Микрокредитование и готовность платить

Низкая готовность платить (WTP) за качество окружающей среды в развивающихся странах является одним из ключевых вопросов исследования в экономике окружающей среды. Одно из объяснений заключается в том, что отсутствие кредитных рынков может подавлять ВТП за улучшение состояния окружающей среды, требующее больших предварительных инвестиций. Мы проверяем влияние микрокредитов на ВТП для гигиенических туалетов с помощью рандомизированного контролируемого исследования в 30 деревнях в сельской местности Камбоджи. Мы обнаружили, что микрокредитование значительно повышает ВТП для улучшенных уборных, при этом 60% домохозяйств в группе финансирования готовы приобрести их по не субсидируемой цене, по сравнению с 25% в группе без финансирования. Влияние на установку уборных положительное, но приглушенное несколькими факторами, включая отрицательный эффект "равный-равному": случайные покупки соседями снижают вероятность установки собственной уборной. С методологической точки зрения, данная работа показывает, что “оценка, ориентированная на принятие решений”, может быть интегрирована в академический анализ для обеспечения понимания вопросов, представляющих общий интерес.

Введение

Условия окружающей среды, как правило, хуже в бедных странах по таким ключевым параметрам, как чистый воздух и чистая вода (WHO, 2014b, WHO, 2014a, WHO, 2015), и бремя экологических заболеваний также непропорционально ложится на бедные страны (Prüss-Üstün и Corvalán, 2006). Однако готовность платить (WTP) за качество окружающей среды в развивающихся странах, как правило, низкая, и понимание причин этого является одним из ключевых вопросов исследования на стыке экономики окружающей среды и экономики развития (Greenstone and Jack, 2015).

Плохие санитарные условия в развивающихся странах являются важным примером этого общего явления. Во всем мире 2,5 миллиарда человек живут без доступа к улучшенным санитарным условиям, причем один миллиард из них практикует открытую дефекацию (ВОЗ, 2014). Считается, что неадекватные санитарные условия являются причиной 280 000 смертей в год (Prüss-Ustün et al., 2014), способствуют возникновению серьезных проблем со здоровьем, таких как хроническая диарея и тропическая энтеропатия (Dangour et al., 2013, Lin et al., 2013), и могут снизить человеческий капитал за счет влияния на задержку роста и когнитивные способности (Spears, 2012, Spears, 2013). Несмотря на существование простых и относительно доступных решений, таких как недорогие туалеты со сливным бачком, и крупные политические инициативы, способствующие их внедрению, рост охвата туалетами и сокращение масштабов открытой дефекации во многих частях развивающегося мира происходят медленно.

В настоящее время в развивающихся странах существует множество объяснений того, как можно решить проблему открытых туалетов.

Предложены различные объяснения этой загадки, включая недостаток информации о пользе для здоровья, эффект равных и социальное влияние, сбои со стороны предложения и трудности координации в условиях внешних эффектов и взаимодополняемости (Pattanayak, 2009, Pattanayak et al., 2009, Trémolet, 2011, Perez et al., 2012, Gertler et al., 2015, Guiteras et al., 2015b). В данной работе мы сосредоточимся на одном аспекте решения домохозяйства о покупке и установке туалета: туалеты требуют больших предварительных инвестиций, выгоды от которых реализуются со временем. Это общая характеристика многих действий, необходимых для улучшения экологических условий и здоровья, которая может ограничивать инвестиции по любой из нескольких причин (например, отсутствие потребительского кредита, высокие ставки дисконтирования или предвзятость настоящего времени) и предполагает, что вмешательство для заполнения недостающих рынков капитала может увеличить инвестиции и повысить благосостояние. Однако существует мало данных об эффективности кредитных интервенций в плане влияния на ВТП за качество окружающей среды (Greenstone and Jack, 2015), а недавние исследования, показывающие ограниченное воздействие микрокредитных интервенций на доходы и благосостояние, привели к росту скептицизма в отношении ценности микрофинансирования (Banerjee, 2013, Banerjee and Karlan, 2015).

В данной статье представлены результаты исследований, проведенных в рамках проекта "Микрофинансирование".

В данной работе представлены результаты первого, насколько нам известно, рандомизированного контролируемого исследования влияния микрозаймов на ВТП за улучшение санитарных условий. В репрезентативной выборке из 30 деревень в сельской местности Камбоджи наша партнерская НПО провела групповые информационные сессии и встречи по продажам для продвижения на рынок недорогого гигиенического туалета. В 15 случайно выбранных деревнях домохозяйствам была предложена возможность финансирования покупки за счет кредита местной микрофинансовой организации. В остальных 15 деревнях продажи осуществлялись на стандартной паушальной основе с оплатой по факту поставки. Чтобы максимально повысить точность наших оценок и расширить круг исследовательских вопросов, на которые мы можем ответить, мы использовали механизм Беккера-ДеГрута-Маршака (БДМ) для получения точных показателей ВТП для каждого домохозяйства (Becker et al., 1964).

Мы обнаружили, что в ходе исследования были получены точные оценки ВТП для каждого домохозяйства.

Мы обнаружили, что предложение микрозайма значительно увеличивает ВТП. Средняя ВТП в группе с финансированием составляет $51,8 по сравнению с $29,9 в группе без финансирования. Это значительное увеличение ВТП происходит во всех квантилях и среди беднейших и относительно менее бедных домохозяйств. 1 При приблизительной безубыточной цене 40 только 25% домохозяйств согласны приобрести уборную без финансирования, но более 60% домохозяйств, которым было предложено финансирование, готовы заплатить эту полную, не субсидируемую цену. Поскольку НПО и социальные предприятия сталкиваются с большими постоянными затратами на уровне деревни на маркетинг и доставку, такое увеличение ВТП может повысить экономическую эффективность мероприятий, даже за вычетом затрат на предоставление финансирования, за счет амортизации этих постоянных затрат в течение большего числа продаж.

Влияние финансирования на эффективность мероприятий.

Влияние финансирования на охват уборными, хотя и положительное, но не такое большое, как влияние на ВТП. Показатели установки уборных через 1,5ߝ-2 года после продажи были низкими в обеих группах, что приглушает эффект финансирования. Основным препятствием для установки была высокая стоимость желаемой домохозяйствами надстройки уборной (стены и крыша), для которой финансирование не предлагалось. Вторичным барьером, который мы выявили с помощью квазислучайной вариации покупок уборных, созданной механизмом BDM, является негативный социальный побочный эффект: экзогенное увеличение покупок соседей приводит к снижению темпов установки и, в конечном счете, к снижению охвата уборными. Это согласуется с несколькими потенциальными механизмами: совместное использование уборных создает отрицательную стратегическую взаимодополняемость в установке уборных, т.е. частная отдача от установки уменьшается при владении уборными соседями, а также стратегическую заменяемость в инвестициях в здравоохранение.

В статье рассматриваются такие факторы, как: совместное пользование уборными, отрицательная стратегическая взаимодополняемость в установке уборных.

В данной работе представлена модель для интеграции “оценок, ориентированных на принятие решений”, с академическим анализом вопросов общего интереса. Оценка, ориентированная на принятие решения, - это оценка, которая требуется исполнителю, предназначена для быстрого информирования о конкретном политическом или программном решении и проводится в конкретном контексте, представляющем интерес, и в рамках обычных операционных и директивных структур исполнителя (Shah et al., 2015). 2 Рандомизированная оценка, о которой идет речь в данной работе, была разработана для того, чтобы помочь нашему партнеру по реализации принять решение о том, следует ли ему расширять масштабы микрофинансирования займов на строительство туалетов в сельских районах Камбоджи. Оценка заняла 3,5 месяца с момента начала до представления результатов, стоила менее 60 000 долларов США и дала четкую, действенную рекомендацию исполнителю. Учитывая направленность данной оценки на принятие решений, используемые инструменты опроса были разработаны таким образом, чтобы минимизировать время и стоимость оценки, сосредоточившись только на сборе данных, необходимых для принятия решения iDE. Такая направленность ограничивает нашу способность исследовать механизмы, стоящие за наблюдаемыми нами эффектами, в частности, нашу способность отличить кредитные ограничения от предвзятости настоящего времени или высоких ставок дисконтирования как источника эффективности предложения финансирования. В то же время, мы все еще можем предоставить строгие доказательства по важному вопросу, представляющему широкий интерес.

В статье представлена систематизация. <Статья построена следующим образом: в разделе 2 мы описываем наши условия и экспериментальную схему, включая выборку, вмешательство и сбор данных. В разделе 3 мы показываем значительное влияние финансов на спрос. В разделе 4 мы показываем, что эффект на охват был меньше, и исследуем причины этого разрыва. В разделе 5 мы обсуждаем результаты, включая последствия для экономической эффективности, и делаем вывод.

Экспериментальные условия и дизайн

Мы провели наш эксперимент в сельской провинции Кампонг Тхом, Камбоджа, регионе с низким уровнем доступа к улучшенным санитарным условиям: по состоянию на 2012 год 31% сельских жителей имели доступ к гигиеническим уборным. На исходном уровне 71% респондентов в нашей выборке испражняются преимущественно открытым способом, причем 90% детей в возрасте до 5 лет в этих семьях делают это. 3 Эти дети регулярно страдают от диареи, причем 39% детей в домохозяйствах выборки страдали от диареи в течение 7 дней, предшествовавших опросу.

Формальное финансирование не является редкостью: 41% домохозяйств брали кредит в банке или микрофинансовых организациях в предшествующем году. Потребительские кредиты из формальных источников очень редки; большинство кредитов выдается только на производственные активы. Неформальные кредиты более распространены (61% домохозяйств), но средние суммы кредитов относительно невелики.

Мы работали в партнерстве с банками и микрофинансовыми организациями. <Мы сотрудничали с двумя организациями для реализации маркетинга санитарных услуг и предоставления микрофинансовых займов. iDE Cambodia (iDE) проводит маркетинг санитарных услуг и обучение поставщиков санитарных услуг в сельских районах Камбоджи с 2007 года и в настоящее время активно работает в сфере санитарных услуг в восьми провинциях Камбоджи. Микрозаймы были предоставлены VisionFund Cambodia (VFC), микрофинансовой организацией, основанной в 1994 году, которая обслужила более 140 000 клиентов с общим портфелем займов более 37 млн. долларов США. 4 iDE работала в провинции Кампонг Тхом, но не в одной из деревень выборки, в то время как VisionFund был активен во всех.

Компания iDE работала в провинции Кампонг Тхом, но не в одной из деревень выборки.

Как оценка, ориентированная на спрос и принятие решений, план исследования был адаптирован к бюджетным, временным и операционным ограничениям исполнителей, а вмешательство максимально имитировало стандартные процедуры исполнителей. Однако все данные были собраны сотрудниками IDinsight независимо от исполнителей.

Рамки выборки и рандомизация

В выборку исследования вошли 1 500 домохозяйств из 30 деревень провинции Кампонг Тхом, отобранных с помощью многоступенчатого процесса случайной выборки. Первоначальная выборка на уровне деревень состояла из всех 786 деревень в Кампонг Тхом. Затем деревни были исключены из выборочной совокупности на основании двух критериев. Во-первых, чтобы облегчить отбор репрезентативной выборки, мы исключили деревни выше 95-го процентиля и ниже 5-го процентиля по численности населения и доле домохозяйств, отнесенных к категории “IDPoor.”5 Во-вторых, мы исключили деревни, охваченные параллельным проектом Азиатского банка развития по водоснабжению и санитарии в сельской местности, в рамках которого 75% или более домохозяйств были обеспечены санитарией с высокой степенью субсидирования или бесплатно. Из оставшихся деревень случайным образом без замены были отобраны выборки из 30 человек с вероятностью отбора, взвешенной по размеру деревни (количество домохозяйств). В конце каждой выборки мы рассчитали средний размер, уровень бедности и уровень охвата уборными (измеренный на уровне района) для выборки и сравнили их со средними показателями по Кампонг Тхом. Если выборка значительно отличалась от популяции (Кампонг Тхом в целом), мы отбрасывали эту выборку. Мы повторяли эту процедуру до тех пор, пока не получили 100 квалифицированных образцов. Из этих 100 квалифицированных выборок одна была случайным образом выбрана в качестве обязательной. Из этой выборки, состоящей из 30 деревень, 15 были случайным образом распределены для прохождения процедуры финансирования.

В каждой деревне была проведена перепись населения, чтобы узнать имена главы домохозяйства и его супруги, статус IDPoor в домохозяйстве, а также определить, есть ли в каждом домохозяйстве уборная. Пятьдесят домохозяйств (средний размер деревни составлял 194 домохозяйства) в каждой деревне были приглашены для участия в групповой информационной сессии и собрании по продажам. Эти 50 домохозяйств были случайным образом отобраны из числа жителей деревни, не имеющих уборной, после стратификации по статусу IDPoor таким образом, чтобы 30% отобранных домохозяйств (т.е. 15 в каждой деревне) были классифицированы как IDPoor. В четырех деревнях менее 50 домохозяйств не имели уборной. В этих четырех деревнях были приглашены все домохозяйства, не имеющие уборных, что позволило получить общую выборку в 1 383 домохозяйства. В среднем 76% приглашенных домохозяйств присутствовали на собрании по продаже. Представителем домохозяйства мог быть любой член домохозяйства старше 18 лет, имеющий право принимать решения о крупных покупках для данного домохозяйства. Затем сотрудники на местах повторно обращались к домохозяйствам, не посетившим встречу, для проведения такой же информационной и торговой сессии, как правило, в течение одного дня после первоначальной встречи в деревне. В конечном итоге, из 1383 приглашенных домохозяйств 1 380 (99,8%) приняли участие. Домохозяйствам не выплачивалась компенсация ни за посещение встречи по продажам, ни за какой-либо другой аспект участия.

Как описано ниже, в ходе опроса домохозяйствам не выплачивалась компенсация.

Как описано ниже, вмешательство включало рандомизацию цен на уборные на уровне домохозяйств. Эта рандомизация была нестратифицированной, что привело к изменению средней цены на уровне деревни.

Информационная сессия группы

Стержнем вмешательства была групповая информационная сессия и собрание продавцов. 6 Приглашенные домохозяйства собирались в одном месте (например, в школе, деревенской пагоде, доме деревенского старосты). Сотрудники отдела продаж проводили 45ߝ60-минутную интерактивную сессию, подчеркивая преимущества наличия уборной для здоровья и удобства и ее статус как желанного блага. Предлагаемая на продажу уборная включала три бетонных кольца диаметром 80 см каждое, бетонный поддон, бетонную плиту с фарфоровой чашей, которая помещается в поддон, и трубу из ПВХ, соединяющую три кольца с бетонным поддоном. Приблизительная стоимость этого набора деталей составила 160 000 KHR (40 долларов США). 7 Участникам не была предоставлена информация о стоимости. Уборная была представлена на рынке как простая в установке, требующая примерно одного дня труда для рытья цилиндрической ямы диаметром 1,5×1 м для размещения трех бетонных колец и отдельной насыпи для хранения бассейна. Для установки уборной после доставки не требовалось никаких дополнительных материалов, кроме лопаты и воды для замешивания раствора. Продажа не включала установку или надстройку. 8

Финансирование обработки и продажи

В конце информационной сессии слушателям была предложена возможность приобрести уборную. Предложение о продаже было сделано с использованием механизма Беккера-ДеГрута-Маршака (БДМ) (Becker et al., 1964). В варианте без финансирования (наличными при доставке) домохозяйствам обычно устанавливали начальную цену в 300 000 KHR (75 долларов США), а затем цены снижались с шагом в 10 000 KHR (2,5 доллара США) до тех пор, пока участник не был готов принять эту цену. Затем цены повышались с меньшим шагом (2 000 KHR) до тех пор, пока участник больше не был готов платить. Этот механизм определил максимальную ВТП, или “ставку”, за уборную. Затем регистратор позволил домохозяйству выбрать из набора запечатанных конвертов, помеченных только идентификатором участника, каждый из которых содержал случайно выбранную цену. Распределение цен было следующим: 80 000 KHR, 120 000 KHR, 160 000 KHR и 200 000 KHR (20, 30, 40 и 50 долларов США) с весами вероятности 1/4, 1/4, 1/4, 1/4, 1/4 в группе без финансирования и 1/20, 9/20, 1/4, 1/4, 1/4 в группе с финансированием, соответственно. 9 , 10 Если цена в выбранном конверте была меньше или равна ставке испытуемого, то испытуемый покупал уборную по случайно определенной цене. Если цена в конверте была больше, чем ставка испытуемого, то испытуемый не мог купить уборную. Испытуемому не разрешалось изменять свою ставку после того, как цена была раскрыта. Для максимизаторов ожидаемой полезности наилучшей стратегией испытуемого является предложение своей максимальной ВТП. 11 Предложения были сделаны, и цена была объявлена в частном порядке. Все испытуемые также приняли участие в тренировочном раунде, в котором участники делали ставки на символический товар (коробку печенья стоимостью около 2 000 KHR), чтобы убедиться, что они поняли процедуру.

Исследование кредитных ограничений.

Исследование кредитных ограничений включало два варианта лечения: Паушальный взнос (контроль) и Финансирование (лечение), которые были случайным образом распределены на уровне деревень (как обсуждалось выше). В деревнях с паушальным взносом домохозяйство должно было заплатить полную оговоренную цену после доставки, которая должна была произойти в течение 10 дней. В деревнях с финансированием домохозяйству предлагался заем от VFC, который можно было погасить в течение 12 месяцев. 12 Кредиты были групповыми с ежемесячной процентной ставкой около 2,8%. 13 Механизм продажи был одинаковым в деревнях с единовременной выплатой и в деревнях с финансированием, за двумя исключениями. Во-первых, в деревнях с финансированием вариант займа объяснялся до начала торгов, чтобы испытуемые могли принять эту информацию во внимание при определении своего максимального WTP. Во-вторых, как указано выше, в деревнях с паушальным взносом предложения делались в отношении полной суммы платежа, в то время как в деревнях с финансированием предложения делались в отношении ежемесячных платежей. Наконец, в деревнях с финансированием, обычно в течение 24 х часов после группового собрания продавцов, выигравшие домохозяйства встречались с андеррайтером VFC, который использовал базовый набор вопросов о возрасте, доходах и активах клиента, чтобы определить его право на получение кредита. Затем андеррайтер определял, стоит ли выдавать кредит. 15

Для того чтобы избежать неслучайного отбора для участия в собрании по продажам, статус деревень не объявлялся до самого собрания. Фактически, в деревнях с финансированием не упоминалось о возможности финансирования до собрания по продаже, а в деревнях с паушальным взносом возможность получения кредита вообще не упоминалась. Домохозяйства, которые были приглашены на групповое собрание, но не пришли на него, были посещены счетчиками в течение одного дня и им была предложена возможность принять участие дома. Если они соглашались, то информационная сессия и упражнение по продажам проводились аналогично групповому собранию. 16

Сбор данных

Мы собирали данные с помощью четырех инструментов. Во-первых, мы провели перепись всех домохозяйств в каждой деревне, выяснив имя главы домохозяйства и его супруги, наличие у домохозяйства уборной и принадлежность домохозяйства к категории IDPoor. Во-вторых, было проведено базовое обследование всех приглашенных домохозяйств, давших согласие. Опрос охватывал тип и состояние уборной, практику дефекации, знания о компонентах уборной и стоимости, демографические данные домохозяйства, неформальное заимствование риса или денег у других людей, качество жилья, источники дохода, земельные владения и сельскохозяйственное производство.

В-третьих, мы провели опрос домохозяйств, чтобы выяснить, является ли домохозяйство владельцем уборной.

В-третьих, мы также получили данные, полученные в результате продажи. Для домохозяйства h в деревне v, BDM предоставляет данные о готовности платить (WTP_hv), предложенной цене (Draw_hv), и выиграло ли домохозяйство уборную (Won_hv = 1<WTP_hv ≥ Draw_hv>). Мы также фиксируем, действительно ли домохозяйство приобрело уборную (Bought_hv). Если домохозяйство выиграло уборную, но отказалось от покупки, это записывается как отказ: Отказ_hv = (Выиграл_hv = 1) ⋂ (Купил_hv = 0). Для домохозяйств, которые покупают уборную, уплаченная цена - это цена предложения, Draw_hv. Для домохозяйств, не совершивших покупку, уплаченная цена не определяется. Мы также фиксируем, пытались ли проигравшие домохозяйства торговаться за уборную и хотели ли они после этого предложить большую цену. Для финансирующих деревень мы переводим последовательность платежей по убывающему балансу в NPV, используя процентную ставку 2,8% в месяц в качестве косвенного показателя стоимости средств VFC.

Наконец, мы провели последующее обследование для оценки установки и использования уборной с помощью как самоотчетов, так и прямого наблюдения. В ходе исследования были опрошены все участвующие домохозяйства примерно через 18ߝ-24 месяца после первоначальных предложений о продаже. Учетчики наблюдали, были ли установлены уборные (из любого источника), а также условия установки, наличие надстройки и показатели регулярного использования и обслуживания.

Сводная статистика

В таблице 1 представлены исходные сводные статистические данные и показатели сбалансированности выборки. В столбце 1 представлены средние значения для всей выборки со стандартными отклонениями, указанными ниже в скобках. В столбцах 2 и 3 представлены средние значения и стандартные отклонения для нефинансирующих и финансирующих домохозяйств, при этом стандартные отклонения указаны в скобках под каждым средним значением. В столбце 4 представлена разница в средних между группами без финансирования и с финансированием, а стандартные ошибки приведены в скобках под каждой разницей. Наконец, в столбце 5 представлена нормированная разница ( X ¯ 1 − X ¯ 0 ) / ( s 0 2 + s 1 2 ) между двумя средними (Imbens and Wooldridge, 2009).

Table 1

Суммарная статистика и баланс.

Все домохозяйства	Не финансирующие	Финансирующие	Дифф.	Норм. разн.
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
Женщина-респондент	0. 811	0.806	0. 816	0.010	0.018
(0.391)	(0. 396)	(0.388)	[0.027]
Размер домохозяйства	4. 382	4.294	4.467	0.173	0. 069
(1.781)	(1.783)	(1. 776)	[0.170]
Число женщин в домохозяйстве	2.243	2. 178	2.305	0.126	0.079
(1. 139)	(1.125)	(1.149)	[0. 090]
Дети до пяти лет	0,453	0,473	0. 433	−0.040	−0.056
(0. 498)	(0.500)	(0.496)	[0. 028]
Дети до двух лет	0,252	0,253	0. 251	−0.002	−0.003
(0.434)	(0. 435)	(0.434)	[0.028]
# членов, получающих доход	1. 693	1.781	1.607	−0. 175	−0.106
(1.165)	(1.229)	(1. 093)	[0.130]
Общий ежемесячный доход домохозяйства (USD)	122. 815	134.800	111.029	−23.772	−0. 039
(431.070)	(560.843)	(243. 357)	[37.409]
Домохозяйство владеет скотом	0. 825	0.826	0.825	−0.001	−0. 002
(0.380)	(0.380)	(0.380)	[0. 040]
Домохозяйство выращивает зерновые	0.833	0. 865	0.806	−0.058	−0. 111
(0.373)	(0.342)	(0.396)	[0. 054]
Каждый официальный кредит в прошлом году	0.414	0.405	0. 423	0.018	0.026
(0.493)	(0. 491)	(0.494)	[0.051]
Любой неформальный кредит в прошлом году	0. 655	0.643	0.667	0.024	0. 036
(0.475)	(0.480)	(0.472)	[0. 032]
Все текущие официальные накопления	0,017	0. 019	0.015	−0.004	−0. 021
(0.131)	(0.137)	(0.123)	[0. 009]
Все текущие неформальные сбережения	0.841	0.795	0. 886	0.091	0.178
(0.366)	(0. 404)	(0.318)	[0.069]
ID бедного домохозяйства	0. 275	0.273	0.277	0.004	0. 006
(0.447)	(0.446)	(0.448)	[0. 031]
Вероятность < 2 USD в день	25.922	24. 833	26.970	2.138	0.070
(21. 698)	(21.373)	(21.971)	[1. 806]
Первично испражняются открытым способом	0.703	0. 688	0,718	0,030	0,046
(0. 457)	(0.464)	(0.450)	[0. 074]
# of diarrhoeal episodes	0. 232	0.274	0.201	−0. 072 ⁎⁎⁎	−0.180
(0.285)	(0. 296)	(0.273)	[0.020]
Дети < = 5 испражняются в открытую	0. 904	0.894	0.914	0.021	0. 050
(0.295)	(0.309)	(0. 280)	[0.035]
Дети < = 5 # диарейных эпизодов	0. 390	0.472	0.323	−0. 149 ⁎⁎⁎	−0.229
(0.465)	(0. 476)	(0.446)	[0.039]
Рассмотрел покупку туалета	0. 946	0.942	0.950	0.008	0. 025
(0.226)	(0.234)	(0.218)	[0. 014]
Совещание по групповым продажам	0,769	0,787	0. 753	−0.034	−0.057
(0. 422)	(0.410)	(0.431)	[0. 037]
Цена предложения латрина (USD)	35.764	34.734	36. 752	2,018 ⁎⁎⁎	0,142
(10. 062)	(11.012)	(8.956)	[0.617]

Примечания: В таблице представлены сводные статистические данные по всей выборке (колонка 1) и по группам лечения (колонки 2 и 3). В столбце 4 показана разница между средними значениями в группах без финансирования и с финансированием, а в столбце 5 - нормализованная разница между двумя средними ( X ¯ 1 − X ¯ 0 ) / (s 0 2 + s 1 2 ). Стандартные отклонения приведены в скобках, а стандартные ошибки - в скобках. ⁎⁎ p≤0.05, ⁎ p≤0.10. Возраст детей указан с учетом возраста отсечения. Число лиц, приносящих доход, и общий доход домохозяйства включают членов, не являющихся резидентами. Вероятность того, что домохозяйство живет менее чем на 2 доллара в день, определяется с помощью индекса выхода из бедности (ИВБ) за 2011 год. Для переменных ИПП, которые не были включены в базовое исследование, мы вменяем среднее значение, полученное в ходе переписи населения Камбоджи 2008 года для сельских домохозяйств в провинции Кампонг Тхом.

81% респондентов - это респонденты из Камбоджи.

81% респондентов - женщины, и почти 50% живут в домохозяйстве с ребенком пяти лет или младше (25% живут в домохозяйстве с ребенком двух лет или младше). По структуре чуть менее 30% домохозяйств относятся к категории IDPoor, а средний ежемесячный доход домохозяйства составляет чуть более 120 долларов США. Многие домохозяйства были знакомы с микрофинансированием до начала исследования: 41% брали кредит из официального источника в течение предыдущего года.

Перед тем, как начать исследование, многие домохозяйства уже сталкивались с микрофинансированием.

Открытая дефекация чрезвычайно распространена среди домохозяйств выборки: 70% всех людей и 90% детей в возрасте до пяти лет преимущественно испражнялись открытым способом в течение пятнадцати дней, предшествовавших исследованию. Несмотря на это, домохозяйства явно знакомы с возможностями санитарии: почти 95% из них в прошлом рассматривали возможность приобретения уборной.

Хотя финансирующие и нефинансирующие группы в целом хорошо сбалансированы по исходным характеристикам, есть несколько существенных различий. Эпизоды диареи за неделю, предшествующую опросу, значительно ниже в группе финансирования по сравнению с контрольной группой, как среди всех людей, так и среди детей в возрасте пяти лет и младше. Цена предложения уборной БДМ в среднем на 2 доллара выше для финансирующих домохозяйств, чем для нефинансирующих домохозяйств. В той степени, в которой эти исходные характеристики предсказывают успешную покупку уборной через процедуру BDM, мы ожидаем, что они будут смещать наши результаты против обнаружения какого-либо значительного влияния финансирования; то есть, более высокие цены предложения уборной должны снизить покупки уборных в группе финансирования по сравнению с контрольной группой. Аналогичным образом, более низкая частота эпизодов диареи в финансирующих домохозяйствах может свидетельствовать о меньшей ожидаемой отдаче от улучшения санитарных условий для здоровья. В разделе 3.4 рассматривается вопрос о том, чувствительны ли наши основные результаты к этим исходным различиям.

Влияние финансирования на спрос

Основные результаты

Нас интересует влияние финансирования на (обратную) кривую спроса, т.е. s(WTP_hv ≥ p), долю домохозяйств, готовых покупать по набору цен p_L, ..., p_H. На рис. 1 а представлены графики s(WTP_hv ≥ p) при каждой цене p = <5, 10, ..., 100> отдельно по группам лечения (без финансирования и с финансированием). Домохозяйства в обеих группах покупали туалеты по относительно высокой цене (> 80%), когда цена была ниже 20 долларов США. Спрос довольно эластичен по ценам в диапазоне [20,40] (или 50ߝ100% от рыночных цен), особенно в группе без финансирования, где только 27,9% домохозяйств приобрели бы уборную по цене 40 долларов США.

Уровень спроса и эффект финансирования. Примечания: На верхней панели показаны доли домохозяйств, готовых платить больше или равные каждой цене, в зависимости от финансирования и нефинансирования. На нижней панели показан эффект лечения финансированием, т.е. расчетная разница между финансированием и нефинансированием в доле домохозяйств, готовых платить больше или равно каждой цене, с 95% доверительными интервалами. Эта разница оценивается в $5, 10, …, 100. Доверительный интервал RI (длинные тире) рассчитан методом рандомизации, а доверительный интервал HEW (короткие тире) представляет собой обычную стандартную ошибку с учетом гетероскедастичности. Наблюдения представлены на уровне деревень, причем каждая деревня взвешена по количеству участвующих домохозяйств.

На рис. 1 b показан расчетный эффект лечения финансами с 95% доверительными интервалами, построенными с использованием как метода рандомизации, так и стандартного метода регрессии. (Мы обсуждаем метод рандомизации в разделе 3.2 и в Aglasan et al., 2016). При рандомизации этот расчетный эффект лечения представляет собой наблюдаемую разницу между двумя кривыми спроса на рис. 1 a. Мы взвешиваем каждое домохозяйство одинаково, но эффекты будут аналогичными, если мы взвесим деревни одинаково. Мы обнаружили большой эффект лечения, который сначала увеличивается с ростом цены, достигая максимума, превышающего 40 п.п. при цене 45 долларов США. После этой цены спрос относительно быстро падает даже в финансирующих деревнях, а эффект лечения уменьшается (хотя и остается больше нуля даже при цене 100 долларов США). Нижняя граница для эффекта лечения превышает 0 для всех p ≥ 20. При приблизительной безубыточной или не субсидируемой цене в 40 долларов США эффект от лечения составляет 33,8 п.п. (RI p-value=0,00), что более чем в два раза увеличивает долю домохозяйств, приобретающих уборные, по сравнению с группой без финансирования.

Кроме того, в случае с финансированием, эффект от лечения составляет 33,8 п.п. (RI p-value=0,00).

Одна из причин, по которой финансирование может привести к более высоким показателям покупки, может заключаться в том, что домохозяйства ожидают значительной вероятности невыполнения обязательств. Однако, используя административные данные VisionFund, мы отслеживаем уровень погашения кредитов в течение последующего года после первоначального предложения и обнаруживаем 100% погашение кредитов на уборные.

Оценка и выводы

В силу рандомизации получить точечные оценки для эффекта лечения просто: по каждой цене p мы можем взять разницу в покупках акций, т.е.,

Альтернативно, мы можем использовать расчетный коэффициент из регрессии 1<WTP_hv ≥ p> на индикатор того, входила ли деревня домохозяйства h в группу лечения финансированием, плюс константа.

Вычисление p-значений и доверительных интервалов не так просто. Поскольку лечение было рандомизировано на уровне деревни, а детерминанты спроса, вероятно, коррелируют между собой в пределах деревни, вывод должен быть устойчивым к кластеризации в пределах деревни. Однако, поскольку у нас всего 30 деревень, обычные стандартные ошибки кластерной регрессии могут оказаться ненадежными (Cameron et al., 2008).

Выводы, сделанные на основе кластерной регрессии, не являются надежными. <Вместо этого мы используем метод рандомизации для получения p-значений и построения доверительных интервалов путем инверсии зависимости между эффектом и p-значением. Хотя в последние годы популярность рандомизационного вывода для p-значений возросла, точные доверительные интервалы важны для политиков, поскольку политические решения обычно зависят от величины эффекта, а не только от того, существует ли эффект, а использование рандомизационного вывода для построения доверительных интервалов редко встречается в экономике. Интуиция рандомизационного вывода восходит к Фишеру (1935): исследователь определяет четкую нулевую гипотезу, накладывает эту нулевую гипотезу на данные, генерирует распределение интересующей его тестовой статистики при этой нулевой гипотезе для всех или многих комбинаций назначений лечения, а затем сравнивает фактическое наблюдаемое значение тестовой статистики с ее генерированным распределением, чтобы оценить, насколько экстремальным является наблюдаемое значение, когда нулевая гипотеза верна (Rosenbaum, 2010, Imbens and Rubin, 2012). Эта процедура позволяет получить p-значения непосредственно при нулевой гипотезе об отсутствии эффекта. Чтобы получить доверительные интервалы уровня α, мы проверяем серию нулевых гипотез (в нашем случае эффекты -0,40, -0,39, ..., + 0,80) и строим доверительный интервал как все значения, которые не отвергаются на уровне α. Мы приводим расширенное обсуждение и формальное изложение в сопутствующей статье (Aglasan et al., 2016), а наш код доступен заинтересованным исследователям по запросу.

Для сравнения, мы приводим примеры, которые можно найти в нашей статье.

Для сравнения мы также представляем “аналитические” КИ, рассчитанные с использованием стандартных ошибок Губера-Эйкера-Уайта (Huber-Eicker-White, HEW), проверяющих гетероскедастичность. Мы сводим данные на уровне домохозяйств к доле домохозяйств, покупающих по цене p на уровне деревни, поэтому при одном наблюдении на деревню кластеризация не нужна. Однако это создает возможность смещения стандартных ошибок HEW на малой выборке, поэтому, следуя Angrist и Pischke (2009), мы берем максимальное значение i.i.d, HEW, HC₂, HC₃, где HC₂ и HC₃ - поправки на малую выборку к стандартным ошибкам HEW. Как показано на рис. 1 b, доверительные интервалы рандомизации лишь немного шире, чем “аналитические” ДИ.

Анализ подгрупп

Один из вопросов, представляющих особый политический интерес, заключается в том, различается ли эффект финансирования в зависимости от начального статуса бедности домохозяйства. 19 Разумно полагать, что ВТП более бедных домохозяйств будет относительно сильнее реагировать на доступ к финансированию. У бедных домохозяйств меньше финансовых активов (например, сбережений, которые могут быть использованы для оплаты крупных единовременных расходов) и меньше физических активов (либо для ликвидации, либо в качестве залога), и они могут уже находиться на достаточно низком уровне потребления, чтобы сокращение потребления для финансирования инвестиций в товар длительного пользования было сопряжено с высокими издержками. С другой стороны, возможно, даже при наличии финансирования бедные домохозяйства могут посчитать другие потребительские нужды более приоритетными, в то время как относительно более обеспеченные домохозяйства могут посчитать, что возможность финансирования делает покупку уборной более привлекательной. На рис. 2 представлены расчетные эффекты лечения по подгруппам IDPoor, показывающие, что ВТП одинаково увеличилась в обеих подгруппах. На самом деле, кривые спроса в деревнях без финансирования для бедных и небедных домохозяйств также удивительно похожи. (См. рис. S1 в Приложении А.) Это несколько озадачивает, поскольку мы ожидаем, что санитария будет обычным товаром. Наша первоначальная гипотеза заключалась в том, что статус IDPoor мог быть манипулирован или был плохим косвенным показателем относительной бедности в этих сообществах. Однако это не похоже на объяснение: мы построили альтернативный показатель социально-экономического статуса домохозяйства, используя показатели активов из нашего базового исследования, и обнаружили (а) что наш показатель коррелирует со статусом IDPoor и (б) уровни спроса и влияние на спрос также были в целом схожи, когда мы использовали эту альтернативную переменную для классификации домохозяйств как богатых или бедных. Одно из возможных объяснений заключается в том, что выборка состояла из домохозяйств, не имеющих уборных на начальном этапе, поэтому менее бедные домохозяйства были неявно отобраны для того, чтобы иметь относительно низкий интерес к санитарии, несмотря на их социально-экономический статус.

Рис. 2

Эффект финансирования IDPoor по сравнению с не IDPoor. Примечания: На этих рисунках показан расчетный эффект финансирования от лечения для домохозяйств IDPoor (верхняя панель) и домохозяйств non-IDPoor (нижняя панель). На каждом рисунке показана расчетная разница между финансированием и нефинансированием в доле домохозяйств, готовых платить больше или равную каждой цене, с 95% доверительными интервалами. Эта разница оценивается в $ 5, 10, …, 100. Доверительный интервал RI (длинные тире) рассчитан методом рандомизации, а доверительный интервал HEW (короткие тире) представляет собой обычную стандартную ошибку с учетом гетероскедастичности. Наблюдения ведутся на уровне деревень, причем каждая деревня взвешена по количеству участвующих домохозяйств.

Проверка достоверности

Отмененные заказы и отказы по кредитам

Незначительное число домохозяйств выиграли сортир в ходе BDM, но затем отменили свой заказ после доставки сортира. Эти “отменившие заказ” домохозяйства составляют 2,5% победителей, но их непропорционально много в группе без финансирования: они составляют 4,4% победителей в группе без финансирования и всего 0,71% победителей в группе с финансированием. Одна из проблем, связанных с домохозяйствами, отказавшимися от участия, заключается в том, что их заявленная ВТП в процедуре BDM может не отражать их истинную ВТП для уборной. Учитывая, что эти домохозяйства в конечном итоге решают отменить сделку при заявленной ими ВТП, возможно, что они завысили свою истинную ВТП. Аналогичным образом, 7,9% домохозяйств, выигравших тендер на финансирование, получили отказ от VFC, поэтому их ставка BDM, вероятно, завысила то, что они действительно готовы и могут заплатить. <Чтобы проверить, насколько наши результаты устойчивы к этим соображениям, на рис. 3 повторно оцениваются различия в доле домохозяйств, приобретающих туалеты, при различных предположениях об истинной ВТП для домохозяйств, которые в итоге отменили свой заказ, и домохозяйств, которым VFC не одобрила его.

Рис. 3

Различные предположения об истинных WTP домохозяйств, отменивших заказ или получивших отказ в предоставлении кредита. Примечания: Рисунки показывают устойчивость основных результатов к двум различным предположениям об истинной готовности платить (WTP) домохозяйств, которые либо отменили свою покупку после доставки уборной, либо не были одобрены кредитором для получения кредита. На верхней панели предполагается, что истинная ВТП равна 0 для всех отменивших покупку или получивших отказ домохозяйств, в то время как на нижней панели предполагается, что истинная ВТП составляет 50% от заявленной ВТП. Обе панели показывают расчетную разницу между финансирующим и нефинансирующим методами в доле домохозяйств с ВТП больше или равной каждой цене, с 95% доверительными интервалами. Доверительные интервалы основаны на стандартных ошибках с учетом гетероскедастичности, полученных в результате регрессии на уровне деревни, взвешенной по количеству участвующих домохозяйств. Доверительные интервалы, основанные на 999 повторениях кластерного бутстрепа, практически идентичны.

Мы начинаем с того, что вычисляем количество домохозяйств на уровне деревни.

Начнем с самого крайнего из возможных предположений: На рис. 3 а предполагается, что все домохозяйства, которые отменили свою покупку или которым VFC отказала в кредите, имеют истинную ВТП в размере $0. Хотя разница в доле домохозяйств, приобретающих уборную по ценам от $20 до $100, кажется немного меньше, она остается статистически значимой и довольно большой по величине. При рыночной цене в 40 долларов расчетная разница в доле домохозяйств, приобретающих уборную, все еще составляет 30 п.п., если предположить, что истинная ВТП для этих домохозяйств равна нулю.

На рис. 3 b сделано менее экстремальное предположение об истинной ВТП для этих домохозяйств: их истинная ВТП составляет 50% от заявленной ВТП. Учитывая, что наши результаты практически не пострадали при предположении, что истинная ВТП составляет 0% от заявленной ВТП, расчетные различия в доле домохозяйств, приобретающих уборную по каждой цене, неудивительно близки к нашим основным оценкам на рис. 1 б. При рыночной цене расчетный эффект лечения от финансирования снижается до 31,5 п.п., что лишь немного ниже, чем разница в 33,8 п.п., которую мы обнаружили, используя заявленную ВТП.

<Подавляющее большинство отказов в предоставлении кредита произошло в двух деревнях, где было отказано примерно 25% домохозяйств, по сравнению с менее чем 3% домохозяйств в остальных 13 деревнях, получивших финансирование. По неофициальным данным, похоже, что VFC столкнулась с высоким уровнем частичного или полного дефолта во время предыдущей кредитной деятельности в этих деревнях и была особенно осторожна при выдаче кредитов. Не похоже, что в этих двух деревнях ВТП была необычно высокой или низкой. Как показано на рис. 4, где представлены наши основные результаты как при сохранении двух деревень с высоким процентом отказов, так и при исключении их из выборки, ВТП в этих двух деревнях заметно не отличалась от других деревень в рамках программы финансирования.

Рис. 4

Исключение деревень с высоким уровнем отказов в кредите. Примечания: На рисунках показана устойчивость основных результатов при исключении двух деревень из группы финансирования, в которых был высокий процент отказов по кредитам. На верхней панели показана доля домохозяйств с готовностью платить (WTP) больше или равной каждой цене в зависимости от направления лечения. Доли в группе финансирования показаны при включении всех деревень (финансирование) и при исключении вышеупомянутых деревень (ограниченное финансирование). На нижней панели показана расчетная разница между финансирующим и нефинансирующим лечением в доле домохозяйств с ВТП больше или равной каждой цене, с 95% доверительными интервалами при включении (слева) и не включении (справа) деревень с высоким уровнем отказов в кредите. Доверительные интервалы основаны на стандартных ошибках с учетом гетероскедастичности, полученных в результате регрессии на уровне деревни, взвешенной по количеству участвующих домохозяйств. Доверительные интервалы, основанные на 999 повторениях бутстрепа с кластерной ошибкой, практически идентичны.

Базовые контрольные показатели

Третья потенциальная проблема, связанная с нашими основными результатами, заключается в том, что они могут быть частично обусловлены исходными различиями, показанными в таблице 1. Чтобы учесть эту возможность, на рис. 5 показан расчетный эффект финансирования на долю домохозяйств, приобретающих санитарный туалет, при каждом увеличении в $5 от $0 до $100, с контролем ковариаций. На рис. 5 a мы контролируем переменные со значительными различиями в таблице 1: показатели цены предложения BDM ($30,$40,$50) (при этом $20 является опущенной категорией) и среднее количество эпизодов диареи, перенесенных домохозяйством за неделю до опроса. 20 На рис. 5 б мы контролируем все исходные характеристики, представленные в таблице 1. В обоих случаях включение контролей приводит лишь к незначительным различиям в оценках, и основной результат – экономически важные и статистически значимые различия в спросе между группами с финансированием и без финансирования при всех ценах от 20 до 100 долларов США – остается неизменным.

Рис. 5

С учетом контроля за несбалансированными исходными характеристиками. Примечания: Рисунки показывают устойчивость основных результатов к контролю за базовыми характеристиками. На обеих панелях представлены коэффициент и 95% доверительный интервал для фикции "Финансирование" из линейной вероятностной модели на индивидуальном уровне, где зависимая переменная является показателем того, будет ли домохозяйство покупать уборную по каждой цене. Верхняя панель включает элементы управления для переменных из Таблицы 1, которые были несбалансированными на исходном уровне (фиктивные переменные цены на ничью BDM и среднее число эпизодов диареи, перенесенных домохозяйством за неделю, предшествующую опросу). Нижняя панель контролирует все исходные переменные, перечисленные в Таблице 1. Домохозяйства с отсутствующими значениями кодируются в 0, и для каждой исходной ковариаты включается индикаторная переменная, которая равна 1, если в домохозяйствах отсутствуют значения, и 0 в противном случае. Доверительные интервалы основаны на стандартных ошибках, кластеризованных на уровне деревни. Доверительные интервалы, основанные на 999 кластерно-упрощенных повторениях бутстрепа, практически идентичны.

Влияние на установку уборных

В предыдущем разделе представлены убедительные доказательства того, что финансирование увеличивает спрос на санитарные услуги. Однако увеличение первоначальных покупок уборных является необходимым, но недостаточным условием для улучшения качества окружающей среды: туалеты не могут снизить фекальные нагрузки на окружающую среду, если они не установлены и не используются. Мы провели последующий опрос через 18ߝ-24 месяца после первоначальной продажи, чтобы измерить уровень установки и собрать объективные показатели обслуживания и использования туалетов. В ходе последующего исследования мы обнаружили, что примерно 30ߝ40% домохозяйств, которые приобрели уборную во время продажи, установили ее. 21 Хотя это сопоставимо с показателями увеличения охвата другими санитарными мероприятиями, 22 несколько удивительно, что только 30ߝ40% домохозяйств, которые приобрели уборную (в отличие от тех, которым просто предложили ее установить или дали бесплатно), установили ее почти два года спустя. В этом разделе мы сначала опишем показатели установки в зависимости от ВТП и финансирования, затем приведем доказательства того, что стоимость надстройки является барьером для установки, и, наконец, исследуем роль влияния сверстников в снижении уровня установки. 23

Финансирование, ВТП и уровень установки

На рис. 6 a показан уровень установки по каждой указанной цене среди всех домохозяйств, которые приобрели уборную и имели WTP больше или равный этой цене. То есть, рисунок отвечает на вопрос: “Если НПО предложит уборные на продажу по данной цене, какая доля уборных, купленных по этой цене, будет установлена?” Рисунок ограничен ценами, по которым 10% или более домохозяйств приобрели уборную ($50 или менее для нефинансирования; $85 или менее для финансирования). Из рисунка можно сделать три основных вывода. Во-первых, уровень установки туалетов ниже 40%, за исключением домохозяйств, не получающих финансирования, где ВТП превышает $40. Во-вторых, коэффициенты установки при любом заданном уровне ВТП немного выше среди нефинансирующих домохозяйств, чем среди финансирующих, хотя эти различия не являются статистически значимыми (см. рис. 6 б). В-третьих, существует мало доказательств эффекта отсеивания: коэффициенты установки примерно постоянны в зависимости от ВТП, хотя есть небольшие различия в правых хвостах распределения ВТП: коэффициенты установки немного увеличиваются среди нефинансирующих домохозяйств с относительно высокой ВТП и немного уменьшаются среди финансирующих домохозяйств с относительно высокой ВТП. 24

Рис. 6

Коэффициенты установки латрин в зависимости от ВТП и способа финансирования при условии покупки. Примечания: На верхнем рисунке показаны коэффициенты установки туалетов в домохозяйствах, которые покупают уборную и имеют ВТП больше или равный указанной цене, отдельно по финансированию и нефинансированию. На нижнем рисунке показана расчетная разница в коэффициентах установки между домохозяйствами, получающими и не получающими финансирование. Верхний рисунок ограничен ценами, при которых 10% или более домохозяйств в данной программе согласны приобрести уборную (без финансирования: $50; с финансированием: $85), а нижний рисунок ограничен ценами, при которых 10% или более домохозяйств в обеих программах согласны приобрести уборную ($50)

На рис. 6 показаны коэффициенты установки при условии покупки, но полезно также рассмотреть безусловные коэффициенты установки. Иными словами, если бы уборные предлагались на продажу по данной цене, какая доля домохозяйств приобрела бы и установила уборную? Из-за случайности БДМ этот безусловный коэффициент установки должен быть рассчитан косвенно. Мы хотели бы рассчитать

Но решение о покупке, s(Покупка), имеет случайный элемент, поскольку оно частично зависит от жеребьевки BDM. Чтобы оценить долю, которая приобретет и установит уборную, если фиксированная цена составит p, мы заменим s(Bid ≥ p) на s (Purchase). То есть, мы используем показатель установки, который имел бы место среди участников, если бы была предложена фиксированная цена p (или если бы все, кто предлагал цену p или больше, выиграли).

Это синтетический показатель установки, который имел бы место среди участников, если бы была предложена фиксированная цена p.

Эта синтетическая скорость установки построена на рис. 7 a как функция цены, отдельно для финансирующих и нефинансирующих деревень. Рис. 7 a отвечает на вопрос: “Если НПО предложит туалеты на продажу по данной цене, какая доля домохозяйств купит и установит туалет?” Обратите внимание, что коэффициент установки выше для финансирующих деревень, чем для нефинансирующих по большинству цен, что, казалось бы, противоречит рис. 6. Однако на самом деле эти два показателя совпадают – как показано на рис. 6, уровень установки выше в деревнях без финансирования при неизменной ВТП, но ВТП гораздо выше в деревнях с финансированием (см. рис. 1), поэтому общий уровень охвата в целом выше. Эта разница статистически значима при всех ценах выше $40, как показано на рис. 7 б.25

Рис. 7

Коэффициенты установки латрин в зависимости от цены и способа финансирования без условий. Примечания: На верхнем рисунке показана доля домохозяйств, которые при каждой цене приобрели бы уборную по этой цене и впоследствии установили бы ее, отдельно по финансированию и нефинансированию. На нижней панели показана расчетная разница с 95% доверительным интервалом между домохозяйствами, получающими и не получающими финансирование.

Чем объясняются такие показатели установки? Во-первых, стоимость надстройки (стены, крыша и дверь), по-видимому, была важным барьером. Хотя можно построить недорогую надстройку, используя местные материалы (бамбук или солому) или жесть (обычно менее $10), домохозяйства отдают предпочтение более сложным и дорогим бетонным конструкциям стоимостью $200 и более. 26 В неформальных беседах во время последующего наблюдения домохозяйства, которые приобрели уборную, но еще не установили ее, обычно говорили, что они собираются установить уборную со временем, но пока не накопили достаточно средств для желаемой надстройки. Это говорит о двух подходах, которые могут быть эффективными для повышения уровня установки: во-первых, поощрение домохозяйств к строительству приемлемых промежуточных надстроек, пока они собирают средства на желаемую ими высококлассную надстройку; во-вторых, финансирование надстройки в дополнение к самой уборной. Первый подход может быть реализован путем субсидирования, например, списания части кредита при условии установки уборной. Ограничения по наличным деньгам, по-видимому, в некоторой степени имеют значение: используя случайную вариацию уплаченной цены, созданную в результате жеребьевки BDM, мы обнаружили, что каждое снижение цены на 10 долларов, уплаченной домохозяйством (при неизменном WTP), увеличивает вероятность установки уборной в последующий период примерно на 4% пунктов. Подробности этого анализа см. в Приложении D.

Эффекты сверстников и установка

Второе возможное объяснение низкого уровня установки связано с негативным эффектом "равных". Было показано, что внедрение медицинских технологий соседними домохозяйствами может сильно изменить собственные представления о технологии и склонность к ее внедрению (Godlonton and Thornton, 2012, Grant Miller and Mushfiq Mobarak, 2014). Более того, эффекты сверстников могут возникать через различные механизмы, некоторые из которых способствуют большему собственному внедрению (обучение, подражание), а другие снижают его (обмен). 27 Таким образом, чистый эффект от внедрения сверстниками неоднозначен, и мы стремимся оценить его знак и величину. Эффекты сверстников обычно трудно идентифицировать, поскольку наблюдаемая корреляция в поведении может быть результатом истинного, причинного эффекта сверстников или просто гомофилии: сверстники, как правило, имеют схожие вкусы, поэтому мы можем ожидать, что их поведение будет схожим даже при отсутствии истинного, причинного эффекта (Manski, 1993). Однако в данном случае мы можем использовать рандомизацию, воплощенную в BDM, для выявления эффекта равных в установке. Поскольку ценовой розыгрыш в BDM является случайным, будет иметь место некоторая случайная вариация в уровне покупки уборных в домохозяйствах’ ; группы сверстников. Более того, поскольку BDM предоставляет данные о ВТП домохозяйства и ВТП домохозяйств-аналогов, мы можем контролировать их и использовать только случайную вариацию в уровне покупок, обусловленную собственными ВТП и ВТП домохозяйств-аналогов.

В идеале, можно было бы сделать вывод о том, что в этом случае необходимо будет выявить эффекты сверстников.

Идеально, можно было бы собрать подробные данные о социальных сетях для точного наблюдения за соответствующей группой сверстников каждого домохозяйства (BenYishay and Mushfiq Mobarak, 1964, Barrios et al., 2015). Однако это было невыполнимо в рамках данной “оценки, ориентированной на принятие решений” из-за ограничений по времени и бюджету. Вместо этого мы определяем группу сверстников каждого домохозяйства как другие участвующие домохозяйства в деревне этого домохозяйства. Учитывая небольшой размер (в среднем 250 домохозяйств и диаметр 2–5 км) и сельский характер деревень в нашей выборке, можно предположить, что полученные деревенские группы не так уж далеки от истинных групп сверстников, имеющих отношение к владению, установке и использованию уборных.

Наша цель - оценить причинный эффект покупки туалета группой сверстников домохозяйства на склонность домохозяйства к установке туалета. То есть, мы хотим оценить

где 1<Install_h,v> является индикатором того, установило ли домохозяйство h в деревне v уборную на момент последующего обследования, и s(Buy_∼h,v) представляет собой долю других домохозяйств (исключая домохозяйство h) в деревне v, которые приобрели уборную. Однако оценка OLS уравнения (3) может дать смещенные оценки интересующего нас причинного параметра β₁. Наиболее вероятным источником смещения было бы, если бы предпочтения домохозяйств в отношении улучшенных санитарных условий коррелировали в пределах деревни, так что в деревнях, где WTP был выше и, следовательно, s(Buy_∼h,v) был выше, домохозяйства также с большей вероятностью устанавливали приобретенный ими туалет (т.е., ε_h,v в среднем был выше).

Чтобы преодолеть эту проблему идентификации, мы можем использовать случайность, обеспечиваемую ценовым жребием в BDM. Простейшей стратегией будет инструмент для s(Buy_∼h,v) с помощью Draw ¯ ∼ h , v , средней цены розыгрыша среди группы сверстников домохозяйства h. Мы можем увеличить мощность, используя наши знания о распределении, из которого были взяты цены, чтобы определить шансы каждого домохозяйства выиграть уборную на основе его предложения. Например, для домохозяйства с достаточно низким WTP для уборной (т.е. ниже минимально возможной цены), реализованная ценовая выборка не будет иметь никакой предсказательной силы для того, купит ли домохозяйство уборную. Сосредоточившись на случайно вызванной разнице между фактическими покупками уборных и теми, которые были предсказаны ВТП домохозяйств, мы используем только ту вариацию цен, которая может повлиять на покупку уборной. Ожидается, что домохозяйства с высокой ВТП приобретут уборную при большинстве возможных вариантов изменения цен, в то время как для домохозяйств с низкой ВТП верно обратное. Таким образом, влияние ценовых розыгрышей зависит от WTP.

Таким образом, мы можем построить показатель “неожиданных” покупок среди группы сверстников каждого домохозяйства, который определяется как s ˜ ( Buy ∼ h , v ) = ∑ j ≠ h [ ( Buy j , v ) − ( Buy ^ j , v ) ], где Buy ^ j , v - вероятность покупки домохозяйством j с учетом его ВТП. Мы используем эмпирически наблюдаемое распределение ценовых розыгрышей и выявленную ВТП для каждого домохозяйства, чтобы рассчитать его предварительную вероятность выиграть сортир. Как описано в разделе 2.3, цены на уборные были взяты из дискретного распределения $20, $30, $40, $50, с вероятностями 1/4, 1/4, 1/4, 1/4, 1/4 в группе без финансирования и 1/20, 9/20, 1/4, 1/4, 1/4 в группе с финансированием, соответственно. 28 Таким образом, любое домохозяйство с WTP < 20 имело 0% шансов выиграть уборную, любое домохозяйство с 20 ≤ WTP < 30 имело 1/4 шанса выиграть в группе без финансирования и 1/20 шанса выиграть в группе с финансированием, домохозяйства с 30 ≤ WTP < 40 имели 1/2 шанса выиграть, домохозяйства с 40 ≤ WTP < 50 имели 3/4 шанса выиграть, а домохозяйства с 50 ≤ WTP имели 100% шанса выиграть. Затем мы можем рассчитать ожидаемое количество покупок уборных на уровне деревни, суммировав эти вероятности по всем другим участвующим домохозяйствам в деревне.

В таблице 2 приведены сводные статистические данные.

В таблице 2 приведена сводная статистика неожиданных покупок уборных, s ˜ ( Buy ∼ h , v ), а также наблюдаемые показатели установки уборных в конечный период. В среднем, вероятность того, что домохозяйства выиграют уборную через BDM, в точности соответствует их ВТП и распределению потенциальных цен розыгрыша (среднее и медианное значение неожиданного владения уборной составляет 0,00), а диапазон наблюдаемых значений составляет от -0,75 до 0,95. Другими словами, значение неожиданной покупки уборной −.75 означает, что домохозяйство в группе без финансирования предложило цену между [40 и 50 USD], но получило цену жеребьевки 50 и поэтому не выиграло уборную. Значение неожиданной покупки уборной, равное.95, означает, что домохозяйство из группы финансирования предложило цену от [20 до 30 долларов США] и получило цену 20 долларов США, выиграв уборную, несмотря на относительно низкий WTP для уборной. Более высокие значения неожиданной покупки уборной обнаружены для домохозяйств, которым особенно повезло выиграть уборную через BDM, учитывая их заявленную ВТП.

Table 2

Сводная статистика непредвиденной покупки и установки уборной.

mean	sd	min	p50	max
Неожиданная покупка туалета	0. 00	0. 34	−0,75	0,00	0,95
Установка латрина	0. 22	0,41	0,00	0,00	1,00

Примечания: Оценки отражают полную выборку из 1 363 домохозяйств. Неожиданная покупка туалета - это разница между фактической покупкой туалета домохозяйством и его ожидаемой покупкой, рассчитанной на основе эмпирически наблюдаемой вероятности того, что его цена окажется ниже заявленной WTP. Установленная уборная - это индикатор того, установило ли домохозяйство улучшенные санитарные условия к конечному сроку.

Хотя мы можем просто оценить влияние неожиданных покупок сверстников на установку туалета, мы хотим добиться максимальной точности, контролируя собственные предикторы установки туалета домохозяйством, включая собственную покупку туалета. Для этого мы контролируем случайную покупку уборной на основе собственной ценовой выборки и WTP домохозяйства. То есть, мы строим эквиваленты собственных домохозяйств для наших экспертных показателей как Buy ^ h , v = Pr ( Draw ≤ Bid h , v ) и Buy ˜ h , v = Buy h , v − Buy ^ h , v . Последний член, Buy ˜ h , v , представляет собой неожиданный или случайный компонент владения уборной.

Используя эти переменные, мы оцениваем

по методу OLS, результаты представлены в таблице 3. Ковариатами x_h,v являются индикатор того, участвовала ли деревня в программе финансирования, ВТП домохозяйства в долларах США и средняя ВТП деревни в долларах США без учета собственной ВТП домохозяйства. Вместо того чтобы основывать вывод на асимптотических методах кластерной робастности, мы оцениваем p-значения и доверительные интервалы для каждого интересующего нас параметра с помощью процедур кластерной робастной бутстрап-методики: бутстрап Wild (Cameron et al., 2008) в спецификациях OLS и бутстрап Score (Kline and Santos, 2012) в спецификациях IV. Мы используем методы кластерного бутстрапа вместо метода рандомизации в первую очередь потому, что литература по рандомизации для IV (например, Rosenbaum, 2002, Small et al., 2008) фокусируется на бинарном инструменте, а распространение методов на многозначные инструменты, как в случае с ценовой ничьей, выходит за рамки данной работы. Поскольку бутстреп и рандомизация дали очень похожие результаты в других наших анализах (доли покупок, среднее WTP, квантили WTP), нам удобно использовать только бутстреп для вывода в нашем анализе эффектов сверстников.

Table 3

Неожиданная покупка деревенского туалета и установка в домохозяйстве.

Коэффициент установки (OLS)	P-... значение
Неожиданная покупка	− 0. 910	0.039
(−2. 326, −0.046)
Неожиданная покупка	0.150	0. 000
(0.076, 0.224)
Обследования	1363

Примечания: Оценки отражают полную выборку из 1 363 домохозяйств. Неожиданная покупка - это разница между фактической покупкой уборной домохозяйством и его ожидаемой покупкой, рассчитанной на основе эмпирически наблюдаемой вероятности того, что его цена окажется ниже заявленной WTP. Неожиданная покупка в деревне - среднее значение неожиданной покупки по деревне респондента, без учета собственных значений респондента. В качестве элементов управления включены индикатор того, был ли респондент в финансирующей деревне, ВТП респондента (в долларах США) и среднее ВТП деревни (в долларах США) без учета респондента. 95% доверительные интервалы показаны в виде () под каждой оценкой. P-значения и 95% доверительные интервалы основаны на 100 000 повторениях бутстрепа Wild с использованием весов Вебба, кластеризация на уровне деревень.

Как и ожидалось, неожиданная собственная покупка оказывает положительное и значительное влияние на вероятность того, что домохозяйство установит уборную; точечная оценка предполагает увеличение вероятности установки уборной почти на 15%. Тот факт, что оценка не равна 1, свидетельствует об относительно низких показателях установки в нашей выборке. Более интересным является тот факт, что коэффициент на среднее значение неожиданной доли туалетов в деревне отрицательный и статистически значимый (p < .05). Это говорит о том, что после устранения эффекта ВТП и при условии наличия собственного владения, наличие большего числа соседей, приобретающих уборную, фактически снижает вероятность того, что домохозяйство установит уборную. Точечная оценка показывает, что перемещение домохозяйства в деревню с неожиданной долей туалетов, которая на одно стандартное отклонение (.045% пунктов, или ≈ 2,5 дополнительных домохозяйств в типичной деревне с 50 участвующими домохозяйствами) выше, как ожидается, снизит вероятность того, что домохозяйство установит туалет на 4,1% пунктов, по сравнению со средним уровнем установки 35% среди покупателей.

Эта оценка в сокращенной форме определяет влияние неожиданной покупки сверстников на вероятность того, что домохозяйство установило уборную в конечный период. Естественно, может возникнуть желание оценить эффекты любой покупки сверстников (а не только неожиданных покупок); то есть оценить эффекты s(Buy_∼h,v), а не s ˜ ( Buy ∼ h , v ). Таким образом, мы также оцениваем спецификацию инструментальных переменных (IV), в которой мы инструментируем s(Buy_∼h,v) с помощью s ˜ ( Buy ∼ h , v ) и Buy_h,v с помощью Buy ˜ h , v . Результаты, представленные в таблице 4, включают точечные оценки, которые точно рассчитаны и статистически неотличимы от результатов OLS. И снова покупка сверстников резко снижает установку домохозяйством собственного туалета. Регрессии первого этапа показывают, что неожиданная покупка сверстников значительно предсказывает покупку сверстников, а неожиданная покупка собственных туалетов значительно предсказывает покупку собственных туалетов.

Table 4

IV Оценки неожиданной покупки деревенского туалета и установки в домохозяйстве.

Первый этап	Первый этап	Установка
Собственный	населенный пункт	Ставка
Неожиданная покупка	− 0. 207	0.775
(−0.500, 0.020)	(0. 488, 1.002)
Неожиданная покупка	0. 992	−0.005
(0.968, 1.019)	(−0.010, −0. 000)
Доля деревни, выигравшей НН	−1.135	0.028
(−3. 922, −0.134)
Бытовая уборная	0.146	0. 001
(0.067, 0.224)
First Stage Wald rK F-stat	31.190

Примечания: Оценки отражают полную выборку из 1 363 домохозяйств. Неожиданная покупка - это разница между фактическим статусом покупки уборной домохозяйством и его ожидаемой покупкой, рассчитанной на основе эмпирически наблюдаемой вероятности того, что его цена окажется ниже заявленной WTP. Неожиданная покупка в деревне - среднее значение неожиданной покупки по деревне респондента, без учета собственных значений респондента. Выигранный домохозяйством сортир означает, приобрело ли домохозяйство сортир через механизм BDM. Доля деревни, выигранная HH - среднее значение показателей выигранной домохозяйством уборной по деревне респондента, исключая собственные значения респондента. Индикатор того, находился ли респондент в финансируемой деревне, ВТП респондента (в долларах США) и среднее ВТП деревни (в долларах США) без учета респондента включены в качестве контроля. 95% доверительные интервалы показаны в виде () под каждой оценкой. P-значения и 95% доверительные интервалы основаны на 100 000 повторениях бутстрепа с использованием весов Вебба, кластеризация на уровне деревень.

В заключение, в Таблице 2 приведены данные, полученные с помощью бутстрепа.

И наконец, Таблица 5 повторяет спецификацию OLS из Таблицы 3, но включает взаимодействие между показателем финансирования и неожиданной покупкой уборной для себя и сверстников. Ни одно из взаимодействий статистически значимо не отличается от нуля. Поэтому мы рассматриваем оценки в Таблицах 3 и Таблицах 4, которые объединяют оба направления лечения, как предпочтительные спецификации.

Table 5

Неожиданное владение деревенским туалетом и установка в домохозяйстве: взаимодействие финансирования.

Коэффициент установки (OLS)	P-... значение
Неожиданная покупка	− 0. 674	0. 204
(−3.463, 0.448)
Неожиданная покупка квартиры*Финансирование	−0. 675	0.450
(−2. 523, 1.408)
Неожиданная покупка	0.156	0. 004
(0.053, 0.259)
Неожиданная покупка*Финансирование	−0. 009	0.898
(−0.162, 0. 134)
Обследования	1363

Примечания: Оценки отражают полную выборку из 1 363 домохозяйств. Неожиданная покупка - это разница между фактическим статусом покупки уборной домохозяйством и его ожидаемой покупкой, рассчитанной на основе эмпирически наблюдаемой вероятности того, что его ценовой выбор окажется ниже заявленной им WTP. Неожиданная покупка в деревне - это среднее значение неожиданной покупки по деревне респондента, без учета собственных значений респондента. Неожиданные покупки и Неожиданные покупки в деревне также взаимодействуют с показателем того, проживает ли домохозяйство в финансируемой деревне. Индикатор того, был ли респондент в финансирующей деревне, ВТП респондента (в долларах США) и его взаимодействие с показателем финансирования, а также среднее ВТП деревни (в долларах США) без учета респондента и его взаимодействие с показателем финансирования включены в качестве контролей. 95% доверительные интервалы показаны в () под каждой оценкой. P-значения и 95% доверительные интервалы основаны на 100 000 повторениях бутстрепа Wild с использованием весов Вебба, кластеризация на уровне деревни.

Обсуждение и заключение

Данная работа показывает, что предоставление финансирования может значительно повысить готовность платить за улучшенные уборные. Этот вывод позволяет получить данные по ранее недостаточно изученному вопросу о том, могут ли несовершенные кредитные рынки быть частично ответственны за низкую ВТП за качество окружающей среды в развивающихся странах (Greenstone and Jack, 2015). Кроме того, хотя на сегодняшний день не доказано, что микрокредитование дает значительные преимущества с точки зрения увеличения доходов клиентов (Banerjee, 2013, Banerjee and Karlan, 2015), данная работа предполагает, что могут существовать и другие важные способы повышения благосостояния с помощью микрофинансирования. 29

Эти первоначальные инвестиции – в данном контексте - покупка уборной – являются необходимым, но недостаточным условием для улучшения экологических условий и здоровья. Мы обнаружили, что, несмотря на значительное увеличение WTP для первоначальных инвестиций, показатели установки туалетов остаются низкими даже через 18ߝ-24 месяца после покупки. Интересным вопросом для дальнейшего исследования является то, почему домохозяйства отдают предпочтение дорогим, тщательно продуманным конструкциям и какие стратегии или политика могут стимулировать завершение инвестиций в таких ситуациях.

<Резкое увеличение продаж туалетов в финансируемых деревнях имеет важные последствия для экономической эффективности. Как и во многих других мероприятиях, значительную часть затрат составляют постоянные расходы на уровне деревни, такие как время торговых агентов и их транспортные расходы в отдаленные деревни. Поскольку торговые агенты совершали в четыре раза больше продаж на одно сельское собрание, когда предлагались кредиты, постоянные затраты на их время и транспорт амортизировались за счет большего количества проданных туалетов. Конечно, предложение финансирования связано с определенными затратами, но поскольку VisionFund уже работал в деревнях, где осуществлялась программа, предельные затраты на управление и сбор кредитов были низкими. Используя консервативные предположения о затратах на продажи и маркетинг, а также о предельных затратах на предоставление финансирования, мы подсчитали, что предложение финансирования может снизить затраты программы на каждую проданную уборную до 70%. Например, при прямых продажах, когда команда из 8 штатных торговых агентов ездит из деревни в деревню, предлагая туалеты по цене 50 долларов США без финансирования, операционные расходы (продажи и маркетинг) составят 19 долларов США на каждый проданный туалет. Предоставление финансирования увеличит операционные расходы, так как потребует поездки кредитного специалиста для оформления и получения займов (обратите внимание, мы делаем консервативное предположение, что потребуется дополнительный сотрудник МФО, что может быть не так, если МФО уже имеет сильное присутствие), но даже за вычетом этих расходов на финансирование, увеличение спроса за счет финансирования снижает общие операционные расходы на одну проданную уборную примерно до 6 долларов США. 30 Конечно, этот результат сглаживается низким уровнем установки, который мы наблюдали – если только приблизительно один из трех купленных туалетов устанавливается, то затраты реализатора на каждый установленный туалет должны быть соответствующим образом увеличены. 31

Важно отметить, что финансирование в нашей оценке предлагалось только вместе с поставкой материалов для строительства уборных, и поэтому мы не можем распространить наши результаты непосредственно на контексты, где финансирование предлагается отдельно от предоставления этих материалов. Уместность этого ограничения зависит от того, с какой точки зрения рассматривать организацию по продвижению санитарии, стремящуюся расширить охват, или микрофинансовую организацию, стремящуюся расширить свою клиентуру.

В заключение следует отметить, что в данном исследовании рассматривается вопрос о том, как можно расширить охват санитарией.

И наконец, в данной работе представлена модель обучения на основе “оценки, ориентированной на принятие решений,” т.е. разработанной для ответа на конкретный программный вопрос для исполнителя, а не на общий академический вопрос. Однако за это приходится платить, поскольку мы ограничены в возможности объяснить механизмы, лежащие в основе значительного влияния кредита на спрос. В частности, либо кредитные ограничения, либо нетерпение могут объяснить этот результат в сокращенной форме, и необходимы дальнейшие исследования, чтобы понять относительный вклад каждого из них. Аналогичным образом, мы предлагаем доказательства роли влияния сверстников на установку, но кредитные ограничения и нетерпение также могут быть причиной низких показателей установки.

Преимущество оценки, ориентированной на принятие решений, заключается в том, что исполнители и политики могут быстро адаптировать свои программы. В настоящее время финансирование стало более доступным, что является обычной частью усилий iDE по распространению уборных, и iDE работает над внедрением системы "одного окна", которая включает установку, укрытие и финансирование для обоих вариантов.

Список

☆ Мы получили полезные комментарии от редактора (Фредрика Карлссона), двух анонимных рецензентов, Ивана Канаи, Морин Кроппер, Дага Миллера, Брайана Квисторфа, Дилана Смолла и Криса Удри. План предварительного анализа данной работы размещен в реестре РКИ AEA, https://www.socialscienceregistry.org/trials/37. Мы обсуждаем различия с предварительным анализом в Приложении А. Мы благодарны IDinsight (особенно Бенджамину Брокману, Еве Гирмай и Эстер Ванг), iDE Cambodia (особенно Карен Гензинк, Крису Николетти, Оу Савоюн, Мэтту Сейцу и Тоеру Веасну) и VisionFund Cambodia (Преап Пизет и Лим Сотеари) за сотрудничество. Это исследование было поддержано Фондом Билла и Мелинды Гейтс через грант iDE. Финансирование Джордано Паллони было предоставлено исследовательской программой CGIAR по политике, институтам и рынкам (PIM) под руководством Международного исследовательского института продовольственной политики. Ни финансирующие организации, ни наши партнеры по реализации не принимали никакого участия в анализе, написании статьи или решении о ее публикации. Протокол исследования был одобрен Национальным этическим комитетом по медицинским исследованиям Министерства здравоохранения Королевства Камбоджа. Код для процедур рандомизации, описанных в статье, представлен на сайте: http://go.ncsu.edu/rpguiter.RI. Мы посвящаем эту статью памяти Уоллеса Э. Оутса.

1 25-й процентиль: $34,3 с финансированием против $20,0 без финансирования; медиана: $50,8 с финансированием против $30,0 без финансирования; 75-й процентиль: $76,1 с финансированием против $40,0 без финансирования. Мы обсуждаем результаты по подгруппам бедности в разделе 3.3.

2 См. Shah et al. (2015) для расширенного обсуждения разницы между оценками, ориентированными на принятие решений, и “оценками, ориентированными на знания,” оценками, разработанными исследователями для решения академических вопросов.

3 В дополнение к оценкам, ориентированным на принятие решений, в разделе 3.3.

3 Помимо 71% респондентов, которые на исходном уровне испражнялись преимущественно открытым способом, мы также наблюдали людей, которые сообщили, что в качестве основного способа дефекации используют соседскую уборную, школьный туалет или уборную, или не улучшенные санитарные условия (например, подвесной туалет).

4 В 2010 году компания iDE получила награду "Зал славы" Всемирной туалетной организации за программу санитарного маркетинга и созданную ею программу Easy Latrine. В 2011 году ВФК получила платиновую награду от MIX (Microfinance Information eXchange).

5 IDPoor 1 и IDPoor 2.

5 IDPoor 1 и 2 - это официальные черты бедности правительства Камбоджи: IDPoor 1 определяет “беднейшие или обездоленные&x0201d; домохозяйства; IDPoor 2 определяет “бедные&x0201d; домохозяйства. Статус IDPoor первоначально присваивается на основе набора показателей бедности, затем корректируется на основе консультаций с представителями деревень для выявления домохозяйств с “особыми обстоятельствами” (Министерство планирования, 2008). “IDPoor” включает как IDPoor 1, так и IDPoor 2.

6 Более подробная информация о логистике представлена в разделе B Дополнительных материалов .

7 Камбоджийский риель привязан к доллару. Он колеблется в диапазоне от 3 900 KHR/USD до 4 100 KHR/USD. В данном документе мы используем обменный курс 4,000 KHR/US$.

8 Для установки требовался примерно один человеко-день низкоквалифицированного труда, который обычно стоил не более 5 долларов США. Стоимость надстройки часто значительно выше, чем стоимость уборной или ее установки. Существуют три основные категории надстроек: (а) бамбук/тотч, сделанный из собранных на месте материалов; (б) жесть, которую можно построить самостоятельно из материалов, обычно стоящих менее 5 долларов США; (в) бетон, который требует найма каменщика и стоит не менее 100 долларов США. Варианты (а) и (б) обычно требуют менее половины дня работы. По данным опроса, проведенного в других деревнях Кампонг Тхом, средняя стоимость туалета составляет около 200 долларов США, что примерно в 5 раз превышает стоимость самого туалета. Согласно анекдотическим данным, домохозяйства ценят как долговечность бетонной конструкции, так и престиж, который она приносит, и часто не хотят устанавливать уборную без достаточно сложной надстройки. Это, по-видимому, повлияло на уровень установки в данном исследовании, как мы обсуждаем в Разделе 4.

9 Самая низкая цена на бетонную конструкцию, как и на бетонную конструкцию.

9 По бюджетным соображениям при финансировании была снижена самая низкая цена. Домохозяйства не были проинформированы о распределении цен. Хотя в принципе распределение цен не должно иметь значения для оптимального предложения, экспериментальные данные показывают, что оно может иметь значение (например, Urbancic, 2011, Mazar et al., 2014). Используемое здесь распределение было выбрано для простоты.

10 В группе "Финансирование" подсказки и ценовые розыгрыши для группы "Финансирование" были в терминах первого ежемесячного платежа. Первоначальный якорь составлял 30 000 KHR (7,5 долларов США) в месяц. Цены снижались на 2 000 KHR (0,5 доллара США) в месяц, затем увеличивались на 1 000 KHR (0,25 доллара США) в месяц. Выплаты составили 8 900 KHR, 13 400 KHR, 17 800 KHR и 22 300 KHR, что представляет собой общие выплаты в течение года, примерно равные по NPV выплатам в сегменте без финансирования. В группе нефинансирования самая низкая цена имела вес 1/20, вторая низкая - 9/20, а две самые высокие - 1/4.

11.

11 Обзор применения BDM в экономике окружающей среды см. в Shogren and Jason (2005). Хоровиц (2006) указывает, что нарушение ожидаемой полезности может привести к тому, что предложения BDM отклоняются от максимального WTP. В исследовании ВТП для керамических фильтров для воды в Северной Гане Берри и др. (2015) обнаружили разрыв примерно в 1 доллар США между ВТП, полученными с помощью BDM и с помощью предложений "бери или не бери" (TIOLI) по случайным ценам. Для нашего приложения мы требуем (1), чтобы степень, в которой предпочтения индивидов отличаются от максимизации ожидаемой полезности, была некоррелирована с лечением, что, как ожидается, будет иметь место при рандомизации, и (2) чтобы эффекты не ожидаемой полезности были схожими для поведения торгов при двух видах лечения. При таких предположениях, хотя мы можем скептически относиться к уровням ВТП, о которых сообщают участники, разница в сообщаемых ВТП между методами лечения все равно информативна.

12 Точнее, разница в ВТП между методами лечения является информативной.

12 Точнее, домохозяйство могло финансировать покупку через VFC. То есть, средства поступали непосредственно производителю уборных, а не домохозяйствам. Для удобства мы будем называть это “кредитом”, несмотря на то, что домохозяйство никогда не получало основную сумму напрямую. Это гарантировало, что домохозяйства не могли использовать средства ни на что другое, кроме как на покупку уборной.

13 Камбоджийское законодательство запрещает фиксированные процентные ставки по микрофинансовым займам, поэтому займы были “с уменьшающимся балансом”. То есть, каждый месяц клиент выплачивал 1/12 от основной суммы, плюс накопленные проценты на непогашенную основную сумму. Это стандартная практика работы VFC на местах, и она была знакома большинству участников. Цены в конвертах отражают платеж за первый месяц, который затем со временем уменьшался.

14 Поскольку ежемесячные платежи клиента составляют 1/12 от суммы основного долга, они были знакомы большинству участников.

14 Поскольку в кредитах с уменьшающимся остатком ежемесячные платежи уменьшаются, платеж за первый месяц служил в качестве цены предложения на рынке финансирования. Команда на местах постаралась объяснить участникам эту особенность, чтобы минимизировать вероятность того, что участники, не знакомые с уменьшающимся балансом, неправильно истолкуют сумму платежа как постоянную в течение 12-месячного срока и потенциально занизят цену по сравнению с их истинной ВТП. Когда мы переводим поток платежей в чистую приведенную стоимость для сопоставления с предложениями при единовременной выплате, мы учитываем этот снижающийся платеж. Мы считаем это консервативным подходом, поскольку он занижает предполагаемую NPV домохозяйства, которое не понимало, что платежи будут снижаться.

15.

15 В ретроспективе, вероятно, было бы предпочтительнее, чтобы эта оценка проводилась до участия домохозяйства в BDM, чтобы заявленная ВТП домохозяйства была ограничена суммой, которую оно может занять. В наших основных результатах мы кодируем ВТП домохозяйств, получивших отказ, без корректировки, а в разделе 3.4 мы приводим робастные проверки, в которых мы кодируем ВТП домохозяйств, получивших отказ.

16 Поскольку информация быстро распространяется в деревнях, вполне вероятно, что по крайней мере некоторые из этих домохозяйств узнали о доступности финансирования, поэтому, хотя отбор на непосещение собрания является случайным по отношению к лечению, существует возможность неслучайного отбора на согласие участвовать на следующий день. Однако, как отмечалось в разделе 2.1, только 3 из 1 383 домохозяйств в конечном итоге отказались от участия (0,2%, два финансирующих, одно не финансирующее), поэтому вероятность смещения низка. Мы классифицируем эти три домохозяйства как имеющие нулевую ВТП.

17 Например, Bloom et al. (2006), Cohen and Dupas (2010), Bloom et al. (2013) и Gertler et al. (2014) получают p-значения на основе рандомизации, но строят доверительные интервалы с помощью методов, основанных на регрессии.

18 Приложения к статистике и статистические исследования

18 Приложения в статистике и политологии включают Ho and Imai (2006), Small et al. (2008), Hansen and Bowers (2009). Насколько нам известно, единственными экономическими работами, в которых для построения доверительных интервалов использовался метод рандомизации, являются Barrios et al. (2012) и Quistorff (2015) - оба обсервационные исследования.

19 Данная подгруппа была выделена в качестве подгруппы, в которую входила группа.

19 Этот анализ подгрупп был предварительно определен как гипотеза 2 в плане предварительного анализа. В соответствии с предварительным заданием, мы сгруппировали как IDPoor 1 (“беднейшие или обездоленные”), так и IDPoor 2 (просто “бедные”) домохозяйства. Учитывая стратегию выборки, описанную в Разделе 2.1, в которой 30% домохозяйств были бедняками (но не стратифицированы по признаку IDPoor 1 и IDPoor 2), наша точность оценки влияния на IDPoor 1 и 2 ограничена. Точечные оценки показывают, что финансирование увеличило спрос среди домохозяйств IDPoor 1 больше, чем среди домохозяйств IDPoor 2 (не приводится, предоставляется по запросу).

20 Обратите внимание, что в Таблице 1.

20 Обратите внимание, что в Таблице 1 имеются значительные средние различия как в общем количестве случаев диареи, так и в количестве случаев у детей в возрасте пяти лет и младше, в зависимости от наличия таких детей в домохозяйстве. Поскольку менее половины домохозяйств в выборке имеют ребенка в этом возрастном диапазоне, мы используем только первую из этих двух переменных в качестве контроля, но результаты практически не меняются, если мы включаем фиктивный показатель наличия ребенка в этом возрастном диапазоне и кодируем число таких случаев в домохозяйствах без ребенка в этом возрастном диапазоне нулем, а не отсутствующим.

21.

21 Части уборной не были снабжены идентифицирующей маркировкой, поэтому мы не можем с уверенностью сказать, что установленная уборная является той же самой, что была куплена на нашей распродаже. Здесь мы кодируем выигравшее домохозяйство как установившее свою уборную, если в нем есть хоть одна усовершенствованная уборная. В нашем последующем опросе мы собрали подробную информацию о типе установленной уборной, если таковая имелась, и результаты почти идентичны, если мы ограничим определение “установленной” уборными со смывом с бетонными кольцами, выстилающими яму, что соответствует типу уборной, предлагаемой на нашей распродаже, и не является общедоступным в данном районе.

22 Например, Clasen и др. (2014) в РКИ, изучавших кампанию "Полная санитария" в Ориссе, Индия, сообщают о программном эффекте в +28 процентных пунктов в доле домохозяйств с функционирующей уборной.

23 Альтернативное объяснение может заключаться в следующем.

23 Альтернативное объяснение может включать в себя предубеждение настоящего времени или откладывание: возможно, что предложение финансирования преодолевает эти предубеждения при принятии решения о покупке, но не при принятии решения об установке. Наша оценка, основанная на принятии решений, ограничивает сбор исходных данных о таких предубеждениях и нашу способность идентифицировать их как механизмы низких показателей установки.

24 Мы дополняем это описание описанием, которое мы приводим ниже.

24 Мы дополняем этот описательный анализ эффекта отсеивания более строгим регрессионным анализом в Приложении C.

25 Поскольку небольшая доля домохозяйств в группе финансирования предложила сумму, превышающую цену жеребьевки BDM, но впоследствии не получила одобрения на получение кредита, рис. 6 может несколько занижать условные показатели установки в группе финансирования, если бы все домохозяйства получили одобрение VFC на получение кредита. В качестве проверки надежности мы повторно оценили рис. 6 и рис. 7, рассматривая финансирующие домохозяйства, которым было отказано в кредите VFC, как если бы они предложили $0 и, таким образом, не выиграли бы уборную ни по какой цене. Полученные цифры практически идентичны Рис. 6, Рис. 7, что говорит о том, что отказы в кредите не оказывают существенного влияния на наши результаты.

26 Стремление к финансированию домохозяйств, которым было отказано в кредите VFC, не влияет на наши результаты.

26 Это стремление к очень высококлассным, дорогим сооружениям напоминает то, что описано в Северной Индии Коффи и др. (2014), которые сообщают, что минимально приемлемая уборная, описанная их респондентами, обошлась бы в среднем в 350 долларов США для строительства.

27 Имеются существенные свидетельства совместного использования уборных в домохозяйствах как на исходном, так и на конечном этапе. На исходном уровне более 12% домохозяйств имеют по крайней мере одного члена, который в основном использует для дефекации уборную соседа. Обратите внимание, что этот метод занижает истинную вероятность совместного использования туалетов; все домохозяйства, члены которых пользуются соседским туалетом время от времени, но не в качестве основного места дефекации, не учитываются. В конце исследования домохозяйствам с установленной уборной задается вопрос о том, находится ли их уборная в совместной собственности с другим домохозяйством, и пользуются ли другие домохозяйства регулярно этой уборной. Более 21% домохозяйств с установленной уборной сообщили, что либо владеют уборной совместно с другим домохозяйством, либо регулярно пользуются уборной вместе с другими домохозяйствами.

28 Розыгрыши в рамках процедуры финансирования были в виде ежемесячных платежей, соответствующих общим платежам с чистой приведенной стоимостью, равной $20, $30, $40, $50.

29 Другие примеры включают микрофинансирование (займы или сбережения), повышающее спрос на товары для здоровья (Devoto et al., 2012, Alessandro Tarozzi et al., 2014, Guiteras et al., 2015a), и микросбережения, повышающие рост бизнеса (Dupas and Robinson, 2013).

31.

30 Подробные предположения и расчеты предоставляются по запросу.

31 Например, если применить коэффициент установки 1/3 к обратным кривым спроса, наблюдаемым в нашей выборке, то продажа по цене 50 долларов США с финансированием приведет к сокращению доли домохозяйств без установленной уборной примерно на 17 п.п. по сравнению с сокращением примерно на 4 п.п. при продаже без финансирования по той же цене.

Поиск по этому блогу

Все финансы