WPS8331 Policy Research Working Paper 8331 Prioritizing Water Supply Infrastructure Investments in Sri Lanka An Application of the World Bank Infrastructure Prioritization Framework Darwin Marcelo Deblina Saha Aditi Raina Schuyler House Infrastructure, PPPs and Guarantees Global Theme February 2018 Policy Research Working Paper 8331 Abstract Governments are challenged to balance multiple policy Department of Sri Lanka, based on consideration of mul- goals and make difficult choices when selecting infra- tiple goals, including improved water quality and service, structure projects for public investment, particularly since network extension, service provision to poor communities, available funds are often insufficient to implement the full job creation, and sound financial performance. This paper suite of proposals. This paper presents the application of reviews the Infrastructure Prioritization Framework meth- the Infrastructure Prioritization Framework, a systematic, odology; presents the results of the prioritization exercise, multi-criteria approach to infrastructure project prioritiza- including an expanded sensitivity analysis; and discusses tion, to inform the selection of water supply investments the way forward to apply the Infrastructure Prioritization in Sri Lanka. A set of 28 proposed water supply projects Framework to inform infrastructure investment decisions. was prioritized at the request of the National Planning This paper is a product of the Infrastructure, PPPs and Guarantees Global Theme. 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 dmarcelo@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 Prioritizing Water Supply Infrastructure Investments in Sri Lanka: An  Application of the World Bank Infrastructure Prioritization Framework  Darwin Marcelo, Deblina Saha, Aditi Raina, and Schuyler House  Keywords:  Infrastructure  prioritization,  composite  indices,  water,  water  supply,  infrastructure  planning,  public  investment,  principal  component  analysis,  multi‐criteria  analysis  JEL Classification Codes: O18, O21, O22, H54, C38.    Table of Contents  3  List of Abbreviations ...........................................................................................................  4  Acknowledgements ............................................................................................................  1. 5  Introduction ........................................................................................................................  2. 6  Infrastructure Prioritization Framework (IPF) .....................................................................  6  2.1   The IPF Methodology .................................................................................................  7  2.2  Rationale and Principles for an Approach to Infrastructure Prioritization ................  3. 8  The Infrastructure Planning Process in Sri Lanka ................................................................  4. 11  Project Prioritization Applied to Water Supply Investments in Sri Lanka .........................  4.1.1. Step 1: Criteria Selection ....................................................................................... 13  4.1.2. Step 2: Data Consolidation and Preparation ........................................................ 14  4.1.3. Step 3: Calculation of the Indicators ..................................................................... 15  4.1.3.a.  Input Criteria for Social and Environmental Index (SEI) ................................... 15  4.1.3.b.  Input Criteria for Financial and Economic Index .............................................. 17  .................................................. 19  4.1.3.c.  Combining Criteria into Composite Indicators  4.1.4. Step 4: Plotting SEI and FEI Results ....................................................................... 23  4.1.5. Sensitivity Analysis ................................................................................................ 28  4.1.6. Step 5: Project Selection ....................................................................................... 30  30  5.  Way Forward .....................................................................................................................  References ....................................................................................................................... 33  Annexure‐I: NPD Criteria for funding water infrastructure ............................................ 34  ........................................ 35  Annexure‐II: Calculation of jobs created during construction  Annexure‐III: Data Table for SEI Indicators ..................................................................... 38  Annexure‐IV: Data Table for FEI Indicators ..................................................................... 40  ............................... 42  Annexure‐V: Weights under varying constraints to the SEI and FEI  Annexure‐VI: Final SEI and FEI Composite Scores for all projects .................................. 43  Annexure‐VII: SEI Project ranking using simple average‐based weights ........................ 44  Annexure‐VIII: SEI Project ranking using subjective‐based weights ............................... 45  Annexure‐IX: FEI Project ranking using subjective‐based weights ................................. 46  2 List of Abbreviations    CBA  Cost‐Benefit analysis   DSD  Divisional Secretariats  FEI  Financial‐Economic Index  GND  Grama Niladhari Division  GoSL  Government of Sri Lanka  IPF  Infrastructure Prioritization Framework   NPD  National Planning Department  NWSDB  National Water Supply and Drainage Board  SEI  Social‐Environmental Index      3 Acknowledgements    This paper was prepared by a team of experts from the World Bank Group with inputs from  the  National  Planning  Department  (NPD)  of  Government  of  Sri  Lanka  on  the  selection  of  projects, indicators as well as an alternative weighting scenario for the prioritization exercise.  The World Bank team included Darwin Marcelo (Task Team Leader), Deblina Saha, Aditi Raina  and Schuyler House, other members of the World Bank Infrastructure, PPPs & Guarantees  Group  and  the  Sri  Lanka  Country  Management  Unit.  Cledan  Mandri‐Perrott  (Head,  Infrastructure Finance and PPP) provided essential guidance and oversight. The team from  NPD comprised of Mr. Ahamadh Mubarak and Ms. Kumuduni Perera. A special mention of  the  support  provided  by  Mr.  Sajjan  Jayasiriwardene,  ex‐Additional  General  Manager  of  National Water Supply and Drainage Board, who helped us gather all relevant information  for the exercise.               4 1. Introduction    Governments  face  the  dilemma  of  allocating  limited  resources  to  infrastructure  projects  while maximizing socioeconomic results and achieving development goals. The Government  of Sri Lanka (GoSL) faces a similar challenge, including a reduction in government spending  coupled with a widening gap in infrastructure service demand and provision. In this context,  it  becomes  critical  for  the  GoSL  to  have  a  system  to  prioritize  investments  that  can  incorporate national goals while optimizing the allocation of public funds.   In Sri Lanka, government investment on infrastructure as a percentage of GDP was 4.9% in  2015 (USD 3.98 billion against GDP of USD 80.6 billion).1 An estimated USD 823 million of  these investments were dedicated to the water sector.2  As a point of comparison, Thailand  spent 8% of its GDP on infrastructure in the same year, while Indonesia and Vietnam spent  9%  and  13%,  respectively.  Estimations  suggest  that  Sri  Lanka  will  need  to  increase  infrastructure investment to around 7% of GDP annually to achieve a level of basic services  similar to that of more developed economies or spend around 4% of GDP annually to achieve  more modest standards in terms of access and quality of services.3  Given the current fiscal deficit in Sri Lanka, however, it is unlikely that the government will  be able to increase investments to these levels. In 2015, the fiscal deficit reduced to 7.6% of  Sri Lanka's GDP, which is still significantly higher than the target of 4.4% of GDP.  In the same  year, the external current account balance was at a deficit of 2.3%, and public debt rose to  over 70% of GDP.4 As the GoSL committed to reduce the fiscal deficit to 3.5% of GDP by 2020,  public  budgets  will  most  likely  continue  to  be  insufficient  to  meet  all  of  Sri  Lanka's  infrastructure needs, further reinforcing the need for a methodical approach to prioritizing  the allocation of scarce public resources to infrastructure development.  The World Bank's Infrastructure Prioritization Framework (IPF) offers a systematic approach  to  infrastructure  prioritization  that  places  social‐environmental  and  financial‐economic  factors at the forefront of decision‐making. The IPF is transparent and objective, following a  clear step‐wise approach, while leaving space for deliberation to remain responsive to policy  priorities.  The  IPF  was  piloted  in  Vietnam,  Panama,  and  Argentina  and  is  currently  being  applied in Argentina and Chile.  This paper presents the application of the IPF to water supply infrastructure investments in  Sri Lanka. To this end, a set of new water supply projects was prioritized at the request of  The  National  Planning  Department  of  Sri  Lanka  (NPD).  The  paper  first  introduces  the  IPF                                                          1 Source: Central Bank of Sri Lanka, Annual Report 2016 – Chapter 3 Economic and Social Infrastructure.  2 Source: Ministry of Finance, Annual Report – 2016.  3 Source: Nabi, I., & Biller, D. (2013). Investing in Infrastructure: Harnessing its Potential for Growth in Sri Lanka (No. 78300)  (pp. 1–125). The World Bank.   4 Source: Central Bank of Sri Lanka, Annual Report 2016 – Chapter 10 Fiscal Policy and Government Finance.    5 methodology  then  follows  with  background  information  on  the  infrastructure  planning  process in Sri Lanka. Then, the paper introduces the methodology adopted to prioritize water  supply infrastructure projects. The last two sections present the results of the pilot, including  a sensitivity analysis, as well as a discussion on the way forward to apply the IPF to different  sectors.   2. Infrastructure Prioritization Framework (IPF)  2.1 The IPF Methodology  The  IPF  is  a  quantitative  multi‐criteria  approach  to  compare  proposed  infrastructure  investments  within  a  sector  according  to  government‐selected  social,  environmental,  financial, and economic criteria. Statistical methods are used to combine this information  into  a  social‐environmental  index  (SEI)  and  a  financial‐economic  index  (FEI).  These  two  composite indicators are then displayed alongside the sector budget constraint, allowing a  classification of projects for further selection and implementation.   The approach recognizes that objective evaluation and selection of investments cannot be  dissociated entirely from policy discourse, professional experience, or the politics of project  selection. In addition to economic benefits, projects may be chiefly valued by governments  and other stakeholders due to key policy goals which are non‐economic in nature, or due to  considerations that objective indicators cannot measure, such as protecting priority habitats,  promoting social inclusion and cohesion, or honoring culture. As such, the IPF accommodates  policy and political responsiveness in two ways: through the selection of criteria (project‐ level  indicators)  for  assessment,  and  by  leaving  a  degree  of  freedom  in  decision‐making  through provision of two references for judgment (the indices). The IPF approach structures  the prioritization process in a manner that accounts for multiple development objectives but  remains practical to implement.   The  IPF  is  quantitative  in  essence  but  does  not  require  the  reduction  of  all  project‐level  information  into  a  common  monetized  unit  of  measure.  The  main  characteristics  of  this  framework include:  a. It synthesizes multiple social, environmental, financial and economic criteria into two  composite indicators –a social‐environmental index (SEI) and a financial‐economic index  (FEI);   b. It allows the inclusion of key relevant policy goals;  c. It is adaptable to contexts with limited information and technical capacity;  d. It considers the sector budget constraints in the classification of projects;  e. It presents information in a visual interface that is simple and easy to interpret;  f. It offers options for budget allocation redistribution between sectors; and  g. It improves the availability and quality of information at the project‐level.    6 2.2 Rationale and Principles for an Approach to Infrastructure Prioritization   The IPF framework is differentiated in four ways from other approaches to infrastructure  decision‐making.  First,  it  incorporates  national  policy  goals,  social  and  environmental  sustainability  criteria,  and  long‐term  development  aims  alongside  financial  and  economic  considerations. Second, it is predicated on parsimony and pragmatism. Third, it makes space  for policy debate via criteria identification and the selection of projects  from mid‐priority  categories.  Fourth,  it  provides  decision‐makers  with  an  intuitive,  graphical  interface  upon  which to compare alternative investment scenarios.    The IPF was created in response to observed government demand, including needs for (a)  improving  infrastructure  planning  at  the  national  and  sector  levels;  (b)  considering  large  projects sets with scarce planning resources; (c) meaningfully addressing environmental and  social primacies; and (d) balancing analytical efficiency, derived from standardization, with  policy  and  political  responsiveness.  Adopting  a  systematic  approach  to  prioritization  is  further  justified  by  public  demand  for  evidence,  value,  and  legitimacy  in  infrastructure  decision‐making. These logics are detailed in Marcelo, et al, 2016. To be deemed legitimate  and comprehensive, prioritization must be based on sound evidence that affords meaningful  comparison.  In  line  with  these  considerations,  the  IPF  is  designed  to  employ  quantitative  measures to the greatest extent possible to limit subjectivity.   Furthermore, comprehensiveness requires that project comparisons make space for multiple  policy goals and facets of project selection. This lends support to employing multi‐criteria  approaches, with criteria selected to reflect considerations of effectiveness and value, as well  as sector and national policy goals. The IPF captures the strengths of multi‐criteria decision  approaches, but also allows use of inputs from cost‐benefit analysis (CBA).5   Finally, the process to prioritize investments must be administratively and politically feasible.  This suggests that governments adopt the principle of parsimony –using the least amount of  relevant information needed to inform a decision. Administrative feasibility means that it can  be  implemented  within  limits  of  institutional  capacity,  cost,  time,  and  data  availability.  Political  feasibility,  on  the  other  hand,  accepts  that  prioritization  cannot  be  so  devoid  of  deliberation that it is rendered completely inflexible or unresponsive to political factors. In  summary,  most  infrastructure  policy‐making  contexts  demand  a  reconciliation  of  highly  technical and objective  policy analysis,  on the  one hand, and more political and practice‐ based inputs, on the other, all within the resource means of governments.                                                            5 We recognize multiple approaches to investment decision‐making, including social cost‐benefit analysis (SCBA). For an  extensive  discussion  of  alternative  approaches,  see  Marcelo,  et  al,  2016.  Whereas  SCBA  requires  fully  monetized  information on costs and benefits, IPF makes use of available inputs (e.g., financial CBA). IPF's value‐adds to CBA are in  (a) directly treating non‐marketed impacts in 'natural' units; (b) relieving the burden of making and justifying assumptions  required to monetize benefits and costs; and (c) dealing directly with issues like equity and social justice.     7 3. The Infrastructure Planning Process in Sri Lanka  This  section  focuses  on  understanding  the  current  infrastructure  planning  process  in  Sri  Lanka as a first step to effectively implement a systematic approach to prioritization. The  objective is to offer an alternative to improve the existing planning process without distorting  the structure and functions already adopted by the GoSL. In this context, the IPF can be seen  as an instrument connecting the preparation, deliberation and endorsement phases with the  allocation of funds stage.     3.1 Infrastructure Planning Process in Sri Lanka  Figure  1  below  describes  the  general  process  of  infrastructure  planning,  approval,  and  funding in Sri Lanka.   Figure 1: Infrastructure Planning Process in Sri Lanka    *The Sector Master Plan is initiated by relevant line ministry and approved as a whole by the Cabinet  based on NPD recommendation.       8 The infrastructure planning process is described in further detail as follows:  1) Project  Initiation:  Projects  can  be  proposed  by  Ministries,  Departments,  Public  Corporations  or  Government  Owned  Companies  and  are  submitted  along  with  pre‐ feasibility studies to the Chief Accounting Officer (CAO) of the relevant Ministry.  2) Ministry  Approval:  If  the  proposal  is  acceptable  to  the  relevant  Ministry,  the  relevant  Chief Accounting Officer shall submit the proposal to the National Planning Department  (NPD). Ministry CAO approval is necessary for the project to go ahead, even if it is initiated  within the Ministry.  3) NPD Evaluation: Proposals are submitted to the NPD for a preliminary evaluation of the  feasibility of the project. Based on the estimated construction costs and maintenance  costs of the projects, they can be classified as  i. Large projects: Projects with an estimated initial cost over LKR. 20 million6 (USD 0.13  million) and recurrent annual operation/maintenance costs more than LKR. 1 million  (USD  6,530)  are  categorized  as  large  projects  and  follow  a  two‐stage  approval  process:  a) Preliminary  Approval:  If  the  project  is  in  line  with  the  National  Development  Framework  (a  rolling  five‐year  development  planning  arrangement)  and  development  priorities,  the  NPD  grants  preliminary  approval  for  the  project  concept paper and suggests the relevant line ministry to do the detailed feasibility  study.  The  NPD  may  recommend  to  the  relevant  line  ministry  to  obtain  the  approval  of  the  Cabinet  of  Ministers  for  the  project  concept  before  a  detailed  feasibility study is carried out, if the NPD considers it is appropriate.   b) Final Approval: In cases where preliminary approval is required and granted by  the Cabinet of Ministers, the Pre‐Feasibility Report for the project is passed on to  the line Ministry and, if necessary, to the Department of External Resources. The  line Ministry, along with Proposing Agency, carries out a detailed feasibility study  and formulates the final project proposal, both of which are submitted to the NPD  for final appraisal. NPD performs a final appraisal and sends its recommendation  to  the  line  Ministry  and,  if  necessary,  to  the  Department  of  External  Resources/Department of National Budget.  ii. Small projects: Projects with an estimated initial cost less than LKR. 20 million (USD  0.13  million)  and  recurrent  annual  operation/maintenance  cost  less  than  LKR.  1  million  (USD  6,530)  are  categorized  as  small  projects  and  follow  a  single‐stage  approval process by NPD before Cabinet approval.                                                          6 This is the current cutoff limit followed as per the Treasury Circular No. 138 dated 04.04.2008. However, this is proposed  to be increased to LKR 100 million as per the draft Govt. Financial Code 2016.    9 4) Cabinet Approval: The Line Ministry considers the Project Proposal along with the Final  Appraisal  Report  of  the  Department  of  National  Planning  and  submits  these  to  the  Cabinet of Ministers for final approval.  5) Inclusion in Sector Master Plan: A sector master plan is a comprehensive multi‐year plan  that is developed within the National Development Framework for each sector. Each line  ministry develops the Sector Master Plan. Large projects are included in the proposed  sector master plan after receiving In‐Principal NPD recommendation. Then, the proposed  sector  master  plan  receives  Cabinet  approval.  Small  projects,  once  approved  by  the  Cabinet of Ministers, should be included in the relevant sector master plan.   6) Inclusion  in  Medium‐Term  Budget/  Expenditure  Framework:  A  Medium‐Term  Budget/  Expenditure  Framework  is  a  rolling  three‐year  budget/expenditure  planning  and  management framework. Projects approved by the Cabinet of Ministers are included in  the Medium‐Term Budget/ Expenditure Framework.  7) Funding Proposal: Preliminary approval to explore avenues of funding is also sought from  the Cabinet of Ministers after having appraised the proposed funding arrangements:  a) In the event financing is envisaged in terms of the Foreign Loans Act, it should be  referred to the External Resources Department.  b) In  the  event  financing  is  envisaged  through  annual  Budgeting,  it  should  be  referred to the National Budget Department.    3.2 Improving the Infrastructure Planning Process in Sri Lanka  A critical point in the infrastructure planning process is the transition from the preparation,  deliberation, and endorsement phases, to the allocation of funds for project implementation.  Here,  the  need  for  evidence,  value,  and  legitimacy  in  infrastructure  decision‐making  is  essential to the efficacy, efficiency and transparency of the entire process. The IPF can play  a key role in this transition by systematizing the prioritization of investments according to a  set of criteria chosen by consensus among the relevant stakeholders, with consideration of  the budget constraint.     The  IPF  may  be  introduced  into  the  infrastructure  planning  process  immediately  before  preliminary approval to explore avenues of funding is sought from the Cabinet of Ministers.  It is at this stage that proposed projects included in sector master plans must compete for  the pool of limited funding in order to move to implementation. Since the IPF allows decision‐ makers  to  identify  a  limited  set  of  priority  projects  that  may  be  implemented  within  the  budget constraints (which disallows implementation of all projects), it is important that such  priority projects be identified before the financing scheme for all projects is determined so  that the available financing or budget can be optimally utilized. While projects approved by  the Cabinet can make it to the Sector Master Plan or medium‐term plan, the implementation  of these projects in a budget cycle will be determined by the IPF so that projects with larger  social,  environmental,  financial  and  economic  benefits  are  implemented  ahead  of  others    10 with  lesser  expected  benefits.  The  proposed  infrastructure  planning  process  with  the  inclusion of IPF is depicted in Figure 2 below.  Figure 2: The IPF and the Infrastructure Planning Process in Sri Lanka    *The Sector Master Plan is initiated by relevant line ministry and approved as a whole by the Cabinet based  on NPD recommendation   4. Project  Prioritization  Applied  to  Water  Supply  Investments  in  Sri  Lanka  Considering  the  resource  constraints  challenging  infrastructure  development  in  Sri  Lanka,  effective project prioritization and selection is needed to optimize the use of scarce public  resources.  The World Bank Infrastructure and PPP Group, with the support from the National  Planning Department of Sri Lanka (NDP) and the National Water Supply and Drainage Board  (NWSDB), undertook a pilot exercise to prioritize water projects to test the IPF's utility in the  Sri Lanka project development context.   The set of water projects under study primarily consists of projects that augment existing  water supply systems, typically by linking them to new raw water sources and/or treatment    11 facilities. Some projects involve integration with other systems, depending on whether they  include expansion into new service areas (specific details can be found in Table 8). In the list  of proposed projects, two are distinctly different from the others: the Water Treatment Plant  at  Kethhena  and  the  expansion  of  the  water  pipeline  along  the  Orugodawatta‐Ambatale  Road. At the request of the NPD, the former was retained in the analysis, but it was excluded  from calculations used to determine the weighting process (discussed in detail later) in order  to avoid bias. The latter was removed from the final analysis altogether, since financial and  economic  analysis  for  that  particular  project  was  not  readily  comparable  to  those  of  the  other projects.   Overall,  the  exercise  sought  to  facilitate  prioritization  in  a  manner  that  i)  accounts  for  broader  economic,  social,  and  environmental  considerations  and ii)  remains  feasible  with  respect to time, cost, analytical capacity, and data availability.     4.1. The IPF Implementation Process  Implementing the IPF is relatively straightforward, following five steps (see Figure 3):   1. Selecting decision criteria;   2. Gathering project‐level criteria data;   3. Calculating social‐environmental and financial‐economic composite indicators;   4. Plotting projects and budget limits; and   5. Selecting projects.   To implement these steps, it is necessary to make three key decisions:   1. Define  criteria  to  be  included  in  the  Socio‐Environmental  and  Financial‐Economic  indices;  2. Define a criteria‐weighting methodology to combine variables and calculate scores;  and    3. Establish a decision rule for medium priority projects.  In the subsequent sub‐section, the application of the IPF is described in terms of the steps  presented in the figure below, with direct reference to the Sri Lankan Water Supply pilot. An  extensive technical description of the IPF methodology is also detailed in Marcelo et al, 2015.           12 Figure 3. IPF Sequence         Source: Marcelo et al, 2015  4.1.1. Step 1: Criteria Selection  The  first  step  in  applying  the  IPF  is  to  bring  together  the  relevant  stakeholders  from  the  government agencies to explore potential criteria that will form the basis for comparison at  the project level. In case of the Sri Lanka pilot, the World Bank team, including experts from  the water sector, had multiple rounds of discussions with the National Planning Department  (NPD)  of  GoSL  to  agree  on  the  criteria  that  would  be  adopted  to  compare  water  supply  projects. These discussions began with the World Bank team presenting the IPF to all relevant  government  agencies  in  Sri  Lanka;  followed  by  a  series  of  in‐depth  knowledge  exchanges  between  the  NPD  and  the  World  Bank  team,  wherein  the  NPD  shared  the  existing  methodology  including  the  criteria  they  employ  to  determine  the  financing  scheme  for  projects (Annexure‐I). Using this as the starting point, the World Bank and NPD came up with  the following preliminary set of criteria, which were to be tested for information availability  at the project level:        13 Table 1. Preliminary proposed selection criteria  SEI  FEI  ‒ Beneficiaries/Users per $ invested  ‒ Benefit‐cost ratio  ‒ Jobs created (direct and indirect)  ‒ Existing water resource yield  ‒ Poverty level (in area of intervention)    ‒ Quality of existing water  ‒ Water‐borne diseases  ‒ Alternative water resources      The IPF requires a minimum level of relevant information at the project level to compare  infrastructure  projects.  Therefore,  the  aim  is  not  to  produce  a  long  list  of  criteria,  but  to  carefully select those that would be most effective in capturing the key differentiating factors  among the projects. The selection of variables may differ based on government policy goals  (e.g., sectorial, social, and environmental aims) and stakeholder consultations, but generally  includes indicators of value, efficiency, and social and environmental impact.   It is also essential that the selected criteria make it possible to discern between projects with  some  degree  of  precision  and  exhibit  sufficient  variability  (for  each  decision  criterion)  to  allow distinction between projects or groups of projects. In other words, a criterion with little  to no variability across projects is not useful to any prioritization strategy.  4.1.2. Step 2: Data Consolidation and Preparation  The next step is to define the set of projects and consolidate the information at the project  level. An initial list of 27 projects corresponding to project proposals that NPD received from  the National Water Supply and Drainage Board (NWSDB) and several from the Megapolis  Master Plan was considered.7 From this list, two projects pertaining to the construction of  new water reservoirs were removed from consideration, as the nature of these projects was  quite different to other water supply projects. Two other projects were discarded, as they  were in very early stages of preparation and hence did not have sufficient information. In  addition, one project was also excluded since it went under procurement at the time of this  analysis.  Lastly,  six  new  projects  from  the  Public  Investment  Program  (2016‐2020)  were  added to the final list of projects, taking the total project count to 28.  The subsequent step is to gather the data to calculate the indicators that would comprise  the  SEI  and  FEI  scores  for  each  project.  Project  data  were  entered  into  a  simple  Excel                                                          7 The Western Region Megapolis project (or Megapolis Master Plan) has a list of 171 projects with a total investment of  approximately  US$40  billion.  The  projects  under  this  list  incorporate  Transport,  Energy,  Water,  Housing,  Townships,  Environment and waste management, Port, Airport, Logistics and tourism related projects confined mostly to the western  region. The transport component of the Megapolis plan has been developed by using the Urban Transport Master Plan for  the  Colombo  Metropolitan  region  together  with  the  land  use  plan  based  on  the  developments  envisaged  under  the  Megapolis. Similarly, the Water projects identified under the Megapolis plan is a collection of investments identified by the  NWSDB, enhanced by the requirements of the land use planning such as the "aero city", "industrial city", "techno city", etc.    14 environment that recorded, for each project under study, raw project data associated with  each  criterion.  Additional  calculations  were  made  in  cases  where  data  were  not  readily  available at the project level.   4.1.3. Step 3: Calculation of the Indicators  The approach to calculate the composite SEI and FEI is two‐fold and includes (a) identifying  the  criteria  to  be  included  in  each  composite  indicator,  along  with  their  units  of  measurement,  and  (b)  specifying  a  method  to  estimate  or  assign  weights  to  the  criteria  involved in calculation of the SEI and FEI. In this section, the criteria selected as inputs to the  SEI and FEI are described, along with the selected weighting methods.  The preliminary list of criteria presented in Table 2 was further revised by two experts in the  water  sector:  a  local  consultant  (former  Additional  General  Manager  of  National  Water  Supply and Drainage Board) and an international water expert. The preliminary criteria were  also contrasted against current data availability. A final list of criteria that resulted from this  process is shown in Table 2 below.    Table 2. Final criteria selected    SEI (8)  FEI (2)  ‒ New beneficiaries/users per $ invested  ‒ Benefit‐cost ratio  ‒ Jobs created (direct) per $ invested  ‒ Existing water resource yield  ‒ Poverty level (in area of intervention)  ‒ Non‐revenue water (%)  ‒ Bacterial quality of existing water  ‒ Water‐borne diseases  ‒ Continuity of supply  ‒ Existing safe water coverage    4.1.3.a.  Input Criteria for Social and Environmental Index (SEI)  This section describes the seven input criteria for the SEI:  SEI 1. Beneficiaries: For each project, the criterion 'beneficiaries' measures the number of  new direct project beneficiaries per million dollars invested. All 28 projects to which the IPF  framework is applied are being developed in areas that usually have some existing National  Water Supply and Drainage Board (NWSDB) scheme serving a portion of the population in  those areas. The new projects would connect these existing beneficiaries as well as some  previously untapped portions of the population, who are the new beneficiaries. Projects with  a greater number of new beneficiaries are expected to have higher SEI scores. This criterion  considers only new beneficiaries, as it aims to determine the additional social benefits that  are  generated  by  the  implementation  of  the  project.  However,  the  benefits  to  existing  beneficiaries are accounted for in the benefit‐cost analysis under the FEI. The information  was obtained from the project's pre‐feasibility studies shared by NWSDB.    15 SEI  2.  Jobs  Created:  This  criterion  accounts  for  the  number  of  direct  jobs  created  by  the  project during the construction and operational phases. The number of jobs created during  the operational phase was available in the pre‐feasibility studies of the projects. The number  of jobs created during the construction phase was calculated based on the cost estimate for  pipe laying works and civil/structural work and the unit cost of labor. First, the cost of labor  was assumed as 20% of the pipe laying cost and as 40% of the civil/structural work cost. Then,  the typical size of labor crews used in pipe supply and laying and civil/structural work was  identified based on available data in NWSDB, and the rates charged per crew were estimated  based on the daily wage rates for skilled and unskilled labor using the NWSDB Rate Book for  the respective year. The detailed calculations are provided in Annexure‐II.  SEI 3. Poverty Level: This criterion refers to the poverty level in the area where the project is  to  be  located.  It  is  calculated  as  the  percentage  of  people  living  below  the  poverty  line  measured  thorough  the  poverty  head  count  index  data  available  at  a  District  Secretarial  Divisions (DSD) published by the Department of Census and Statistics.8 If a Project covers  more  than  one  DSD,  then  the  poverty  level  input  criteria  for  that  particular  project  is  calculated as a weighted average of the poverty levels in each of the DSDs based on their  existing populations.  SEI 4. Bacterial Quality of Water: This criterion attempts to factor in the quality of water using  a consistent parameter across all projects. Because almost all projects in the analysis include  water treatment, these projects aim to improve the quality levels of supplied water. Bacterial  quality is measured by the number of failed water quality tests during the last 36 months in  the areas where the projects will be implemented.9 In order to prioritize projects in areas  where quality is in most need of improvement, projects where test failure levels are higher  are  prioritized  for  improvement  works.  Such  data  was  collected  from  either  the  pre‐ Feasibility Reports or Bacteriological WQ Test results for the relevant years from NWSDB.  SEI  5.  Prevalence  of  Water  Borne  Diseases:  This  criterion  measures  the  average  annual  number of diarrhea/ dysentery, hepatitis, and typhoid cases in the last five years per 100,000  of  the  population  to  be  served  by  the  projects.  This  data  was  aggregated  from  various  sources,  including  pre‐feasibility  reports,  health  offices  (RDHS,  MOH,  PHI,  Regional  Epidemiologist etc.), and the Department of Health. Again, since a key  aim of all projects  included in the analysis is to provide safe piped water supply, areas with higher prevalence  of waterborne disease receive higher priority for intervention works.   SEI 6. Continuity of Supply: This criterion is based on the hours of water supply per day in the  areas where the project will be located. The lower the hours of supply, the higher the priority  for implementing projects serving those areas. These data are obtained from either the pre‐                                                         8  The districts of Sri  Lanka are  divided  into  administrative  sub‐units  known  as divisional  secretariats.  The  Divisions  are  administered by a 'Divisional Secretary' and are known as 'D.S. Divisions'. There are 331 of them.  9   The  data  are  collected  as  part of  the  standardized  process  specified  by  the  Sri Lanka  Standards  Institution  (SLSI).  SLSI  stipulates the number of tests to be conducted every month based on the number of consumers.    16 Feasibility Studies or Assessment of Pipe Borne Water Supply Facilities in DSDs published on  the  NWSDB  website,  as  at  end  of  December  2015.10  As  the  data  are  available  only  for  brackets of service, a score was assigned to each bracket in the following manner:  Table 3. Hours of supply per day  Supply Hours Score (A) 18 ≤ x ≤ 24 1 12 ≤ x < 18 2 6 ≤ x < 12 3 1≤x<6 4 If a project covers more than one DSD, then the score for the hours of supply is assigned to  each DSD based on their respective hours of supply, and the final score is computed as a  weighted average of the individual scores each DSD received and their existing population.  SEI 7. Existing Safe Water Coverage: This criterion measures the percentage of population  with access to safe water sources. Projects are given higher priority if they are located in  areas where fewer consumers (as a percentage of the population) have access to safe water.  Data for this criterion were obtained from pre‐feasibility studies (PFS), 2012 census data, and  data  from  DSD  offices  (Resource  Profile)  and  Grama  Niladhari  Divisions  (GND).11  In  cases  where data could not be directly extracted from PFS Reports, census information and data  from DSD and GND were used to calculate the number of households with access to unsafe  water sources (i.e., unprotected wells, rivers, tanks, streams etc.).12  Information for an additional environmental indicator was also considered to measure the  sustainability of proposed water extraction (in terms of the maintenance of the ecosystem  function).  The  proposed  indicator  was  the  quantity  of  extraction  as  a  percentage  of  the  surface water flow; however, due to limited information on the total water demand from the  source (not just of the particular project) as well as detailed flow / runoff data (to account  for floods and low water flows), it was not possible to get accurate estimates for the projects  in this analysis. Using the variable without knowing the total water extraction would provide  misleading information, as it would not be possible to know to how the additional withdrawal  would impact the ecosystem.   4.1.3.b.  Input Criteria for Financial and Economic Index  This section describes the two input criteria for the FEI, namely the benefit‐cost ratio and the  water resource yield.                                                          10 http://www.waterboard.lk/web/index.php?option=com_content&view=article&id=78&Itemid=425&lang=en  11 Sub‐unit of District Secretarial Divisions (DSDs).  12 http://www.statistics.gov.lk/PopHouSat/CPH2011/index.php?fileName=H4&gp=Activities&tpl=3      17 FEI 1. Benefit‐Cost Ratio: For each water project, the benefit‐cost ratio (BCR) corresponds to  the net present value of all financial and economic benefits divided by the net present value  of  all  costs  (annualized  operating  expenses  and  capital  expenditures).  This  calculation  includes the economic benefits accruing out of time savings for collection of water, monetary  savings  for  reduction  in  purchase  of  drinking/cooking  water  from  private  suppliers,  and  health benefits attributable to reduced instances of waterborne diseases and chronic kidney  disorder cases. It is assumed that 10 minutes per‐day, per‐family would be saved in water  collection in cases where data were not readily available. Similarly, it is assumed that Rs. 20  (US$ 0.13) per family per day would be saved by not purchasing water from private vendors  and that chronic kidney disorder cases could be reduced by 20% with access to higher‐quality  water delivered by the new projects. The higher the benefit‐cost ratio, the more benefits  accrue to the population. As such, higher BCRs contribute to higher composite FEI scores.   FEI  2.  Existing  Water  Resource  Yield:  This  criterion  is  used  to  check  the  level  of  implementation hazards for the projects by verifying the extent to which the new projects  will  be  able  to  extract  water  from  existing  water  resources.  This  is  done  by  considering  whether  the  project  has  Approved  Water  Rights,  MOUs  with  other  users,  and  water  availability throughout the year. The higher the existing water resource yield, the higher is  the contribution of this input criterion to the final composite FEI score.   The scoring matrix is detailed below:   Table 4: Scale for measuring existing water resources yield  Water Availability Throughout MOU with Other Water Approved Water Rights the Year Users Score Confirmation on Score Documents Score Documents Availability (A) Availability of Water (B) Availability (C) Available (or if not Available (or if not 1 100 % Confirmed 1 1 relevant) relevant) Not confirmed in Not Available 0 0 Not Available 0 drought season etc. Existing Water Resource Yield Score = Score A + Score B +Score C FEI 3. Non‐Revenue Water:  This  criterion  measures  the  percentage  of  non‐revenue  water  (NRW) that exists in the existing water supply schemes serving the areas or DSDs where the  new  projects  will  be  located.  NRW  is  a  good  measure  of  the  economic  efficiency  of  the  current water supply systems. The higher the existing NRW, the greater the need for projects  that  improve  infrastructure  and  management  practices.  NRW  values  are  weighted by  the  number of existing beneficiaries in the service area, since larger distribution networks that  cover larger populations are also likely to see larger losses. Data on the NRW values were  sourced from NWSDB (2015).   Table 5 below provides basic descriptive statistics on the indicators used in the IPF analysis  to show the variation that exists between the projects with respect to the various indicators.     18 Table 5: Descriptive statistics  VARIABLE N MEAN STD.DEV. MIN MAX Total Expected Cost (USD million) 28 96.07 84 9 481 Total number of new beneficiaries 27 113,677 89,201 0 286,692 Total number of jobs created 27 1,687 1,424 193 7,109 Poverty Level 27 8 4 3 22 Hours of water supply (1=18 ≤ x ≤ 24; 4= 1 ≤ x < 6) 27 2 1 1 4 Quality of Water 23a 5 8 0 25 Existing safe water coverage 28 83 14 39 97 Prevalence of water borne diseases (#) 27 209 140 32 568 Non-revenue water level 27 22 7 11 37 Net present value of benefits 27 103 95 4 319 Net present value of costs 27 84 75 7 322 Notes: The data of projects not included in the IPF analysis are excluded.  a  Four projects have missing data    4.1.3.c.  Combining Criteria into Composite Indicators  IPF aggregates the SEI and FEI indicators into two composite scores for easier interpretation  and comparison. This helps to reduce the data from a complex, multidimensional frame into  fewer dimensions. Aggregating indicators into combined indices requires assigning weights  to each criterion, then summing the weighted indicator values to yield a combined total. The  IPF  uses  a  variation  of  the  Principal  Component  Analysis  (PCA)  originally  developed  by  K.  Pearson (1901) to determine the weights associated with each criterion to obtain composite  indicators at the project level.  In  simple  terms,  PCA  is  a  data  reduction  and  mathematical  technique  that  allows  the  transformation  of  a  set  of  possibly  correlated  variables  into  a  new,  uncorrelated  set  of  "principal  components"  (see  Figure  4).  These  principal  components  are  defined  as  linear  combinations  of  the  variables  (in  this  case,  the  project  criteria)  to  be  synthesized.  The  transformation  is  done  in  such  a  way  that  the  first  principal  component  is  the  linear  combination of variables that retains the maximum variability contained in the original data  (seen Column 1, Table 5).13  Each principal component assigns weights to each individual criterion. These weights specify  the  extent  to  which  each  variable  contributes  to  the  SEI  and  FEI.  In  PCA,  the  sum  of  the  squares of the weights of the variables under the SEI or FEI is equal to one, and the highest  weights tend to be assigned to criteria with larger variation. This is because indicators that  have a wide range are the most informative and allow for better cross‐project comparisons.  Variables with very low variation do not allow for significant differentiation between projects  and are thus assigned lower weights. Importantly, the resulting SEI and FEI composite scores                                                          13 The subsequent principal components are subject to being orthogonal (uncorrelated) to the previous ones.    19 are  all  relative  values  that  enable  comparison,  but  their  absolute  value  has  no  practical  meaning.   Figure 4. Graphical representation of PCA for two standardized random variables PC1 = Principal Component 1 (maximum variance) PC2 = Principal Component 2 (maximum variance given that it is orthogonal to PC1)   In this study, Project 25 (Construction of Treatment Plant at Kethhena) was excluded from  the PCA‐based calculation of weights for both SEI and FEI. The reason is simple: this is the  only treatment plant project in the set of 28 projects considered. Compared to the rest of  the projects in the sample, Project 25 is an outlier in terms of the number of beneficiaries  and its cost. This project has been ranked based on the estimated weights and included in  the general results, however, upon the request of the NPD.  Social and Environmental Index (SEI)  This section details how the SEI score is calculated. A sensitivity analysis shows the variation  in the composition of the SEI when the weights associated with each criteria change as a  result of applying different types of constraints or weighting approaches.14,15 Note that, to  establish the weights of the criteria, the IPF privileges applying either PCA or a variation of  the  PCA  method,  which  allows  the  inclusion  of  policy‐oriented  considerations  without  adopting a purely subjective weighting scheme.16 These considerations are introduced in the  form of additional constraints to the PCA maximization exercise. As mentioned before, the  goal is to obtain a set of weights that maximize the variance of the variables in the SEI.                                                           14 Composition refers to how much each indicator (in terms of a percentage) contributes to the overall SEI score.  15 Refer to Annexure V to see the exact weights that emerge from the analysis.   16  In  a  purely  subjective  weighting  scheme,  the  weight  (magnitude)  of  each  criterion  is  subjectively  chosen  without  considering the structure of the subjacent data.      20 Table 6 below summarizes the results of SEI calculations according to the various weighting  scenarios. Scenario 1 shows the results for the 1st principal component when no restrictions  are imposed. This linear combination can explain up to 29% of the variation in the data. The  second column shows the results when PCA‐determined weights are constrained to be all  non‐negative. As one can see in Scenario 2, some of the resulting weights are zero.   Scenario 3 introduces an additional constraint to PCA so that no variable contributes less  than  5%  to  the  composite  SEI  score.  This  ensures  that  all  criteria  –carefully  selected  by  consensus  between  experts  and  stakeholders–  contribute,  albeit minimally,  to  the  scores  given to the projects through the SEI. While each subsequent constraint reduces the power  to explain the variation in the data, the weights derived in Scenario 3 are considered to be  the most objective given the constraints and can still explain 21% of data variance. Therefore,  these are used as the weights applied in the final IPF results.   NPD suggested that existing safe water coverage should receive the highest priority/weight,  followed  by  prevalence  of  water  borne  diseases,  poverty  level,  beneficiaries  per  million  dollars invested. The lowest priority was recommended to be accorded to jobs created per  million dollars invested. The jobs created criterion was deemed of lowest priority by the NPD  since the direct jobs primarily reflect temporary jobs created during construction. In contrast,  long‐term direct jobs associated with operation and maintenance of the project comprise  only a small percentage (on average, 0.03%) of the total number of direct jobs created.   Scenario 4 below shows the results that emerge when the analysis is based on the subjective  PCA weighting recommendation of the NPD.17 Following this rule, there is a significant loss  in  the  efficiency  of  the  resulting  SEI  in  terms  of  the  data  variation  that  can  be  explained  compared to previous estimations (see Scenario 4, Table 6).   Finally, a simple average weighting method (Scenario 5 in Table 6) is also estimated. Overall,  while  there  are  differences  in  some  individual  rankings  (as  can  be  expected)  due  to  the  different weights, the general trend of the projects that are the highest and lowest on the  spectrum does not vary significantly (more details in Section 4.1.5).                                                              17 The NPD references were used as additional constraints in the generation of weights through PCA.    21 Table 6: Sensitivity analysis for the composition of the SEI and percentage of data variation  explained by each  Contribution (as a %) of each indicator to the composite SEI score under different weighting schemes INDICATORS Standard PCA with PCA with PCA weights Simple PCA* weights>0 weights>min using NPD Average requirement rule (1) (2) (3) (4) (5) 1. Beneficiaries/US m$ 0.055 0% 9% 15% 14.3% 2. Jobs created/US m$ 0.574 27% 19% 9% 14.3% 3. Poverty level 0.082 12% 10% 15% 14.3% 4. Continuity of water supply 0.333 28% 24% 15% 14.3% 5. Bacterial quality of water -0.479 0% 9% 9% 14.3% 6. Existing safe water coverage 0.564 30% 19% 24% 14.3% 7. Prevalence of water-borne diseases -0.040 2% 9% 15% 14.3% Total 100% 100% 100% 100% % of data variance explained 33% 29% 22% 17% 16% Notes: *The figures presented in this column are the originally calculated weights using the unrestricted PCA methodology  While there is no normative reason to use one weighting scheme over the other, the IPF  analysis  herein  first  presents  the  PCA  method,  which  is  both  unbiased  with  respect  to  weighting and also best makes use of variation in the data for the purposes of differentiating  projects. While there are differences in some individual rankings (as can be expected) due to  the different weights, the general patterns of project ranking do not vary significantly.  Financial and Economic Indicator (FEI)  Similar to the SEI, the FEI scores are also calculated using the PCA approach. However, for  the  FEI  PCA‐based  weighting,  three  other  outlier  projects  in  addition  to  Project  25  (mentioned earlier) were removed. These include outliers include Projects 2 and 4, whose  NRW  levels  are  exceptionally  higher  than  the  others  (36.9  and  36.34,  respectively),  and  Project 27, whose and yield value was zero18. All three projects were included in the analysis  and only excluded from the weighting process to remove biases.   Table 7 below shows the composition of the FEI score using the PCA approach and a simple  average  for  a  comparison.19  The  benefit‐cost  ratio  has  the  highest  weighting  in  the  FEI  indicator  when  using  the  PCA  (the  FEI  is  constituted  almost  entirely  by  the  BCR).  This  is  acceptable, as it is the most critical factor to distinguish between projects on financial and  economic aspects.                                                           18 Based on a September 2014 feasibility report, the water supply for this project is proposed to be drawn from an existing  water  supply  system  (Kalu  Ganga  Water  Supply  Project)  by  laying  a  new  transmission  pipeline.  The  report  indicates,  however, that the existing system has no capacity and must be augmented, but that no proposal or feasibility study has  been prepared to ensure water availability.  19 Refer to Annexure V to see the exact weights that emerge from the analysis.    22 Table 7: Sensitivity analysis for the FEI and variance explained by each scenario  Contribution (as a %) of each indicator to the composite FEI score   INDICATORS Weights from Weights>min Simple Weights>0 PCA* requirement Average Non-revenue water 0.507 50% 16% 33.3% Benefit Cost Ratio 0.508 50% 68% 33.3% Water Resources Yield -0.696 0% 16% 33.3% Total 100% 100% 100% % of data variance explained 49% 34% 28% 19% Notes: *The figures presented in this column are the originally calculated weights using the unrestricted PCA methodology  The final equations used to calculate the SEI and FEI, based on the constraint that no variable  should contribute less than 5%, are the following:  SEI 0.09 Beneficiaries 0.19 Jobs 0.10 Poverty 0.24 Continuity of Water Supply 0.09 Bacterial Quality of Water 0.19 Existing Safe Water Coverage 0.09 Prevalence of Water Borne Diseases FEI 0.68 Benefit Cost Ratio 0.16 Existing Water Resource Yield 0.16 Non‐Revenue Water Level   These are used to generate SEI and FEI scores for each project under consideration.    4.1.4. Step 4: Plotting SEI and FEI Results  As previously discussed, the SEI summarizes social and environmental aspects, while the FEI  condenses  the  financial  and  economic  aspects  of  the  water  projects  into  a  single  metric.  Since  the  SEI  and  the  FEI  reflect  different  aspects  of  projects,  the  ordering  (ranking)  of  projects by each composite indicator is different. Table 8 below presents the overall list of  projects analyzed in this study, with their individual rankings on both the indices, as well as  the expected costs of implementing the projects according to the feasibility reports.20 Project  9  is  missing  the  FEI  score,  since  the  project  involves  only  the  replacement  of  a  major  transmission pipeline (along the Orugodawatta‐Ambatale Road) and, therefore, did not lend  itself to a comparable financial and economic analysis as the other projects. The individual  SEI  and  FEI  indicator  scores  for  each  project  are  presented  in  Annexures  III  and  IV,  respectively. Annexure V presents the composite FEI and SEI scores for all projects.                                                              20 There are two large investment projects. P7 and P20 cover low‐density areas and thus the distribution pipeline lengths  are very large.     23 Table 8: Project SEI and FEI rankings and total expected costs  SEI FEI Investment ID21 PROJECT Ranking Ranking (US $m) P1 Kirama-Katuwana WSPa 4 21 9 P2 Kandy North (Pathadumbara) Water Supplyb 26 10 112 P3 Katana Water Supply (Phase I & II)a 23 16 45 P4 Hemmathagama Water Supply Schemeb 14 8 60 P5 Thambuththegama Water Supplya 15 6 91 P6 Anuradhapura South Water Supplyb 18 7 102 P7 Towns East Polonnaruwa Water Supplyb 21 13 359 P8 Matara Stage IV Water Supplyb 11 20 134 P9 Expansion: Water Pipeline Orugodawatta-Ambatale Roadc 25 64 P10 Eheliyagoda Water Supplyb 16 14 34 P11 Eppawala Water Supplyb 7 4 40 P12 Palugaswewa Water Supplya 3 3 20 P13 Valachchenai Water Supplyb 8 25 75 P14 Dankotuwa Water Supplya 28 23 92 P15 Greater Galle Stage IIId 27 17 67 P16 Bandarawela, Diyathalawa, Haputhale Integrated Water Supplyb 13 15 111 P17 Divulapitiya Water Supplya 20 27 57 Mirigama, Kandalama, Kaleliya and Ganegoda Group Towns P18 95 Water Supplyb 24 26 P19 Hatharaliyadda Water Supply Schemea 9 24 13 P20 Eppawala, Rajangana, Nochchiyagama & Giribawa WSPb 17 18 357 P21 Yan Oya Water Supplyb 1 2 102 P22 Towns South of Puttlam WSPb 12 12 98 P23 Greater Mannar WSPb 10 11 109 P24 Greater Vavuniya WSPb 22 9 159 P25 Construction of Treatment Plant at Kethhenae 2 1 3 P26 Ingirya, Handapangoda Water Supplyf 19 22 81 P27 Makandura, Pannala, Kuliyapitiya Water Supplyb 5 5 14 P28 Kalpitiya WSPb 7 20 94   Notes: a Augmentation of the existing system/s with a new raw water source and treatment b Augmentation of the existing small system/s with an integrated project including a new raw water source and treatment c Replacement of an existing unserviceable pipe line due to a road expansion d Expansion of the existing system to provide water to the developing surrounding areas with additional treatment. e Augmentation of water treatment plant only. Additional water would be distribution to new areas through different funding. f Augmentation of an existing water supply system with an integrated project. No treatment plant is included as it will receive treated water from another project. g Augmentation of treated water with a new treatment plant and new transmission systems to provide water to adjoining areas. Distribution systems will be laid with funding obtained from another project.                                                           21 In subsequent sections, the results are presented by using project IDs for ease of representation on charts.    24 Implementing  the  full  portfolio  of  water  infrastructure  projects  would  require  a  US$3.08  billion investment –an amount that exceeds the budget for new water infrastructure projects  in the next four years. The estimated available budget over the next four years, as detailed  in Table 9 below, is approximately US$ 0.35 billion.  This figure is based on a conservative  budget estimate that accounts only for the amounts allocated to 'new' water infrastructure  projects and does not consider funds budgeted to maintain ongoing projects.  Table 9: Budget allocation for new projects  Budget for New Water Supply Projects Year (LKR Billion) (USD Million) 2017 10.4 76.3 2018 11.4 84.0 2019 12.6 92.4 2020 13.8 101.6 Total 48.2 354.3 Source: National Water Supply and Drainage Board Galle Road, Ratmalana Vote Ledger Statement: May 31st, 2017. Notes: The allocations from 2018 up to 2020 are based on 10 % increase per year from allocations for year 2017. Figures 5 and 6 show the ordering/ranking of the projects based on their SEI and FEI scores.  These  figures  also  display  the  estimated  budget  limit  to  show  which  projects  could  be  implemented, given the budget constraint, if projects were selected according to one or the  other index score only.   Figure 5: SEI ranking for water infrastructure projects in Sri Lanka  Social and Environmental Indicator (SEI) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 P2 P9 P3 P6 P5 P4 P7 P8 P17 P11 P1 P14 P24 P15 P18 P26 P20 P10 P16 P22 P23 P19 P13 P28 P27 P12 P25 P21     ‐‐‐‐ Budget constraint of US$ 0.35b  Source: Authors' calculations      25 Figure 6: FEI rankings for water infrastructure projects in Sri Lanka  Financial and Economic Indicator (FEI) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 P14 P8 P3 P2 P4 P6 P5 P17 P18 P13 P19 P1 P15 P16 P10 P7 P27 P11 P12 P21 P26 P28 P20 P22 P23 P24 P25 ‐‐‐‐ Budget constraint of US$ 0.35b  Source: Authors' calculations  Project 14, the Dankotuwa Water Supply Project, ranks the lowest on the SEI scale. This is  because the project serves an area that has low levels of poverty and a good existing water  supply system in terms of both quantity and quality.22 According to the FEI, on the other  hand, projects 17 and 18 (i.e. Divulapitiya Water Supply; Mirigama, Kandalama and Kaleliya  and  Ganegoda  Group  Towns  Water  Supply,  respectively)  score  the  lowest.  These  low  FEI  scores are driven by their low benefit‐cost ratios, since both projects have high costs per  beneficiary (Project 17‐ US$ 1299 per beneficiary and Project 18 ‐ US$ 1518 per beneficiary).   Distinctively,  two  projects  rank  extremely  high  on  both  the  SEI  and  FEI.  Project  25  (Construction of Treatment Plant at Kethhena) scores the highest on both indicators. This is  largely because it would have a high number of both beneficiaries (90,824 new beneficiaries  per million dollars invested) and jobs created (67 jobs per million dollars invested). These  numbers  are  significantly  higher  than  any  other  project  in  the  list.  However,  it  must  be  repeated that this project is distinctly different in nature to the others in the project list: it is  the only water treatment project, while all others are water supply projects.   The other project that scores highly on both indicators is Project 21, Yan Oya Water Supply  Project. This project has the lowest safe water coverage (38.59%) and demonstrates a high  level of need with respect to water service quality (water supply of between 1‐6 hours per  day and in an area with a prevalence of chronic kidney disorder). The third project in the high                                                          22 Both project areas have a supply of 18‐24 hours of water, low incidence of water quality issues and a high safe water  coverage rate.    26 priority bracket is Project 12, Palugaswewa Water Supply, which also has a low safe water  coverage  rate  and  the  highest  prevalence  of  water‐borne  diseases  and  chronic  kidney  disease among all the proposed project sites.   Considering the project rankings for both SEI and FEI (Figure 7) under the assumed budget  limits,  some  projects  are  designated  as  "high  priority"  for  being  relatively  high  on  both  indicators (i.e. projects 11, 12, 21, 25 and 27 that have been marked as green points). Given  the  budget  constraints,  several  projects  (such  as  projects  14,  15,  17,  18,  22,  26,  etc.  designated by red points) are of lower priority for implementation, scoring lower according  to both SEI and FEI.   Figure 7: IPF Matrix: Mapping of projects by SEI and FEI   100 P21 90 80 P25 70 SEI (PCA, positive, min req 5%) P12 P1 60 P28 P27 P11 50 P13 P19 P23 P16 P4 P8 P22 40 P10 P5 P20 P17 P6 P26 P7 30 P18 P3 P24 20 P15 P2 10 P14 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 FEI     ● High Priority Projects  ● Lower Priority Projects  ● Medium Priority Projects  ‐‐‐‐ Budget constraint of US$ 0.35b  Source: Authors' calculation    High  priority  projects  are  in  the  upper  right  quadrant  (those  that  fall  within  the  budget  constraint imposed along both the SEI and FEI axes), while the lower priority projects are in  the lower left quadrant. Projects located in the upper left and lower right quadrants scored  relatively  high  on  either  the  SEI  or  FEI,  but  not  both.  For  example,  Project  5,  Thambuththegama Water Supply project, scored higher on FEI than SEI, whereas Projects 1,    27 13  and  28  (i.e.  Kirama‐Katuwana  WSP,  Valachchenai  Water  Supply  Kalpitiya  WSP)  scored  higher on SEI but not the FEI. These projects are considered medium priority projects.   By design, some of the medium priority projects could still be implemented, since the budget  is not completely exhausted after executing all high priority projects. In fact, the five high  priority projects constitute only 51% of the available budget. Implementation of the medium‐ priority projects should be subject to expert discussion for selection, preferably under the  framework  of  decision  rules  used  to  guide  deliberation  and  selection  from  among  the  medium‐priority set (e.g., the relative importance of each index, selection by some key policy  goal, etc.). These decision guidelines should be discussed and agreed to prior to comparison  and selection.  4.1.5. Sensitivity Analysis  To evaluate how sensitive the results are to the different possible weighting schemes (e.g.,  PCA,  subjective  rule,  simple  average),  additional  calculations  were  carried  out  using  alternative  weights  based  on  the  subjective  criteria  (only  for  SEI)  and  equal  weighting  of  criteria (for both, SEI and FEI). Individual SEI and FEI rankings under these different scenarios  can be found in Annexures VII, VIII and IX.  In this section, two additional prioritization matrices are presented using the results of the  SEI  from  the  subjective  and  simple  average  weighting  approaches.  These  are  presented  below in Figures 8 and 9.   The sensitivity analysis reveals that the results of the IPF analysis remain consistent across all  three scenarios. Specifically, Projects 12, 21 and 25 (i.e. Palugaswewa Water Supply, Yan Oya  Water  Supply  project  and  Construction  of  Treatment  Plant  at  Kethhena)  are  high  priority  regardless of what weightage system is utilized. Similarly, Projects 14 and 15 (i.e. Dankotuwa  Water Supply project and Greater Galle Stage III) tend to remain low on the SEI, as these  projects are in areas with high existing safe water coverage, consistent levels of water supply  with  water  supply  hours  between  18‐24,  and  low  poverty  levels  and,  compared  to  other  projects, will generate fewer jobs.   There are, however, some noticeable differences between the sensitivity analysis scenarios  and  the  IPF  scenario  based  on  PCA.  Firstly,  Project  27  that  ranks  high  in  the  IPF  analysis,  becomes a medium priority project in the subjective weight and simple average scenario.  This is because compared to the PCA weights, in both other approaches, the jobs created  and  beneficiaries  per  million  dollars  invested  indicators  have  comparatively  low  weights,  while these factors are key to the projects' high priority status in the PCA scenario.  Similarly,  Project  11  is  high  priority  in  both  the  PCA  and  subjective  weight  scenario,  but  a  medium  priority in the simple average. This is because the slight change in individual rankings resulted  in Project 23 (Greater Mannar WSP) – a higher budget project (USD 109 million) – ranking  higher, leaving Project 11 just outside the available budget.       28 Figure 8: IPF Matrix using subjective rule suggested by NPD  100 P21 90 80 P12 P25 SEI (subjective weights) 70 P1 P10 P11 60 P23 P13 P8 P4 50 P16 P5 P28 P20 P27 40 P19 P17 P22 P26 P6 P7 30 P18 P3 P24 20 P15 P2 10 P14 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 FEI   Figure 9: IPF Matrix using a simple average for SEI weights  100 P25 P21 90 P1 80 P12 70 SEI (simple average weights) P23 P13 60 P10 P8 P4 P11 P26 P28 P27 50 P16 P17 P19 P5 P20 P22 40 P6 P3 P18 30 P7 P24 P15 P2 20 P14 10 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 FEI ● High Priority Projects  ● Lower Priority Projects  ● Medium Priority Projects  ‐‐‐‐ Budget constraint of US$ 0.35b  Source: Authors' calculation    29 4.1.6. Step 5: Project Selection  The IPF methodology is intended to inform project selection and foster more transparent,  evidence‐based infrastructure policy. The IPF does not, however, propose the issuance of a  definitive list of investments. As such, the process of project selection and the discussions  and decision processes surrounding it remain a crucial part of infrastructure policy‐making.  The  IPF  is  intended  to  frame  government  decision‐making  in  a  way  that  ensures  the  consideration of key policy goals and fosters accountability in decision‐making.    Projects categorized as 'High Priority' via IPF are natural targets for implementation and are  recommended  for  selection,  as  they  represent  the  set  of  projects  that  score  highly  with  respect  to  both  social‐environmental  and  economic‐financial  considerations.  It  must  be  noted, however, that a "good" project in terms of financial and economic performance, may  nevertheless be undesirable from a social and environmental perspective, and vice versa. For  instance, Project 23 (Greater Mannar Water Supply Project) has a high SEI but a relatively  low FEI score.  The identification of medium‐priority projects leaves space for expert review,  flexibility, and informed political debate. The framework informs decisions regarding projects  in this category but leaves room for structured professional and political judgment.     In contrast, a project that achieves very low SEI and FEI scores is an indication that it has  serious  shortcomings  in  terms  of  its  expected  impacts  as  compared  with  other  project  alternatives. Decision‐makers should have strong, evidence‐ or policy‐based justification for  the selection of a project that lies near the origin of the Infrastructure Prioritization Matrix.  5.Way Forward  The IPF is a dynamic exercise, in that it can be refined with access to more informative and  accurate  data.  It  is  also  a  preliminary  exercise  that  provides  a  quick  overview  of  how  proposed projects compare according to the two parameters of interest. Therefore, this final  section looks at what subsequent steps will likely be required to make best use of the IPF in  project prioritization in Sri Lanka. Four general tactics for moving forward are described in  the  following  section.  These  include  supplementing  the  analysis  with  actual  budget  data;  integrating IPF into the current planning process; building capacity for project prioritization;  and identifying the most effective procurement options for proposed projects.  a) Supplementing analysis with actual budget data   For the purposes of this report, the analysis was based on budget estimates as indicated in  4.1.4 above. As described above, the classification of projects into priority categories (high,  medium, lower) requires identifying or estimating the actual budget constraint for the sector.  Naturally, budget increases will result in more resources available to implement additional  projects. An expansion of the budget limit would shift the imposed budget lines on the matrix    30 and would thus move some medium‐priority projects into the higher priority zone and some  lower  priority  projects  into  the  medium  priority  zone.  Budget  decreases  would  have  the  opposite effect. With space to implement fewer projects, some of the higher priority projects  would move into the medium priority zone and some medium priority projects would shift  to  lower  priority  zone.  Therefore,  determining  the  actual  budget  envelope  available  for  sector development is critical. The IPF approach and the sensitivity scenarios in this report  can be re‐run once the actual budget allocation to water sector projects is determined.  b) Integrating the IPF into the infrastructure planning process   The IPF is a tool developed to guide policy‐making in terms of identifying the projects most  likely to help governments attain their development goals. As such, the IPF would be most  effective if it is integrated into the infrastructure planning process of a country. Sri Lanka has  a well‐defined infrastructure planning process with a clear opportunity to be improved by  embedding  the  IPF  in  between  the  project  approval  phase  and  financing  scheme  identification phase (as described in Section 2 above). This is an essential policy decision that  requires  consulting  with  multiple  stakeholders,  including  implementing  agencies  (for  example National Water Supply and Drainage Board in case of water sector projects).  c) Facilitating capacity building workshops  To  improve  the  usefulness  of  IPF  in  Sri  Lanka  and  to  extend  its  application  to  additional  sectors,  it  is  important  that  officials  from  various  departments  within  the  NPD  and  implementing agencies are trained to effectively utilize the IPF without external support.   The current pilot was applied only to water supply infrastructure projects and carried out  largely by the World Bank team, with inputs from officials of the water department within  NPD. While the IPF was introduced and discussed with a larger audience within NPD, during  the actual process of piloting, the IPF the World Bank team liaised mostly with the officials  of the water department within NPD. To build adequate capacity within the broader group  of  government  stakeholders  engaged  in  infrastructure  planning,  training  workshops  are  planned to train designated officials from all departments of NPD and other sector ministries,  as well as other implementing agencies.  d) Identifying procurement schemes for priority projects  Once the IPF is used to generate a final list of priority projects within each sector, the next  step should be to determine the most appropriate procurement schemes for these projects  (for example, which of the projects should be implemented as PPPs and which should be  implemented by the public entities). The IPF provides elements that can be used as a first  step in the identification of potential PPP projects. As the FEI component of the IPF captures  financial  and  economic  benefits  accruing  from  a  project  through  indicators  such  as  the  project's benefit‐cost ratio (as in the current pilot for water supply investments), internal rate  of return, net present value etc., the financial components of these may be used to help  identify commercially viable projects.     31 Depending on the input indicators (particularly if they are generally measures of financial  viability), the FEI may as a whole be used to identify the likeliest candidates for PPP, though  this is not the case for this study. The FEI in this IPF study includes NRW levels that represent  the current levels of economic inefficiency of existing supply schemes and not of the newly‐ proposed  projects  themselves.  Therefore,  areas  with  existing  high  levels  of  NRW  are  prioritized  as  they  represent  a  greater  economic  need  in  terms  of  intervention.  When  considering  PPPs,  however,  projects  with  the  highest  likelihood  of  greater  economic  efficiency and lower water losses are likely the best candidates for private participation.   Further,  it  is  to  be  noted  that  this  is  a  preliminary  analysis  and  must  be  supported  with  exhaustive PPP project appraisal. PPPs have great potential to harness the financial resources  and expertise of the private sector to expand the space for infrastructure development, but  they require careful consideration with respect to commercial viability and sustainability, as  well as the legal, regulatory, and organizational underpinnings required to support long‐term  contracts.            32 References  Central  Bank  of  Sri  Lanka.  (2016).  Annual  Report  2016.  Sri  Lanka.  Retrieved  from  http://www.cbsl.gov.lk/pics_n_docs/10_pub/_docs/efr/annual_report/AR2016/Engl ish/content.htm  Marcelo, D., Mandri‐Perrott, C., & House, S. (2015). Prioritizing Infrastructure Investments in  Panama: Pilot Application of the World Bank Infrastructure Prioritization Framework.  World Bank Report to the Panama Ministry of Economy and Finance.  Marcelo, D., Mandri‐Perrott, C., House, S. & Schwartz, J. (2016),  Prioritizing Infrastructure  Investment a Framework for Government Decision Making. Work Bank Group. Public‐ Private  Partnerships  Cross‐Cutting  Solutions  Area  &  Singapore  Infrastructure  and  Urban Development Hub.  Policy Research Working Paper 7674. May 2016.  Marcelo,  D.,  Mandri‐Perrott,  C.,  House,  S.  &  Tellez,  M.F.  (2017),  Prioritizing  Irrigation  Infrastructure  in  Argentina:  An  Application  of  the  World  Bank  Infrastructure  Prioritization Framework. Work Bank Group and FAO.  Ministry  of  Finance,  Sri  Lanka.  (2017).  Annual  Report  2016.  Sri  Lanka.  Retrieved  from  http://www.treasury.gov.lk/documents/10181/12870/2016/c36d6610‐d6e7‐4b1c‐ ab35‐238a4db56b88  Nabi, I., & Biller, D. (2013). Investing in Infrastructure: Harnessing its Potential for Growth in  Sri  Lanka  (No.  78300)  (pp.  1–125).  The  World  Bank.  Retrieved  from  http://documents.worldbank.org/curated/en/956441468103456742/Investing‐in‐ infrastructure‐harnessing‐Its‐potential‐for‐growth‐in‐Sri‐Lanka  Pearson,  K.  (1901).  “On  lines  and  planes  of  closest  fit  to  systems  of  points  in  space”.  Philosophical Magazine, Series 62: 559–572              33 Annexure‐I: NPD Criteria for funding water infrastructure  CRITERIA FOR SELECTING FUNDING ARRANGEMENT  Criteria     Weight  Sub‐Criteria  Factor  Population Density (person/km2)  10  High (>1500)  1           Medium (1500‐500)  0.5           Low (<500)  0.2                 Demand for pipe borne water  5  High  1           Medium  0.5           Low  0                 Quality of water in the area   15  High (>75%)  0.3  (safe water coverage)         Medium (50%‐75%)  0.5           Low (25%‐50%)  0.75           Very low (<25%)  1                 Water Resources (yield)  10  Adequate  1           Slight shortage (in drought)  0.5           Severe shortage  0.2                 Special water related disease  10  High  1           Medium  0.5           Low  0.25                 Financial B/C Ratio  10  0.0‐0.3  0.25           0.3‐0.5  0.5           0.5<  1                 IRR  10  Less than 5%  0.25        5%‐10%  0.5        10%‐15%  0.75        More than 15%  1  Financial Analysis  NPV  10  Less than 0  0.25        0 ‐ Rs. 250mn  0.5        Rs. 250mn ‐ Rs. 500mn  0.75        More than Rs. 500mn  1  EIRR  10  Less than 5%  0.25           5%‐10%  0.5           10%‐15%  0.75           More than 15%  1                 Alternative Water Resources  5  Dry  1           Partially Available  0.5           Alternative Sources  0.25                 Social and Environmental Impact  5  Low  1           Medium  0.5           High  0.25  TOTAL  100    34 Annexure‐II: Calculation of jobs created during construction  Pipe Laying Manpower:  Rate  Rate  Rate  Rate  Rate  Category  No  Category  No  Category  No  Category  No  Category  No  2016  2015  2014  2013  2012  Fitter   1  1600  Fitter   1  1600  Fitter   1  1450  Fitter   1  1450  Fitter   1  1000  Operator  Operator  Operator  Operator  Operator  (Heavy  1  1600  (Heavy  1  1600  (Heavy  1  1600  (Heavy  1  1600  (Heavy  1  1200  Machine)   Machine)   Machine)   Machine)   Machine)   Compactor  Compacto Compacto Compacto Compacto 1  1500  1  1500  1  1400  1  1400  1  950  Operator  r Operator  r Operator  r Operator  r Operator  Unskilled  Unskilled  Unskilled  Unskilled  Unskilled  5  1100  5  1100  5  900  5  900  5  650  labor  labor  labor  labor  labor  Total per crew = 8    Civil Works Manpower:  Rate  Rate  Rate  Rate  Rate  Category  No   Category  No  Category  No  Category  No  Category  No  2016  2015  2014   2013   2012   Carpenter   2  1500  Carpenter   2  1500  Carpenter   2  1375  Carpenter   2  1350  Carpenter   2  950  Bar bender   2  1600  Bar bender   2  1550  Bar bender   2  1450  Bar bender   2  1450  Bar bender   2  1000  Mason   1  1400  Mason   1  1400  Mason   1  1300  Mason   1  1200  Mason   1  900  Unskilled  Unskilled  Unskilled  Unskilled  Unskilled  labor  8  1100  labor  8  1100  labor  8  900  labor  8  900  labor  8  650  Total per crew = 13    35   Cost per  Cost of pipe  pipe  Cost of pipe  Cost of civil  Cost per  Total no.  Cost of civil  supply &  supply &  Water Supply Project  supply & laying  works labor  civil labor  of labor  works (Rs. m.)   laying labor  laying  (Rs. m.)  (Rs. per day)  crew  required  (Rs. per day)  labor  crew  Kirama‐Katuwana WSP  451.5  297.9  82,467.6  108,821.9  5,350  8,350  28  Kandy  North  (Pathadumbara)  Water  4,609.0  3,831.0  631,369.9  1,049,589.0  6,400  10,000  204  Supply Project  Katana Water Supply Project  1,523.9  2,306.3  278,337.9  842,484.0  5,850  9,100  140  Hemmathagama Water Supply Scheme  2,643.4  1,586.7  482,812.8  579,616.4  6,400  10,000  133  Thambuththegama  Water  Supply  2,923.6  4,545.4  533,990.9  1,660,420.1  8,950  14,000  178  Project  Anuradhapura  South  Water  Supply  1,864.5  5,347.2  340,547.9  1,953,315.1  5,850  9,100  273  Project  Towns East Polonnaruwa Water Supply  12,315.9  14,842.9  2,249,475.8  5,422,049.3  8,950  14,150  635  Project  Matara Stage IV Water Supply Project  3,213.3  6,575.8  586,900.5  2,402,122.4  5,850  9,100  364  Augmentation of Water Pipeline along  9,250.0  0.0  1,689,497.7  0.0  10,200  16,400  166  with the Orugodawatta‐Ambatale Road  Eheliyagoda Water Supply Project  1,473.6  848.4  269,141.6  309,925.1  8,950  14,000  52  Eppawala Water Supply Project   1,175.8  1,720.1  214,758.0  628,347.0  5,850  9,100  106  Palugaswewa Water Supply Project  689.7  555.3  125,972.6  202,849.3  5,850  9,100  44  Valachchenai Water Supply Project  2,775.1  4,143.1  506,863.9  1,513,450.2  10,200  16,400  142    36 Cost per  Cost of pipe  pipe  Cost of pipe  Cost of civil  Cost per  Total no.  Cost of civil  supply &  supply &  Water Supply Project  supply & laying  works labor  civil labor  of labor  works (Rs. m.)   laying labor  laying  (Rs. m.)  (Rs. per day)  crew  required  (Rs. per day)  labor  crew  Dankotuwa Water Supply Project  2,106.0  4,548.9  288,493.2  1,246,274.0  10,200  16,300  105  Greater Galle Stage III Project   1,788.5  3,809.3  245,000.0  1,043,643.8  10,200  16,400  88  Bandarawela,  Diyathalawa,  Haputhale  3,601.0  5,399.0  657,716.9  1,972,237.4  10,200  16,400  185  Integrated Water Supply Project   Divulapitiya Water Supply Project*  2,643.0  1,951.2  724,120.5  1,069,139.7  10,200  16,300  137  Mirigama,  Kandalama,  Kaleliya  and  Ganegoda Group Towns Water Supply  3,055.4  4,323.6  558,058.4  1,579,408.2  10,200  16,400  151  Project*.  Hatharaliyadda Water Supply Scheme  252.7  712.6  69,232.9  390,465.8  8,950  14,000  36  Rajangana WSP               18,975                12,510   2,599,269.9  3,427,345.2  10,200.0  16,400.0  464  Giribawa WSP   Towns South of Puttlam WSP  3,236.8  3,852.3  591,198.2  1,407,221.9  10,200  16,400  144  Greater Mannar  2,885.0  1,892.0  526,940.6  691,141.6  10,200  16,400  94  Greater Vavuniya                       Construction  of  Treatment  Plant  at  0.0  231.8  0.0  127,013.7  5,350  8,350  15  Kethhena*  Ingirya,  Handapangoda  Water  Supply  3,238.1  2,862.9  591,433.8  1,045,793.6  8,950  14,150  140  Project  Makandura,  Pannala,  Kuliyapitiya  386.9  436.8  105,994.5  239,342.5  4,850  7,650  53  Water Supply Project  Kalpitiya WSP  4,733.0  2,555.0  864,474.9  933,333.3  10,200  16,300  142      37   Annexure‐III: Data Table for SEI Indicators        SEI INDICATORS  Direct  Hours of  Quality of  % of  New  jobs  water supply  water (failed  households  Prevalence of  beneficiaries  created  Poverty  (1=18 ≤ x ≤ 24  Non‐revenue  ID  PROJECT  bacteriological  that do not  water borne  per $ million  per $  levels  2=12 ≤ x < 18  water level  samples‐2013  have access  diseases (#)  invested  million  3=6 ≤ x < 1  ,2014 & 2015)  safe water  invested  4= 1 ≤ x < 6)  P1  Kirama‐Katuwana WSP  1,748  22.48  7.15  2  25  19.96  338.34  11.26  Kandy  North  (Pathadumbara)  Water  939  11.03  8.10  1  0  13.00  137.44  36.90  P2  Supply   P3  Katana Water Supply (Phase I & II)  6,391  16.65  4.07  1  18  6.69  114.96  18.16  Hemmathagama  Water  Supply  1,241  22.26  6.78  1  2  27.78  413.29  35.00  P4  Scheme  P5  Thambuththegama Water Supply   695  23.05  6.73  1  0  41.00  127.34  12.11  P6  Anuradhapura South Water Supply   2,768  32.65  4.37  1  0  20.50  103.79  12.95  Towns  East  Polonnaruwa  Water  720  19.81  5.53  1  0  22.72  172.75  25.94  P7  Supply   P8  Matara Stage IV Water Supply   663  14.86  8.64  2  7  22.68  254.67  20.46  Expansion:  Water  Pipeline  0  31.29  2.65  1  2  2.54  38.69  36.34  P9  Orugodawatta‐Ambatale Road  P10  Eheliyagoda Water Supply   1,543  14.91  10.24  1  0  22.50  568.15  18.07  P11  Eppawala Water Supply    1,974  30.21  6.31  1  0  41.00  260.44  21.00  P12  Palugaswewa Water Supply   1,563  24.21  8.08  2  3  33.60  520.23  25.00  P13  Valachchenai Water Supply   2,094  13.61  18.64  3  .  4.11  196.27  24.48  P14  Dankotuwa Water Supply   780  16.62  5.30  1  2  2.90  45.58  11.18  P15  Greater Galle Stage III    3,656  11.22  8.50  1  4  7.17  67.19  19.98    38       SEI INDICATORS  Direct  Hours of  Quality of  % of  New  jobs  water supply  water (failed  households  Prevalence of  beneficiaries  created  Poverty  (1=18 ≤ x ≤ 24  Non‐revenue  ID  PROJECT  bacteriological  that do not  water borne  per $ million  per $  levels  2=12 ≤ x < 18  water level  samples‐2013  have access  diseases (#)  invested  million  3=6 ≤ x < 1  ,2014 & 2015)  safe water  invested  4= 1 ≤ x < 6)  Bandarawela,  Diyathalawa,  726  16.50  9.21  2  4  26.90  115.50  23.12  P16  Haputhale Integrated Water Supply    P17  Divulapitiya Water Supply  671  17.70  6.09  1  14  8.20  329.07  17.00  Mirigama,  Kandalama,  Kaleliya  and  Ganegoda  Group  Towns  Water  622  15.03  6.00  1  3  8.80  328.11  22.00  P18  Supply  P19  Hatharaliyadda Water Supply Scheme  1,077  27.65  6.53  3  .  12.19  137.81  25.00  Eppawala,  Rajangana,  647  11.63  6.65  2  5  17.00  288.41  15.86  P20  Nochchiyagama & Giribawa WSP    P21  Yan Oya Water Supply   810  29.19  10.99  4  0  61.41  162.20  25.00  P22  Towns South of Puttlam WSP  1,256  12.70  7.37  4  .  4.00  134.37  25.00  P23  Greater Mannar WSP   506  16.69  21.64  2  4  3.86  199.03  32.00  P24  Greater Vavuniya WSP   1,677  13.98  6.30  2  2  4.02  239.20  17.90  Construction  of  Treatment  Plant  at  90,824  66.97  5.97  1  0  8.20  164.70  20.45  P25  Kethhena  P26  Ingirya, Handapangoda Water Supply   1,915  15.31  5.33  1  25  8.04  248.88  11.00  Makandura,  Pannala,  Kuliyapitiya  7,611  31.54  7.03  3  0  13.30  69.59  24.24  P27  Water Supply   P28  Kalpitiya WSP  485  13.58  8.28  4  .  21.00  31.58  25.00          39 Annexure‐IV: Data Table for FEI Indicators                            FEI INDICATORS  Approved  Water  MoU with  Net  Net  Water  Availability  water  Benefit‐ Water  Present  Present  Prevalence  Rights for  ID  PROJECT  throughout  users  Cost  Resources  Value of  Value of  of CKDu (#)  projects  the year  (1=Yes0=N Ratio  Yield Score  Benefits  Costs  (1=Yes  (1=Yes 0=No)  o)  0=No)  P1  Kirama‐Katuwana WSP  4  7  0.00   1   1   1   0.58   3   P2  Kandy North (Pathadumbara) Water Supply   32  71  0.00   1   1   1   0.45   3   P3  Katana Water Supply (Phase I & II)  47  36  0.00   1   1   0   1.09   2   P4  Hemmathagama Water Supply Scheme  63  47  0.00   1   1   0   1.33   2   P5  Thambuththegama Water Supply   178  80  132.50   1   1   0   2.22   2   P6  Anuradhapura South Water Supply   235  96  244.20   0   1   0   2.44   1   P7  Towns East Polonnaruwa Water Supply   297  322  952.81   1   1   0   0.92  2   P8  Matara Stage IV Water Supply   31  94  0.00   1   1   1   0.33   3   Expansion:  Water  Pipeline  Orugodawatta‐ N/A  N/A  0.00   1   1   1   N/A  3   P9  Ambatale Road  P10  Eheliyagoda Water Supply   36  41  0.00   1   1   1   0.88   3   P11  Eppawala Water Supply    109  37  129.38   0   1   0   2.92  1   P12  Palugaswewa Water Supply   65  19  816.96   0   1   0   3.33   1   P13  Valachchenai Water Supply   27  66  0.00   0   1   0   0.41   1   P14  Dankotuwa Water Supply   88  85  0.00   0   1   0   1.04   1   P15  Greater Galle Stage III    32  61  0.00   1   1   1   0.53   3   Bandarawela, Diyathalawa, Haputhale Integrated  66  100  0.00   1   1   1   0.67   3   P16  Water Supply    P17  Divulapitiya Water Supply  12  56  0.00   0   1   0   0.22   1   Mirigama,  Kandalama,  Kaleliya  and  Ganegoda  26  93  0.00   0   1   0   0.28   1   P18  Group Towns Water Supply    40                         FEI INDICATORS  Approved  Water  MoU with  Net  Net  Water  Availability  water  Benefit‐ Water  Present  Present  Prevalence  Rights for  ID  PROJECT  throughout  users  Cost  Resources  Value of  Value of  of CKDu (#)  projects  the year  (1=Yes0=N Ratio  Yield Score  Benefits  Costs  (1=Yes  (1=Yes 0=No)  o)  0=No)  P19  Hatharaliyadda Water Supply Scheme  11  21  0.00   0   1   0   0.53   1   Eppawala, Rajangana, Nochchiyagama & Giribawa  304  320  229.70   1   1   0   0.95   2   P20  WSP    P21  Yan Oya Water Supply   319  101  338.51   1   1   0   3.16   2   P22  Towns South of Puttlam WSP  111  88  0.00   0   1   0   1.26   1   P23  Greater Mannar WSP   105  96  51.92   0   1   0   1.09   1   P24  Greater Vavuniya WSP   227  117  367.21   0   1   0   1.94   1   P25  Construction of Treatment Plant at Kethhena  113  25  0.00   1   1   1   4.60   3   P26  Ingirya, Handapangoda Water Supply   134  95  0.00   0   0   0   1.41   0   P27  Makandura, Pannala, Kuliyapitiya Water Supply   27  12  0.00   0   1   0   2.21   1   P28  Kalpitiya WSP  78  89  0.00   0   0   1   0.87   1                     41 Annexure‐V: Weights under varying constraints to the SEI and FEI      Weights Weights>min Weights INDICATORS from Weights>0 Simple requirement by NPD PCA SEI Beneficiaries/US m$ 0.055 0.000 0.224 0.366 0.378 Jobs created/US m$ 0.574 0.538 0.471 0.224 0.378 Poverty level 0.082 0.245 0.249 0.366 0.378 Continuity of water supply 0.333 0.551 0.587 0.366 0.378 Bacterial quality of water -0.480 0.000 0.224 0.224 0.378 Existing safe water coverage 0.564 0.586 0.470 0.604 0.378 Prevalence of water-borne 0.378 diseases -0.040 0.048 0.224 0.366 FEI Non-Revenue Water 0.507 0.705 0.224 - 0.577 Benefit Cost Ratio 0.508 0.709 0.949 - 0.577 Water Resources Yield -0.696 0.000 0.224 - 0.577               42 Annexure‐VI: Final SEI and FEI Composite Scores for all projects  ID  PROJECT FEI SEI P1 Kirama-Katuwana WSP 24.81 61.25 P2 Kandy North (Pathadumbara) Water Supply 38.70 16.95 P3 Katana Water Supply (Phase I & II) 33.12 23.43 P4 Hemmathagama Water Supply Scheme 47.71 43.78 P5 Thambuththegama Water Supply 48.76 42.61 P6 Anuradhapura South Water Supply 48.31 34.09 P7 Towns East Polonnaruwa Water Supply 35.08 28.21 P8 Matara Stage IV Water Supply 26.34 45.52 P10 Eheliyagoda Water Supply 34.40 42.50 P11 Eppawala Water Supply 61.66 52.39 P12 Palugaswewa Water Supply 71.18 65.71 P13 Valachchenai Water Supply 20.48 50.34 P14 Dankotuwa Water Supply 23.04 9.76 P15 Greater Galle Stage III 29.43 14.61 P16 Bandarawela, Diyathalawa, Haputhale Integrated Water Supply 33.77 44.19 P17 Divulapitiya Water Supply 12.49 30.71 P18 Mirigama, Kandalama, Kaleliya and Ganegoda Group Towns Water Supply 16.61 22.53 P19 Hatharaliyadda Water Supply Scheme 22.83 49.98 P20 Eppawala, Rajangana, Nochchiyagama & Giribawa WSP 29.24 36.74 P21 Yan Oya Water Supply 73.16 100.00 P22 Towns South of Puttlam WSP 35.44 44.60 P23 Greater Mannar WSP 36.83 47.30 P24 Greater Vavuniya WSP 42.76 26.88 P25 Construction of Treatment Plant at Kethhena 100.00 80.24 P26 Ingirya, Handapangoda Water Supply 24.38 31.80 P27 Makandura, Pannala, Kuliyapitiya Water Supply 51.28 53.97 P28 Kalpitiya WSP 28.71 53.92   43 Annexure‐VII: SEI Project ranking using simple average‐based weights  Social and Environmental Indicator (SEI), where weights are a simple average 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 P14 P9 P15 P2 P24 P7 P18 P6 P3 P22 P5 P20 P28 P26 P8 P4 P23 P17 P19 P16 P27 P11 P13 P10 P12 P1 P21 P25    ‐‐‐‐ Budget constraint of US$ 0.35b  Source: Authors' calculations      44 Annexure‐VIII: SEI Project ranking using subjective‐based weights  Social and Environmental Indicator (SEI), where weights are subjective) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 P9 P14 P15 P2 P3 P18 P6 P7 P22 P26 P19 P20 P27 P28 P16 P5 P8 P4 P13 P23 P10 P1 P12 P25 P17 P11 P21 P24   ‐‐‐‐ Budget constraint of US$ 0.35b  Source: Authors' calculations        45 Annexure‐IX: FEI Project ranking using subjective‐based weights  Financial and Economic Indicator (FEI), where weights are a simple average 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 P6 P3 P5 P8 P4 P1 P7 P2 P26 P14 P20 P24 P18 P13 P19 P28 P22 P17 P27 P15 P23 P10 P11 P16 P12 P21 P25   ‐‐‐‐ Budget constraint of US$ 0.35b  Source: Authors' calculations              46