自然灾害与金融科技的采用

自然灾害和金融科技采用 巴罗斯，费尔南多·Jr.，德尔阿里贝拉，布鲁诺·R.，平霍·内托，瓦尔德马尔，兰格尔，维克托 个人信息：S0165-1765(24)00576-7 数字对象唯一标识符：DOI:https://doi.org/10.1016/j.econlet.2024.112092参考文献：ECOLET 112092 即将发表在：经济学论文集接收日期：2024年9月5日 修订日期：2024年11月14日接受日期：2024年11月24日 请引用此文章如下：F. Barros Jr.，B.R. Delalibera，V.P. Neto 等，《自然灾害与金融科技采用》。经济学论文集（2024），DOI：https://doi.org/10.1016/j.econlet.2024.112092. 这是一份经过接受后增强的PDF文件的文章，包括增加封面页和元数据，以及便于阅读的格式化处理，但这还不是最终的记录版本。在最终形式出版前，这个版本将经历进一步的校对、排版和审查。但我们提供这个版本是为了提前展示这篇文章。请注意，在制作过程中可能会发现可能影响内容错误的，并且所有适用于该杂志的法律免责声明均适用。 © 2024 由 Elsevier B.V. 出版 自然灾害与金融科技采纳* †费尔南多·巴罗斯·小FEARP/USP ‡Bruno R. DelaliberaBEAT, CREB, 和 Universitat de巴塞罗那 ¶维克多·兰格Insper §瓦尔德马尔·平霍·内托EPGE/FGV 2024年11月14日 摘要 本研究调查了自然灾害对巴西市政府采用PIX支付的影响。利用包括巴西联邦政府集成和区域发展部、巴西央行和按市政单位分类的月度银行统计数据等多个来源的数据，我们采用双重差分法来衡量灾害对PIX采用的影响。我们的发现显示自然灾害对PIX在家庭中使用的显著和积极影响。此外，我们观察到灾害的严重程度影响PIX的采用，灾难越严重，其影响越大。 关键词：灾害；技术采用；电子支付；金融流动。JEL 分类：O33, G23, L86, E65 期刊预印本 1 引言 自然灾害发生频率增加，以不同的方式影响经济，例如改变移民趋势、风险规避、住房需求、能源消耗和创新能力（）。Bourdeau-Brien 和 Kryzanowski,2020;Boustanet al.,2020;李等,2021;赵等人,2022). 本论文通过衡量自然灾害对新支付技术采用的影响，为该文献做出了 贡献。 2020年11月，巴西中央银行（BCB）推出了PIX即时支付系统，通过促进金融包容性和提高交易速度，彻底改变了金融交易。与之前的支付选择不同，PIX允许即时银行间转账，无需中介，且个人无需承担任何费用。用户只需访问银行或支付机构账户并注册一个密钥，例如社会保障号、电话号码或电子邮件。杜阿尔特等人(2022该文件展示了PIX如何迅速取代巴西的传统支付方式。1 本研究调查了自然灾害对巴西5570个城市中PIX采用的效应。我们结合了 Integration and Regional Development's Integrated Information System on Disasters 的月度数据以及巴西中央银行（BCB）的PIX支付数据，涵盖了2020年11月至2022年10月期间的数据，在这段时间内，1295个市政当局遭受了自然灾害。采用双重差分法（DID）进行。卡洛威和桑塔纳(2021)，我们考虑了不同类型和强度的自然灾害，并测量了这些灾害对PIX采用的影响。 我们的研究发现，自然灾害对PIX使用率有积极且统计学上显著的影響。这种影响随着灾害的强度而变化，灾害强度通过货币损失来衡量，更严重的灾害会导致更高的PIX采用率。然而，我们发现对传统金融交易（如储蓄和信贷业务）没有显著影响，这表明自然灾害是由于交通和通信基础设施的中断，促使个人转向像PIX这样的金融科技解决方案。期 期刊预印本 我们的研究发现，自然灾害对家庭中PIX使用具有积极且统计学上显著的累积影响。此外，我们的分析揭示，这些灾害的累积效应因强度不同而有所差异。具体而言，我们发现，根据相关经济损失测量的更严重灾害，对当地民众采用PIX的采纳产生了更大的影响。这些影响在PIX的流入和流出交易中均可观察到。 这篇论文为两篇文献流派做出了贡献：新支付技术的采用（Wright等人,2017;雷利,2018;Chodorow-Reich 等人,2020;Agarwal等人,2020;Mariani 等人,2023;Crouzet et al.,2023）以及自然灾害的经济影响（Kir chberger,2017;Karbownik and Wray,2019;亨利等。,2020;黄等人,2020;库拉和克洛纳,2023;Friedt and Toner-Rodgers,2022通过考察冲击如何影响金融技术采用，本研究突出了冲击强度在金融韧性提升中的关键作用，以及金融技术在增强易受灾害影响地区金融韧性方面的重要性。据我们所知，这是首次研究自然灾害对金融技术采用影响的学术研究。 本文剩余部分结构如下。第2提供了我方数据的概述。第 section3概述了评估自然灾害对PIX采用影响的实证方 法。第4呈现结果。最后，章节5结论。 2 数据 我们通过咨询巴西中央银行提供的按市镇分的月度银行统计数据来收集信贷流动信息。此数据库详细记录了商业银行资产负债表每月的变化，重点关注信贷操作、贷款和证券以及储蓄存款。对于PIX交易数量的数据，我们访问了中央银行的SPI。2数据集，包括所有家庭PIX交易的进出记录，按市政和月份组织。区分进出PIX转账至关重要，因为这些并不总是相互反映。期刊预印 期刊预印本 由于企业和个人的参与。 巴西综合与区域发展部提供了自然灾害的发生率和灾害强度的代理指标，该指标通过灾害造成的每人总经济损失来衡量。巴西 - MDIR - 秘书处保护与民防,2023通过灾害综合信息系统。自然灾害数据集包含以下灾害类别：（i）气候灾害，由干旱和干热期、森林火灾、冷热浪和低湿度定义；（ii）水文灾害，包括洪水、山洪暴发、水浸、滑坡和暴雨；（iii）气象灾害，包括大风、台风、冰雹、龙卷风和冷浪；（iv）其他，包括侵蚀、传染病、大坝破裂/坍塌以及其他非典型灾害。描述性统计表明，巴西的大多数自然灾害属于气候灾害，其次是水文和气象事件。在我们的计量经济学分析中，作为额外的控制变量，我们使用了人口、经度、纬度、海拔和生物群落，这些数据来自巴西地理和统计研究所（IBGE）；而对于基于温度和降雨量的地理和气候学研究中的气候分类系统——科本指数控制，我们使用了由提供的数据。阿尔瓦雷斯等人(2013).3 3 实证策略 我们采用事件研究差异-差异方法来估计自然灾害对金融技术采纳的影响，具体如下： 在哪里代表利息的成果，在我们主要规范中，该成果由以下给出：Y未知符号γ. (1)X 期刊预印本在市（市名）和时（年-月）。 人均m t变量是表示单位是否接受过处理的指示变量。Dmmjmt′j=8−3查看我们的在线附录对于我们的数据的描述性统计。4我们还在分析中使用了其他感兴趣的成果，例如信贷业务、储蓄存款、贷款和证券。 间隔数月于事件/灾难之后提供服务，即表示每次事件/灾难对应1（一个）。j 在市镇中观察到第一次灾害之前，否则为零。m 通过这样做，因此，β系数捕捉了平均差异在市政当局Yj 在灾难发生前/后几个月，相对于灾难发生后一个月的基线1，该基线1作为参考类别被排除在模型之外。因此，该事件j=− 研究规范使我们不仅可以通过允许其影响随时间变化来测试灾难性冲击的持续性，而且还可以确定在灾难之前预处理趋势是否相似。5系数未知符号控制市镇-m 关于分析，例如人口的自然对数、经纬度、海拔、生物群落虚拟变量以及柯本气候分类虚拟变量。最后，这个术语ε代表mt 异质误差，我们对之假设经典的假设。 考虑到分阶段的治疗以及将仅遭受一次自然灾害的市政当局视为已治疗，我们采用已开发的估计器。卡洛威和桑塔纳(2021),占治疗时间变化的变异性，并充分评估了错峰灾难事件的影响。6请提供完整 的英文句子或段落，以便我进行翻译。这是单位被视作处理对象的时期。Gm （通常根据单位何时被视作一组来定义群体；因此，采用 G 表示法）并让是单位是否属于未接受治疗组的指示变量。Cm m基于这些“从未接受过治疗”的单位，我们有以下发现：对于所有, 感兴趣的参数t g≥ 可以通过组时间平均处理效应进行衡量： 根据 Callaway 和 Sant’Anna（2021）的研究，我们将组平均处理数据进行了汇总。g−|−−1 5特别是，我们预计估计值β的对于前几个月的数据在统计学上无法区分。jg−| 治疗。我们还分别报告了结果，考虑到不同类型的自然灾害。 对治疗效果动态进行强调，如下： 4 结果参数( )θ测量经历灾害的平均效应eD一组市政机构暴露于精确时间段的治疗之中。e(θ:e) =T,1g e ATT(g+e)P(G=g G+e). (3)D∑+g2g={≤ T }|≤ T 本节首先介绍了关于自然灾害对PIX家庭使用影响的主要研究结果。分析采用了“始终治疗”的方法。卡洛威和桑塔纳(2021). 它关注该时期发生的第一次灾害，治疗组包括在此时间段内仅经历一次灾害的市政府。图1a说明了随着时间的推移，高严重程度灾害显著提高了PIX的采用率，这可以从PIX交易数量增加中看出。相比之下，低严重程度灾害对PIX采用率的影响较小。与发送PIX的持续效应不同，如图所示：1b揭示了 PIX 收到的影响是短暂的，对于高严重性和低严重性的灾害，到第八个月时在统计上变得不显著。 我们应用了卡洛威和桑塔纳(2021一种估算自然灾害影响的方法注意： 对于金融科技采用程度的高严重性和低严重性。我们将我们的数据集分为（i）由家庭发送的转账（1a) 和(ii)家庭收到的转移支付（）。在回归分析中，我们采用了时间和市镇固定效应，以及以下协变量：人口的自然对数、纬度、经度、海拔。期刊预印 在此图中，我们应用了卡洛威和桑塔纳(2021) 方法估计自然影响注意： 灾难对信贷操作和与工作场所相关的Google移动性在不同严重程度上的影响。面板2a呈现了所有信贷业务的结果，Panel2b对于贷款和证券操作，小组2c对于储蓄存款，以及Panel2d对于工作场所的Google Mobility。在回归分析中，我们采用时间和市政府 的固定效应以及以下协变量：人口的自然对数、纬度、经度、海拔、生物群落虚拟变量、Köppen气候分类虚拟变量和州虚拟变量。 图2显示，自然灾害对信贷业务在前几个月有负面影响，但在八个月后则没有统计上的影响，突显PIX（即时支付工具）的普及并非与金融体系内信贷的更广泛扩张相关。这意味着尽管自然灾害推动了诸如PIX这样的即时支付技术的采用，但它们对其他传统金融体系变量的影响并不正面。此外，该负面冲击对PIX采用的长远效应与自然灾害导致的移动限制并无关系。例如，更多人可能转向远程工作和在线购物，这通常需要瞬时支付方式。图2d我们展示了自然灾害对与工作场所相关的谷歌移动性的影响。对于高严重程度的灾害，对人们参加工作场所仅有短期负面的影响。期刊 在此图中，我们应用了卡洛威和桑塔纳(2021) 方法估计自然影响注意： 关于不同银行分支机构数量的市政府在金融技术采用上的高严重程度和低严重程度的灾害。该面板3a提供灾害水平低于平均值的市政区域的调查结果及小组成员。3b呈现了灾害发生率高于 median 的市政府的结果。在回归模型中，我们采取了时间和市政府的固定效应以及以下协变量：人均数的自然对数、纬度、经度、海拨、生物型虚拟变量、克莱门特气候类型虚拟变量和状态虚拟变量。 图3面板3a并且3b展示PIX转账的估计，将样本按银行分支机构数量不同的城市进行划分。结果表明，