不劳而获：证据在GiveDirectly实现10亿美元捐赠目标中的作用

这并非反问句；这是《纽约时报》首次报道GiveDirectly时的标题。我和我的联合创始人当时都有些慌了。我们原本希望看到的是类似“由富有思想的经济学博士创立的新慈善机构是个好主意”这样轻松愉快的标题。

当然，事实是，那篇文章达到了它的目的，那就是与当时的读者产生共鸣。在当时（即2011年），大多数《纽约时报》的读者可能都觉得无缘无故地捐钱简直是疯了——或者说，天真得过分。这也不能怪他们。他们长期以来都被灌输着缺乏数据、充斥着陈词滥调的信息，这些信息暗示（如果不是直接指出的话）生活在极端贫困中的人没有能力做出合理的财务选择。 ¹ ，授人以鱼不如授人以渔。

此后，至少专业人士的意见发生了转变。无条件捐赠被视为一种不错的选择，通常甚至是最佳选择。美国国际开发署（USAID）——这家最大的双边捐助机构在2025年不幸解散——在其2024年的一份立场文件中指出，该机构“应将直接货币转移作为其发展工具包的核心要素”。 ²联合国难民署（UNHCR）的既定政策是“为什么不选择现金援助”，即在行动中必须优先考虑现金援助，而非实物援助。

优先考虑尚未转化为市场份额的显著增长。但数量确实在增加：2022年，现金转移支付（包括代金券）占国际人道主义援助的20.6%， 比五年前增长了50% 。在新冠疫情期间，各国政府需要大规模提供紧急援助，他们纷纷转向现金转移支付，惠及多达14亿人。

私人捐赠者需要更多说服。2023年，美国个人和基金会向国际发展项目捐赠了超过300亿美元。³ ³ ，只有0.5%流向了GiveDirectly——唯一一家规模较大的非营利组织，致力于我们所做的工作，即让捐赠⁴能够直接向生活在极端贫困中的家庭汇款。⁴ 换句话说，现金转移支付在这个市场中的相对份额非常小。然而，它已经发展到足以让我们筹集并向超过200万人发放超过10亿美元的资金。

因此，讲述GiveDirectly故事的一种方式是将其视为循证决策的风向标。为了赢得怀疑者的认可，我们投入了大量资源（我将在后文详述）用于寻找因果证据。同时，我们也受益于周围生态系统的蓬勃发展，这个生态系统认真对待这些证据。如果像“无偿捐赠”这样看似异想天开的想法都能在这种环境下生存并蓬勃发展，那么这预示着其他以证据而非轶事为导向的努力也将取得良好成效。

但事情远不止于此。其目的之一在于引发人们思考，不仅是如何使用发展援助资金，更要思考应该由谁来使用。也就是说，问题在于权力的分配，而不仅仅是权力的最佳行使。从这个角度来看，项目评估应该扮演什么角色就不那么显而易见了。如果这笔钱真的没有任何附加条件——不仅没有任何限制，而且没有任何特定的预期结果——那么究竟应该评估什么呢？

事实上，即使在这方面，实验研究仍然有用。这是因为社会科学实验与自然科学实验之间存在一个关键区别。当罗纳德·费舍尔爵士在罗瑟姆斯特德实验站（世界上最古老的农业研究中心之一）率先采用实验方法，以确定哪些肥料或种子效果最佳时，他的“研究对象”没有任何伦理意义上的自主性：它们是植物。但现金转移实验中的研究对象则不同。当研究人员记录他们的选择时，我们就能了解他们的偏好、优先事项以及他们对美好生活的愿景。这些见解在农业生产力这类纯粹的技术性问题上是无法找到的。而且，它们一直是农业发展历程中不可或缺的一部分。

现金转移和因果证据

首先，我将阐述经济学家可能会提出的一个论点，即应该向生活在极端贫困中的人们提供资金。

首先，我们观察到，对他们来说，一美元的价值远高于对我们来说的价值。为了说明这种差异，假设我们采取功利主义的观点，并认为效用与收入之间的关系大致呈对数关系。这意味着，例如，收入翻倍——无论是从1美元到2美元，还是从10万美元到20万美元——带来的效用提升始终相同。在我看来，相对于现有的幸福感衡量标准而言，这是一种较为保守的立场⁵

然后，我们可以比较不同初始收入水平人群的边际效用。具体来说，可以比较每日2.15美元的国际贫困线和例如美国全职工人平均每日170美元的收入水平。隐含的边际效用比为80，这意味着，在贫困线水平上，每增加1美元的收入所带来的福祉提升是普通美国人的80倍。<sup> ⁶

诚然，这样的比例听起来很抽象。但为GiveDirectly奔走呼吁的经历让这一切变得不那么抽象了。一天下午，我和我的联合创始人拜访了一位潜在捐赠者，地点在他位于迪拜的豪华企业大厦。之后，我们在哈利法塔共进晚餐，那里室外喷泉的节奏与室内的背景音乐完美同步。第二天早上，我们又来到卡拉奇郊外一个尘土飞扬的渔村，拜访了潜在的受助者，其中一位妇女身患肺结核，生命垂危。我们可以把边际效用的极端比例理解为：如果我们用一些同步喷泉来换取更少的肺结核死亡病例，世界将会变得更美好。

第二个因素是，生活在极端贫困中的人们通常面临的物价低于我们。世界银行目前将26个国家列为低收入国家，这些国家共占全球极端贫困人口的44% 。在这些国家中，当地货币与美元的名义汇率与相应购买力平价转换系数的中位数比率约为3.1。如果您不关心公用事业的最终受益者是谁，这就创造了套利机会。您可以用同样的钱获得三倍的回报。

将这些因素相乘，我们得出的总体估计是：将一美元从一位普通美国人转移到一位生活在极端贫困线上的普通人手中，其对人类福祉的整体价值将增加248倍。这可是一笔巨款！如果我们能通过谨慎投资，在十年内让钱翻一番，大多数人都会感到欣慰。而现在，我们有机会在短短几周内，让钱的价值增加248倍⁷

然而，对大多数人来说，这种说法还不够充分。大多数人担心人们拿到钱后会怎么花。在GiveDirectly创立初期，我们就预料到了这一点。因此，如果没有确凿的证据，我们认为前进的道路是行不通的。

问题在于我们是否需要自行提供这些证据。南美洲和中美洲各国政府当时已经开展了大规模的有条件现金转移支付项目，并且在许多情况下，他们使用随机对照试验（RCT）来衡量这些项目的效果。我们解读的结果总体上是“积极的”，因为受助者将钱花在了看似合理的用途上——例如投资和消费——而且各项福祉指标都有所改善。事实上，正是这些证据促使我们最初决定开展这项工作。再进行一项随机对照试验真的会更有说服力吗？ ⁸

最终，我们出于原则决定开展一项随机对照试验（RCT）。我们认为，任何寻求捐款的非政府组织（NGO）都应该尽可能开展RCT，作为一种尽职调查。开展RCT本身就是一种意向的体现，表明我们计划以正确的方式行事，而不是仅仅依靠精心挑选的成功案例来宣传理念。

即便如此，这件事也差点没能成功。它差点在——最意想不到的地方——伦理审查中夭折：哈佛大学的机构审查委员会担心给人们钱可能会对他们造成伤害。这让我们陷入了进退两难的境地：我们必须证明转移支付不会产生不良影响，才能证明开展一项旨在探究其影响的研究是合理的。最终，经过数月的拖延，我们取得了胜利⁹

一切努力都是值得的。事实证明，转移支付产生了诸多积极影响，从减少营养不良到刺激商业投资，再到帮助人们建造更坚固的房屋。而且，转移支付并没有增加人们在酒精或烟草等“诱惑性商品”上的支出。这项记录这些影响的研究在经济学家中产生了深远的影响（ 被引用近1900次）。它也对GiveDirectly产生了影响——例如，帮助GiveDirectly获得了GiveWell的一系列顶级慈善机构推荐。

于是我们继续推进。目前，我们已经完成或启动了24项随机对照试验（RCT）。我们逐渐意识到，开展实验研究（而不仅仅是引用研究成果）是一项核心战略。这使我们脱颖而出，并让我们能够将研究与直接影响相结合，从而创造具有吸引力的风险回报比。最坏的情况是，您的资金能够显著改善一些极度贫困人群的生活；最好的情况是，这项研究产生的证据还能改变其他人的观念。

开展研究并造福世界并非总是易事。人们普遍认为，“学术价值”与“实际价值”之间存在着一种张力。这种观念可以追溯到20世纪40年代，源于美国工程师兼管理者范内瓦·布什。布什是公共研究经费的积极倡导者，他建议我们将研究问题视为一个连续谱，从“基础研究”到“应用研究”。他随后指出，许多重要的基础研究问题距离商业化还很远，私营部门无法承担。他后半部分的关键观点完全正确。但他构建问题空间时所采用的单一维度框架过于简单化：正如唐纳德·斯托克斯所论证的那样，有些问题在实践和概念上都至关重要。

以转移支付的间接效应，或者说“一般均衡效应”为例。当一个村庄里的许多人都获得转移支付时会发生什么？物价会上涨吗？转移支付的价值会降低吗？潜在的捐助者经常向我们询问这些问题，这很合理。这个问题具有实际意义。

但学术界也对这个问题很感兴趣。它与发展经济学中的一个经典观点相呼应，即存在需求驱动的“ 大推动”，购买力的显著提升使得企业进行原本不会进行的投资变得有利可图。而对这个问题的解答使我们能够首次对“转移支付乘数”进行实验性估算。宏观经济学家经常估算转移支付乘数，以计算政府转移支付（例如福利金）对整体经济活动或GDP的影响。 ¹⁰这就是为什么我们最终开展的一般均衡研究在学术上取得了成功，并且对GiveDirectly也很有用。事实上，它还赢得了经济学论文领域最负盛名的奖项之一。

再以全民基本收入为例。在2010年代末期，全民基本收入（UBI）曾风靡一时。2016年1月至2017年1月间，该词条的谷歌搜索量增长了近八倍。GiveDirectly 的大量目标受众很可能正是基于他们对全民基本收入的了解，形成了对现金转移支付的初步看法。但当时媒体关注的试点项目规模较小，设计也存在疑问，远非我们认为合理的测试。 ¹¹开展一项更完善的试点项目似乎成了必要之举，几乎是一种自卫。

但这同时也涉及一个经济问题。当你捐赠资金时，你可以将其安排成一系列小额支付，也可以安排成几次大额支付。GiveDirectly 通常采用后者，但全民基本收入则采用前者。

我们选择集中发放几笔大额款项，原因有三。首先，有证据表明，对于接近贫困线的人来说，积累大笔资金并非易事。这使得他们难以创业或进行其他生产性投资，因为这些往往需要大笔资金一次性购买。而大额转移支付则能帮助他们进行这些大额购买。其次，他们通过投资（例如小型企业、农业投入品、住房等）获得的回报率高于我们把钱存在银行或证券账户时的回报率。这意味着，在我们等待将资金转移给他们之前，将其保留在账面上是低效的。第三点，或许也与前两点有关，是当我们询问人们的偏好时，几乎所有人都希望获得一次性款项。然而，尽管如此，我们却从未令人信服地比较过这两种方式的影响。当我们进行比较时， 结果揭示了许多有趣的经济学原理——包括全民基本收入的受益者经常组建储蓄小组，将他们零散的小额款项“反向工程”成金额更大的款项。

简而言之，着手解决布什所谓的“应用问题”往往会带来更基础的科学见解。因此，GiveDirectly 的研究成果发表在许多顶尖经济学期刊上——包括（如果您熟悉这些期刊名称的话）《 美国经济评论》 、 《计量经济学》 、 《经济研究评论》和《经济学季刊》 ——尽管发表在顶级期刊上并非他们的目标。

我们以研究为导向的策略似乎奏效了。2025年，GiveDirectly 的筹款总额突破了十亿美元大关。筹款成本始终保持在每筹集一美元0.05美元或更低——这在业内属于极低水平。一些捐款者的第一反应是“终于实现了！”，但也有许多捐款者的第一反应是“这听起来太疯狂了”。

当然，我们得到了各方的帮助。GiveWell 于 2007 年成立，它是首个基于项目影响的因果证据，公开且系统地评估慈善机构的机构。2012 年，他们将 GiveDirectly 评为顶级慈善机构。2010 年，美国国际开发署 (USAID) 启动了“发展创新风险投资计划”(Development Innovation Ventures)，旨在寻找具有高影响力的发展干预措施。该计划最终支持了 GiveDirectly 与 USAID 的基准合作。此外，还有一些新的循证资助机构：Good Ventures 于 2011 年成立，为 GiveDirectly 的早期发展提供了大量资金；The Life You Can Save 于 2013 年成立，持续推广 GiveDirectly。Google.org也采取了日益以数据为中心的策略，支持了 GiveDirectly 的一些最具魄力的项目。所有这一切都发生在人们对实验证据的需求日益增长以及发展经济学领域出现¹²转向的背景下，阿比吉特·班纳吉、埃丝特·迪弗洛和迈克尔·克雷默因其在推动这一领域的贡献而荣获2019年诺贝尔经济学奖。如今，与研究之初相比，整个生态系统对循证策略更加友好。

我们也受益于大量的现金转移随机对照试验（RCT）。我们可以引用比我们自己所能获得的更庞大、更可靠的证据基础。我认为这帮助我们避免了“赢家诅咒”。当一项新理念的研究数量很少时，它看起来往往比实际情况更好或更差。那些看起来不错的研究会引发热潮和炒作。但这也就意味着，随着更多研究的出现，很可能会出现均值回归——后续研究估计的效果量小于之前的预期——以及一些失望情绪。小额信贷可以说受到了这种繁荣-萧条动态的影响。 ¹³现金转移相对幸运；证据基础增长迅速，因此炒作从未过度。

从证据到赋能工具

因果研究当然可以帮助那些已经拥有权力的人，例如拥有资金选择权的人，更有效地行使权力。但它也能影响权力的分配吗？它能真正赋予研究对象权力吗？

从历史上看，发展工作很少真正实现我这里所说的“赋权”，即决策权的真正转移¹⁴诚然，各国政府获得了一些预算支持，地方机构也获得了一些资金，例如社区驱动发展模式¹⁵但生活在极端贫困中的个人几乎没有直接发言权。资金虽然以他们的名义支出，但并非出于他们的意愿¹⁶

这种权力动态在研究中有所体现。它如此普遍以至于常被忽视：旨在为重要决策提供依据的研究，其目标受众是那些拥有决策权的人，即资助者和政策制定者。例如，一份项目评估报告的开头可能会提到，政策制定者希望提升某些指标。

贡纳尔·默达尔曾就经济学家最初为何开始研究发展（而不是富裕国家的财富）发表过类似的评论：

“我们的科学研究方向，尤其是在经济学领域，受到我们所处社会，特别是政治环境的制约……经济学自身的发展很少，甚至可以说几乎没有，能够开辟通往新视角的道路。我们研究方向的不断调整通常来自政治领域；为了响应这一信号，学生们会转向研究那些具有政治重要性的问题。”

评估也是如此。没有评估就无法进行评价；如果不先确定如何衡量“好”这一指标，就无法判断一项干预措施的效果如何。如今，通常的做法是询问一项干预措施能否以较低的成本提高政策制定者期望的结果——即成本效益分析。相比之下，经济福利分析则要求你探究干预措施如何影响不同人群自身的福祉。这更难做到，因此，这类分析也较少见。

一个具体的例子或许能更清晰地阐明这种区别。试想一下，如果向家庭发送短信，鼓励他们给孩子提供营养餐，并定期带孩子进行体检，那么这种做法“有效”就会带来收益和成本。如果家庭在孩子的食物上花费更多，他们就必须在其他方面减少支出。如果他们更频繁地去诊所就诊，诊所的部分资源就无法用于其他方面。福利分析促使我们思考如何评估这些因素的价值，而典型的成本效益分析可能只是简单地观察到，相对于发送短信的微不足道的成本而言，儿童健康状况得到了显著改善。<sup> ¹⁷这并非全部真相——但对于一位肩负改善儿童健康重任的技术官僚而言，这才是最重要的。

我们的生态系统本身就容易出现这种狭隘性。各个机构和基金会都设有不同的部门，分别负责促进健康、教育、民生等等。这些目标本身当然是好的，设立专门的机构来实现这些目标也合情合理。但这往往也导致许多有权势的人只关注成本效益方面相对狭隘的问题。他们只关注对健康、教育或民生的影响——而不是同时考虑所有这些方面。

现金转移支付并没有特定的目标，它可以用于任何用途。正因如此，对现金转移支付的研究尤其擅长揭示其中的矛盾之处。例如，我和我的合作者最近研究了印度贾坎德邦的一项转移支付计划，该计划的既定目标是减少儿童营养不良。我们发现，该计划在一定程度上确实达到了目的。但（不出所料）家庭还将大部分资金用于儿童食品以外的其他方面——包括成人食品。如果将儿童体格指标的变化除以总成本，该计划的成本效益似乎并不高。但这相当于将其他方面完全视为毫无社会价值，这显然是不正确的。

那么，在目前的结构下，现金研究项目该如何与权力互动呢？至少有两种截然不同的方式：它可以是务实的，也可以是具有预见性的。

务实的做法就是直接回答资助方提出的问题。例如，在GiveDirectly，我们曾与一家基金会合作，该基金会的资金来自一家大型咖啡集团，因此其宗旨是帮助咖啡种植户。对他们来说，关键问题是资金转移会对咖啡种植区和咖啡生产产生什么影响。我们也曾与一家致力于服务妇女和女童的基金会合作；对他们来说，关键问题是向在教育、就业、生育和婚姻等关键决策中需要做出选择的年轻女性提供资金，会对她们的选择产生怎样的影响。在另一个案例中，我们与美国国际开发署（USAID）合作，对其传统项目的影响进行“基准测试”，询问如果向同一类人群提供相同数额的资金，但不附加任何条件，会对国会要求其改变的相同结果（例如青年就业）产生怎样的影响。<sup> ¹⁸

这些研究将这些狭隘的目标视为既定事实，从而对现金转移支付造成了不利影响。我们知道，受助者几乎肯定会将部分资金用于与这些目标无关的用途，因此在成本效益分析中毫无意义——例如为贾坎德邦的成年人提供食物。即便如此，转移支付最终往往看起来具有成本效益。<sup> ¹⁹在这种情况下，最终可能会出现事实上的赋权——资助者选择在不附加任何条件的情况下转移资金——而无需改变其基本前提。

在预言式的研究方法中，研究必须具有一定的启发性。它不去探究如何才能取得某种特定的成功，而是致力于阐明受众对成功的理解。

以住房为例。住房是低收入家庭的一项关键资产——毕竟，在生存必需品清单上，住所通常仅次于食物。发展经济学家常常将住房排除在福祉衡量指标之外，因为住房的价值难以估量。 ²⁰但住房的重要性毋庸置疑。例如，我和我的合作者利用来自印度尼西亚、墨西哥和南非的相对高质量的数据估计，住房服务占贫困家庭消费的22%到43%。

因此，许多GiveDirectly的受助者在住房方面投入巨资也就不足为奇了。他们建造新房，或扩建和升级现有²¹ 。一种常见的做法是用金属板屋顶替换茅草屋顶。事实上，这种情况非常普遍，甚至引起了领先的房屋建造非政府组织“仁人家园”（Habitat for Humanity）的关注。当我见到仁人家园的负责人时，他竟然感谢我让更多人关注住房问题，这让我感到非常意外！

我不知道这在数量上对“仁人家园”的最终收益产生了多大影响。但研究在此发挥的作用令人瞩目。通常的技术官僚逻辑是：

捐助者希望获得更多住房（并且认为住房比其他事情更重要）

因果证据表明，收款人使用现金转账来购买它

捐助者资助更多现金转移支付。

而它就在这里

受助者希望获得更多住房（并且认为住房比其他东西更重要）。

因果证据向捐赠者揭示了这一事实。

捐助者资助更多住房建设。

证据固然重要，但并非为了揭示如何最好地实现捐助者的优先事项，而是为了揭示受助者眼中的优先事项。

这就是为什么在GiveDirectly的研究中，我们通常会努力衡量一系列广泛的成果。尤其要比资助者最初列出的成果清单更全面。衡量某些成果——比如住房投资——可以清晰地展现受助者对其重视程度。看似矛盾的是，最重要的成果可能并非我们优先考虑的，但却是他们最关心的。

我们还可以将此逻辑延伸到人们的选择，不仅包括如何花钱，还包括如何收款。我之前提到过一项研究，我和我的合作者发现，大多数人希望一次性收到款项，而不是分期小额转账。我们还发现，时机至关重要。相当一部分人倾向于将转账延迟至少一两个月。他们的理由各不相同，其中一些是我们始料未及的——例如，为了有更多时间进行规划，为了在合适的季节（例如房屋建造季）或自己有空启动新项目的时候收到款项，或者为了等到邻居有钱在新店消费的时候收到款项等等。简而言之，我们对他们面临的问题有了更深入的了解——远比我们测试哪种时间安排对某些临时结果指标的影响更大要多得多。

实证经济学中的规范性选择

经济学家们在研究中强调要保持“实证/规范区分”。在这种观点看来，我们的职责是描述“是什么”（实证层面），而其他人则可以决定“应该是什么”（规范层面）。这一理念源远流长，可以追溯到凯恩斯（“政治经济学的功能是调查事实并发现其中的真理，而不是规定生活规则……它被描述为在相互竞争的社会方案之间保持中立”）、 罗宾斯（“经济学在目的之间完全中立”）、 弗里德曼（“实证经济学原则上独立于任何特定的伦理立场或规范性判断”）等众多经济学巨匠。

对我来说，当我读研究生时接触到它，感觉它过于简单化了。它让我免除了诚实之外的所有道德责任。只要陈述事实就好，女士。

当然，问题在于必须决定哪些事实成立。在极端情况下，这一点显而易见。如果我研究如何培育可用作生物武器的传染性病原体，我很难以研究结果仅仅是阳性为由，推卸对潜在后果的责任。 ²²也不能以迎合政策制定者的意愿为由逃避责任。事实上，有些政策制定者就想要生物武器。

事实上，经济学家一直在做出具有伦理意义的选择。例如，在最近的一项研究中，我和我的合作者评估了在印度最大的社会保障计划中引入生物识别认证的影响。我们发现腐败现象有所下降。但我们也发现，有150万到200万合法受益人在某个阶段失去了领取福利的资格。单独记录这两项结果中的任何一项都完全可以作为有效的“实证”研究。但这在伦理上却存在问题，因为它要么服务于政府的利益，要么服务于其批评者的利益。而我们左翼的批评者可能会说，我们一开始就不应该研究这项特定的改革，而应该研究通过其他风险较小的方式减少欺诈的情况。

或者以我之前提到的关于转移支付一般均衡效应的研究为例。在那篇论文中，我们首先估算了转移支付的经济乘数效应，然后分别考察了它如何改变了受益者的福利。这一点很重要，因为正如格雷格·曼昆和马修·温齐尔所指出的，GDP和福利并非同一概念。例如，如果人们被鼓励增加工作时间，这无疑会提高GDP，但代价是休闲时间的减少。因此，福利的增长幅度较小，甚至可能根本没有增长。从这个角度来看，记录（在这种情况下）GDP的增长并非主要因为人们工作时间延长，而是因为他们每小时的收入增加，这一点具有规范性的重要意义。尤其重要的是，关于现金转移支付和劳动力供给的广泛讨论大多采取了截然相反的伦理立场：即如果“懒惰”的受益者减少工作时间，那将是一件坏事。 ²³

这就是我一直以来关于证据作用的观点：我们提出的问题至关重要。在GiveDirectly，这一点尤为重要。我们必须务实地解决许多潜在捐赠者可以理解的顾虑——他们担心生活在贫困中的人们不认同他们的优先事项，或者不知道如何“捕鱼”（或者至少不知道去哪里“捕鱼”）。但同样重要的是，我们要表明，生活在贫困中的人们并不总是认同我们的优先事项，有时，我们才是对“捕鱼”的地点和方法缺乏了解的人。

Paul Niehaus 是加州大学圣地亚哥分校经济学教授，也是 GiveDirectly、Segovia 和 Taptap Send 的联合创始人。

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1. 这句话的出处不明，但人们通常认为是维多利亚时代小说家安妮·萨克雷·里奇所为。具有讽刺意味的是，当顽固的怀疑论者马克斯·杜·帕克在她的小说《戴蒙德夫人》中引入这句话时，他是为了批判上层阶级：
   
   “我想就连卡隆也分不清物质和精神的区别，”马克斯耸了耸肩说。“他当然不会践行自己的教诲，但我猜赞助人的意思是，授人以鱼不如授人以渔。教人捕鱼才是真正的帮了他。然而，这些最基本的道理往往与有教养阶层的闲暇生活格格不入。巴吉纳尔先生，现在请出示他的票——那可是靠恩惠和不公正地分割精神享受得来的？”杜帕克笑着说。（来源）
   ↩︎
2. 不出所料，截至2025年2月，此页面已不存在。互联网档案馆（Wayback Machine）提供了一个备份，点击此处查看。 ↩︎
3. 具体而言，他们向主要从事国际事务的慈善机构捐赠了300亿美元。这被认为是国际发展援助总额的下限，因为相当一部分捐赠给宗教组织的款项（2023年宗教组织获得的捐款高达1460亿美元，但这些捐款并未公开）最终会用于海外工作。 ↩︎
4. 许多其他非政府组织也开展了优秀的无条件现金转移支付项目，但没有一个组织承诺会将你的钱只用于此用途。 ↩︎
5. 这些估计本身可能过于保守，因为富人和穷人的主观幸福感反映了他们对自身处境的适应，正如森（1988）所指出的那样。 ↩︎
6. 边际效用为 1/c；因此，收入水平 c1 与 c2 的边际效用之比为 c2/c1。 ↩︎
7. 此外，或许还存在第三个需要考虑的宏观经济因素。我和我的合作者利用一项大规模实地实验估算得出，每向肯尼亚农村地区转移1美元，该地区的经济就能增长2.50美元。美国的乘数效应估计值往往较低，约为1.60美元。因此，我们可以合理地考虑一个“相对乘数”调整值，即2.5 / 1.6 ≈ 1.6 或更高。 ↩︎
8. 另外两个因素是：(a) 低收入国家出现了可靠、低成本的数字支付解决方案，如移动支付；(b) 我们与现有非政府组织的对话使我们确信，他们不太可能提供直接转账服务，因为这会蚕食现有的商业模式。 ↩︎
9. 我们还得找个地方。最初的想法是在布西亚附近开展这项研究，那里在迈克尔·克雷默（Michael Kremer）等人与非政府组织“投资儿童及其社会”（Investing in Children and their Societies，简称ICS）早期合作的推动下，成为了随机对照试验（RCT）的热门地点。但布西亚后来发现太拥挤了：附近同时进行着太多其他RCT，我们根本找不到合适的地点，否则就会与他人发生冲突，无意中干扰他们的随机分组或污染他们的对照组。所以，我们只好收拾行装，另寻他处。 ↩︎
10. 要解答这个问题，还需要进行规模异常庞大的实验和采用新颖的分析方法。关于大规模实验的必要性，请参见Muralidharan 和 Niehaus (2017 ) 的文章；关于大规模实验在估计因果效应方面的应用，请参见Faridani 和 Niehaus (2024)的文章。 ↩︎
11. 随后，高收入国家开展的几项管理更完善的试验公布了结果，其中包括由开放研究协调开展的一项非常详细的试验（ Bartik 等人，2024 年； Miller 等人，2024 年； Vivalt 等人，2024 年）。 ↩︎
12. 经济学家和研究人员提倡将随机对照试验作为评估减贫效果的黄金标准。 ↩︎
13. 2005年，我和我的联合创始人设法获得了参加联合国国际小额信贷年启动活动的邀请函。我记得当时的酒劲儿比证据还大。
    ↩︎
14. “赋权”一词因过度使用而有所贬值（例如参见Jayakarani 等人，2012 ）；在此，我将仅用它来指代决策权的转移。只有当一个人被剥夺权力时，或者更确切地说，当一个人选择放弃自身权力时，一个人才能获得赋权。 ↩︎
15. Casey (2018)对这类项目进行了很好的评论。 ↩︎
16. 福特基金会委托进行的一项关于“参与式拨款”的审查也发现了类似的情况：有很多案例都咨询了受益人的意见，但很少有案例真正以任何方式约束咨询者。 ↩︎
17. 更周全的成本效益分析，公平地说，会尝试将医疗系统容量的成本考虑在内。但这与它们在其他用途上的价值不同，而后者正是经济学的研究对象。 ↩︎
18. 虽然概念很简单，但实际操作起来却需要一些非常勇敢且敬业的公务员挥舞着利刃，付出艰辛的努力。举例来说，他们需要一份来自总法律顾问办公室的备忘录来提供法律保障；最终，这份备忘录明确规定，GiveDirectly会致电每位受助者，确认没有人将纳税人的钱用于不当用途——包括避孕。 ↩︎
19. 例如，可以参考卢旺达（ McIntosh & Zeitlin，2022 ； 2024 ）和刚果民主共和国（ Javier 等人，2022 ）的基准研究结果。 ↩︎
20. 参见阿门多拉和维奇 (2022) 。 ↩︎
21. 参见Haushofer 和 Shapiro (2016) ，表六。 ↩︎
22. 这比布劳格（1992）和普特南（2002）等人的批判更偏向机械论，后者认为“事实”与“价值”之间可能根本不存在泾渭分明的二分法。即使你认为纯粹的事实陈述是可能的，你陈述的内容也至关重要。 ↩︎
23. 例如，参见Banerjee 等人 (2017)。 ↩︎