Bank-bank di negara-negara membangun seringkali tidak akan memberi pinjaman kepada golongan miskin, kerana mereka tidak mempunyai kredit, atau mereka hanya akan memberi pinjaman pada harga yang sangat tinggi, sehingga banyak orang tidak dapat memecahkan siklus kemiskinan.
Natalia Rigol adalah calon PhD dalam bidang ekonomi di MIT dengan pemikiran yang inovatif. Adakah mungkin, dia tertanya-tanya, untuk menggunakan maklumat komuniti untuk membuat penarafan kredit tidak rasmi untuk membantu bank atau institusi kewangan mikro memutuskan siapa yang akan meminjamkan wang? Rigol menjalankan projek perintis yang mengajukan soalan ini di India pada musim panas ini, dan dia kini melancarkan kajian yang lebih besar dari kira-kira 1, 500 pemilik perniagaan kecil di masyarakat miskin di India.
Beritahu kami sedikit tentang latar belakang anda dan bagaimana anda mendapat inspirasi untuk menjadi ahli ekonomi?
Saya berasal dari Cuba, jadi saya tinggal di Cuba sehingga saya berusia 9 tahun dan melakukan permulaan saya di sana. Pada usia 9, saya berpindah ke Rusia dan tinggal di sana selama dua tahun, dan kemudian saya berada di Republik Czech selama dua tahun. Saya datang ke AS ketika berusia 13 tahun dan menengah ke sekolah menengah di Florida. Saya pergi untuk melakukan sarjana saya di Harvard dan pergi untuk PhD saya di MIT di mana saya telah selama lima tahun. Ketika saya menjadi mahasiswa, saya mula bekerja dengan mentor-ahli ekonomi Rohini Pande-di Harvard. Dia adalah orang yang membuat saya ketagih mengenai masalah pembiayaan mikro dan isu jantina, yang merupakan perkara yang saya fokuskan sekarang.
Apakah seperti bekerja di India?
Isu kemiskinan di India sangat mencolok. India adalah tempat yang bagus [untuk melakukan penyelidikan] kerana ia adalah tempat di mana banyak negara diketuai. Orang berfikir tentang China sebagai negara yang teladan ini, tetapi India kelihatan lebih seperti negara-negara miskin yang akan kelihatan seperti tidak lama lagi, dari segi ketidaksamaan pendapatan yang sangat besar. Ia adalah tempat di mana anda boleh berfikir tentang masalah kemiskinan dan benar-benar belajar.
Beritahu kami mengenai projek semasa anda.
Satu masalah besar yang ada dalam membiayai golongan miskin ialah dengan golongan miskin, anda tidak mempunyai banyak maklumat tentang mereka. Jika anda berfikir tentang kewangan di negara maju, di tempat-tempat seperti Amerika, anda boleh pergi ke American Express dan American Express akan mempunyai maklumat yang boleh dipercayai tentang Natalia Rigol-apa bentuk simpanannya, apa skor kreditnya. Sebuah syarikat yang akan membuat pinjaman kepada Natalia Rigol mempunyai banyak maklumat. Tetapi di negara-negara membangun tidak ada yang seperti itu. Di India, mereka kini hanya mendapat nombor keselamatan sosial untuk orang ramai. Bank tidak mempunyai banyak maklumat mengenai orang miskin. Sekiranya bank tidak mempunyai maklumat tentang orang miskin, satu cara untuk mendapatkan pinjaman adalah untuk mendapatkan cagaran. Tetapi sudah tentu orang miskin tidak mempunyai itu. Sangat sukar bagi bank untuk membezakan antara Natalia dan Emily. Kami melihat sama dengan mereka. Pada akhirnya, bank membuat keputusan bahawa mereka akan mengenakan kadar faedah yang tinggi, kerana mereka mengambil risiko. Persoalan yang saya minati adalah ini: Adakah terdapat beberapa alat yang boleh kita usahakan yang dapat membantu bank membezakan antara Natalia dan Emily?
Bagaimana mungkin kerja itu?
Saya telah berfikir tentang menggunakan maklumat yang tersedia dalam komuniti. Terutama di tempat seperti India, orang tinggal di rangkaian sosial. Ia tidak seperti AS di mana anda tinggal di rumah dan mungkin tidak tahu jiran anda. Projek ini cuba untuk memahami jika orang mempunyai maklumat tentang satu sama lain bahawa institusi pemberi pinjaman akan berguna dalam membezakan antara Natalia dan Emily. Saya pergi ke sebuah komuniti dan meminta orang ramai untuk berbincang dengan saya tentang Natalia dan Emily dan beritahu saya pelbagai jenis maklumat mengenai Natalia dan Emily-soalan tentang, sebagai contoh, etika kerja, kecerdasan, pengertian perniagaan. Siapa yang akan menjadi yang paling produktif? Siapa yang akan membesarkan perniagaannya? Nampaknya masyarakat tahu siapa yang berkebolehan.
Bagaimanakah proses pengumpulan maklumat berfungsi?
Kami mula-mula mengadakan temu bual secara peribadi untuk setiap rumah di rumah mereka. Di sini, kami mengumpulkan satu ton maklumat mengenai kebolehan seseorang, perniagaan dan peribadi seseorang. Kami akan menggunakan beberapa data ini untuk mengesahkan sama ada ahli komuniti mengetahui perkara tentang satu sama lain kerana ia dijalankan sebelum sesiapa tahu apa-apa tentang hakikat bahawa mereka akan menilai rakan sebaya mereka. Kami kemudian menjemput lima anggota kumpulan [kawan dan jiran] ke dalam dewan di mana mereka menjalankan "permainan ranking" kami. Bergantung pada rawak, mereka menjalankan ini dengan kehadiran orang lain atau bersendirian, dan mereka diberitahu jika maklumat mereka akan digunakan untuk memperuntukkan geran atau tidak dan sama ada mereka menerima insentif atau tidak. Pada akhir permainan ini, kami menjalankan loteri untuk memilih pemenang geran. Kami kemudian melakukan wawancara susulan untuk mengukur perubahan dalam perniagaan dan kekayaan isi rumah dan menggunakan data ini untuk mengesahkan jika ahli komuniti dapat meramalkan pertumbuhan perniagaan.
Ahli komuniti mengisi tinjauan Rigol. (Natalia Rigol) Apa soalan yang anda bertanya?
Pada temuramah pertama, kami meminta maklumat mengenai aktiviti buruh semua ahli isi rumah, maklumat yang sangat terperinci tentang semua perniagaan rumah, soalan psikometrik dengan pemilik perniagaan, dan banyak persoalan mengenai kekayaan, kesihatan dan kesejahteraan umum.
Bagaimana anda memastikan orang memberitahu kebenaran tentang rakan-rakan dan jiran-jiran mereka?
Jika anda pergi ke komuniti dan bertanya soalan, dan orang tahu bahawa maklumat itu akan digunakan untuk memperuntukkan geran yang agak besar, kemungkinan mereka akan berbohong. Kami mempunyai banyak data perintis yang mencadangkan bahawa orang melakukan, sebenarnya, berdusta jika mereka mempunyai insentif untuk berbohong. Saya ingin tahu cara untuk memberi orang kepada kita kebenaran.
Cara yang paling penting untuk melakukan ini ialah memberi insentif kepada orang [kewangan] untuk jawapan mereka. Kami menawarkan insentif yang lebih tinggi untuk memberitahu kebenaran. Kami menggunakan peraturan pembayaran elisation rakan sebaya, Serum Kebenaran Bayesian, yang dibangunkan oleh Drazen Prelec di sini di MIT. Cara kerja berfungsi ialah kita menanya kepercayaan pesanan pertama mereka - untuk memberi peringkat orang dari keuntungan tertinggi ke terendah-dan kepercayaan pesanan kedua mereka-berapa ramai orang dalam masyarakat yang mengatakan bahawa Emily akan berada di peringkat tertinggi? Berapa ramai yang akan mengatakan bahawa dia akan menduduki tempat kedua tertinggi, dan sebagainya? Kami membayar orang berdasarkan kepercayaan pesanan pertama dan kedua. Membayar kepercayaan pesanan kedua adalah mudah: kita melihat berapa ramai orang yang mereka fikirkan akan menilai Emily nombor satu, dan kemudian kita melihat berapa ramai orang yang melakukan, sebenarnya, kedudukan nombor satu Emily. Membayar kepercayaan pesanan pertama adalah bahagian yang sukar. Peraturan ini berfungsi dengan membayar jumlah yang lebih tinggi kepada orang-orang yang memberikan jawapan yang "mengejutkan biasa", yang bermaksud bahawa kepercayaan pesanan pertama adalah lebih biasa dalam populasi daripada orang-orang yang meramalkan ia akan melalui kepercayaan pesanan kedua. Prelec telah membuktikan bahawa peraturan bayaran insentif ini adalah orang yang benar-orang lebih baik mengatakan kebenaran tentang apa yang mereka tahu daripada berbohong. Terdapat juga beberapa percubaan makmal dengan pelajar yang mengesahkan sifat-sifat peraturan ini.
Berapa geran? Dan bagaimanakah jenis geran atau mikro ini dapat membantu orang dalam komuniti miskin?
Pemberian adalah $ 100, yang merupakan jumlah wang yang besar untuk penduduk ini. Ini adalah kira-kira 30 peratus daripada modal pemilik perniagaan. Kajian-kajian lain mendapati bahawa usahawan mikro benar-benar produktif. Anda memberi mereka $ 100 dan keuntungan mereka meningkat sebanyak 50 peratus dua atau tiga tahun ke bawah dan terus menjadi lebih tinggi. Dari segi impak: peningkatan penggunaan orang, kesihatan rakyat bertambah baik. Dengan $ 100, suami anda boleh pergi dan mendapatkan apa-apa operasi dan kembali bekerja, sementara ketiadaan $ 100 itu bermakna anda secara harfiah dalam kemiskinan yang luar biasa.
Apakah rancangan anda untuk masa depan projek ini?
Kami melakukan tinjauan dasar, dan kami akan selesai pada bulan Disember atau Januari. Kemudian kami akan memperuntukkan geran secara rawak untuk mengukur sama ada komuniti dapat meramalkan hasil atau tidak. Kami mungkin akan menjejaki orang selama satu hingga dua tahun untuk melihat evolusi perniagaan mereka dan pendapatan isi rumah, dan melihat bagaimana maklumat masyarakat meramalkannya. Kami bekerjasama dengan institusi pembiayaan mikro, yang sangat berminat dalam projek ini. Langkah seterusnya, jika ia berfungsi, akan melihat bagaimana mereka dapat mengintegrasikannya ke dalam operasi mereka.
