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  编译:对外经贸大学金融科技试验室

  原文:Karthik Muralidharan, Paul Niehaus, and Sandip Sukhtankar

  编者按

  本年是我国脱贫的决胜之年。怎么辨认真实的“贫民”,以及怎么供给最高效的“靶向搀扶”是要害问题。Karthik Muralidharan, Paul Niehaus和Sandip Sukhtankar的经典论文《建造国家才干:来自印度生物辨认智能卡的依据》(Building State Capacity: Evidence from Biometric Smartcards in India)经过评价印度生物辨认付出项目对社会福利影响,答复了这一问题。该新付出体系由村庄银行的作业人员协助获益人将银行账户与录入生物特征的智能卡相连,当一村庄发送智能卡的项目成员达40%时,付出点将从分邮局搬运至村庄,经过特定设备读取智能卡并检索相关信息,在获益人指纹扫描后授权付出。研讨标明:新付出体系在付出及时性(timeliness of payments)和资金渗漏(leakage of fund)两方面进步了获益人的福利。

  正如我之前的文章所言,生物辨认技能的真实危险在于“监控”,而非“验证”。在展开中国家,经由生物辨认的验证将有助于进步“国家认证才干”,而将在数据与人或物之间树立一一对应的才干,恰恰是一项根底性国家才干。近年来,印度UPI(Unified Payments Interface,一起付出接口)电子实时付出体系的成功,恰恰反映了信息技能的巨大潜力。

  ——对外经济贸易大学数字经济与法令立异研讨中心履行主任 答应

  展开中国家的扶贫计划往往难以履行;许多政府短少将资金安全地交交给方针获益人的才干。咱们评价了经过生物特征认证的付出根底设施“智能卡”对印度安得拉邦作业澳博控股NREGS和养老金SSP获益人的影响,运用大规划试验的办法,在超越157个大街和1900万人口中随机推行智能卡。咱们发现,虽然施行不完善,但新体系供给了更快,更可猜测且更少糜烂的NREGS付款流程,而没有对项目获取发生晦气影响。关于这些效果中的每个效果,试验组的散布一阶随机地支配了对照组的散布。出资是具有本钱效益的,因为仅NREGS获益人节约的时刻就相当于干涉办法的本钱,而且在NREGS和SSP项目中,政府和获益人之间的资金 "丢掉 "也显着削减。获益人绝大多数都倾向于这两个项意图新体系。总的来说,咱们的效果标明,出资于安全付出根底设施能够显着进步展开中国家施行福利项意图 "国家才干"。(JEL H53,H55,I32,I38,J65)

  展开中国家每年在脱贫计划上花费数十亿美元,但这些计划的履行状况往往很差,并遭到严峻糜烂的困扰(国际银行,2003年;Pritchett,2010年)。因而,出资于国家才干以改进项意图施行或许会有很高的报答。可是,虽然在最近的理论作业中现已着重了国家才干对经济展开的重要性(Besley和Persson,2009年,2010年),可是关于这种出资的报答的阅历依据有限。

  有用施行计划的一个常见束缚要素是短少安全的付出根底设施,无法转账给预期获益人。给贫民的钱经常被官员随手偷走,事例研讨估量资金 "丢掉 "率高达70%至85%(Reinikka and Svensson 2004; Programme Evaluation Organisation 2005; Niehaus and Sukhtankar 2013b)。因而,树立安全的付出根底设施能够使政府更简略准确地辨认获益人并将救济金直接搬运到其银行帐户中,这能够大大进步州施行计划的才干。

  最近的技能进步推进了这种观念的展开,这使得经过与经过生物核算认证的一起身份证件相联系的银行账户进行付出成为或许。在展开中国家,生物辨认技能被以为特别有出路,因为这些国家文盲率很高,因而广泛选用传统办法的身份验证如暗码或个人辨认码(PIN)是不现实的。这种付出体系在进步公共福利项意图绩效(一起也进步了贫民的金融包容性)方面的潜力已引起全球极大的注重,在80多个国家中至少有230个项目布置了生物辨认和付出体系(Gelb和Clark,2013年)。印度的雄心壮志的Aadhaar项目体现了这种热心,该项目计划为近10亿居民供给与生物辨认相关的仅有ID(UID),然后经过与UID相关的银行账户将社会项目付出过渡到直接福利搬运。到2015年6月,现已发放了超越8.5亿个UID,印度前财务部长宣称该项目将 "改动办理的游戏规则"(Harris,2013年)。

  一起,出于多种原因,人们对这些新付出体系的炒作持置疑情绪。首要,它们的施行需求处理一些列杂乱的技能和后勤应战,这引起人们的忧虑,除非一切组成部分都得到很好的施行,不然这项作业或许会失利(Kremer 1993)。第二,租金遭到要挟的既得利益者或许会损坏干涉办法并束缚其有用性(Krusell and Ríos-Rull 1996;Parente和Prescott 2000)。第三,假如因为技能问题而回绝真实的获益人付款,那么新体系或许会发生扫除过错。假如这不成份额地损伤了最软弱的获益人,那将特别令人不安(Khera 2011)。第四,在必定程度上削减糜烂或许会使糜烂搬运到其他方面,(例如,Yang 2008a),或许假如它首要按捺了官员施行脱贫计划的动机,就会自相矛盾地损伤贫民(Leff 1964)。终究,即便假定有活泼的影响,本钱效益也是不清晰的,因为现有的最佳估量取决于一些未经查验的假定(例如,见国家公共财务和方针研讨所,2012)。总的来说,无论是支撑生物辨认付出体系的爱好者或支撑置疑者,相关依据都十分有限。

  在本文中,咱们经过展现大规划试验评价依据,为添补这一空白做出奉献,数据来自印度推出生物辨认付出根底设施以进行社会福利付出的影响。与印度安得拉邦(AP)政府协作,随机承认了157个区域引进新的智能卡行动的次序,用于付出两个大型福利项目:国家村庄作业保证计划(NREGS)和社会保证养老金(SSP)。NREGS是国际上最大的作业福利项目(针对印度8亿村庄居民),但在施行进程中存在众所周知的问题,包含付出进程和丢掉问题(Dutta等人,2012年;Niehaus和Sukhtankar 2013a,b)。SSP项目经过向没有作业才干的村庄贫贫民口供给收入支撑来补偿NREGS(Dutta、Murgai和Howes,2010)。新的依据智能卡的付出体系运用了本地招聘的银行作业人员网络,对获益人进行生物辨认,并在村庄进行现金付出。因而,它为NREGS和SSP计划的获益人供给了与UID挂钩的直接福利搬运付出相同的有用功用。

  该试验在掩盖1900万人口的157个大街中随机分配了智能卡。如此规划的随机化使咱们能够处理展开中国家对随机试验的广泛忧虑:当政府有必要在更大的安排规划上施行相同的技能干涉时,研讨小规划的试点(特别是非政府安排主导的试点)或许无法供给准确的绩效猜测。因为咱们评价了政府的全面施行状况,咱们比以往更有决心,以为效果能够阐明相似技能在其他环境中的潜在影响(咱们在定论中评论了外部有用性的留意事项)。

  经过两年的项目推行,在两个项目中,试验组的智能卡付出份额现已抵达50%左右。这一两年内的转化率与其他状况下电子福利搬运的推行速度比较,可谓不遑多让。例如,美国用了15年多的时刻将一切的社会保证付出转化为电子转账,而菲律宾则用了5年的时刻将现金转账项意图掩盖率进步到40%左右。在亚太,无法抵达100%的转化率(虽然高档决策者清晰提出了这样的方针),这反映了推出一个杂乱的新付出体系所面对的后勤、行政和政治应战(详见第IC节和Mukhopadhyay等人,2013年)。

  因而,咱们在整篇论文中着重于 "意向试验 "剖析,这种剖析正确地估量了在 "意向 "施行新体系后,按现状施行的均匀收益。这些估量值发生了相关的方针参数,因为它们反映了政府高档官员决议出资新的付出体系后发生的影响,并扣除了在实践中伴跟着这样一个项意图一切后勤和政治经济应战。

  咱们环绕项目绩效的三个首要方面来安排剖析:付出物流、(避免)丢掉和项目准入。从付出物流开端,咱们发现智能卡为获益人供给了更快,更可猜测的付出流程,特别是在NREGS计划下。NREGS作业人员花费的时刻比对照组少了22分钟(少了20%),而且在完结作业后他们的付款时刻提早了5.8到10天(比对照组均匀快17-29%)。相关于对照组,付款推延的肯定误差也下降了21–39%,这标明付款变得愈加可猜测。SSP获益人的收款时刻也削减了,但削减起伏很小,在核算上不显着。

  关于丢掉,咱们发现试验组的家庭NREGS收入添加了24%,而政府在NREGS上的开销没有改动。终究效果是政府与方针获益人之间的资金丢掉大大削减。在进一步假定的根底上,(见第三节B),咱们估量试验组的NREGS丢掉削减12.7个百分点,相关于对照均匀削减41%。相同,SSP福利金额添加了5%,而政府开销没有相应改动,然后导致SSP丢掉量显着削减了2.8个百分点,相关于对照均匀值削减了47%。

  参与者在项目绩效的集约边沿上的这些收益并没有被广延边沿上的项目获取削减所抵消。咱们发现,陈述曾在NREGS作业的家庭份额添加了7.1个百分点(比42%的对照均匀值添加了17%)。咱们以为,这一效果是由 "准鬼魂获益人 "的份额显着下降所解说的,"准鬼魂获益人 "指的是官员以获益人的名义陈述作业,并要求为这项作业付出酬劳,但获益人既没有得到作业,也没有得到酬劳。这些效果标明,生物辨认认证的引进使官员们更难多报作业量(并抽走获益人不知道的额定薪酬),而官员们的最佳对策是保证更多的实践作业量与所报薪酬相对应,并相应添加对工人的付出。咱们发现对养老金的获取没有影响,SSP的参保率没有改动。

  咱们还查询了每个成绩边沿的影响散布。咱们没有发现任何依据标明,新制度使贫穷或弱势人群的境况变得更糟。关于每个具有显着正均匀影响的绩效维度,试验散布一阶随机地对照散布。因而,在效果散布的同一百分位数上,没有一个试验家庭相关于对照家庭的状况更差。试验作用也没有因村级基线特征的不同而发生显着改动,这标明各村都能从头的付出体系中取得广泛的收益。

  智能卡干涉办法给付出进程带来了两组首要改动。首要,它改动了担任办理资金流和付出的安排,并将付出点移至更挨近村庄的当地。

  其次,它引进了生物辨认认证。在对试验组效果的非试验性分化中,咱们发现付出及时性的改进彻底会集在改用新的付出体系的村庄,但在这些村庄内,承受或未承受生物辨认智能卡的获益人之间并无差异。比较之下,获益人付款的添加和丢掉的削减则彻底会集在实践收到生物辨认智能卡的NREGS和SSP获益人中。这标明,与新的付出体系相关的安排革新推进了付出进程的改进,而生物辨认认证是削减诈骗的要害。

  全体而言,数据标明,智能卡改进了获益者的收款体会,添加了预期获益者的收款,削减了糜烂,拓宽了项目收益的获取规划,而且在不大幅改动国家财务负担的状况下完结了这些方针。与这些发现一起的是,90%的NREGS获益人和93%的SSP获益人在阅历了依据智能卡的付出后,标明他们更喜爱新体系而不是旧体系。

  终究,智能卡好像具有本钱效益。就NREGS而言,咱们对获益人节约的时刻价值(450万美元)的最佳估量就超越了政府的项目施行和运营本钱(400万美元)。此外,咱们估量NREGS每年削减的3,850万元丢掉额,比施行新的智能卡付出体系的本钱高9倍以上。SSP计划每年削减的丢掉估量为320万美元,也高于该计划的本钱(230万美元)。丢掉的削减代表了从糜烂官员到获益人的再分配,因而不是帕累托式的改进。可是,假如社会规划者愈加注重计划获益者(或许更穷)的收益,而不是糜烂官员的不合法租金丢掉,那么削减丢掉的福利效应将是活泼的。

  咱们论文的榜首个奉献是对最近着重国家才干在经济展开中的作用理论作业的阅历补偿(Besley和Persson,2009,2010)。这篇文献的一个重要主题是,政治家或许以为国家才干出资的报答是长时刻累积的,而他们自己的利益时刻跨度或许更短。此外,理论和依据都标明,相关于为方针选民和利益集体供给资助的特定项目进行出资的鼓励,政治家出资于通用国家才干的鼓励或许是弱小的(Lizzeri和Persico,2001年;Mathew和Moore,2011年)。从这个视点来看,值得着重的是,智能卡不只发生了巨大的正报答,而且这些报答在短短两年内就完结了。因而,咱们的效果标明,出资于更好的项目施行才干或许会带来巨大和快速的社会报答,特别是在办理单薄的展开中国家。

  咱们也为削减展开中国家糜烂的作业做出了奉献(Reinikka和Svensson,2005;Olken,2007)。

  咱们的效果标明,虽然在文献中存在好坏参半的效果,可是选用技能完结自上而下的办理改进是具有潜力的。例如,Duflo、Hanna和Ryan(2012)发现,在非政府安排运营的校园中,有时刻戳的相片和金钱鼓励进步了教师的出勤率和考试成绩,而Banerjee、Duflo和Glennerster(2008)发现,一个相似的监控护理的行动在从非政府安排主导的试点过渡到政府施行时,被既得利益者所推翻。咱们的效果标明,当技能处理计划作为制度化方针决议的一部分大规划施行时,能够显着削减糜烂。在这个意义上,咱们的效果与Banerjee等人(2014)的效果一起,他们发现比哈尔邦政府将NREGS陈述和资金流体系现代化的行动下降了糜烂。相同,Barnwal(2015)发现,印度政府运用银行账户和生物辨认认证供给伙食用气补助的行动削减了对鬼魂获益人的丢掉。

  终究,咱们的效果进一步补偿了关于展开中国家付出和认证根底设施影响的越来越多的文献。Jack和Suri(2014)发现肯尼亚的MPESA移动钱银转账体系改进了危险分管;Aker等人(2015)发现在尼日尔运用移动钱银供给转账削减了本钱,并进步了妇女的家庭内部议价才干;Giné、Goldberg和Yang(2012)展现了生物辨认认证怎么协助马拉维的一家银行削减违约和晦气挑选。

  从方针视点来看,咱们的效果有助于印度和其他展开中国家正在进行的关于运用生物辨认付出技能供给服务的本钱和效益的争辩。咱们在定论中评论了咱们的效果的方针意义以及对各地和项意图外部有用性的正告。

  本文的其他部分安排如下。榜首节描绘了布景、社会项目和智能卡干涉。第二节描绘研讨规划、数据和施行细节。第三节介绍咱们的首要效果。第四节评论本钱效益。第五节是定论。咱们还包含一个广泛的在线附录,其间包含补偿项目细节和剖析。

  I. 情境与干涉

  AP智能卡项目将新的付出根底设施整合到了由村庄展开部办理的两个首要的社会福利计划中,这些计划为那些有才干(NREGS)和无才干(SSP)作业的人供给了全面的安全网。本节总结了这些计划以及智能卡的引进怎么改动了它们的履行状况,更多细节见在线附录A。

  A.全国村庄作业保证计划

  NREGS是印度的首要福利计划之一,也是国际上最大的作业福利计划,掩盖了国际人口的11%。2013年4月至2014年3月财务年度,印度政府对该计划的拨款为3,300亿卢比(55亿美元),占其预算的7.9%。该计划保证每个村庄家庭每年有100天的有偿作业。该计划没有资历要求,因为作业的手艺性质估量会引起自我定位。

  参与计划的家庭取得作业卡,作业卡上列出了家庭成员的名单,并有空位记载作业和付款状况。作业卡由当地的gram panchayat(GP)或村或曼德勒大街政府办公室发放。持有作业卡的工人能够随意请求作业,官员们有法令义务为邻近的项目供给作业,或许供给赋闲福利(虽然在实践中,很少供给赋闲福利)。NREGS的项目有些不同,但一般触及小型灌溉工程或改进边沿土地。项目工地由被称为 "田间助理 "的官员办理,他们在 "集结册 "上记载出勤和产出,并将其送到州政府办公室进行数字化处理,然后将作业记载上传到州一级,再由州一级发放资金以付出工人薪酬。

  图1中的A部分描绘了在引进智能卡之前,AP的付出流程。州政府将资金转到区域办事处,区域办事处将资金转到县办事处,县办事处将资金转到获益的邮局储蓄账户。工人经过前往邮局分局提取资金,在那里他们运用作业卡和存折承认身份。在实践中,工人们(特别是文盲)一般会把证件交给外勤助理,由他们操控和办理自己的账户:拿着存折去邮局,很多提取现金,然后回来村里分发。

  付出物流、丢掉和获取问题都是NREGS施行的妨碍。之前的研讨(Dutta等人,2012年)和咱们对照组的数据都标明,即便有条件做NREGS作业,付出进程也是缓慢而不牢靠的,束缚了NREGS对村庄贫贫民口的有用保证程度。据报道,在极点状况下,推延付出导致工人自杀(Pai,2013年)。

  付出进程也简略呈现两种办法的丢掉:多报和少付。例如,考虑到一个工人赚了100卢比:外勤助理或许会陈述说,他被拖欠150卢比,但只交给该工人90卢比,经过多报,将50卢比和少付10卢比收入囊中。两种极点的多报办法是:不存在的 "鬼魂工人",但却以其名义陈述作业并付出酬劳;以及的确存在的 "准鬼魂工人",虽然以其名义陈述作业并付出酬劳,但却没有得到任何作业或酬劳。在这两种状况下,付款一般被官员抽走。此前在同一布景下展开的作业标明,多报是最常见的丢掉办法,这或许是因为它触及从 "远方 "的纳税人那里偷盗,而且能够在工人不知情的状况下进行(Niehaus和Sukhtankar,2013a)。

  图1.试验组和对照组付出体系的比较

  留意:该图显现了Smartcards之前和之后NREGS付款的信息和资金流。TSP是技能服务供给商,是一家与银行签约的公司,担任处理电子转账的细节。CSP是客户服务商,获益人经过认证后从其处取得现金付出。在两个别系中,作业信息的向上活动是相同的。(1) 纸质点名册由全科医师保管,并送往曼德勒核算机中心;(2) 数字化点名册数据送往州财务体系。可是,资金的向下活动是不同的。在现状办法中,(3a)资金以电子办法从州到县再到曼陀罗,(4a)纸币被送到GP(一般经过邮局),然后送到工人手中。在启用智能卡的体系中(3b),资金以电子办法从州到银行再到TSP,(4b)TSP将现金转给CSP,CSP将现金和收据交给获益人(包含有智能卡和没有智能卡的获益人)。持有智能卡的获益人在收取薪酬前需求进行生物辨认身份认证。没有智能卡的获益人则经过 "人工付出 "的办法进行身份认证和承认付款收据。"SSP "付出的信息和资金流有以下不同。(1) 没有每周从全科医师一级向上承认获益人的信息流(没有点名册等);(2) 在现状办法中,全科医师官员直接向获益人付款,有时是在他们家里;邮局不参与;(3) 在启用智能卡的体系中,付款的办法与NREGS获益人相同。在这两种办法中,SSP的付出办法都是每月月初付出,而不是像NREGS那样每周或每两周付出一次。请留意,依据智能卡付出的银行/TSP/CSP结构反映了印度储藏银行(RBI)的规则,即账户只能由持牌银行创立。因为银行分支机构的固定本钱一般太高,无法为村庄区域供给有利可图的服务,因而,RBI答应银行与TSP协作,一起供给和运营不加润饰的账户,这些账户可用于储蓄、福利搬运、汇款和取现。在实践中,这些账户只用于提取政府福利,而不用于存款或坚持余额。

  终究,虽然依据规划,NREGS的作业和付款应仅受工人需求的束缚,但计划的获取并不完善。在实践中,供给好像是束缚性的约束要素,NREGS的可用性遭到预算分配水平以及有限的当地行政才干和施行项意图志愿的约束(Dutta等人,2012年;Witsoe 2014年)。咱们的数据证明晰这一点,在咱们的对照组中,只要不到4%的工人陈述说他们能够随时取得NREGS作业。

  B.社会保证养老金

  社会保证养恤金是针对弱势集体的无条件月度付款。该计划掩盖了600多万获益人,AP每年开销大约180亿卢比(3.6亿美元)的费用。资历仅限于被归类为贫穷线以下的家庭成员,他们有必要是收取养老金的区域的居民,而且不属于任何其他养老金计划的规划。此外,收取者有必要契合以下四类条件之一:晚年(65岁以上)、寡妇、残疾人或某些颠沛流离的传统作业。养老金名单由乡民大会(gram sabhas)提出,并由县政府同意。养恤金每月付出200卢比(约3美元),但残疾养恤金在外,它付出500卢比(约8美元)。与NREGS不同的是,养恤金付款一般在每月榜首周由指定的村展开官员在村里发放。付款以现金付出,获益人在纸质获益人名册上签字或按拇指印以承认收到福利。

  SSP计划好像比NREGS履行得更好。Dutta、Murgai和Howes(2010年)发现,该计划方针清晰,丢掉率相对较低(在卡纳塔克邦约为17%,不到其他相似福利计划的一半)。咱们也没有发现关于获益人对SSP付出进程的投诉的文件依据。这或许是因为它是一个简略的进程,有一个固定的获益人名单,获益人在一年中每个月的固定时刻收到固定金额的付款,而NREGS则不同,在NREGS中,政府需求弄清楚在65%持有作业卡的村庄人口中应该向谁付款,以及应该向他们付出多少钱——这两者或许每周都不同。

  C.智能卡付出

  智能卡项目是印度施行生物辨认付出体系的榜首次大规划测验。这是一个归纳干涉办法,引进了两套互补但概念上不同的革新办法:一套是技能革新,一套是安排革新。

  在技能上,干涉办法改动了获益人在收款时承认身份的办法。在现状下,获益人经过向担任核实付款的代理人出示身份证件来证明身份。依据智能卡计划,在注册活动期间搜集生物辨认数据(一般是一切10个指纹)和数码相片,并与新创立的银行账户挂钩。然后向获益人发放实体智能卡,其间包含他们的相片和(一般)一个内嵌的电子芯片,存储人生阅历、生物辨认和银行账户的具体信息。获益人运用这些卡按以下办法收取金钱:(一) 他们将卡刺进客户服务供给者操作的服务点设备,该设备读取卡并检索账户细节;(二) 设备提示随机挑选十个手指中的一个进行扫描;(三) 设备将扫描效果与卡上的记载进行比较,假如符合,则授权买卖;(四) 付出所要求的现金数额;(五) 设备打印出收据(在某些状况下,用当地言语泰卢固语宣告买卖细节)。在线附录中的图A.1显现了一个智能卡样本和正在进行的指纹扫描。

  在安排上,干涉办法改动了担任办理资金流和交给付款的供给商和作业人员。安得拉邦政府(GoAP)与银行签定合同,办理这两个计划的付款,这些银行又与技能服务供给商(TSP)签定合同,办理账户;然后,技能服务供给商招聘和训练CSP,处理现金办理和付款的终究一步物流作业。图1中的B组显现了政府经过银行、TSP和CSP向该计划的获益人供给资金的状况。GoAP为每个区域指定了一个银行-TSP配对,并对一切搬迁到新的依据智能卡的付出体系中的GP付出付出给予2%的佣钱补偿(银行和TSP自行洽谈佣钱的分配条件)。

  GoAP 要求在将 GP 转化为新的付出体系之前,GP 中至少有 40% 的获益人要注册并取得智能卡;这个门槛别离适用于每个项目。一旦GP被 "转化",该GP中一切抵达门槛的项意图付出都将经过银行-TSP-CSP体系进行,即便是没有注册或没有取得智能卡的获益人。没有注册智能卡的获益人从CSP收到现金付款,并依据获益人名册进行人工记载。

  GoAP政府还规则了选拔社区支助员的标准,要求社区支助员有必要是寓居在所服务村庄的妇女,完结中学教育,与村官没有关系,最好是历史上处于晦气位置的种姓的成员,而且是自助集体的成员。虽然满意一切这些要求往往是困难的,有时乃至是不或许的,但被选中的社区服务员一般比曾经发放金钱(别离为NREGS和SSP)的邮局官员或村展开官员(都是政府雇员)更挨近获益人。此外,因为CSP驻扎在村里,他们在地理上也更挨近获益人。

  像智能卡这样杂乱而雄心壮志的革新,其作用必定取决于纸面上的规划和履行的成功。现实上,亚太政府在施行智能卡时面对着许多技能、后勤和政治应战。即便有最杰出的志愿和行政上的注重,注册数千万获益人、分发智能卡和服务点设备、承认和训练CSP,以及树立现金办理协议也是一项不简略的使命。最重要的是,从现状体系中获益的当地官员简直没有与项目协作的动力,他们有时企图掠取项目(例如,经过影响CSP的挑选)或推延项意图施行(例如,以项目给获益人带来的问题为由)。另一方面,亚太政府的高档官员将该项目列为优先事项,给予其很多的行政资源和注重。更广泛的是,GoAP对NREGS做出了坚决的许诺,而AP是运用联邦资金专门用于该项意图领导者。咱们的估量涵盖了一切这些要素:它们衡量了方针层面决议大规划施行智能卡的影响,并扣除了一切实践的杂乱要素。

  D.智能卡的或许影响

  先验地看,智能卡干涉办法或许会在多个方面影响项目绩效。为了协助安排下面的剖析,咱们环绕影响的三个首要方面来安排剖析:付出物流、丢掉和项目准入。

  首要,付出物流或许能够改进或恶化。例如,智能卡能够加速付出速度,将买卖从(一般是悠远的)邮局搬运到村内的一个点。可是,假如社区服务供给者不那么牢靠,或许结账进程因技能问题而变慢,那么智能卡相同能够轻易地减慢这一进程。相同,现金的及时供给或许会改进或恶化,这取决于银行和TSP对资金流和现金物流的办理相关于现状怎么。在最坏的状况下,干涉办法或许会堵截对无法取得卡、丢掉卡或面对认证设备毛病的获益人的付款。

  第二,丢掉或许会削减,也或许不会削减。原则上,智能卡应削减对鬼魂获益人的付款,因为鬼魂没有指纹,一起也使官员更难以真实获益人的名义收取付款,因为他们有必要在场,供给生物辨认输入,并收到收据,以便与付出的金额进行比较。可是,这些观念的条件是,实地技能按规划作业,而且社区服务供给者并不比当地GP官员和邮局作业人员更简略糜烂。此外,要想大起伏削减丢掉,或许需求挨近彻底施行,但干涉办法十分杂乱,不或许彻底施行。

  终究,计划准入也或许会得到改进或遭到影响。就NREGS而言,削减租金或许会下降当地官员拟定和施行项意图活泼性,这或许会削减取得项意图时机。另一方面,削减官员多报工程量的动机(因为钱现在直接给了获益人)或许会促进他们添加实践工程量(以更好地与夸张的名单相对应),这或许会添加NREGS的运用。换句话说,假如智能卡使官员们更难抽走资金,那么更多的资金就能够用于实践作业,并或许导致NREGS的施行更挨近计划拟定者的意图(更多的作业、更多的工人酬劳和更多的村庄财物发明)。在SSP的状况下,削减丢掉或许会进步进入SSP获益人名单的不合法价格。

  智能卡干涉办法包含技能和安排立异,咱们的意向性医治估量反映了这两组改动的归纳影响。咱们在第三F节中对这两部分的相对奉献进行了非试验性分化。终究,咱们尽或许平行地提出了NREGS和SSP项意图效果,但没有理由等候相似的影响,因为底子付出应战和已有的施行质量都是不同的。

  II. 研讨规划

  A.随机化

  美联社智能卡项目开端于2006年,但需求时刻来战胜开端的施行困难,包含合同签定、与现有体系整合、规划注册和现金办理的后勤作业、以及拟定财务陈述和核对流程。因为政府与一家一起的银行签约,以在每个区域内施行该项目,而且因为多家银行参与,跟着时刻的推移,跨区域的绩效呈现了相当大的异质性。到2009年底,在23个区域中,有8个区域的担任银行开展甚微;。在2010年头,政府决议在这些区域从头启动该计划,并将其合同从头分配给在其他区域施行了智能卡的银行。这个“新的开端”为智能卡的试验性评价发明晰一个有吸引力的环境,其原因有两个。首要,能够在这八个区域中将干涉办法的施行随机化。其次,其他区域现已处理了首要的施行应战,在评价之前发生了“安稳”的施行模型。

  咱们在这八个区域进行了评价(请拜见在线附录图C.1),这些区域的村庄人口总数约为1900万。虽然不是随机挑选的,但它们在首要社会经济方针上看起来与美联社其他的13个非城市区域相似,包含村庄区域、固定种姓、受教育程度和农业劳动力的份额(请拜见在线附录D.1)。它们在地理上也广泛整个州,代表三个历史上天壤之别的社会文化区域:两个坐落安得拉沿海区域,三个坐落拉亚尔塞玛和泰兰加纳邦。

  这项研讨是依据J-PAL南亚和安得拉邦政府之间的正式协议下进行的,该协议旨在将曼荼罗区域转化为智能卡体系的次序随机化。咱们经过抽签将一共296个男同性恋分配给了医治和对照状况,办法如下:将112个男同性恋分配给医治组,将139个男同性恋分配给“缓冲”组,将45个男同性恋分配给对照组(在线附录图C.1)。咱们只搜集医治组和操控组的查询数据; 咱们创立了缓冲组,以保证在将智能卡布置到医治环境中之后但在将其布置到操控环境中之前,咱们有时刻进行终端查询(在此期间能够在缓冲组中进行注册而不影响对照组)。在处理计划和操控计划中,计划施行之间的实践滞后时刻超越两年。依据区域和社会经济特征的首要组成部分对随机分组进行分层。在线附录表C.1显现了用于分层处理的特征之间的处理和操控功用之间的持平性测验,毫无疑问,它们之间没有显着差异。表C.2陈述了基线查询中咱们一切首要效果以及家庭社会经济要害特征之间的平衡;NREGS的28个差异中的3个和SSP的17个中的2个在10%的水平上很显着。在实证剖析中,咱们包含了对村级基线均匀值的操控,以查验咱们的效果对任何时机不平衡的敏感性。

  B.数据搜集

  咱们的数据搜集旨在广泛地捕捉影响,包含预期的正面和负面影响;有关具体信息,请拜见在线附录B。咱们首要搜集了获益人名单和已付出的福利的官方记载,然后对已注册参与者的样本进行了具体的基线和终究家庭查询。住户查询包含有关NREGS和SSP的收入和参与的问题,以及有关一般收入、作业、消费和财物的问题。咱们在2010年8月至10月初的基线和2012年底进行了查询,以获取有关那年5月下旬至7月初之间NREGS参与的信息,因为这是大多数区域所见的顶峰期(见图2)。基线查询后不久,干涉办法就在医治曼陀罗中推行。在咱们的终究查询中,咱们还对NREGS工地进行了突击审阅,以独立核实在场工人的数量。

  在线附录C.2中供给了有关采样程序的完好具体信息和评论。简而言之,咱们对880名GP进行了抽样查询。在每个GP中,咱们对10个家庭进行了抽样,其间6个来自NREGS作业卡持有人,别的四个则来自SSP获益人。依据官方记载,咱们的NREGS样本包含5个家庭,其间至少有一名成员在5月和6月曾作业过,还有1个家庭没有成员在作业中。种抽样规划在估量渗漏(房子一切者陈述为作业事项)和估量取得作业的比率(一切家庭都很重要)方面权衡了权力。在咱们的终究查询中,咱们对8,774户进行了抽样,其间咱们无法查询或承认存在295个家庭,而365个家庭被确以为虚拟住户,留给咱们8,114个家庭的查询数据(相应的基线数字别离为8,572、1,000、102和7,425)。

  所得数据集是村庄等级和家庭等级的重复横截面。这是经过规划的,因为终究样本应代表其时的潜在参与者。咱们验证该医治办法不会影响抽样框的巨细或组成(在线附录C.3),这标明咱们的估量医治作用不会因潜在项目获益人组成的改动而混杂。

  虽然在表阐明和在线附录表B.1中供给了具体信息,但咱们在此处扼要描绘了首要效果变量的结构。NREGS的付款流程和计划收益效果会集在2012年5月28日至7月15日的为期七周的研讨期内,而SSP的收益进程与2012年5月、6月和2012年7月有关。关于每个计划,要求每个获益人陈述在这些时刻段内,均匀收款时刻(以分钟为单位),包含花费在未成功抵达付款站点的时刻。关于NREGS,咱们还要求完结作业的每一周的切当收款日期,然后使咱们能够将付款推延核算为该周完毕至付款日期之间的天数。别的,咱们将付出滞后时刻的误差核算为w周个人付出推延与w周之间差值的肯定值。咱们没有从SSP获益人那里搜集付款日期的相似数据,因为在开端的实地查询期间,付款滞后并未成为他们首要注重的问题。

  这两个程序的官方付款均来自官方付款数据。关于NREGS,咱们将正式记载的拼写分配给与查询研讨周相对应的均匀值,并按终究研讨周数7进行均匀,并在家庭层面汇总数据,以防万一将作业付款分配给家庭成员。关于SSP,这仅是2012年5月、6月和2012年7月向单个获益人的均匀开销。关于这两个项目,咱们都考虑将官方付款是一切付款(包含虚拟获益人)。为了在查询中把握收入状况,咱们向官方抽样的作业卡上所列的每一位NREGS获益人问询每一个研讨周所做的作业和收到的酬劳的细节,生成均匀年龄的周收据,并在家庭层面上进行汇总。关于SSP获益人,咱们问询他们在研讨月份是否向官员付出了任何金钱以取得他们的福利,并从他们每月应该付出的养老金中减去这些金钱。关于这两个项目,假如官方付出了金钱,但该家庭或获益人是虚拟的,咱们以为收到的金钱为零。终究,走漏仅仅官方陈述和查询陈述之间的差异。

  C. 榜首阶段和恪守状况

  图3运用行政数据制作了2010年至2012年测验使命中的项目推出状况。到2012年7月,82%(89%)的测验组县 "转化"(界说为至少有一名GP转化)了NREGS(SSP)付款。在转化后的县,83%(93%)的GP已转化为NREGS(SSP)付出,其间 "转化"意味着经过新的银行-TSP-CSP体系进行付出。这些付款或许包含经过认证的付款、向持有智能卡的作业人员付出的未经认证的付款,以及向没有智能卡的作业人员付款。运用智能卡向获益人付出的金钱("有卡付出",包含认证和未认证的金钱)占到了转化后GP付出金钱的三分之二。总的来说,到2012年5月,两个项目中约50%的测验授权付款都是 "刷卡"的。这种掩盖率与其他当地的付出流程改动的体现比较是很好的。例如,菲律宾的一个归纳现金搬运项目(4Ps)花了五年时刻才抵达40%的掩盖率(2008-2013年)(Bohling和Zimmerman 2013a)。

  谈到试验规划的合规性,测验区域的抽样GP更有或许搬迁到新的付出体系,67%(79%)的NREGS(SSP)"刷卡"付出,而抽样对照GP只要0.5%(0%)(表1)。在测验区,与持卡获益人进行买卖的全体比率为45%(59%),而在对照区则没有陈述任何持卡买卖。咱们还能够运用查询数据评价合规性,查问询询了获益人对智能卡的运用状况。在测验区域,大约38%(45%)的NREGS(SSP)获益人说他们最近运用了智能卡,而在操控区域,1%(4%)的获益人宣称他们运用了智能卡。后一个数字很或许反映了获益人在注册(搜集生物辨认和发卡的进程)和刷卡买卖自身的开端之间的一些交集,因为政府直到年底查询后才答应在操控区开端刷卡买卖。官方数字和查询数字也不能直接比较,因为前者描绘的是买卖,而后者描绘的是获益人。

  考虑到榜首阶段,咱们鄙人文中要点注重意向测验(ITT)估量,它能够被解说为对应于大约一半完好履行的均匀测验作用。

  D. 评价

  咱们陈述了ITT的估量效果,比较了测验区和操控区的均匀效果。关于SSP,一切效果都是在个人获益人层面进行估量的;关于NREGS,一切效果都是在被问及的层面--个人、按周的个人或家庭--进行估量的,除非为了与官方数据进行比较而需求进行汇总。一切的回归剖析都经过反抽样概率加权,以取得NREGS作业卡持有者或SSP获益者人口的均匀部分效应。咱们在一切回归中加入了区域固定效应和用于分层随机化的行政区特征向量的榜首主成分(PCmd),以及行政区一级的聚类标准误差。因而,咱们估量:

  在该公式中,Yimd是m区和d区中家庭或个人i的效果,Treatedmd是第1波使命区的方针。

  注:该表剖析了到2012年7月的NREGS和SSP付款智能卡的运用状况。每个查询效果均以村为单位(GP:行政村),付出卡区划已搬运到依据智能卡的付出,一般发生在40%的获益人取得卡之后。均匀分数卡付出是在测验环境中与卡片获益人进行买卖的份额。这两个效果均来自官方数据。第3列和第4列陈述了GP中依据查询的智能卡均匀获益运用率或依据生物特征的付出体系。NREGS官方办法和查询办法之间查询次数的差异是因为短少首要对照GP的数据缺失,这些GP乃至还没有开端注册。假定在这些GP中没有任何卡式付款,则会添加对施行的测验作用。一切回归都包含用于分层随机化的曼荼罗特征向量的榜首个首要成分。标准误差集合在括号内的水平上。

  在或许的状况下,咱们还陈述了包含Y0变量的GP基准水平标准,以进步精度和评价对任何随机失衡的敏感性。然后咱们估量

  其间P索引村委会或许行政区划,留意,咱们很简略在一切状况下回绝 γ = 1,因而不陈述差异中的差异估量。

  Ⅲ:智能卡付出的影响

  A.对付出物流的影响

  对照组的数据证明,NREGS付出一般会推延。对照组的获益人在完结给定的作业后均匀等候34天才干收到付款,是法令规则的14天的两倍多(表2)。搜集进程也很耗时,对照组的均匀搜集时刻差不多是两个小时的游览和排队收费。

  注:第1-4列中的因变量是收款的均匀时刻(以分钟为单位),其间包含在收款方查询到的不成功的付款地址所花费的时刻。第5列和第6列中的因变量是完结作业与收到NREGS付款之间的均匀天数推延。第7列和第8列的效果是与一周特定的中位水均匀匀水平误差的肯定误差。因为第5-8列的数据处于个人周水平,因而咱们包含了周固定效应以吸收研讨期间的差异。一切回归都包含用于分层随机化的曼荼罗特征向量的榜首个首要成分。标准误差集合在括号内的水平上。

  智能卡极大地改进了这种状况。收取国家药物办理规划付款所需的总时刻在分配给测验的人员中削减了22分钟(占对照均匀时刻的20%)。收取金钱的时刻关于承受过社会保证计划的人来说也削减了,可是这种削减在核算学上并不显着(表2:NREGS的第1和第2栏,SSP的第3和第4栏)。咱们还发现,收到或挂号智能卡的NREGS和SSP获益人中,超越80%的人陈述说智能卡加速了付出速度(表6)。

  NREGS收件人在作业后收到付款的推延时刻也较短,这些推延变得更可猜测。表2第5和第6栏陈述说,承受测验使作业与收取国家人力资源调理规划付款之间的均匀天数削减了5.8至10天,即削减了对照均匀值的17-29% (超越14天法定限额的29-50%)。还有一些暗示性的依据标明,付出时刻的不承认性有所下降。虽然咱们不直接丈量,第7和第8栏显现付出滞后的变异性--从中位数水平推延丈量的均匀差,因而相应于一个健全版别的测验--下降了对照均匀值的21-39%。这种削减的改动关于信贷紧缩的家庭来说是很有价值的,因为他们需求匹配收入和开销的时刻。智能卡大大改进了这种状况。

  B. 对付款金额及走漏的影响

  承受测验的人员也收到了更多的钱。关于NREGS测验者,面板A的第3列和第4列表3效果标明,在咱们的终究研讨期间,每周收入添加了35卢比,占对照组均匀值的24%。关于SSP获益人,在咱们的终究查询(5-7月)之前的三个月中,每个获益人的收入添加了12卢比,或许说是对照均匀值的5%。比较之下,咱们看不到对这财务开销的影响。关于咱们终究抽样查询的工人,咱们发现在处理和操控方面,官方NREGS付出没有显着差异。相同,SSP开销也没有改动((别离是A与B面的第1和第2栏)

  注: 本表陈述了官方或查询记载中所陈述的计划利益回归(卢比)。两个小组均包含一切抽样住户/获益人,他们(i)被查询队发现与官方纪录相符,或(ii)被列入官方纪录但被确以为虚拟。虚拟是指在2012年5月28日研讨期间开端前已被证明不存在或永久移民的家庭或获益人。在A面中,每个效果查询指的是完结NREGS作业的家庭等级每周均匀金额研讨期间为2012年5月28日至7月15日。官方是指官方招集记载中列出的已付出金额。查询是指获益人陈述的已收到的付款;咱们只包含正式抽样作业卡上列出的获益人。走漏是这两个数量之间的差。BL GP Mean是在基准研讨期内2010年5月31日至7月4日完结的NREGS作业的家庭水平每周GP均匀数。在B面中,每个效果查询效果是指2012年5月,6月和2012年7月均匀SSP每月金额。官员是指官方开销记载中列出的已付出金额。查询是指获益人陈述的已收到的付款。走漏是这两个数量之间的差。BL GP均值是2010年5月,6月和2010年7月基线期的GP均匀每月SSP量。一切回归均包含用于分层随机化的曼荼罗特征向量的榜首个首要成分。标准误差集合在括号内的水平上。

  承受者陈述说取得更多收入而政府开销没有改动,这一现实意味着,这两个计划的丢掉削减了。A面板的第5列和第6列承认,NREGS官方收入与查询收入每周衡量之间的差异显着下降了25卢比。SSP计划的效果反映了NREGS效果:咱们发现每笔养老金的漏失削减了7卢比月。相关于财务开销,这意味着走漏削减了2.8个百分点,相关于操控均匀值B而言,削减了47%。

  虽然咱们发现NREGS走漏量显着削减的依据,但要预算这种削减量(占均匀走漏量的份额)还需求更多数据。咱们不能简略地将一个特定家庭的收入陈述与政府陈述的作业卡开销进行比较,因为实践上,许多家庭的姓名中列有不止一张作业卡。运用官方记载来核算咱们研讨区域的作业卡总数,以及第68轮全国抽样查询(2011年7月至2012年6月)的数据来估量那些具有至少一张作业卡的区域的家庭数量,咱们核算出,作业卡的数量超越具有作业卡的家庭数量的均匀系数为1.9。这意味着,假如咱们不考虑多个作业卡,咱们将大大轻视走漏。现实上,表3的A面板标明,对照组的保存估量为每周20卢比的负走漏率。

  为了取得一起的均匀走漏估量,咱们需求对多个作业卡进行校对。咱们这样做如下:咱们依照上述核算办法,经过该区域每个具有作业卡的家庭的估量作业卡数量来扩展每个区域发行的官方付款记载。然后,咱们将每个家庭(而不是每个作业卡)的均匀开销与每个家庭的均匀收入进行比较。运用此办法,咱们估量(表E.1)操控区域的终端走漏率为30.7%,处理区域的终端走漏率为18%,这意味着智能卡可将走漏削减约41%。

  削减走漏的余量。咱们依照前面评论的三个余量研讨了走漏的削减:虚拟人、陈述过多和付款短少人群。关于SSP,将走漏分化到这些组件中相对简略,因为每类获益人的权力都是固定的。关于NREGS而言则难度更大,因为工人的应享权力是经过对他们履行的各种作业的数量运用杂乱的计件薪酬表来承认的,而咱们无法衡量后者,例如挖出的立方英尺土壤。因而,咱们注重的是NREGS的三种类型的发生率,而不是其数量:接下来,是陈述的查询付款为零但官方付款为正的作业卡方针,是过度陈述的代表;终究,收受贿赂的行为是收款短少的一种衡量手法。

  NREGS虚拟获益人的削减量是微短少道的,虽然虚拟人的发生率是11%(A面表4第1栏和第2栏)。鉴于智能卡没有全面掩盖,以及政府不制止未经授权的付款的行政决议,这就显得短少为奇。因而,获益人名单没有被铲除,而且或许持续向这些作业卡付款。咱们还发现,这对欠付的影响是有限的,衡量办法是:是否有必要付出贿赂才干收款(A面的第5列和第6列)。因为咱们发现很少会有少付款的现象(对照组的发生率为2.6%) ,智能卡在这方面的增值价值或许有限。

  注:该表剖析了削减走漏的途径。面板A陈述了NREGS的三种类型的发生率:虚拟、陈述过多和付款短少,而面板B将SSP的实践金额卢比分化为这些途径。在两个表中,“虚拟家庭”指的是在研讨期开端于2012年5月28日(2010年5月31日)之前被确以为不存在或已永久搬迁的家庭或家庭中的一切获益人。NREGS的其他过度陈述是陈述了官方付款为正但零查询付款(不包含虚幻)的作业卡的发生率;请留意,与表3的面板A比较,查询值的下降是因为此处咱们删除了零官方付款的作业卡。收受贿赂是指为了承受NREGS的付款而付出的贿赂。对SSP的其他夸张陈述是官员陈述获益人为收受者与获益人以为他们有权不包含鬼魂付款之间的差异。SSP的少付额是指为了在2012年5月至2012年7月间收取养老金而付出的每月金额。一切回归都包含用来对随机化进行分层的曼荼罗特征向量的榜首个首要成分。标准误差集合在括号内的水平上。

  可是,关于NREGS中的过度陈述,咱们的代替方针大幅下降。陈述的官方付款为正,但查询金额为零(不包含虚拟人)的作业卡份额大幅下降了8.4个百分点,即32% (A面第3-4栏)。这一效果反映在图4中,该图显现了官方和查询付款的分位处理作用图; 在这里,咱们看到: (一)在分配的任何部分,官方付款没有改动; (二)陈述收到零付款的获益人的发生率显着削减; (三)与陈述收到正付款的操控家庭比较,收到的金额没有显着改动。

  图4.分位数测验对要害效果的影响

  注:图A–F显现非参数处理作用。收款时刻:NREGS(面板A)是收款的均匀时刻,包含不成功前往付款站点的时刻。付款推延:NREGS(面板B)是完结作业与依据NREGS收到付款之间的均匀天数推延。官方付款额:“官方:NREGS”和“官方:SSP”(面板C和E),是指官方招集开销记载中列出的已付款额。查询付款金额“查询:NREGS”和“查询:SSP”(面板D和F)是指获益人陈述的已收到的付款。NREGS(数据取自研讨期末2012年5月28日至7月15日),而SSP官方数据为6月、7月和8月付款的均匀值。一切数据均由具有Epanechnikov核和概率权重且具有自举标准误差的核加权部分多项式滑润函数拟合。因变量是相应效果线性回归的残差矢量,其间曼荼罗特征矢量作为回归变量的榜首主成分用于对随机化和区域固定效应进行分层。

  这些效果标明,走漏削减的首要原因是准虚拟人群发生率呈现下降: 真实的获益人曾经没有得到任何NREGS作业或酬劳,虽然官员正在陈述作业并要求他们酬劳。假如其间一些家庭现已注册了智能卡,官员将不再或许在不知情的状况下提取付出金钱,因而官员们的最佳反响好像是向这些家庭供给实践作业和付出金钱(见下文关于运用状况的效果)。SSP走漏削减量的分化(表4中的B面)显现出一切三种办法的走漏量都有所削减,这标明智能卡或许在一切维度上都具有改进的SSP功用(虽然各个边沿赢利都不显着)

  NREGS过度陈述的削减提出了另一个问题:假如智能卡削减了官员在NREGS上的租金,为什么他们不添加索赔金额(经过添加虚拟人的数量)来补偿丢掉的租金呢?与官员的对话标明,这样做的首要束缚要素是,在美联社的NREGS中运用预算上限,即外部固定用于预算意图的NREGS的最大开销(Dutta等人2012年也陈述了这一状况)。假如在当地一级履行,这些限额将束缚当地官员添加对智能卡索赔的才干。

  虽然咱们不能直接查验上述假定,但即便咱们超出研讨期和抽样GP,在测验范畴的官方付出也没有显着添加(表3的A面)。2010年和2012年(基准年和中止年)以及一切GP每周正式付款状况的改动标明,在任何时候测验和操控方面都没有显着差异(图2) ,即便在智能卡于2010年夏日开端推出之后,测验和操控系列依然亲近彼此盯梢,这激烈标明存在约束要素,这些要素束缚了当地官员添加对已完结作业的要求的才干。

  C.对程序拜访的影响

  虽然智能卡或许经过削减走漏使参与者获益,但它们或许会使其他人更难参与。因为体系和鼓励两方面的原因,接入率或许下降。体系方面来讲,假如获益人无法取得智能卡或无法成功进行身份验证,则或许无法参与。此外,经过削减走漏,智能卡能够首要削减官方运转程序的首要动机。关于NREGS来说特别如此,虽然它实践上供给了按需供给作业的权力,但实践上却是配给的(Dutta 等人,2012年)。现实上,在咱们的对照组中,20% (42%)的家庭陈述提出,在私营部门需求疲软(严重)的5月(1月) ,他们的家庭中有人无法取得NREGS的作业。只要3.5%的家庭标明,村庄中的任何人都能够随时在NREGS上取得作业(表5)。因而,智能卡是否会危害程序拜访权是一个首要问题。

  咱们没有依据标明的确如此。假如有什么差异的话,在咱们的研讨期间,具有经过处理的作业卡的家庭更有或许在 NREGS上完结作业的或许性比对照组要高7.1个百分点 (表5第1和第2栏)。结合上一节的效果显现,准虚拟的NREGS工人的发生率显着下降,再加上上一节的效果,这些效果标明,关于官员陈述作业才干下降而不向相应工人供给任何作业或酬劳的状况,最佳对策是向这些工人供给更多的实践作业和酬劳。除了查询期间实践作业量的添加外,第3至6栏还显现,自我陈述的作业状况在一年中其他时刻也有所改进。除了一个以外,其他的影响都并不显着。但与以为一旦引进智能卡的官员“中止测验”的观念不一起。从核算上看,为取得NREGS作业而付出的贿赂也较低(核算数字显着)(第7栏和第8栏)。

  注:下表剖析了家庭一级用户对NREGS和SSP的拜访。第1栏和第2栏陈述在2012年底(5月28日至7月15日)研讨期从事作业的家庭份额。假如在此期间有任何家庭成员在NREGS上作业,则该家庭被视为“正在作业”。在第3列和第4列中,效果是一个方针,该方针标明是否有任何家庭成员虽然希望在5月份(劳动力需求疲软)或1月份(顶峰劳动力需求期间)作业,但仍无法作业。在第5列和第6列中,效果标明被查询者是否信赖该村中任何需求NREGS作业的人都能在任何时候得到它。在第7列和第8列中,效果是一个方针,用于指示辩论人是否有必要在终究研讨期间取得贿赂才干取得NREGS作业。请留意,在第7列和第8列中仅考虑在终究研讨期间作业的NREGS获益人。在第9列和第10列中,效果是2011年和2012年被查询者是否有必要付出贿赂才干进入社会保证计划获益人名单的方针(因而只包含新的进入者)。一切回归都包含用于分层随机化的曼荼罗特征向量的榜首个首要成分。标准误差集合在括号内的水平上。

  鉴于从理论上讲,削减走漏对程序拜访的潜在负面影响,咱们应该怎么解说数据中短少负面影响的状况?一种假定是,在咱们进行终究查询之前,官员们底子没有时刻调整他们的行为(并削减他们在 NREGS 上的作业)。可是在咱们进行查询时,咱们数据中的均匀GP转化时刻为14.5个月,这意味着在新体系下,NREGS阅历了两个完好的顶峰时节。更广泛地讲,咱们没有发现任何依据标明跟着时刻的推移测验作用呈现在任何官方效果(例如图2)。因而总的来说,咱们好像更有或许查询到一种安稳状况的效果。

  关于咱们的研讨效果,一个更合理的解说是,首要的 NREGS 官员(现场助理)不办理任何其他的政府项目,这或许束缚了搬运寻租尽力的时机。此外,虽然寻租时机削减,但施行NREGS项目或许依然是外勤助理最挣钱的活动(留意,咱们依然估量测验的走漏率为20%)。这或许减轻了潜在的广泛的负面保证金影响。

  相同,咱们也没有发现削减拜访SSP程序的依据。因为养恤金是重要且是固定供给的,因而,令人忧虑的是,削减每月付款的丢掉只会将这种糜烂搬运到挂号阶段,然后添加了获益人有必要受贿才干开端收取养恤金的或许性。咱们发现没有依据标明在注册阶段削减SSP走漏会添加贿赂的发生率。表5的第9列和第10列显现,在开端施行智能卡后挂号的SSP获益人中,这些贿赂的发生率实践上比现已处理的获益人低5.5个百分点(占对照均匀值的73%),虽然这一效果在核算学上并不显着。

  D.影响的异质性

  即便智能卡对一般程序运用者有利,但也有或许危害了一些人的利益。例如,弱势家庭或许更难取得智能卡,效果导致状况变得更糟。虽然从界说上不能承认个别层面的处理作用,但咱们能够经过两种办法查验软弱性假定。

  首要,咱们查验了官方付出和查询效果的量化处理效应,这些效果显现出了显着的均匀影响(收款时刻、付款推延和收到的付款)。咱们发现,关于每一个效果,测验散布随机地占有操控散布的主导位置(图4)。因而,在效果散布中,没有一个测验家庭比较于处于相同百分位数的对照家庭会更糟。

  第二,咱们查看在村一级,测验作用是否随基线特征而改动。咱们发现,测验作用并没有因为每个首要效果变量的基线值而发生异质性,这标明项意图影响具有广泛的根底(在线附录表F.3,第1行)。全体而言,这些数据并没有标明任何特定的集体遭到了智能卡的晦气影响。咱们在在线附录F中评论了表F.3的其他部分。

  E.获益人对干涉办法的观点

  截止现在为止,估量的测验作用标明,智能卡无疑会改进服务的供给。可是,咱们的效果衡量标准有或许遗漏了对计划履行状况某些方面的影响,而这些方面的状况现已恶化。因而,咱们用获益人对依据智能卡的付出体系的全体偏好来补偿咱们的影响估量。咱们问询了承受过依据智能卡的付出体系服务的一般卡运用者,请他们描绘新程序相关于旧程序的优缺点并阐明他们更倾向于哪个程序。

  获益人的反响反映了许多咱们事前的注重,但效果全体上是活泼的(表6)。许多获益人标明忧虑丢掉智能卡(63%的NREGS,71%的SSP)或付出读卡器有问题(60%的NREGS,67%的SSP)。大多数获益人对智能卡体系的信赖度还短少以将钱存入他们的账户。可是,大多数人(两个项目中超越80%)也以为智能卡使收款更简略、更快、更不简略被操作。总的来说,90%的NREGS获益人和93%的SSP获益人更喜爱智能卡,这不同于现状中,这两个项目中只要3%的人不同意,其他的人持中立情绪。

  表6-智能卡的获益人定见

  注:本表剖析了获益人对已转化为新付出体系的一般卡的智能卡计划的观点。这些问题是在NREGS和SSP获益人收到智能卡并运用它来收取薪酬时提出的,也是在他们现已注册但没有收到实体智能卡时提出的。因而,咱们短少那些收到但没有运用智能卡的获益人的数据(10.5%的NREGS获益人和3.5%的SSP获益人注册了智能卡)。

  F.影响机制

  如前所述,智能卡干涉办法既触及技能革新(生物辨认认证),也触及安排革新(资金流由银行办理,付出服务商在当地供给付出)。干涉办法的复合性质使咱们无法对它们的相对奉献进行试验性分化。可是,在咱们的数据中,是否发生了安排革新(因为并非一切的GP都转化到了新的付出体系)和是否运用了生物辨认ID进行认证(因为并非一切转化后的GP的获益人都收到或运用了智能卡)都存在差异。因而,咱们能够比较试验计划中的效果,以了解智能卡干涉的这两个组成部分的相对重要性。

  表7提出了沿这些维度的总处理作用的非试验性分化。关于整个ITT预算付款流程,走漏和拜访状况中每个首要效果,咱们发现七个效果中只要六个在一般卡上有显着作用,这标明新的依据智能卡的付出体系的确是咱们发现的会影响 ITT的机制。

  此外,咱们发现,在已转化的一般卡中,在收款时刻和付款推延的削减(第2栏和第4栏)等付款流程效果方面,未领卡的获益人与领卡的获益人相同获益。这些非试验性的分化供给了启发性的依据,标明将一个村庄转化为新的付出体系或许是改进收款进程的要害机制。他们还主张,GoAP遵从的施行协议,即向一般卡中没有智能卡但已转化为新体系(见IC节)的获益人手艺付款所遵从的履行协议有用地保证了未持卡获益人不会感到不方便。

  可是,NREGS和SSP获益人的漏损削减只呈现在具有智能卡的家庭中,咱们没有看到未持卡获益人漏损削减的依据(第10列和第12列),这标明生物辨认认证对削减漏损很重要。请留意,对转化后的一般卡中未持卡NREGS获益人的查询付款较低,或许仅反映了较少活泼的工人,他们取得的酬劳较少,也不太或许注册智能卡,因而,咱们的首要注要点是走漏。出于相同的原因,程序拜访权限的分化信息量也较少(因为更活泼的工人更或许注册了智能卡),可是咱们再次看到,拜访权限的一切添加都会集在现已取得智能卡的家庭中。

  简而言之,数据标明,安排上的改变,即经过银行并终究经过村级CSP进行付出,是推进付出流程改进的原因,而生物特征认证技能则是削减走漏的原因。

  表7-按卡状况对测验作用的非试验性分化

  注:本表显现了按计划履行水平分化的首要ITT效应。持有一般卡是指现已转为依据智能卡付出的村庄小组(NREGS:5,038人,2,462户;SSP:1,529户)。无一般卡是指医治区中没有转为依据智能卡付出的村委会(NREGS:2,256人,1,083户;SSP:690户)。操控均匀数是操控区的均匀数,操控区是回归(剩下观测值)中省掉的类别。有S卡有一般卡(NREGS:2,619人,1,403户;959户)和无S卡有一般卡(NREGS:2,419人,1,059户;570户)是依据获益人或持卡人是否住在有一般卡操控区中,并自我陈述收到智能卡(家庭中至少有一张智能卡,用于家庭层面的变量;鬼户被归类为没有智能卡)。因为咱们无法承认他们的智能卡状况,因而从剖析中剔除了少数家庭(NREGS:79;SSP:2)和别的18名(NREGS)持一般卡的个人。无一般卡是指没有转为依据智能卡付款的一个城镇,没有转向依据智能卡的付出(NREGS:2,256个人,1,083户;SSP:690户)。关于每个效果,咱们陈述了有一般卡和无一般卡(奇数列),以及有S卡和无S卡(偶数列)的系数的相等性查验的p值。因为很多基线观测值缺失,导致分化困难,因而没有陈述付出滞后效果的基线均值标准。一切回归都包含用于随机分层的使命区特征向量的榜首主成分。括号内为各县的标准误差。

  G.稳健性

  在本节中,咱们将评论影响走漏效果有用性的两个首要要挟:对咱们的查询的不同误报,以及溢出效应。误报或许是成心的,因为被查询者与官员合谋并汇报了比他们应得的更高的数额,或许因为召回问题而忽略。假如医治影响共谋或召回,咱们的效果或许会有误差。咱们供给了几项依据,证明差异性的误报并未驱动效果,并在在线附录E中供给了更多具体信息和附加查看。

  首要,请留意,图4显现,与对照组比较,本来没有收到任何付款的那些人收到的付款显着添加。因为没有理由仅希望与这一组进行共谋(假如有的话,官员与他们现已在进行买卖的人员勾通或许会更简略),因而这种办法很难与依据共谋的解说相符合。因为回想一个人是否作业比回想准确的付出金额要简略,这种办法还标明咱们的走漏效果不是由差异回想引起的。

  其次,在终究查询中,咱们对NREGS作业场所进行了独立审阅,并核算了在未经告诉的状况下对作业场所进行拜访时在场的作业人员人数。虽然不准确,但咱们发现在审阅期间,在审阅区的作业场所发现的作业人员人数仅添加了39.3%(在线附录表E.2),而且不能否定这等于表3中A组陈述的24%的查询付出添加。因而,审阅发现所陈述的查询付款的添加与作业人员的数量添加成份额,这标明因为合谋或回想误差而导致的误报或许性不大。

  此外,咱们经过运用“列表办法”,要求查询方针标明是否曾被要求在参与NREGS时扯谎,直接测验过错的查询答复的差异率,并发现测验组和对照组之间没有显着差异(在线附录表E.3)。接下来,咱们看到获益人绝大多数都喜爱新的付出体系而不是旧的体系,假如官员能从中取得大部分收益,是不太或许的。咱们还发现有依据标明,智能卡进步了私营部门的薪酬,这与以下解说一起,即它使NREGS作业成为一种更有酬劳的挑选,也是工人更可信的外部挑选(见第四节)。

  终究,咱们运用咱们的查询散布在两个月内这一现实来查看是否的确存在差异性召回。在坚持实践完结作业的一周不变的状况下,查询滞后并不影响对走漏的估量处理作用(在线附录表E.4)。虽然一切这些依据仅是提示性的,但归纳起来,这显着标明咱们的效果并没有反映出测验使命中的不同共谋率或召回误差。

  到现在为止,咱们现已假定满意安稳单位处理值假定(SUTVA);可是,一个使命区的测验状况有或许影响其他使命区的效果。例如,假如更高档别的官员从头分配资金来操控使命,则或许会发生溢出效应,因为从这些使命区那里盗取更简略。咱们以两种办法处理这个问题。

  首要,咱们留意到没有资金从处理使命向操控使命从头分配。图2显现,在基准年和终究年这两个年度中,官方均匀开销实践上是相同的。这与“战略”溢出效应不一起,后者中高档官员将资金从头分配到最简略被盗取的当地。其次,咱们经过估量每个一般卡运用者(操控自己的处理状况)的处理作用来测验空间溢出效应。咱们没有发现任何依据标明咱们的首要效果存在空间溢出效应(在线附录表E.7)。

  在线附录E探究了别的两个稳健性查看。因为咱们直接问询了何时完结付款,咱们能够查看查询陈述是否简略地反映了处理削减了付出推延的现实,因而测验区域的更多受访者在承受查询时现已得到了付出(在线附录表E.2)。接下来,咱们规划了数据搜集活动,以使咱们能够测验活动自身是否影响丈量,并发现没有痕迹标明它们影响了丈量(霍桑效应,在线附录表E.9)。

  IV.本钱效益

  依据终究查询,咱们估量了到查询完毕时智能卡的本钱效益。咱们先从本钱和功率收益开端,然后评论再分配效应和潜在的福利权重。

  咱们依照政府向转化后的一般卡付出给银行的2%佣钱来付出智能卡体系的费用。这个佣钱被校准为包含银行和TSP的一切施行本钱(包含注册和发行智能卡的一次性本钱),而且是智能卡体系增量社会本钱的保存估量,因为它没有考虑到政府因停用现有付出体系而节约的本钱(例如,曾经发行付出的当地官员的时刻)。运用2012年一切NREGS付出的办理数据,并将此数字减缩三分之一(因为本钱仅在被付出的一般卡中付出,而只要三分之二的一般卡持卡),咱们核算出新付出体系在咱们研讨区域的本钱为400万美元。SSP的相应数字为230万美元。

  功率的进步包含削减收款时刻,削减从作业到取得酬劳之间的滞后性。咱们不能轻易地对后者进行定价,虽然人们广泛以为后者对NREGS工人来说是贵重的。为了给前者定价,咱们用6月份陈述的农业薪酬保存地估量了节约的时刻价值,因为6月份的薪酬相对较低。咱们运用6月份的薪酬130卢比/天,并假定每天作业6.5小时(估量农业作业日的长度在5到8小时/天之间)。假定收款人每作业一次就收取一次金钱(因为他们的智能卡上没有余额)。每次付款所需时刻削减了22分钟(表2),因而咱们估量每次付款节约的时刻价值为7.3卢比。依据研讨区域的买卖数量,咱们估量一共能够节约450万美元,这标明仅获益人节约的时刻价值就或许超越政府的施行本钱(NREGS)。

  再分配效应包含削减付出滞后(将利息“起浮”的价值从银行搬运到获益人手中)和削减丢掉(将资金从贪官搬运到获益人手中)。为了量化前者,咱们保存地假定起浮利息的价值是每年5%,也便是当地储蓄账户的均匀利率。乘以咱们估量的5.8天到10天的付出滞后时刻削减量,并依据咱们研讨区域的NREGS付出量进行调整,这意味着每年从银行向工人搬运24万美元到42万美元。为了量化后者,咱们将估量削减的12.7%的滞后量乘以咱们研讨区域每年的NREGS薪酬开销,得到估量每年削减3850万美元的滞后量。相同,SSP滞后估量削减2.8%,意味着每年可节约320万美元。

  虽然对这些再分配效应的评价需求对福利权重进行片面判别,但它们将收入从有钱人手中搬运到贫民手中的现实标明,它们应该对边沿功效递减的功利主义社会福利功用作出活泼奉献。此外,假如公民对“不合法”收入给贪官带来的丢掉的权重较低,那么削减丢掉带来的福利收益又是巨大的。

  上述预算是依据对智能卡的直接影响的衡量。项意图首要方针效果是改进付出进程和削减丢掉。在开始作业中,咱们还发现有依据标明,干涉办法导致了村庄私营部门薪酬的显着添加(Muralidharan、Niehaus和Sukhtankar,2016b),这种一般平衡效应很或许代表了更好地施行NREGS对私营劳动力商场的溢出效应(Imbert和Papp,2015)。因为在冷季改进村庄劳动者的外部挑选是NREGS的既定方针(Dréze,2011),这些效果进一步标明,智能卡进步了政府按预期施行NREGS的才干。

  V.定论

  最近的理论作业着重了国家才干对生态展开的重要性。可是,对才干进行出资的政办理由取决于其收益的巨细和直接性。倡导者以为,改进付出根底设施或许是一项特别高报答的出资。可是,有许多理由值得置疑:付出革新有必要战胜后勤方面的杂乱性和既得利益者的抵抗;它们或许会因排挤最软弱的集体或削弱施行创租项意图官僚鼓励而拔苗助长;或许它们的本钱或许会超越其价值。

  本文对这些问题进行了实证研讨,对印度安得拉邦的两个首要社会项目引进生物辨认认证和电子福利买卖(经过智能卡)进行了大规划的现状评价。咱们发现,对施行状况的忧虑是有依据的,因为两年后只要50%的买卖被转化。可是,贫民却从革新中取得了巨大的收益:获益人更快、更牢靠地收到付款,花费更少的时刻收取金钱,取得更高份额的福利,并削减了贿赂。这些均匀收益并没有以献身弱势获益人的利益为价值,因为待遇分配随机性地支配了操控者。它们也没有以献身项意图取得为价值,假如说有什么改进的话。获益人绝大多数都喜爱新的付出体系,而不是旧的。保存的本钱效益核算标明,智能卡的本钱合理。

  虽然取得了这些成功,但智能卡项目很简略遭到政治支撑的影响。当地官员(他们的租金正在削减)传递关于智能卡的负面风闻比较于正面风闻的或许性更大,使政治领导人对智能卡项意图好坏发生置疑。这种成见是如此显着,以至于2013年GoAP简直取消了该项目,但终究因为咱们的效果以及获益人对智能卡的偏好数据,终究决议不这样做。这个比如凸显了经典的政治经济学问题,即会集的本钱和涣散的利益或许怎么阻挠选用改进社会福利的革新(奥尔森,1965年),并凸显了很多具有代表性的样本的可信影响评价的方针价值。

  智能卡的获益人支撑的广泛性也提出了一个问题,即为什么理论上提出的有害副作用没有完结。咱们置疑,GoAP不强制要求生物辨认认证的决议在这里起到了重要作用。开端,咱们以为这是一个规划上的缝隙,现实上,它能够解说为什么即便在处理过的区域也会有鬼魂获益人存在。可是,这也保证了合法获益人即便无法取得智能卡或无法进行认证,也不会被扫除在外。GoAP所做的挑选阐明晰公共项目规划中榜首类(扫除)和第二类(包含)过错之间的一般权衡,咱们的效果标明,承受一些第二类过错以交换最小化榜首类过错或许是慎重的。在印度其他福利项目中,正在进行的向与UID挂钩的福利搬运的过渡中,选用相似的办法,或许有助于在其他项意图过渡阶段预先扫除过错。

  亚太智能卡的阅历所支撑的另一个估测是,逐渐削减走漏,而不是企图敏捷消除走漏,或许会减轻潜在的负面影响。例如,NREGS现场助理依然以为施行项目有利可图(虽然租金比曾经低),这一现实或许解说了为什么对项目准入的广泛计划没有发生晦气影响。走漏的逐渐削减也或许下降了政治既得利益集团损坏整个计划的危险。

  与平常相同,将效果揣度到其他环境和计划需求慎重。虽然在许多展开方针上,"行动计划"抵达了全印度的均匀水平,但人们也以为它的办理相对较好,并投入了很多的资源和高档办理人员时刻来施行智能卡。因而,在其他环境下的施行或许不太成功。另一方面,在其他当地,因为智能卡所要处理的问题--付出缓慢、不行猜测和走漏--更为严峻,因而,在其他当地的改进空间或许更大。总的来说,现在还不清楚其他当地的社会报答是高仍是低。

  相同,猜测影响的演化也需求慎重。假如利益集团找到新的办法来推翻智能卡的根底设施,利益或许会削减,假如政府持续扩展掩盖面和阻塞缝隙,利益或许会添加。终究,虽然咱们发现智能卡削减了咱们所研讨的两个扶贫项目(项现在辨认获益人和付出的结构不同)中的漏损,但相似的干涉办法在多大程度上能够改进其他扶贫项意图施行,明显取决于相关项意图规划细节,以及从前存在的漏损来历。总的来说,咱们的效果最好的解说是,在政府项目和方针的施行质量较差的状况下,假如政府挑选施行相似的生物辨认付出体系来改进社会项意图施行,就有或许在相对较短的时刻内取得巨大的报答。

  付出根底设施还能够促进未来私营部门经济买卖和付出的规划和规划的扩展。在没有这样的根底设施的状况下,付款一般经过非正式网络Greif 1993进行,或许底子不进行。因而,付出体系可被视为相似于路途,铁路或互联网的公共根底设施,而这些开端是由政府树立供自己运用(例如,敏捷将战士运送到边境,或改进政府内部的交流),终究为私营部门和公民个人带来了巨大利益。咱们的估量没有包含任何此类潜在的优点,因而或许对安全付出根底设施出资的长时刻报答有较低的束缚。

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