モバイルマネーを利用した送金マッチングファンドのフィールド実験（継
続）
代表研究者
共同研究者
共同研究者

1

江
松
真

上
本
野

弘
朋
裕

幸
哉
吉

政策研究大学院大学博士課程
小樽商科大学商学部経済学科教授
一橋大学経済学研究科准教授

はじめに

発展途上国の子どもたちが貧困から脱出する最も確実な方法は、良い教育を受けることである。その最大の障害は、親が学費を払い続けることができないことである。子どもに良い教育を受けさせたいと願う親のなかには、実家に子どもを残して出稼ぎ労働者となって都市の縫製工場で働く者も多い。しかし彼らは銀行などのフォーマルな金融サービスへのアクセスが容易でなく、送金の効率性に問題があった。近年、携帯電話を用いた送金サービスであるモバイルマネー（後述）が発展途上国で著しく普及しており、送金の効率性の問題を緩和している。本研究の目的は、モバイルマネーの普及した環境を活用してフィールド実験を行い、自力で学費を工面して子どもに少しでも良い教育を与えようとする貧困層の親（出稼ぎ労働者）を手助けし、子どもの貧困脱出を支援する新たな手法を開発することにある。支援手法としては、途上国の出稼ぎ労働者の教育投資を支援する一手法である『マッチングファンド（後述）』を発展させることにした。同手法はこれまで他国に出稼ぎに出た労働者の外国送金に介入する形で行われており、金融システムが未発達な途上国の国内送金では実施することができなかった。研究代表者は、モバイルマネーを送金手段として採用すればこの問題を克服することができると考えた。そこで本研究は、モバイルマネーが普及し出稼ぎ労働者も多いバ
ングラデシュを舞台に行うこととした。バングラデシュ縫製工場の出稼ぎ労働者を対象に調査・実験を行い、教育投資が増えるかどうか実証的に検証することを狙っている。
本パラグラフでは、本研究における重要なキーワードである「モバイルマネー」と「マッチングファンド」
について説明する。まず、モバイルマネーとは、携帯電話とエージェントと呼ばれる商店を媒介して銀行を通さずに国内送金ができる革新的な電子決済サービスである。送金者はお金を近くのエージェントに渡し、携帯電話からテキストメッセージを受け手に送る。受け手は、近所のエージェントに行って PIN ナンバーを伝えることで、お金を受け取ることができる。銀行口座を持てない貧困層も携帯電話は持っており、お金を持って長距離の移動をする必要がなくなることから、途上国で爆発的に普及している。次に、マッチングフ
ァンド実験とは、被験者の地元への仕送りの金額に応じて、一定の倍率（２倍など）をかけた額の補助金を被験者の地元に対して支払うことで、仕送りを後押しするものである。キャッシュトランスファー（一定の金額を配る手法）とは異なるアプローチであり、より効率的な支援を行えるのではないかと研究者のみならず実務家からも注目を集めている。特に、米国からエルサルバドルへの国際送金を対象に実施された最近のマッチングファンド実験(Ambler, Aycinena, & Yang, 2015)において、キャッシュトランスファーに比べて格段に効率よく教育支援を刺激できたことが分かっている。
同研究では、1:1 マッチングファンド（２倍にすること）において take-up rate が１０％にも満たず、
take-up rate の低さが焦点となった。利用者にとって、貢献した額と同額を実質的にもらえるという利益の大きなマッチングファンドが、なぜそのような低い take-up rate なのかということである。そこで本研究では、マッチングファンドの少額トライアルを用意することで、利用を促進する（とともに効果を検証する）
ことを狙った。近年、少額で take-up を促す方法に関する研究は、保険の分野で活発になっている(Cai &Song, 2017; Wright, Garcia-alexander, Weller, & Baicker, 2017)。
本研究では、バングラデシュの出稼ぎ労働者が日ごろから行っている実家への送金に着目し、マッチング
ファンドを用いて教育支援目的の送金を刺激することにした。バングラデシュの縫製工場労働者は、地方からの移住者が多い。その多くは、子供や兄弟などの教育資金を含む仕送りを、地元の家族にモバイルマネー
を用いて送っている。国内の出稼ぎ労働者による地元家族への仕送りという行為は、いかなる途上国においても広くみられる現象である。その上、モバイルマネーは途上国で爆発的に普及している。本研究によって、「国内の出稼ぎ」が多く「モバイルマネーの普及国」であるという状況において、マッチングファンドが有効であることがわかれば、応用範囲は非常に広い。
1
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研究調査助成報告書 第35号 2020年度

研究の経過状況および本文書での報告内容

2

本研究は、2018 年度に実験の前段階として必要な Baseline survey 等を実施した後、主眼であるマッチン
グファンド実験を 2019 年 4 月に開始した。介入は 2020 年 4 月末に完了した。この間、計 5 回の Follow-up
surveys を実施し続けており、直近のサーベイの最後のインタビューは 2020 年 5 月 18 日に実施された。
COVID-19 流行の影響もあって学生の成績（重要なアウトカム指標）の収集が完了しておらず、次回のサーベイ（2020 年 7 月後半より開始）で完了する見込みである。
本文書では、プロジェクトのアウトラインを整理したうえで、これまでに得た情報に基づく初期分析を報
告する。

研究の目的

3

本研究の目的は、（１）本研究の状況における教育目的マッチングファンドの有効性を検証すること、（２）
本研究の状況における少額トライアル提供の有効性を検証すること、（３）マッチングファンドによる人為的な所得移転（外生的な正の所得ショック）に対する仕送りの送り手・受け手の両サイドの反応を観察して送金メカニズムに関する新しい知見を得ること、である。本稿では、（３）について報告する。
本研究では、出稼ぎ労働者の地元家族への送金をマッチングファンドで支援する。従って、出稼ぎ労働者による地元家族への送金額を調べるのが、分析の第一歩となる。調べる仮説は、次のとおりである。
H1. マッチングファンドの支援を受けた額だけ、出稼ぎ労働者は地元への送金額を減らす。
H1 のような現象を、経済学では「クラウドアウト」と呼ぶ。通常の経済学の Theoretical prediction でいえば、マッチングファンドで支援を受けた分、自らが送る総金額を減らす（クラウドアウト）と考えるのが自然である。しかし、最近の研究(Ambler et al., 2015)で、マッチングファンドにより「クラウドイン」が起きた、つまり総金額はマッチングファンドにより増えた1ということが報告されている。こうした現象が普遍的に確認できるのであれば、マッチングファンドにより効率的に地元家族における人的投資を増やすことができると考えられる。

インターベンションおよびサーベイ

44-1 インターベンション・サーベイの概要
本研究プロジェクトは、次の手順で実施している。まず研究代表者は、首都ダッカの縫製工場からランダムに選んだ 17 の工場において、実地での簡素なサーベイを実施し、8000 人の労働者と家族の基本情報のリストを作成した（2017 年 12 月～2018 年 3 月）
。続いて、マッチングファンド実験の実現可能性を確認するためのパイロットテストを少数の被験者に対して実施した（2018 年 3 月～10 月）後に、前述のリストを元に選出したマッチングファンドプログラム（本プロジェクトでは EduMatch program と呼称）に適格な家族のみを対象に、Baseline survey を行った（2018 年 11 月～2019 年 2 月2）。その後、マッチングファンドの利用機会に関する周知をそれら労働者に対して実施し、労働者から利用申込を受け付けた（2019 年 3 月～2019 年 5月）。2019 年 5 月より、マッチングファンドによる教育資金の給付を開始した（ごく一部の早期に受容した家族のみ 4 月に給付開始）。この段階では、take-up rate が想定より低かったため、2019 年 6 月に、マッチ
ングファンドの追加受付を開始した。追加受付は、8 月初まで続けた。その結果、処置群のうち約 37％の出
稼ぎ労働者がマッチングファンドを利用した。
マッチングファンド実験では、treatment group の労働者から 1000~5000Taka の教育資金の拠出を受け付けた。資金拠出の受付方法としては、GPHRF3のモバイルマネーアカウントに労働者らが預金するという方法
1

厳密には、この研究においてクラウドインが起きたのは、教育投資額である。送金については、クラウ
ドアウトもクラウドインも確認されなかった。
2
わずかな追加サンプルに対しては、2019 年 6 月まで baseline survey を続けた。
3
研究代表者らが契約した、バングラデシュの調査会社。本研究のフィールドにおける実務を代行。
2
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をとった。参加者の拠出額と同額を研究費から拠出し、計 2 倍となった教育資金を、労働者の実家へ最大 10
ヶ月に分割して送金するのが、本研究のマッチングファンド実験である。
この間、出稼ぎ労働者と地元家族の双方に対し、こまめに電話サーベイを実施し、送金額や消費額などの経済行動の把握を続けた。こうした Follow-up surveys を、本研究では M1 survey, M2 survey, M3 survey,…と呼称している4。これらはおよそ 2~3 か月ごとに実施されており、直近では M5 survey を実施中である（M5 survey の最後のインタビューは 5/18 に実施）
。なお、今後 M6 survey を 7 月後半に実施するほか、M7
survey も計画している5。
以上のスケジュールに関する情報をまとめたものが、図表１である。サンプリングやインターベンションの詳細については、昨年度の「研究成果の要約」において詳しくまとめた。
4-2 サーベイの詳細
図表２は、サーベイの詳細な実施状況をまとめたものである。Baseline survey の段階では 843 であった
回答者数が、M1 survey で 545 に減少した後、M2 survey で 686 に増加している。その後は、少しずつ attrition
が起きているものの、概ね似た回答者数で推移している。
こうした変動の背景としては、第一に、バングラデシュにおけるストの発生がある。Baseline survey とM1 survey の間に、縫製工場労働者の大規模なストが発生したことで、一部の協力工場の経営者らがナーバスになり、協力をとりやめてしまった。その結果、それら工場の回答者に対してはコンタクトが禁じられてしまった。第二に、M1 survey では、調査会社によるサーベイの管理が未熟であったことがあげられる。調査会社にサーベイの管理を任せていたところ、545 人しか回答がなかったと報告された。そこで、M2 survey
では、研究代表者による監督の度合いを強めた。その結果、740 人の回答者にコンタクトをとり、686 人から回答があった。なお、この点を踏まえると、Baseline survey（1154 人の EduMatch 適格者にコンタクトをとって 843 人が回答）も、監督を強めていれば回答率を高められたと考えられる。

4

M1 survey は EduMatch による資金援助開始の直前に実施しており、その点では Follow-up survey というよりは介入前サーベイである。
5
Baseline survey ~ M5 survey で収集した豊富なデータを活用して、今後、COVID-19 流行およびロック
ダウン状況における出稼ぎ労働者の厚生についての調査を続ける。
3
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図表１

年
月
項目

EduMatch Project スケジュール

～2018
10

11

～2019 2020～

12 １ ２ ３ ４ ５ ６ ７

８ ９

10

11

12 １ ２ ３

４ ５ ６

7Baseline Survey

EduMatch 受付(*)

EduMatch からの送金

Monthly Survey (Follow-up surveys)

M1

M

M

M
2

3

M5

4
バングラデシュで COVID-19 流行
ロックダウン(*) 処置群への EduMatch 周知は、各々に対して、baseline survey を実施した直後に行った。

4
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図表２
Baseline survey
10/21/2018 ~11/30
Interview
PeriodsDhaka
surveys# ofsamples# of HHs
returned
to village

Villagesurveys# ofsamples

EduMatch important
eventsM1
4/19/2019~6/28

M2
7/7/2019~8/20(# of samples interviewed at
different dates: 40) 1/5/2019 ~
4/17

843

2018/10/22~12/10
Interview
Periods

Surveys and interventions
M3
9/13/2019~10/26

4/21/2019~7/4(# of samples interviewed at
different dates: 40)
1/3/2019~6/24

M5
3/20/2020~5/16(# of samples
interviewed at
different dates: 10)
1/22/2020~1/30(# of samples interviewed at
different dates: 1) 9/19/2019

545

M4
12/5/2019~1/1/2020

686

661

622

595

12

24

53

65

7/7/2019~8/20

9/13/2019~10/26

12/6/2019~1/2/2020

3/16/2020~5/18(# of samples interviewed at
different dates: 4)
9/22/2019~9/30(# of samples
interviewed at
different dates:
4)
11/9/2019~11/20(# of samples
interviewed at
different dates: 33)
1/22/2020~1/30

632

660

791

533

692

EduMatch announcement

EduMatch deposit close #1

EduMatch money provision #2

Feb/2019~Apr/2019
EduMatch trial
announcement
Feb/2019~Aug/2019

4/19/2019, 5/17/2019

July 20 ~ Apr/2021

EduMatch money provision #1

Edumatch trial money
provision

EduMatch announcement #2(additional invitations)

3/22/2019 ~ Aug/2019

7/14/2019~ Aug/2020

628

4/20/2019 ~ Apr/2020

EduMatch deposit close #2
July~Aug/2020

5
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5

出稼ぎ労働者の送金に関する分析

本セクションでは、本報告書の主たる分析である、出稼ぎ労働者の地元家族への送金に関する分析を行い、仮説 H1 を検証する。
5-1 EduMatch 利用状況
図表３ 出稼ぎ労働者によるマッチングファンドへの資金拠出額

本サブセクションでは、
EduMatch program により出稼ぎ労働者と地元家族が受けた支援について説明する。
研究代表者らは、liquidity constraint を回避するために、1000taka から利用可能という風に EduMatchprogram の制度を設計した。その結果、take-up したひとびとのうち約 2/3 は、最低額である 1000taka を選択した（図表３）。このように、被験者らが高額の利用を避けたことは、研究者らにとっては驚きの結果であった。理由としては、「10 ヶ月間に分けて送金される」仕組みを敬遠したことなどが考えられるが、その分析は今後丁寧に行うことにしており、本稿では状況を記すにとどめたい。
5-2 EduMatch 送金状況
図表４ 月次のマッチングファンド送金額(taka)
Apr-19
May-19Jun-19Jul-19Aug-19Sep-19Oct-19
Nov-19Dec-19Jan-20Feb-20Mar-20
Apr-20

0
146
89
143
71
98
115
122
134
144
150
153
163
163

500
0
5
14
26
40
41
35
23
14
12
10
2
2

1000
0
1
6
10
11
9
8
8
7
3
2
0
0

2000
19
70
2
58
16
0
0
0
0
0
0
0
0

Total
165
165
165
165
165
165
165
165
165
165
165
165
165

本セクションでは、マッチングファンドによる送金状況を説明する。

6
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まず、マッチングファンドの送金額決定の仕組みを説明する。仕組みは、以下の箇条書きのリストのとおりである。
1. 送金額の総額は、必ず出稼ぎ労働者の振込額（1000~5000taka）の 2 倍(2000~10000taka)である。
2. 出稼ぎ労働者がマッチングファンド口座にお金（1000~5000taka）をモバイルマネーで振り込むと、それがいくらであれ、即座に 2000taka が地元家族に送金される。
3. その後は、マッチングファンドの残高を原資に、毎月の月末に、500taka もしくは 1000taka が地
元家族に送金されていく。
このルールに従って、実際に送金された金額を示したものが、図表４である。なお、EduMatch の利用者は全員で 165 人である。
次に、各々の EduMatch 利用者について、初回の EduMatch remittance が実施された日付の分布を示したものが、図表５である。第一回募集と、その後の追加募集があったため、利用開始日の山がふたつあることに注意していただきたい。
図表５ 初回 EduMatch remittance の送金日

7
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5-3 データセット
図表６

サーベイラウンドごとのサンプル数6

本サブセクションでは、分析に使用したデータセットについて説明する。図表６は、使用するデータセッ
トのラウンド別のサンプル数を示したものである。全部で７つのラウンドのデータを使用する。
注意すべき点としては、M2 サーベイから２つのラウンドが抽出されたことがある。M2 サーベイでは、より細かに情報を収集するために、送金データについて、”last 30 days”と”last 30-60 days”の両方を収集した。
M2 サーベイは、2019/７月～８月に実施された（図表２を参照）。従って、”last 30 days”は 2019/６月～2019/７月について、”last 30-60 days”は 2019/５月～2019/６月について収集したものである。
5-4 Summary statistics
図表７は、本稿の分析で使用する control variables を Descriptive statistics である。Panel A では、individual level もしくは individual-by-round level の非カテゴリカル変数をリストし、Panel B 以降では、カテゴリカル変数をリストした。
図表８は、Baseline balance table である。サンプル数は、Baseline survey の時点で出稼ぎ労働者と村の家族の双方にアクセスできた世帯の数である 655 となっている。Remittance amount to original
household にアンバランスが発生していることに注意していただきたい。このため、本稿で分析する
remittance への treatment impact の計測において注意が必要になる。

6

Baseline survey のサンプル数は、協力を打ち切った工場を除いたものであるため、図表２より小さい。
8
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図表７
Panel A

(1)
N

(2)
mean

(3)
sd

(4)
min

(5)
max

4,629

0.231

0.422

0

1

4,629

0.101

0.301

0

1

723
723
723

0.553
27.46
0.748

0.498
6.571
0.434

0
16
0

1
55
1

723

0.0539

0.226

0

1

716

10,9682,754

023,800723

0.0650

0.247

0

1

723

5,546

6,712

0

100,000

723

4.174

1.576

0

6

VARIABLES
Shock: HH faced sickness/accident (could notwork more than 2 days)
Other shocks including Fire/Back
Pay/Strikes/else
1 if Dhaka respondent is maleage
1 if Dhaka respondent is married
1 if Dhaka respodent iswidow/widower/divorced/separeted
Respondent's monthly income (time-invariant)(baseline and M2)
1 if any Dhaka HH members have healthproblems/are old and cannot work
Total monthly income of Dhaka HH membersother than respondent
cognitive skill measure
Panel B

Panel C

Panel D

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図表８

Variable
Gender of Dhaka respondent(1 if male)Age of Dhaka respondent
1 if Dhaka respondent is married
1 if Dhaka respondent is unmarried
Respondent regular monthly salary(1)
ControlGroup
0.562(0.497)27.769(6.864)0.744(0.437)0.186(0.390)8,754.900(3,302.732)

(2)

(3)

0.555
(0.498)26.820(6.623)0.725(0.448)0.227(0.420)8,564.570(2,739.233)(4)
Treatment 1 vsControl-0.014(0.048)0.191(0.641)0.010(0.042)0.005(0.037)-273.409(317.843)(5)Treatment 2 vsControl-0.010(0.047)-0.935(0.637)-0.015(0.042)0.038(0.038)-186.844(324.168)

Treatment 1

Treatment 2

0.545(0.499)27.975(6.473)0.757(0.430)0.188(0.392)
8,572.574(2,654.270)

Respondent overtime work pay of lastmonth

1,477.920

1,585.117

1,434.337

137.105-34.729

Respondent overwork hours of last month(1,495.266)
34.735(36.740)(1,503.535)
39.568(37.591)(1,378.168)
35.288(34.760)(159.174)
5.579(3.942)(152.623)
0.771(3.791)

0.099

0.114

0.133

0.011

0.034

(0.300)(0.318)(0.340)(0.029)(0.030)

2.285

2.277

2.346

0.021

0.072

(3.943)(3.862)(4.034)(0.375)(0.376)

1.475

1.426

1.431

-0.043-0.042(0.509)(0.525)(0.506)(0.049)(0.048)

3.752

3.901

3.877

0.152

0.124

(3.229)(3.710)(3.385)(0.332)(0.312)

1 if respondent changed factory since
census survey
How many days couldn't this person workin the last month
How often does your household
communicate with the original household
member?
How many times did your household returnto the original household during 1 year

10
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on a scale of 0-10, how much do you think
GRIPS is reliable?
Total number of household members in
Dhaka (including respondent)

9.281

9.059

9.336

-0.2260.062(1.296)(1.595)(1.344)(0.138)(0.124)

1.992

1.946

1.995

-0.0420.008(0.977)0.099(0.300)25,719.834(65,329.969)(0.904)(0.913)0.050
0.071(0.217)(0.258)22,099.010
37,816.258(57,732.813) (119617.094)(0.091)-0.049(0.025)*-3,877.372(5,946.137)(0.089)-0.028(0.027)
12,262.927(8,927.110)

5,885.666

5,325.248

5,429.967-621.846-429.841(8,458.550)(5,504.101)(5,694.323)(694.871)(689.057)

Total monthly consumption of last 30 days
(Taka)

10,253.929

10,267.468

10,710.657

7.814

480.787

Food consumption of last 7 days (Taka)(3,804.242)
1,315.151(492.995)(4,221.656)
1,309.099(504.333)(5,169.967)
1,361.249(670.726)(383.630)-1.794(47.733)(423.519)
48.961(54.934)

Monthly regular payment (i.e. electric bill)consumption of last 30 days (Taka)

3,455.624

3,418.015

3,491.602-59.34846.128(1,515.285)(1,460.436)(1,380.903)(142.513)(136.973)

17,047.459

17,425.990

18,682.086

337.215

1,651.684(13,980.256)(15,093.161)(23,654.396)(1,391.494)(1,803.637)

1,404.959

1,930.693

2,606.635

554.840

1,214.089(11,400.355)(13,447.342)(22,473.938)(1,187.989)(1,647.822)

0.000

49.5054.739

50.251

4.762(0.000)(703.598)(68.843)(45.557)(4.435)3,082.231

2,779.554

4,454.668-270.824

1,393.650

1 if city household has any students
Total asset value (Taka)
Total monthly income of HH membersother than respondent of past 12m average(Ta

Irregular consumption of last 12 months(Taka)
Huge expense of last 12m of
dowry/wedding/medical/house repair(Taka)
Remittance from original household of last
30 days (Taka)
Any other money inflow of last 30 days
(Taka)

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Remittance to original household of last 30
days (Taka)
Any other money outflow of last 30 days
(Taka)
1 if anyone of Dhaka HH faced sickness /accident / injury during last 1 month
1 if Dhaka HH faced any other shocks
during last 1 month
1 if Dhaka HH faced payment of huge cost
during last 12 months
Observations(8,273.924)(7,698.866)(18,938.658)(769.627)(1,346.996)

3,568.017

2,989.109

2,908.531-604.197-655.159(3,039.641)(2,646.048)(2,341.026)(274.975)**(258.342)**

2,144.545

1,741.337

1,854.251-385.500-281.465(3,598.523)(2,832.143)(2,431.719)(314.008)(293.525)

0.260

0.243

0.251

-0.014-0.008(0.440)(0.430)(0.435)(0.042)(0.041)

0.087

0.099

0.066

0.014

-0.020(0.282)(0.299)(0.249)(0.028)(0.025)

0.017

0.025

0.019

0.009

0.003

(0.128)242(0.156)202(0.137)211(0.014)444(0.012)453

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5-5 Estimated equations
以下の equations では、いずれも ITT(Intention to treat)を求める。
（１）RCT basic specification
1) yijt = 𝛽0 + 𝛽1 𝑡𝑟𝑒𝑎𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡1𝑖 + 𝛽2 𝑡𝑟𝑒𝑎𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡2𝑖 + 𝛿𝑋𝑖 + 𝛾1 𝑆ℎ𝑜𝑐𝑘1𝑖𝑗𝑡 + 𝛾2 𝑆ℎ𝑜𝑐𝑘2𝑖𝑗𝑡 + 𝜇𝑗𝑡 + 𝜖𝑖𝑗𝑡
where outcome variable y (amount of remittances) is followed by individual 𝑖, factory 𝑗, andmonth 𝑡 of each interview. 𝑡𝑟𝑒𝑎𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡1𝑖 stands for the treatment group of the EduMatch without
giving a trial opportunity; 𝑡𝑟𝑒𝑎𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡2𝑖 stands for the treatment group with giving a trial
opportunity. 𝑋𝑖 includes control variables at the baseline survey shown in Table 7. Shocks indicate
the shock dummies shown in Table 7. 𝜇𝑗𝑡 indicate factory-by-time dummies.
ひとつめの Estimated equation は、スタンダードな RCT の outcome regression である。データはラウン
ド M2 のみを用いて、baseline characteristics を control する。
（２）Difference-in-difference2) yijt = 𝛽1 𝑡𝑟𝑒𝑎𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡1𝑖 ∗ 𝐴𝑓𝑡𝑒𝑟𝑡 + 𝛽2 𝑡𝑟𝑒𝑎𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡2𝑖 ∗ 𝐴𝑓𝑡𝑒𝑟𝑡 + 𝛿𝑋𝑖 + 𝛾1 𝑆ℎ𝑜𝑐𝑘1𝑖𝑗𝑡 + 𝛾2 𝑆ℎ𝑜𝑐𝑘2𝑖𝑗𝑡 +𝛾3 𝑡𝑟𝑒𝑎𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡1𝑖 + 𝛾4 𝑡𝑟𝑒𝑎𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡2𝑖 + 𝜇𝑗𝑡 + 𝜖𝑖𝑗𝑡
where 𝑎𝑓𝑡𝑒𝑟𝑡 indicate round M2 and after round M2.
ふたつめの Estimated equation は、DID（Difference-in-difference）である。データは Baseline surveyとラウンド M2 を用いる。DID を用いる理由は、より厳格に Baseline survey における control group とtreatment groups の違いを control するためである。本来であれば、randomization が完璧であればこれは不要だが、本稿でターゲットとする remittance amounts は Baseline balance が不完全であることがわかっている（図表８）。なお、identification assumption である common trend assumption は、randomization
により満たされているものと考えられる。
（３）Event study
次に、Equation#2 をベースとした、event study を行う。ただし、Equation#2 とは、before/after の定義を変更して、推定をより正確にすることを狙う。すなわち、event の発生の瞬間を、ラウンドレベルではな
く、EduMatch remittances を受け取り始めた month-level で特定する （例：５月１５日に EduMatch
remittances を受け取り始めたなら、4/15～5/15 が event period 0 となる）
。データはすべてのラウンドのものを用いる。
この場合、EduMatch を take-up していない treatment group respondents および control group における、event period 0 とはいつなのかに関する定義が必要となる。ここでは、take-up した日付（図表５参照）の Mean をとって 2019/6/8 を event period 0 とする。
5-6 Empirical results（１）Main result 1
図表９は、Main result 1 を示している。(1),(3)が equation#1 を用いたもの、(2), (4)が equation#2 を用いたものである。ここで、coefficient of interest の解釈は、以下のように場合分けできる。
• Remittance without EduMatch が有意にポジティブ：クラウドイン• Remittance without EduMatch において有意ではない：クラウドインでもクラウドアウトでもない• Remittance without EduMatch において有意にネガティブ：クラウドアウト• Remittance が有意にポジティブ：クラウドアウトは起きていない

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図表９

(1)

(2)

remittance remittance

(3)

(4)

remittance remittance(without(without
EduMatch) EduMatch)

VARIABLES
1 if treatment group 1
1 if treatment group 2

475
(345)
553*
(272)

350
(346)
492*
(277)

Treatment 1 * After

798*
(418)
900***(298)

Treatment 2 * After

Observations
R-squared
Mean
DID

674
.168
2957.102
-

1,389
.133
2957.102
Yes

672
(418)
834***
(301)
674
.165
2910.31
-

1,389
.131
2910.31
Yes

Notes: Standard errors are clustered with factory-by-month. Dependent variables are the amountof remittances. Regression (1)-(4) include factory fixed effects and month fixed effects.
Regression (1)-(4) control for respondents’ characteristics—which include two types of shock
variables—shown in Table 7. Regression (1) and (3) additionally control for the amount ofremittances at the baseline survey.
従って、図表９からはクラウドアウトの証拠はみつからない。
「クラウドイン」もしくは、「クラウドアウ
トもクラウドインも起きていない」が示唆されている。
（２）Main result 2
図表１０，１１では、Remittance と Remittance not including EduMatch のいずれについても、event
study を行った結果が示されている。いずれにおいても、「クラウドイン」もしくは「クラウドアウトもクラ
ウドインも起きていない」が示唆されている。

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図表１０ Remittance

図表１１

Remittance without EduMatch

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6

Conclusions

本稿では、本プロジェクトのインターベンションが、出稼ぎ労働者の送金行動に与えた影響を調べた。複数の Regression specifications の分析結果は、仮説 H1（マッチングファンドの支援を受けた額だけ、出稼ぎ労働者は地元への送金額を減らす＝クラウドアウト）を一貫して reject した。従って、出稼ぎ労働者の送金行動に起きたことは、「クラウドイン」もしくは「クラウドインもクラウドアウトも起きていない」のいずれかである。すなわち、マッチングファンドの有用性（送金を有効に支援して増額しうる）をサポートしている。
本稿の分析は、出稼ぎ労働者が申告した送金額に基づいている。今後は、地元家族が申告した「受け取った送金額」についても同様の分析を施すことで、より頑健な分析とすることができる。また、もしクラウドインが起きたのであれば、何を原資として発生したのか（消費を我慢したのか、残業を増やしたのかなど）が焦点となる。
本稿は、本プロジェクトで行われる研究の一部に過ぎない。今後、インターベンションの教育面での影響や trial の効果検証など、多面的な分析を加えて、マッチングファンドの有用性を検証していく。

【参考文献】
Ambler, K., Aycinena, D., & Yang, D. (2015). Channeling remittances to education: A field
experiment among migrants from El Salvador. American Economic Journal: Applied Economics ,7(2), 207–232. https://doi.org/10.1257/app.20140010
Cai, J., & Song, C. (2017). Do disaster experience and knowledge affect insurance take-up
decisions?
JournalofDevelopment
Economics ,124(August2016),
83–94.
https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2016.08.007
Wright, B. B. J., Garcia-alexander, G., Weller, M. A., & Baicker, K. (2017). Low-Cost
Behavioral Nudges Increase Medicaid Take-Up Among Eligible Residents Of Oregon. Health
Affairs, 5(5), 838–845.

〈発

表

資

料〉

未発表である。分析がまとまり次第、学会等で発表するほか、研究代表者の博士論文に含める予定であり、なるべく早い段階での国際学術誌による受理を目指す。

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