在非法适应下实施监管

另一方面，出售可见鱼会让供应商面临Sernapesca征收的罚款或环保意识强的消费者的投诉。供应商是否以及如何出售鳕鱼的决定将取决于这些因素造成的相对利润损失，以及降价与冻结或隐藏需求之间的权衡，以及预计的工厂成本。这些干预措施可能会提高金融机构的预期成本。供应商需要了解Sernapesca监控，然后才能决定是否采用隐藏和冻结等防御策略。了解执法性质的速度和容易程度将取决于Sernapesca官员的访问频率，以及这些访问是否按照可预测的时间表进行。这也可能取决于消费者是否知情，因为向客户和监管机构隐瞒非法活动可能比单独向监管机构隐瞒要复杂得多。虽然监管机构对不可预测的时间表进行监控更为复杂，成本也更高，但这可能会妨碍供应商快速了解如何在一周的不同时间将非法鳕鱼转移到其他地方，以规避执法。我们预计，当供应商可以选择隐藏或冻结鳕鱼，或将其销售转移到其他市场日时，随机监测访问在减少非法鳕鱼销售方面比在可预测的时间表上进行监测更为成功。在我们的环境中，增加监控访问的频率意味着我们访问了samevendors在其电路中的多个位置，他们在不同的工作日在那里开店。维恩预计，这将使供应商更难将非法销售从一周换到另一周，从一个市场换到另一个市场。

然而，高频率的访问也可以让供应商更快地了解监管机构的时间表，并进行有效的有效投资（Okat，2016）。它们还创造了更多的供应商-监管机构互动，并允许供应商快速了解执法策略中的漏洞和弱点，例如asSernapesca不愿意惩罚八月冻结的鳕鱼销售。因此，增加执法频率对非法鳕鱼的销售有着不明确的影响，如果监管机构难以发现和惩罚隐藏或冻结的鳕鱼销售等行为。最后，虽然需求方信息宣传和供应方执法通常被视为阻止不良行为的替代策略，但在存在隐藏和冻结销售的情况下，这两种方法可以相互补充。只有当消费者愿意在9月份购买鳕鱼时，隐藏非法鳕鱼才有效。在面对监管机构时，将新鲜鳕鱼放在冰上可能会产生似是而非的否认，但可能不足以欺骗消费者。因此，在这种情况下，开展宣传活动可以增强执法的有效性。Sernapesca的管理数据表明，保持不可预测的时间表会比固定的时间表增加10%的计划成本。3.2对溢出效应性质的预测强制禁止鳕鱼销售可能会改变对其他替代鱼类的需求。供应商通常会提供多种鱼类，而鳕鱼是9月份唯一被禁止的鱼类。如果我们的干预措施成功，那么消费者可以选择替代其他鱼类，渔民可以替代捕捞其他鱼类。我们预计，在治疗区购买的替代鱼类数量会增加。

如果治疗和控制市场有所细分，替代品的价格也可能发生变化。价格变化的方向将取决于消费者反应相对于消费者反应的强度。消费者和供应商行为的变化可能会通过鱼类供应链对Caletash的渔民产生上游影响。如果九月份费里亚斯出售的鳕鱼数量减少，这应该会影响为这些供应商服务的渔民的行为。我们将绘制鱼类供应链图，以实证方式进一步研究供应链的影响。最后，控制区可能会经历一些溢出效应。在我们的上下文中，有四种可能的溢出渠道：1。了解禁令的已治疗消费者可能会通知其他未治疗的消费者。2、接受治疗的供应商可与控制区内的其他供应商共享信息。3、一些caletas向处理和对照蕨类提供鱼类。如果渔民为了应对治疗而改变捕捞策略，控制市场的鱼类供应也可能受到影响。4、如果信息宣传足够有力，能够降低总需求和鳕鱼价格，那么控制市场中可能存在一般均衡溢出效应，从而增强治疗的直接效果。另一方面，如果加强执法提高了鱼的价格，那么一般均衡价格溢出将破坏处理的直接影响。了解这些溢出的性质和方向很重要，因为在某些类型的溢出下，可能低估了计划的影响。更糟糕的是，如果渔民只是为了应对治疗而向控制区出售更多非法鳕鱼，那么我们将观察到治疗控制差异，即使执法和信息运动对整体鳕鱼捕捞的真正影响为零。

因此，我们将收集关于治疗和控制市场之间的空间、供应链和个人关系的数据，以便分析（和控制）这些潜在的市场溢出。4数据我们进行了几次不同的调查，以评估这些干预措施的效果。我们在两个不同时期将“神秘购物者”送往鱼类市场，秘密收集关于鳕鱼供应的信息，一次是在2015年9月（禁令期间），另一次是在2016年3月，六个月后。在这两个时期，我们对消费者进行了两轮调查。我们还调查了caletas的渔民和ferias的供应商，以绘制鱼类供应链并调查溢出效应。图1描述了2015年8月至2016年8月期间干预和数据收集活动的时间安排。分析中总共使用了七种不同的数据源。图1：干预和数据收集时间表4.1神秘购物者调查我们有兴趣研究9月份禁令期间鱼贩是否从事非法活动。为了获得对其行为的可靠度量，供应商无法知道他们受到了监控，这就构成了一个有趣的数据收集挑战。为了解决这个问题，我们将神秘购物者部署到鱼类市场，他们的外表和行为都像典型的顾客，并且经过培训，可以伪装成买家（试图）从供应商那里购买鳕鱼。这些训练有素的调查员收集了关于是否有可能购买鳕鱼以及鱼类市场价格的信息。神秘购物者还被指示收集其他鱼类（如其他种类的鱼类）在鱼类摊位上出售的信息及其价格，并记下其他购物者在场时购买的鱼类。研究团队培训了29名神秘购物者，他们在我们样本的所有市场中流通。

在9月份的禁令期间，每个赛道平均被参观了三次。为了研究我们干预措施的长期效果，我们在2016年3月进行了新一轮神秘购物者访问，这是在9月禁售期六个月后。4.2鱼类市场消费者调查我们还调查了禁售期前后的消费者。一个独立的统计小组（与神秘购物者不同）阻止消费者关闭鱼类市场的出入口，并手持调查工具提问。为了鼓励无偏见的回应，消费者没有被要求提供任何个人可识别的信息，我们只要求了解过去一个月在费里亚购买的食品清单，避免直接询问有关鳕鱼消费的问题。我们要求消费者在地图上提供他们的居住地，这样我们就可以将他们的住所与指定给信息处理的社区相匹配。2015年10月，禁令结束后不久，约有4000名消费者接受了调查。2016年3月，又完成了4000项调查，以研究消费者行为的长期变化。4.3鱼类市场供应商调查2016年6月，我们对样本中每个市场的鱼类供应商进行了调查（禁令期外）。我们向供应商询问了他们的鱼来源的供应商和中介机构，因此我们使用这种方法，不可能收集关于出售或出售的鳕鱼总量的信息，因为这对于一个典型的购物者来说是不自然的，这会使供应商产生怀疑。因此，这项调查产生的主要结果变量是一个指标，表明是否有可能从该供应商那里购买鳕鱼。神秘购物者还记下了摊位的一般特征。

他们收集了有关鱼类供应商行为的定性信息，包括当时发生的对话。这就是我们如何了解销售“冷冻鳕鱼”的做法，供应商将鱼放在冰上，并声称它是在8月份合法捕获的。许多供应商向我们的神秘购物者承认，“冷冻”鱼实际上是新鲜的。可以规划供应链。为了研究溢出效应和网络效应，我们还询问了供应商与其他回路中的鱼类供应商的联系情况。4.4沿海渔村渔民调查为了了解我们干预措施的影响是否通过供应链向上游传播，我们对鳕鱼捕捞和分布地区每个沿海村庄的渔民进行了调查。该调查于2016年7月至8月期间进行，不在禁酒期内。我们调查了来自74个渔村（caletas）的231名渔民。附录A.2中的图A.4包含了所有caletas和鱼类市场的地图。调查谢尔曼很有价值，原因有二。首先，干预措施旨在最终减少非法捕捞，因此了解渔民的活动对公共政策至关重要。其次，如果处理和控制市场由同一个渔村提供服务，则处理效果可能会蔓延到控制区域。了解这些供应链连接对于分析溢出非常重要。为了澄清这些联系，图2组织了我们在鱼类供应链上的干预和数据收集活动。图2：在鱼类供应链上不同点的干预和数据收集5结果我们首先报告处理对市场上非法鳕鱼可用性的影响。

然后，我们分析供应商在试图规避治疗时的反应，以及我们的子治疗变化是否限制了他们这样做的能力。然后，我们利用谢尔曼和供应商调查的信息跟踪市场层面的溢出，并重新分析溢出的主要处理效果。最后，我们展示了对替代品价格和数量的影响。5.1平衡我们没有进行全面的基线调查，但可以获得市政管理数据和天气数据，我们可以利用这些数据检查治疗臂之间的平衡。附录C中的表C.4描述了每个治疗组的主要变量。总体而言，各治疗组在重要的社会经济和天气特征（如贫困率、降雨量）方面表现出良好的平衡。所有变量的联合检验F-统计量对于不同的治疗组都不显著。与对照组相比，被指定接受信息运动的城市的违法犯罪率（即主要犯罪的人均警察案件）较低。我们已经证实，下面列出的主要治疗效果对平衡表中任何单独具有统计意义的变量的控制均不敏感。5.2经验策略每个市场（feria）由不同供应商经营的多个摊位组成。2015年9月，我们雇用的神秘购物者多次参观了每个市场的几个摊位，并记录了这些摊位上的鳕鱼供应情况。

这些访问创建了一个包含906次访问的stall day级面板数据集。Sernapesca执法人员于9月4日至10日对各个市场进行了首次访问，因此我们的小组数据包括在我们定义为9月第一周的执行前期间进行的242次访问，以及在执行后期间（9月底）进行的664次访问。我们使用以下回归规范来评估干预措施，其中每次观察都是指在第t天访问的回路c中费利亚f的鱼类摊位s的神秘购物者访问：ysfct=βP ost+βTc+βTc×P ost+βysfc0+Xctβ+εsfct（1）ysfct是结果变量，例如当天该摊位是否有非法鳕鱼。治疗分配（Tc）因电路级别而异。变量P ost表示干预后的时间段，即9月8日至30日。我们控制每天的天气、检查员当天是否参观了市场、一些社会经济协变量（如市政犯罪率）、随机化分层效应以及依赖变量的基线（干预前）值。误差项εsfct聚集在电路级，这是随机化的单位。评估的关注系数是参数β，它反映了干预后治疗组和对照组之间的差异。在大多数表格中，我们只报告这些系数，而不报告其他系数。5.3神秘购物者观察到的鳕鱼销售我们使用神秘购物者数据，其中供应商不知道他们的活动受到监控，以创建我们感兴趣的主要结果，这是供应商是否在禁令期间出售鳕鱼的指标。表3第1列显示了干预措施对该摊位是否有新鲜可见的鳕鱼出售的影响。

第2栏显示了对任何形式的鳕鱼（新鲜可见，藏在背后，或保存在松下的“冷冻”鳕鱼）是否可供出售的影响。每个因变量都是二元的，我们报告了概率回归的边际效应。这三个关注系数是具有×P后处理作用的变量：跟踪干预后期间需求方信息运动、供应方强制处理以及两者之间的互动（同时进行供需干预的市场）的影响。这三个系数总结了与对照组（我们省略的类别）相关的治疗效果。这与执法干预措施的推出相对应，即使在这一日期之后，信息活动信函也到达了众议院。还有其他合理的方法来确定干预后时期，我们做出了保守的选择。我们已经证实，干预后阶段的确切定义不会影响我们的主要结果。“信息运动”组是位于指定接收高饱和信息运动的市镇的电路的标志，其中大多数社区都接受了该运动。附录表C.10解释了我们选择这种建模的原因。我们的消费者调查数据表明，我们发现在费里亚斯购物的大多数消费者（69%）位于高饱和治疗的“控制”社区。市政当局居住在接受治疗的社区。因此，在信息宣传活动中，将这些费里亚斯编码为“被对待”更有意义。附录C.6显示了重新估计表3中结果的结果，但恢复到控制邻域中的费利亚编码，因为没有处理信息。

结果定性相似。表3：处理对黑麦销售额的影响（1）（2）新鲜，任何Hake可用变量可见Hake（隐藏、冻结、可见）信息活动仅0.080 0.029（0.056）（0.058）强制执行仅0.114 0.092（0.070）（0.060）信息活动和强制执行0.078 0.100（0.070）（0.065）信息活动仅×发布-0.133**-0.131*（0.066）（0.074）强制执行仅×发布-0.178**-0.130（0.082）（0.089）信息活动和强制执行×发布-0.179**-0.139（0.074）（0.094）干预期间，对照组Dep.Var的变化-0.21-0.36N 901 901该表报告了每个处理组对非法鳕鱼可用性的影响。可变新鲜鳕鱼表示何时可以获得新鲜的鳕鱼。可用鳕鱼表示何时可以以任何形式购买鱼类。该表报告了概率回归的边际影响。其他控制包括：市政特征、阶层固定效应和干预前结果变量的平均水平。在Parentheses中按回路（随机化单位）聚集的稳健标准误差。***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1前三行表明，在干预前期间，治疗组和对照组之间没有统计学显著差异。正如所料，干预措施启动后（9月第一周之后），市场之间出现了显著差异。在第1栏中，与对照组供应商相比，受信息活动影响的市场中的供应商销售新鲜可见鳕鱼的可能性低13.3个百分点。这是一个很大的影响，考虑到在干预措施启动之前的9月初，控制市场中约43%的供应商在出售鳕鱼。