【正文】 有一個文獻(xiàn)表示，有親密關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)工作可以在他們的工作中通過要求過多收稅來利 用 成本，然后迫使他們隱藏收入或財(cái)富 ， MPESA 提供的交易成本的減少可以要求更簡單更普遍的傳遞。在這種情況下，更低的交易成本的 MPESA 的收益就是足夠大補(bǔ)償保 險的任何會導(dǎo)致信息和保證問題的不完整性。我們沒有證據(jù)表明使用 MPESA 的人比那些不使用者相關(guān)的約束更弱。移動貨幣在風(fēng)險分享網(wǎng)絡(luò)共工作時，傾 向于提高參與者的有效的尺度和數(shù)量，看似沒有惡化的信息、運(yùn)作和保證成本。除此之外，他們收到的匯款來自于更深層次的戰(zhàn)場和更大的網(wǎng)絡(luò)工作成員的團(tuán)體。他們收到更多數(shù)量的匯款。 盡管這個技術(shù)也提供一個方便又安全的存款方法，它可以促進(jìn)自我保險，我們發(fā)現(xiàn)在提高風(fēng)險傳播的背 50 后一個很重要的原理就是匯款。期限越長福利收益越高，如果資產(chǎn)活性是由在消費(fèi)上任意的減少控制的，那么會導(dǎo)致一直的低收入，從長遠(yuǎn)來看，隨著電子支付完善和促進(jìn)更加頻繁和更好的相符的貿(mào)易，這種金融革命對消費(fèi)水平的影響和它的變異一樣，是有重大意義的。 像這樣的保險確實(shí)自身是有價值的，他們休克的可能性和尺度建議收入的 3%4%的福利收益的封底計(jì)算。這個結(jié)果通過不同的說明證明是健康的，并且當(dāng)我們使MPESA 代理在全國首次展示的數(shù)據(jù)的 時候，它對進(jìn)入服務(wù)的外因變化提供了一個附加的原始資料。而明顯的，移動技術(shù)和移動貨幣具體轉(zhuǎn)化窮人生活的潛力，到目前為止是很少被證明的。小特質(zhì)的風(fēng)險可能是在本地網(wǎng)絡(luò)共享，但更大和更總的沖擊可能會直接影響到消費(fèi)。 *在 10%的顯著水平。 ***在 1%的顯著水平。所有這些規(guī)范被時間固定效應(yīng)控制了位置。 備注：異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差在括號中?？偟膩碚f ,我們發(fā)現(xiàn)結(jié)果與我們先前的研究成果一致。瓦爾德測試 ,當(dāng)有兩個內(nèi)生變量和四個儀器 ,股票 ,賴特 ,優(yōu)格 (2020)提 出 一 個 檢 驗(yàn) 統(tǒng) 計(jì) 量 的 臨 界 值 為 11 。然而，我們?nèi)匀豢刂凄l(xiāng)村時間模型和結(jié)果，尤其是當(dāng)我們看樣品不含 Mombasa 在表 9中 ,我們顯示截面估計(jì)第一列 ,列 2到 8我們提出各種面板版本。我們不包括時間地點(diǎn)控制模型。 表 9 為消費(fèi)提供了這些結(jié)果和匯款變量。 **在 5%的顯著水平。自始至終，當(dāng)時間地點(diǎn) FE 都包括在內(nèi)，時間農(nóng)村 FE也包括在內(nèi)。 備注：異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差在括號中。 *在 10%的顯著水平。 ***在 1%的顯著水平。 異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差在括號中?？梢钥吹?,我們的主要結(jié)果支撐了這個樣本。在表 8B 中我們報告結(jié)果集的一個子集的 146 個社區(qū) ,消耗小于約 20%在社區(qū)一級 (也就是說 ,大約十個家庭的每個社區(qū)接受采訪 ,至少有 8 個 )。我們還提出了一個我們結(jié)果的子集，這些結(jié)果已被使用在Fitzgerald 的戰(zhàn)略在加權(quán)， Gottschalk,Moffitt(1998)今后， FGM這些都顯示我們的結(jié)果對這些的影響是強(qiáng)大的。 盡管 1 期的沖擊跟未來的摩擦不相關(guān)，這種情況可能發(fā)生時期 1與時期 2 之間的沖擊驅(qū)動損耗。 **在 5%的顯著水平。自始至終，當(dāng)時間地點(diǎn) FE 都包括在內(nèi)，時間農(nóng)村FE 也包括在內(nèi)。 備注：異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差在括號中。在上面的分析中，我們控制了所有的可見（除了 MPESA 的使用），面板和非 面板樣本之間的差異及其相互作用的沖擊。我們報告的不包括內(nèi)羅畢的樣本的全樣本的多元回歸分析的結(jié)果，與相應(yīng)的 F 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。我們還提出了一些魯棒性檢查試圖對磨損進(jìn)行解釋?？紤]到其潛在的影響，通過以上的結(jié)果，我們通過時間控制模型控制了鄉(xiāng)村，除此以外還有時間地點(diǎn)控制模型。 *在 10%的顯著水平 。 * * *在 1%的顯著水平。另外，本說明書中控制用于位置和時間模型和的家庭人口的措施。異括號中的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。此外 ,值得注意的是 ,多數(shù)像 MPESA 一樣不能幫助平滑平均食品消費(fèi)（表 4A），它為我們的家庭做子樣本。如表 7B 所示，我們可以復(fù)制先前從表 4 到 6 中得出的結(jié)果作為子樣本，確實(shí)，如果真的發(fā)現(xiàn)什么區(qū)別的話，結(jié)果會更強(qiáng)大。 在表 7B 中，我們使用我們的 MPESA 調(diào)查和限制了盡可能接近的例子去匹配在不吻合實(shí)驗(yàn)中使用的資料組，僅包括鄉(xiāng)村或農(nóng)業(yè)住戶。值得一提的是，這些結(jié)果不同與 ，然而她在鄉(xiāng)村里也發(fā)現(xiàn)了 這個。我的結(jié)果證實(shí)消費(fèi)量與降雨沖擊量是有很大關(guān)系的，但是它對后來的有經(jīng)驗(yàn)的差別的代理首次展示的地區(qū)是沒有差別效應(yīng)的。我們包括了地點(diǎn)時間模型和一定數(shù)量的規(guī)格的人口控制。我們將在降雨沖擊量和家庭消費(fèi)（見 Suri2020 的描述）量上的區(qū)域型數(shù)據(jù)與兩種后來的代理接近的測量辦法（ 2km 密度和到最近代理的距離）連接起來，并且在表格 7A 部分報告的結(jié)果。為了證實(shí)這種可能性并不能掌控我們的結(jié)果，我們利用在 MPESA 成立之前的 19972020 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了一個不吻合實(shí)驗(yàn)。 43 *在 10%的顯著水平 。 * * *在 1%的顯著水平。在頂部面板，所有的控制時間地點(diǎn)和時間 FE 農(nóng)村。代理最近的距離為米。 備注：注：因變量：代理準(zhǔn)入措施。在這里 ,對于一個給定的家庭來說到內(nèi)羅畢的距離是固定的，我們看看代理測量 辦法是否與第一回合的代理接近的水平有關(guān)，它和與兩個回合之間的代理增長分離一樣。然而 ,做與代理的兩個虛擬變量的負(fù)面沖擊 ,雖然經(jīng)濟(jì)系數(shù)小 (記住 ,涉及家庭給定距離之內(nèi)的代理數(shù)量的測量辦法的代理變量不是虛擬變量 )。雖然在表 6B 有幾個重要系數(shù) ,我們希望靠偶然發(fā)生一些有重大意義的事。 在表 6c 中 ,我們看看是否代理首次出現(xiàn)與我們可以觀察出來的數(shù)據(jù)是有關(guān)聯(lián)的。 **在 5%的顯著水平。疾病沖擊的因變量為人均非醫(yī)療消費(fèi)。如果時間地點(diǎn)固定效果是包含在內(nèi)的，代理沖擊系數(shù)交互在列 1不是明顯不同。測量距離最近的代理日志的距離 (米 )的距離測量。 備注 :因變量 :日人均家庭消 費(fèi)。這個交互作用的系數(shù)和沖擊之前如之前預(yù)判的一樣為負(fù)值 —— 一個家庭越接近代理能夠在越大程度上抵消負(fù)面沖擊（擊更好的平滑沖擊）。第三列和第四列展示了 5 千米和 20千米范圍內(nèi)的代理密度測量結(jié)果，交互項(xiàng)的系數(shù)在 5 公里的情況下顯 41 著偏?。ūM管我們失去了一些動力，當(dāng)我們包括農(nóng)村按時間的虛擬變量），并且在 20 公里的情況下無異于零（如果我們使用 10 公里的密度測量，這后者的結(jié)果也是如此）。圖表 6B中的第一列和第二列檢查了兩公里范圍內(nèi)代理密度的整體沖擊反應(yīng)，分別為有和沒有位置按時間的虛擬變量。在第二列中，我們控制了農(nóng)村按時間的虛擬變量，并且在三列中，我們增加了位置按時間的虛擬變量，這兩者都不影響相互作用的評估系數(shù)。 *在 10%的顯著水平 。 * * *在 1%的顯著水平 。對所有列來說，負(fù)沖擊效果在代理變量的平均值下進(jìn)行評價。 備注：因變量：記錄的人均家庭消費(fèi)。自始至終，占長右尾的代理的數(shù)量，以及在零一些密度，我們采取的代理數(shù)的平方根。標(biāo)準(zhǔn)誤差聚集在村一級為使用代理的所有數(shù)據(jù)規(guī)格。 在使用代理部署數(shù)據(jù)中，我們首先在等式⑽建立了一個簡化的雙差分模型。通過使用這些測量措施，我們發(fā)現(xiàn)移動支付錢包幫助家庭更深入的接觸他們的網(wǎng)絡(luò)，就像我們模型所預(yù)測的一樣。第二個 網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大小的測量，我們構(gòu)建的這一措施是每個家庭的總潛在的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的比例。盡管我們無法確定是哪一個具體的個體給這個家庭發(fā)送的匯款，我們知道他們與對接戶主的關(guān)系和他們居住的城鎮(zhèn) /村。我們通過構(gòu)建在一個網(wǎng)絡(luò)中設(shè)置兩個活躍的成員來進(jìn)行測量檢驗(yàn)。 39 *在 10%的顯著水平 。 * * *在 1%的顯著水平。網(wǎng)絡(luò)的分?jǐn)?shù)除以這個數(shù)目由見過任何輪數(shù)據(jù)，都在發(fā)送側(cè)以及接收側(cè)上的獨(dú)特的城鎮(zhèn)組合關(guān)系的總數(shù)。異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差在括號中。像在圖表 5B 中的第一列和第二列所示，對于疾病沖擊，這些匯款來源顯著地是更遠(yuǎn)的地方。 下面是我們理論 上的動機(jī)，我們探討當(dāng)人們受到支持時，移動支付錢包對網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和性質(zhì)的影響。 * *在 5%的顯著水平。自始至終，當(dāng)時間地點(diǎn) FE 都包括在內(nèi)，時間農(nóng)村 FE 也包括在內(nèi)。之所以使用平方根是因?yàn)榻邮湛偭坑泻荛L的右尾以及多個零。異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差在括號中。第二，如果我們限制我們收集了儲蓄的數(shù)據(jù)和只關(guān)注西部省份第三輪和第四輪的樣本，我們 發(fā)現(xiàn)對移動支付錢包的用戶和非用戶來說，很少有證據(jù)表明儲蓄差異對收入的沖擊。我們進(jìn)行的兩個額外的調(diào)查表明，儲蓄不是主要的機(jī)制 —— 這些結(jié)果在網(wǎng)上附錄表 2 和 3 被展示。（未報告結(jié)果） 縱觀圖表 4B 和 5A，我們發(fā)現(xiàn)，在那些非內(nèi)羅比的樣本中，非用戶收入者的年消費(fèi)額下降了 6%。更低的交易成本可能會導(dǎo)致 37 每一筆收到的匯款規(guī)模的增加或減少：更低的成本意味著收款人可以收到更大份額，但是也使其經(jīng)濟(jì) 性的發(fā)送更小量的匯款增加?？v觀所有的列，對用戶和非用戶的影響是顯著不同的?？v觀這個圖表，相關(guān)的交互項(xiàng)是一致的正和顯著，顯示了用戶在遭受負(fù)面沖擊的期間收到了更多的匯款，就接收的概率而言，接收到的數(shù)和總收入。我們通過詳細(xì)的匯款調(diào)查數(shù)據(jù)建立 rijt是匯款的量度，和β是利率的系數(shù)。例如，通過提供一個安全的，雖然沒有報酬的儲蓄工具，它可能會導(dǎo)致家庭建立一個預(yù)防性的儲蓄余額。第四、五和六列確認(rèn) 了這些結(jié)果：疾病沖擊影響的消費(fèi)措施的測量不包括移動非支付錢包用戶保健開支是消極的（下降8％至 10％），但是對用戶來說統(tǒng)計(jì)不等于零。用戶在沖擊期間的反映是消費(fèi)的增長，而非用戶的消費(fèi)反應(yīng)不但沒有增長，反而下落了。 *在 10%的顯著水平 。 * * *在 1%的顯著水平。負(fù)面沖擊對用戶（非用戶）的影響在用戶（非用戶） 的樣本均值下被評價。用戶在所有列的均值是 。 備注：因變量：記錄的人均家庭消費(fèi)。在第五列，我們限制在第一輪財(cái)富分配底部五分之三的家庭的樣本，我們發(fā)現(xiàn)影響是否大多集中貧困家庭中，我排除那些富裕的家庭，因?yàn)樗麄冊谝苿又Ц跺X包出現(xiàn)之前就能夠很好地平滑風(fēng)險。我們會在下面的 VD 部分對食物消費(fèi)進(jìn)行更詳細(xì)的討論。在第一列和第二列我們展示了非內(nèi)羅比地區(qū)樣本的相似的結(jié)果。這兩個系數(shù)是相互顯著不同的（在整個表中都如此）。結(jié)果是穩(wěn)健的添加這些協(xié)變量和相互作用。在列 3和 5 的沖擊的系數(shù)不能直接比較，因?yàn)榈?5 列包括相互作用。 *在 10%的顯著水平 。 * * *在 1%的顯著水平。最后一排的報告，對未使用者的用戶的平均特性的評價的影響。當(dāng)包括相互作用是，對沖 擊的整體效果在協(xié)變量的平均值進(jìn)行評價。手機(jī)的所有權(quán)。戶主教育和職業(yè) 。異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差在括號中。然而，比較第三列對人口統(tǒng)計(jì)的控制和有著全套控制與相互作用的第五列，該系數(shù)是非常相似的，說明在我們調(diào)查的時間框架中，移動支付錢包在導(dǎo)致金融變量變化是扮演了一個很小的角 色。在第四列和第五列中，我們添加了全套的控制，包括對其他金融工具的控制，以及這些控制與負(fù)面沖擊的相互作用 ?？紤]到這一點(diǎn)，我們在第三列和第五列使用有著固定影響家庭的面板規(guī)格和一系列的協(xié)變量，在第四列和第五列，有著協(xié)變量的小雞沖擊的相互作用，如上⑼圖所示。 *在 10%的顯著水平 。 * * *在 1%的顯著水平。最后一排的報告，對未使用者的用戶的平均特性的評價的影響。當(dāng)包括相互作用是，對沖擊的整體效果在協(xié)變量的平均值進(jìn)行評價。手機(jī)的所有權(quán)。戶主教育和職業(yè) 。 NBI 是指內(nèi)羅畢， MSA蒙巴薩和 Poor 指底部財(cái)富的五分之三。 備注：因變量：記錄的人均家庭總消費(fèi)量。在第二列，我們展示的面板規(guī)范是按農(nóng)村控制時間虛擬變量（π rt）和按位置控制時間虛擬變量 （η jt）。根據(jù)基準(zhǔn)結(jié)果，沖擊使得非移 32 動支付錢包的用戶家庭人均的消費(fèi)額減少了 21%，但是移動支付錢包用戶可以保護(hù)自己免收這些沖擊，我們看到，人均消費(fèi)量的下降額僅為 12%。 圖表 4A 展示了我 們基礎(chǔ)規(guī)格分享的結(jié)果。我們的分析指出，對于消費(fèi)平滑的影響部分原因是移動支付錢包提供了較低的匯款交易成本，改善了風(fēng)險分擔(dān)，而不是移動支付錢包可能提供的流動性和節(jié)約的影響造成的。那些兩個代理的措施被使用是因?yàn)樗麄儍蓚€之間存在較弱的