低收入国家的出口制造业受到新冠肺炎疫情的打击。例如,孟加拉国46%的服装厂报告称,“很多”到“大部分”的订单已经被取消(2020年的Anner),导致工人举行大规模示威,他们已经3个月没有拿到工资(Daily Star;2020年4月17日)。女性工人可能受到的影响尤其大,因为她们在工厂中往往处于更不稳定的职位(Bossavie, Cho, and Heath 2019),她们可能严重缺乏关于自己的法律权利和政府刺激计划和其他救济计划的资格的信息。此外,由于有证据表明,在危机期间,女性往往面临暴力和消费下降幅度大于男性,她们还可能遭受不成比例的收入损失的家庭内部后果(Rose 1999;Dercon和Krisnan 2000年;Peterman等人2020年)。
根据G2LM|LIC主题1(关于性别、就业和贫困的事实),本研究开发并实施了一项基于手机的对孟加拉国服装工人的调查,提供了关键的见解,了解他们的工作场所应对COVID-19的措施以及按性别对工人的影响。这项研究将询问工厂关闭、口罩等安全措施的使用率、工作场所之间的距离增加、拖欠工资以及工人的总体健康和经济状况。该研究将确定受访者的工厂,以便利用工厂是否关闭的看似随机的变化(如附近的工人抗议,大规模取消订单,工厂生产个人防护设备的能力),这让我们可以按性别来估计工厂关闭对工人健康和整体福利的因果影响。
研究小组将从PI和BIGD过去研究中雇佣的三名服装工人的样品开始招募样品:2017年在5个社区收集了1500名工人的样本,并在Kabeer、Huq和Sulaiman(2019年)的一项工作条件研究中使用了该样本,以及一个焦点小组中的47名工人和Boudreau and Heath在2020年1月进行的工作条件试点调查中的60名工人。他们将要求这些工人随机转诊(要求从2017年调查的工人中转诊经验少于3年的工人,以实现代表性),直到达到我们期望的2800名工人样本量。之前的工作(例如Goel和Salganik (2009);Baraff等人(2016);Green等人(2020)证明,使用这种随机接触追踪机制近似于总体图上的马尔可夫链,这意味着之后的转诊波与简单随机样本具有相似的特征。该研究将通过将样本的人口统计数据与2016-2017年和Boudreau(2019)进行的孟加拉国劳动力调查中服装工人的代表性数据进行比较,验证数据的代表性。