Adesea, băncile din țările în curs de dezvoltare nu vor împrumuta săracilor, pentru că nu au niciun credit sau vor acorda credite doar la rate prohibitive, ceea ce face ca mulți oameni să nu poată ieși din ciclul sărăciei.
Natalia Rigol este doctorandă în economie la MIT cu o gândire inovatoare. Este posibil, se întreabă ea, să folosească informațiile comunitare pentru a crea un rating de credit informal pentru a ajuta băncile sau instituțiile de microfinanțare să decidă cui să le împrumute bani? Rigol a derulat un proiect-pilot punând această întrebare în India în această vară, iar acum lansează un studiu mult mai mare asupra a aproximativ 1.500 de proprietari de afaceri mici din comunitățile sărace din India.
Povestește-ne puțin despre fondul tău și cum te-ai inspirat să devii economist?
Sunt originar din Cuba, așa că am trăit în Cuba până la 9 ani și am început începutul școlii mele acolo. La vârsta de 9 ani, m-am mutat în Rusia și am locuit acolo doi ani, apoi am fost în Cehia doi ani. Am venit în SUA când aveam 13 ani și mi-am făcut liceul la liceul din Florida. M-am dus să-mi fac studiile la Harvard și m-am dus la doctorat la MIT, unde am fost de cinci ani. Când eram student, am început să lucrez cu un mentor - economistul Rohini Pande - la Harvard. Ea este cea care m-a atras de microfinanțare și probleme de gen, care sunt lucrurile pe care mă concentrez acum.
Cum e să lucrezi în India?
Problemele sărăciei din India sunt extrem de izbitoare. India este un loc minunat [pentru a face cercetare], deoarece este un loc unde se îndreaptă o mulțime de țări. Oamenii cred că China este această țară exemplară, dar India arată mai mult ca ceea ce vor arăta în curând țările sărace, în ceea ce privește inegalitatea de venituri foarte mari. Este un loc unde te poți gândi la problemele sărăciei și să înveți cu adevărat.
Povestește-ne despre proiectul tău actual.
O mare problemă care există în finanțarea săracilor este că, la cei săraci, nu ai prea multe informații despre ei. Dacă vă gândiți la finanțe în țările dezvoltate, în locuri precum America, puteți merge la American Express și American Express va avea informații de încredere despre Natalia Rigol - cum arată economiile ei, cum arată scorul ei de credit. O companie care va acorda un împrumut pentru Natalia Rigol are multe informații. Dar în țările în curs de dezvoltare nu există așa ceva. În India, acum primesc numere de securitate socială pentru oameni. O bancă nu are prea multe informații despre oamenii săraci. Dacă o bancă nu are informații despre oamenii săraci, o modalitate de a obține un împrumut este acordarea de garanții. Dar, desigur, oamenii săraci nu au asta. Este foarte dificil pentru bănci să facă diferența între Natalia și Emily. Asemănăm la fel cu ei. În final, banca ia o decizie că va percepe o rată a dobânzii ridicată, deoarece își asumă un risc. Întrebarea care mă interesează este următoarea: Există un instrument pe care îl putem dezvolta care să ajute băncile să se diferențieze între Natalia și Emily?
Cum ar putea să funcționeze asta?
M-am gândit să folosesc informațiile disponibile în comunități. Mai ales într-un loc precum India, oamenii trăiesc în rețelele de socializare. Nu este ca SUA, unde locuiești într-o casă și poate nu-ți cunosc vecinii. Proiectul încearcă să înțeleagă dacă oamenii au informații unele despre altele că o instituție de creditare ar putea fi utilă în diferențierea dintre Natalia și Emily. Mă duc într-o comunitate și roag oamenii să îmi vorbească despre Natalia și Emily și îmi spun diferite tipuri de informații despre Natalia și Emily - întrebări despre, de exemplu, etica în muncă, inteligență, sensul afacerii. Cine va fi cel mai productiv? Cine are de gând să-și crească cel mai mult afacerea? Se pare că comunitățile știu cine este extrem de capabil.
Cum funcționează procesul de colectare a informațiilor?
Mai întâi realizăm un interviu în particular pentru fiecare gospodărie din casa lor. Aici colectăm o mulțime de informații despre gospodărie, afaceri și abilități personale ale unei persoane. Vom folosi unele dintre aceste date pentru a valida dacă membrii comunității știu lucruri unul despre celălalt, deoarece acestea sunt realizate înainte ca cineva să știe ceva despre faptul că vor fi clasificându-și colegii. Invităm apoi grupuri de cinci membri [de prieteni și vecini] într-o sală în care își desfășoară „jocul de clasament”. În funcție de randomizare, acestea le conduc în prezența altor persoane sau singure și li se spune dacă informațiile lor vor fi folosite pentru a aloca subvenții sau nu și dacă primesc sau nu stimulente. La sfârșitul acestui joc, realizăm o loterie pentru a selecta câștigătorii subvenției. Apoi efectuăm interviuri de urmărire pentru a măsura schimbările în averea afacerilor și gospodăriilor și folosim aceste date pentru a valida dacă membrii comunității ar putea prezice creșterea afacerii.
Membrii comunității completează sondajul Rigol. (Natalia Rigol) Ce întrebări vă puneți?
La primul interviu, solicităm informații despre activitățile de muncă ale tuturor membrilor gospodăriei, informații foarte detaliate despre toate afacerile gospodărești, întrebări psihometrice cu proprietarii de afaceri și o mulțime de întrebări despre bogăție, sănătate și bunăstare generală.
Cum vă asigurați că oamenii vă spun adevărul despre prietenii și vecinii lor?
Dacă mergeți într-o comunitate și puneți întrebări, iar oamenii știu că informațiile vor fi folosite pentru a aloca subvenții relativ mari, este posibil să se mintă. Avem o mulțime de date-pilot care sugerează că oamenii, de fapt, mint dacă au un stimulent să mintă. Vreau să știu cum să îi determin pe oameni să ne spună adevărul.
Cel mai important mod de a face acest lucru este să oferim oamenilor stimulente [financiare] pentru răspunsurile lor. Oferim un stimulent mai mare pentru a spune adevărul. Folosim o regulă de plată de elicitare de la egal la egal, Bayesian Truth Ser, elaborată de Drazen Prelec aici la MIT. Modul în care funcționează regula este că cerem oamenilor credințele lor de prim ordin - să clasifice oamenii de la cele mai mari la cele mai mici profituri - și credințele lor de ordinul doi - câți oameni din comunitate ar spune că Emily va fi clasată pe cea mai înaltă? Câți ar spune că va fi pe locul doi în top, etc. Plătim oamenii pe baza convingerilor lor din primul și al doilea ordin. Plata pentru credințele de ordinul doi este ușoară: vedem câte persoane au ghicit că ar clasifica numărul unu Emily și atunci vedem câte persoane au, de fapt, clasează numărul unu Emily. Plata pentru credințele de prim ordin este partea grea. Regula funcționează plătind sume mai mari persoanelor care dau răspunsuri „surprinzător de comune”, ceea ce înseamnă că credința de primul ordin este mai frecventă în populație decât oamenii preconizați că ar fi prin credințe de ordinul doi. Prelec a dovedit că această regulă de plată stimulentă este veridică - oamenii sunt mai bine să spună adevărul despre ceea ce știu decât să mintă. Există, de asemenea, câteva experimente de laborator cu studenți care confirmă proprietățile acestei reguli.
Cât sunt subvențiile? Și cum pot ajuta aceste tipuri de subvenții sau microloane pentru oamenii dintr-o comunitate săracă?
Subvențiile sunt de 100 de dolari, ceea ce reprezintă într-adevăr o sumă masivă de bani pentru această populație. Acesta este aproximativ 30 la sută din capitalul proprietarului unei afaceri. Alte studii descoperă că microîntreprinzătorii sunt cu adevărat productivi. Le dai 100 de dolari, iar profiturile lor cresc cu 50 la sută doi sau trei ani în jos și continuă să fie mai mari. În ceea ce privește impacturile: consumul oamenilor crește, sănătatea oamenilor se îmbunătățește. Cu 100 de dolari, soțul tău poate merge să obțină orice operație și să revină la muncă, în timp ce absența celor 100 de dolari înseamnă că ești literalmente în sărăcie abjectă.
Care sunt planurile dvs. pentru viitorul acestui proiect?
Facem un sondaj de bază și vom face până în decembrie sau ianuarie. Apoi vom aloca la întâmplare subvenții pentru a măsura dacă comunitățile au fost capabile să prezică sau nu rezultatele. Probabil că vom urmări oamenii timp de unu-doi ani pentru a vedea evoluția afacerilor și a veniturilor gospodăriilor și vom vedea cum informațiile din comunitate prevăd acest lucru. Lucrăm cu o instituție de microfinanțare, care este foarte interesată de acest proiect. Următorul pas, dacă se va termina să funcționeze, ar fi să vedem cum ar putea să integreze acest lucru în operațiunile lor.
