Кратко о механизмах влияния
- Информационная асимметрия: доверие и сети распространяют информацию о вакансиях, плате и добросовестности заёмщиков → снижаются транзакционные издержки и время поиска работы/кредита.
- Социальный контроль и репутация: нормы и репутационные санкции заменяют формальное правоприменение, уменьшают риск невыплат и морального риска.
- Социальный капитал как залог: «социальная закладка» (peer monitoring, совместная ответственность) позволяет кредитовать без формального залога.
- Риск-менеджмент и взаимопомощь: сети обеспечивают страхование при шоках (перекидывание ресурсов, временная занятость) → повышают устойчивость дохода и кредитоспособность.
- Нормы распределения и дискриминация: гендерные/кастовые нормы влияют на доступ к сетям, рынкам труда и кредиту.
Какие показатели наблюдать (выходы)
- Рынок труда: занятость, поисковая продолжительность, доход/оплата часа, доля неформальных контрактов, текучесть.
- Кредит: вероятность доступа к кредиту, размер кредита, процент/условия, ставка дефолта, скорость получения кредита, участие в ROSCA/съёмных группах.
- Посредники: уровни доверия (индивидуальные и межгрупповые), характеристики сети (степень, центральность, плотность, кластеризация), нормативные установки (описательное/нормативное ожидание).
Количественные методы (идентификация и формулы)
- Простая регрессия (ассоциативный анализ):
$$Y_i=\alpha +\beta Trus{t}_i+\gamma X_i+{\epsilon }_i$$ где $Y_i$ — исход (напр., доход, доступ к кредиту), $Trus{t}_i$ — измеренный уровень доверия, $X_i$ — ковариаты.
- Инструментальные переменные (IV) при эндогенности доверия:
первая стадия:
$$Trus{t}_i=\pi Z_i+\delta X_i+u_i$$ вторая стадия:
$$Y_i=\alpha +\beta {Trust}_i+\gamma X_i+{\epsilon }_i$$ возможные инструменты: исторические переменные (колония/переселения), случайное размещение НПО/мицсий, географическая изоляция сети, exogenous shocks.
- Естественные/квазиэксперименты и diff-in-diff:
$$Y_{it}=\alpha +\tau (Pos{t}_t\times Trea{t}_i)+{\lambda }_i+{\mu }_t+{\epsilon }_{it}$$ - Рандомизированные контролируемые испытания (RCT) и encouragement designs — эффективны для causal effect доверия/норм (например, вмешательство по созданию групп взаимопомощи, обучение по финансовой грамотности).
- Сетевые модели и отражение:
- сетевое воздействие (peer exposure):
$$Exposur{e}_i=\sum _j{w}_{ij}{X}_j$$ и модель с сетью:
$$Y_i=\alpha +\rho \sum _j{w}_{ij}{Y}_j+\beta X_i+{\epsilon }_i$$ (учесть проблему отражения; использовать инструменты для ${\sum }_j{w}_{ij}{Y}_j$ или методы Bramoullé et al.).
- ERGM / SAOM (SIENA) для моделирования формирования сети и её влияния.
- Медиаторный и структурный анализ: структурные модели поведения кредитования/найма, SEM для разделения прямых и косвенных эффектов.
Качественные и смешанные методы
- Глубинные интервью и этнография: понять нормы, санкции, механизмы мониторинга и истории взаимодействий.
- Фокус‑группы и валидация инструментов: выявление локальных определений доверия/норм.
- Карты сетей и name-generator интервью: построить реальные сети взаимопомощи, типы связей (финансовые, информационные, семейные).
- Игры в лаборатории/полевые (trust game, ultimatum) для измерения кооперативности и доверия в контролируемых условиях.
- Финансовые дневники, админданные кредитных групп, мобильные транзакции для временных рядов поведенческих данных.
Практическая схема исследования (рекомендуемая)
1. Предварительное качественное обследование: формулировка локальных понятий доверия и норм; подготовка опросников и name-generator.
2. Кросс‑секционный или панельный сбор данных: индивидуальные анкеты, сетевые данные, финансовые дневники.
3. Оценочные подходы: комбинировать RCT/encouragement (где возможно) с IV/DIFF‑IN‑DIFF и сетевыми моделями; всегда проверять чувствительность и альтернативные объяснения.
4. Трекинг механизмов: добавить переменные‑медиаторы (информация, мониторинг, страхование) и провести медиаторный анализ.
5. Валидация: triangulation — сравнить результаты регрессий, экспериментальных вмешательств и качественных находок.
Замечания по валидности
- Доверие и сеть эндогенны (самоселекция, общие факторы). Требуется надежная идентификация (IV, рандомизация, естественные эксперименты).
- Учёт spillovers и SUTVA — эффекты соседей могут нарушать предположения. Использовать кластеризацию, сетевые инструменты.
- Измерение норм/доверия желательно сочетать: анкета (самоотчёт), экспериментальные игры и поведенческие следы.
Коротко о метриках доверия/норм
- Общая модель доверия: индекс из вопросов (напр., «можно ли доверять большинству людей?»), поведенческие игры (Trust Game), и наблюдаемые поведенческие индикаторы (возвраты займов, участие в ROSCA).
- Нормы: измерять дескриптивные и нормативные ожидания (что делают другие vs. что одобряют другие).
Если нужно, могу предложить конкретную дизайн‑схему исследования (переменные, размер выборки, возможные инструменты) под конкретную страну/регион.