WPS7848 Policy Research Working Paper 7848 The Long-Term Impact of International Migration on Economic Decision-Making Evidence from a Migration Lottery and Lab-in-the-Field Experiments John Gibson David McKenzie Halahingano Rohorua Steven Stillman Development Research Group Finance and Private Sector Development Team October 2016 Policy Research Working Paper 7848 Abstract This paper studies how migration from a poor to a rich decision-making. Migration provides a large and perma- country affects key economic beliefs, preference parameters, nent positive shock to income, a large change in economic and transnational household decision-making efficiency. institutions, and a reduction in interactions with partner The setting is the migration of Tongans to New Zealand household members. Despite these changes, the study finds through a migration lottery program. In a 10-year follow- no significant impacts of migration on risk and time prefer- up survey of individuals applying for this program, the ences, pro-market beliefs, or the decision-making efficiency study elicited risk and time preferences and pro-market of transnational households. This stability in the face of beliefs. It also linked migrants and potential migrants to such a large and life-changing event lends credence to eco- a partner household consisting of family members who nomic models of migration that treat these determinants would stay behind if the migrants moved. Survey partici- of decision-making as time-invariant, and contrasts with pants played lab-in-the-field games designed to measure the recent evidence on preference changes after negative shocks. degree of intra-family trust and the efficiency of intra-family This paper is a product of the Finance and Private Sector Development Team, Development Research Group. 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://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at dmckenzie@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 long‐term impact of international migration on economic decision‐making : evidence from a  migration lottery and lab‐in‐the‐field experiments    John Gibson, University of Waikato  David McKenzie, World Bank   Halahingano Rohorua, University of Waikato  Steven Stillman, Free University of Bozen‐Bolzano                                                                  Keywords: Migration, economic beliefs, preferences, household efficiency, transnational household  JEL codes: O12, F22, D13, D81, P1.      1. Introduction  Most  economic  models  assume  that  discount  rates,  risk  preferences  and  willingness  to  cooperate  are  “deep” parameters (or “primitives”) in utility functions and hence are invariant to both past decisions and  outcomes,  and  to  policy  (e.g.  Lucas,  1976;  Wolpin,  2013).  Failure  of  these  assumptions  could  result  in  inconsistent decision‐making. For example, in the context of this paper, which focuses on the impacts of  migration,  the  classic  economic  model  has  individuals  compare  the  costs  of  migrating  with  the  present  discounted value of the income earned from migrating (Sjaastad, 1962). Later models emphasize risk, and  household  migration  decisions  (Stark  and  Bloom,  1985;  Rosenzweig  and  Stark,  1989).  Accordingly,  households  are  assumed  to  take  part  in  migration  provided  the  discounted  expected  utility  of  migrating  exceeds the costs of doing so, provided liquidity constraints do not bind. Yet if preferences are not stable,  migration  could  potentially  appear  utility‐maximizing  before  migration,  but  not  utility‐maximizing  afterwards (or vice‐versa), even if the earnings gains from migration turn out exactly as expected.  Empirical work has found evidence of history‐dependent preferences in a number of settings. Starting in  the 1990s, researchers have used lab experiments to test whether individual risk preferences depend on  previous  gains  (“house  money”)  and  losses  (“break  even”).  Both  have  been  found  to  impact  future  risk  preferences  in  different  contexts  (e.g.  Thaler  and  Johnson  1990;  Keasey  and  Moon  1996).  More  recent  research has focused on the impact of negative shocks on risk preferences and time discounting. A number  of studies have found that large unexpected  negative shocks (e.g.  natural disasters, stock market losses,  experiences of violence) impact preferences, at least for some groups in the population (Eckel et al. 2009;  Malmendier  and  Nagel  2011;  Callen  et  al.  2014;  Carvalho  et  al,  2016;  Brown  et  al,  2016).  These  findings  have  led  to  development  of  theoretical  models  that  incorporate  history‐dependence  (Dillenberger  and  Rozen 2015).  However, a recent overview by Chuang and Schechter (2015) notes that even in the case of these extreme  negative events, the literature has not delivered a consistent set of results regarding preference stability  and many papers have struggled to obtain appropriate control groups. They also show that in the case of  less extreme shocks like changes in income, unemployment, health status, and family composition many  studies have found no changes in risk and time preferences. Jaeger et al. (2010) also found no impact of  internal migration on risk preferences.  This paper considers the stability of economic beliefs, preferences, and transnational household efficiency  in the context of the major positive change in life circumstances that comes from moving from a poor to  2    a rich country. The context is the migration of Tongans to New Zealand through a migrant lottery program.  This  involves  at  least  three  major  changes  in  life  circumstances.  The  first  is  a  massive,  and  permanent  increase in income for those who migrate. In earlier work (McKenzie et al, 2010), we show this migration  results in a 263 percent gain in income within the first year, while in recent work (Gibson et al, 2015), we  show this income gain appears approximately stable over time, with migrants  continuing  to earn almost  300 percent more than non‐migrants 10 years later, for an approximate life‐time net present value income  gain  of  US$250,000.  Second,  this  gain  is  accompanied  by  a  major  change  in  the  institutions,  values,  and  culture individuals are exposed to, with migrants experiencing a more individualistic and market‐oriented  economy.  Third,  it  involves  a  prolonged  separation  between  extended  family  members,  with  migrants  moving with their spouse and children, but leaving their parents and siblings behind in Tonga. Such large,  comprehensive, and permanent changes in life circumstances provide a stringent test of the malleability  of economic preferences and beliefs.  We use a long‐term follow‐up survey of individuals who applied to the migration lottery ten years earlier,  with  comparison  of  the  winners  and  losers  in  this  lottery  enabling  us  to  obtain  causal  estimates  of  the  migration  impact.  We  measure  risk  aversion  using  both  survey  questions  and  incentivized  experimental  games, and time preferences through survey questions. We examine the extent to which individuals have  changed  their  economic  beliefs  using  the  pro‐market  beliefs  questions  of  di  Tella  et  al.  (2007).  Each  applicant  is  then  linked  to  a  partner  household  in  Tonga  that  contains  either  their  parent  or  sibling.  Migrants are  therefore in  a different country from this partner, while  the  control group of  non‐migrants  are typically living in the same village, and in some cases, even the same dwelling. Principal applicants and  their partners then play three variants of an incentivized trust game in order to measure the efficiency of  extended‐household decision‐making.   Despite  the  large  changes  in  life  circumstances  that  winning  the  migrant  lottery  entails,  we  find  that  international migration has no significant impact on any of our measures of preferences and beliefs. This  includes  a  lack  of  significant  effect  on  any  of  five  different  measures  of  risk  preferences,  any  of  three  different measures of time preferences, any of four different measures of pro‐market beliefs, and any of  five different measures of household efficiency. We follow Young (2016) in conducting a randomization‐ inference  based omnibus  test of overall  significance of all these outcomes and fail to reject the null  that  there  is  no  treatment  effect  whatsoever  (p=0.738).  We  would  reject  such  a  test  if  there  had  been  even  relatively small average impacts of migration on preferences and beliefs. This stability in the face of such  a  large  and  life‐changing  event  lends  credence  to  economic  models  of  migration  that  treat  these  3    determinants of decision‐making as time‐invariant and suggests that other large changes in circumstances  that  are  voluntary  in  nature  (e.g.  marriage,  childbearing,  retirement)  may  also  be  unlikely  to  lead  to  changes in preferences and beliefs.  The remainder of the paper is structured as follows: Section 2 describes the context in which this migration  flow is occurring, and describes the survey and  estimation strategy; Section 3 reports on impacts on risk  and time preferences; Section 4 covers the impact on pro‐market beliefs; Section 5 reports on the impact  on  interactions  with  partners  and  on  household  efficiency;  Section  6  discusses  statistical  power  and  external validity issues, and Section 7 concludes.   2. Context and Survey  2.1 Country Context  The  Kingdom  of  Tonga  is  an  archipelago  of  islands  in  the  Pacific,  with  a  resident  population  of  just  over  100,000. It has a gross national income (GNI) per capita of $5,069 (in 2011 PPP$), slightly less than that of  India,  and  ranks  132nd  out  of  188  countries.1  Average  income  in  New  Zealand  is  approximately  six  times  as high, at $32,689. Both countries rank 32 places higher in the Human Development Index than they do  in terms of per capita GNI.  Tonga has been and continues to be a less market‐oriented economy than is the case in New Zealand. The  Index  of  Economic  Freedom  ranks  New  Zealand  third  in  the  world,  as  a  free,  modern,  and  competitive  economy, while Tonga is ranked as “mostly unfree” at 95th in the world, between Swaziland and the Kyrgyz  Republic  (Heritage  Foundation,  2016).  Tongan  society  has  historically  been  highly  stratified,  with  a  monarch and aristocracy controlling resources and a largely subsistence‐oriented economy. The extended  family plays an important role, with the kinship system expected to provide for everyone’s financial needs  and  a  strong  culture  of  sharing  and  reciprocity  (makafetoli’aki)  (Ketu’u,  2014).  However,  over  time  the  economy has become more market‐oriented than it was several decades ago, with individuals combining  remittance income from abroad with income from farming and wage labor to purchase market goods and  the Mormon church influence emphasizing a role for individual achievement (Addo and Besnier, 2008).   Emigration out of Tonga has been high, with more than 30,000 Tongan‐born living abroad, mainly in New  Zealand, Australia and the United States. Remittances from these migrants were equivalent to 28 percent  of GDP in 2014 (World Bank, 2016), the fourth‐highest in the world. Since the 1990s the main channels of                                                               1  All statistics in this section are from the 2015 Human Development Report (UNDP, 2015).  4    emigration  have  tended  to  be  through  family  reunification  categories  as  destination  countries  imposed  points‐based  systems  for  work  migration  that  favored  highly  skilled  migrants.  In  2002,  New  Zealand  introduced  a  new  migration  pathway,  the  Pacific  Access  Category  (PAC).  This  allows  a  quota  of  250  Tongans to permanently migrate each year. Any Tongan citizen aged 18 to 45 who meets certain English,  health, and character requirements can register for this program and a lottery (random ballot) is used to  select among the applicants. The odds of success were approximately 8 percent during the 2002‐05 years  that  our  sample  is  drawn  from.  If  their  ballot  is  drawn,  applicants  have  six  months  to  find  a  full‐time  job  offer in New Zealand, and then may immigrate with their spouse and any unmarried children aged under  24.2 In contrast, any other family members, such as their parents and siblings, are ineligible to accompany  them under the PAC rules and are difficult to subsequently sponsor under family reunification categories  which  primarily  provide  for  marriage  migration  or  which  require  an  income  or  wealth  threshold  to  be  exceeded which excludes most Tongans.   2.2 Survey  Our initial work using this lottery was based on a survey that interviewed a subsample of applicants to the  2002‐2005  ballots  approximately  one  year  after  they  had  moved  to  New  Zealand,  which  showed  immediate  large  gains  in  income  to  the  principal  applicants  who  migrated  (McKenzie  et  al,  2010).  This  sample including just over one‐third of the migrants who moved to New Zealand, with many of the others  reserved for a sample frame for an official government survey of different immigrant streams taking place  at the same time. In late 2012 the research team received permission from the immigration authorities to  view  the  names  of  all  PAC  ballot  winners  from  the  2002  to  2005  ballots.  There  were  a  total  of  4,696  applicants,  of  whom  367  were  randomly  selected  as  ballot  winners.  Official  records  based  on  passport  scans showed that, by late 2012, 307 of these winners (84%) had approved residency applications and had  ever  migrated  to  New  Zealand,  while  the  remaining  60  winners  did  not  migrate  and  are  thus  non‐ compliers to the treatment of migration.  Only  the  names  and  address  details  from  seven  to  ten  years  earlier  were  available  for  these  migrants.  Using this information and an extensive, long, and expensive tracking procedure (described in more detail  in Gibson et al, 2015) in both New Zealand and Tonga, between late 2013 and early 2015, we attempted  to  locate  the  ballot  winners  and  interview  them.  Even  less  information  was  available  for  those  who  did  not migrate and so we used the  home villages in Tonga of the  migrants to sample  the non‐migrants and                                                               2  See McKenzie et al. (2010) for more details of the PAC program.  5    the  non‐compliers.3  Our  main  survey  approach  was  face‐to‐face  interviewing  using  an  extensive  survey  that asked about employment outcomes, took physical health  measurements,  asked about  preferences,  and played incentivized lab‐in‐the‐field games which we describe in detail later in the paper. Each principal  applicant in this long survey was linked to a partner, defined as either a parent or sibling, who, according  to the PAC rules, would not be eligible to move to New Zealand even if the principal applicant was a ballot  winner. These partners were used for the household efficiency game described in Section 5.  We  supplemented  this  long,  in‐person,  survey  with  a  shorter  telephone‐based  survey  designed  to  reach  those who had on‐migrated from New Zealand or who were in less accessible parts of New Zealand. Since  surveying often uncovers details for other people (through snowball effects) we also gave this short survey  to some recently identified migrants in areas where the longer survey had already been fielded, as well as  to additional households in Tonga.  Figure 1 details the sampling procedure by group. Altogether we have a sample of 282 principal applicants  who  received  the  long  survey  and  played  all  the  lab‐in‐the‐field  games,  comprising  of  133  migrants  (out  of 307 in total), 6 non‐compliers (out of 60 in total), and 143 ballot losers (out of 4,329 in total). We have  an additional 103 principal applicants who were given the short survey (61 migrants, 3 non‐compliers, and  39  ballot  losers)  for  a  total  sample  of  385  principal  applicants.  In  the  end,  we  were  able  to  survey  64 percent  of  the  principal  applicants  who  had  ever  migrated  to  New  Zealand  (Figure  1).  Since  non‐ compliers  were  sampled  at  a  lower  rate,  we  use  the  administrative  data  to  reweight  the  migrants  and  non‐complier samples to be representative of the ballot winners. We intentionally surveyed only enough  ballot  losers  to  optimize  the  power  to  detect  impacts  of  migration  and  the  vast  majority  of  ballot  losers  we made contact with agreed to be interviewed.  Table  1  then  provides  some  basic  summary  statistics  for  the  ballot  winners  and  ballot  losers.  Given  the  time that has passed since individuals applied for the ballot, we have few pre‐determined characteristics  on which to check balance: age, gender, and place of birth. We see that the principal applicants are 41 on  average, two‐thirds are male, and almost one‐quarter were born in the outer islands. Although the ballot  losers  are  slightly  older,  a  joint  test  of  orthogonality  cannot  reject  the  null  hypothesis  that  age,  gender,  and  birthplace  are  unrelated  to  treatment  status  (p=0.306).  This  suggests  that  our  treatment  (ballot  winner)  and  control  (ballot  loser)  samples  are  comparable  and  we  can  use  the  random  assignment                                                               3  Villages in Tonga average about 90 dwellings and so door‐to‐door methods are a feasible way to locate ballot  losers and non‐migrant winners.  6    provided by the lottery to assess causal impacts. Nevertheless, we condition on age, gender, and island of  birth to improve power and control for any effect of this slight difference in age.  The second half of Table 1 then shows characteristics that can change with migration. As shown in Gibson  et  al.  (2015),  winning  the  ballot  results  in  substantially  higher  incomes  for  the  principal  applicants  –  an  average of NZ$410 per week for the ballot winners compared to NZ$126 per week for the ballot losers.4  Many of the migrants also undertake some tertiary schooling after arrival in New Zealand, resulting in an  additional  year  of  education  on  average  for  the  ballot  winners.  However,  note  that  the  ballot  losers  still  average  12  years  of  schooling.  As  a  result,  education  levels  are  high  enough  that  there  should  not  be  a  problem  for  participants  to  understand  the  experimental  games  (and  indeed  similar  games  have  been  used  in  populations  with  average  schooling  of  half  this  level  (Chuang  and  Schechter,  2015)).  Both  the  ballot winners and losers have an average household size of around five persons, where household here  refers to individuals living  in  the same dwelling.5 We see also from  Table 1  that the average  migrant has  spent just over nine years in New Zealand.  2.3 Estimation Strategy  We  estimate  two  parameters  throughout.  The  first  is  the  intention‐to‐treat  (ITT)  effect,  of  being  offered  the opportunity to migrate through the Pacific Access Category irrespective of whether the individual does  migrate.  We  estimate  the  ITT  through  the  following  equation  for  a  particular  outcome  for  individual  or  household i:    Outcome α βBallotWin γX ε  (1)  where BallotWin takes value one if the principal applicant was chosen in the 2002 to 2005 Pacific Access  Category  ballots  and  zero  otherwise,  and  X  is  a  vector  of  controls  for  the  pre‐determined  characteristics  (age, gender, and island of birth), for survey type (long or short), and for each of the different PAC ballot  years that the individual entered. The median and modal applicant in our sample entered only one of the  ballot  years  between  2002  and  2005.  However,  since  those  who  entered  multiple  times  had  a  higher                                                               4  Over the survey period the Pa’anga exchange rate averaged 0.65 NZD, and had a range of just three NZ cents. To  allow comparison with results from other countries, the NZD‐USD exchange rate averaged 1.33 over this period.  The income gain is similar in PPP terms (see Gibson et al, 2015).  5  This reflects both the establishment and growth of independent households in New Zealand among the ballot  winners and a trend towards living in nuclear family in Tonga as households age. That fact that household size is  the same suggests that migration does not impact decisions around childbearing and household organization.   7    probability of getting chosen, we correct for this by conditioning on the lotteries entered (Abdulkadiroglu  et al, 2011).  Second, we use assignment to the treatment (winning the PAC lottery) as an instrumental variable (IV) for  the actual treatment of migrating, in regressions like:    ∗   (2)  where Migratei is a dummy variable that equals one if person i ever migrated to New Zealand and is zero  otherwise.  The  IV  estimator  of  ˆ is  a  Local  Average  Treatment  Effect  (IV‐LATE),  interpreted  in  this  case  as  the  impact  of  migrating  on  people  who  would  migrate  only  if  they  won  the  PAC  lottery  and  not  otherwise.   3. Impact on Risk and Time Preferences  There  are  several  channels  through  which  international  migration  might  be  hypothesized  to  affect  risk  and  time  preferences.  The  very  act  of  moving  to  another  country  to  set  up  a  new  life  is  a  risky  decision,  and successfully doing this may lead to more confidence in taking subsequent risks (Krueger and Dickson,  1994). To the extent that cultures differ in risk attitudes or time preferences (Falk et al., 2016), moving to  a new country entails exposure to this new culture. Migration also can affect education and wealth levels,  and lifespans, which in turn may affect time preferences and risk attitudes.  3.1 Existing Evidence of Migration Effects  Risk  is  a  key  determinant  of  migration  decisions  and  several  studies  have  attempted  to  examine  the  association  between  risk  preferences  and  migration,  with  an  implied  causal  direction  going  from  time‐ invariant  risk  preferences  to  migration.  Jaeger  et  al.  (2010)  use  data  from  the  German  Socio‐economic  survey  on  an  individual’s  self‐reported  propensity  to  take  risks  and  find  that  individuals  with  higher  risk  propensities are more likely to migrate within Germany.6 Gibson and McKenzie (2011) use the same risk  measure  and  find  that  among  high‐skilled  people  from  three  Pacific  countries  the  more  risk‐seeking  individuals  are  more  likely  to  have  emigrated.  They  also  find  that  individuals  who  are  more  patient  in  a  discounting  question  are  more  likely  to  have  emigrated.  Three  recent  papers  have  also  examined  the  association between risk‐seeking and internal migration within China. Akgüҫ et  al. (2015) and Dustmann                                                               6  In addition to their main analysis, which focuses on how risk preferences predict migration, they use panel data  over two years to show that changes in migration status are not correlated with changes in self‐reported risk  attitudes over this short period.  8    et al. (2015) use the same self‐reported survey measure on propensity to take risks and find migrants are  more risk‐seeking, while Hao et al. (2014) use incentivized lotteries and find no difference in risk attitudes  between migrants and stayers.   3.2 Measurement  We use two survey approaches and one incentivized lottery task to measure risk aversion. The first survey  measure  is  the  self‐reported  propensity  to  take  risks  used  by  Jaeger  et  al.  (2010)  and  a  number  of  other  studies referenced above. This question asks individuals for their attitude toward risk in general, allowing  respondents to indicate their willingness to take risks on an eleven‐point scale, with 0 indicating complete  unwillingness  to  take  risks  and  10  indicating  complete  willingness  to  take  risks.  The  second  survey  measure is based on Barsky et al. (1997) and asks “Suppose you are the only income earner in your family,  and  you  have  a  good  job  guaranteed  to  give  you  your  current  (family)  income  for  life.  You  are  given  the  opportunity to take a new job, with a 50:50 chance it will double your current income, and a 50:50 chance  that it will cut your income by 20 percent. Would you take the new job?”. Appendix 1 sets out the exact  variable definitions used as outcomes.  Our  incentivized  lottery  measure  is  based  on  Eckel  and  Grossman  (2002)  and  is  designed  to  be  a  simple  way  to  elicit  risk  preferences  through  asking  individuals  to  make  only  a  single  choice  from  a  menu  of  options.  Aside  from  only  requiring  one  choice,  another  key  advantage  of  this  method  reported  by  Charness  et  al.  (2013)  is  that  the  measure  is  relatively  easy  for  individuals  to  understand  compared  to  more  complicated  lottery  designs,  and  as  a  result  can  produce  less  noisy  estimates  of  risk  preferences  when  individuals  have  lower  math  abilities.  Individuals  chose  between  competing  lotteries  with  payoffs  that  ranged  from  0  to  40  pa’anga  (US$0  to  US$22).  Each  participant  was  paid  according  to  his  or  her  choices, with the expected value equivalent to approximately 2 to 4 hours of average earnings in Tonga.  Based on these choices, we construct three variables to indicate whether they made an inefficient choice  (that  was  dominated  by  other  lotteries  they  could  have  chosen),  a  choice  consistent  with  severe  risk  aversion, or a choice consistent with risk‐seeking.  To  account  for  multiple  hypothesis  testing  in  the  risk  domain  and  to  examine  an  overall  measure  of  risk  attitudes, we construct an aggregate index which signs each risk measure so that a higher score indicates  more risk‐seeking and then takes the average of the standardized z‐scores.  Time preferences were assessed using standard hypothetical questions which asked whether individuals  would prefer an amount of money today compared to an amount one year from today, and also whether  9    they  would  prefer  an  amount  in  one  year  versus  two  years.  Individuals  were  coded  as  having  a  high  discount  rate  if  they  would  prefer  NZ$1000  today  to  NZ$1500  one  year  from  today,  and  as  being  a  hyperbolic  discounter  if  they  had  a  higher  discount  rate  when  comparing  today  to  one  year  than  when  comparing one year to two years. We also ask individuals the time period over which they make financial  decisions,  with  individuals  who  think  most  about  the  next  week  coded  as  short‐term  planners.  We  then  construct  an  aggregate  index  of  the  three  measures  in  the  time  preference  domain  that  we  call  the  Aggregate Short‐termism index, with higher scores indicating more short‐term planning.  3.3 Results  Table 2 then reports the impact of winning the ballot (ITT) and impact of migrating to New Zealand (LATE)  on these risk and time preferences. We see individuals appear more risk‐seeking in the survey questions  than in the incentivized game, with an average self‐assessed propensity to take risks of 6.2 out of 10 and  52  percent  saying  they  would  take  a  riskier  job  with  a  chance  of  higher  income,  compared  to  just  6.3 percent  choosing  one  of  the  two  lottery  options  consistent  with  risk‐seeking  behavior.  There  is  no  significant  impact  of  migration  on  any  of  these  measures,  nor  on  the  aggregate  index.  One‐quarter  of  individuals  say  they  would  prefer  $1500  in  one  year  to  $1000  today,  13  percent  have  a  higher  discount  rate  when  comparing  today  with  one  year  than  one  year  with  two  years  (consistent  with  hyperbolic  discounting),  and  75  percent  say  they  have  a  short‐term  planning  horizon  of  a  year  or  less  for  financial  decisions.  We  find  no  significant  impact  of  migration  on  any  of  these  measures,  nor  on  the  aggregate  short‐termism index.  Taken  together,  these  results  show  that  we  cannot  reject  the  hypothesis  that  risk  and  time  preferences  are stable in the presence of the major changes induced by international migration.  4. Impact on Pro‐Market Beliefs  4.1 Existing Evidence and Measurement  There is limited existing evidence on how attitudes towards markets determine the migration decision or  are in turn affected by migration. Williams et al. (2014) compare Nepali migrants living in the Gulf to non‐ migrants  in  Nepal  and  find  that  migrants  are  more  materialistic,  although  they  are  unable  to  determine  causality. Osili and Paulson (2008a, b) document that immigrants to the United States from countries with  more  developed  financial  systems  are  more  likely  to  own  stock  and  use  bank  accounts,  suggesting  that  home  country  institutional  environment  shapes  trust  and  beliefs  in  the  financial  system.  The  question  is  10    then  whether  exposure  to  the  more  formal  and  market‐oriented  institutions  of  a  developed  country  makes individuals more market‐oriented in their beliefs.   Di Tella et al. (2007) provide evidence from a different setting to suggest that greater inclusion in a market  economy  can  change  beliefs.  They  argue  that  individualism,  materialism,  meritocratic  inclinations  and  trust in others are necessary for the functioning of markets, and ask questions to measure these attitudes  among squatters in Argentina, some of whom had been granted property rights. They find that those who  were brought into the formal system through these property rights subsequently exhibited stronger pro‐ market  beliefs.  We  use  their  same  four  questions  to  measure  these  different  aspects  of  pro‐market  beliefs,  and  like  them,  to  aggregate  into  an  overall  measure  of  pro‐market  beliefs  (see  appendix  1).  As  a  small  island  nation,  Tongans  are  much  less  reliant  on  impersonal  markets  for  buying  goods  and  making  other transactions than are the majority of New Zealanders, hence one might expect that moving to New  Zealand and using impersonal markets on a regular basis would lead to greater pro‐market beliefs.   4.2 Results  Table 3 shows the impact of international migration on pro‐market beliefs. Despite Tonga being classified  as  a  mostly  unfree  economy  (Heritage  Foundation,  2016),  we  find  market  attitudes  among  the  ballot  losers to be substantially more pro‐market than was the case of the land‐squatters in di Tella et al. (2007).7  For  example,  80  percent  of  the  ballot  losers  believe  you  can  succeed  on  your  own,  compared  to  only  33 percent of their control group, and 70 percent of our control group say you can trust others compared  to only 34 percent of their control group.8 Our sample still has room to be more pro‐market, but is starting  from  a  more  market‐oriented  base  than  is  the  case  of  the  sample  of  di  Tella  et  al.  (2007).  We  see  from  Table  3  that  there  is  no  statistically  significant  impact  of  international  migration  on  any  of  these  four  measures,  nor  on  the  aggregate  measure  of  pro‐market  beliefs.  After  almost  a  decade  in  New  Zealand,  we  cannot  reject  the  hypothesis  that  the  Tongan  migrants  are  more  pro‐market  than  similar  individuals  who never migrated.                                                               7  Since we do not have these measures for non‐applicants, we cannot tell whether this reflects that individuals with  pro‐market attitudes are more likely to want to migrate, or whether Tongans in general have higher levels than the  Argentine squatter sample of di Tella et al. (2007).  8  We also have higher baseline means on the other two measures, which we code differently from them as a result  (see  appendix  1).  Using  their  coding,  100%  of  our  sample  would  give  the  materialistic  answer  compared  to  50%  of  their control group; and 97% of our sample would say effort matters compared to 74% of their control group.  11    5. Impact on Interactions with Partners and Household Efficiency  5.1 Defining Partners  At the time of migration the principal applicants are typically adults in their late twenties or early thirties,  who move with  their spouse and  children. When applying some  would still have lived with  their  parents  or siblings, or otherwise would typically have recently set up their own dwellings in the same small villages  as  their  extended  family  members.  A  decade  later,  by  the  time  of  our  follow‐up  survey  at  about  age  40,  most  would  have  formed  their  own  households  in  Tonga  if  they  had  not  been  selected  to  migrate.  We  therefore defined for each principal applicant in the long survey a partner household in Tonga containing  either  a  parent  or  elder  sibling  (with  priority  on  parents  over  siblings,  and  females  over  males).  A  strict  rule was used for matching so that the choice of partner household is orthogonal to winning the lottery.  In about 15 percent of cases the partner was living in the same dwelling in Tonga as the ballot loser.  Each  partner  was  then  interviewed  separately  from  the  principal  applicant.  Table  4  provides  some  descriptive statistics on partners by treatment group. The partner is the parent of the principal applicant  in  44  percent  of  the  cases,  and  their  sibling  in  the  remainder.  This  is  reasonably  balanced  by  treatment  status, although the ballot losers are slightly more likely to have a parent rather than sibling interviewed  as the partner, but not significantly so. The partner age averages 66 for parents of the principal applicant  and  52  for  their  siblings,  for  an  average  age  of  54.  This  is  slightly  higher  for  the  ballot  loser  sample  reflecting the higher incidence of parents. We see no significant difference by treatment status on other  partner characteristics such as gender, education, or earnings. The latter result is consistent with Gibson  et al. (2015) who find that the massive gains in income to the migrants are not accompanied by changes  in the income of these partner households. We control for partner type  (parent or not), partner gender,  and partner age in our trust game regressions.  5.2 Interactions with Partners  Table  5  then  examines  how  international  migration  has  affected  the  different  types  of  interactions  principal  applicants  have  with  these  partners.  Column  1  shows  that  there  is  a  large  and  significant  reduction  in  regular  communication.  Over  three‐quarters  (77%)  of  ballot  losers  communicate  at  least  weekly with their partner, while migrating lowers this by 35 percentage points. Column 2 shows there is  a small positive, but insignificant, effect of migration on the likelihood the principal applicant sends money  to the partner. This might seem surprising as we might expect migrants to be remitting, and non‐migrants  not  to  be.  But  this  question  does  not  capture  the  size  of  the  transfer  –  migrants  are  likely  to  be  making  12    larger  transfers.  Moreover,  inter‐household  transfers  are  common  within  Tonga,  as  seen  by  the  control  group mean  proportion of 0.72.  In  contrast to the lack of effect on transfers  to the partner,  in Column  3  we  see  a  large  reduction  in  receipt  of  money  from  the  partner;  45  percent  of  ballot  losers  had  received  money at least several times a year from the partner, with these reverse flows of money not occurring for  migrants.  Column 4 shows that migrants are more likely to say they would trust the partner to give something back  to them if they loaned it, without having to ask multiple times. Columns 5 and 6 look at knowledge about  earnings  of  the  other  party.  There  is  no  significant  impact  on  whether  the  principal  applicant  knows  the  partner’s  earnings,  but  migration  reduces  the  likelihood  that  the  partner  knows  how  much  the  principal  applicant  earns.  Just  over  one‐half  (54%)  of  ballot  losers  say  they  consult  with  the  partner  on  financial  decisions, while migration lowers this by 34 percentage points (Column 7). Partners also consult with the  ballot losers on financial decisions just over half the time, with no significant impact of migration on this  outcome. Migration lowers the likelihood of having a joint business with the partner (but not significantly),  and increases the likelihood of owning livestock together. This latter effect could occur through partners  looking  after  livestock  for  the  migrant,  which  might  be  needed,  for  example,  to  donate  to  ceremonial  feasts in the migrant’s name.   Taken  together  these  results  suggest  reductions  in  communication  and  knowledge  flows,  but  also  increases in some other types of interactions. We sign each variable so that a higher value indicates more  interaction and construct an overall index of standardized z‐scores. The last column shows that migration  has  an  overall  effect  of  reducing  interactions,  with  the  effect  size  equivalent  to  approximately  one‐third  of a standard deviation.  5.3 Measuring Household Efficiency through a Trust Game  The existing literature has noted that the separation of household members brought about by migration  is  likely  to  increase  information  frictions,  and  as  a  consequence,  increase  the  likelihood  of  strategic  behavior. As a result, the standard unitary model of the household seems unlikely to hold (Chen 2013, de  Laat, 2014). In a lab‐in‐the‐field experiment, Ambler (2015) finds that migrants strategically send less of a  windfall  as  remittances  when  their  choice  is  not  revealed  to  recipients.  Ashraf  et  al.  (2015)  find  that  migrants show demand for products that give more control over how the money they send back is saved.  In  contrast,  de  Arcangelis  et  al.  (2015)  find  that  information  asymmetry  does  not  determine  how  much  migrants will remit for education purposes in their lab‐in‐the‐field experiment.  13    While  these  studies  provide  evidence  against  the  unitary  model  of  the  household,  none  of  them  test  whether  migrant  households  are  inefficient,  nor  whether  migration  has  a  causal  effect  on  the  efficiency  of  transnational  household  decisions.  To  investigate  this  question,  we  had  principal  applicants  and  their  partners play three games (in random order) that are related to the widely used trust game of Berg et al.  (1995). Appendix 1 provides the exact wording of these games. In the first two variants, the PAC principal  applicant  (who  is  either  a  migrant  in  New  Zealand  or  an  unsuccessful  ballot  holder  or  non‐complier  in  Tonga) chooses how much to keep of a windfall of 300 pa’anga (US$160) and how much to transfer to the  other  player,  who  is  their  parent  or  elder  sibling  in  the  partner  household  in  Tonga.  The  player  in  the  partner household then decides how much of the amount s/he has been sent to keep, and how much to  put into a bonus pot.   The  money  in  the  bonus  pot  is  multiplied  by  the  value  that  comes  up  on  a  4‐sided  dice  and  in  the  first  variant  goes  to  the  PAC  applicant  (plus  what  they  kept  in  the  first  stage),  while  in  the  second  variant  it  goes to the player in the partner household (plus the amount they kept back from the bonus pot). In both  these variants, the player in the partner household knows that the windfall was 300 pa’anga. In the third  variant of the game, the windfall is either 100, 300 or 500 pa’anga and the player in the partner household  does not know the value of the windfall, just that it was somewhere between 100‐500 pa’anga. The rest  of  this  game  proceeds  as  in  the  first  variant,  with  the  money  in  the  bonus  pot  going  to  the  first  mover  (either  the  migrant  or  unsuccessful  PAC  applicant).  All  three  games  were  played  by  each  principal  applicant‐partner  pair,  with  the  order  of  the  games  randomized.  At  the  end  of  the  three  games,  each  player  chose  a  number  between  0  and  99,  and  if  either  number  came  up  from  the  roll  of  two  10‐sided  dice, the payout from one of the games was made for real.  Because the players can then ex‐post divide this money among themselves as they wish, in these games  the efficient outcome for the extended household is for the first player to send the entire amount to the  partner  and  for  the  partner  to  put  the  entire  amount  in  the  bonus  pot  where  it  will  be  multiplied  by  a  number between 1 and 4 depending on the dice roll. However, if there is distrust over the likelihood that  the  other  player  in  the  game  will  put  the  money  in  the  bonus  pot,  or  will  share  any  windfall  at  the  end,  players may keep some of the money. We then measure the efficiency of the transnational household by  the share of the initial windfall that makes its way to the bonus pot.   Two  approaches  to  implementing  these  games  have  been  used  in  the  literature.  The  game,  or  direct  response,  method  has  the  first  player  play  first  and  then  the  outcome  of  their  actions  is  relayed  to  the  second player who then makes their decision. In contrast, the strategy method asks respondents to reveal  14    conditional  decisions  for  every  possible  action  –  which  in  our  case  would  require  the  partners  to  state  how  much  they  would  put  into  the  pot  for  all  possible  amounts  they  could  receive.  We  use  the  direct  response method given evidence in the literature that it can be easier for subjects to understand, and that  behavior can differ under the strategy method (e.g. Casari and Cason, 2009; Brandts and Charness, 2011).  We  believe  these  variants  of  the  trust  game  have  close  parallels  to  the  remittance  decisions  faced  by  migrants. Consider a  migrant sending  money home to an  extended family member  hoping  that  they will  invest part of the money in an activity that will yield some return to the migrant in the long‐run. The first  version  of  the  game  mirrors  this  decision,  with  the  migrant  deciding  how  much  to  remit,  the  partner  deciding how much of the remittance to keep for themselves versus devoting it to the investment activity,  and then the migrant gaining the return from what is invested. The third version of the game would then  correspond to this same decision when the partner does not know how much income or surplus income  the migrant has to possibly invest in the first place. The second version of the game could correspond to  the migrant deciding on remitting to the partner to have them make some longer‐term investment, such  as spending on education of nieces and nephews, with again the possibility that the money is instead kept  by the partner and not invested.  5.4 Results on Household Efficiency  Figure 2 plots the extended household efficiency in version A of the game (when the principal applicant is  the  residual  claimant  of  the  bonus  pot)  against  that  in  version  B  (where  the  partner  is  the  residual  claimant). The first point to note is that most households are not acting efficiently. On average only about  half  of  the  windfall  makes  its  way  into  the  bonus  pot.  As  a  result,  there  is  plenty  of  scope  to  potentially  see differences in efficiency emerge with migration. However, the second point to note is that inefficiency  seems  prevalent  for  both  ballot  losers  and  ballot  winners,  with  no  strong  difference  apparent  between  the  two.  Third,  we  see  that  household  behavior  is  strong  correlated  across  the  two  games,  with  households  that  are  more  efficient  under  version  A  also  tending  to  be  more  efficient  under  version  B.  More of the points lies below the 45 degree line than above, which suggests efficiency is higher on average  when the partner rather than the principal applicant is the residual claimant.  Figure  3  shows  a  similar  pattern  when  comparing  version  C  of  the  game  (with  partial  information)  to  version  A.  Again  there  is  a  high  correlation  in  behavior  in  the  two  games,  ballot  status  does  not  seem  strongly  associated  with  game  behavior,  and  there  is  more  mass  below  the  45  degree  line  suggesting  higher efficiency on average when only partial information is available.   15    Table  6  then  estimates  the  impact  of  international  migration  on  extended  household  efficiency  in  these  games.  Column  1  shows  that  in  game  A,  the  ballot  losers  transfer  on  average  only  47  percent  of  the  windfall  amount  to  the  bonus  pot,  representing  substantial  inefficiency.  Migration  has  no  significant  impact on the amount transferred, with the point estimate for the amount transferred to the bonus pot  only 4 percentage points higher. Column 2 shows that household efficiency is approximately 4 percentage  points  higher  in  game  B  than  in  game  A,  but  that  again  there  is  no  significant  effect  of  migration  on  this  efficiency. Column 3 shows that household efficiency is 2 percentage points higher in game C than game  A, but that again there is no significant effect of migration on this efficiency. The last two columns consider  the  difference  between  games  A  and  B,  and  between  games  B  and  C,  and  finds  that  migration  has  no  significant impact on either of these differences. Therefore, despite the reduction in interactions with the  partner seen in Table 5, migrant households are no less efficient at decision‐making.   Appendix 2 examines the impact of international migration on individual actions and beliefs within these  trust games. We examine the share of the windfall kept by the principal applicant, the share of what the  partner  receives  that  the  partner  keeps,  the  principal  applicant’s  beliefs  about  what  the  partner  will  do,  and the degree of inaccuracy in these beliefs. For games A and B we see no significant impacts on any of  these  actions  or  beliefs.  In  game  C,  with  partial  information,  migrants  keep  a  lower  share  of  the  initial  windfall than non‐migrants (significant at the 5 percent level), but there is no significant effect on any of  the other actions or beliefs.  Although  we  do  not  find  any  significant  impact  of  migration  on  household  efficiency,  it  is  still  of  interest  to  ask  which  characteristics  of  principal  applicants  and  their  partners  are  associated  with  more  efficient  outcomes. We pool together the migrant and non‐migrant samples and examine this in Table 7. We focus  on  household  efficiency  in  game  A,  because  as  we  have  seen  behavior  in  the  other  games  is  strongly  correlated  with  behavior  in  this  game.  We  see  in  column  1  that  household  efficiency  is  higher  the  more  years  of  education  the  principal  applicant  and  their  partner  both  have,  suggesting  that  those  with  more  skills  are  better  able  to  achieve  an  efficient  outcome  in  this  game.  We  also  find  household  efficiency  is  higher  when  the  partner  is  a  parent  compared  to  a  sibling.  The  remaining  columns  of  the  table  then  examine how household efficiency is correlated with the different types of interactions between principal  applicants and partners. We see household efficiency is significantly higher when the principal applicants  trust  the  partner  more,  when  they  already  send  money  frequently  to  the  partner,  when  the  partner  consults  with  them  on  financial  decisions,  and  when  they  jointly  own  a  business  together.  As  a  result,  household efficiency is higher when our overall interactions index is higher.  16    We therefore have the result that migration reduces interactions between principal applicants and their  partners,  and  that  fewer  interactions  are  associated  with  lower  household  efficiency.  The  question  that  then arises is why we do not find a significant impact of migration on household efficiency. If we take the  point  estimates  from  Table  5,  then  the  ITT  of  ballot  winning  is  to  lower  the  interactions  index  by  0.138.  Then from Table 7, a 0.14 reduction in the interactions is associated with a 0.018 reduction in household  efficiency.  This  is  a  small  effect  and  lies  within  the  confidence  interval  seen  in  Table  6.  Hence,  although  there  are  reasons  to  think  migration  would  lower  household  efficiency,  it  seems  the  size  of  the  effect  is  small in practice.  The  lack  of  impact  is  also consistent  with  research  on  the  strong  persistence  of  some  aspects  of  culture.  Guiso,  Sapienza,  and  Zingales  (2006)  show  a  strong  correlation  between  the  trust  in  others  displayed  by  immigrants  in  the  United  States  and  the  level  of  trust  in  their  countries  of  origin,  with  this  pattern  still  present  even  in  subsequent  generations.  It  can  be  reconciled  with  the  findings  of  Ambler  (2015)  if  husbands and wives already were not acting in a unitary fashion in the home country, or if the relationship  between  migrants  and  extended  family  is  already  less  efficient  and  less  susceptible  to  change  than  that  between husbands and wives.   6. Power and External Validity  We  find  no  significant  impact  of  international  migration  on  risk  and  time  preferences,  attitudes  towards  markets,  or  the  efficiency  of  transnational  household  decision‐making.  Three  key  concerns  are  then  whether this lack of impact is due to a lack of statistical power or is because Tongan migrants already had  preferences and beliefs that are similar to the New Zealand‐born, and if neither of these concerns applies  the third concern is the extent to which these results might generalize to other settings. We discuss each  concern in turn.  6.1 Statistical Power  Our  sample  size  consists  of  385  individuals  for  the  preference  and  belief  questions  and  of  282  for  the  incentivized lotteries and trust games. Are these sample sizes too small to detect meaningful effect sizes?  We have four responses to this question. The first is that this is as large a sample as is likely to be possible  for such an exercise.  Migration lotteries are rare, and even in  the absence of lotteries, tracking migrants  down  over  ten  years  later,  and  interviewing  both  them  and  a  partner  in  different  countries  is  time‐ consuming and expensive, and the data we have are unique as a result. Second, the sample sizes we have  are  not  that  different  from  a  number  of  related  exercises  in  the  literature.  For  example,  Cameron  et  al.  17    (2013) have 421 individuals for their study of China’s one child policy’s effects; Chuang and Schechter have  data on between 49 and 140 households for their analyses of how shocks affect time and risk preferences,  and their survey of 19 studies of risk preference stability in the literature shows a median sample size of  84; Hao et al. (2014) have 144 individuals for their study on migration and risk preferences in China; and  di Tella et al. (2007) have 312 households for their study of how property rights affect pro‐market beliefs.  Third, we can ask whether large impacts would be consistent with the results we obtain. Considering first  the  estimates  one  by  one,  the  standard  errors  provided  in  each  table  allow  one  to  determine  the  confidence intervals for the different impacts. These confidence intervals typically do not contain the large  effect sizes of many of the studies in the literature, but we cannot rule out moderate effects. For example,  from Table 3, a 95% confidence interval for the impact on the 11‐point risk‐seeking scale is (‐0.27, +0.30),  and  for  the  likelihood  of  choosing  a  risky  job  is  (‐0.14,  +0.14).  Any  impact  on  risk  attitudes  is  therefore  relatively modest, and less than the 20 percentage point change seen in Cameron et al. (2013), or the 20  percentage  point  increase  in  the  likelihood  of  choosing  a  risky  activity  for  Hurricane  Katrina  evacuees  (Eckel et al, 2009). For the impact on pro‐market beliefs, the 0.53 estimate of di Tella et al. (2007) lies right  at  the  boundary  of  a  90  percent  confidence  interval  for  our  LATE  impact  (‐0.18,  0.53).  A  95  percent  confidence  interval  for  the  impact  on  household  efficiency  in  game  A  is  (‐0.03,  +0.09),  which  is  less  than  the 16 percentage point change in the amount sent by player 1 in the trust game of Cameron et al. (2013).   Finally,  we  follow  Young  (2016)  in  conducting  a  randomization‐inference  based  omnibus  test  of  overall  statistical  significance  of  the  20  outcomes  tested  in  Tables  2,  3  and  6.9  His  preferred  randomization‐t  method  yields  a  p‐value  of  0.738.  As  a  result,  we  cannot  reject  that  there  is  no  treatment  effect  whatsoever.  In  contrast,  if  we  add  0.1  of  a  standard  deviation  of  the  outcomes  (typically  considered  a  small effect) to the ballot winner sample, the same test would have a p‐value of 0. Likewise if we were to  subtract 0.1 of a standard deviation from the ballot winner sample, we would again get an omnibus test  p‐value  of  0.  This  shows  that  the  omnibus  test  would  reject  the  null  of  no  treatment  effects  even  if  relatively small treatment effect sizes truly were present.  6.2 Are Tongan Migrants Similar to New Zealanders?  Another potential explanation for why we do not find an impact of migration on preferences and beliefs  among  Tongan  migrants  to  New  Zealand  could  be  if  these  migrants  are  already  quite  similar  to  New                                                               9  We thank Alwyn Young for sharing code to conduct this test. This procedure also provides randomization‐inference  p‐values for each coefficient. None of these are statistically significant, with the smallest p‐value being 0.201 using  his randomization‐t (or randomization‐p) values.  18    Zealanders  either  because  of  cultural  proximity  or  self‐selection  on  these  characteristics.  Unfortunately,  we  do  not  survey  New  Zealanders  and,  in  general,  it  is  difficult  to  find  representative  surveys  on  preferences and beliefs. However, we have been able to find some evidence that suggest that Tongan PAC  migrants  are  quite  different  in  terms  of  preferences  and  beliefs  than  New  Zealanders.  For  example,  the  representative 2011 World Values Survey (WVS) asks the same question that we include on general trust  (Trusting Others in Table 3). While 70 percent of Tongan migrants in our survey report that most people  can be trusted, only 57 percent of non‐migrant New Zealanders in the WVS feel the same way. Rieger et  al. (2014) and Wang et al. (2016) survey students in  53 countries,  including 91 in New Zealand. They ask  both time preference and lottery questions similar to the ones we present in Table 2. In their most similar  lottery (lottery #2 in their paper), 24 percent of New Zealand students are risk seekers and 5 percent have  severe  risk  aversion  versus  only  6  percent  of  Tongan  migrants  being  risk  seekers  and  13  percent  having  severe risk aversion. Similarly, while 75 percent of Tongan migrants are willing to wait one year to receive  1500  NZD  instead  of  1000  NZD  at  the  current  moment,  only  45  percent  of  New  Zealand  students  are  willing to wait one month to receive 3800 USD instead of 3400 USD.   6.3 External Validity  How  much  can  we  expect  the  results  here  to  generalize  to  other  migration  settings?  Our  setting  here  considers  a  common  form  of  international  migration  –  a  nuclear  household  moving  from  a  poor  to  rich  country permanently and leaving extended family behind. To the extent that it differs from other common  migration  types,  it  differs  in  ways  which  we  might  think  would  make  it  more  likely  that  we  would  find  changes in preferences or beliefs. That is, we would expect any effects to be smaller if migration was more  temporary  or  if  it  was  between  countries  with  more  similar  income  levels,  institutions,  and  levels  of  economic  freedom  (as  would  be  the  case  for  migration  from  one  developed  economy  to  another).  We  would  therefore  also  expect  to  see  no  impact  of  migration  on  preferences  and  beliefs  in  these  other  migration settings.   7. Conclusions  Tongans migrating to New Zealand experience major changes in life circumstances, earning much higher  incomes,  living  in  a  country  with  a  different  culture  and  more  individualistic  and  market‐oriented  institutions,  and  having  less  interaction  with  their  parents  and  siblings  who  remain  behind  in  Tonga.  Despite  these  changes,  we  find  no  significant  impacts  of  international  migration  on  the  risk  and  time  preferences and pro‐market beliefs of these migrants, nor on the efficiency of decision‐making with their  19    extended  household  members.  These  results  suggest  that,  in  the  case  of  migration,  we  can  continue  to  think  of  decision‐making  as  being  based  on  “deep”  parameters  of  a  utility  optimization  decision  that  do  not change with migration.   These  results  do  contrast  with  some  evidence  on  large  negative  shocks  and  disasters.  The  literature  has  speculated that such negative shocks can cause individuals to reappraise their views of the world in which  they  live.  In  contrast,  international  migration  provides  much  more  of  a  positive  change  in  life  trajectory,  and  is  a  choice  made  by  individuals  rather  than  something  forced  upon  them.  This  suggests  that  other  large changes in circumstances that are voluntary in nature (e.g. marriage, childbearing, retirement) might  also be unlikely to lead to changes in fundamental decision‐making parameters.      20    References  Addo,  Ping‐Ann  and  Niko  Besnier  (2008)  “When  gifts  become  commodities:  Pawnshops,  valuables,  and  shame in  Tonga and  the Tongan Diaspora”, Journal of the Royal  Anthropological Institute 14(1): 39‐ 59.  Abdulkadiroglu,  Atila,  Joshua  Angrist,  Susan  Dynarski,  Thomas  Kane  and  Parag  Pathak  (2011)  “Accountability  and  Flexibility  in  Public  Schools:  Evidence  from  Boston’s  Charters  and  Pilots.”  Quarterly Journal of Economics 126(2): 699‐748.  Akgüҫ,  Mehtap,  Xingfei  Liu,  Massimiliano  Tani,  and  Klaus  F.  Zimmermann  (2015)  “Risk  Attitudes  and  Migration”, IZA Discussion Paper no. 9347.  Ambler, Kate (2015) “Don’t tell on me: Experimental evidence of Asymmetric Information in Transnational  Households”, Journal of Development Economics 113: 52‐69.  Ashraf,  Nava,  Diego  Aycinea,  Claudia  Martinez  and  Dean  Yang  (2015)  “Savings  in  Transnational  Households:  A  Field  Experiment  Among  Migrants  from  El  Salvador”,  Review  of  Economics  and  Statistics 97(2): 332‐51.  Barsky, Robert B, Miles Kimball, F. Thomas Juster and Matthew Shapiro. (1997). “Preference Parameters  and  Behavioral  Heterogeneity:  An  Experimental  Approach  in  the  Health  and  Retirement  Study,”  Quarterly Journal of Economics 112 (2), 537‐79.  Berg, Joyce, John Dickhaut and Kevin McCabe (1995) “Trust, reciprocity, and social history”, Games and  Economic Behavior, 10(1), 122‐142.  Brandts, Jordi and Gary Charness (2011). “The strategy versus the direct‐response method: a first survey  of experimental comparisons”, Experimental Economics, 14(3), 375‐398.  Brown,  Philip,  Adam  Daigneault,  Emilia  Tjernström  and  Wenbo  Zou  (2016)  “Natural  Disasters,  Social  Protection, and Risk Perceptions,” Mimeo.   Callen,  Michael,  Mohammad  Isaqzadeh,  James  D.  Long,  and  Charles  Sprenger  (2014)  “Violence  and  Risk  Preference: Experimental Evidence from Afghanistan” American Economic Review 104(1):123–48  Cameron,  Lisa,  N.  Erkal,  L.  Gangadharan  and  X.  Meng  (2013)  “Little  emperors:  behavioral  impacts  of  China’s One‐Child Policy”, Science 339, 22 February, 953‐957.  21    Cameron,  Lisa  and  Manisha  Shah  (2015)  “Risk‐taking  behavior  in  the  wake  of  natural  disasters”,  Journal  of Human Resources 50(2): 484‐515.  Carvalho,  Leandro,  Stephan  Meier  and  Stephanie  Wang  (2016)  “Poverty  and  economic  decision‐making:  Evidence from changes in financial resources at payday”, American Economic Review 106(2): 260‐84.  Casari, Marco and Timothy Cason (2009). “The strategy method lowers measured trustworthy behavior”,  Economics Letters, 103(3), 157‐159.  Charness,  Gary,  Uri  Gneezy  and  Alex  Imas  (2013)  “Experimental  methods:  Eliciting  risk  preferences”,  Journal of Economic Behavior and Organization 87: 43‐51.  Chen,  Joyce  (2013)  “Identifying  non‐cooperative  behavior  among  spouses:  Child  outcomes  in  migrant‐ sending households”, Journal of Development Economics 100(1): 1‐18.  Chuang,  Yating  and  Laura  Schechter  (2015)  “Stability  of  experimental  and  survey  measures  of  risk,  time,  and  social  preferences:  A  review  and  some  new  results”,  Journal  of  Development  Economics  117:  151‐70.   De  Arcangelis,  Giuseppe,  Majlinda  Joxhe,  David  McKenzie,  Erwin  Tiongson  and  Dean  Yang  (2015)  “Directing  remittances  to  education  with  soft  and  hard  commitments:  Evidence  from  a  lab‐in‐the‐ field  experiment  and  new  product  take‐up  among  Filipino  migrants  in  Rome”,  Journal  of  Economic  Behavior and Organization 111: 197‐208.  De  Laat,  Joost  (2014)  “Household  allocations  and  endogenous  information:  The  case  of  split  migrants  in  Kenya”, Journal of Development Economics 106: 108‐17.  Dillenberger,  David  and  Kareen  Rozen  (2015)  “History‐dependent  risk  attitude”,  Journal  of  Economic  Theory 157, 445‐477.  Di  Tella,  Rafael,  Sebastian  Galiani  and  Ernesto  Schargrodsky  (2007)  “The  formation  of  beliefs:  Evidence  from the allocation of land titles to squatters”, Quarterly Journal of Economics, 122(1), 209‐241.  Dustmann, Christian, Fasani, Francesco, Meng, Xin, and Luigi Minale (2015) “Risk Attitudes and Household  Migration Decisions”, University College London: Mimeo.  Eckel, Catherine, Mahmoud El‐ Gambal, and Rick Wilson (2009) “Risk Loving After the Storm: A Bayesian‐  Network  Study  of  Hurricane  Katrina  Evacuees.”  Journal  of  Economic  Behavior  and  Organization  69(2):110–24  22    Eckel,  Catherine  and  Philip  Grossman  (2002)  “Sex  differences  and  statistical  stereotyping  in  attitudes  toward financial risk”, Evolution and Human Behavior 23 (4): 281–295.  Gibson,  John  and  David  McKenzie  (2011)  “The  microeconomic  determinants  of  emigration  and  return  migration  of  the  best  and  brightest:  Evidence  from  the  Pacific”,  Journal  of  Development  Economics  95: 18‐29.  Gibson, John, David McKenzie, Halahingano Rohorua and Steven Stillman (2015) “The Long‐term impacts  of international migration: Evidence from a lottery”, IZA Discussion Paper no. 9492.  Guiso, Luigi, Paola Sapienza and Luigi Zingales (2006) “Does culture affect economic outcomes?”, Journal  of Economic Perspectives 20(2): 23‐48.  Hao,  Li,  Daniel  Houser,  Lei  Mao,  and  Marie  Claire  Villeval  (2014)  “A  Field  Study  of  Chinese  Migrant  Workers’  Attitudes  toward  Risks,  Strategic  Uncertainty,  and  Competitiveness”.  IZA  Working  Paper  No. 8227.  Heritage Foundation (2016) Index of Economic Freedom 2016. http://www.heritage.org/index/ranking  Jaeger, David, Thomas Dohmen, Armin Falk, David Huffman, Uwe Sunde and Holger Bonin (2010) “Direct  Evidence on Risk Attitudes and Migration”, Review of Economics and Statistics 92(3): 684‐89.  Keasey, Kevin and Philip Moon (1996) “Gambling with the house money in capital expenditure decisions:  An experimental analysis,” Economics Letters 50(1): 105‐110.  Ketu’u, ‘Ofa Ki Funga’amangono (2014) “The Impact of Tongan Cultural Practices on Tongan Economic  Behaviour”, PhD Thesis in Development Studies, University of Auckland.  Krueger, Norris and Peter Dickson (1994) “How Believing in Ourselves Increases Risk Taking: Perceived  Self‐Efficacy and Opportunity Recognition”, Decision Sciences 25(3): 385‐400.  Lucas, Robert E. Jr. (1976) “Econometric Policy Evaluation: A Critique” Carnegie‐Rochester Conference  Series on Public Policy 1: 19–46.  Malmendier, Ulrike and Stefan Nagel (2011) “Depression Babies: do macroeconomic experiences affect  risk‐taking”, Quarterly Journal of Economics 126(1): 373‐416.  23    McKenzie, David, John Gibson and Steven Stillman (2010) “How Important is Selection? Experimental vs  Non‐experimental Measures of the Income Gains from Migration” Journal of the European  Economic Association, 8(4): 913‐45, 2010  Osili, Una Okonkwo and Anna Paulson (2008a) “Institutions and financial development: Evidence from  international migrants in the United States”, Review of Economics and Statistics 90(3): 498‐517.  Osili, Una Okonkwo and Anna Paulson (2008b) “What can we learn about financial access from US  immigrants? The role of country of origin institutions and immigrant beliefs”, World Bank Economic  Review 22(3): 431‐55.  Rieger, Marc Oliver, Mei Wang and Thorsten Hens (2014) “Risk Preferences Around the World,”  Management Science 61(3): 637‐648.   Rosenzweig, Mark and Oded Stark (1989) “Consumption smoothing, migration, and marriage: Evidence  from rural India”, Journal of Political Economy 97(4): 905‐26.  Sjaastad, Larry A (1962) “The Costs and Returns of Human Migration.” Journal of Political Economy,  70(5): 80–93.  Stark, Oded, and David E. Bloom (1985) “The New Economics of Labor Migration.” American Economic  Review: Papers and Proceedings, 75(2): 173–178.  Thaler, Richard H. and Eric J. Johnson (1990) “Gambling with the House Money and Trying to Break Even:  The Effects of Prior Outcomes on Risky Choice,” Management Science 36(6): 643‐660.  United Nations Development Program (UNDP) (2015) Human Development Report 2015: Work for  Human Development http://hdr.undp.org/sites/default/files/2015_human_development_report.pdf   Wang, Mei, Marc Oliver Rieger and Thorsten Hens (2016) “How Time Preferences Differ: Evidence from  53 Countries,” Journal of Economic Psychology, forthcoming.  Williams, Nathalie, Arland Thornton and Linda Young‐DeMarco (2014) “Migrant values and beliefs: How  are they different and how do they change?”, Journal of Ethnic and Migration Studies 40(5): 796‐ 813.  Wolpin, Kenneth (2013) The limits of inference without theory. MIT Press, Cambridge, MA.  World Bank (2016) Migration and Remittances Factbook 2016. World Bank: Washington, D.C.  24    Young, Alwyn (2016) “Channeling Fisher: Randomization Tests and the Statistical Insignificance of  Seemingly Significant Experimental Results”, Mimeo. LSE. 25    Figure 1: Sampling Frame  Ever Migrate to New Zealand  (307) ‐ Long survey: 133 Short survey: 61 Ballot winners (367) Don't migrate (60) Ballot Applicants in 2002‐05  ‐ Long survey 6 (4,696) Short survey 3 Ballot Losers (4329) ‐ Long survey 143 Short survey 39   Notes: numbers in parentheses show population numbers. The survey attempted to interview all  individuals who migrated to New Zealand by late 2012 when the sample frame was provided; therefore  the interview success rate is 64% (194/307). A random sample of ballot losers and non‐compliers  (winners who do not migrate) was obtained through village‐based sampling. See text for details.                    26    Figure 2: Household efficiency by treatment status and residual claimant in game  1 Household efficiency when PA is residual claimant .8 .6 .4 .2 0 0 .2 .4 .6 .8 1 Household efficiency when PARTNER is residual claimant Ballot winners Ballot losers 45 degree line   Notes: household efficiency is defined as the proportion of the initial windfall that is transferred to the  bonus pot in the trust game. Y‐axis shows efficiency in game A, where the principal applicant (PA)  receives all the money in the bonus pot; X‐axis shows efficiency in game B, where the partner receives  all the money in the bonus pot. Ballot winners and ballot losers denote households which won and lost  the Pacific Access Category migrant lottery respectively.              27    Figure 3: Household efficiency by treatment status and information availability to partner  1 Household efficiency with FULL INFORMATION .8 .6 .4 .2 0 0 .2 .4 .6 .8 1 Household efficiency with information uncertainty Ballot winners Ballot losers 45 degree line   Notes:  household  efficiency  is  defined  as  the  proportion  of  the  initial  windfall  that  is  transferred  to  the  bonus pot in the trust game. Y‐axis shows efficiency in game A, where the principal applicant (PA) receives  all  the  money  in  the  bonus  pot  and  the  partner  household  has  full  information  on  PA’s  actions;  X‐axis  shows  efficiency  in  game  C,  where  the  principal  applicant  receives  all  the  money  in  the  bonus  pot,  but  where  the  partner  only  observes  how  much  the  PA  transfers,  but  does  not  know  their  initial  windfall.  Ballot  winners  and  ballot  losers  denote  households  which  won  and  lost  the  Pacific  Access  Category  migrant lottery respectively.          28      Table 1: Summary Statistics of Principal Applicants by Treatment Group           Ballot Winners  Ballot Losers        N  Mean  S.D.  N  Mean  S.D.  P‐value  Pre‐determined Characteristics                    Age  203  40.1  7.0  182  41.8  7.0  0.045  Male  203  0.66  0.49  182  0.67  0.47  0.814  Born in Outer Islands  203  0.23  0.43  182  0.24  0.43  0.973  Height (cm)  139  171.6  5.2  143  171.7  5.2  0.875  Characteristics that can change with migration              Years of Schooling  203  13.1  1.4  182  12.2  1.8  0.000  Tertiary Education  203  0.37  0.49  182  0.18  0.39  0.000  Weekly Earnings (NZD)  203  410  367  182  126  140  0.000  Household Size  203  5.05  2.25  182  5.26  1.99  0.330  Years in New Zealand  133  9.20  1.25              Notes:                       Weighted mean for ballot winners shown, which accounts for different sampling rate of migrants  and non‐compliers. P‐value is for test of equality of means. Height and Years in New Zealand only  asked in long‐form survey. Years in New Zealand is conditional on ever migrating.  29    Table  2: Impact on Risk and Time  Preferences Aggregate High Aggregate     Risk‐ seeking Take   Inefficient Severe    Risk   Risk‐Seeking Discount Hyperbolic Short‐ term Short‐ termism scale Risky Job Decision Risk Aversion Seeker Index Rate Discounter Planner Index Panel A: ITT Impact Ballot Winner 0.014 0.001 ‐0.084 0.095 0.000 ‐0.109 ‐0.035 0.031 0.023 ‐0.024 (0.106) (0.070) (0.077) (0.072) (0.036) (0.084) (0.061) (0.060) (0.082) (0.130) Panel B: LATE Impact Migrate 0.020 0.001 ‐0.112 0.128 0.000 ‐0.147 ‐0.049 0.042 0.031 ‐0.032 (0.146) (0.097) (0.104) (0.102) (0.049) (0.123) (0.083) (0.081) (0.109) (0.176) Sample  Size 384 385 282 282 282 282 385 282 282 282 Control  Mean 6.210 0.522 0.392 0.133 0.063 0.007 0.253 0.133 0.748 ‐0.008 Control  S.D. 0.907 0.501 0.490 0.341 0.244 0.499 0.436 0.341 0.436 0.659 Notes: Robust standard errors in parentheses: *, **, *** indicate  significance  at the  10, 5, and 1 percent levels respectively. Regressions weighted for population proportions of  compliers and non‐ compliers, and include  controls for age, gender, island of birth, ballot years, and  survey form (long or short). Risk‐seeking scale  is self‐ assessed on a scale  from 0 to 10, with higher scores reflecting more  willingness to take  risks; take  risky job indicates they  would give  up a safe  job for a riskier one  with a chance  of higher income; inefficient decision indicates they make  an inefficient decision in an  incentivized risk preferences game; severe  risk aversion and risk‐ seeker indicate  making a choice  in the  incentivized risk preference  game  that  corresponds to a coefficient of relative  risk aversion above  one  or below zero respectively; aggregate  risk‐ seeking index  is an standardized index  of the   different risk preference  measures, with higher scores indicating more  risk‐seeking; high discount rate  indicates they prefer NZ$1000 today to NZ$1500  in one  year in a hypothetical  choice; hyperbolic discounter indicates they have  a higher discount rate  when comparing today to one  year than one  year  to two years in a hypothetical  choice; short‐ term planner indicates they make  choices over the  next week; and aggregate  short‐termism index  is a  standardized index  of the  different time  preference  measures. See  appendix  1 for more  details on each variable.     30    Table 3: Impact on Pro‐market Beliefs                    Success  Money   Effort   Trust   Market      Alone  Important  Better  Others  Beliefs  Panel A: ITT Impact                 Ballot Winner  ‐0.010  0.054  0.005  0.078  0.127     (0.051)  (0.068)  (0.075)  (0.059)  (0.152)  Panel B: LATE Impact                 Migrate  ‐0.014  0.076  0.006  0.109  0.177     (0.070)  (0.096)  (0.104)  (0.085)  (0.217)  Sample Size  385  385  385  385  385  Control Mean  0.808  0.280  0.418  0.703  2.209  Control Std. Dev.  0.395  0.450  0.495  0.458  1.072  Notes:                 Robust standard errors in parentheses: *, **, *** indicate significance at the 10, 5, and 1  percent levels respectively.  Regressions weighted for population proportions of compliers and non‐compliers, and include  controls for age, gender, island of birth, ballot years, and survey form (long or short).  Success Alone denotes the individual believes you can be successful on your own; money  important denotes they believe money is very important for happiness; effort better denotes  they believe those who put in effort working are much better off; trust others denotes they  believe others can be trusted; and market beliefs is the sum of these four variables. See  appendix 1 for more on these variables.    31    Table 4: Descriptive Statistics on Partners by Treatment Group                 Ballot Winners  Ballot Losers        N  Mean  S.D.  N  Mean  S.D.  P‐value  Partner is Their Parent  139  0.40  0.49  143  0.46  0.50  0.338  Partner is Their Sibling  139  0.60  0.49  143  0.54  0.50  0.338  Partner's Age  139  52.1  12.9  143  56.2  12.3  0.008  Partner Female  139  0.57  0.50  143  0.64  0.48  0.269  Partner's Years of Schooling  139  11.4  1.9  143  11.2  2.3  0.426  Partner has Tertiary Education  139  0.13  0.34  143  0.18  0.39  0.314  Partner is Employed  139  0.42  0.49  143  0.35  0.48  0.299  Partner's Weekly Earnings (NZD)  139  63  85  143  60  92  0.787  Partner's Household Income (NZD)  139  129  140  143  150  143  0.238  Notes:                       Weighted mean for ballot winners shown, which accounts for different sampling rate of migrants     and non‐compliers. P‐value is for test of equality of means. Partner refers to person chosen for trust game.    32    Table  5: Impact on Interaction with Partner Send money Receive money Would trust Knows Partner Consults with  Partner consults Aggregate Communicate   several    several    partner   partner's knows partner them on   Joint Joint Interactions Weekly times times with loan earnings PA's earnings on finances finances Business Livestock Index Panel A: ITT Impact Ballot Winner ‐0.257*** 0.034 ‐0.448*** 0.158*** 0.014 ‐0.075** ‐0.254*** 0.074 ‐0.072 0.165*** ‐0.138* (0.075) (0.096) (0.045) (0.037) (0.025) (0.033) (0.083) (0.092) (0.078) (0.050) (0.070) Panel B: LATE Impact Migrate ‐0.345*** 0.046 ‐0.603*** 0.212*** 0.019 ‐0.101** ‐0.341*** 0.099 ‐0.096 0.222*** ‐0.186* (0.094) (0.125) (0.099) (0.058) (0.033) (0.049) (0.115) (0.120) (0.102) (0.076) (0.103) Sample  Size 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 Control  Mean 0.769 0.720 0.448 0.804 0.021 0.105 0.538 0.545 0.413 0.741 0.077 Control  Std Dev 0.423 0.450 0.499 0.398 0.144 0.307 0.500 0.500 0.494 0.439 0.651 Notes:  Robust standard errors in parentheses. *, **, and *** indicate  significance  at the  10, 5, and 1 percent levels respectively. Regressions weighted for population proportions of  compliers and non‐compliers, and include  controls for age, gender, island of  birth, and ballot years. Outcomes are  all  binary variables indicating that principal  applicant (PA)  and partner communicate  weekly, that PA sends money to partner at least several  times per year, that  PA receives money from partner at least several  times per year, that PA would trust partner to return a possession loaned, that PA says they know the  partner's earnings, that  the  PA thinks the  partner knows the  PA's earnings, that the  PA consults with the  partner on finances, that the  partner consults with them on finances, and that the  PA and  partner jointly own a business or livestock together. Partner is the  parent or sibling of  the  principal  applicant chosen for household decision‐making game. Aggregate  interactions index  is an index  of standardized z‐scores of  these  variables, with a higher value  indicating more  communication.   33    Table 6: Impact on Household Efficiency in Trust Game              Household Efficiency in:  Efficiency Gap:     Game A  Game B  Game C  A‐B  A‐C  Panel A: ITT Impact                 Ballot Winner  0.034  0.026  0.037  0.009  ‐0.003     (0.031)  (0.022)  (0.027)  (0.029)  (0.026)  Panel B: LATE Impact                 Migrate  0.044  0.033  0.048  0.011  ‐0.003     (0.041)  (0.030)  (0.036)  (0.038)  (0.033)  Sample Size  282  282  282  282  282  Control Mean  0.465  0.508  0.482  ‐0.043  ‐0.018  Control Std Dev  0.205  0.150  0.216  0.188  0.168  Notes:                 Robust standard errors in parentheses: *, **, *** indicate significance at the 10, 5, and 1  percent levels respectively.  Regressions weighted for population proportions of compliers and non‐compliers, and include  controls for age, gender, island of birth, ballot years, game order, partner age, partner gender,  and whether the partner is the parent of the principal applicant.  Game A has full information and the principal applicant (PA) as the claimant on the bonus pot;  Game B has full information and the partner as the claimant on the bonus pot; Game C has the  principal applicant as the claimant on the bonus pot, but partial information, with the partner  only observing how much the PA transfers, not how much they start with. Household efficiency  is the share of the windfall transferred to the bonus pot.  34    Table 7: What factors are associated with greater transnational household efficiency?              Dependent Variable: Household Efficiency in Game A                          (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  Principal Applicant Age  0.002  0.003**  0.002  0.003*  0.003**  0.003*  0.004**     (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.002)  Principal Applicant is Male  ‐0.010  ‐0.001  ‐0.009  ‐0.009  ‐0.011  ‐0.018  ‐0.015     (0.024)  (0.024)  (0.024)  (0.024)  (0.024)  (0.023)  (0.024)  Principal Applicant from Outer Islands  0.052*  0.044  0.052*  0.052*  0.051*  0.027  0.044     (0.030)  (0.028)  (0.031)  (0.030)  (0.030)  (0.030)  (0.029)  Principal Applicant's Years of Schooling  0.025***  0.017**  0.024***  0.022***  0.019**  0.015**  0.012     (0.008)  (0.008)  (0.008)  (0.008)  (0.008)  (0.007)  (0.009)  Principal Applicant's Earnings  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.000  0.000  ‐0.000     (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Partner is Parent of PA  0.082***  0.032  0.074**  0.067**  0.036  0.061**  0.011     (0.028)  (0.029)  (0.030)  (0.029)  (0.028)  (0.027)  (0.030)  Partner is Female  0.022  0.004  0.022  0.020  0.024  0.017  0.015     (0.023)  (0.022)  (0.023)  (0.024)  (0.023)  (0.022)  (0.022)  Partner's Years of Schooling  0.016**  0.012*  0.016**  0.019***  0.017**  0.012*  0.013*     (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.006)  (0.007)  Would trust other player if lent possessions     0.195***                       (0.031)                 Communicates weekly with other player        0.015                       (0.030)              Sends money to other player several times a year           0.068*                       (0.038)           Typically consults with partner on financial decisions              0.004                       (0.030)        Partner typically consults with PA on financial decisions              0.108***                       (0.029)        Jointly own a business together                 0.144***     35                      (0.025)     Aggregate Index of Interaction with Partner                    0.131***                       (0.025)  Sample Size  282  282  282  282  282  282  282  Notes: Robust standard errors in parentheses. *, **, and *** indicate significance at the 10, 5, and 1 percent levels respectively.  Household Efficiency in Game A is the share of the initial windfall that ends up getting transferred by the player and their partner into the  bonus pot, with a higher share indicating greater efficiency. Coefficients shown are regression estimates, pooling together the ballot  winner and ballot loser samples.  36    Appendix 1: Variable Definitions  Risk preference measures  Risk‐seeking score: is a score based on the respondent’s rating of themselves on an 11‐point scale from  0 to 10, where 0 is unwilling to take risks, and 10 is fully prepared to take risks. This is based on the self‐ assessed risk preference question from the German Socio‐economic Panel (Jaeger et al, 2010).  Take Risky Job: is a binary variable indicating that the individual would choose to take a new job that, with  a  50‐50  chance  would  double  their  current  income,  and  a  50:50  chance  would  cut  their  income  by  20  percent. This is based on the question used in the Health and Retirement Study and analyzed by Barsky et  al. (1997).  Inefficient  Decision,  Severe  Risk  Aversion,  and  Risk‐Seeker  are  based  on  the  individual’s  choices  in  an  incentivized  game.  Individuals  were  asked  to  choose  one  of  the  businesses  from  the  list  of  A  through  H  below. Each business differs in terms of how many Pa’anga it pays out in a good month and how many in  a less good month, but in all other regards the businesses are the same. They were told a coin would be  tossed and they will receive the amount of money in the Heads column if it comes up heads (a less good  month), and the amount in the Tails column if it comes up tails (the good month). They were not shown  the  expected  return,  standard  deviation,  or  implied  coefficient  of  relative  risk  aversion  for  each  game.  This game is based on the approach of Eckel and Grossman (2002), but modified to be framed in terms of  businesses in case individuals had religious objections to gambling.            Expected  Std.  Implied  Business  Heads  Tails  Return  Dev.  CRRA range  A  10  10  10  0  7.5