93 (24.72)    0.16     Last drink treated through chlorination  252  22.92 (30.79)    70  27.85 (26.14)    0.29     Firm Floor = 0, Earth Floor = 1  124  22.4 (26.64)    188  25.03 (32.04)    0.52     Zinc Roof = 1, Other Type of Roof = 0  42  24.62 (29.58)    281  23.74 (29.97)    0.86     Open defecation  292  24.93 (30.26)    33  16.63 (27.81)    0.12     Feces in Yard  213  22.29 (27.19)    112  27.52 (34.81)    0.24     Reports Handwashing Station  88  22.43 (31.36)    237  24.71 (29.65)    0.59     Station Convenient Location  98  23.3 (31.25)    227  24.43 (29.64)    0.78     Water and soap avail at handwashing station  109  24.54 (32.17)    216  23.86 (29.06)    0.87     Wide‐mouthed storage container  38  22.77 (29.02)    238  25.71 (30.57)    0.56     1  p‐values adjusted for clustering at community level; *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level          58          TABLE 41: BIVARIATE REGRESSIONS FOR BINARY VARIABLE MEASURING WHETHER WATER IS SAFE BY HOUSEHOLD VARIABLES OF INTEREST                  Variable of interest  Does not have variable  Has variable  Ttest     Obs.  Mean (sd)    Obs.  Mean (sd)    p‐value1  Regional differences                  Central = 0, Pacific = 1  198  26% (44%)    90  22% (42%)    0.63    Atlantic = 0, Pacific = 1  37  41% (50%)    90  22% (42%)    0.24    Atlantic = 0, Central = 1  37  41% (50%)    198  26% (44%)    0.33    Wealth quintile differences                  5th = 0, 1st = 1  55  35% (48%)    84  25% (44%)    0.34    4th = 0, 1st = 1  58  29% (46%)    84  25% (44%)    0.54    3rd = 0, 1st = 1  69  28% (45%)    84  25% (44%)    0.74    2nd = 0, 1st = 1  59  19% (39%)    84  25% (44%)    0.32    5th = 0, 2nd = 1  55  35% (48%)    59  19% (39%)    0.12    4th = 0, 2nd = 1  58  29% (46%)    59  19% (39%)    0.16    3rd = 0, 2nd = 1  69  28% (45%)    59  19% (39%)    0.25    5th = 0, 3rd = 1  55  35% (48%)    69  28% (45%)    0.5    4th = 0, 3rd = 1  58  29% (46%)    69  28% (45%)    0.82    5th = 0, 4th = 1  55  35% (48%)    58  29% (46%)    0.57    Household variables of interest                  Improved Water Source  65  23% (42%)    260  28% (45%)    0.52    Connected to Community System  136  27% (45%)    189  26% (44%)    0.91    Some Secondary School or more  282  24% (43%)    43  42% (50%)    0.05  **  Female Member Manages Household Water  38  39% (50%)    284  25% (44%)    0.09    Female with Secondary or more Manages Water  287  25% (44%)    35  40% (50%)    0.11    Last drink treated through chlorination  252  30% (46%)    70  17% (38%)    0.03  **  Firm Floor = 0, Earth Floor = 1  124  27% (45%)    188  26% (44%)    0.83    Zinc Roof = 1, Other Type of Roof = 0  42  21% (42%)    281  28% (45%)    0.4    Open defecation  292  26% (44%)    33  33% (48%)    0.47    Feces in Yard  213  24% (43%)    112  31% (47%)    0.27    Reports Handwashing Station  88  35% (48%)    237  24% (43%)    0.08    Station Convenient Location  98  34% (48%)    227  24% (43%)    0.13    Water and soap avail at handwashing station  109  32% (47%)    216  24% (43%)    0.21    Wide‐mouthed storage container  38  24% (43%)    238  25% (44%)    0.85    1  p‐values adjusted for clustering at community level; *** Statistically significant at the 1 percent level, ** Statistically significant at the 5 percent level  59    significant  in  a  simple  regression  including  gender  and  education  independent  variables,  indicating  that  this  subgroup may in fact be associated with improved water quality.41  7. Discussion  The above analyses of the PROSASR IE sample lead us to several observations about the IE, itself, in addition to the  general WSS situation in rural Nicaragua at the time baseline data were collected. First, the IE sample we describe  in this paper appears to be fairly representative of poor rural households in Nicaragua. However, it differs from the  2011 DHS  rural  sample  in  ways  possibly  related  to  the  target  population  and  eligibility  constraints of  the  IE. For  example, households in our sample appear to have a higher prevalence of concrete/tile floors relative to earth/dirt  floors, increased access to a sanitation facility, and increased connectivity to a community water system. This may  also  be  indicative  of  general  improvements  in  household  economy  and  of  efforts  on  the  part  of  the  Nicaraguan  government to expand access to WSS services (e.g., temporal changes in living standards since 2011). It may also be  because PROSASR targets water systems likely to show improvements through PROSASR’s capacity‐building efforts.  This targeting could be correlated with “better off” communities; to the extent that less well‐off households (e.g.,  households with an increased prevalence of earth/dirt floors versus concrete/tile) without access to a sanitation  facility and/or community water system connection have systems that would be less likely to benefit from PROSASR,  these households may have been left out of the IE sample frame. Our sample frame also relied on the availability of  SIASAR  data;  systematic  differences  between  methodologies  for  SIARSAR  and  DHS  data  collection  and  reliability  could explain some of the differences between the samples.   Second, results from balance checks indicate that treatment and control households are well‐balanced with respect  to measurable characteristics. Assessments of baseline balance do suggest specific indicators that are not balanced  and could be of importance to follow‐up outcomes. For example, balance checks suggest that control households  may be more likely to have taken their last drink from the tap, while treatment households are more likely to have  taken their last drink from a storage container. Additionally, average  E. coli  MPN for tap samples for households  taking their last glass from the tap was higher among treatment households than control households. Nonetheless,  it appears that randomization was largely successful at ensuring a balance across the majority of observed baseline  characteristics. At follow‐up, variables for which means differences between the treatment and control group were  significant will be controlled for to assess whether imbalances in these variables impact our interpretation of results.  Baseline data suggest that access to a water system is not uniform across regions and wealth quintiles in our sample.  The Pacific region exhibits the highest prevalence of connectivity (66%) relative to the Atlantic and Central regions  (62% and 59%, respectively) (Table 8). Pacific households are also wealthier, on average, than households in the  Atlantic and Central regions (Figure 3). Across all regions, wealthier households exhibited higher levels of access to  a community system, as well as access to an improved water source and improved sanitation (Table 9).  Results from our assessment of correlates of water system sustainability and quality suggest that the Atlantic region  has some advantages over the Central and Pacific regions. Households in the Atlantic region report 17.6 hours of  service a day during the dry season, on average, relative to 11.6 and 13.7 hours of service a day in the Central and  Pacific regions, respectively (Table 8). Bivariate regressions for household service levels aggregated at the system  level (Figure 5; Table 37) confirm that the rain‐heavy Atlantic exhibits increased service levels relative to the Pacific  and  Central  regions.  Samples  taken  from  the  taps  of  water  systems  in  the  Atlantic  were  safe  in  55%  of  systems  relative to 35% and 20% of systems in the Pacific and Central regions, respectively (Table 39).   Our analysis also provides some evidence that systems serving wealthier households exhibit higher quality water  than do systems serving less‐wealthy households, but, perhaps counterintuitively, fewer hours of service. In terms                                                               41  With regards to other household variables of interest, we find that, counterintuitively, households claiming that they had treated their last  drink of water through chlorination exhibit lower levels of “safe” water than households not treating their last drink through chlorination (p‐value  =  0.03).  At  the  same  time,  given  that  an  analysis  of  the  chlorine  samples  taken  at  the  household  level  indicated  that  very  few  households  chlorinated water, there is little reason to read much into this result.  60    of water quality, results from bivariate regressions indicate that 56% of systems serving households at the top wealth  quintile exhibit safe water relative to 40% and 12% of systems serving households in the fourth and third wealth  quintiles, respectively (Table 39). However, households in the top wealth quintile report receiving just 12.2 hours of  service a day during the dry season in comparison to 14.8 hours a day for households in the bottom wealth quintile  (Table 14). Households in the top wealth quintile are also more likely to experience service interruptions than poorer  households  (Table  14).  Lower  levels  of  service  for  wealthier  households  may  be  due  to  higher  overall  water  consumption on their part versus poorer households (Table 14), possibly contributing to increased pressure on water  systems.  Alternatively,  increased  interruptions  and  reduced  service  time  among  wealthier  households  may  also  reflect CAPS that are proactively managing water systems in response to dry season stresses and the actual capacity  of system sources.   Differences in water quality across wealth quintiles and regions may be related to the presence or absence of system  infrastructure  components,  as  well  as  the  condition  of  infrastructure  components.  For  example,  pump  systems,  which are more prevalent among systems serving wealthier households (Table 19), exhibit safe water with greater  frequency than gravity systems, which are more prevalent among systems serving poorer households (53% and 21%,  respectively; Table 39). Additionally, systems with some sources in poor condition (less common among wealthier  households; Table 19) are less likely to have safe water than systems with no sources in poor condition (9% and 32%,  respectively; p‐value = 0.13; Table 39). Other variables correlated with decreased prevalence of safe water (i.e., any  source contaminated with garbage and/or sewage and any source contaminated with chemicals and/or industrial  residue)  do  not  appear  correlated  with  household  wealth  quintiles.  There  is  also  evidence  that  other  variables  related  to  system  infrastructure  are  correlated  with  water  quality  (i.e.,  condition  of  storage  and  treatment  infrastructure).  Bivariate regressions also illuminate correlations between system infrastructure and water system service levels. For  one, even though gravity systems are associated with lower prevalence of safe water relative to pump systems, they  are associated with higher levels of service (Table 37). This finding may be related to the fact that gravity systems  are more prevalent among systems serving poorer households, which also exhibit higher levels of water service,  while pump systems are more prevalent among systems serving wealthier households (Table 19). Secondly, even  though several variables demonstrate the general relationships we would expect to see between the prevalence of  certain infrastructure and service levels (i.e., any sources in poor condition and any sources contaminated by garbage  and/or sewage correlated with lower service levels), means differences are not significant for any of these variables  at conventional levels. Only means differences for any sources not being protected (p‐value = 0.13; Table 37), storage  infrastructure existing (p‐value = 0.14), and any distribution in poor condition (p‐value = 0.06), whereby a system  with said characteristic presents lower service levels, approach conventional levels of significance.  We found that relative administrative capacity levels among CAPS increased with the wealth level of households  served  by  the  CAPS.  For  instance,  just  35%  of  CAPS  are  legalized,  even  though  more  than  50%  of  CAPS  serving  households at the top two wealth quintiles are legalized compared to 0% and 28% of CAPS serving the bottom two  wealth  quintiles,  respectively  (Table  21).  Trends  for  the  prevalence  of  technical  staff,  paid  technical  staff,  CAPS  having  complaint‐receiving  mechanisms,  and  CAPS  being  accountable  to  system  users  indicate  that  a  higher  percentage  of  CAPS  serving  wealthier  households  have  these  administrative  capacity  characteristics  than  CAPS  serving  poorer  households.  However,  bivariate  regressions  provide  little  evidence  that  these  and  other  CAPS  characteristics impact water quality and water service levels. There is, however, some evidence that variable tariffs  and accounting books being to date appear correlated with improved service levels (Table 37).42                                                                42  Variable tariffs ensure that incentives are aligned such that tariff amounts are commensurate to water usage (e.g., if a household uses more  water, it pays a higher tariff). Decreased water consumption may apply less pressure on water systems, potentially allowing them to provide  water for a greater number of hours per day. Accounting books being to date may be reflective of increased administrative capacity on the part  of CAPS.  61    In addition to insight into the correlates of water quality at the system level, our analysis also provides some insight  into  WSS  behavior  at  the  household  level.  For  one,  households  collect  water  from  storage  containers  more  frequently  than  from  the  tap  (84%  and  14%,  respectively;  Table  12).  Water  samples  from  household  storage  containers exhibited higher levels of  E. coli MPN (Table 26) and were considered safe less frequently than water  coming from the tap (for samples from the household source from which the last drink was taken; Table 27). For  paired storage container‐tap samples, water from storage containers exhibited higher E. coli MPN (on average, 6.2  E. coli MPN; Table 26) compared to samples taken from the tap. Poorer relative water quality in storage containers  versus the tap would be less of an issue were households treating drinking water through chlorination. However,  despite 20% of households claiming to treat water through chlorination (Table 12), we found almost no evidence of  free or total chlorine in household water samples (data not shown). More than half of households said that they did  not treat water because someone told them that it was not necessary or their local CAPS told them that water had  already been treated (Table 12). Yet, there was little evidence that systems treated their water, or that chlorine was  present in the water when treatment was reported.  The bivariate regression results for water quality at the household level presented in Tables 40 and 41 do provide us  with some insight into the correlates of water quality at the household level. For one, there is some evidence for  water  quality  in  storage  containers  being  higher  for  households  in  higher  wealth  quintiles  than  poorer  wealth  quintiles (i.e., means differences for 5th‐3rd and 4th‐3rd comparisons in Table 40, 5th‐2nd and 4th‐2nd comparisons  in Table 41). Secondly, there is evidence that households in which the household head has some secondary school  education  or  greater  exhibit  higher  quality  water  in  household  storage  containers.  There  is  also  evidence  that  households for which a female household member manages the water supply exhibit safe water with less frequency  than households for which the household member is a male; however, the group of female household heads with  some secondary school education or more exhibit lower  E. coli MPN levels and safe water with greater frequency  relative to households for which this is not the case. Household sanitation practices may also impact water quality  in storage containers: households practicing open defecation exhibit higher E. coli MPN levels than households not  practicing open defecation (p‐value = 0.12; Table 40). At the same time, there are several variables for which means  differences  are  significant  that  demonstrate  relationships  counter  to  what  would  be  expected  (i.e.,  households  treating their last drink of water with chlorination and households that report having a handwashing station exhibit  lower frequencies of safe water than for households for which that is not the case; Table 41); however, these results  could be explained by reverse causality, where treatment and hygiene increased in response to a household illness.  In the context of PROSASR, results from these exploratory analyses may provide insight to areas of future emphasis  for  the  capacity‐building  of  UMAS.  For  example,  results  indicate  that  capacity‐building  may  want  to  emphasize  support for maintaining distribution infrastructure in good condition and providing preventative care to systems to  ensure a high service levels. Additionally, the positive relationship between source condition (i.e., contamination,  not being surrounded by eroded areas) and service levels may imply that capacity‐building should emphasize the  need  to  protect  and  maintain  system  sources.  Additionally,  variable  tariffs  may  act  as  a  means  incentivizing  sustainable use of water by households.   The  primary  purpose  of  baseline  data  collection  is  to  establish  the  effectiveness  of  randomization  at  creating  comparable treatment groups. Baseline data collection activities can also provide key insights for follow‐up data  collection activities. In this context, baseline data collection relied heavily on existing SIASAR modules for system,  community,  and  CAPS  surveys.  SIASAR  modules  were  designed  for  implementation  across  many  countries  and  contexts, and this broad approach led to some challenges with comprehension and execution among enumerators  and respondents in this specific (Nicaraguan) application. During follow‐up data collection, SIASAR modules will be  more carefully adapted to the specific context of this IE based on baseline experiences. Additionally, the IE team  plans on validating SIASAR indicator definitions with FISE in anticipation of follow‐up data collection activities. During  baseline, the conditions and speed of implementation also created some challenges with respect to data collection,  data management, and water sample collection. In the field and in the data, inconsistencies in  E. coli  results were  discovered that highlighted the need for improved training and quality control approaches for follow‐up. Specifically,  62    to ensure high quality water samples at IE follow‐up and in the context of other IEs, more emphasis should be put  on (i) adequate training of enumerators in the administration of water samples and (ii) monitoring the administration  of water sampling to ensure that any errors are corrected early on in data collection efforts. Accordingly, quality  assurance will be a focus during follow‐up data collection. We have no reason to believe that any measurement  errors  introduced  by  these  data  collection  challenges  were  differential  with  respect  to  treatment  arm,  further  indicating that the primary finding of balanced treatment arms is unbiased. Analysis of bivariate regressions and  lessons  with  respect  to  data  collection  and  indicator  definition  should  increase  the  likelihood  of  collecting  high  quality data during PROSASR follow‐up data collection and IE efforts in the context of other rural water sustainability  projects.  8. Conclusion  This report presented descriptive statistics and analyses as they relate to a baseline survey conducted in 2016 in the  context of an IE which attempts to explain the causal impact of a large‐scale rural WSS program in Nicaragua. Data  were collected to assess current levels of functionality and durability of community water systems, the capacity of  service providers to administer systems sustainably, as well as the current state of WSS services at the community  and household level for treatment and control groups. Our results suggest that randomization of program treatment  resulted in balance across treatment and control groups. Additionally, several indicators were used to identify the  correlates of rural water system sustainability, including system characteristics (i.e., source condition, the presence  and condition of water system infrastructure components) and service provider characteristics (i.e., variable tariffs,  providing preventative care). Analyses were used to inform potential areas which PROSASR capacity‐building efforts  may want to emphasize to positively impact the sustainability of water systems. Lastly, we pointed out several areas  of improvement as they relate to data collection and indicator definitions that we hope will inform data collection  activities at follow‐up (2018), as well as other IEs in the context of rural water system sustainability.  63      ANNEX I: SUMMARY OF DATA COLLECTED FOR PROSASR IMPACT EVALUATION  Level of data collection     Informant  Sample size     Data collected  Household head and members  Household infrastructure  Assets  Water source  Household     Household head  4,850      Sanitation conditions  Hand hygiene  Environmental hygiene  Waterborne illness prevalence  Water quality  General characteristics (i.e., # households,  CAPS president, other official,   schools, health post)  Community     300      or community leader  Water and sanitation characteristics  Infrastructure (i.e., electricity, internet)  Infrastructure (i.e., age, # users, technology)  System     CAPS president or other official  316      Source and infrastructure condition  Water quality  Institutional strength  Financial sustainability  Community Water Board (CAPS)     CAPS president or other official  299      Operations & Management  Resources  Government assistance  Municipal Technical Assistance  Technical assistance to CAPS  Provider     UMAS manager or other official        77      Budget  (UMAS)  Resources  64    ANNEX II: MEAN, STANDARD DEVIATION, AND PCA COMPONENT 1 WEIGHT FOR CREATION  OF HOUSEHOLD WEALTH INDEX  Standard  Asset  Mean     Deviation     Weight  Radio  0.60     0.49     ‐0.03  Television  0.64     0.48     0.29  Refrigerator  0.25     0.43     0.33  Iron  0.34     0.47     0.31  Grinding Machine  0.35     0.48     ‐0.04  Cassette Recorder  0.06     0.24     0.10  Stereo Component  0.20     0.40     0.27  Fan  0.21     0.41     0.29  Blender  0.17     0.38     0.32  Sewing Machine  0.07     0.25     0.11  Bicycle  0.28     0.45     0.18  Motorcycle  0.14     0.35     0.18  Disc Player  0.19     0.39     0.27  Cell Phone  0.65     0.48     0.20  Computer  0.02     0.15     0.16  Connection Community System  0.62     0.48     0.11  Improved Sanitation  0.40     0.49     0.08  Open Defecation  0.11     0.31     ‐0.13  Wash Station  0.70     0.46     0.12  Burns Trash  0.81     0.39     ‐0.05  Firm Floor (concrete, tile)  0.42     0.49     0.29  Wood Floor  0.03     0.16     ‐0.01  Earthen Floor  0.56     0.50     ‐0.29  Zinc Sheet Roof  0.88     0.32     0.06  Tiled Roof  0.10     0.30     ‐0.06  Fiberglass/Asbestos Roof  0.01     0.09     0.01  Non‐permanent Roof (palm)  0.01     0.10     ‐0.05        65    References  Arnold, B., Arana, B., Mausezahi, D., Hubbard, A., Colford, J. (2009) Evaluation of pre‐existing three‐year household  water treatment and handwashing intervention in rural Guatemala. International Journal of Epidemiology. Vol 38  No. 6.   Barr Timothy and Tom Ash. (2015). Sustainable Water Rate Design at the Western Municipal Water District: The Art  of Revenue Recovery, Water use Efficiency and Customer Equity. In: Dinar, A., V. Pochat, and J. Albiac (Eds.), Water  Pricing Experiences and Innovations. Berlin: Springer.  Benova, L., Cumming, O. and Campbell, O. M. (2014). Systematic  review and meta analysis: association between  water and sanitation environment and maternal mortality. Tropical Medicine & International Health, 19, 368‐387.  Bhandari, B. and Grant, M. (2007) User satisfaction and sustainability of drinking water schemes in rural communities  of Nepal . Sustainability : Science, Practice, & Policy 3.1  Briscoe, J. Furtado de Castro, P., Griffin, C., North, J. and Olsen, O. (1990) Toward Equitable and Sustainable Rural  Water Supplies: A Contingent Valuation Study in Brazil. World Bank Economic Review Vol. 4 (2): 115‐134  Carter, R. C., Tyrrel, S. F. and Howsam, P. (1999). The Impact and Sustainability of Community Water Supply and  Sanitation Programmes in Developing Countries. Water and Environment Journal, 13: 292–296.  Clasen, T. F., & Bastable, A. (2003). Faecal contamination of drinking water during collection and household storage:  the need to extend protection to the point of use. Journal of water and health, 1(3), 109‐115.  Dangour, A. D., Watson, L., Cumming, O., Boisson, S., Che, Y., Velleman, Y., Cavill, S., Allen, E. & Uauy, R. (2013).  Interventions  to  improve  water  quality  and  supply,  sanitation  and  hygiene  practices,  and  their  effects  on  the  nutritional status of children. Cochrane Database Systematic Review, 8.  Del  Borghi,  A.,  Strazza,  C.,  Gallo,  M.  et  al. (2013)  Water supply  and  sustainability:  life  cycle  assessment  of  water  collection, treatment and distribution service. International Journal of Life Cycle Assessment Vol. 18 No. 1158.   DFID‐UKAid. (2012) Water, Sanitation and Hygiene Portfolio Review.    Dubios, A.E., Crump, J.A., Keswick, B.H., Slutsker, L., Quick, R.E., Vulule, J.M. and Luby, S.P. (2010) Determinants of  use of household‐level water chlorination products in rural Kenya. International Journal of Environmental Research  and Public Health. Vol. 7 I (10).   Dupont, D. (2014) “Water Conservation: Thinking Beyond the Tap,” in Dinar, A. and K. Schwabe (eds), Handbook of  Water Economics, Edward. Elgar Press. 32 ms pages.  ENDESA, 2011.  accessed October 2017.  EMNV,  2014.    accessed  October 2017.  Eneas da Silva et al. (2013) Developing sustainable and replicable water supply systems in rural communities in Brazil.  International Journal of Water Resources Development Volume 29, Issue 4  Etmannski and Darton (2013) Accounting for Sustainability in Bengal: Examining Arsenic‐Removal Technology using  Process Analysis Method Int. J. of Sustainable Water and Environmental SystemsVolume 4, No. 1  Fagan JE, Reuter MA, Langford KJ (2010) Dynamic performance metrics to assess sustainability and cost effectiveness  of integrated urban water systems. Resource Conservation Recovery 54:719–736  66    Ferraro,  PJ,  JJ  Miranda  Montero,  M  Price.  (2011).  Persistence  of  Treatment  Effects  with  Norm‐based  Policy  Instruments: evidence from a randomized environmental policy experiment. American Economic Review: papers and  proceedings. 101(3): 318–22.  Fewtrell, L., et al. (2005) Water, sanitation, and hygiene interventions to reduce diarrhea in less developed countries:  a systematic review and meta‐analysis. The Lancet infectious diseases. 5(1): p. 42‐52.  Foster, T. (2013) Predictors of sustainability for community‐managed handpumps in sub‐Saharan Africa: Evidence  from Liberia, Sierra Leone and Uganda. Environmental Science and Technology, 47(21): 12037‐12046  FONDO  DE  INVERSION  SOCIAL  DE  EMERGENCIA  (FISE),  (2016).  MANUAL  DE  ADMINISTRACIÓN  DEL  CICLO  DE  PROYECTO MUNICIPAL‐MACPM, CAPÍTULO I: LA GESTION SOCIAL EN EL PROYECTO.  George, C. M., Oldja, L., Biswas, S., Perin, J., Lee, G. O., Kosek, M., Sack, R. B., Ahmed, S., Haque, R. & Parvin, T. (2015).  Geophagy is Associated with Environmental Enteropathy and Stunting in Children in Rural Bangladesh. The American  journal of tropical medicine and hygiene, 14‐0672.  Giné, R. and Pérez‐Foguet, A. (2008). Sustainability assessment of national rural water supply program in Tanzania.  Natural Resources Forum, 32: 327–342.   Gross, B., van Wijk, C. and Mukherjee, N. (2001) Linking Sustainability with Demand, Gender and Poverty: A study in  community‐managed water supply projects in 15 countries. IRC International Water and Sanitation Centre.   Harvey P.A., R.A. Reed. (2003) ”Sustainable rural water supply in Africa: Rhetoric and reality.”     Proceedings of the WEDC 29th Conference. Pages: 115 118.  Hulland, K, Martin, N, Dreibelbis, R, DeBruicker, V and Winch, P (2015) What factors affect sustained adoption of  safe  water,  hygiene  and  sanitation  technologies?  3ie  Systematic  Review  Summary  No.  2.  Available  at:  http://www.3ieimpact.org/media/filer_public/2015/08/23/srs_2‐_factors_for_sustained_wash_adoption.pdf    Hutton, G., Haller, L. and Bartram, J. (2007). Global cost‐benefit analysis of water supply and sanitation interventions.  Journal of water and health, 5, 481‐502.  Hutchings, P. Chan, Y.E. Cuadrado, L. Ezbakhe, F. Mesa, B. Tamekawa, C. Franceys, R. A systematic review of success  factors in the community management of rural water supplies over the past 30 years. Water Policy 17: 963–983.   INIDE  (National  Institute  for  Development  Information),  (2011).  Encuesta  Nicaragüense  de  Demografía  y  Salud  2011/12.  Available  at:  http://ghdx.healthdata.org/record/nicaragua‐national‐demographic‐and‐health‐survey‐ 2011‐2012  Jiménez, A. and Pérez‐Foguet, A. (2010b). Challenges for water governance in rural water supply: Lessons learned  from Tanzania. International Journal of Water Resources Development 26(2), 235–248.  Jiménez,  A.  and  Pérez‐Foguet,  A.  (2011).  The  relationship  between  technology  and  functionality  of  rural  water  points: Evidence from Tanzania. Water Science and Technology 63(5), 948–955.  Karamage, F., Zhang, C., Ndayisaba, F., Nahayo, L., Kayiranga, A., Omifolaji, J.K., Shao, H., Umuhoza, A., Nsengiyumva,  J.B. and Liu, T. (2016)  The Need for Awareness of Drinking Water Loss Reduction for Sustainable Water Resource  Management in Rwanda. Journal of Geoscience and Environment Protection, Vol. 4, 74‐87  Kvarnström, E., McConville, J.,  Bracken, P., Johansso, M. and Fogde, M. (2011) The sanitation ladder – a need for a  revamp? Journal of Water, Sanitation and Hygiene for Development Vol 1 No 1 pp 3–12 IWA Publishing.   Levy, K., Nelson, K. L., Hubbard, A., & Eisenberg, J. N. (2008). Following the water: a controlled study of drinking  water storage in northern coastal Ecuador. Environmental health perspectives, 116(11), 1533.  67    Lockwood,  H.  2002.  Institutional  support  mechanisms  for  community‐managed  rural  water  supply  &  sanitation  systems in Latin America. Strategic Report No. 6. Environmental Health Project (EHP). Washington, DC, US: USAID.  Lockwood, H. and Smits, S. 2011. Supporting rural water supply: Moving towards a service delivery approach. UK:  Practical Action Publishing.  Lockwood H.; Bakalian, A. and Wakeman, W. 2003. Assessing sustainability in rural water supply: The role of follow‐ up  support  to  communities;  Literature  review  and  desk  review  of  rural  water  supply  and  sanitation  project  documents. Washington, DC: World Bank.  Lim, S. S., Vos, T., Flaxman, A. D., Danaei, G., Shibuya, K., Adair‐Rohani, H., Amann, M., Anderson, H. R., Andrews, K.  G. and Aryee, M. (2013). A comparative risk assessment of burden of disease and injury attributable to 67 risk factors  and risk factor clusters in 21 regions, 1990–2010: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010.  The Lancet, 380, 2224‐2260.  Lundin, M., Molander, S., and Morrison, G. M. (1999). A set of indicators for the assessment of temporal variations  in sustainability of sanitary systems. Water Science and Technology, 39(5), 235–242.  Lyer, P., Davis, J., Yavuz, E. and Evans, B. (2002) Rural Water Supply, Sanitation and Hygiene: A Review of 25 Years of  World Bank Lending(1978–2003): Water Supply & Sanitation Working Notes, World Bank.  Mandara, C.G., Butjin, C., and Niehof, A. (2013) Community management and sustainability of rural water facilities  in Tanzania. Water Policy 15, 79‐100.   Mayer,  Peter  W.,  William  B.  DeOreo,  et  al.  (1998).  “Residential  End  Use  Study  Progress  Report:  Year  2.”  AWWA  Annual Conference Proceedings, Dallas, TX.  Marks, S., Komices, K. and Davis, J. (2014) Community Participation and Water Supply Sustainability: Evidence from  Handpump Projects in Rural Ghana. Journal of Planning and Education Research. Sage Publication. 04‐041.   Mehta, L. and Movik, S. (2014) ‘Liquid dynamics: challenges for sustainability in the water domain’, WIREs Water 1:  369–84 .  Mitchell, D. L. and Chesnutt, T.W. (2013). “Evaluation of East Bay Municipal Utility District’s Pilot of WaterSmart  Home Water Reports.” Report prepared for the California Water Foundation and East Bay Municipal Utility District.   Montgomery, M.A., Bartram, J. and Elimelech, M. (2009) Increasing Functional Sustainability of Water and Sanitation  Supplies  in  Rural  Sub‐Saharan  Africa.    Environmental  Engineering  Science.  26(5):  1017‐1023.  doi:10.1089/ees.2008.0388.  Mukherjee,  Nilanjana  and  van  Wijk,  Christina  (2003) Sustainability planning and  monitoring  in  community  water  supply and sanitation. IRC International Water and Sanitation Centre.   Pullan, R. L., Freeman, M. C., Gething, P. W. and Brooker, S. J. (2014). Geographical Inequalities in Use of Improved  Drinking Water Supply and Sanitation across Sub‐Saharan Africa: Mapping and Spatial Analysis of Cross‐sectional  Survey Data. PLoS Med, 11, e1001626.  Ramesh, A., Blanchet, K., Ensink, J.H. and Roberts, B. (2015) Evidence on the Effectiveness of Water, Sanitation, and  Hygiene (WASH) Interventions on Health Outcomes in Humanitarian Crises: A Systematic Review. PLoS One. 10(9)  NCBI. Available at: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26398228   Schouten, T. and Moriarty, P. 2003. Community water, community management; from system to service in rural  areas. London, UK: ITDG Publishing  68    Schmidt, W.P. and Cairncross, S. (2009). Household water treatment in poor populations: is there enough evidence  for scaling up now? Environmental science & technology, 43 (4), 986–992.  Schweitzer, R. and Mihelcic, J. (2012) Assessing sustainability of community management of rural water systems in  the  developing  world.  Journal  of  Water,  Sanitation  and  Hygiene  for  Development.    Vol.  2  (1)    20‐30;    DOI:  10.2166/washdev.2012.056  Snilstveit  B.  and  Waddington  H.  (2009),  "Effectiveness  and  sustainability  of  water,  sanitation,  and  hygiene  interventions in combating diarrhoea", Journal of Development Effectiveness, Vol 1 Issue 3: 295–335.  Soley, Foster and Thøgersen, Jens (2003) Monitoring and evaluation system for rural water supply. Nigeria: 29th  WEDC International Conference blz 296‐298.  Sommer,  M.,  Kjellen,  M.  and  Pensulo,  C.  (2013).  Girls'  and  women's  unmet  needs  for  menstrual  hygiene  management (MHM): the interactions between MHM and sanitation systems in low‐income countries. Journal of  Water, Sanitation and Hygiene for Development, 3, 283‐297.  Spears,  D.  (2013).  How  much  international  variation  in  child  height  can  sanitation  explain?  World  Bank  policy  research working paper.  Stanton BF and Clemens JD. (1987). An educational intervention for altering water‐sanitation behaviors to reduce  childhood diarrhea in urban Bangladesh. II. A randomized trial to assess the impact of the intervention on hygienic  behavior and rates of diarrhea. Am J Epidemiol. Feb. 1987, 125(2): 292─301.  Stocks ME, Ogden S, Haddad D, Addiss DG, McGuire C, Freeman MC (2014) Effect of Water, Sanitation, and Hygiene  on  the  Prevention  of  Trachoma:  A  Systematic  Review  and  Meta‐Analysis.  PLoS  Med  11(2):  e1001605.  doi:10.1371/journal.pmed.1001605.   Strunz, E.C., Addis, G.D., Stocks, M.E., Ogden, S., Utzinger, J., and Freeman, M.C.  (2014) Water, sanitation, hygiene,  and soil‐transmitted helminth infection: a systematic review and meta‐analysis. PLoS Med.11(3) NCBI. Available at:  https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24667810   Taylor,  D.L.,  Kahawita,  T.M.,  Cairncross,  S.,  Ensink,  H.  (2015).  The  Impact  of  Water,  Sanitation  and  Hygiene  Interventions  to  Control  Cholera:  A  Systematic  Review.  PLoS  One.  10(8).  Available  at:  https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26284367   UNICEF (1999) Water Hand Book: Water, Environment and Sanitation Technical Guidelines Series ‐ No. 2  USAID (2009) Environmental guidelines for small‐scale activities in Africa: Chapter 16 water and sanitation.  Timmins, C. (2003). “Demand‐side Technology Standards Under Inefficient Pricing Regimes: Are They Effective Water  Conservation Tools in the Long Run?” Environmental and Resource Economics. 26: 107‐24.   Trevett, A. F., Carter, R. C., & Tyrrel, S. F. (2004). Water quality deterioration: a study of household drinking water  quality in rural Honduras. International journal of environmental health research, 14(4), 273‐283.  Whittington, D.  et al. (2009) How well is the demand‐driven, community management model for rural water supply  systems doing? Evidence from Bolivia, Peru and Ghana. Water Policy. Vol 11 No 6.  IWA Publishing.   Wutich, A. and Ragsdale, K. (2008). Water insecurity and emotional distress: coping with supply, access, and seasonal  variability of water in a Bolivian squatter settlement. Social science & medicine, 67, 2116‐2125.  Well (1998) DFID guidance manual on water supply and sanitation programs, WEDC, Loughborough University, UK,  1998  69    Whittington, D. Smith, V. K., Okorafor, A., Okore, A., Liu, JL. & Mcphail (1992) Giving Respondents Time to Think in  Contingent Valuation Studies: A Developing Country Application. Environmental Economic management 2:205‐545.  WHO/UNICEF  (2014).  Progress  on  Drinking  Water  and  Sanitation  ‐  2014  Update.  New  York:  WHO/UNICEF  Joint  Monitoring Programme for Water and Sanitation. New York.   WHO/UNICEF. (2015). Progress on sanitation and drinking water: 2015 update and MDG assessment. World Health  Organization.  Wild, L. Chambers, V., King, M. and Harris, D. (2012) Common constraints and incentive problems in service delivery.  ODI Working Paper 351. U.K.   World  Bank  (2014).  PROJECT  APPRAISAL  DOCUMENT  ‐  SUSTAINABLE  RURAL  WATER  SUPPLY  AND  SANITATION  SECTOR PROJECT.  World  Bank  (2015).  NICARAGUA  SUSTAINABLE  RURAL  WATER  SUPPLY  AND  SANITATION  PROJECT  IMPACT  EVALUATION SIEF BASELINE VALIDATION REPORT.  Wright, J., Gundry, S. and Conroy, R. (2004). Household drinking water in developing countries: a systematic review  of microbiological contamination between source and point‐of‐use. Tropical Medicine & International Health, 9, 106‐ 17.  WSP,  2011.  Rural  Water  Supply  and  Sanitation  Challenges  in  Latin  America  for  the  Next  Decade.  WSP‐WB  Washington  D.C.    WSSCC,  2010.    70