Банки в развивающихся странах часто не предоставляют ссуды бедным, потому что у них нет кредитов, или они будут выдавать ссуды только на непомерно высоких ставках, благодаря чему многие люди никогда не смогут вырваться из цикла бедности.
Наталья Риголь - кандидат экономических наук в Массачусетском технологическом институте с инновационной идеей. Возможно ли, спрашивает она, использовать информацию сообщества для создания неофициального кредитного рейтинга, чтобы помочь банкам или микрофинансовым организациям решить, кому давать деньги в долг? Этим летом Риголь провела пилотный проект, задавая этот вопрос в Индии, и сейчас она запускает гораздо более масштабное исследование примерно 1500 владельцев малого бизнеса в бедных общинах Индии.
Расскажите нам немного о своем прошлом и о том, как вы стали экономистом?
Я родом с Кубы, поэтому я жил на Кубе до 9 лет и начал там учиться. В 9 лет я переехал в Россию и жил там два года, а затем два года был в Чехии. Я приехал в США, когда мне было 13 лет, и пошел в среднюю школу во Флориде. Я пошел учиться в Гарвард и получил докторскую степень в Массачусетском технологическом институте, где я провел пять лет. Когда я был студентом, я начал работать с наставником - экономистом Рохини Панде - в Гарварде. Именно она подсела на микрофинансирование и гендерные вопросы, на которых я сейчас и делаю акцент.
Каково это работать в Индии?
Проблемы бедности в Индии чрезвычайно поразительны. Индия - прекрасное место [для проведения исследований], потому что это место, куда направляется множество стран. Люди думают, что Китай - это образцовая страна, но Индия гораздо больше похожа на то, как скоро будут выглядеть бедные страны, с точки зрения действительно большого неравенства в доходах. Это место, где вы можете думать о проблемах бедности и действительно учиться.
Расскажите нам о вашем текущем проекте.
Одна большая проблема, которая существует в финансировании бедных, заключается в том, что с бедными у вас мало информации о них. Если вы думаете о финансах в развитых странах, в таких местах, как Америка, вы можете обратиться в American Express, и American Express получит достоверную информацию о Наталье Ригол - как выглядят ее сбережения, как выглядит ее кредитный рейтинг. У компании, которая собирается предоставить кредит Наталье Риголь, много информации. Но в развивающихся странах нет ничего подобного. В Индии они только сейчас получают номера социального страхования для людей. В банке мало информации о бедных. Если в банке нет информации о бедных, одним из способов получить кредит является предоставление залога. Но, конечно, у бедных людей этого нет. Банкам очень сложно различить Наталью и Эмили. Мы похожи на них. В конце концов, банк принимает решение, что он собирается взимать высокую процентную ставку, потому что они рискуют. Вопрос, который меня интересует, таков: есть ли какой-то инструмент, который мы можем разработать, который может помочь банкам провести различие между Натальей и Эмили?
Как это может работать?
Я думал об использовании информации, которая доступна в сообществах. Особенно в таком месте, как Индия, люди живут в социальных сетях. Это не похоже на США, где вы живете в доме и, возможно, не знаете своих соседей. Проект пытается понять, есть ли у людей информация друг о друге, которую кредитное учреждение сочло бы полезным для дифференциации Натальи и Эмили. Я иду в сообщество и прошу людей поговорить со мной о Наталье и Эмили и рассказать мне разные типы информации о Наталии и Эмили - вопросы, например, о трудовой этике, интеллекте, деловом смысле. Кто будет самым продуктивным? Кто собирается развивать ее бизнес больше всего? Кажется, что сообщества знают, кто на что способен.
Как работает процесс сбора информации?
Сначала мы проводим собеседование наедине с каждым домохозяйством в своем доме. Здесь мы собираем массу информации о домашних, деловых и личных способностях человека. Мы будем использовать некоторые из этих данных, чтобы проверить, знают ли члены сообщества что-то друг о друге, поскольку они проводятся до того, как кто-либо узнает о том, что они собираются оценивать своих коллег. Затем мы приглашаем группы из пяти человек [друзей и соседей] в зал, где они проводят нашу «рейтинговую игру». В зависимости от рандомизации они проводят их в присутствии других людей или в одиночку, и им сообщают, будет ли их информация использоваться для распределения грантов или нет, и будут ли они получать стимулы или нет. В конце этой игры мы проводим лотерею, чтобы выбрать победителей. Затем мы проводим последующие интервью, чтобы измерить изменения в бизнесе и благосостоянии домохозяйств, и используем эти данные для проверки того, могут ли члены сообщества предсказать рост бизнеса.
Члены сообщества заполняют опрос Rigol. (Наталья Риголь) Какие вопросы вы задаете?
Во время первого собеседования мы запрашиваем информацию о трудовой деятельности всех членов домохозяйства, очень подробную информацию обо всех видах домашнего хозяйства, психометрические вопросы с владельцами бизнеса, а также множество вопросов о благосостоянии, здоровье и общем благосостоянии.
Как вы убедитесь, что люди говорят вам правду о своих друзьях и соседях?
Если вы идете в сообщество и задаете вопросы, и люди знают, что информация будет использоваться для распределения относительно больших грантов, возможно, они собираются лгать. У нас есть много экспериментальных данных, которые показывают, что люди действительно лгут, если у них есть стимул лгать. Я хочу знать, как заставить людей говорить нам правду.
Наиболее существенный способ сделать это - дать людям [финансовые] стимулы за их ответы. Мы предлагаем более высокий стимул говорить правду. Мы используем правило оплаты равных платежей, Bayesian Truth Serum, разработанное Drazen Prelec здесь, в MIT. Принцип действия состоит в том, что мы просим людей об их убеждениях первого порядка - ранжировать людей с наивысшей и самой низкой прибылью - и их убеждениях второго порядка - сколько людей в сообществе скажут, что Эмили будет оценена как самая высокая? Кто из вас скажет, что она будет на втором месте и так далее? Мы платим людям, основываясь на их убеждениях первого и второго порядка. Платить за убеждения второго порядка легко: мы видим, как много людей, как они догадались, оценивают Эмили на первом месте, а затем мы видим, сколько людей на самом деле на первом месте. Платить за убеждения первого порядка - сложная часть. Правило работает, выплачивая более высокие суммы людям, которые дают «удивительно общие» ответы, что означает, что убеждения первого порядка более распространены среди населения, чем люди предсказывали, что это будет через убеждения второго порядка. Prelec доказал, что это правило стимулирующих выплат правдиво - людям лучше рассказывать правду о том, что они знают, чем лгать. Есть также некоторые лабораторные эксперименты со студентами, которые подтверждают свойства этого правила.
Сколько стоят гранты? И как эти виды грантов или микрозаймов могут помочь людям в обедневшем сообществе?
Гранты составляют 100 долларов, что действительно огромная сумма для этого населения. Это около 30 процентов капитала владельца бизнеса. Другие исследования показывают, что микропредприниматели действительно продуктивны. Вы даете им 100 долларов, и их прибыль увеличивается на 50% через два-три года и продолжает расти. С точки зрения воздействия: потребление людей увеличивается, здоровье людей улучшается. Имея 100 долларов, ваш муж может пойти на любую операцию и вернуться к работе, а отсутствие этих 100 долларов означает, что вы буквально в крайней нищете.
Каковы ваши планы на будущее этого проекта?
Мы проводим базовый опрос, и мы сделаем это к декабрю или январю. Затем мы случайным образом распределим гранты, чтобы измерить, смогли ли сообщества предсказать результаты или нет. Вероятно, мы будем отслеживать людей в течение одного-двух лет, чтобы увидеть эволюцию их бизнеса и доходов домохозяйств, и посмотрим, как об этом говорит информация сообщества. Мы работаем с микрофинансовым учреждением, которое очень заинтересовано в этом проекте. Следующим шагом, если он в конечном итоге сработает, будет посмотреть, как они могли бы интегрировать это в свои операции.
