研究論文の手法の主な属性を理解する
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モデルにクエリを直接実行して、返された結果をテストできます。その場合、Cloud コンソールでさまざまなパラメータ値を使用することも、Vertex AI API を直接呼び出すこともできます。
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以下の研究論文を見て、次の質問に 1 ～ 2 文で回答してください。1. 論文が発表された日2. サンプルサイズはどのくらいですか？
3. 研究方法は何ですか？特に、無作為化比較試験ですか？4. 調査はどのように資金提供されましたか？特に、商業的な資金提供者からの資金提供でしたか？5. 調査の主な質問は何でしたか？6. 調査対象の主要な質問に対する主な調査結果は何でしたか？
研究論文: マイクロファイナンスの奇跡？無作為化比較試験によるエビデンス∗ Abhijit Banerjee† Esther Duflo‡ Rachel Glennerster§ Cynthia Kinnan¶ このバージョン: 2014 年 3 月 要約 この論文では、インドのハイデラバードで実施されたグループ融資マイクロクレジット プログラムの無作為化比較試験の結果について報告します。ある貸し手がランダムに選ばれた 52 の地域で活動した結果、マイクロクレジットの利用率が 8.4% 増加しました。既存の中小企業の投資と利益は増加したが、消費は大幅に増加しなかった。耐久財の支出は増加しましたが、「誘惑財」の支出は減少しました。健康、教育、女性のエンパワーメントに大きな変化は見られませんでした。2 年後、コントロール群の地域ではマイクロクレジットを利用できるようになり、介入群の世帯はより長い期間、より大きな金額を借りていたものの、有意な差はほとんど残っていませんでした。JEL コード: O16、G21、D21 ∗この論文は、1 回目のエンドライン調査の結果を報告した 2010 年版を更新し、その代わりとなるものです。調査の第 1 フェーズは、The Vanguard Charitable Endowment Program と ICICI 銀行の資金提供により実施されました。第 2 波の資金は、Spandana と J-PAL から提供されました。この下書きは、The Vanguard Charitable Endowment Program、ICICI Bank、Spandana によって確認されていません。金融管理研究研究所（IFMR）（チェンナイ、インド）のマイクロファイナンス センターが、テストとデータ収集を設定して組織し、匿名化されたデータをまず研究チームに、次に一般に公開しました。当時、IFMR には IRB がありませんでした。データ分析と継続的なデータ収集は、MIT COUHES（1203004973）とノースウェスタン大学（STU00063636）の IRB の承認を受けています。Adie Angrist、Leonardo Elias、Harris Eppsteiner、Shehla Imran、Seema Kacker、Tracy Li、Aditi Nagaraj、Cecilia Peluffo が優れた調査支援を提供しました。この論文で使用されている両方の波のデータセットは、http://www.centre-for-microfinance.org/publications/data/ で入手できます。著者らは、この実験を組織した CMF と Spandana、マイクロファイナンスの影響を理解することに尽力し、このプロジェクトを可能にした Padmaja Reddy（Spandana の CEO）、このプロジェクトを立ち上げた Annie Duflo（研究当時の CMF エグゼクティブ ディレクター）、セミナーの参加者や同僚の皆様からいただいた有益な提案に感謝いたします。†MIT 経済学部、NBER、J-PAL。メール: banerjee@mit.edu ‡MIT 経済学部、NBER、J-PAL。メール: eduflo@mit.edu § J-PAL。メール: rglenner@mit.edu ¶Northwestern University Department of Economics and NBER. メールアドレス: c-kinnan@northwestern.edu 1 1 はじめに マイクロファイナンス機関（MFI）は、過去 10 ～ 15 年間で急速に拡大してきました。マイクロクレジット サミット キャンペーン（2012 年）によると、マイクロローンを借りている非常に貧しい世帯の数は、1997 年の 760 万人から 2010 年の 1 億 3,750 万人へと 18 倍以上に増加しています。マイクロクレジットは、貧困の迅速な軽減に対する大きな熱意と希望を生み出し、2006 年に世界貧困の軽減に貢献したモハメド ユヌス氏とグラミン銀行にノーベル平和賞が授与されました。しかし、ここ数年、マイクロクレジットに対する熱意と同様に、強い反発も見られています。たとえば、2010 年 11 月のニューヨーク タイムズの記事では、過剰な負債に関連する自殺が相次いだ後、アンドラプラデシュ州（この調査の対象地域）の官僚である Reddy Subrahmanyam 氏が、MFI が「貧困層から過剰な利益を得ている」と非難しています。彼は、「この業界は、代替を目的としていた、広く軽蔑されている村のヤミ金融と変わらない状況になっている」と主張しています。融資業者は地域に住んでいる。少なくとも、家を燃やせばいい。これらの会社は、略奪して逃げるだけだ」と述べています（Polgreen and Bajaj 2010）。この議論で際立っているのは、議論の根拠となる証拠が比較的少ないことです。非常に成功した起業家や多額の負債を抱えた借り手に関する逸話は、マイクロファイナンスが平均的な借り手に与える影響について何も語っていません。ましてや、平均的な世帯がマイクロファイナンスを利用した場合の影響については、なおさらです。マイクロファイナンスを利用している顧客と利用していない顧客に関する代表的なデータであっても、マイクロファイナンスを利用することによる因果効果を特定することはできません。これは、顧客は自己選択であるため、利用していない顧客と比較できないためです。マイクロファイナンス機関は、一部の村を意図的に選択し、他の村は選択しないこともあります。こうした問題により、マイクロクレジットの評価は特に困難であり、最近まで、それを示す厳密な証拠はほとんどありませんでした。しかし、この状況はここ数年で変化し、モロッコ（Crépon et al., 2013）、ボスニア ヘルツェゴビナ（Augsburg et al., 2013）、メキシコ（Angelucci et al.,2013）、モンゴル（Attanasio et al., 2013）とエチオピア（Tarozzi 他、2013). この論文では、これらの中で最も古い、起業家とは限らない女性を対象とした、標準的なグループ融資マイクロクレジット モデルの効果に関する最初のランダム化比較試験について報告します。また、この調査では、どの評価よりも長い期間（地域でプログラムが導入されてから 3 ～ 3.5 年）にわたって世帯を追跡します。これは、多くの影響が中長期にわたって現れることが予想されるため、必要です。この試験運用は、チェンナイの金融管理研究研究所（IFMR）のマイクロファイナンス センター（CMF）と、当時インドで最も急成長しているマイクロファイナンス機関（MFI）の 1 つである Spandana との共同プロジェクトとして実施されました。2005 年、ハイデラバードにある 104 の貧困地域のうち 52 が Spandana 支店の開設のために無作為に選ばれ、残りは選ばれませんでした。1 ハイデラバードはインドで 5 番目に大きな都市であり、インドのアンドラ プラデシュ州の州都です。この州ではマイクロクレジットが最も急速に拡大し、最近最も物議を醸しています。各地域でマイクロファイナンスが導入されてから 15 ～ 18 か月後、各地域の平均 65 世帯、合計約 6,850 世帯を対象に、包括的な世帯調査が実施されました。その間、他のマイクロファイナンス機関も、対象地域と比較地域の両方で事業を開始しましたが、マイクロファイナンス機関から融資を受ける可能性は、対象地域で比較地域よりも 8.4%（46%）高くなっています（対象地域の借り手 26.7%、比較地域の借り手 18.3%）。この最初のエンドライン調査から 2 年後、同じ世帯を再度調査しました。その時点で、Spandana と他の組織は、介入群と対照群の両方で融資を開始していたため、マイクロクレジット組織から融資を受けた世帯の割合は大幅に異なりませんでした（介入群で 38.5%、対照群で 33%）。ただし、治療群の世帯はローン額が大きく、借り入れ期間が長かった。この 2 回目の調査では、マイクロクレジットを利用した家計や企業への長期的な影響を調査する機会が得られます。ただし、借り入れをした人とまったく借り入れをしなかった人ではなく、借り入れ期間の長い人と借り入れ期間の短い人を比較しているため、設定は完璧ではありません。スピルオーバー効果や一般均衡効果が存在する可能性は十分に考えられるため（Buera 他、2011）、および必要に応じて借りることができるという期待を通じて作用する効果（タイで Ka1 によって記録された、予防的貯蓄の減少など）があります。借り入れの影響を測定する別の方法として、申請者の間でマイクロクレジットの提供をランダムに行う方法があります。このアプローチは Karlan と Zinman（2010）によって開拓されました。このアプローチでは、クレジット スコアリング モデルで「限界」のクライアントを個別にランダムに割り当て、南アフリカでの消費者融資の影響を評価し、マイクロクレジットを利用することで雇用確率が高まることを発見しました。著者らは、マニラの小規模企業におけるマイクロクレジットの影響を測定するために、同じアプローチを使用しています（Karlan and Zinman, 2011）。ただし、これらの 2 つの研究では、南アフリカの研究では消費者向け融資、マニラの既存の起業家に対する「第 2 世代」の個人責任融資と、若干異なるプログラムが評価されています。2 boski and Townsend, 2011, and in India by Fulford, 2011, or through general-equilibrium effects on prices or wages (Giné and Townsend 2004))）、ここでは、リダクション フォーム/治療意向の推定値に焦点を当てます。 さまざまなソースからの借入、消費、新規ビジネスの創出、事業収入などへの影響と、教育、健康、女性のエンパワーメントなど、他の人間開発成果の指標を調べます。最初のエンドラインでは、世帯はマイクロクレジット機関からより多くの融資を受けていますが、全体的な利用率は比較的低く（対象となる世帯の 26.4% のみが融資を受けており、Spandana が想定した 80% ではありません）、一部の融資は非公式融資に代わるものとなっています。非公式の借用は減少し、借用額の全体的な差異は有意ではありません（ただし、点推定値は正です）。これは当時、驚くべき結果でしたが、他の研究でも再現されています。マイクロクレジットの需要は予想よりも重要ではなく、追加クレジットの重要な需要に対応していない可能性があります。1 か月あたりの 1 人あたりの消費額と 1 か月あたりの非耐久消費財の消費額に有意な差異は見られません。耐久消費財の購入には大きなプラスの影響が見られます。これは、労働供給の増加と不要な消費の削減によって賄われているという証拠があります。世帯は、自ら「誘惑的な商品」と表現する商品への支出を減らしています。したがって、この文脈では、マイクロファイナンスは、一部の世帯が消費において異なる時系列の選択を行うのを支援する役割を果たします。ただし、マイクロファイナンスから期待される影響は、これが唯一ではありません。成長の原動力となるのは、ビジネスの創出です。これは、最初のローンを組むために世帯がビジネスを持っていることを主張しない（Spandana がその一例）融資業者でも、借入能力が最終的に世帯の小規模ビジネスの立ち上げや拡大に役立つことを期待している場合でも、通常は当てはまります。（Spandana のグループローン商品の説明では、融資と自営業活動との自動的な関連について言及していないが、「ローンはおおむね生産目的で、キャッシュフローの安定化に使用される」と述べている 2）。融資を利用できるようになってから 15 ～ 18 か月後、世帯は起業家（つまり、少なくとも 1 つのビジネスを営んでいる）になる可能性は低くなるが、既存のビジネス（または新たに始めたビジネス）にさらに投資するようになる。平均は増加しています 2 マイクロファイナンスとビジネス創設の関連性が広く認識されていることを示す例として、「マイクロファイナンス」の Google 検索結果は約 310 万件ですが、そのうち 135 万件（44%）に「ビジネス創設」または「起業」というフレーズも含まれています（2013 年 11 月取得）。3 マイクロクレジットの提供開始前にすでに存在していた企業の利益は、収益性の上限が大幅に増加したことが原因で、5 パーセンタイルから 95 パーセンタイルまでのすべての分位で、企業の利益に差はありません。新しいビジネスの限界収益の中央値は、コントロール群よりも収益性が低く、治療中の従業員が 1 人いる可能性も低い。3 年後、対象グループとコントロール グループの両方でマイクロクレジットを利用できるようになり、対象グループの世帯はより長い期間借入できるようになった。その結果、対象グループの企業は資産を大幅に増やし、収益性の 85 パーセンタイルを超える企業のビジネス利益は増加した。ただし、平均的なビジネスは依然として小規模で、収益性はあまり高くありません。つまり、ほとんどの人が考えているのと逆に、マイクロクレジットがビジネスに役立つ程度に、最も収益性の高いビジネスに役立つ可能性があります。平均消費量に違いはありません。18 か月後または 36 か月後、女性のエンパワーメントや人間開発の成果に影響は見られませんでした。さらに、対象となる世帯のほぼ 70% は MFI ローンを利用しておらず、借りる（ほとんどの世帯が借りる）場合は、他の金融機関から借りることを好んでいます。これらの結果を解釈して一般化する際には、いくつかの注意事項に留意する必要があります。まず、最初のエンドラインでも、対象地域とコントロール地域のマイクロファイナンスの利用率の差は小さい。このことは、2 つの問題を引き起こす。1 つは、（多くの有意な効果があるにもかかわらず）統計的検出力と精度が低下することであり、もう 1 つは、検出されたマイクロクレジットの影響を、限界借り手（借りる費用が高いと借りない（選択できる MFI が少ない、または地域を変えたくない）が、費用が低い場合は借りる）が主導していることである。2 つ目は、評価が非常に高い経済成長の状況下で実施されたことであり、この状況はマイクロファイナンスの効果を減らすことも増やすこともできた可能性があります。3 つ目は、これは営利目的のマイクロファイナンス モデルの評価であり、非営利のマイクロファイナンス レンドラーは、金利を低く抑えれば、より大きなプラスの効果をもたらす可能性があるということです。4 つ目は、対象の MFI がビジネス トレーニングや感性教育などの補完的なサービスを提供していないため、女性が自分のビジネスに融資を利用するかどうかにかかわらず、融資を提供する純粋な影響を調査しています（ただし、Spandana は、最終的にはこのお金が使用されると考えています）。女性が所有するビジネスの拡大は確認されています）。5 つ目は、この研究は「周縁部」の地域（Spandana が当初は関心を示さなかった地域）で行われ、ランダム化から除外された地域では影響が異なっていた可能性があることです（Heckman, 1992）。したがって、異なるコンテキストで同様のプログラムを検討した 4 件の他の研究で、Google の結果が強く共鳴していることは、重要な安心材料です。これにより、調査結果の堅牢性と外部妥当性を確保できます。要するに、マイクロクレジットはすべての世帯、あるいはほとんどの世帯に適しているわけではなく、一部の支持者が主張するような奇跡的な社会変革につながるわけでもありません。主な影響は、一部の世帯が、住宅の購入や事業の設立や拡大のために、一時的な効用（誘惑的な商品や余暇）を犠牲にして、一括払いの購入に資金を調達できることです。一見すると、これらの限界的なビジネスは生産性や収益性が高くないように見えますが、個人、市場、コミュニティへの影響を完全に確立するには、より多くのデータと時間が必要になる可能性があります。2 Spandana のマイクロクレジット商品とその背景 2.1 Spandana とそのマイクロクレジット商品 2010 年にインドのマイクロファイナンスで大規模な危機が発生するまで、Spandana はインドで最大かつ最も急速に成長しているマイクロファイナンス組織の 1 つでした。2008 年 3 月には 120 万人のアクティブな借り手があり、これは運営初年度の 1998 ～ 99 年の 520 人から増加した数です（MIX Market、2009）。アンドラ プラデシュ州の活気あふれる都市であるグルントゥルから始まり、州内や他の州にも広がりました。基本的な Spandana 商品は、グラミン バンクが最初に導入した標準的なグループローン商品でした。1 つのグループは 6 ～ 10 人の女性で構成され、25 ～ 45 のグループが「センター」を形成します。女性はグループの融資について共同責任を負います。最初のローン額は 10,000 ルピー（市場為替レートで約 200 米ドル、2007 年の購買力平価（PPP）調整済み為替レートで 1,000 米ドル）（世界銀行、2007 年）3 元本と利息の返済には 50 週間かかります。 3 2007 年の PPP 為替レートは 1 米ドル=39 ルピーでした。9.2 ドルでしたが、市場為替レートは 1 ドル = 50. 以下でドル金額に言及する場合は、特に明記のない限り PPP の単位で表します。5 の利率は 12%（元金減額なし、年率 24% 相当）です。グループのすべてのメンバーがローンを返済すると、2 回目のローン（Rs10,000 ～ 12,000 人。ローン額は最大で Rs20,000 です。調査の過程で、Spandana は、1 回または 2 回のグループ融資サイクルで成功したクライアント向けに、個人向け商品も導入しました。個々の製品は治療地域で入手可能でした。ただし、サンプル内のごく少数の人々がこのローンを最終的に利用したため、この調査は主にグループ融資商品の評価です。利用資格は、次の基準に基づいて判断されます。クライアントは（a）女性であること（b）18 ～ 59 歳であること（c）同じ地域に 1 年以上居住していること（d）有効な身分証明書と居住証明書（配給カード、選挙人カード、電気料金の請求書）があること（e）グループ内の女性の 80% 以上が自宅を所有していることです。4 グループは、Spandana ではなく女性自身によって形成されます。他のマイクロファイナンス機関とは異なり、Spandana は融資を受ける際にクライアントにビジネスを立ち上げる（またはそのふりをする）ことを要求しません。この組織は、お金は代用可能であることを認識しており、クライアントはローンを返済する限り、お金を最善の方法で自由に使用できます。Spandana は、投資の見込まれる生産性によってローンの利用資格を決定しませんが、グループに選ばれた女性が、返済する可能性が高いことをグループの仲間に納得させられない場合は、除外される可能性があります。また、他のマイクロレンディング業者（特にグラミン）とは異なり、Spandana は世帯の「変革」を明示的に主張していません。グループ ミーティングでは決議を唱えることはありません。ミーティングは非常に短く、返済取引に焦点を当てています。Spandana は主に融資機関であり、ビジネス トレーニングや金融リテラシーの推進には直接関与していません。しかし、融資という行為そのものが、そのような変革とビジネスの創出につながると経営陣は信じています。Spandana も営利事業者であり、利益を上げるのに十分な利率を請求していましたが、調査期間中、利益はすべて組織に再投資されました。この組織は民間資本を調達しており、アンドラ プラデシュの危機に巻き込まれなければ、おそらく IPO を開始していたでしょう。これは、グラミン銀行とは異なります（モハメド ユヌスは、メキシコの大手 MFI である Compartamos の IPO 後に、営利目的の MFI を明確かつ厳しく批判しています）。これらの特徴はすべて、この調査の結果を解釈する際に考慮する必要があります。Grameen プロダクトの影響が異なる可能性があります。ただし、4 住宅の所有要件は、住宅が担保として使用されるためではなく、住宅所有者は安定しており、移住する可能性が低いためです。Spandana では、正式な不動産の所有権は必要ありません。この家がこの世帯に属するという一般的な合意のみが必要です（これは、非公式の居住地でも明確な傾向があります）。評価の観点から、この商品には明らかな利点があります。特に、ビジネス拡大への影響は、他のサービスではなく、信用のみに起因する可能性があります。さらに、調査で「肯定的な」結果が得られたとしても、それは社会的望ましさバイアスによるものではないと考えられます。また、調査期間中、Spandana が請求した利息は、グラミンを含む標準的なマイクロファイナンス基準から見て低かったことも注目に値します。2.2 コンテキスト 表 1A は、ベースライン データを使用して、Spandana 商品がリリースされる前の 2005 年に調査対象地域の世帯のスナップショットを示しています。下記で説明するように、ベースラインでサンプリングされた世帯は、必ずしも地域全体を代表するものではなく、エンドラインでは意図的に再調査されていないため、これらの数値は慎重に検討する必要があります。ベースラインでは、平均世帯は 5 人家族で、月々の支出は 5,000 ルピー（PPP 調整後の為替レートで 540 米ドル、1 人あたり 108 米ドル）（世界銀行、2005 年）5。ベースライン時点では、サンプル地域では MFI からの借入はほとんどありませんでした。一方、68% の世帯が 1 件以上の未払いローンを持っていました。未払い額の平均は 38,000 円。世帯の 63% が、非公式なソース（金貸し、友人や隣人、家族、商店主）から融資を受けていました。商業銀行からの融資は非常にまれでした（3.6%）。借り入れの理由としてビジネスへの投資が挙げられることはあまりありませんでしたが、ビジネスは一般的で、100 世帯あたり 32 件のビジネスがありました。これは、OECD 加盟国の平均で自営業者であると回答した人が 12% であるのとは対照的です。すべてのビジネスのうち、女性が経営するビジネスは半分未満（100 世帯あたり 14.5 の女性経営ビジネス）でした。ビジネス オーナーとその家族は、ビジネスで週平均 58 時間働いています。2005 ～ 2010 年の成長率 表 1B は、コントロール グループのベースライン 1 とベースライン 2（EL1 と EL2）のサンプルに関する、同じ主な統計情報の一部を示しています。コントロール ベースライン サンプル（2005 年）と EL1（2008 年）および EL2（2010 年）サンプルのコントロール世帯を比較すると、ハイデラバードでは 2005 ～ 2010 年に急速な世帯数の増加が見られます。6 平均 5 列 2 はコントロール群の平均値、列 4 は介入群とコントロール群の差を示しています。これらの差異はいずれも有意ではありません（列 5）。6 ただし、ベースライン調査は同じサンプルで実施されていないため、比較は完全ではない可能性があります。7 家庭消費は 4,888（2005）～7,662 ルピー（2007 年）2010 年には 11,497 人（すべて 2007 年ルピー）。未払いのローンがある世帯の割合は、ベースラインの 68% から、EL1 では 89%、EL2 では 90% に増加しました。ビジネスの普及率は、ベースラインの 100 世帯あたり 32 から、EL1 で 44、EL2 で 56 に増加しました。エンドライン 1 では 37.8%、エンドライン 2 では 40.3% のビジネスが女性によって運営されていました。しかし、ビジネスは非常に小規模なままで、EL1 では平均 0.38 人、EL2 では 0.18 人でした。7 雇用面で非常に小規模なままであるだけでなく、平均売上もかなり安定しており、EL1 で 14,800、EL2 で 14,100。ただし、すべての世帯（ビジネスを営んでいる世帯だけでなく）を見ると、ビジネス収入は 4,800 ～5,800（2007 年基準ルピー）。EL2 では、ビジネス オーナーは事業費（運転資本）と資産への投資がほぼ 15,000 に引き上げられました。EL1 で 13,000 です。（これらの費用の見積もりに、経営者の時間の費用は含まれません）。アンドラ プラデシュ州の都市部における急速な成長というこの状況は、留意すべきもう 1 つの重要な特徴であり、この調査の結果に影響する可能性があります（マイクロファイナンスに関するすべてのランダム化評価の中で、これはおそらく最もダイナミックな状況です）。インドのマイクロファイナンス クライアントは、世界中のマイクロファイナンス クライアントの約 30% を占めており、8 マイクロファイナンスは急速に成長している多くの環境で発展しています（バングラデシュがその代表例です）。ただし、成長が大幅に遅い状況や、景気後退期では、結果が異なる可能性があります。幸い、他の RCT 研究ではさまざまなコンテキストが対象となっているため、結果がコンテキストにどの程度依存しているかを把握できます。3 実験設計 3.1 実験設計 この調査が開始された時点で、アンドラ プラデシュ州のいくつかの地区ではマイクロファイナンスがすでに定着していましたが、ほとんどのマイクロファイナンス機関はまだエンドラインでの活動を開始していませんでした。EL1 と EL2 の間の成長は、同じ調査手法を使用して同じ世帯を対象としたものであるため、この経済の活力についてよく把握できます。7EL1 と EL2 の間の平均雇用数の減少は、限界的なビジネスが小さくなるという構成効果を反映している可能性があります。8MIX Market によると、2011 年の世界中の借り手は 9,400 万人で、そのうち 2,800 万人がインドにいます（http://www.mixmarket.org/mfi/country/India）。8 首都、ハイデラバード。Spandana は当初、ハイデラバードにある 120 の地域（特定可能な地域、またはバスティ）を、支店を開設することに関心があるが、開設しない可能性もある場所として選択しました。これらの地域は、マイクロファイナンスが以前から存在しておらず、望ましい潜在的な借り手（貧しいが「最貧層」ではない）が居住しているという基準に基づいて選ばれました。建設労働者の集中度が高い地域は避けられました。これは、建設労働者は頻繁に転居するため、マイクロファイナンスのクライアントとして望ましくないからです。選択された地域は一般に「スラム」と呼ばれていますが、コンクリート造の家屋や公共施設（電気、水など）を備えた恒久的な居住地です。逆に、最も大きなスラム街は調査対象から除外されました。Spandana はこれらのスラム街で事業を開始することに熱心だったためです。これらのスラム街には多くの住民が住んでおり、規模の経済を享受し、都市への拡大を正当化する多くのクライアントに迅速にリーチできるためです。調査対象の地域の人口は、46 世帯から 555 世帯です。研究の対象として選ばれたスラム街は、介入群と対照群のスラム街に波及しないように、通常は連続していません。CMF はまず、各地域で市場調査会社を雇い、2005 年に小規模なベースラインの地域調査を実施し、世帯構成、教育、雇用、資産所有、支出、借入、貯蓄、世帯が現在運営しているビジネスや過去 1 年間に停止したビジネスに関する情報を収集しました。地域のベースラインの状況を迅速に評価するため、合計 2,800 世帯を対象に調査を行いました。ただし、既存の国勢調査はなく、Spandana の事業開始前に層化に必要な情報を収集するためにベースライン調査を非常に迅速に実施する必要があったため、世帯は世帯リストから無作為に選択されませんでした。代わりに、フィールド オフィサーに地域をマッピングし、n 番目の家を選択するよう依頼しました。n は地域ごとに 20 世帯を選択するように設定されています。残念ながら、この手順は市場調査会社によって厳密に遵守されておらず、ベースラインがスラム全体を代表しているとは限りません。したがって、ベースライン調査は、層化、上記の記述分析の基礎として、およびコントロール変数として使用される地域レベルの特性収集のみに使用されました。9 以降の分析では、ベースライン調査は使用されません。ベースライン調査の後、ランダム化の前に、移民労働者の世帯が多数含まれていることが判明したため、16 の地域が研究から除外されました。9 ただし、これらのコントロールを省略しても結果に違いはありません。9 Spandana には（他の MFI と同様に）同じ地域に 1 年以上住んでいる世帯にのみ融資を行うというルールがあります。これは、これらの世帯の返済意欲を高めるには、動的なインセンティブ（将来の融資の約束）がより重要であると考えているためです。10 残りの 104 の地域は、平均一人当たりの消費額と世帯あたりの負債に基づいて、類似した地域のペアにグループ化され、各ペアの 1 つがランダムに治療群に割り当てられました。11 図 5 に、データ収集とランダム化のタイムラインを示します。表 1 はベースライン サンプルを使用して、ベースライン調査における対象地域と比較地域のベースライン レベルの人口統計、財務、起業家精神の特性に違いがなかったことを示しています。これは、サンプルが一人当たりの消費額と負債のある世帯の割合に従って層化されたため、驚くべきことではありません。Spandana は、2006 年から 2007 年にかけて、52 の治療地域で段階的に事業を開始しました。スラム街によってロールアウトの日付は異なります。なお、この期間中に、他の MFI も対象地域と比較対象地域の両方で事業を開始しました。以下では、介入グループと比較グループの MFI 融資に依然として大きな差があることを示します。Spandana の融資担当者も、ごく少数のコントロール対象のスラムで融資を開始しましたが、これは比較的迅速に停止されました。さらに、別のスラムでの借り入れを禁止するルールはなく（参加するグループを見つけられる場合）、一部の人々はそうしていました。全体として、コントロール群のスラムの世帯の 5% が、終了時に Spandana から借り入れていました。エンドライン調査に適したサンプリング フレームを作成するため、CMF のスタッフは 2007 年初頭に各地域の包括的な国勢調査を行い、借用に関する質問を含めました。国勢調査では、治療地域でも MFI からの借入率が低いことがわかったため、エンドライン サンプリング フレームは、借入の可能性が高いと思われる世帯（その地域に 3 年以上居住し、18 ～ 55 歳の女性が 1 人以上いる世帯）で構成されました。国勢調査で特定された Spandana の借り手は過剰サンプリングされました。これは、除外された 16 地域のベースライン特性を、ランダム化に含まれる 104 地域のベースライン特性と比較できると判断したためです。この違いは、除外された地域を除外した理由と一致しています。これらの地域では、世帯人数が少ない（家族や子供がいない移民労働者が多いため）、ビジネスの創出が少ない（移民がビジネスを立ち上げる可能性は低いため）、未払いクレジットが少ない（非公式の融資業者も、移動性の高い世帯に融資することをためらうため）です。（結果はリクエストに応じて提供されます）。11 組が形成され、A ペアと B ペアの合計（地域 A の平均ローン残高 - 地域 B の平均ローン残高）2 と（地域 A の 1 人あたりの消費額 - 地域 B の 1 人あたりの消費額）2 を最小化するようにしました。各ペア内で、1 つの近隣がランダムに介入群に割り当てられました。10 介入効果の異質性により、借り手以外の人々よりも Spandana の借り手の間で結果にばらつきが生じるため、借り手をオーバーサンプリングすると検出力が高まります。以下に示す結果は、このオーバーサンプリングを考慮して観測値に重み付けを加えた結果であり、結果は母集団全体を代表しています。ベースライン時のサンプリング フレームは十分に厳格ではなかったため、フォローアップではベースラインの世帯を意図的に再調査しませんでした。最初のエンドライン調査は 2007 年 8 月に開始され、2008 年 4 月に終了しました。エンドライン調査の実施は、プログラムの実施に続いて行われました。各地域で、この最初のエンドライン調査は、Spandana がその地域で融資の支払いを開始してから少なくとも 12 か月後、通常は 15 ～ 18 か月後に実施されました（介入群と対照群の比較可能性を確保するため、調査は対照群のスラムでも同じスケジュールで実施されました）。全体のサンプルサイズは 6,864 世帯でした。2 年後の 2009 ～ 2010 年には、同じ世帯を対象とした 2 回目のエンドライン調査が実施されました。比較可能性を確保するため、2007 ～ 2008 年と同じ質問が含まれています。再連絡率は非常に高く（90%）、この減少について、以下で詳しく説明します。3.2 特定に対する潜在的な脅威と解釈に関する注意事項 3.2.1 離脱と選択的な移住 適切なベースライン サンプルが体系的に追跡されていないため、エンドラインで調査されたサンプルが、トリートメント グループとコントロール グループで離脱率が異なる場合、厳密に比較できない可能性があるという懸念があります。たとえば、Spandana がその地域で活動を開始したため、人々がその地域に移住したり、その地域から移住しなかったりする可能性があります。実際に借りたいと思ったら、別の MFI から（かなりの数の人がそうしていたことがわかる）借りることも、隣の地域に移動して Spandana から借りることもできたため、これはあまり可能性が高いようには思えません。治療によって、借りやすさはわずかに改善されました（次のセクションで説明します）。それでも、ベースライン サンプリング フレームが弱かったにもかかわらず、ベースライン サンプルの少なくとも一部を体系的に再調査しなかったことは、明らかに間違いでした。ただし、離職がどの程度問題であるかを評価する方法はいくつかあります。まず、表 A1 で、11 回にわたって固定されているいくつかの特性について、エンドライン 1 と 2 で調査された世帯が、治療群とコントロール群で類似していることを確認します（治療群間でのこれらの特性の合同差の p 値は、EL1 で 0.980、EL2 で 0.534 です）。これは、離脱を考慮しても、ベースラインとエンドラインで同等のサンプルが得られたことを示す最初の兆候です。2 つ目の理由は、EL1 のサンプルは、マイクロクレジットの導入直後（平均で 1 年未満）に実施された国勢調査から抽出されたものです。さらに、EL1 のサンプリング フレームは、国勢調査の 3 年以上前にその地域に居住していた人に限定されていました。つまり、アンケート対象者には、Spandana のためにその地域に移住した人は誰もいません。Spandana がその地域に移住するずっと前から、その地域に住んでいた人ばかりです（ほとんどの人が何年も住んでいました）。これにより、トリートメント グループとコントロール グループのサンプルへの差別的な選択の最も可能性の高いチャネルが除外されます。融資を受けやすくなったことにより、商品のリリースから国勢調査までの期間に、対象地域から離れた人の数が減った（または離れた人が入れ替わった）可能性は残りますが、1 年未満ではハイデラバードからの移住率は低く、融資を希望する人が融資を受けられる状況を考えると、Spandana のクライアントになることができるかどうかがスラムから離れる可能性に影響を与えた可能性は低いと考えられます。その後、国勢調査と EL1 の間、EL1 と EL2 間の離脱率を調べることができます。国勢調査と EL1 の間には、特に、このようなタイプの調査では慣例として、国勢調査員が探している正確な人物を見つけられない場合に備えて、代替リストが提供されていたため、一部の減少がありました。ただし、この減少率（約 25%）は、治療群とコントロール群でほぼ同じです（治療群 27.6%、コントロール群 25.2%）。差の p 値は 0.165 です（表 A2 パネル A を参照）。さらに、離脱率は、スパンダンが入居してから経過した月数とまったく相関していません（表 A2、パネル B）。これは、プログラムに何らかの関連がある場合の予想とは異なります（スパンダンが入居してから時間が経過しているほど、離脱するまでに時間がかかるはずです）。見つかる可能性が高いと予測される唯一の特徴は、Spandana の借り手であること（離脱率が 4.2% 低い、SE 1.97%）と「非 pucca」（低品質）の家屋に住んでいること（離脱率が 2.7% 低い、SE 1.4%）です。前者の理由として最も可能性が高いのは、Spandana の担当者が CMF フィールドチームがクライアントを見つけるのを手伝った場合です。たとえば、測量士は毎週のミーティングに出席して住所を収集し、顧客の自宅へのルートを検索できます。後者は、裕福な世帯の移動性の高さを反映していると考えられます。以降のすべての分析では、Spandana 以外の借り手を見つける確率と Spandana の借り手を見つける確率（0.948）の比率に合わせて 12 個のサンプリング重みを調整することで、この問題を修正しています。付録の表 3 パネル A に示すように、エンドライン 1 で最初にインタビューを受けた世帯のエンドライン 2 での再接触率は非常に高く（米国や途上国におけるほとんどのランダム化比較試験よりもはるかに高い）、介入群とコントロール群でも、それぞれ 89.9% と 90.2% と同様でした（差の p 値は 0.248）。パネル B は、再接触した世帯と離脱した世帯の平均的な特性を示しています。サンプルは、ほとんどのディメンションで大きく異なりません。ただし、離脱した人の 1 人あたりの支出は、終了時点 1 で 1,000 ルピーと、費用が 1,000 増加すると、離職の可能性が 0.0098 増加します（列 1: 標準誤差は 0.0032）。エンドライン 1 で Spandana ローンを利用している場合、離脱率は 3.3% 低下します（列 5: 標準誤差は 1%）。MFI ローンを利用している場合、離脱率は 2.7% 低下します（列 6: 標準誤差は 0.8%）。これは、Spandana ローンの効果によるものです。これは、スラム街内で転居した場合に、クレジット担当者がフィールド チームがクライアントを見つけるのを支援したためです。表 A3 のパネル C は、治療群とコントロール群で、離脱が特性と有意に相関していないことを示しています。このデータは、Spandana のクレジット担当者が調査員がクライアントを見つけるのを手伝ったという機械的な効果を除き、移行や離脱のパターンが介入によって引き起こされたという証拠がないことを示しています。この効果は調整されています。それでも、離脱が結果に影響する可能性があるという懸念に体系的に取り組むため、Dinardo、Fortin、Lemieux（2010）にヒントを得たサンプル選択の補正を行い、以下のすべての回帰分析を再推定しました。ここでは、エンドライン 2 で観察される家計の観測可能な特性（エンドライン 1 で）の分布が、エンドライン 1 のサンプル全体の分布に似ているように、エンドライン 2 で観察される傾向の逆数を使用してデータを再重み付けしています。その後、同じ重みをエンドライン 1 データに適用します（マイクロファイナンスの開始とエンドライン 1 の間に同様の選択プロセスがあると暗黙的に想定しています）。表 A5 の主な成果に示されている結果は、ここで示されている結果と非常によく似ています。（詳細な結果はリクエストに応じて提供されます）。この手順では、観測可能な変数による離脱率の差異のみが補正されます。観測不可能な変数による差異は補正されません。13 結果の解釈 テスト設計と実装では、その後の結果を解釈する際に留意すべき多くの問題が提起されます。まず、サンプリング フレームに基づいて、「借り手になりそうな」サンプルに対するインテント トゥ トリート（ITT）分析を行います。したがって、これは借り手に対する影響でも、近隣地域に対する平均的な影響でもありません。むしろ、主な対象者に対するマイクロファイナンスへのアクセスの容易化による平均的な効果です。2 つ目に、マイクロファイナンスは介入群と対照群の両方で利用可能でしたが、介入群の方が利用しやすかった。マイクロファイナンスの利用率は確かに治療地域で高く、実験的な変動を生み出しますが、限界的なクライアントは、その地域で最初に融資を受けたクライアントとは異なる場合があります。これは電力にも影響します。最初の電力計算は、対象となる世帯の 80% がリリース後すぐにクライアントになると Spandana が想定したときに行われました。実際のデータでは、この割合は 18 か月で 18% にしか達しませんでした（2 年半後も 18% のままでした）。これは低い数字であり、ハイデラバードにおける普及率で Spandana の後塵を拝していた他の MFI に追いつく時間も与えられました。全体として、EL2 では、どの組織からのマイクロファイナンスも 33% しか利用されていません。これはそれ自体が重要な結果であり、当時は非常に驚くべき結果でしたが、後から考えると、より多くのエリアが必要だったことを示唆しています。これは事後対応では対処できません。幸い、マイクロファイナンス プログラムのその後の評価では、非常に類似した結果（および結果以外のもの）が得られ、これらの結果はサンプル数が小さすぎることや、クライアントの代表性が非常に低いことによるものではないことが示唆されました。4 結果 地域で利用可能になったマイクロファイナンスが、利用を検討している顧客に与える影響を推定するため、治療意向（ITT）の推定に焦点を当てています。つまり、借り手と借り手以外の平均を取って、対象地域と比較地域の平均を単純に比較しています。マイクロファイナンスが家計が運営するビジネスに及ぼす効果の ITT 推定値を示します。ビジネスを所有している場合は、ビジネスの利益、収益、ビジネスの投入、ビジネスで雇用されている労働者の数を調べます。（これらの変数の構築については、付録 1 をご覧ください）。各表の 14 個の列には、yia = α + β × T reatia + X 0 aγ + εia という形式の回帰分析の結果が表示されます。ここで、yia は地域 a の世帯 i の結果、T reatia は対象地域に居住しているかどうかを示す指標、β は意図的治療効果です。X 0 a は、地域レベルのベースライン値（地域の人口、事業所数、1 人あたりの平均支出、読み書きができる世帯主の割合、読み書きができる成人の割合）として計算されるコントロール変数のベクトルです。標準誤差は地域レベルでのクラスタリングに合わせて調整され、すべての回帰は、Spandana の借り手の過剰サンプリングと、借り手の追跡確率の向上を補正するために重み付けされます。異なる仕様で 2 つの回帰を推定した。1 つは、一切のコントロールなしで、もう 1 つは、コントロール群のスラムの平均的な特性ではなく、階層をコントロールした。結果（ここでは報告しませんが、リクエストに応じて提供できます）の質は変わりません。この場合、層をコントロールすると精度が若干向上するため、ここでほぼ有意な結果の一部は、層をコントロールすると有意になります（これは、グループ化された結果に特に当てはまります）。このような研究では、考えられる結果は多数あるが、考えられる因果経路が 1 つもない場合、1 つの有意な結果を過剰に解釈する危険性があります（結果のパターンが存在しないのにパターンを検出することもあります）。Google では、この問題を回避するためにさまざまな対策を講じています。まず、この号のすべての論文で使用されるテンプレートに沿って結果を報告し、有意かどうかに基づいて結果が選択されないようにします。2 つ目は、表（結果の「ファミリー」に対応）ごとに、ファミリー内のすべての結果をまとめたインデックス（Katz、Kling、Liebman 2007 を参照）を報告します。12 最後に、これらの結果ごとに、標準の p 値と、すべての指標にわたる複数の仮説検定を調整した p 値の両方を報告します。調整済み p 値は、Hochberg（1988）のステップダウン手順を使用して計算されます。この手順では、すべての指標のファミリー全体の誤り率が制御されます。詳しくは、付録 A.4 をご覧ください。12 変数は、正の治療効果が「良い」結果となるように符号が付けられています。その後、コントロール グループの平均を減算し、コントロール グループの標準偏差で除算して正規化されます。この指標は、正規化された変数の単純平均です。15 4.1 Spandana や他の MFI からの借入 介入群のコミュニティは、Spandana の支店を設置する地域として無作為に選ばれました。ただし、他の MFI も介入群と比較群の両方で営業を開始しました。Google は、Spandana からの借入だけでなく、マイクロクレジットへのアクセスがもたらす影響をテストすることに関心を持っています。表 2 パネル A は、最初のエンドラインまでに、他のマイクロファイナンス機関からの借入によって Spandana からの借入の差の一部が補われたものの、介入対象のスラムでは対照群のスラムよりもマイクロファイナンス機関からの借入が実際に多かったことを示しています。治療群の世帯では、Spandana の借り手であると報告する可能性は、対照群と比べて 12.7% 高く（17.8% 対 5.1%）、（表 2 パネル A、列 1）。いずれかの MFI から借りていると回答した世帯の割合の差は 8.4 ポイント（表 2 パネル A、列 3）であるため、介入が行われなかった場合、介入地域で Spandana から借りることになった世帯の一部は、別の MFI から借りていた可能性があります。MFI の借入の合計額の絶対レベルは高くありませんが、比較地域と比べて対象地域では約 50% 高くなっています。列 1 と列 3 は、治療群の世帯が、比較群の世帯よりも MFI（特に Spandana）からの借入額が大幅に多いことも示しています。借り手と借り手以外の世帯を平均すると、治療群の世帯は コントロール群の世帯よりも 1,334 ルピー多く、1,286 件増加しました（どちらも 1% レベルで有意です）。絶対的な利用率と暗黙的な「最初の段階」はどちらも比較的低いものの、これは、コンテキストが異なるにもかかわらず、マイクロファイナンスへのアクセスの影響に関する他のほとんどの評価で得られた結果と類似しているようです。モロッコの農村部では、Crépon ら（2013）は、MFI Al Amana を利用できる地域で Al Amana から融資を受ける確率が 10% ポイントであるのに対し、コントロール群ではほぼゼロであると結論付けています。また、他の MFI がないため、これはマイクロファイナンス融資の総額の増加を表しています。メキシコでは、Angelucci、Karlan、Zinman（2013）が、融資機関にアクセスできる地域では、対照群のベースである 5% ポイントと比較して、MFI Compartamos から借り入れる確率が 10% ポイント増加したことを発見しました。エチオピアでは、Tarozzi ら（2013）は、マイクロクレジットの導入による影響が 36% と大きいとしています。これらのコミュニティでは非公式融資が広く行われており、他の融資形態よりもマイクロクレジットの方がメリットがあるとされていることを考えると、これらのさまざまな状況で利用率がかなり低いこと自体が驚くべき結果です。マイクロクレジットに明示的な関心を示している対象者をランダムに選んだ場合を除き、すべてのケースで、16 人の「借り手候補」のうち少数しか借り入れを完了していません。表 2 は、マイクロファイナンスを利用できることが他の形態の借り入れに及ぼす影響も示しています。多くのクライアントが、Spandana から借りる理由として、より高額な債務の返済を挙げています。実際に、このマージンで何らかの措置が講じられています。家族、友人、金貸しからの借金、販売者から信用で購入した商品など、非公式の借金がある世帯の割合は、介入地域で 5.2% ポイント減少している（表 5 列 5）が、銀行からの借金は影響を受けていない（表 4 列 4）。非公式の金融機関から借りた金額の推定値も負であり、高価な借り入れをより安価な MFI 借り入れに置き換えたことを示唆しています（これは Spandana の明示的な目標です）。この推定値は有意ではありませんが、MFI 借り入れの増加（列 5）と絶対値が非常に似ています。ただし、非公式融資のレベルが高いことを考えると、これはわずか 2.6% の減少に相当します。図 1 の終点 1 の非公式融資の分布を見ると、治療地域では 30 パーセンタイルから 65 パーセンタイルの範囲で非公式融資が大幅に減少しています。全体として、治療は借入結果の指標に影響し、家族間での複数の仮説検定を考慮しても p 値は小さい（列 9）。最初の期限が終了した後、Google と Spandana との最初の契約に基づき、Spandana はこれらの地域に拡大し始めました。他のマイクロファイナンス機関も拡大を続けました。しかし、2 年後も、スパンダンのスラムと他のスラムの間には大きな違いが残っていました。表 2 パネル B に示すように、対象のスラムの世帯の 17% がスパンダンから借り入れましたが、コントロール スラムでは 11% でした。他のマイクロファイナンス機関は、以前の対象地域とコントロール地域の両方で拡大を続け、マイクロファイナンス機関の融資は、対象グループとコントロール グループでほぼ同じでした。2 回目のエンドライン調査では、元のコントロール群のスラムでは 33.1%、治療群のスラムでは 33.3% の世帯が MFI から借り入れていました。ただし、コントロール グループでは融資が開始されたのが後だったため、治療群の世帯は、コントロール グループの世帯よりも平均で長く借り入れを行っていました。これは、より多くのローン サイクルを完了したという事実に反映されています。エンドライン 2 では、治療群とコントロール群の平均的なローン回数に 0.085 回の差異がありました（表 8 列 8）。これはエンドライン 1 とほぼ変わりません。13 エンドライン 2 で治療群とコントロール群の間で主な違いが見られたのは、ローンの回数です。13 この差異はエンドライン 2 では有意ではなくなりました。これは、回想エラーや、調査で収集した情報が、どの MFI から借りたとしても最大回数に関するものであったため、2 つの貸し手からそれぞれ 3 回借りた家計と、1 つの貸し手から 3 回借りた家計を区別できないためです。17 マイクロファイナンス融資は各サイクルで増加するため、対象世帯の融資も増加しました。借り入れを行っている人の間で、エンドライン 2 までに約 1, 000 ルピーの大きな差異がありました。2,300 件（14%）は、融資額が 100 万円未満でした（報告なし）。世帯の約 3 分の 1 が借り入れを行っているため、これは約 1, 000 ルピーの（わずかな）差異につながります。800 の平均借入額（列 3）。4.2 新規ビジネスとビジネス成果 表 3 のパネル A は、ビジネス成果に関する最初のエンドラインの結果を示しています。列 8 は、世帯がビジネスを開始する確率が、実際には治療群とコントロール群で大幅に異なるわけではないことを示しています。比較対象地域では、調査前年に少なくとも 1 つのビジネスを立ち上げた世帯の割合は 4.7% であったのに対し、対象地域では 5.6% であった（列 8）。ただし、介入を受けた世帯は、過去 1 年間に複数のビジネスを立ち上げた可能性が高い傾向にあります。列 10 は、介入を受けた地域では全体的に新規ビジネスの創出がコントロール群よりも多く（100 世帯あたり 6.8 件対 100 世帯あたり 5.3 件）、新規ビジネスの創出に関する 90% の信頼区間は、0.3%～ 2.6% の範囲です。全体的に、治療群の世帯はビジネスを営んでいる可能性が高いわけではなく、ビジネスを営んでいる世帯数も大幅に増加していません（列 6 と 7）。Spandana が女性にのみ融資しているという事実と、マイクロファイナンス機関の明記された目標に沿って、限界的なビジネスは女性が運営する傾向があります。表の 11 列目は、女性が所有するビジネスの創出（11 列目）を示しています。治療地域におけるビジネス創出の差異のほとんどは、女性が運営するビジネスで発生しています。治療地域では、コントロール地域よりも女性が所有するビジネスが 0.014% 多く、55% の増加です。対象地域の世帯が、事業の閉鎖を報告する可能性は、対象地域の世帯の 3.9%、比較地域の世帯の 3.7% と変わりませんでした（表 9）。15 対象地域の世帯は、事業用耐久財に多くの投資を行っています。「このビジネスのオーナーは誰ですか？」という質問に最初に名前が挙がった人物が女性の場合、14A ビジネスの 3 分の 1 のみが女性所有と分類されます。2,674 件のビジネスのうち、複数のオーナーがいるのは 72 件のみです。所有者として名前が挙がっている人物が女性である場合、ビジネスを女性が所有または経営するビジネスとして分類しても、結果は変わりません。15 サンプルに含まれない世帯（その地域に 3 年間住んでいない世帯など）は、対象地域で事業を閉鎖する可能性に差異がある可能性があります。しかし、新規ビジネスの創出は比較的少量であるため、既存のビジネスに一般均衡効果が及ぶ可能性は低いと考えられます。18 世帯がビジネスを営んでおり、ほとんどのビジネスでアセットがまったく使用されていないため、点推定値の絶対値は小さくなります（Rs。391 ルピー、つまり、対象世帯の MFI からの借入の平均増加額の 3 分の 1 未満）であるが、対象世帯の増加額は、比較世帯が過去 1 年間に購入したビジネス用耐久財の合計額（Rs.280）であり、統計的に有意です。表 3 パネル A の残りの列は、現在のビジネスの状況と前月の収益、入力費用、利益（利息支払いを除く）を示しています。これらの回帰分析では、ビジネスを持たない世帯にはゼロを割り当てているため、これらの結果は、拡張マージンと集約マージンの両方を含む、ビジネス活動に対する信用の全体的な影響を示しています。治療群の世帯はビジネス資産が多い（ただし、資産残高の t 統計量は 1.56 にすぎない）。収益と投入量に対する治療効果はどちらもプラスですが、有意ではありません。最後に、事業利益はわずかに増加しています（列 5）。このデータには、ビジネスを持たない世帯のゼロも含まれているため、マイクロクレジットが、よく信じられているように、ビジネスの機会を拡大して貧しい世帯の収入を増やすかどうかという疑問に答えることができます。点推定値は 354 円で、比較対象の平均世帯が得る利益と比較して約 50% の増加となります。したがって、これは利益に比例して大きいが、平均的な世帯の可処分所得の増加はごくわずかである。これらの世帯の平均消費額は約 3, 000 ルピーである。7,000 ルピー、毎月 354 米ドルの収益は、マイクロクレジットを利用できる平均的な人の生活を変えることはないでしょう。すべてのビジネス成果を総合的に見ると、ビジネス成果の標準化指数は標準偏差で 0.037 ポイント上昇しています。これは、従来の標準誤差では有意ですが、さまざまな成果ファミリーにわたる複数の仮説検定を考慮すると有意ではありません（p 値は 0.17）。16 これは ITT 推定値です。低い理由の一つは、治療群でマイクロクレジットを利用した世帯がほとんどなかったこと（コントロール群でも一部利用した）です。治療群の限界的な借り手は、コントロール群で借りることに十分な関心を示した人物よりも機会が少ないこともあります。これは、特定のグループのビジネスが融資から利益を得ていた可能性を排除するものではありません。これを詳しく見るために、マイクロクレジットの開始前にすでに存在していたビジネスに焦点を当てます。これは表 3B.17 で確認できます。Spandana の拡大前に存在していたビジネスでは、ビジネス（売上、投入、投資）の拡大が見られ、複数の推論を補正した後でも、ビジネス全体の指数は有意かつプラスです（標準偏差 0.09、補正後の p 値 0.057）。利益は平均で 2,206 でした。これは統計的に有意であり、対照群の平均である 2,000 ルピーを超える金額にはできません。この増加は、少数の外れ値によるものではありませんが、図 2 に示すように、上尾（95 パーセンタイル以上）に集中していることに注意が必要です。他のすべての四分位では、対象地域とコントロール地域の既存ビジネスの利益にほとんど違いはありません。95 パーセンタイルを超えるビジネスは 75 社あり、決して少数ではありませんが、既存ビジネスの月次利益の 95 パーセンタイルは 3,000 ルピーです。14,600 ドル（PPP 換算で 1,590 ドル）に達しており、この設定では非常に規模が大きく収益性の高いビジネスとなっています。ほとんどの小規模ビジネスは、最初から利益がほとんどなく、マイクロクレジットは役に立ちません。すでに収益性の高いビジネスを支援するうえでマイクロクレジットが最も効果的であるという調査結果は、マイクロクレジットの多くのレトリックと、マイクロクレジットの懐疑論者の見解の両方と矛盾しています。最後に、このプログラムにより、特に女性が所有するビジネスの創設が促進されたことがわかりました。図 3、表 3C、表 A4 に、これらの新規ビジネスの特徴に関する詳細なデータを示します。図 3 の分位回帰（ベースライン時に存在しなかった企業の利益）は、35 パーセンタイルから 65 パーセンタイルまでのすべての企業で、治療地域の利益が大幅に低下していることを示しています。表 4 の列 5 は、ノイズの多いデータが原因で、平均利益はトリートメントとコントロールで有意に差がないことを示しています。ただし、トリートメント地域の新規ビジネスの中央値は 1,000 ルピーです。1,250 ドルの利益減少（5% レベルで有意）（表には表示されませんが、図に示されています）。また、平均的な新規事業は、対象地域に従業員がいる可能性も大幅に低く、新規事業あたりの従業員数は 0.29 から 0.11 に減少しています（表 6 列 6）。新規ビジネスの場合、すべての結果の指数は負（標準偏差 0.081）で、従来のレベルでは有意ですが、多重推論を補正した後では有意ではありません（p 値 0.028）。これらの結果は、原則として、治療効果と選択効果の組み合わせである可能性があります。17 表 3 は、過去 1 年間に家計が事業を閉鎖する可能性に差異がないことを示しています。したがって、マイクロファイナンスによって誘発されたサンプル選択はありません。20 既存のビジネスへの影響は、ほとんどのビジネスで介入効果がゼロに近いことを示唆しており（そして点推定値は正である）、新規ビジネスへの影響は選択によるものである可能性が高いです。介入地域で開始される限界的なビジネスは、対照地域の限界的なビジネスよりも収益性が低くなります。開始される限界的なビジネスが介入群で異なるという仮説は、付録の表 4 でさらに裏付けられます。この表は、介入群と比較群の古いビジネスと新しいビジネスの業種を比較したものです。18 業種は、ビジネスの平均規模と資本集約度の代用であり、実際の規模や資産使用量よりも誤差が少ない測定値であると考えられます。新規ビジネスの業種構成は異なります。特に、対象地域の新規ビジネスにおける食品関連ビジネス（お茶/コーヒースタンド、食品販売業者、キラナ/小規模な食料品店、農業）の割合は、比較地域の新規ビジネスよりも 8.5%（約 45%）高く、対象地域の新規ビジネスにおけるリクシャー/運転関連ビジネスの割合は 5.4%（50% 超）低くなっています。どちらの差も 10% レベルで有意です。食品関連ビジネスは、これらの地域で最も資本集約度の低いビジネスであり、資産の価値は平均でわずか 930（主にドーサ タワ、鍋、フライパンなど）。車両をレンタルまたは所有する必要があるリキシャ/運転ビジネスは、最も資本集約的なビジネスであり、資産の価値は平均で 12,697 円（その大部分は車両の費用です）。マイクロクレジットの金利が、世帯が利用できる他の融資源の金利よりも低い場合、マイクロクレジットによって、ビジネスを開始するための収益性の基準が下がることが期待されます。両方の結果の別の説明として、Spandana が女性に融資しているため、限界的なビジネスは女性が所有する可能性が高いため、女性が活躍している分野で開始される可能性があることも考えられます。さらに、女性が経営するビジネスは、一般的に収益性が低い傾向があります。これは、女性ができることや企業に注ぐことができる労力に対する社会的制約が原因である可能性があります。19 表 3 パネル B は、第 2 期の最終時点でのビジネス パフォーマンス変数の結果を示しています。すでに述べたように、この時点では、対象群と比較群の世帯はマイクロクレジット融資を受ける可能性は同じですが、対象地域の融資は大きく、借り手は19 これはこのデータで確認できます。また、スリランカでは de Mel et al.（2009）によっても確認されています。21 人は、より長い期間借りています。結果は明確なパターンに従っており、コントロール群の世帯が同じレートで借り入れるようになったという考えと一致しています。治療群とコントロール群のビジネス創出に有意な差は見られません。点推定値はほぼゼロです（90% 信頼区間は、新規ビジネスが 2% 減から 2.5% 増の範囲です）。新規ビジネスは、対象地域とコントロール地域で同じ業種であり、中央値で新規ビジネスに対する悪影響は消失しています（結果は省略）。新規ビジネスの創出、前年に取得したビジネス資産など、同時的なフロー投資の成果（列 8 ～ 11）では、点推定値はゼロに非常に近い（ただし標準誤差は大きい）です。一方、対象地域の企業は、資産ストックが大幅に大きい（列 1）。これは、借り入れと拡大の機会があった過去数年間の累積効果を反映しています。それでも、利益は大幅に増加していません。ただし、点推定値はサンプル平均の約 60% で、t 統計量は約 1.5 です。図 4 に示すように、プラスの増加は再び上位と下位の尾部に集中していますが、85 パーセンタイルから少し早い段階でプラスに転じています。全体的に、マイクロファイナンスは確かに（一部の）ビジネスの創出に関連しています。最初の 1 年間は、特に女性による新規ビジネスの創出数が増加します（ただし、ビジネスを開始する世帯数は増加しません）。ただし、これらの限界的なビジネスは、地域の平均的なビジネス（すでに小規模で収益性も低いビジネスの大部分）よりもさらに小規模で収益性が低くなっています。また、既存のビジネスへの投資を増やし、最も収益性の高いビジネスの利益を改善します。他のすべての人にとって、ビジネスの利益は増加しません。平均して、マイクロファイナンスはビジネスの大幅な成長に役立ちません。Spandana の運営開始から 3 年が経過しても、Spandana の運営開始前に存在していた企業の従業員数は増加していません。4.3 労働力の供給 融資を利用できるようになると、貯蓄や借り入れの制約によりこれまで手が届かなかった投資や耐久消費財の購入に充てる労働力の供給が増加する可能性があります。これは、マイクロクレジットの評価によって結果が大きく異なる分野です。Augsburg ら（2013）の調査では、10 代の労働供給が懸念されるほど増加しましたが、Crépon ら（2013）の調査では、すべての人々の労働供給が急激に減少しました。表 5 に、このプログラムが労働力供給に与える影響を示します。22 の最終段階 1 では、治療群の世帯主と配偶者の総労働供給量は平均 3.18 時間増加しました（90% CI: 0.84、5.5）。増加はすべて家計の独自の事業で発生し、賃金のために働く時間は増加しません。家計がそれらの時間を完全に選択しない場合、それらの時間ははるかに弾力性が低くなる可能性があります。しかし、マイクロファイナンスの潜在的なマイナス面として懸念されることがあり、ボスニアの調査で確認された（未成年者が両親によってビジネスに引き込まれるため）10 代の労働力の供給の増加は見られません。実際、10 代の少女は、対象地域で週に約 2 時間少ない労働時間をこなしており、この差は有意です。成人の増加と 10 代の減少を考えると、全体的な指数は当然ながらゼロに近く、有意ではありません。エンドライン 2 では、コントロール群の世帯が借金を開始したため、介入群とコントロール群の差は消失しています。4.4 消費 表 6 に、マイクロファイナンスが家計支出に及ぼす効果の介入意図推定値を示します。パネル A の列 1 と 3 は、対象世帯と比較世帯の成人換算世帯支出の総額（総額または耐久消費財以外の額）に有意な差がないことを示しています。どちらの場合も、点推定値は実質的にゼロであり、Rs があったという帰無仮説を 5% レベルで棄却できます。成人換算 1 人あたりの総消費量が月あたり 85 ルピー、56 の非耐久消費（消費の平均の約 6%、非耐久消費の 4%）の増加です。20 したがって、マイクロクレジットへのアクセスの拡大は、15 ～ 18 か月後の消費の有意な増加とは関連していないようです。もちろん、これは、借りる人が比較的少なく、コントロール グループの一部が別の MFI から借りているという事実に一部起因している可能性があります。21 平均消費と耐久消費財の消費に大きな影響はありませんが、支出の構成に変化があります。列 2 は、治療地域の世帯が統計的に有意な Rs を費やしたことを示しています。1 人あたり 17.08 ルピー 22 / 月、205 人あたり 2090% 信頼区間は、総消費量で（-51、71）、耐久消費財では（-59、46）です。21 総消費量の場合、治療群（TOT）または IV 推定値に対する暗黙的な治療効果は Rs119（10 ÷ 0.084）、つまり 5% の増加です。耐久消費財では、75（4%）減少しました。ただし、TOT の推定値の 90% 信頼区間は幅広く、840 ルピー（60%）の増加から 600（43%）。TOT の信頼区間の幅は、もちろん最初のステージが低いためです。2290% CI は（1、33）です。23 ドル高くなっています。なお、この測定では、アンケート実施の 1 年以上前にローンを借りて、そのローンを使ってすぐに耐久消費財を購入した人はカウントされません（アンケートはセンターの開設から 15 ～ 18 か月後に実施されました）。そのため、ローンによる耐久消費財の購入への総合的な影響は、この測定では過小評価されている可能性があります。最もよく購入される耐久消費財には、金や銀、オートバイ、サリー（主に結婚式やビジネス用として大量に購入される）、カラーテレビ、冷蔵庫、リクシャー、パソコン、携帯電話などがあります。列 7 と 8 は、耐久消費財以外の支出に検出可能な変化がない一方で、対象世帯の耐久消費財支出の増加は、「誘惑商品」と祭りへの支出の減少によってほぼ相殺されたことを示しています。誘惑的な商品とは、ベースライン調査で家計が支出を減らしたいと回答した商品です（したがって、すべての家計で同じ商品リストです）。具体的には、アルコール、タバコ、ベテルの葉、ギャンブル、外食などです。誘惑的な商品への支出が約 1 人あたり月額 9 個（列 7）。また、列 8 では、前年の 1 人あたりのフェスティバルの支出が大幅に減少していることもわかります（Rs. 12% または 20%（対照群の 10% レベルで有意）誘惑商品とフェスティバルでの消費の減少の平均は、1 人あたり月 21 個。祭りの支出の減少は、結婚式などの大規模で非常に費用のかかる儀式の大きな変化によるものではなく（データにはほとんどありません）、祭りの支出の分布のすべてのレベルでの減少によるものと考えられます。これらの変更の絶対的な大きさは比較的小さく、たとえばインドルピーエンドライン 1 における耐久消費財の 1 人あたりの月間支出の増加額の 17% は、2007 年の PPP 為替レートで約 1.75 米ドルです。ただし、これは、比較対象地域の耐久消費財の総支出と比較して約 17% の増加です。さらに、この数字は借り手と借り手以外の平均であり、借り手のみを考慮するとさらに高くなります。表 6 パネル B は、対象世帯とコントロール グループの両方がマイクロファイナンス プログラムを利用できる第 2 回目のエンドライン時の影響を報告しています。1 人あたりの総支出と 1 人あたりの非耐久財の総支出（列 1 と 3）の両方に対する影響は負で、t 統計量は 1 の周辺にあります。誘惑商品への支出は、依然として約 100 ルピー低くなっています。1 か月あたり 10 回（列 7）。エンドライン 1 と同様ですが、効果はほとんどありません。フェスティバルへの影響はプラスですが、わずかです。また、エンドライン 2（列 2）の耐久消費財の平均支出にも違いはありません。エンドライン 2 で、治療群とコントロール群の世帯の主な違いは、治療群の世帯がより長く借り入れを行っていることであるため、2 回目のサイクルでは、治療群の世帯は（ほぼ同じサイズの）別の耐久財で最初のサイクルを繰り返すだけであり、コントロール群の世帯も耐久財を取得していると考えられます。4.5 社会的革命としてのマイクロファイナンス: 教育、児童労働、女性のエンパワーメントこれまでの証拠は、貧困層の生活におけるマイクロファイナンスの役割に関する標準的な説明とは異なる状況を示唆しています。マイクロファイナンスに対する抑制された需要は圧倒的なものではありません。多くの世帯は、家電製品の購入に融資を使用し、それを賄うために不要な消費を減らしています。一部の世帯は事業に投資していますが、ほとんどの事業の収益性が大幅に向上することはありません。マイクロファイナンスに関する文献のもう 1 つの定番は、女性に融資が提供され、女性が自らビジネスを立ち上げる機会が与えられるため、家庭内の女性のエンパワーメントが促進され、そのエンパワーメントが教育や健康など、すべての人にとってより良い結果につながるというものです（CGAP、2009 年など）。実際、エンドライン 1 では、女性が経営するビジネスの数は大幅に増加しています（表 7、列 9）。23 この女性起業家の増加が女性の交渉力の強化につながっているかどうかを調べるため、表 7 では、マイクロファイナンスへのアクセスが女性の意思決定、子どもの教育、労働力の供給に及ぼす影響を検討しています。家計の意思決定に関する多くの研究で、女性の交渉力が高まると、子供の人力資本への投資が増加することが示されています（Thomas、1990 年、Duflo、2003 年を参照）。ただし、子どもや 10 代の子どもが学校に通う確率に変化はなく（表 7、列 1、2、5、6）、10 代の少女の労働供給は減少している（表 5、列 5）ことがわかります。私立学校の授業料や、私立学校と公立学校の入学率に違いはありません（スペースを節約するため、結果は報告されていません）。また、5 ～ 15 歳の男女が働く時間にも違いはありません。23 エンドライン 2 では、女性が経営するビジネスの数に、治療群とコントロール群の差はありません。これは、その時点ですべての地域がマイクロファイナンスにアクセスできるため、驚くべきことではありません。25（列 3 と 4）。女性のエンパワーメントの代用として考えられる指標や「社会的」成果は多数あるため、Kling ら（2007）のアプローチを使用して、マイクロクレジットが「社会的成果」に影響を与えないという帰無仮説を、マイクロクレジットが社会的成果を改善するという対立仮説と比較して検証します。16 の社会的成果の z スコアの等重み平均を算出します。この方法では、社会的成果に影響がある場合、その影響を検出する検出力が最大になります。24 列 7 は、社会的成果の指数に影響がないことを示しています（点推定 0.007 標準偏差）。95% の信頼区間で、標準偏差の 20 分の 1 を超える増加を除外できます。25 これは、マイクロクレジットが家計の意思決定や社会的成果に重要な変化をもたらすという、表面的な証拠がないことを示しています。さらに、これは短期的にのみ観察されるためだけではないようです。エンドライン 2 までに大きな変化はありません。マイクロファイナンスを利用できることが女性のエンパワーメント指数に及ぼす影響は、依然として非常に小さく（実際にはわずかにマイナス）、重要ではありません。小さな効果以外のものは、引き続き除外できます。ここで比較しているのは、EL2 で借り入れの可能性に差がない世帯です。EL2 での主な違いは、治療群の世帯が最初の 18 か月間、マイクロファイナンスにアクセスしやすかったことです。このため、コミュニティレベルで社会的な成果の違いを検出する力が制限される可能性があります。5 結論 この研究は、マイクロファイナンスが世界中で知られるようになった標準的なグループ融資ローン商品の最初の長期評価であり、マイクロファイナンスの役割の再考を促す可能性のある多くの結果が得られました。最初の結果は、MFI やその他の組織（Google のパートナーを含む）が主張することがあるものの、マイクロローンの需要は決して普遍的ではないということです。3 年間のプログラム終了までに、16 の成果目標を達成します。24 使用される 16 の成果目標は、食料、衣類、健康、住宅の購入と修理、教育、耐久消費財、金と銀、投資の各分野で女性が意思決定を行うための指標、学校の授業料、その他の教育費の支出レベル、医療費、10 代の少女と 10 代の少年の学校登録、1 歳未満と 1 ～ 2 歳の女子児童の数です。これらの結果は、家計内での女性の交渉力の変化によって影響を受ける可能性があるため、選択しました。2595% CI は（-.04、.05）です。単位は標準偏差です。26 年間の調査期間中、マイクロファイナンス機関から融資を受けたのは世帯の 38% のみで、これはマイクロクレジットを利用しようとする傾向が比較的高い世帯から選ばれたものです。これは異常ではないようです。同様の設計（モロッコとメキシコ）の他の 2 つのランダム化介入でも、比較的低い利用率が確認されています。また、南インドの農村部でマイクロファイナンスの利用に焦点を当てた別の調査でも、利用率が低いことがわかっています（Banerjee et al. 2013）。マイクロビジネスの限界収益率が高いという証拠（de Mel et al.（2008）など）にもかかわらず、ほとんどの世帯は、24% 以上の収益率（Spandana ローンの年率）のプロジェクトを持っていないか、（高利貸しからの）高い利息や（友人や親戚から借りるときの）恥ずかしさなどの費用にもかかわらず、融資元の柔軟性が高いため、友人、親戚、高利貸しから借りることを好む（Collins et. al 2009）。融資を選択した人々のうち、一部は事業拡大（または女性が所有する事業の立ち上げ）に成功しているものの、それらの小規模ビジネスに基づく貧困からの脱却を促進しているように見えることはありません。マイクロファイナンスに早期にアクセスした人々の月次消費額（全体的な福祉の優れた指標）は、短期的にも（借り手が家計または事業用耐久消費財の取得に融資を利用するため、増加しないことが予想される場合）、長期的にも（このグループの世帯がマイクロクレジットにしばらくアクセスした後、元のコントロール グループの人々が節約を強いられる場合）増加しません。収益性の上位層では大幅な増加が見られますが、ほとんどの企業ではビジネスの利益は増加しません。この調査は、急速な成長を遂げているダイナミックな都市環境で行われました。マイクロクレジットはほとんど役に立たなかったようですが、他の環境では異なる影響があった可能性があります。さらに、ハイデラバードでは、マイクロクレジットを利用しても、教育、健康、女性のエンパワーメントに短期的には顕著な効果がないようです。長期的には（借入金利は同じだが、治療群の世帯は平均的に借入期間が長い場合）、女性のエンパワーメントやその他の社会的成果に影響はありません。これらの成果に関する結果は調査ごとに異なりますが、全体として、貧しい家族の基本的な発達成果に劇的な変化が見られるという状況ではありません。26 利用率は、治療地域で 42%、コントロール地域で 33% です。27 したがって、マイクロクレジットは、一部の世帯が小規模なビジネスに投資することを可能にしますが、しばしば主張されるような「奇跡」ではない可能性があります。その理由の一つは、この対象グループが運営する平均的なビジネスは小規模で（従業員を抱えている企業はほとんどありません）、特に収益性が高くなく、起業家のスキルセットと生活状況を考えると、急成長の状況下でも拡大が難しいことです。マイクロクレジットのおかげで創業した限界的なビジネスは、収益性と活力がさらに低下する可能性があります。マイクロクレジット対象地域の平均的な新規ビジネスは、対照地域の新規ビジネスよりも従業員を雇用する可能性が低く、新規ビジネスの中央値は、対照地域と比較してさらに収益性が低くなっています。それでも、マイクロクレジットは家計消費の構造に影響します。家計は耐久消費財に投資し、誘惑的な商品の消費と、お祭りやパーティーでの支出を抑制しています。この減少は、特に優れた家計が数件あるためではなく、サンプル全体に広がっているようです。こうした費用の減少は、他のすべての調査でも見られます。したがって、消費行動の変化は、特定の MFI のイデオロギーに関連付けられているようには見えない。マイクロファイナンスは労働力の供給選択にも影響します。ここでは、融資を利用できる世帯は自分のビジネスにもっと力を入れているようです。他の設定では、他の場所で過酷な労働を減らしていることがわかります。したがって、マイクロクレジットは、融資だけでなく貯蓄の機会も限られている環境において、金融商品としての役割を果たします。これにより、家計はビジネス投資など、さまざまな時間的選択を行う能力を拡大できます。マイクロクレジット推進派が犯した唯一の間違いは、収益源として、また女性オーナーのエンパワーメント手段として、貧困層にとってのビジネスの可能性を過大評価したことです。 レスポンス
研究論文に関する質問への回答は次のとおりです。
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