Policy Research Working Paper 8920 The Nollywood Nudge An Entertaining Approach to Saving Aidan Coville Vincenzo Di Maro Felipe Alexander Dunsch Siegfried Zottel Development Economics Development Impact Evaluation Group June 2019 Policy Research Working Paper 8920 Abstract This paper investigates the immediate and medium-term production—a Nollywood (the Nigerian Hollywood) behavioral response to an emotional trigger designed to movie—on the financial consequences of poor borrowing affect biases in intertemporal financial decisions. The and saving behavior. This treatment is interacted with the emotional trigger is provided by a narrative portraying the option of opening a savings account at the screening of catastrophic consequences of poor financial choices. Even the movie. At the exit of the screening, individuals in the when people are fully aware of the most appropriate action financial education movie treatment are more likely to open to take, cognitive biases may prevent this knowledge from a savings account than individuals in the placebo movie translating into action. The paper contributes to the litera- treatment. However, the effects dissipate quickly. When ture by directly testing the importance of linking emotional savings and borrowing behavior is measured four months stimulus to financial messages, to influence borrowing and later, the study finds no differences between treatments. The saving decisions, and identifying the interaction between paper concludes that emotional triggers delivered in the emotional stimulus and the opportunity to act on this stim- context of a one-time feature film might not be enough to ulus. The study randomly assigned individuals to a featured secure sustained changes in behavior. This paper is a product of the Development Impact Evaluation Group, Development Economics. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/prwp. The authors may be contacted at acoville@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team The Nollywood Nudge: An Entertaining Approach to Saving  Aidan Coville, World Bank  Vincenzo Di Maro, World Bank  Felipe Alexander Dunsch, World Bank  Siegfried Zottel, World Bank  Keywords: Savings; Impact Evaluation; Placebo design, Financial education, Edutainment.  JEL codes: C93, D14, D03, L82  1. Introduction  Traditional rational‐agent economic models rely on the assumption that people make decisions based on  a rational and deliberate consideration of all costs and benefits associated with the action, conditional on  available knowledge. However, many individuals (especially low‐income) regularly make seemingly sub‐ optimal financial decisions and there are strong correlations between financial knowledge, sound financial  decisions and use of financial products (e.g. Hilger et al., 2003). This has led to a growing body of literature  exploring the importance of providing financial education and training to individuals and entrepreneurs  to effectively improve knowledge, leading to improved financial capabilities and decisions. Despite strong  correlations (e.g. Lusardi 2007), rigorous causal impact evaluations of financial literacy training programs  have  shown  mixed  results,  often  with  little  to  no  effect  on  actual  behavior  (e.g.  Cole  et  al.,  2011)  or  showing positive impacts only through resource‐intensive interventions (e.g. Bruhn  et al., 2013). These  limited  effects  could  be  explained  by  (i)  only  small  increases  in  actual  knowledge;  or  (ii)  the  fact  that  people do not fully apply this knowledge when making financial decisions such as when and how much to  save.  Evidence  from  psychology  and  behavioral  economics  highlights  the  fact  that  people  act  within  “bounded rationality”, often relying on heuristics to simplify their choices. Kahneman (2003) presents a  framework  that  differentiates  between  two  states  that  drive  human  decision  making:  intuition  and  reasoning. Decisions based on intuition are “fast, automatic, effortless, and often emotionally charged”,  whereas reasoning is “slower, effortful, and deliberately controlled”. He argues that most decisions are  based on intuition, where reasoning acts as a safeguard, rather than motivator, of many behaviors. This  insight  has  important  potential  implications  on  how  best  to  influence  financial  behavior.  Even  when  people are fully aware of the most appropriate action to take, cognitive biases and heuristics may prevent  this  knowledge  from  translating  into  action.  Thus,  the  traditional  causal  framework  linking  improved  financial knowledge to changes in awareness, perceptions, attitudes and behavior, may underestimate  important  psychological  barriers  to  financial  inclusion  that  weaken  the  suggested  causal  chain.  Acknowledgement that we base many decisions on heuristics rather than full information helps to explain  why, for instance, “rule‐of‐thumb” approaches to financial education can be more effective at changing  behavior than teaching more detailed accounting principles (Drexler et al., 2012).  Although improvements have been registered in the last 3 years, 46% of the Nigerian population remains  financially excluded, with no access to formal or informal financial services.1 This compares unfavorably                                                               1  Results presented here are based on a recent nationally representative survey of 20,000 consumers conducted by  EFinA in 2010: http://www.efina.org.ng/our‐work/research/access‐to‐financial‐services‐in‐nigeria‐survey/.  2    to countries such as Kenya and Botswana (33%), while in South Africa only one quarter of the population  is financially excluded. Only 25% of people have a formal savings account, excluding 66 million adults.2  The  use  of  Microfinance  bank  (MFB)  accounts  is  even  less  widespread  with  only  4.6%  of  the  adult  population having a savings account with an MFB. This lack of access is not derived from a lack of interest  or demand. According to recent survey results, almost 75% of the unbanked population in Nigeria report  that they would like to have a bank account and over 80% of the population receives financial advice from  family and friends.   Drawing from the studies and findings above, the question arises whether (i) commercial entertainment  media could be used to combine information (education) delivery with (ii) behavioral treatment arms,  such  as  nudges,  varying  choice  architecture,  and/or  emotional  stimulation.  Could  combining  the  two  perhaps help improve literacy levels and at the same time overcome some of the psychological barriers  that stimulate bad behavior? While commercial media has for a long time been associated with effective  changes in social behavior (both positive and negative) it has rarely been used in the field of finance. In  other sectors, such as health and education, these tools have been used with success for a long time. For  instance, as Brazil’s Rede Globo network grew through the 1970s and 1980s, women also began having  fewer  children,  experiencing  the  same  decrease  in  fertility  as  with  two  extra  years  of  education  (La  Ferrara, Chong, and Duryea, 2012).   While using mass media to transmit educational messages is not a novel approach, using edutainment to  improve financial capabilities is less explored. The telenovela “Nuestro Barrio” is a prominent example  from  the  U.S.  aimed  at  Hispanic  immigrants,  where  research  found  that  it  successfully  conveyed  the  importance of formal bank accounts to the largely under‐banked community (Spader  et al, 2007). Most  recently, a World Bank supported study evaluated the impact of a South African soap opera with financial  messages (“Scandal!”). The study made use of an encouragement design to compare outcomes between  a  randomly  selected  group  that  watched  Scandal  and  another  group  that  watched  a  “placebo”  show  without  financial  education  content.  Watching  Scandal  resulted  in  higher  financial  knowledge  scores,  increased borrowing from formal sources, and decreased the likelihood of entering into hire purchase  agreements  (Berg  &  Zia,  2017).  In  Ethiopia,  a  study  showed  that  simple  documentaries  of  relatively                                                               2  http://www.efina.org.ng/assets/Documents/Updated‐Documents/Key‐Findings‐2012.pdf  http://www.efina.org.ng/our‐work/research/access‐to‐financial‐services‐in‐nigeria‐survey/efina‐access‐to‐ financial‐services‐in‐nigeria‐2012‐survey/  http://www.cgap.org/blog/data‐action‐using‐finscope‐nigeria  3    successful  individuals  from  the  same  region  affected  both  viewers’  investment  in  their  children’s  education and other future‐oriented behaviors (Bernard et al., 2015; see also Bernard et al., 2014).  Edutainment, as an alternative to more formal classroom learning has the potential to be distributed more  widely at lower marginal costs, and may appeal to a broader base, reaching out to people that may not  otherwise  be  interested  in  in  the  topic.  By  creating  emotional  connections  to  the  characters  and  the  storyline,  the  process  is  believed  to  help  internalize  and  operationalize  the  learning.  Since  this  is  a  relatively new approach in the field of finance, there is a need for rigorous evaluation of these programs  to assess the extent to which entertainment media is indeed effective in changing individuals’ financial  behavior. In particular, one question is about the role of edutainment through a once‐off event (as is the  case for The Story of Gold) as opposed to continued exposure to the message (like in the case of the soap  operas mentioned above) that could make the emotional connections much stronger.  This  evaluation  explores  the  effectiveness  of  mass‐  and  social  media  delivering  financial  messages  to  induce behavior change beneficial to recipients. Specifically, building on the evidence that emotions and  heuristics  are  likely  to  influence  decisions,  this  study  explores  the  effectiveness  of  using  a  Nollywood  movie,  The Story of Gold, to relay a simple message of “safe saving and responsible borrowing” through  an emotionally‐charged story line to a group of 2938 microentrepreneurs in Lagos, Nigeria. By intertwining  the main message of responsible financial behavior into an accessible, entertaining and relatable story  about twin sisters trying to succeed in business, the movie appeals to emotion, without providing specific  information related to common measures of financial literacy such as understanding of interest rates and  inflation.  The  underlying  assumption  is  that  a  movie  loses  its  entertainment  value  when  people  start  explaining how to calculate risk adjusted returns to investments.   The Story of Gold is a once‐off event aiming to influence transient emotions and lower transaction costs.  However, responsible saving is a long‐term commitment requiring continued and deliberate effort. The  objective of the study was to identify whether this once‐off event could spur action (in our case, opening  a  microsavings  accounts)  and  serve  as  a  catalyst  to  build  financial  capabilities  through  direct  and  continued exposure to financial institutions and products. The theory of behavioral consistency ‐ where  actions  based  on  transient  emotions  have  been  identified  to  influence  later  decisions  derived  from  people’s desire to be consistent with previous actions ‐ justifies the possible effectiveness of this “foot‐in‐ the‐door”  hypothesis,  but  there  is  limited  evidence  on  how  this  might  influence  savings  behavior  in  4    particular.3 Hence, shedding some light on whether and how interventions that work through affecting  perception and emotions in the short term can produce change in behavior and commitment in the longer  term is an important empirical topic.    The study uses a 2x2 randomized factorial design to exogenously vary (i) exposure to  The Story of Gold  and  (ii)  access  to  financial  products  by  offering  free  “on‐the‐spot”  micro‐savings  accounts  through  a  Microfinance Bank (MFB) at selected screening events. Through this framework we can test the relative  effectiveness of (1) using “edutainment”4 to motivate action, (2) reducing access constraints to financial  products, and (3) the interaction of these two.   We  find  that  entrepreneurs  in  all  three  treatment  arms  increase  self‐reported  trust  in  MFBs,  but  the  treatment  arms  including  The  Story  of  Gold  had  a  larger  effect  on  male  self‐reported  trust.  The  combination of the movie with the presence of an MFB to help facilitate the opening of a savings account  (at the time of the screening) was substantially more effective at motivating business owners to open an  account than the presence of an MFB combined with a placebo screening, and this was most effective for  influencing male decisions, increasing savings account sign up rates from 1% to 11%. Four months after  the event we find limited or no sustained impacts on perceptions of MFBs and intention to borrow and  save, and no effect on the likelihood of having a savings account (we find that many of the business owners  that opened an account at the screening already had a savings account, resulting in this null effect).    This  suggests  that,  even  with  relatively  low‐budget  productions,  it  is  possible  to  use  entertainment  to  motivate action in the short term but long‐term behavior is less malleable.5 Furthermore, having a direct  opportunity to act in  the  moment may significantly  increase the  impact of edutainment activities that  influence transient emotions. However, care needs to be taken when developing the choice architecture  designed to  nudge people towards more “optimal” financial  decisions, as this may induce unexpected  behavior leading to further sub‐optimal outcomes.   The  rest  of  the  paper  is  structured  as  follows:  in  Section  2  we  explain  our  rationale  to  test  edu‐ entertainment  –  in  contrast  to  more  standard  financial  education  programs  –  as  a  means  to  change  savings  behavior  and  describe  the  intervention.  Section  3  provides  an  overview  of  the  identification  strategy,  and  section  4  describes  the  sampling,  baseline  balance  and  attrition.  Section  5  presents  the                                                               3  More generally, this can be related to the “path dependence” principle in economics and sociology (Pierson,  2000).  4  That is education through entertainment.   5  This could indicate that a commitment savings account might be necessary to solidify longer term behavior.  5    econometric  framework  for  analysis.  Section  6  presents  the  results,  and  the  robustness  checks  are  included in section 7. We provide a discussion and conclude in section 8.        2. Context and Description of the Intervention Movies from the Nigerian film industry penetrate almost all households in Nigeria – and across much of  Africa, making them the ideal platform to deliver edutainment content. Although producing relatively low  budget films, Nollywood is now the  second largest movie industry in the world in terms of productions,  only trailing India's Bollywood with an output of about 200 films every month. The industry is also the  second largest employer in Nigeria, after the government. Films are largely made for home consumption  rather  than  for  the  bigger  cinema  screenings.  The  stories  told  put  fundamental  human  emotions  and  strong narratives front and center: Love, hate, envy, upward mobility, urban culture, and witchcraft. Due  to their ubiquity,  movies  have the potential to reach large audiences with ease, surpassing traditional  ways of conveying messages. Even politicians have understood the potential of these movies, posing with  their  stars  at  rallies  and  events.  With  financial  and  political  backing,6  together  with  large  demand,  Nollywood provides a unique opportunity to disseminate knowledge and build a culture of responsible  financial decision‐making, reaching out to the otherwise marginalized communities.   The Story of Gold is a feature‐length Nollywood movie produced and distributed by Credit Awareness,7 a  local NGO promoting “safe savings and responsible borrowing”. It tells the story of identical twin sisters  in Nigeria. Although identical in appearance, the decisions they make when faced with different financial  choices affect their lives as well as those around them and ultimately lead them down different paths,  one making sound financial decisions and succeeding in business and the other falling into a debt trap.  The movie aims to impress upon low income individuals with limited formal education the importance of  saving with a formal financial institution and borrowing responsibly. Focusing on this simple message and  highlighting the repercussions of poor financial decisions,  The Story of Gold  focuses on the heuristic and  emotional  elements  of  human  decisions  to  promote  a  stronger  savings  culture,  facilitated  by  Credit  Awareness. A partner microfinance bank (in this case  Accion8) participated in selected screening events  and briefly presented their main savings and borrowing products after the show. They then provided all  the necessary paperwork for participants to open a “Brighta Purse” business savings account on the spot                                                               6  A N3 billion facility to support the Nigerian movie industry was introduced in 2013,  http://www.vanguardngr.com/2013/03/beyond‐project‐nollywood/.  7  http://www.creditawarenessnigeria.com/home.php  8  http://www.Accion.org/our‐impact/nigeria  6    if they were interested in doing so. The micro‐savings account is geared towards micro‐entrepreneurs as  an entry savings and transaction account, requiring no initiation fees (although a minimum balance of 500  naira is needed ‐ one‐third of average daily profits from our sample of entrepreneurs). Interest on this  savings account is then a function of the amount of savings held. If entrepreneurs expressed interest in  opening an account but did not have the opening balance on hand, they could sign up their names and  contact details and follow up with Accion at a later date to confirm the account opening. In this case, the  combined intervention aimed at simultaneously encouraging people to save through the movie’s message  while reducing access barriers almost to zero with the presence of the MFB at the screening events. The  hypothesis was that the movie would serve to inform, but also motivate business owners to act, and open  a new savings account. The motivational effect of the  movie was expected to wear off soon after  the  screening, and giving business owners the opportunity to act in the moment may increase the potential  for this short‐term motivation to translate into action. By overcoming these barriers to formal financial  participation, the study could then explore whether this engagement resulted in longer‐term interactions,  leading to improved use of financial products over time.    While  Credit  Awareness  planned  to  roll  out  the  screening  events  across  the  country,  the  evaluation  focused on a series of early pilot screenings to test the modality and learn before scaling up.  The pilot  screenings were conducted at local community halls in the Ikotun region of Lagos – home to a sprawling  street market. The typical screening event would be held in a hall, with local traders invited to attend. The  event lasted approximately 3 hours, starting with a brief introduction, the screening of the movie and an  open discussion after the event to reflect on the story’s core messages. This would be followed by the  engagement with the MFB. For the purpose of the evaluation, two extra elements were included to the  standard Credit Awareness model: (i) to ensure compliance with the assignment strategy each participant  received  a  personalized  invitation  with  a  photograph  to  confirm  their  identity;  and  (ii)  to  improve  participation rates, a lottery was held at the end of the event where participants could win spot prizes.   3. Sampling and Identification Strategy Two community halls large enough to hold 200 people were identified in the Ikotun area of Lagos. A radius  of 2km was used to set the boundaries to ensure that all participants could easily access the halls without  needing to use public transport. A census of the area was then taken in July 2012, together with a short  baseline listing questionnaire used to stratify the sample on whether they had a savings account, whether  they kept financial records and if their store was in the main (official) market area, or in the surrounding  7    Lagos streets. In total 2,938 micro‐entrepreneurs were recorded with geo‐positioning and photographs  to confirm identity in follow‐up interactions and verify intervention compliance (see Annex for an example  of  the  invitation  created  from  this  information  to  verify  identity  at  the  event).  The  criterion  used  for  selection into the sample was being the owner/operator of a business operating within the study area.  These businesses were then randomized into one of 5 groups: (i) pure control [PC]; (ii) placebo screening  [C]; (iii) Story of Gold Screening [MOVIE]; (iv) placebo screening plus presence of MFB [MFB]; and (v) Story  of Gold plus presence of MFB [MOVIE/MFB].   The PC group was not invited to attend any screening. The other four groups were invited to attend one  of  8  screenings  (2  per  group).  Invitations  were  delivered  one  week  before  the  screening  and  two  screenings took place every Thursday during September 2012 for 4 weeks. Invitations to each screening  were  identical  and  events  were  held  at  the  same  time  each  week (8am  –  11am),  chosen  because  the  cleaning  of  the  market  took  place  at  this  time,  ensuring  low  opportunity  costs  to  participation  since  businesses were not allowed to trade during this time. This uniformity of invitations and event dates was  used to minimize the possibility of differential take up across screening events.    In C screenings, people were shown a Nollywood movie that had no financial messages associated with it,  but were given a brief talk after the event about the importance of hygiene in markets to provide quality  products  and  services.  This  was  done  explicitly  to  control  for  the  “event  effect”  of  having  received  a  personalized invitation and participation in a big screening event possibly confounding results, and also  to create a comparable group of compliers in both treatment and control groups to simplify the analysis.  The standard Credit Awareness program (screening  The Story of Gold and interacting with an MFB) was  split  in  order  to  differentiate  the  impact  of  the  movie  from  the  increased  access  of  financial  products  coming from the MFB’s presence. As such, a 2x2 factorial design was implemented for the treatment arms  in order to detect the differential impact of each component and the interaction effect relative to C.   In total, 1,261 people (60% of those invited) attended the movie screenings, where a short questionnaire  was administered at the end of the event to measure perceptions and attitudes about savings, borrowing  and MFBs. Administrative records were kept at the  MFB  and  MOVIE/MFB  events to record the people  who (i) engaged with Accion to open an account at a later stage and (ii) actually opened an account at the  event.   8    Four months later, in February 2013, a follow‐up survey was conducted on all baseline respondents to  collect  longer‐term  data  on  attitudes,  intentions  and  behaviors  with  respect  to  saving  and  borrowing  activities to assess the longevity of any impacts identified at the screenings.  4. Outcome Measures, Baseline Balance and Attrition Outcome Measures The main outcome measures are aligned with the essential messages of the Nollywood movie. They can  be  divided  into  four  categories  that  capture  (i)  perceptions  of  MFBs,  (ii)  perceptions  of  women,  (iii)  intentions to save or borrow, and (iv) savings and borrowing behavior.  Regarding the perceptions of MFBs, the survey asked the micro‐entrepreneurs if they agree or disagree  with  statements  such  as,  “I  would  trust  an  MFB  to  keep  my  money  safe”,  “MFBs  treat  people  with  respect”, “If I apply to an MFB for a loan, my application will be accepted”. Since the movie focused on  female  entrepreneurs  as  the  main  protagonists,  we  also  explore  self‐reported  perceptions  of  female  business competence and access to financial opportunities. Questions designed to explore perceptions of  women as business owners or financial decision makers ask respondents if they agree or disagree with  statements like “Women can run businesses just as well as men”, “Women make better financial decisions  than  men”,  “It  is  easier  for  men  to  receive  loans  than  for  women”.  The  intention  to  save  or  borrow  questions capture whether respondents agree with statements such as “I plan to apply for a loan in the  next 6 months” or “I will save some money next month”. Self‐reported savings and borrowing behavior is  captured through responses to questions such as “I saved money last month”, the amount of total savings  relative to the monthly income earned, savings kept at MFBs, savings at commercial banks, outstanding  loans from commercial banks, MFBs, suppliers, money lenders, or family/friends. Actual savings behavior  is measured through administrative records of those who engaged with representatives of Accion to open  an account, and those who actually opened an account at the screening event.  Neither financial knowledge, nor basic numeracy skills were specifically addressed in the movie’s storyline.  Nevertheless,  the  survey  also  included  6  quiz‐like  questions  with  true  and  false  choices  to  assess  respondents’ understanding of basic financial concepts as well as their numeracy skills. The underlying  motivation  for  including  these  questions  is  that  economic  models  of  savings  and  investment  choice  consider  both  as  indispensable  for  good  financial  decision  taking  (Lusardi  and  Mitchell,  2013).  In  particular,  respondents  were  required  to  do  simple  divisions,  to  perform  basic  calculations  related  to  9    interest  rates,  to  identify  the  better  bargain  among  two  different  savings  and  loan  products,  and  to  demonstrate  their  understanding  of  how  inflation  affects  their  savings.  Lastly,  one  question  aimed  to  evaluate  the  respondent’s  know‐how  needed  to  successfully  interact  with  financial  institutions  (awareness of required documentation for being able to open an account).  Since single questions provide a rather incomplete picture of respondents’ levels of financial knowledge,  an  arithmetic  financial  knowledge  score  ranging  from  0‐6  was  calculated  by  summing  up  the  correct  answers to these 6 questions.   To reflect the level of difficulty associated with each question, an alternative financial knowledge score  has been developed, which weights every question with the inverse of the proportion of respondents who  were able to provide a correct answer. Therewith, larger weights are given to questions that fewer people  answered correctly.  Baseline Balance Table 1 reports summary statistics for the entire sample, as well as for each of the 5 assignment groups  for all exogenous variables including information from the baseline listing, and time‐invariant variables  measured at follow‐up. Results are thus reported on balance for business owners who were included in  both the baseline and follow‐up survey (n=2,358). The micro‐entrepreneurs comprising the total sample  are on average 38 years old, predominantly female (71%), married (84%), Christians (64%), are able to  speak  English  (70%),  completed  high  school  as  their  highest  level  of  education  (50%),  and  live  in  households with an average size of 4.5 individuals. They are experienced in running a business (on average  around 11 years of experience and 8 years in the current operation), and more than half of the sample  (57%) already holds a savings account.    Given  that  treatment  was  randomly  assigned,  the  5  assignment  groups  are  expected  to  have  similar  characteristics. Columns (4), (6), (8) and (10) in Table 1 show the mean baseline characteristics of all micro‐ entrepreneurs surveyed at the baseline by treatment group (including the pure control). Columns (5), (7),  (9) and (11) report the p‐values of the t‐test for equality of each of these mean baseline characteristics  against those in the (placebo) control group. No characteristics are significantly different from the control  (placebo)  group  at  the  5%  level  for  the  three  treatments,  except  for  the  proportion  of  Igbo  business  owners in the MOVIE/MFB group. The expectation of balance on observable baseline characteristics also  holds between treatment groups, which supports our claim that the randomization worked well. We see  for the Pure Control group, however, that 3 of the 26 characteristics are significantly different at a 5%  10    level  (we  would  expect  significant  difference  in  one  of  every  20  measures  by  chance).  Particularly  concerning is that there is imbalance on having a savings account (56% in placebo control group; 63% in  the pure control group). This is likely to have been driven by differential non‐response at follow‐up, where  we find higher non‐response rates in the pure control. We also explore balance across treatment groups  for  male  and  female  business  owners  separately  (Table  15,  Table  16,  Table  17  and  Table  18)  and  find  similar results.  Table 2 reports the mean characteristics of those who were assigned to a screening event (Column 1)  which  excludes  individuals  in  the  pure  control  group,  and  details  observable  differences  of  those  who  attended (Column 2) with those who  did not  (Column 3). As indicated in Column 4, the selection into  screenings is strongly correlated with more educated micro‐entrepreneurs, who are more likely to speak  English, enjoy higher access to financial products, and are more likely to keep financial records for their  business. This selection process may be explained by the way the screening events were framed: business  owners were told that they were invited to a “business development” event and the invitation was in  English (see Annex 1 for an example of the invitation). Since a major aim of edutainment is to reach out  to the “bottom of the pyramid”, future edutainment activities may want to consider framing the event  less as business development and more as entertainment, as well as promoting and designing it in a way  that language is not perceived as a barrier to attendance. Overall participation rates are reasonably high  (60%) when compared to other financial literacy programs, but it is clear that non‐participants present a  target group that potentially has the most marginal added value to participation but are at the same time  the most difficult group to entice into these types of events.  Although there is strong evidence of self‐selection into screening events, Table 3 shows that the drivers  of  this  selection  across  screening  events  appear  to  be  the  same.  For  those  who  participated,  we  see  balance  across  observable  characteristics,  which  is  in  line  with  the  fact  that  all  screening  events  were  marketed in the same way with the same characteristics. This balance of selection across events supports  the possibility of comparing attendees against each other, rather than needing to rely on the intention to  treat estimates.  Attrition The attrition rate in this study is 21.1%, which is relatively high compared to other household surveys (e.g.  EFInA 2010 had an attrition rate of 6%), but within reason when compared to enterprise surveys. Intensive  efforts were made to reach all respondents who were listed at the baseline, but around 12% could not be  contacted  again,  some  refused  to  be  re‐interviewed  (2.9%),  and  very  few  (0.3%)  were  unable  to  11    participate (e.g. for health related reasons). This attrition rate also includes former micro entrepreneurs  (5.7%), who may not be considered as being eligible anymore, because they shut down their business  between the baseline listing and the end‐line survey. If former micro business owners are not taken into  account, the attrition rate reduces to 16.3%. There is some evidence for selective attrition for the pure  control group, but good balance between the placebo and three treatment arms.9   5. Model Specifications In  this study  we effectively have three treatment arms:  Movie,  MFB, and  Movie/MFB. Given  that the  intervention  assignment  was  randomly  allocated,  we  can  measure  the  causal  impact  of  these  interventions through a simple linear regression that identifies the average treatment effect (ATE) using  the intention‐to‐treat estimator (ITT):  ∑          [1]  Where Yi is the outcome of interest for participant  i, , and Tij is the treatment status for person  i  with  regard  to  treatment  j.  Treatment  j=  {1,2,3},  for  each  of  the  three  treatment  groups.  Xj  is  a  vector  of  exogenous  control  variables  collected  at  baseline  or  time‐invariant  variables  collected  in  the  endline  survey.10 We run the same regression without controls and find point estimates to be unchanged in the  analysis, consistent with the balanced nature of the selected control variables, and as such we report the  adjusted results in the paper.   Since we are particularly interested in gender differentials, our second specification explores the impact  heterogeneity by gender.  ∑       [2]  Here Gi = 1 if male, 0 if female. The regression results presented in the tables generated from the analysis  include the effect of treatment j on females (γj), the additional impact for males (δj) and the overall gender                                                               9  See a detailed analysis of attrition in Annex 2.  10  The control variables included in the analysis are: business owner age, marital status, ethnicity, ability to speak  English, education level, household size, religion, business experience, number of employees at baseline, whether  they had a savings account or kept financial records at baselines, and whether they operated in the main market  area or in the outskirts (geographically defined through GPS).    12    differential  Gj.  Each  table  of  results  presents  results  from  Equation  1  first,  followed  by  gender‐ disaggregated results from Equation 2.   In Section 3 we see that overall selection into the movie screening is such that those who attended the  events  were  slightly  different  from  those  who  did  not  attend  the  events.  However,  we  find  that  this  selection pattern is the same across all screening events (based on balance of observable characteristics)  and, importantly, there are no differential selection patterns between the 3 treatment arms and placebo  screening C. In this case we run a restricted analysis on those business owners who actually attended the  event. Relying on the balance across an extensive set of baseline variables and the manner in which the  events  were  implemented  (randomized  invitations  at  the  individual  level),  we  reasonably  expect  this  comparison to provide an unbiased estimate of the Average Treatment Effect on the Treated (ATET) – the  impact for those who actually attended the event, using Equations 1 and 2 with the restricted sample of  1,261 participants.  We  acknowledge  that,  if  there  are  large  positive  spillovers,  this  may  result  in  a  downward  bias  of  the  estimate of impact. As such, the survey included control “clusters” that were created through geographic  discontinuities, where a self‐contained cluster meant that all businesses within the cluster were at least  20  meters  away  from  the  next  closest  business  outside  the  cluster.11  This  sampling  method  creates  a  “pure” control group less exposed to treatment neighbors, thus exogenously varying the level of intensity  of treatment in any particular area of the market, theoretically allowing us to explore spillovers. We see,  however,  in  the  pure  control  group  that  we  experience  differential  attrition  resulting  in  an  imbalance  based on baseline observable variables. As such, we exclude this group from analysis in this paper. In the  following section we present results using Equation 1 with the restricted sample of business owners who  actually attended a screening, using the placebo group as our control comparison.  6. Results Exposure Administrative records were kept on who participated in the screenings, using the personalized invitations  to verify details and treatment status, which was a requirement for entry into the movie screening. The  screenings  were  secured  and  private  with  complete  control  over  the  entrance  and  exit  of  the  events.                                                               11  We use the rule of 20m for businesses outside the main market area. Density is too high for businesses inside  the main market area, in which case we use a 5m rule.   13    Although participation rates averaged around 60%, contamination was very low as a result of this process.  Table 6 highlights this fact, where less than 1% of invited guests went to a different screening to the one  they had been assigned to, strengthening the justification to use Equations 1 and 2 with our restricted  sample to measure the ATET.  In the follow‐up survey we asked for self‐reported exposure, partly to confirm attendance, but also to  understand  whether  people  could  remember  the  main  activities  and  messages  from  the  events  –  presented as a summary in Table 7. While people have no problem recalling the screening, they express  some confusion about the details of the event. We find that 95% of people recall receiving an invitation  and  96%  of  the  people  who  were  recorded  through  administrative  records  as  attending  the  event  confirmed that they had attended. When asked specifically about whether they saw the Story of Gold,  90%  in  Movie  and  93%  in  Movie/MFB  acknowledged  that  they  had  done  so,  while  77%  and  82%  respectively could recall the main message of the movie without prompting. However, C and MFB groups  also reported having seen the movie, although at significantly lower levels (59% and 58% respectively).  Since the movie was tightly controlled, and not released to the public, this suggests a potential confusion  between  The  Story  of  Gold  and  the  placebo  movie  screening  –  possibly  confounded  by  the  fact  that  neighboring business owners may have seen and mentioned something about the movie.  Recall of Accion presence was much lower. We find significant increases in recall for MFB and MFB/Movie  compared to  Movie  and  Control as to be expected, but the proportions are still low. Only 16% of  MFB  attendees and 17% of Movie/MFB  attendees recalled  Accion’s presence at the event. We also asked a  falsification question to assess the level to which respondents may have been adjusting their answers to  respond positively to the interview. We find that only 1% of people responded positively to a question  asking whether a certain MFB (Jaiz Bank), that is only based in Abuja, had visited them (an impossibility),  and this is similar across treatment arms, suggesting that positive response bias does not seem to be a  problem in our case. Since the interventions were monitored carefully and Accion was indeed present at  these events, this contrast between Accion and Story of Gold recall highlights the differential salience of  each of the interventions.      Financial Literacy The  quiz  questions  test  basic  numeracy  and  financial  concepts.  Since  the  movie  screening  aimed  to  influence emotions and perceptions rather than formal financial literacy, we expected these indicators to  show balance across groups, which they do. In particular, the survey included 6 quiz‐like questions with  14    true and false choices to assess respondents’ understanding of basic financial concepts as well as their  numeracy skills: respondents were required to do simple divisions, to perform basic calculations related  to interest rates, to identify the better bargain among two different savings and loan products, and to  demonstrate  their  understanding  of  how  inflation  affects  their  savings.  Lastly,  one  question  aimed  to  evaluate respondents’ know‐how needed to successfully interact with financial institutions (awareness of  required documentation for being able to open an account). Aggregating the questions into a single index,  we find two things (see Table 8): (i) scores are very similar across all groups and (ii) the aggregate scores  are relatively high, with the weighted and arithmetic scores yielding similar results, perhaps reflecting a  lack of variation and cognitive separating ability of the set of questions. However, when exploring the  covariates associated with these financial literacy scores, we find strong relationships between the overall  score and (i) whether business owners had a savings account at baseline and (ii) whether they had any  schooling, supporting the assertion that the indices are informative in distinguishing between financial  literacy levels, and the similarities in scores across groups reflects balance induced by the randomization.    Perceptions We  find  increases  in  self‐reported  trust  and  perceptions  of  MFBs  directly  after  the  screening  events;  however, when asked the same questions in the follow‐up survey, many of the initial differences reduce  or  disappear.12  While  males  are  influenced  most  strongly  by  the  movie  stimulus  in  the  short  run,  differentials in self‐reported trust only sustain for females in the longer run. Table 9 presents the results  from the screening and endline surveys. While the movie on its own has some impact on whether people  report that they would trust an MFB to keep their money when people were asked this question at the  screening, the presence of  Accion seems to have a much larger effect than the movie, and there is no  additivity of the interventions (although both are significant and positive). In the second follow‐up survey,  we see that the differential between control and treatment group trust declines; however it is the movie  treatment arms that sustain results, where the impact on  MFB reduces to insignificance. This sustained  impact is almost entirely driven by females, even though males were most affected by the movie in the  short  run.  A  supporting  question  identifying  positive  perceptions  of  MFBs  (“MFBs  treat  people  with  respect”) shows similar results, with larger impacts for males in the short run, followed by some limited,                                                               12  Direct comparison between the two follow‐up surveys should be handled carefully. Although the questions  asked were identical, the response method varied across data collection activities. In the immediate follow‐up, the  question responses were yes/no, and the questionnaire was self‐administered. In the 4‐month follow‐up survey,  the questionnaire was administered by an interviewer and the response options were: strongly agree; agree;  disagree; strongly disagree.   15    but  sustained  differences  for  females  in  the  longer  run,  even  when  male  differentials  disappear.  This  significant impact is only found in the combined Movie/MFB arm.  We also explore perceptions of ease in obtaining a loan and riskiness of doing so. Both the movie and MFB  treatments have a significant positive effect on business owners’ perception of how likely it is that they  may receive a loan if they applied for one in the short run (this falls away completely in the longer run),  but none of the interventions have any impact on beliefs of the risk in taking out a loan.13    Intentions We tested business owners’ intentions about their saving and borrowing plans, once again through the  screening  questionnaire  and  in  the  follow‐up,  with  results  presented  in  Table  11.  Here  there  is  mixed  evidence,  with  some  impact  on  borrowing  intentions,  but  no  changes  on  what  are  already  very  high  intentions to save. Intention to save is almost universal – 90% at the screening and 95% in the follow up  respondents indicated that they planned to save some money in the following month. When we compare  this to actual saving in the past month (65% in the endline survey – Table 13), it is clear that there is a  disconnect between intentions and behavior, with many more business owners planning to save, but not  necessarily following through with these plans, reinforcing the possibility that various frictions may be  reducing  people’s  ability  to  translate  intention  into  action.  The  reason  for  this  disconnect  could  be  manifold: (i) hyperbolic discounting; (ii) lack of disposable funds; (iii) overconfidence or (iv) limited access  to financial products, and we cannot necessarily disentangle all of these factors; however, we do see that  the interventions provided have little influence on what are already very strong self‐reported intentions  to save, suggesting that this is not likely the channel through which any behavior change occurs.  Savings Behavior At screening events with MFBs present, business owners were able to discuss savings opportunities with  the MFB and sign up for a savings account on the spot if they were interested. Participants had two options  when expressing interest in opening up an account with the MFB: (i) business owners would meet with  the MFB and sign up for a follow up visit to open an account; or (ii) business owners would sign up for an  account on the spot. Table 12 reports on the data collected at the two types of screening events (MFB;  MOVIE/MFB) showing that people were more likely to express interest in opening an account by visiting  the MFB stand directly after the event in the MFB group (13% vs. 8%). However, differentiating this visit                                                               13  We also explore perceptions of female business owners, see Table 10.  16    into each of the two options available (signing up on the spot, or agreeing to a follow up visit to sign up  for an account) we find substantial differences. The majority of people in the MFB group that visited the  MFB  stand  opted  for  a  follow  up  visit  rather  than  signing  up  on  the  spot.  However,  the  Movie/MFB  combination event was substantially more effective at incentivizing on‐the‐spot savings account sign ups  at  the  event,  and  this  effect  was  strongest  for  male  participants.  The  MOVIE/MFB  combination  event  motivated 7% of participants to open an account on the spot (compared to 2% in the MFB group), but this  effect  was  substantially  different  between  male  and  female  participants  (5%  of  females  and  11%  of  males). The overall difference is statistically significant, but the gender‐disaggregated differences are only  significant for males.   Although the  MFB event was moderately successful in encouraging people to visit their stand and agree  to a follow up visit (11%), on further inspection we find that none of the people in this category actually  followed up after the event (Table 13). In fact, the only people who followed up with an MFB after the  screening came from Movie, where the MFB had not been present. Although a small fraction (2% for both  males and females), this is the only group with a statistically significant increase. The results provide the  following insights: (i) reducing access barriers to virtually zero (MFB condition) increases engagement with  the MFB and reported interest in opening an account, but has only a modest effect on actual sign‐up rates;  (ii) even without having an immediate call to action (the ability to open an account on the spot) The Story  of Gold has some (although very limited) impact on short‐term behavior, inducing 2% of participants to  follow up with an MFB afterwards (Movie condition); but (iii) combining the reduced access constraint  with the movie designed to promote savings (Movie/MFB)  provides the strongest incentive to open a  savings account, mostly driven by male participant choices. The evaluation design helps to deconstruct  some of the potential barriers to demand for a savings account and identifies that an educational event  attached to an emotional stimulus can be an effective tool to increase take‐up, but only when combined  with an intervention that allows for immediate action. However, this tells us little about savings behavior  after the event.  Despite the strong impacts observed, important concerns arise from the follow‐up findings. Firstly, we  find that 67% of all participants who opened a savings account at the event reported having a savings  account at baseline (significantly higher than the average for our sample). While there may be rational  reasons  to  hold  multiple  accounts  (or  to  change  accounts),  the  finding  reinforces  the  fact  that  the  intervention may be inducing action only in a sub‐population that has lower marginal gains in doing so  when compared to the unbanked target population. The second related concern is that in the follow‐up  17    we  find  no  distinguishable  difference  in  whether  respondents  have  a  savings  account,  which  is  not  surprising  given  that  the  majority  of  those  induced  to  open  an  account  already  had  one  prior  to  the  screenings. More concerning, however, we find that males in the Movie/MFB group report having been  less  likely to save some money in the month prior to the follow up survey and show no differences in  saving amounts relative to their income. While it is not clear what may be driving this result, it is possible  that the event, while successfully motivating business owners to act in the moment and put money in a  new savings account, only served to displace future savings, with no net gain.       Borrowing Behavior For  borrowing  behavior,  we  rely  only  on  self‐reported  responses  in  the  follow  up  survey.  The  movie  message centered on “responsible borrowing”, highlighting the problems with relying on moneylenders,  and we reflect on this through two particular indicators: (i) borrowing rate in last 4 months and (ii) the  source of borrowing. In particular, we were interested in identifying whether business owners used formal  or informal sources for financing. We find firstly that borrowing rates are substantial – about half of all  business owners reported taking out a loan in the past four months, and half of those that took a loan did  so  from  an  informal  source.  The  interventions  have  no  effect  on  borrowing  rates  (although  there  is  a  reduction in all treatment groups, this is not significant). Similarly, we find (see results in Table 14) little  to  no  evidence  on  changes  in  the  form  of  lending,  although  females  in  the  Movie/MFB  group  reduce  informal lending by 14 percentage points, which is borderline significant. Interestingly there seems to be  more congruency between intentions  to borrow and actual borrowing than for savings intentions and  behavior. While 54% of people mentioned that they were planning to take out a loan in the next 6 months  immediately after the screening, we find 4 months later that 51% of people did so. This contrasts sharply  with the intended savings (90%) and actual savings rates (60%) which seems to confirm that, in terms of  saving behavior, there are several additional barriers at play in addition to those that the interventions  address directly.   7. Robustness Checks Our  results  show  a  significant  effect  of  Movie/MFB  on  motivating  business  owners  to  open  a  savings  account, but with little to no evidence of longer term impact on a broad range of savings and borrowing  perceptions and behavior. A null effect could be a result of (i) limited power, driven by sample sizes too  small to detect true impacts; (ii) spillovers improving outcomes for the control group; or (iii) selection bias  18    resulting from  the  control group  participants having different  participation  decisions  to our treatment  groups.  Power is of  concern when we measure heterogeneous impacts by gender, given  that only  28% of our  sample  is  male.  We  run  each  of  the  regressions  reported  in  this  paper  for  the  entire  sample  (without  differentiating by gender) and continue to find mostly null to low effects on our outcomes of interest in  the 4‐month follow up.14 Here our sample is substantial, and power is less of a concern. However, in most  cases the point estimate of the effects is so small that the interpretation of the results would not change  even in cases we were to have enough sample power to estimate these small changes.  The study was originally designed to account directly for potential spillovers, given that all participants  came from the same market area and interaction between participants was expected. The pure control  group was generated using cluster‐randomization to address this; however, as mentioned previously, we  are unable to use this group due to selective attrition and cannot rule out potential spillovers. However,  given that we see the strongest effects of the intervention being in the immediate term, and given the  nature  of  the  program  (increasing  short‐term  motivation  rather  than  focusing  on  financial  content),  it  seems  somewhat  unlikely  that  secondhand  information  passed  from  treatment  to  control  business  owners is likely to be a serious concern.      Our  restricted  regression  analysis,  used  throughout  the  paper,  effectively  reports  on  the  average  treatment effect on the treated, without reference to the intention‐to‐treat (ITT) results which limits the  scope of interpretation to effects on those that were actually convinced to attend the event. We run ITT  regressions, including all business owners invited to the screening events on outcomes that were recorded  at the endline, but do not report these results here. Unsurprisingly (see discussion above on why we can  rely on the treatment effect on the treated in this context), the null effects remain, and our outcomes  where impacts were found mostly remain significant, albeit with lower point estimates for impact.15  Finally, reflection on the savings account take up rates on which we find significant impacts is required.  Why is it that males react most strongly to the screening event in the short run? This could reflect the fact  that  male  emotions  are  affected  more  than  females,  inducing  action,  but  may  equally  reflect  the  possibility  that  females  have  added  constraints  beyond  motivation  that  affect  take  up,  such  as  low                                                               14  As expected, we do find cases where significant results in the gender‐disaggregated analysis become non‐ significant in the pooled specifications, particularly when male and female effect coefficients have opposite signs.   15  Informal lending is no longer significant.  19    liquidity or limited autonomy in financial decision making. The literature has found that females often  make decisions jointly with their spouse or other counterpart, when compared to male business owners.  However, we find that business autonomy is balanced across gender in our sample with 92% of males and  females reporting that they make business decisions on their own. We do find, however, that business  revenues and profits across gender differ significantly, with males having nearly twice the yearly profits  of females. However, selection equations regressing profits and revenue with the likelihood of opening  an account show no relationship. Furthermore, we find that intermediate outcomes such as increased  self‐reported trust in MFBs are substantially stronger for males than females. This suggests that, rather  than females facing added constraints that the screening event does not overcome, the events have a  differential effect on perceptions by gender that seems to be driving the differential take‐up of savings  accounts at the event.  8. Discussion and Conclusion The primary role of the evaluation was to explore the use of a new medium to transmit financial messages,  focusing on the use of heuristics and emotions to spur action in the short run with the intention of getting  business  owners  a  foot  in  the  door  to  use  financial  products  more  regularly,  learning  and  building  experience  thereafter.  The  second  objective  was  to  identify  how  access  to  financial  products  and  motivation  interact  to  induce  action,  and  whether  choice  architecture  can  be  effectively  utilized  to  promote welfare‐enhancing financial decisions.  The results from the evaluation are mixed, and warrant further discussion on three issues of importance  for policy dialogue: (i) the ability of edutainment to reach out to the targeted population; (ii) the role of  choice architecture on influencing short‐term decisions; and (iii) ensuring sustained behavior change.  Recent  evidence  has  highlighted  the  challenges  to  encouraging  people  to  attend  voluntary  financial  literacy  workshops  and  other  training  programs  (Bruhn  &  McKenzie,  2013).  Low  take‐up  rates  are  common, and this is especially true for interventions targeting business owners. Business owners may be  making a rational decision to avoid the training because of low perceived benefits. Using edutainment to  transmit  financial  messages  is  a  new  approach  that  has  the  potential  benefit  of  being  more  inclusive,  lowering barriers to participation. Response rates in this study of approximately 60% reflect that, even  though  these  events  are  able  to  reach  out  to  the  majority  of  potential  participants,  this  is  far  from  universal and more effort is needed to find ways to market these events to have more mass appeal. In  20    particular, the least educated people with lowest access to financial products were the ones that selected  out of the screening events, highlighting the difficulty of reaching out to this sub‐population.    The study identifies a strong interaction between offering a stimulus (the movie) together with a direct  outlet (the presence of the MFBs) for acting on this motivation. This result is not surprising, and replicates  what is well known among marketers in a development setting. However, applying choice architecture to  a development setting requires careful attention to the potential unexpected outcomes that may result.  In our case, the once‐off screening was effective at encouraging people to open new accounts, but on  closer inspection, nearly two‐thirds of these people already had savings accounts, possibly limiting the  potential marginal impact of the work. This highlights the importance of testing potential interventions at  a pilot level, measuring and understanding the determinants of take‐up before scaling up.  While the intervention was able to influence decisions in the short run, people make financial decisions  on a daily basis, and more sustained behavior change is critical in the context of saving. Our limited longer‐ term impacts emphasize this point. The ability to spur people into action through the use of edutainment  may have more development impact for activities that are beneficial as once‐off actions, particularly given  the intervention’s relatively low cost and simple logistics. Examples of where these types of interventions  could work in other development areas could include, for instance, encouraging people to test themselves  at mobile clinics for HIV/AIDS or taking vaccinations, where one‐time actions of groups of people at once  can have important private and public benefits. This approach could also be tailored to more sustained  financial behavior change if coupled with commitment savings accounts – where decisions taken in the  moment have a more binding effect in the longer‐run (Ashraf et al., 2006). However, take‐up of financial  instruments  tells  us  little  about  how  this  increased  exposure  may  strengthen  financial  capabilities  –  responsible  use  of  these  instruments  and  financial  decision  making  more  generally.  The  literature  has  traditionally  explored  the  direction  for  strengthening  financial  capabilities  as  going  from  education  to  better financial decision making and increased use of financial products. There is less understanding of  how a “learning‐by‐doing” approach – focusing on providing access to financial instruments and exploring  how this translates into experiential learning and ultimately improved decision making. While we have  seen that nudges can be developed to help overcome the access constraint, it is still unclear as to whether  this can be effectively translated into strengthened financial capabilities in the longer run.        21    9. References Andrade, E. B., & Ariely, D. (2009). The enduring impact of transient emotions on decision making.  Organizational Behavior and Human Decision Processes, 109(1), 1‐8.  Ariely, D., Loewenstein, G., & Prelec, D. (2003). “Coherent arbitrariness”: Stable demand curves without  stable preferences. The Quarterly Journal of Economics, 118(1), 73‐106.  Arkes, H. R., & Blumer, C. (1985). The psychology of sunk cost. Organizational behavior and human  decision processes, 35(1), 124‐140.  Ashraf, N., Fink, G., & Weil, D. N. (2010). Evaluating the effects of large scale health interventions in  developing countries: The zambian malaria initiative (No. w16069). National Bureau of Economic  Research.  Ashraf, N., Karlan, D., & Yin, W. (2006). Tying Odysseus to the mast: Evidence from a commitment  savings product in the Philippines. The Quarterly Journal of Economics, 121(2), 635‐672. Bernard, T., S. Dercon, K. Orkin, and A. S. Taffesse. 2014. “The Future in Mind: Aspirations and Forward‐ Looking Behaviour in Rural Ethiopia.” Paper presented at Centre for the Study of African Economies  conference on economic development in Africa, Oxford, UK, March 25  Bernard, T., S. Dercon, K. Orkin, and A. S. Taffesse. 2015. “Will Video Kill the Radio Star? Assessing the  Potential of Targeted Exposure to Role Models through Video.” The World Bank Economic Review,  Volume 29, Issue suppl_1, 1 January 2015, Pages S226–S237  Berg, G and Zia, B (2017), “Harnessing Emotional Connections to Improve Financial Decisions: Evaluating  the Impact of Financial Education in Mainstream Media”, Journal of the European Economic  Association 15(5): 1025–1055.  Berge, L. I., Bjorvatn, K., & Tungodden, B. (2011). Human and financial capital for microenterprise  development: Evidence from a field and lab experiment. NHH Dept. of Economics Discussion Paper, (1).  Bertrand, M., Karlan, D., Mullainathan, S., Shafir, E., & Zinman, J. (2010). What's advertising content  worth? Evidence from a consumer credit marketing field experiment. The Quarterly Journal of  Economics, 125(1), 263‐306.  Bruhn, M., Legovini, A., & Zia, B. (2012). Financial Literacy for High School Students and Their Parents:  Evidence from Brazil. World Bank Working Paper.  Bruhn, M., Ibarra, G. L., & McKenzie, D. (2013). Why is voluntary financial education so unpopular?  Experimental evidence from Mexico (No. 6439). The World Bank.  Bruhn, M., & Zia, B. (2011). Stimulating managerial capital in emerging markets: The impact of business  and financial literacy for young entrepreneurs. World Bank Policy Research Working Paper Series, Vol.  Cardoso, A. R., & Verner, D. (2006). School drop‐out and push‐out factors in Brazil: The role of early  parenthood, child labor, and poverty.  Cialdini, R. B., Trost, M. R., & Newsom, J. T. (1995). Preference for consistency: The development of a  valid measure and the discovery of surprising behavioral implications. Journal of Personality and Social  Psychology, 69, 318‐318.  Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (1983). Applied multiple regression/correlation analysis  for the behavioral sciences.  22    Cole, S., & Fernando, N. (2008). Assessing the importance of financial literacy. ADB Finance for the Poor,  9(2).  Cole, S. A., Sampson, T. A., & Zia, B. H. (2009). Financial literacy, financial decisions, and the demand for  financial services: evidence from India and Indonesia. Harvard Business School.  Cole, S. A., & Shastry, G. K. (2008). If You are So Smart, why Aren't You Rich?: The Effects of Education,  Financial Literacy and Cognitive Ability on Financial Market Participation. Harvard Business School.  Cole, S., Sampson, T., & Zia, B. (2011). Prices or knowledge? What drives demand for financial services in  emerging markets?. The journal of finance, 66(6), 1933‐1967.  Croson, R., & Gneezy, U. (2009). Gender differences in preferences. Journal of Economic Literature, 448‐ 474.  Datta, S., & Mullainathan, S. (2012). Behavioral Design.  Deaton, A. (1989). Saving and liquidity constraints (No. w3196). National Bureau of Economic Research.  Drexler, A., Fischer, G., & Schoar A. (2012). Keeping it Simple: Financial Literacy and Rules of Thumb.  Mimeo. LSE  Duflo, E., & Saez, E. (2003). The role of information and social interactions in retirement plan decisions:  Evidence from a randomized experiment. The Quarterly Journal of Economics, 118(3), 815‐842.  Finucane, M. L., Slovic, P., Mertz, C. K., Flynn, J., & Satterfield, T. A. (2000). Gender, race, and perceived  risk: The 'white male' effect. Health, risk & society, 2(2), 159‐172.  Freedman, J. L., & Fraser, S. C. (1966). Compliance without pressure: The foot‐in‐the‐door technique.  Journal ol Personality and Social Psychology, 4(2), 195‐202.  Gibson, J., McKenzie, D., & Zia, B. (2012). The impact of financial literacy training for migrants. World  Bank Policy Research Working Paper, (6073).  Goldberg, J. H., Lerner, J. S., & Tetlock, P. E. (1999). Rage and reason: The psychology of the intuitive  prosecutor. European Journal of Social Psychology, 29(56), 781‐795.  Harshman, Richard A. & Paivio Allan (1987), "Paradoxical" sex differences in self‐reported imagery.  Canadian Journal of Psychology/Revue canadienne de psychologie, 41(3), 287‐302.  Hilgert, M. A., Hogarth, J. M., & Beverly, S. G. (2003). Household financial management: The connection  between knowledge and behavior. Fed. Res. Bull., 89, 309.  Hinz, R. P., McCarthy, D. D., & Turner, J. A. (1997). Are women conservative investors? Gender  differences in participant‐directed pension investments. Positioning pensions for the twenty‐first  century, 91, 103.  Kahneman, D. (2003). Maps of bounded rationality: Psychology for behavioral economics.  The American  economic review, 93(5), 1449‐1475.  Kahneman,  D.,  &  Lovallo,  D.  (1993).  Timid  choices  and  bold  forecasts:  A  cognitive  perspective  on  risk  taking. Management science, 39(1), 17‐31.  Karlan, D., Ratan, A. L., & Zinman, J. (2013). Savings by and for the Poor: A Research Review and Agenda  (No. 1027). Economic Growth Center (Yale University) Discussion Paper No. 1027.  23    Kennedy, M. G., O'Leary, A., Beck, V., Pollard, K., & Simpson, P. (2004). Increases in Calls to the CDC  National STD and AIDS Hotline Following AIDS‐Related Episodes in a Soap Opera. Journal of  Communication, 54(2), 287‐301.  Keysar, B., Hayakawa, S. L., & An, S. G. (2012). The Foreign‐Language Effect Thinking in a Foreign Tongue  Reduces Decision Biases. Psychological science, 23(6), 661‐668.  Klinger, B., & Schündeln, M. (2011). Can entrepreneurial activity be taught? Quasi‐experimental  evidence from Central America. World Development, 39(9), 1592‐1610.  La Ferrara, E., Chong, A., & Duryea, S. (2012). Soap Operas and Fertility: Evidence from Brazil. American  Economic Journal: Applied Economics, 4(4), 1‐31.  Loewenstein, G., & Lerner, J. S. (2003). The role of affect in decision making. Handbook of affective  science, 619(642), 3.  Lusardi, A. (2007). Household saving behavior: the role of literacy, information and financial education  programs (No. 2007, 28). CFS working paper.  Lusardi, A., & Mitchell, O. S. (2007). Baby boomer retirement security: The roles of planning, financial  literacy, and housing wealth. Journal of monetary Economics, 54(1), 205‐224.  Lusardi, A., & Mitchell, O. S. (2013). The Economic Importance of Financial Literacy: Theory and Evidence  (No. w18952). National Bureau of Economic Research.  Lusardi, A., & Tufano, P. (2009). Debt literacy, financial experiences, and overindebtedness (No. w14808).  National Bureau of Economic Research.  Mailath, G. J., & Samuelson, L. (2011). Repeated games and reputations: long‐run relationships. OUP  Catalogue.  McKenzie, D., & Woodruff, C. (2012). What are we learning from business training and entrepreneurship  evaluations around the developing world?.  McKnight, P. E., McKnight, K. M., & Figueredo, A. J. (2007). Missing data: A gentle introduction. Guilford  Press.  Mulaj, F., & Jack, W. (2012). Evaluating the efficacy of mass media and social marketing campaigns in  changing consumer financial behavior (No. 73924). The World Bank.  Ottati, V. C., & Isbell, L. M. (1996). Effects of mood during exposure to target information on  subsequently reported judgments: An on‐line model of misattribution and correction. Journal of  Personality and Social Psychology, 71, 39‐53.  Pathak, P., Holmes, J., & Zimmerman, J. (2011). Accelerating financial capability among youth: Nudging  new thinking. New America Foundation.  Pierson, P. (2000). Increasing returns, path dependence, and the study of politics. American political  science review, 251‐267.  Pocheptsova, A., & Novemsky, N. (2010). When do incidental mood effects last? Lay beliefs versus actual  effects. Journal of Consumer Research, 36(6), 992‐1001.  Schwarz, N., & Clore, G. L. (1983). Mood, misattribution, and judgments of well‐being: Informative and  directive functions of affective states. Journal of personality and social psychology, 45(3), 513.  Servon, L. J., & Kaestner, R. (2008). Consumer Financial Literacy and the Impact of Online Banking on the  Financial Behavior of Lower‐Income Bank Customers. Journal of consumer affairs, 42(2), 271‐305.  24    Slovic, P., Finucane, M. L., Peters, E., & MacGregor, D. G. (2007). The affect heuristic. European Journal  of Operational Research, 177(3), 1333‐1352.  Spader, J., Ratcliffe, J., Montoya, J., & Skillern, P. (2009). The bold and the bankable: How the Nuestro  Barrio telenovela reaches Latino immigrants with financial education. Journal of Consumer Affairs, 43(1),  56‐79.  Stango, V., & Zinman, J. (2009). Exponential growth bias and household finance. The Journal of Finance,  64(6), 2807‐2849.  Sunden, A. E., & Surette, B. J. (1998). Gender differences in the allocation of assets in retirement savings  plans. The American Economic Review, 88(2), 207‐211.  Sunstein, C. R., & Thaler, R. H. (2003). Libertarian paternalism is not an oxymoron. The University of  Chicago Law Review, 1159‐1202.  Thaler, R. (1981). Some empirical evidence on dynamic inconsistency. Economics Letters, 8(3), 201‐207.  Thaler, R. H., & Benartzi, S. (2004). Save more tomorrow™: Using behavioral economics to increase  employee saving. Journal of political Economy, 112(S1), S164‐S187.  Tufano, P., Flacke, T., & Maynard, N. W. (2010). Better Financial Decision Making among Low‐Income  and Minority Groups.  Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Heuristics and biases: Judgement under uncertainty. Science, 185,  1124‐1130.  Vohs, K. D., Baumeister, R. F., & Loewenstein, G. (2007). Do emotions help or hurt decision making?: a  hedgefoxian perspective. Russell Sage Foundation Publications.  Willis, L. E. (2011). The Financial Education Fallacy. American Economic Review, 101(3), 429‐34.  Wilson, T. D., & Schooler, J. W. (1991). Thinking too much: Introspection can reduce the quality of  preferences and decisions. Journal of personality and social psychology, 60(2), 181‐192.      25    Table 1: Baseline Balance   Total sample Control Movie MFB Movie + MFB Pure control Variable N Mean Mean Mean P-value Mean P-value Mean P-value Mean P-value (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) Personal characteristics Age of respondent 2314 37.76 37.90 37.52 0.553 37.89 0.996 37.31 0.339 38.44 0.427 Gender (male) 2358 0.29 0.26 0.30 0.173 0.30 0.220 0.29 0.371 0.31 0.138 Married 2357 0.84 0.85 0.82 0.211 0.86 0.557 0.82 0.206 0.86 0.845 Widowed 2357 0.02 0.02 0.03 0.094* 0.01 0.284 0.02 0.984 0.03 0.264 Single 2357 0.14 0.13 0.15 0.551 0.13 0.795 0.16 0.190 0.12 0.494 Muslim 2356 0.36 0.35 0.40 0.136 0.35 0.793 0.36 0.717 0.33 0.421 Christian 2356 0.64 0.64 0.60 0.154 0.65 0.958 0.63 0.621 0.67 0.387 Can speak English 2346 0.70 0.70 0.67 0.321 0.72 0.450 0.71 0.636 0.73 0.382 Igbo 2356 0.20 0.17 0.17 0.925 0.21 0.141 0.22 0.104 0.24 0.012** Yoruba 2356 0.75 0.78 0.78 0.873 0.75 0.219 0.72 0.035** 0.71 0.025* Other ethnicitiy 2356 0.05 0.05 0.05 0.635 0.04 0.777 0.06 0.242 0.04 0.839 Education No completed school education 2356 0.07 0.06 0.07 0.421 0.08 0.180 0.08 0.297 0.08 0.347 Primary school education 2356 0.22 0.24 0.24 0.968 0.21 0.164 0.21 0.209 0.19 0.067* High school diploma 2356 0.50 0.49 0.48 0.749 0.50 0.754 0.51 0.527 0.53 0.329 Diploma 2356 0.10 0.11 0.10 0.512 0.11 0.825 0.09 0.276 0.11 0.945 Graduate school 2356 0.10 0.09 0.10 0.866 0.10 0.626 0.11 0.425 0.09 0.916 Household characteristics Household (HH) size 2343 4.53 4.58 4.57 0.902 4.43 0.168 4.48 0.395 4.61 0.825 Number of children below 12 in HH 2311 1.33 1.38 1.29 0.230 1.30 0.311 1.25 0.080* 1.44 0.524 Number of dependents in HH 2322 2.44 2.45 2.39 0.671 2.41 0.769 2.41 0.747 2.57 0.385 Number of dependents outside the 2213 1.55 1.50 1.53 0.843 1.53 0.827 1.54 0.784 1.66 0.330 Business characteristics Months in operation 2310 97.40 98.69 97.58 0.847 96.98 0.771 101.02 0.698 91.03 0.218 Has a savings account 2350 0.57 0.56 0.57 0.732 0.54 0.624 0.57 0.753 0.63 0.035** Keeps written financial records 2340 0.37 0.36 0.35 0.684 0.37 0.708 0.38 0.619 0.40 0.315 Operating inside main market 2324 0.25 0.24 0.26 0.500 0.24 0.985 0.26 0.535 0.27 0.287 Number of employees 2352 1.44 1.57 1.46 0.345 1.40 0.169 1.39 0.161 1.36 0.168 Business experience in years 2350 10.75 10.84 10.77 0.892 10.78 0.907 10.48 0.497 10.97 0.834 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1       26    Table 2: Selection into screenings Total Participated in screening Did not participate Variable N Mean N Mean N Mean P-value (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) Personal characteristics Age of respondent 1946 37.63 1242 38.26 704 36.52 0.000*** Gender (male) 1984 0.29 1260 0.28 724 0.30 0.368 Married 1983 0.84 1259 0.85 724 0.82 0.054* Widowed 1983 0.02 1259 0.02 724 0.01 0.031** Single 1983 0.14 1259 0.13 724 0.17 0.004*** Muslim 1983 0.36 1260 0.35 723 0.39 0.112 Christian 1983 0.63 1260 0.64 723 0.61 0.111 Can speak English 1974 0.70 1255 0.72 719 0.66 0.005*** Igbo 1982 0.19 1260 0.20 722 0.18 0.149 Yoruba 1982 0.75 1260 0.75 722 0.75 0.965 Other ethnicitiy 1982 0.05 1260 0.04 722 0.07 0.012** Education No completed school education 1983 0.07 1260 0.06 723 0.10 0.006*** Primary school education 1983 0.22 1260 0.22 723 0.24 0.386 High school diploma 1983 0.50 1260 0.50 723 0.49 0.843 Diploma 1983 0.10 1260 0.11 723 0.09 0.137 Graduate school 1983 0.10 1260 0.11 723 0.09 0.101 Household characteristics Household (HH) size 1972 4.51 1251 4.52 721 4.51 0.873 Number of children below 12 in HH 1948 1.30 1234 1.31 714 1.29 0.761 Number of dependents in HH 1954 2.41 1241 2.47 713 2.31 0.090* Number of dependents outside the HH 1862 1.53 1179 1.52 683 1.54 0.882 Business characteristics Months in operation 1947 98.59 1235 98.76 712 98.30 0.917 Has a savings account 1977 0.56 1260 0.59 717 0.52 0.002*** Keeps written financial records 1968 0.37 1254 0.39 714 0.32 0.002*** Operating inside main market 1979 0.25 1260 0.28 719 0.20 0.000*** Number of employees 1980 1.45 1259 1.45 721 1.45 0.987 Business experience in years 1977 10.70 1256 10.88 721 10.40 0.218 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1   27    Table 3: Balance across screening participants   Total Control Movie MFB Movie + MFB Variable N Mean N Mean N Mean P-value N Mean P-value N Mean P-value (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) Personal characteristics Age of respondent 1243 38.27 309 38.13 327 38.46 0.79 287 37.92 0.81 307 38.52 0.60 Gender (male) 1261 0.28 313 0.25 333 0.26 0.78 292 0.30 0.21 310 0.30 0.19 Married 1260 0.85 312 0.84 333 0.84 0.87 292 0.87 0.41 310 0.85 0.67 Widowed 1260 0.02 312 0.02 333 0.04 0.15 292 0.01 0.24 310 0.02 0.56 Single 1260 0.13 312 0.13 333 0.12 0.55 292 0.12 0.68 310 0.13 0.83 Muslim 1261 0.35 313 0.34 333 0.40 0.080* 292 0.35 0.79 310 0.32 0.71 Christian 1261 0.64 313 0.66 333 0.60 0.096* 292 0.65 0.72 310 0.67 0.78 Can speak English 1256 0.72 311 0.71 331 0.70 0.76 292 0.71 0.97 309 0.77 0.13 Igbo 1261 0.20 313 0.19 333 0.19 0.94 292 0.23 0.30 310 0.22 0.40 Yoruba 1261 0.75 313 0.78 333 0.77 0.88 292 0.74 0.34 310 0.73 0.15 Other ethnicitiy 1261 0.04 313 0.04 333 0.04 0.62 292 0.03 0.95 310 0.06 0.18 Education No completed school education 1261 0.06 313 0.05 333 0.08 0.26 292 0.05 0.98 310 0.06 0.85 Primary school education 1261 0.22 313 0.24 333 0.23 0.96 292 0.22 0.61 310 0.19 0.15 High school diploma 1261 0.50 313 0.50 333 0.47 0.57 292 0.51 0.77 310 0.52 0.57 Diploma 1261 0.11 313 0.11 333 0.11 0.94 292 0.12 0.76 310 0.11 0.92 Graduate school 1261 0.11 313 0.11 333 0.10 0.74 292 0.10 0.91 310 0.13 0.44 Household characteristics Household (HH) size 1252 4.52 311 4.49 332 4.63 0.40 289 4.37 0.36 307 4.54 0.72 Number of children below 12 in HH 1235 1.31 307 1.39 331 1.31 0.34 285 1.27 0.19 299 1.26 0.20 Number of dependents in HH 1242 2.47 306 2.44 331 2.51 0.69 287 2.40 0.85 305 2.51 0.67 Number of dependents outside the 1180 1.52 297 1.50 308 1.47 0.94 274 1.65 0.43 288 1.51 0.93 Business characteristics Months in operation 1420 97.23 350 96.94 369 101.37 0.47 334 96.54 0.95 352 95.03 0.76 Has a savings account 1448 0.59 356 0.58 378 0.61 0.30 343 0.58 0.80 356 0.60 0.48 Keeps written financial records 1442 0.39 355 0.40 377 0.36 0.36 341 0.40 0.89 354 0.42 0.48 Operating inside main market 1448 0.27 356 0.27 378 0.26 0.80 343 0.26 0.86 356 0.28 0.73 Number of employees 1448 1.52 356 1.58 378 1.56 0.89 343 1.47 0.54 355 1.48 0.53 Business experience in years 1257 10.89 312 10.95 330 11.02 0.96 292 10.45 0.45 310 11.03 0.92 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1     28    Table 4: Attrition in End‐line Survey Dependent Variable: Interviewed in Endline Survey (1) Movie ‐0.014 (0.02) MFB ‐0.032 (0.02) Movie + MFB ‐0.021 (0.02) Pure Control ‐0.069** (0.02) N. of Obs. 2437 R‐squared 0 P‐value of F model 0.6 * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001             29    Table 5: Item Non‐response across screening participants Total sample Control Movie MFB  Movie + MFB Variable Have Item  Have Item  Have Item  Have Item  Have Item  (in %) INR (in %) (in %) INR (in %) (in %) INR (in %) (in %) INR (in %) (in %) INR (in %) Knowledge Simple Division 100 7.21 100 5.75 100 8.62 100 7.11 100 6.63 Inflation 100 2.37 100 2.18 100 2.40 100 1.46 100 2.21 Necessary documentation 100 3.77 100 3.57 100 3.21 100 3.97 100 3.61 Better savings product 100 1.74 100 2.18 100 1.60 100 1.67 100 2.01 Interest rate 100 4.07 100 4.37 100 5.21 100 3.56 100 3.61 Better loan product 100 2.67 100 3.37 100 2.40 100 2.30 100 3.61 Perceptions MFB will accept loan application (screening) 52 0.00 62 0.00 65 0.00 59 0.00 59 0.00 MFB will accept loan application (endline) 100 19.34 100 19.05 100 19.24 100 20.50 100 18.27 Taking a loan is too risky (screening) 52 0.00 61 0.00 66 0.00 60 0.00 60 0.00 Taking a loan is too risky (endline) 100 4.03 100 2.98 100 3.41 100 3.41 100 4.62 Trust in MFBs (screening) 52 0.00 61 0.00 66 0.00 59 0.00 61 0.00 Trust in MFBs (endline) 100 9.88 100 8.53 100 10.62 100 12.13 100 8.63 MFBs treat people with respect (screening) 50 0.68 59 0.00 63 0.00 56 2.60 60 0.33 MFBs treat people with respect (endline) 100 20.23 100 19.44 100 19.44 100 21.34 100 19.88 Perceptions about women Women can run businesses as well as men 100 0.81 100 0.60 100 0.20 100 0.63 100 1.41 Easier for men to receive loans than for women 100 9.88 100 9.52 100 9.62 100 9.62 100 9.04 Women make better financial decisions than men 100 2.50 100 2.38 100 2.00 100 2.72 100 2.61 Intentions Plan to apply for loan in next 6 months (screening) 52 0.16 62 0.00 67 0.00 59 0.71 61 0.00 Plan to apply for loan in next 6 months (endline) 100 4.66 100 3.17 100 5.21 100 4.18 100 4.62 Will save money next month (screening) 52 0.00 62 0.00 66 0.00 59 0.00 61 0.00 Will save money next month (endline) 100 4.24 100 3.77 100 4.21 100 4.81 100 3.82 Savings behavior Opened account on day of screening 1 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0.00 5 0.00 Follow‐up with Accion 1 0.00 0 0.00 0 0.00 7 0.00 0 0.00 Plan to follow up with Accion 5 0.00 5 0.00 6 0.00 6 0.00 7 0.00 Saved money last month 100 0.47 100 0.79 100 0.40 100 0.00 100 0.60 Savings relative to income 100 8.57 100 9.13 100 8.22 100 8.79 100 8.84 Savings at MFB 25 0.00 23 0.00 29 0.00 26 0.00 20 0.00 Savings at commercial bank 25 0.00 23 0.00 29 0.00 26 0.00 20 0.00 Borrowing behavior Outstanding mortgage loan 100 0.38 100 0.79 100 0.20 100 0.00 100 0.60 Outstanding loan at commercial bank 100 0.30 100 0.20 100 0.20 100 0.00 100 0.80 Outstanding loan at MFB 100 0.25 100 0.20 100 0.40 100 0.00 100 0.60 Loan from money lenders 100 0.30 100 0.00 100 0.20 100 0.21 100 0.60 Supplier credit 100 0.25 100 0.00 100 0.20 100 0.21 100 0.40 Loan from family/friends 100 0.25 100 0.00 100 0.00 100 0.00 100 0.60   30    Table 6: Compliance Table Did not  Attended the following screening Treatment Assignment attend Placebo Movie MFB Movie +MFB Pure Control 99.0% 0.0% 0.2% 0.4% 0.4% Control/Placebo 41.0% 57.9% 1.0% 0.2% 0.0% Movie 38.0% 0.2% 61.5% 0.3% 0.0% MFB 42.6% 0.3% 0.5% 56.6% 0.0% MFB + Movie 41.1% 0.0% 0.2% 0.5% 58.3%   Table 7: Self‐reported exposure to interventions Remembered  Remembered attending  Remembered  Correctly identified  seeing a movie  an event in one of the  Exposure variables  receiving an  Attended the event the message of the  called The Story of  community halls where  invitation movie Gold Accion presented (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) Movie only 0.01 ‐0.00 0.04 ‐0.01 0.23*** 0.30*** 0.02 0.02 0.26*** 0.36*** (0.014) (0.011) (0.029) (0.016) (0.031) (0.031) (0.019) (0.027) (0.030) (0.035) MFB ‐0.00 ‐0.01 0.01 ‐0.00 ‐0.01 ‐0.01 0.04** 0.06** ‐0.02 ‐0.04 (0.014) (0.011) (0.030) (0.016) (0.031) (0.033) (0.019) (0.028) (0.030) (0.036) MFB + Movie ‐0.00 ‐0.00 0.00 0.01 0.21*** 0.33*** 0.04** 0.07** 0.26*** 0.41*** (0.014) (0.011) (0.029) (0.016) (0.031) (0.032) (0.019) (0.028) (0.030) (0.036) Observations 1,976 1,259 1,975 1,259 1,974 1,258 1,974 1,259 1,979 1,261 R‐squared 0.00 0.00 0.00 0.00 0.05 0.14 0.00 0.01 0.08 0.18 Controls NO NO NO NO NO NO NO NO NO NO Restricted Sample NO YES NO YES NO YES NO YES NO YES Control Mean: 0.948 0.984 0.673 0.958 0.404 0.593 0.0734 0.102 0.286 0.419 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1     31    Table 8: Financial Literacy Indices Financial literacy scores Arithmetic FL Score Weighted FL Score (1) (2) Treatments Movie ‐0.11 ‐0.14 (0.075) (0.112) MFB 0.04 0.10 (0.078) (0.115) Movie + MFB ‐0.05 ‐0.04 (0.077) (0.114) Gender disaggregated interaction effects ( female base) Movie ‐0.11 ‐0.12 (0.088) (0.130) MFB 0.10 0.14 (0.092) (0.136) Movie + MFB ‐0.09 ‐0.10 (0.091) (0.134) Gender disaggregated interaction effects (male interaction) Male 0.11 0.18 (0.131) (0.193) Male*Movie ‐0.03 ‐0.07 (0.172) (0.254) Male*MFB ‐0.18 ‐0.14 (0.176) (0.261) Male*(Movie + MFB) 0.12 0.19 (0.173) (0.257) p‐values         δ1 + γ1 ≠0 0.36 0.38 for F‐tests       δ2 + γ2 ≠0 0.57 0.98 δ3 + γ3 ≠0 0.82 0.65 Observations 1,261 1,254 R‐squared 0.14 0.12 Controls YES YES Restricted Model YES YES Control Mean: 5.262 7.556 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1         32    Table 9: Perceptions of Microfinance Banks   If I apply to an MFB for a loan my  Taking a loan is too risky for me I would trust an MFB to keep my money MFBs treat people with respect application will be accepted Trust in MFBs Endline (agree  Endline (agree &  Endline (agree  Endline (agree &  Screening Endline Screening Endline Screening Screening strongly) agree strongly) strongly) agree strongly) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) Treatments Movie 0.06** 0.04 ‐0.01 0.01 0.15*** 0.08** 0.01 ‐0.05 0.03 0.01 (0.026) (0.033) (0.038) (0.039) (0.034) (0.038) (0.033) (0.031) (0.038) (0.034) MFB 0.10*** ‐0.01 ‐0.02 0.01 0.26*** 0.05 0.01 0.01 0.06 0.02 (0.027) (0.034) (0.039) (0.041) (0.035) (0.039) (0.034) (0.032) (0.040) (0.035) Movie + MFB 0.08*** 0.05 ‐0.02 0.01 0.27*** 0.08** 0.06* 0.10*** 0.10** 0.06* (0.027) (0.034) (0.039) (0.040) (0.034) (0.039) (0.033) (0.031) (0.039) (0.035) Gender disaggregated interaction effects (female base) Movie 0.04 0.00 ‐0.01 ‐0.01 0.08** 0.06 0.01 ‐0.08** ‐0.00 ‐0.01 (0.031) (0.038) (0.044) (0.046) (0.039) (0.044) (0.038) (0.036) (0.044) (0.040) MFB 0.10*** ‐0.03 ‐0.03 ‐0.01 0.25*** 0.07 0.03 ‐0.01 0.07 0.01 (0.032) (0.040) (0.046) (0.048) (0.041) (0.046) (0.040) (0.038) (0.047) (0.042) Movie + MFB 0.08** 0.05 ‐0.02 ‐0.02 0.22*** 0.12*** 0.05 0.07* 0.13*** 0.05 (0.032) (0.040) (0.045) (0.047) (0.040) (0.046) (0.039) (0.037) (0.046) (0.041) Gender disaggregated interaction effects (male interaction) Male ‐0.03 ‐0.02 ‐0.08 ‐0.10 ‐0.17*** 0.01 ‐0.00 ‐0.09 0.03 ‐0.02 (0.046) (0.057) (0.066) (0.068) (0.058) (0.066) (0.057) (0.054) (0.066) (0.059) Male*Movie 0.06 0.13* ‐0.01 0.10 0.28*** 0.04 0.03 0.14* 0.11 0.08 (0.061) (0.075) (0.087) (0.090) (0.077) (0.087) (0.075) (0.071) (0.087) (0.078) Male*MFB ‐0.02 0.07 0.03 0.08 0.04 ‐0.06 ‐0.06 0.08 ‐0.01 0.03 (0.062) (0.077) (0.089) (0.092) (0.078) (0.089) (0.076) (0.074) (0.089) (0.080) Male*(Movie + MFB) 0.01 0.00 ‐0.02 0.11 0.19** ‐0.14* 0.02 0.11 ‐0.09 0.03 (0.061) (0.076) (0.087) (0.090) (0.077) (0.087) (0.075) (0.071) (0.088) (0.079) p‐values         δ1 + γ1 ≠0 0.05 0.04 0.81 0.21 0 0.18 0.55 0.36 0.17 0.28 for F‐tests       δ2 + γ2 ≠0 0.11 0.56 0.98 0.14 0 0.93 0.63 0.27 0.48 0.61 δ3 + γ3 ≠0 0.1 0.42 0.58 0.25 0 0.77 0.23 0 0.66 0.21 Observations 1,215 1,261 1,223 1,261 1,226 1,261 1,261 1,174 1,261 1,261 R‐squared 0.04 0.05 0.05 0.04 0.11 0.05 0.05 0.06 0.05 0.05 Controls YES YES YES YES YES YES YES YES YES YES Restricted Model YES YES YES YES YES YES YES YES YES YES Control Mean: 0.820 0.754 0.356 0.495 0.586 0.581 0.757 0.808 0.559 0.722 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1   33    Table 10: Perception of Female Financial Performance It is easier for men to  Women make better  Women can run businesses  receive loans than  financial decisions  just as well as men Perceptions of women at endline women than men (1) (2) (3) Treatments Movie ‐0.00 0.07* 0.05 (0.020) (0.038) (0.030) MFB 0.00 0.07* 0.04 (0.020) (0.039) (0.031) Movie + MFB 0.00 0.07* 0.06* (0.020) (0.039) (0.031) Gender disaggregated interaction effects (female base) Movie ‐0.01 0.04 ‐0.02 (0.023) (0.044) (0.035) MFB 0.01 0.05 0.01 (0.024) (0.046) (0.037) Movie + MFB 0.00 0.03 0.01 (0.024) (0.046) (0.036) Gender disaggregated interaction effects (male interaction) Male ‐0.13*** 0.09 ‐0.48*** (0.034) (0.066) (0.052) Male*Movie 0.04 0.13 0.25*** (0.045) (0.087) (0.069) Male*MFB ‐0.04 0.06 0.15** (0.046) (0.088) (0.071) Male*(Movie + MFB) ‐0.01 0.16* 0.19*** (0.045) (0.087) (0.070) p‐values         δ1 + γ1 ≠0 0.55 0.03 0 for F‐tests       δ2 + γ2 ≠0 0.54 0.13 0.01 δ3 + γ3 ≠0 0.88 0.01 0 Observations 1,261 1,261 1,261 R‐squared 0.09 0.08 0.19 Controls YES YES YES Restricted Model YES YES YES Control Mean: 0.936 0.342 0.751 Standard errors in parentheses   *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1   34    Table 11: Intentions     35    Table 12: Saving account sign up rates Expressed interest in  Did not open an account  Opened an account on  signing up for a  at the screening but  the day of the screening savings account plans to follow up Signing up for a savings account (1) (2) (3) Treatments Movie + MFB ‐0.05* ‐0.09*** 0.05*** (0.024) (0.019) (0.017) Gender disaggregated interaction effects (female base) Movie + MFB ‐0.07** ‐0.10*** 0.03 (0.029) (0.022) (0.020) Gender disaggregated interaction effects (male interaction) Male ‐0.04 ‐0.02 ‐0.02 (0.040) (0.030) (0.027) Male*(Movie + MFB) 0.09* 0.02 0.07** (0.054) (0.041) (0.037) p‐values for F‐tests: δ1 + γ1 ≠0 0.73 0.02 0 Observations 607 607 607 R‐squared 0.08 0.09 0.10 Controls YES YES YES Restricted Model YES YES YES Control Mean: 0.128 0.108 0.0203 Standard errors in parentheses   *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1   *Note  that  in  this  table  the  treatment  being  considered  is  Movie/MFB  and  the  relevant  comparison  (control) is the MFB only group.                        36      Table 13: Saving Behavior Do you currently have  Currently has any  I saved some  Followed up with an MFB  savings of less than or  form of formal  money last  after the event  equal to 1 month of  savings account month Savings Behavior income? (1) (2) (3) (4) Treatments Movie 0.02*** ‐0.01 0.02 0.01 (0.006) (0.029) (0.037) (0.039) MFB 0.00 ‐0.04 0.01 0.07* (0.006) (0.030) (0.038) (0.040) Movie + MFB 0.00 ‐0.04 ‐0.04 0.02 (0.006) (0.030) (0.038) (0.040) Gender disaggregated interaction effects (female interaction) Movie 0.02*** 0.02 0.05 0.03 (0.007) (0.034) (0.043) (0.045) MFB 0.00 ‐0.05 0.02 0.05 (0.008) (0.035) (0.045) ‐0.047 Movie + MFB 0.00 ‐0.04 0.01 0.03 (0.008) (0.035) (0.044) (0.047) Gender disaggregated interaction effects (male interaction) Male 0.00 0.07 0.03 0.05 (0.011) (0.050) (0.064) (0.067) Male*Movie ‐0.02* ‐0.09 ‐0.10 ‐0.05 (0.014) (0.066) (0.084) (0.089) Male*MFB ‐0.01 0.02 ‐0.05 0.05 (0.015) (0.068) (0.086) (0.091) Male*(Movie + MFB) ‐0.01 ‐0.01 ‐0.17** ‐0.02 (0.014) (0.067) (0.085) (0.089) p‐values         δ1 + γ1 ≠0 0.92 0.18 0.43 0.73 for F‐tests       δ2 + γ2 ≠0 0.82 0.64 0.76 0.17 δ3 + γ3 ≠0 0.78 0.38 0.03 0.93 Observations 1,261 1,261 1,256 1,261 R‐squared 0.03 0.34 0.08 0.05 Controls YES YES YES YES Restricted Model YES YES YES YES Control Mean: 0 0.738 0.650 0.415 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 37    Table 14: Borrowing Behavior Taken out  a loan in the last 4  The loan was from an  Borrowing behavior months informal source (1) (2) Treatments Movie ‐0.06 ‐0.02 (0.039) (0.070) MFB ‐0.07* 0.07 (0.040) (0.070) Movie + MFB ‐0.06 ‐0.08 (0.040) (0.069) Gender disaggregated interaction effects (female interaction) Movie ‐0.06 ‐0.07 (0.045) (0.081) MFB ‐0.06 0.05 (0.047) (0.081) Movie + MFB ‐0.05 ‐0.14* (0.047) (0.081) Gender disaggregated interaction effects (male interaction) Male 0.01 ‐0.11 (0.067) (0.121) Male*Movie 0.01 0.19 (0.089) (0.166) Male*MFB ‐0.03 0.11 (0.091) (0.161) Male*(Movie + MFB) ‐0.01 0.21 (0.089) (0.159) p‐values         δ1 + γ1 ≠0 0.5 0.47 for F‐tests       δ2 + γ2 ≠0 0.25 0.27 δ3 + γ3 ≠0 0.36 0.61 Observations 1,261 410 R‐squared 0.06 0.11 Controls YES YES Restricted Model YES YES Control Mean: 0.508 0.470 Standard errors in parentheses   *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1   38    Table 15: Descriptive statistics (female) Total sample Control Movie MFB Movie + MFB Pure control Means by gender Variable N Mean Mean Mean P-value Mean P-value Mean P-value Mean P-value Male Female Personal characteristics Age of respondent 1642 38.16 38.59 38.38 0.783 38.13 0.547 37.34 0.081* 38.48 0.900 36.79 38.16 Married 1674 0.89 0.89 0.88 0.682 0.90 0.676 0.87 0.428 0.90 0.647 0.72 0.89 Widowed 1674 0.03 0.02 0.04 0.103 0.01 0.321 0.02 0.929 0.03 0.465 0.00 0.03 Single 1674 0.08 0.09 0.07 0.563 0.09 0.998 0.10 0.410 0.07 0.343 0.27 0.08 Muslim 1674 0.34 0.34 0.38 0.341 0.32 0.470 0.37 0.484 0.29 0.192 0.40 0.34 Christian 1674 0.66 0.66 0.62 0.341 0.68 0.524 0.63 0.436 0.71 0.192 0.59 0.66 Can speak English 1667 0.68 0.66 0.64 0.448 0.68 0.561 0.69 0.468 0.72 0.169 0.77 0.68 Igbo 1674 0.17 0.15 0.15 0.971 0.19 0.130 0.18 0.271 0.20 0.050* 0.28 0.17 Yoruba 1674 0.78 0.81 0.80 0.746 0.76 0.086* 0.77 0.178 0.75 0.058* 0.67 0.78 Other ethnicitiy 1674 0.05 0.04 0.05 0.588 0.05 0.512 0.05 0.503 0.05 0.842 0.05 0.05 Education No completed school education 1673 0.08 0.08 0.08 0.689 0.09 0.415 0.08 0.856 0.07 0.939 0.06 0.08 Primary school education 1673 0.23 0.25 0.25 0.995 0.20 0.091* 0.22 0.341 0.20 0.107 0.20 0.23 High school diploma 1673 0.48 0.46 0.45 0.936 0.50 0.253 0.48 0.607 0.51 0.178 0.56 0.48 Diploma 1673 0.11 0.12 0.09 0.366 0.11 0.819 0.10 0.625 0.13 0.543 0.09 0.11 Graduate school 1673 0.10 0.10 0.11 0.762 0.10 0.956 0.12 0.486 0.08 0.441 0.09 0.10 Household characteristics Household (HH) size 1665 4.63 4.73 4.71 0.861 4.51 0.060* 4.53 0.103 4.68 0.703 4.29 4.63 Number of children below 12 in HH 1644 1.35 1.38 1.38 0.970 1.33 0.591 1.26 0.193 1.41 0.743 1.27 1.35 Number of dependents in HH 1647 2.28 2.32 2.24 0.560 2.25 0.616 2.27 0.716 2.32 0.993 2.82 2.28 Number of dependents outside the HH 1572 1.41 1.23 1.38 0.291 1.58 0.024 1.33 0.477 1.58 0.030** 1.88 1.41 Business characteristics Months in operation 1632 96.50 95.77 94.33 0.828 99.27 0.616 101.12 0.447 90.33 0.452 99.58 96.50 Has a savings account 1668 0.54 0.51 0.55 0.307 0.51 0.913 0.54 0.438 0.64 0.001*** 0.64 0.54 Keeps written financial records 1662 0.37 0.36 0.36 0.902 0.35 0.968 0.38 0.458 0.39 0.363 0.38 0.37 Operating inside main market 1648 0.30 0.27 0.32 0.147 0.28 0.679 0.29 0.470 0.33 0.082* 0.14 0.30 Number of employees 1672 1.27 1.38 1.31 0.551 1.29 0.482 1.28 0.435 1.02 0.004*** 1.86 1.27 Business experience in years 1667 10.49 10.89 10.86 0.956 10.51 0.553 10.08 0.190 10.04 0.219 11.37 10.49 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1     39    Table 16: Descriptive statistics (male) Total sample Control Movie MFB Movie + MFB Pure control Means by gender Variable N Mean Mean Mean P-value Mean P-value P-value P-value Mean P-value Male Female Personal characteristics Age of respondent 672 36.79 35.97 35.53 0.715 37.34 0.231 37.23 0.296 38.35 0.054* 36.79 38.16 Married 683 0.72 0.73 0.68 0.315 0.77 0.446 0.69 0.438 0.75 0.817 0.72 0.89 Widowed 683 0.00 0.00 0.01 0.349 0.00 0.00 0.02 0.129 0.00 0.03 Single 683 0.27 0.27 0.31 0.376 0.23 0.446 0.31 0.438 0.23 0.585 0.27 0.08 Muslim 682 0.40 0.38 0.45 0.250 0.41 0.617 0.35 0.648 0.40 0.734 0.40 0.34 Christian 682 0.59 0.61 0.55 0.307 0.57 0.469 0.63 0.732 0.60 0.828 0.59 0.66 Can speak English 679 0.77 0.80 0.74 0.318 0.81 0.810 0.77 0.600 0.75 0.375 0.77 0.68 Igbo 682 0.28 0.26 0.23 0.638 0.27 0.824 0.31 0.297 0.33 0.210 0.28 0.17 Yoruba 682 0.67 0.69 0.71 0.662 0.72 0.628 0.60 0.129 0.63 0.367 0.67 0.78 Other ethnicitiy 682 0.05 0.05 0.05 0.991 0.01 0.072* 0.08 0.315 0.03 0.490 0.05 0.05 Education No completed school education 683 0.06 0.02 0.05 0.187 0.06 0.101 0.08 0.041** 0.09 0.024** 0.06 0.08 Primary school education 683 0.20 0.21 0.21 0.980 0.22 0.901 0.17 0.435 0.17 0.451 0.20 0.23 High school diploma 683 0.56 0.59 0.55 0.456 0.51 0.165 0.60 0.860 0.56 0.587 0.56 0.48 Diploma 683 0.09 0.10 0.11 0.822 0.10 0.998 0.06 0.186 0.07 0.418 0.09 0.11 Graduate school 683 0.09 0.08 0.07 0.939 0.11 0.299 0.09 0.652 0.11 0.316 0.09 0.10 Household characteristics Household (HH) size 678 4.29 4.15 4.23 0.713 4.26 0.620 4.38 0.369 4.45 0.242 4.29 4.63 Number of children below 12 in HH 667 1.27 1.39 1.09 0.040** 1.24 0.331 1.20 0.238 1.50 0.557 1.27 1.35 Number of dependents in HH 675 2.82 2.79 2.75 0.870 2.78 0.961 2.74 0.849 3.12 0.249 2.82 2.28 Number of dependents outside the HH 641 1.88 2.25 1.86 0.259 1.41 0.015** 2.06 0.598 1.82 0.258 1.88 1.41 Business characteristics Months in operation 678 99.58 106.76 105.08 0.885 91.69 0.175 100.78 0.607 92.53 0.245 99.58 96.50 Has a savings account 682 0.64 0.70 0.62 0.176 0.61 0.144 0.64 0.347 0.62 0.189 0.64 0.54 Keeps written financial records 678 0.38 0.38 0.32 0.342 0.42 0.506 0.36 0.796 0.40 0.693 0.38 0.37 Operating inside main market 676 0.14 0.16 0.12 0.344 0.14 0.674 0.17 0.845 0.14 0.643 0.14 0.30 Number of employees 680 1.86 2.10 1.80 0.309 1.65 0.135 1.67 0.162 2.15 0.901 1.86 1.27 Business experience in years 683 11.37 10.70 10.57 0.883 11.42 0.481 11.48 0.448 13.04 0.033** 11.37 10.49 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1   40    Table 17: Balance across screening participants (female) Total Control Movie MFB Movie + MFB Variable N Mean N Mean N Mean P-value N Mean P-value N Mean P-value Personal characteristics Age of respondent 894 38.73 231 39.11 240 39.10 0.892 201 38.11 0.313 214 38.44 0.466 Married 908 0.89 233 0.89 245 0.89 0.887 205 0.89 0.887 217 0.89 0.961 Widowed 908 0.03 233 0.03 245 0.05 0.200 205 0.01 0.282 217 0.02 0.641 Single 908 0.08 233 0.08 245 0.06 0.410 205 0.09 0.680 217 0.09 0.830 Muslim 909 0.34 234 0.34 245 0.37 0.438 205 0.31 0.572 217 0.33 0.871 Christian 909 0.66 234 0.66 245 0.63 0.438 205 0.68 0.648 217 0.66 0.953 Can speak English 904 0.69 232 0.69 243 0.65 0.416 205 0.66 0.496 216 0.75 0.178 Igbo 909 0.17 234 0.15 245 0.16 0.826 205 0.21 0.128 217 0.16 0.844 Yoruba 909 0.78 234 0.81 245 0.80 0.696 205 0.74 0.096* 217 0.78 0.539 Other ethnicitiy 909 0.05 234 0.04 245 0.04 0.704 205 0.05 0.597 217 0.06 0.403 Education No completed school education 909 0.07 234 0.06 245 0.09 0.275 205 0.05 0.645 217 0.06 0.995 Primary school education 909 0.22 234 0.25 245 0.24 0.920 205 0.21 0.473 217 0.19 0.192 High school diploma 909 0.47 234 0.45 245 0.45 0.954 205 0.51 0.252 217 0.48 0.606 Diploma 909 0.12 234 0.13 245 0.10 0.398 205 0.13 0.966 217 0.12 0.775 Graduate school 909 0.11 234 0.11 245 0.10 0.785 205 0.09 0.623 217 0.14 0.318 Household characteristics Household (HH) size 904 4.57 233 4.63 244 4.70 0.822 203 4.38 0.088 216 4.47 0.299 Number of children below 12 in HH 893 1.32 230 1.39 244 1.35 0.622 200 1.28 0.282 211 1.22 0.122 Number of dependents in HH 896 2.28 229 2.30 243 2.31 0.969 201 2.23 0.761 215 2.29 0.996 Number of dependents outside the HH 851 1.36 222 1.15 225 1.32 0.264 194 1.66 0.010** 202 1.40 0.151 Business characteristics Months in operation 885 96.58 228 94.36 238 100.43 0.444 197 97.27 0.758 215 94.48 0.973 Has a savings account 908 0.55 234 0.53 245 0.58 0.215 205 0.52 0.939 217 0.58 0.262 Keeps written financial records 902 0.38 233 0.37 244 0.36 0.854 203 0.38 0.746 215 0.42 0.257 Operating inside main market 908 0.32 234 0.30 245 0.33 0.354 205 0.31 0.694 217 0.33 0.416 Number of employees 908 1.31 234 1.35 245 1.27 0.545 205 1.28 0.704 216 1.37 0.892 Business experience in years 905 10.85 233 10.87 242 11.40 0.616 205 9.98 0.258 217 10.94 0.952 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1         41      Table 18: Balance across screening participants (male) Total Control Movie MFB Movie + MFB Variable N Mean N Mean N Mean P-value N Mean P-value N Mean P-value (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) Personal characteristics Age of respondent 349 37.08 78 35.23 87 36.68 0.376 86 37.47 0.095* 93 38.71 0.013** Married 352 0.75 79 0.71 88 0.72 0.998 87 0.80 0.152 93 0.77 0.331 Widowed 352 0.00 79 0.00 88 0.01 0.339 87 0.00 93 0.00 Single 352 0.24 79 0.29 88 0.27 0.872 87 0.20 0.152 93 0.23 0.331 Muslim 352 0.38 79 0.33 88 0.48 0.038** 87 0.43 0.205 93 0.30 0.695 Christian 352 0.61 79 0.66 88 0.52 0.057* 87 0.56 0.213 93 0.69 0.678 English 352 0.81 79 0.77 88 0.83 0.399 87 0.83 0.374 93 0.81 0.584 Igbo 352 0.29 79 0.29 88 0.26 0.615 87 0.25 0.582 93 0.34 0.461 Yoruba 352 0.68 79 0.68 88 0.70 0.721 87 0.75 0.367 93 0.59 0.214 Other ethnicitiy 352 0.03 79 0.03 88 0.03 0.721 87 0.00 0.137 93 0.06 0.226 Education No completed school education 352 0.04 79 0.03 88 0.03 0.721 87 0.06 0.306 93 0.04 0.531 Primary school education 352 0.20 79 0.20 88 0.22 0.770 87 0.22 0.804 93 0.17 0.611 High school diploma 352 0.57 79 0.62 88 0.53 0.277 87 0.51 0.139 93 0.61 0.922 Diploma 352 0.09 79 0.05 88 0.13 0.162 87 0.09 0.307 93 0.08 0.513 Graduate school 352 0.10 79 0.10 88 0.09 0.863 87 0.13 0.613 93 0.10 0.922 Household characteristics Household (HH) size 348 4.39 78 4.06 88 4.43 0.207 86 4.34 0.356 91 4.70 0.038** Number of children below 12 in HH 342 1.30 77 1.38 87 1.20 0.301 85 1.24 0.467 88 1.36 0.949 Number of dependents in HH 346 2.95 77 2.87 88 3.07 0.555 86 2.80 0.839 90 3.02 0.646 Number of dependents outside the HH 329 1.92 75 2.52 83 1.87 0.200 80 1.63 0.065* 86 1.78 0.114 Business characteristics Months in operation 350 104.27 79 109.81 87 107.10 0.943 87 91.21 0.208 92 109.64 0.991 Has a savings account 352 0.67 79 0.70 88 0.68 0.895 87 0.62 0.309 93 0.71 0.848 Keeps written financial records 352 0.41 79 0.42 88 0.33 0.297 87 0.47 0.491 93 0.43 0.871 Operating inside main market 352 0.17 79 0.18 88 0.11 0.193 87 0.16 0.781 93 0.22 0.537 Number of employees 352 1.81 79 2.05 88 1.90 0.700 87 1.68 0.399 93 1.66 0.352 Business experience in years 352 10.98 79 11.18 88 9.99 0.241 87 11.55 0.761 93 11.24 0.963 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1     42    Annex 1: Invitation             43    Annex 2 ‐ Attrition Attrition is largest in the pure control group (25.5%) when compared to the control and treatment groups  (20.2%). Table 4 suggests a random pattern of attrition for the 3 treatment arms when compared to the  placebo  control  group,  but  a  large  and  significant  differential  attrition  in  the  pure  control  group.  This  differential attrition is reinforced by the balance results from Table 1, and may be resulting from the fact  that  pure  control  business  owners  were  only  contacted  at  baseline  and  follow‐up,  whereas  all  other  groups had another intermediate contact to receive the screening invitation making them (i) more aware  of the activities and (ii) easier to track. Given the significantly lower response rate in the pure control  group, we subsequently analyze treatment effects by comparing the placebo screening group with the  different treatment arms.   When data are analyzed by simply excluding respondents with missing values for any relevant outcome  measures (item non‐response, or INR), this could again cause biased results if missingness is systematically  related to a respondent’s potential outcomes. Table 5 presents INR rates for main outcomes measures  across different treatment and control groups. For instance, for the question of basic understanding of  inflation, it can be seen that 100 percent of the surveyed micro‐entrepreneurs are asked this question  (column 1) and that 2.37 percent of those who are asked do not give a response (column 2). Overall, the  data in Table 5 indicate that INR for main outcome measures is not a critical issue (most of the times INR  rates are <5%) and non‐differential across treatment and control groups. Interestingly, INR is the lowest  for measures of intentions, savings and borrowing behavior, whereas the highest INR rates (between 10  and 20 %)  can be observed for questions related  to perceptions  about MFBs, possibly reflecting cases  where  business  owners  have  not  interacted  with  MFBs  and  therefore  have  not  been  able  to  form  an  opinion. Table 5 also reveals a striking increase in INR for the questions of perceptions about MFBs at the  end‐line survey relative to the data that were collected shortly after the screening. This increase does not  interact with a particular treatment status and may owe to different modes of interviews and the design  of  the  questionnaires:  While  the  short  survey  right  after  the  screenings  was  self‐administered  by  attendees,  the  end‐line  survey  was  conducted  face‐to‐face.  To  avoid  unit  nonresponse  and  potential  measurement errors, the self‐administered questionnaire was designed to be as simple as possible and  only asked dichotomous ‐ Yes or No ‐ type of questions with no explicit “Don’t know” or “Refusal” choices.  This means that direct comparison over time (e.g., through a difference‐in‐difference approach) would  present challenges; however, similar response patterns across treatment groups support the idea that  responses are at least internally consistent.   44    Given the rather low INR rates for most outcome measures and the fact that they are indistinguishable  across control and treatment groups, we take no specific measures to address this type of missingness.  Nevertheless,  we  do  account  for  missing  data  on  covariates:  In  the  regression  analysis,  coefficients  of  predictors of interest are adjusted by using a procedure advocated by Cohen and Cohen (1985), whereby  measures with missing values are replaced by zero and a dummy variable indicating such missing values  is  included.  The  logic  behind  this  approach  is  that  the  dummy  variables  adjust  the  parameters  for  theoretically relevant predictors by removing variance which can be attributed to missing data that are  lurking  in  the  dependent  variable  (McKnight  et  al  2007).  This  also  avoids  losses  in  sample  size  during  regression analysis in cases where observations would otherwise be dropped due to missing covariate  responses.  45