かなり面白いペーパーを見つけて，1時間くらい熱中して読んでました。何のペーパーかというと，高利貸しの効率性についてのペーパー。去年は日本でも貸金業規制法の改正とかが話題になっていたので，ひょっとすると多少はpolicy implicationもあるかもしれませぬ。
高利貸しといっても，ただの消費者金融ではなくて，このペーパーが問題にしているのは，まさにトイチ級の超高利貸しで，年率換算400％くらい行っちゃうようなもの。日本なら当然違法ですが，USだと合法な州もあるらしい（例えばCA。もちろん，違法な州も多い）。こういった高利貸しが，各コミュニティに存在するか否かを説明変数とし，様々な社会的厚生の指標を被説明変数として検証してみましたよ，というペーパーです。natural experimentとして，当該地域に自然災害が発生したか否かのdummyを採用してます（<- 自然災害は偶発的に発生するものである一方で，高利貸しによるファイナンスへのニーズを高める）。
もちろん，そんなことを言っても，当然，unobserved varirableによるendogeneityが深刻で，そのままregressした結果を信じるアホはいません。そこで，何をやったかというと，そこのところがかなりの労作です。工夫は3つで：
- diff-in-diff-in-diffs [triple differences]
- propensity score matching
- IV
です。diff-in-diff-in-diffsまでは変数作るの楽ですが（<- dummyとそのinteractionを放り込むだけ），matchingとIVは，ペーパー読んでると，「うぉ，これ作るの大変だなぁ」と感心します。例えば，IVについては，こういった高利貸しは，道路網が集まる地点には存在しやすいが，そうでない地点には存在しにくい，ということを利用して，「当該コミュニティの道路網の集積度」みたいなものをinstrumentにして，高利貸しの存否のdummyをinstrumentalizeしてます。...データセット作るので死ぬよ... そういえば，Hoxbyの「川の配置と橋の数」をinstrumentにするのも大変そうだ。
で，結果はどうなっているかというと，
高利貸しの存在するコミュニティの方が，自然災害によるダメージが少ないし，自然災害からの回復が早い
という結果がかなりrobustに出てます。すげぇ。火事場泥棒って，実は世のため人のためになっているんですねぇ。
で，仮にこのペーパーがendogeneityにうまく対処できているということを前提にすると，発展すべきは次の2つ（前者はペーパー自体で言及されている）かな，という気がします：
1. 自然災害のような場合だけじゃなくて，平時においても高利貸しは望ましいのか？
2. 高利貸しによるコストがsocial welfareの計算に入ってないのではないか？
このうち，1.はまだオープン。2.については，明示的に言及されてないけれど，被説明変数に採用されているものの一部が，こういったコストを折り込んだ指標になっていて，そこでもrobustな結果が出ているから，まぁクリアされているのかな，という気がします。
