2018年11月30日，香港科技大学副教授Sujata Visaria做客我院第119期Seminar，分享了题为” Decentralized Targeting of Agricultural Credit Programs: Private Agents or Local Governments?“的工作论文。

Sujata Visaria副教授

本文基于在印度西孟加拉邦农村进行的田野试验，比较了两种选择受益人方式及结果的差异。一种方法是从当地的贸易商中随机选择代理人（TRAIL），另一种是由政府任命代理人（GRAIL）。在这两种方法中，当地代理人会建议借款人进行个人责任贷款，并且会受到依赖还款的佣金激励。本文发现：（1）TRAIL贷款的借贷率较高，对经济价值较高的作物及农业收入产生的影响更大；（2）两种方式的贷款都有95%的还款率；（3）TRAIL中代理商推荐的农民比GRAIL的产出更高。

此外，本文也通过理论模型进行论证，模型表示TRAIL中代理人作为中间人的私人角色，使他们能够与更有能力的农民进行协作，提高了他们的生产力，相反，GRAIL代理人由于政治动机，会与生产能力较弱的农民进行密切的互动，以降低他们违约的风险，然而却在一定程度上降低了整体的生产力。最后，本文用数据对上述模型结果进行检验，发现数据能够支持该模型的预测。