発展途上国の銀行は、多くの場合、信用がないために貧困層に貸し出されないか、法外に高い金利で貸し出され、多くの人々が貧困のサイクルから抜け出せないようにします。
Natalia Rigolは、MITの経済学の博士号候補であり、革新的な考えを持っています。 彼女は、コミュニティ情報を使用して非公式の信用格付けを作成し、銀行やマイクロファイナンス機関が誰にお金を貸すかを決定するのを支援することは可能だろうと彼女は考えている。 Rigolはこの夏、インドでこの質問をするパイロットプロジェクトを実行し、現在、インドの貧しいコミュニティの約1, 500の小規模ビジネスオーナーを対象とした大規模な調査を開始しています。
あなたの経歴と経済学者になるためのインスピレーションを得た方法について少し教えてください。
私はもともとキューバ出身なので、9歳になるまでキューバに住んでいて、そこで学校を始めました。 9歳でロシアに移り、そこで2年間住んでいた。その後、チェコに2年間いた。 私は13歳の時にアメリカに来て、フロリダのミドルスクールからハイスクールに行きました。 私はハーバード大学で学部を卒業し、5年前にMITで博士号を取得しました。 私が学部生だったとき、私はハーバード大学の指導者、つまり経済学者のロヒニ・パンデと働き始めました。 彼女は私にマイクロファイナンスとジェンダーの問題に夢中にさせた人です。
インドで働くのはどうですか？
インドの貧困問題は非常に深刻です。 インドは多くの諸国が向かう場所だからです。 人々は中国をこの模範的な国と考えていますが、本当に大きな所得不平等という点で、インドは貧しい国々が間もなくどのようになるかにより似ています。 貧困問題について考え、実際に学ぶことができる場所です。
現在のプロジェクトについて教えてください。
貧しい人々への資金提供に存在する大きな問題の1つは、貧しい人々にとって、あなたは彼らに関する多くの情報を持っていないということです。 アメリカなどの先進国の金融について考えると、American Expressにアクセスできます。AmericanExpressは、Natalia Rigolについての信頼できる情報（貯蓄がどのように見えるか、クレジットスコアがどのように見えるか）を取得します。 ナタリア・リゴルに融資する会社には多くの情報があります。 しかし、発展途上国にはそのようなものはありません。 インドでは、人々の社会保障番号を入手するようになったばかりです。 銀行には、貧しい人々に関する多くの情報がありません。 銀行が貧しい人々に関する情報を持っていない場合、ローンを取得する1つの方法は担保を置くことです。 しかし、もちろん貧しい人々にはそれがありません。 銀行がナタリアとエミリーを区別することは非常に困難です。 彼らにも同じように見えます。 最終的に、銀行はリスクを冒しているため、高金利を請求するという決定を下します。 私が興味を持っている質問はこれです。銀行がナタリアとエミリーを区別するのに役立つツールを開発できますか？
それはどのように機能しますか？
私は、コミュニティで利用可能な情報を使用することを考えてきました。 特にインドのような場所では、人々はソーシャルネットワークに住んでいます。 それはあなたが家に住んでいるアメリカのようではなく、あなたの隣人を知らないかもしれません。 このプロジェクトは、融資機関がナタリアとエミリーを区別するのに役立つと思われる相互の情報を人々が持っているかどうかを理解しようとしています。 私はコミュニティに行き、ナタリアとエミリーについて話をするように人々に頼み、ナタリアとエミリーについてのさまざまな種類の情報、例えば、仕事の倫理、知性、ビジネス感覚についての質問を教えてください。 最も生産的になるのは誰ですか？ 彼女のビジネスを最も成長させるのは誰ですか？ コミュニティは、誰が非常に有能かを知っているようです。
情報収集プロセスはどのように機能しますか？
私たちはまず、各家庭の面接を個人で行います。 ここでは、個人の家庭、ビジネス、および個人の能力に関する大量の情報を収集します。 このデータの一部を使用して、コミュニティメンバーがお互いのことを知っているかどうかを検証します。これは、ピアメンバーをランク付けするという事実について誰かが知る前に行われるためです。 次に、5人のグループ（友人および隣人）をホールに招待し、「ランキングゲーム」を実施します。 ランダム化に応じて、他の人の存在下または単独でこれらを実施し、その情報を使用して助成金を割り当てるかどうか、インセンティブを受け取るかどうかを通知します。 このゲームの最後に、私たちは宝くじを実施して助成金の当選者を選択します。 その後、フォローアップインタビューを実施してビジネスおよび家計の資産の変化を測定し、このデータを使用して、コミュニティメンバーがビジネスの成長を予測できるかどうかを検証します。
コミュニティメンバーは、Rigolの調査に記入します。 （ナタリアリゴル） どのような質問をしますか？
最初のインタビューでは、すべての世帯員の労働活動に関する情報、すべての家計事業に関する非常に詳細な情報、事業主との心理測定に関する質問、および富、健康、一般的な幸福に関する多くの質問を求めます。
人々が彼らの友人や隣人について真実をあなたに伝えることをどのように確認しますか？
コミュニティに行って質問をし、その情報が比較的大きな助成金の割り当てに使用されることを知っている場合、嘘をつく可能性があります。 嘘をつくインセンティブがある場合、実際に嘘をつくことを示唆する多くのパイロットデータがあります。 私は人々に真実を語らせる方法を知りたい。
これを行うための最も顕著な方法は、人々の回答に対して[金融]インセンティブを与えることです。 真実を伝えるためのより高いインセンティブを提供します。 ここでは、MITでDrazen Prelecによって開発されたピア誘引支払いルールであるBayesian Truth Serumを使用します。 ルールが機能する方法は、人々に一次信念（最高の利益から最低の利益へと人々をランク付けする）と二次信念を求めることです。 彼女が2番目に高いランクにランク付けされると言う人はどれくらいいますか？ 私たちは一次と二次の信念に基づいて人々に支払います。 二次信念の支払いは簡単です。エミリーが1位になると推測した人の数を確認し、実際にエミリーが1位になった人の数を確認します。 一次信念の支払いは難しい部分です。 このルールは、「驚くほど一般的」な回答をする人に高い金額を支払うことで機能します。つまり、一次信念は、二次信念を介して人々が予測するよりも人口で一般的です。 Prelecは、このインセンティブ支払いルールが真実であることを証明しました。人々は嘘をつくよりも、自分が知っていることについて真実を話すほうがましです。 このルールの特性を確認する学生との実験室の実験もいくつかあります。
助成金はいくらですか？ そして、これらの種類の助成金やマイクロローンは、貧困地域の人々をどのように助けることができますか？
助成金は100ドルであり、これは実際にこの人口にとって莫大な金額です。 これは、事業主の資本の約30％です。 他の研究は、マイクロ起業家が本当に生産的であることを発見しています。 あなたは彼らに100ドルを与え、彼らの利益は2、3年後に50パーセント増加し、さらに高くなり続けます。 影響の面では、人々の消費が増加し、人々の健康が向上します。 100ドルで、あなたの夫はどんな仕事にも行き、仕事に戻ることができますが、その100ドルがなければ、あなたは文字通りひどい貧困に陥っています。
このプロジェクトの将来の計画は何ですか？
ベースライン調査を実施しており、12月または1月までに実施されます。 次に、補助金をランダムに割り当てて、コミュニティが結果を予測できたかどうかを測定します。 おそらく1〜2年間、人々を追跡してビジネスと家計収入の進化を確認し、コミュニティ情報がそれをどのように予測するかを確認します。 私たちは、このプロジェクトに非常に興味を持っているマイクロファイナンス機関と協力しています。 次のステップは、もしそれが機能するようになった場合、彼らがこれを彼らのオペレーションにどのように統合できるかを見ることです。
