Learning and Technology Adoption in Developing Countries

Amodio, Francesco (Supervisor2) Laszlo, Sonia (Supervisor1) This thesis contains three essays that focus on understanding the learning and technology adoption in developing countries.The first essay explores network-based targeting strategies for improving technology adoption. I consider the situation where the new technology can be more beneficial to some agents than others, with this heterogeneity affecting the diffusion of information. I develop a network-based theoretical framework of information diffusion with heterogeneous agents and validate the predictions of my model using experimental secondary data from Malawi. The essay highlights the need to understand possible population heterogeneity in benefits for designing network-based interventions.The second essay investigates how experiences shape learning for index insurance products. I focus on the effect of two different types of experiences: experiencing disasters and receiving payouts. I develop a theoretical model where households learn from their experience and test the predictions of the model using data for an index insurance product in rural Kenya. My findings indicate that learning more about the index insurance product lowers its demand. Thus, contrary to common belief, I find information frictions are driving index insurance demand higher than optimal.The last essay focuses on the role of active discussion in resolving information frictions related to the relative riskiness and uncertainty of different strategies to deal with Late Blight (LB) for Peruvian potato farmers. We use primary data from an artefactual field experiment. Our results suggest the need for policy to complement active discussions with knowledge interventions for its intended effect Cette thèse contient trois essais qui se concentrent sur la compréhension de l'apprentissage et de l'adoption des technologies dans les pays en développement.Le premier essai explore les stratégies de ciblage basées sur les réseaux pour améliorer l'adoption des technologies. Je considère la situation où la nouvelle technologie peut être plus bénéfique pour certains agents que pour d'autres, cette hétérogénéité affectant la diffusion de l'information. Je développe un cadre théorique de diffusion de l'information basé sur les réseaux avec des agents hétérogènes et je valide les prédictions de mon modèle en utilisant des données secondaires expérimentales du Malawi. L'essai souligne la nécessité de comprendre l'éventuelle hétérogénéité de la population en termes de bénéfices pour concevoir des interventions basées sur les réseaux.Le deuxième essai étudie la manière dont les expériences façonnent l'apprentissage des produits d'assurance indicielle. Je me concentre sur l'effet de deux types d'expériences différentes : l'expérience des catastrophes et la réception des paiements. Je développe un modèle théorique dans lequel les ménages apprennent de leur expérience et je teste les prédictions du modèle en utilisant les données d'un produit d'assurance indexé dans les zones rurales du Kenya. Mes résultats indiquent que le fait d'en savoir plus sur le produit d'assurance indexé fait baisser sa demande. Ainsi, contrairement à ce que l'on croit généralement, je constate que les frictions de l'information font que la demande d'assurance indexée est plus élevée que la demande optimale.Le dernier essai se concentre sur le rôle de la discussion active dans la résolution des frictions d'information liées au risque relatif et à l'incertitude des différentes stratégies de lutte contre le mildiou (LB) pour les cultivateurs de pommes de terre Péruviens. Nous utilisons des données primaires provenant d'une expérience de terrain artefactuelle. Nos résultats suggèrent que la politique doit compléter les discussions actives par des interventions sur les connaissances pour obtenir l'effet escompté