图片来源：

https://www.spotlightinitiative.org/news/girls-belong-classroom-education-key-ending-child-marriage
文献来源：

Baird, S, McIntosh, C, & Özler, B, 2019, ‘When the money runs out: Do cash transfers have sustained effects on human capital accumulation?’, Journal of Development Economics, vol. 140, pp. 169–185, doi: 10.1016/j.jdeveco.2019.04.004.

本文对马拉维学校教育、收入和健康风险 (The Schooling Income and Health Risk study, SIHR)这一项目进行为期五年的评估，该项目对青少年女性进行现金转移。本文结果显示了现金转移在持续福利提升方面的潜力与局限性。条件性现金转移（Conditional Cash Transfer, CCT）在教育和生育方面对最初未上学的女性产生了持续的改善，但在其他结果上没有显著成效。在项目期间，接受无条件现金转移（Unconditional Cash Transfer, UCT）的受助者观察到HIV流行率、怀孕和早婚显著下降，但在支持停止后这些成果迅速消失。然而，在项目期间出生于UCT受益者的儿童，在随访时的身高年龄z评分显著更高，这指向了在关键时期现金的潜在重要性。这篇论文对CCT和UCT的实验设计提供了一定参考。

"学校教育、收入和健康风险"研究(SIHR)跟踪调查了2007年在马拉维Zomba作为未婚少女(13-22岁)登记的年轻妇女。作者在2012年对他们进行了第四次访谈，也就是在2009年12月现金转移实验结束后大约五年，跟踪调查了这些青少年，因为他们中的许多人后来建立了自己的家庭。在这种情况下，这些纵向数据描绘了一幅从青春期过渡到成年期的非常丰富的画面。到2012年，在对照组中，基线辍学的学习阶层有效完成了学业，平均完成了七年级教育;81%的人已婚，92%的人怀孕，只有6%的人在过去一周内从事过自营职业或有偿工作。超过八分之一(13.5%)的人感染了艾滋病毒。基线女学生阶层较富裕且较年轻，因此在向成年过渡的过程中进展较慢:2012年，她们的平均受教育年限为10.4年，并且在研究期间持续增加，只有40%的人结婚，50%的人怀孕，5.5%的人艾滋病毒呈阳性。

在现金转移支付停止两年多后，作者对研究样本进行了最新的后续调查，试图追踪实验诱导的人力资本变化可能转化为长期结果变化的途径。Zomba几乎完全是农业经济，其特点是受教育程度低，正式就业机会少。截至2009年，该地区是马拉维第三贫穷的地区(在作者的样本中，2008年实际每月人均汇率可比消费为20.6美元)。中学完成率很低——在作者的样本中，基线阶段的女学生中，有一半完成了基线阶段的小学教育，截至2012年，只有17.0%完成了中学教育。研究设置总结如下：

作者的研究首先列出了Zomba区550个计数区中176个计数区(Enumeration Areas, EAs)内所有符合条件的家庭，确定了13-22岁未婚女性的家庭，并将目标人口分为两个主要阶层:基线时已经失学的人(基线辍学者)和基线时仍在上学的人(基线女学生)。基线辍学者只占目标人群的15%，所以他们都被招募到研究中。

按年龄和农村状况增加的概率抽取基线女学生进行研究。这两个阶层一直被分开分析，主要有三个原因:(a)作者在基线辍学者中没有UCT实验，(b) CCT实验对这两个群体的作用不同(让辍学者重返学校，同时防止女学生辍学)，(c)根据可观察到的基线特征，这两个群体看起来非常不同。根据预分析方案，本文也分别对它们进行了分析。

首先在计数区(EA)水平分配治疗;治疗组88人，对照组88人。所有基线的EA治疗辍学生都接受了有条件现金转移，而作者在更大的基线女学生群体中试验了附加条件的现金转移。对他们来说，46个实验组被分配给有条件现金转移治疗，27个实验组被分配给UCT, 15个实验组被分配给不接受转移治疗以研究溢出效应(从这些实验组的基线辍学)。户主收到的钱在EA水平上随机分配在4美元到10美元之间，而核心受访者则通过公开抽签分配到他们自己的个人转账金额——从1美元到5美元不等提供现金转移支付的合格女孩的比例在集群之间随机变化，以估计作为治疗强度函数的溢出效应。2007年12月发放录取通知书，2008年2月开始付款，一直持续到2009年底。共有四轮数据:第一轮基线(2007年)、第二轮(2008年)、第三轮(2010年)和第四轮(2012年)。图1展示了研究设计的示意图，更详细的实验描述可以在(Baird et al, 2011)中找到。

接受UCT的女孩只需要每个月在当地的分发点领取她们的转账。检查有条件现金援助部门所有女孩的每月出勤率，并扣留下个月出勤率低于上月上课天数80%的学生的付款。然而，参与者从未因未能达到每月80%的出勤率而被开除，这意味着如果他们后来的出勤率令人满意，他们的报酬将恢复。该计划的其他设计方面保持相同，以便能够隔离强加学校条件对基线女学生感兴趣的结果的边际效应。

作者使用了一个简单的简化线性模型来估计ITT，这里的ITT是下图圈出的两个γ：

其中Y_ic是c类中核心受访者i的结果变量，T^c_c和T^u_c分别代表接收CCT和UCT的二元指标，X_ic是基线特征的向量。请注意，对于基线差值，只有CCT二进制指标。标准误差ε_ic在EA水平上聚类，这既说明了EA水平处理的设计效果，也说明了线性概率模型固有的异方差。

首先，作者对其数据做了一个简短的总结。本表给出了研究样本基线特征的均值和标准差（注：原文此表表头对其有一点疏漏，改正后如图所示）。平均基线辍学率大于基线女学生。而且她们来自更不利的背景:例如，对照组中44.5%的人在基线时开始生育，而基线的女学生中只有2.1%。对于基线辍学率，CCT组和对照组之间没有显著差异。在基线的女学生中，两个治疗组和对照组在年龄上存在差异，在基线时，UCT组的平均年龄比CCT组大，参加的年级也比CCT组高。请注意，这种不平衡存在于基线，并不是差异减员的结果。

1、教育和能力

表3给出了项目对最高完成成绩和能力的影响。在基线辍学生中，CCTs使完成最高成绩的学生增加了约0.6年，在第4轮(a组)中增加了0.22个标准差(SD)。因此，在第3轮和第4轮中，获得小学毕业证书(PSLC)的受益人比例分别增加了5.8和8.1个百分点(附录表S3, a组)。第4-7列)不会转化为基本劳动力市场技能或“能力”测试得分的显著提高，例如按照说明施用肥料或计算市场交易中的变化(表3第8列;附录表S3，面板A，第10-15列)。这一结果可能反映了一个事实，即胜任力根本无法以一种有用的方式衡量技能的变化。然而，作者发现这种解释不太可能，因为干预结束时学校教育和考试成绩的变化对两年后的能力有很强的预测作用。因此，不能排除对这个群体的技能获得有意义的持续的积极影响(或零影响)。基线女学生的结果表明，两组治疗对学业成绩或能力的影响很小，如果有的话(表4,B组)。

在项目结束时，CCT组的任何显著效果在两年后不再被检测到。读者应该注意到，在第4轮中，对照组的平均完成年数为10.4年，此时88%的对照组获得了PSLC(附录表S3, B组)。因此，虽然大多数向基线女学生转移的资金在小学完成度方面是超值的，但现金转移计划也没有在中学完成度方面带来任何显著的收益。同样，CCT组早期考试成绩的提高并没有转化为长期能力的提高，UCT组唯一的显著提高是使用手机发送简单短信的能力。对这些结果的可能解释是，在短期内看到的小的教育收益导致了项目两年后的小的(不可检测的)积极收益

2、结婚与生育

与教育结果一样，CCT对第4轮持续的基线辍学者的婚姻和生育率有很大影响(表4,A组)。在第2-4轮中，他们结婚的可能性分别降低了14.0、15.7和10.7个百分点。曾经怀孕的相应降低率分别为5.7、8.1和4.0个百分点。此外，CCT受益人的生育率梯度为负，导致第4轮总活产减少0.147例(p值< 0.001)，这相当于减少了10%以上(0.19 SD)，与预期生育率的降低相一致。第一次结婚和第一次生育的年龄，都是以密集边际计算的，同样分别高出0.43岁和0.27岁。

3、健康

表5显示了项目对HIV和贫血生物标志物的影响，这是预分析计划中指定的主要健康结果。Baird等人(2012)报道了项目期间(即第2轮)项目对艾滋病毒流行率的影响。尽管在教育、婚姻和生育延迟方面有所改善，并且基线辍学者中艾滋病毒的流行率很高(第4轮为13.5%)，但在研究期间的任何时候，有条件现金资助都没有降低这一阶层的艾滋病毒流行率(图A)。

在基线的女学生中，随着时间的推移，项目对艾滋病毒的影响反映了对婚姻和生育的影响:没有效果,有条件现金资助艾滋病毒在轮3或4,但超过节点组中艾滋病毒流行率减少50%(尽管只在90%的显著水平)在干预结束后不再是两年后(表5,面板B)。两年干预阶段期间,看到一个节点组的怀孕和婚姻中,HIV的感染率是3.5 (pp)与2.0页对照组相比,虽然没有统计学意义。附录表S6显示，现金转移对心理健康和营养摄入的影响同样是短暂的——在项目期间非常明显，之后就消失了。

表5. Program impacts on HIV and Anemia (beneficiaries).

4、劳动力市场参与和赋权

在样本中，基线辍学者从事的主要活动是家务劳动——如烹饪和清洁、取水和柴火以及照顾儿童——(69.6%)和自给农业(19.4%);在基线女学生中，55.2%的人报告家务是她们的主要活动，11.1%的人报告自给农业，而27.5%的人仍在上学。在过去一周中，样本中几乎没有人花大量时间从事自营职业或有偿工作，这与Zomba中劳动力市场参与的其他数据一致。

只有三分之一的基准辍学生和四分之一的基准女学生报告在过去三个月中从事过任何有工资的工作(附录表S7)。除了对基线辍学者的典型工资有负面影响外，这对两个阶层的主要结果都没有显著影响，这可能反映了这样一个事实，即治疗组的个人在学校呆的时间更长，因此可能有更少的工作经验。计划对二级劳动力市场结果的影响，如有效日工资，过去五个季度的劳动收入，以及过去三个月的任何工资工作，同样无效(附录表S7)当作者进行探索性分析以调查更广泛的时间使用问题时，作者发现治疗组的基线辍学生在学校花费的时间仍然更多，这可以解释对典型工资的负面影响。当作者观察在学校或工作的时间比例时，影响是微不足道的，为零，这表明这些在学校的额外时间完全被对照组的额外工作时间所抵消。对于基线女学生，作者发现CCT组的受访者每周在学校多花大约3.63小时，这确实转化为更多的工作和学习时间。对于UCT接受者来说，在学校的额外时间或工作和学习的时间都没有影响。这一结果支持了CCT组对基线女学生的时间分配有小的积极持续影响的可能性，而UCT组的效果明显为零。

5、儿童

最后，作者讨论了项目对研究参与者出生的孩子的影响。在他们的实验中，2000多名婴儿在第4轮出生，但婴儿接触现金转移计划的时间存在内生差异。在为期两年的项目中，婴儿成长的渠道，如母亲的营养和压力，都有所改善。由于生育和上学是相互排斥的，这意味着定期上学的条件有效地筛选出了有条件现金转移支付组中大多数孕妇和新妈妈:只有在有条件现金转移支付组中，有新生儿的母亲才会继续接受转移支付。这些因果链表明，UCT的好处应该集中在项目期间出生或在子宫内的孩子身上，而有条件现金援助可能对母亲额外人力资本积累之后出生的孩子最有利。

本文提出的研究结果中最显著的特征是无条件现金转移影响的短暂性。尤其引人注目的是，在UCT组中，童婚和少女怀孕的人数出现了短暂的下降，心理困扰和艾滋病毒的发病率在短短两年内就恢复到了对照组的水平，这意味着显著但暂时的收入效应。在项目结束后的几个月内，许多UCT受益人怀孕了，并很快结婚。

另一方面，对于接受有条件现金资助的基线辍学生，在学业成绩、早婚和怀孕方面，项目有持续的影响。然而，这些影响并没有转化为艾滋病毒的减少、劳动力市场结果的改善或权力下放的增加有几个原因可以解释学业成绩提高与劳动力市场结果、赋权或健康状况没有改善之间的脱节。首先，在这种情况下，增加的学校教育可能不会为一个人提供增加未来福利所需的技能。马拉维妇女在正规部门的工作很少，大多数家庭依靠自给农业和各种非正规部门活动。

本研究为设计有效的以青少年为中心的现金转移支付方案提供了一些重要的指导。首先，在作者的研究中，小额和频繁的无条件现金转移的缓和效益是没有争议的，并且得到了加强，但是从长远来看，它们有助于持续改善福利的想法是未经证实的，在这里也不支持其次，作者进一步阐明了有条件和无条件转移支付的好处之间的权衡。在这种情况下，学校教育收益缺乏连锁效应意味着，在创收机会很少的情况下，利用条件增加人力资本投资的必要性可能会减弱。此外，在不听话的少女和年轻女性最有可能开始生育的时候，拒绝向她们提供现金援助，有条件现金转移支付项目就会错失无数潜在的好处。

解决这一权衡的一个潜在的有希望的方法是将有条件现金转移支付和自愿转移支付项目视为相互补充而不是替代:决策者可以向少女提供基本的无条件现金转移，再加上用于人力资本积累和期望的健康行为的有条件现金转移，既鼓励投资于教育和健康，又保证对那些不能或不愿遵守条件的人提供基本水平的保护。第三，也是最后，UCT对儿童身高有积极影响的有希望的(如果只是暗示的)证据提供了考虑向青春期女性提供基本UCT的额外理由。事实上，Currie和Almond(2011)已经提出，在美国的情况下，针对育龄妇女的转移可能是有益的，这样可以最大限度地为子宫内的孩子带来好处。在马拉维的情况下，这种形式的目标将很少受到“泄漏”的影响;20至24岁的妇女中有三分之二在20岁之前生育，几乎所有妇女都在25岁之前开始生育(国家统计局和ICF Macro, 2005年)。

本文研究局限性如下：

首先，在基线女学生中，治疗组和对照组之间的差异损耗水平降低了第4轮零影响估计的准确性和置信度。

其次，作者检查了研究参与者出生的孩子的身高，这本身就是治疗的内生因素。因此，对HAZ的非实验影响估计应视为暗示性的。

最后，研究样本为13-22岁的未婚女性，在第4轮之前尚未完成从青春期到成年期的过渡，特别是在基线女学生阶层。因此，重要的是要考虑到，在未来一轮关于技能、劳动力市场参与、收入和赋权等重要结果的数据收集中，可能会出现更清晰的项目影响。