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Die wichtigsten Attribute der Methodik der Forschungsarbeit verstehen

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Systemanweisungen Sie sind eine erfahrene wissenschaftliche Forscherin mit langjähriger Erfahrung in der Durchführung systematischer Literaturrecherchen und Metaanalysen zu verschiedenen Themen. Sie sind stolz auf Ihre Genauigkeit und Detailgenauigkeit. Sie halten sich immer an die Fakten in den angegebenen Quellen und erfinden nie neue Fakten. Freeform-Prompt Sehen Sie sich nun die Forschungsstudie unten an und beantworten Sie die folgenden Fragen in 1 bis 2 Sätzen. 1. Wann wurde der Artikel veröffentlicht? 2. Wie groß ist die Stichprobe? 3. Was ist die Studienmethode? Handelt es sich dabei insbesondere um eine randomisierte Kontrollstudie? 4. Wie wurde die Studie finanziert? Wurde sie insbesondere von kommerziellen Geldgebern finanziert? 5. Was war die zentrale Fragestellung? 6. Was waren die wichtigsten Ergebnisse der untersuchten Hauptfrage? Forschungsbericht: Das Wunder der Mikrofinanzen? Ergebnisse einer randomisierten Bewertung∗ Abhijit Banerjee† Esther Duflo‡ Rachel Glennerster§ Cynthia Kinnan¶ Diese Version: März 2014 Zusammenfassung In diesem Artikel werden die Ergebnisse der randomisierten Bewertung eines Mikrokreditprogramms für Gruppenkredite in Hyderabad, Indien, vorgestellt. Ein Kreditgeber arbeitete in 52 zufällig ausgewählten Vierteln, was zu einer Steigerung der Inanspruchnahme von Mikrokrediten um 8,4 Prozentpunkte führte. Die Investitionen und Gewinne von Kleinunternehmen und bereits bestehenden Unternehmen stiegen, die Konsumausgaben nahmen jedoch nicht wesentlich zu. Die Ausgaben für langlebige Güter stiegen, während die Ausgaben für „Verlockungsgüter“ zurückgingen. Wir haben keine signifikanten Veränderungen im Bereich Gesundheit, Bildung oder Stärkung der Rolle der Frau festgestellt. Zwei Jahre später, nachdem die Kontrollgebiete Zugang zu Mikrokrediten erhalten hatten, sich die Haushalte in der Testregion aber länger und in größeren Beträgen Geld geliehen hatten, blieben nur wenige signifikante Unterschiede bestehen. JEL-Codes: O16, G21, D21 ∗ Dieser Artikel ersetzt die Version von 2010, in der die Ergebnisse einer einzigen Endline-Umfrage präsentiert wurden. Die erste Welle der Umfrage wurde vom Vanguard Charitable Endowment Program und der ICICI Bank finanziert. Die Finanzierung der zweiten Welle erfolgte durch Spandana und J-PAL. Dieser Entwurf wurde nicht vom Vanguard Charitable Endowment Program, der ICICI Bank oder Spandana überprüft. Das Centre for Micro Finance am Institute for Financial Management Research (IFMR) in Chennai, Indien, hat den Test und die Datenerhebung eingerichtet und organisiert und die anonymisierten Daten zuerst dem Forschungsteam und dann der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt. Zu dieser Zeit hatte IFMR keinen IRB. Die Datenanalyse und die laufende Datenerhebung haben die IRB-Genehmigung von MIT COUHES (1203004973) und der Northwestern University (STU00063636) erhalten. Adie Angrist, Leonardo Elias, Harris Eppsteiner, Shehla Imran, Seema Kacker, Tracy Li, Aditi Nagaraj und Cecilia Peluffo haben uns bei der Recherche unterstützt. Die Datasets für beide Datenwellen, die in diesem Artikel verwendet werden, sind unter http://www.centre-for-microfinance.org/publications/data/ verfügbar. Die Autoren möchten CMF und Spandana für die Organisation des Tests danken, Padmaja Reddy (CEO von Spandana), deren Engagement für die Auswirkungen von Mikrofinanzen dieses Projekt ermöglicht hat, Annie Duflo (die Leiterin von CMF zum Zeitpunkt der Studie), die dieses Projekt ins Leben gerufen hat, sowie zahlreichen Seminarteilnehmern und Kollegen für ihre hilfreichen Vorschläge. † MIT Department of Economics , NBER und J-PAL. E-Mail: [e-mail] ‡MIT Department of Economics, NBER und J-PAL. E-Mail: [e-mail] § J-PAL. E-Mail: [e-mail] ¶Northwestern University Department of Economics und NBER. E-Mail: [e-mail] 1 Einführung Microfinance-Institutionen (MFIs) haben sich in den letzten 10 bis 15 Jahren rasant ausgeweitet: Laut der Microcredit Summit Campaign (2012) ist die Zahl der sehr armen Familien mit einem Mikrokredit von 7,6 Millionen im Jahr 1997 auf 137,5 Millionen im Jahr 2010 mehr als 18-mal gestiegen. Mikrokredite haben große Begeisterung und Hoffnung auf eine schnelle Armutsbekämpfung geweckt. Dies gipfelte im Friedensnobelpreis, der 2006 an Mohammed Yunus und die Grameen Bank für ihren Beitrag zur Verringerung der Armut in der Welt verliehen wurde. In den letzten Jahren hat sich jedoch die Begeisterung für Mikrokredite mit einer ebenso starken Gegenreaktion vermischt. In einem Artikel in der New York Times vom November 2010, der im Anschluss an eine Reihe von Selbstmorden erschien, die mit Überschuldung in Verbindung gebracht wurden, wird Reddy Subrahmanyam, ein Beamter in Andhra Pradesh (der Schauplatz dieser Studie), zitiert, der MFIs vorwirft, „Hypergewinne mit den Armen zu machen“. Er argumentiert, dass „die Branche nicht besser geworden ist als die allgemein verachteten Dorfgeldhaie, die sie ersetzen sollte.  Der Geldverleiher lebt in der Gemeinde. Wenigstens kannst du sein Haus niederbrennen. Bei diesen Unternehmen geht es darum, zu plündern und zu verschwinden“ (Polgreen und Bajaj 2010). Auffällig an dieser Debatte ist die relativ geringe Anzahl an Beweisen, die sie stützen. Anekdoten über äußerst erfolgreiche Unternehmer oder hoch verschuldete Kreditnehmer sagen nichts über die Auswirkungen von Mikrofinanzen auf den durchschnittlichen Kreditnehmer aus, geschweige denn über die Auswirkungen des Zugangs zu Mikrofinanzen auf den durchschnittlichen Haushalt. Selbst repräsentative Daten zu Mikrofinanzkunden und Nichtkunden können die kausale Wirkung des Zugangs zu Mikrofinanzen nicht ermitteln, da sich die Kunden selbst auswählen und daher nicht mit Nichtkunden vergleichbar sind. Mikrofinanzorganisationen wählen auch gezielt bestimmte Dörfer aus. Diese Probleme erschweren die Bewertung von Mikrokrediten. Bis vor Kurzem gab es nur wenige fundierte Belege, auf die man sich stützen konnte. Das hat sich in den letzten Jahren geändert, da verschiedene Forschungsteams mit verschiedenen Partnern in verschiedenen Umgebungen mehrere Studien zur Bewertung von Mikrofinanzen durchgeführt haben: Marokko (Crépon et al., 2013), Bosnien und Herzegowina (Augsburg et al., 2013), Mexiko (Angelucci et al., 2013) und der Mongolei (Attanasio et al., 2013) und Äthiopien (Tarozzi et al., 2013). In diesem Artikel berichten wir über die älteste dieser Studien, die erste randomisierte Bewertung der Auswirkungen des kanonischen Mikrokreditmodells für Gruppenkredite, das sich an Frauen richtet, die nicht unbedingt Unternehmerinnen sein müssen. In dieser Studie werden die Haushalte auch über den längsten Zeitraum einer Bewertung beobachtet (drei bis 3,5 Jahre1 nach der Einführung des Programms in ihren Regionen). Dies ist notwendig, da viele Auswirkungen erst mittelfristig zu erwarten sind. Der Test, ein gemeinsames Projekt des Center for Microfinance (CMF) am Institute for Financial Management Research (IFMR) in Chennai und Spandana, einer der am schnellsten wachsenden Mikrofinanzinstitute Indiens zu dieser Zeit, wurde so durchgeführt: 2005 wurden 52 von 104 Armenvierteln in Hyderabad zufällig für die Eröffnung einer Spandana-Filiale ausgewählt, die übrigen nicht.1 Hyderabad ist die fünftgrößte Stadt Indiens und die Hauptstadt von Andhra Pradesh, dem indischen Bundesstaat, in dem sich Mikrokredite am schnellsten ausgeweitet haben und der in letzter Zeit am umstrittensten ist. 15 bis 18 Monate nach der Einführung von Mikrofinanzen in den einzelnen Regionen wurde in durchschnittlich 65 Haushalten in jeder Nachbarschaft eine umfassende Haushaltsumfrage durchgeführt, insgesamt also in etwa 6.850 Haushalten. In der Zwischenzeit hatten auch andere Mikrofinanzinstitute ihre Tätigkeit sowohl in den Kontroll- als auch in den Vergleichshaushalten aufgenommen. Die Wahrscheinlichkeit, einen Mikrokredit zu erhalten, war in den Kontrollgebieten jedoch immer noch um 8,4 Prozentpunkte (46%) höher als in den Vergleichsgebieten (26,7% der Kreditnehmer in den Kontrollgebieten gegenüber 18,3% der Kreditnehmer in den Vergleichsgebieten). Zwei Jahre nach dieser ersten Endline-Umfrage wurden dieselben Haushalte noch einmal befragt. Zu diesem Zeitpunkt hatten sowohl Spandana als auch andere Organisationen damit begonnen, in der Test- und Kontrollgruppe Kredite zu vergeben.Der Anteil der Haushalte, die sich von Mikrokreditorganisationen Geld leihen, unterschied sich daher nicht dramatisch (38,5% in der Testgruppe und 33% in der Kontrollgruppe). Die Haushalte in den Kontrollgruppen hatten jedoch größere Kredite und hatten sie über einen längeren Zeitraum aufgenommen. Diese zweite Umfrage bietet uns somit die Möglichkeit, einige der langfristigen Auswirkungen des Zugangs zu Mikrokrediten auf Haushalte und Unternehmen zu untersuchen. Die Bedingungen sind jedoch nicht ideal, da wir diejenigen, die sich für einen längeren Zeitraum Geld leihen, mit denen vergleichen, die sich für einen kürzeren Zeitraum Geld leihen, anstatt diejenigen, die sich Geld leihen, mit denen zu vergleichen, die sich gar kein Geld leihen. Da es durchaus möglich ist, dass es zu positiven Auswirkungen auf andere Sektoren oder zum allgemeinen Gleichgewicht kommt (wie von Buera et al., 2011) und Effekte, die durch die Erwartung zustande kommen, bei Bedarf Kredite aufnehmen zu können (z. B. eine Verringerung der Vorsorgesparen, wie in Thailand von Ka1Eine alternative Möglichkeit, die Auswirkungen von Krediten zu messen, besteht darin, Mikrokreditangebote für Bewerber nach dem Zufallsprinzip zu vergeben. Dieser Ansatz wurde von Karlan und Zinman (2010) entwickelt. Dabei wird die individuelle Zufallsmixtur der „marginalen“ Kunden in einem Kreditscoring-Modell verwendet, um die Auswirkungen von Verbraucherkrediten in Südafrika zu bewerten. Es wurde festgestellt, dass der Zugang zu Mikrokrediten die Wahrscheinlichkeit einer Beschäftigung erhöht. Die Autoren verwenden denselben Ansatz, um die Auswirkungen von Mikrokrediten auf Kleinunternehmen in Manila zu messen (Karlan und Zinman, 2011). Beachten Sie jedoch, dass in diesen beiden Studien leicht unterschiedliche Programme bewertet werden: Verbraucherkredite in der Studie in Südafrika und Kredite mit individueller Haftung der „zweiten Generation“ an bestehende Unternehmer in Manila. 2 boski und Townsend, 2011, und in Indien von Fulford, 2011, oder durch allgemeine Gleichgewichtseffekte auf Preise oder Löhne (Giné und Townsend, 2004) auftreten, konzentrieren wir uns hier auf reduzierte Form-/Intent-to-Treat-Schätzungen. Wir untersuchen die Auswirkungen auf Kredite aus verschiedenen Quellen, den Konsum, die Gründung neuer Unternehmen, das Unternehmenseinkommen usw. sowie auf andere Ergebnisse der menschlichen Entwicklung wie Bildung, Gesundheit und die Stärkung der Rolle der Frau. Bei der ersten Endlinie nehmen Haushalte zwar mehr Kredite von Mikrokreditinstituten auf, die Gesamtausschöpfung ist jedoch relativ gering (nur 26, 4% der berechtigten Haushalte nehmen Kredite auf, nicht die 80 %, die Spandana erwartet hatte) und einige der Kredite ersetzen informelle Kredite. Die informelle Kreditaufnahme geht zurück und wir sehen keinen signifikanten Unterschied beim Gesamtbetrag der Kreditaufnahme (obwohl der Punktschätzwert positiv ist). Das war damals ein überraschendes Ergebnis, das sich jedoch in anderen Studien wiederholt hat: Die Nachfrage nach Mikrokrediten ist weniger wichtig als erwartet und entspricht möglicherweise nicht einer großen Nachfrage nach zusätzlichem Kredit. Wir sehen keinen signifikanten Unterschied zwischen dem monatlichen Pro-Kopf-Verbrauch und dem monatlichen Verbrauch nicht dauerhafter Verbrauchsgüter. Wir sehen jedoch deutliche positive Auswirkungen auf den Kauf von dauerhaften Konsumgütern. Es gibt Hinweise darauf, dass dies teilweise durch eine Erhöhung des Arbeitsangebots und teilweise durch eine Reduzierung des unnötigen Konsums finanziert wird: Haushalte haben ihre Ausgaben für Produkte reduziert, die sie selbst als „Versuchung“ bezeichnen. In unserem Kontext spielt Mikrofinanzierung also eine Rolle, da sie einigen Haushalten hilft, andere intertemporale Konsumentscheidungen zu treffen. Dies ist jedoch nicht die einzige Wirkung, die traditionell von Mikrofinanzen erwartet wird. Der Hauptmotor für das Wachstum, das sie fördern soll, ist die Unternehmensgründung. Das gilt in der Regel auch für Kreditgeber, die nicht darauf bestehen, dass Haushalte ein Unternehmen haben, um einen ersten Kredit aufzunehmen (Spandana ist einer davon), aber dennoch hoffen und erwarten, dass die Möglichkeit, Kredite aufzunehmen, Haushalten letztendlich dabei hilft, kleine Unternehmen zu gründen oder auszubauen. (In der Beschreibung des Gruppenkreditprodukts von Spandana wird sorgfältig darauf geachtet, keine automatische Verknüpfung zwischen Kredit und Selbstständigkeit zu erwähnen. Es wird jedoch angegeben, dass „Kredite zur Optimierung des Cashflows (sic.) verwendet werden, vorwiegend für produktive Zwecke“.2) 15 bis 18 Monate nach dem Zugang sind Haushalte nicht eher dazu bereit, Unternehmer zu werden (d. h., mindestens ein Unternehmen zu gründen), aber sie investieren mehr in die Unternehmen, die sie haben (oder die sie gründen). Der Durchschnitt ist gestiegen. 2 Zur Veranschaulichung der Verbreitung der angeblichen Verbindung zwischen Mikrofinanzen und Unternehmensgründung: Von den etwa 3, 1 Millionen Google-Suchergebnissen für „Mikrofinanzen“ enthalten 1,35 Millionen (44%) auch den Begriff „Unternehmensgründung“ oder „Entrepreneurship“ (abgerufen im November 2013). 3 Gewinne der Unternehmen, die bereits vor Mikrokrediten existierten, was ausschließlich auf sehr große Steigerungen im oberen Bereich der Rentabilität zurückzuführen ist. Bei jedem Quantil zwischen dem 5. und dem 95. Perzentil gibt es keinen Unterschied bei den Gewinnen der Unternehmen. Die durchschnittliche Marge von Neugründungen ist sowohl weniger profitabel als auch weniger wahrscheinlich, dass es dort einen Mitarbeiter in Behandlung gibt, als in Kontrollgebieten. Nach drei Jahren, wenn Mikrokredite sowohl in der Kontroll- als auch in der Testgruppe verfügbar sind, aber Haushalte in der Testgruppe die Möglichkeit hatten, sich über einen längeren Zeitraum Geld zu leihen, haben Unternehmen in der Testgruppe deutlich mehr Vermögen und die Unternehmensgewinne sind jetzt für Unternehmen über dem 85. Perzentil der Rentabilität höher. Das durchschnittliche Unternehmen ist jedoch immer noch klein und nicht sehr profitabel. Mit anderen Worten: Entgegen der Meinung der meisten Menschen helfen Mikrokredite den Unternehmen, die am profitabelsten sind. Der durchschnittliche Verbrauch bleibt unverändert. Wir konnten weder nach 18 noch nach 36 Monaten eine Auswirkung auf die Ergebnisse in Bezug auf die Stärkung der Rolle der Frau oder die menschliche Entwicklung feststellen. Außerdem haben fast 70% der berechtigten Haushalte kein Mikrofinanzkredit, sondern bevorzugen andere Quellen, wenn sie sich Geld leihen (was die meisten tun). Bei der Interpretation und Verallgemeinerung dieser Ergebnisse sind einige Vorbehalte zu beachten. Erstens ist der Unterschied bei der Inanspruchnahme von Mikrofinanzen zwischen Kontroll- und Testgebieten gering, selbst bei der ersten Endlinie. Das wirft zwei Probleme auf: Es verringert die Aussagekraft und Präzision (obwohl wir eine Reihe signifikanter Auswirkungen feststellen) und bedeutet, dass die von uns festgestellte Wirkung von Mikrokrediten von den marginalen Kreditnehmern getrieben wird, also von denen, die sich nicht verschulden, wenn die Kosten dafür hoch sind (weil sie weniger Mikrofinanzinstitute zur Auswahl haben oder nicht in ein anderes Viertel umziehen möchten), sich aber verschulden, wenn diese Kosten niedriger sind. Zweitens wurde die Bewertung in einem Kontext sehr hohen Wirtschaftswachstums durchgeführt, was die Auswirkungen der Mikrofinanzierung entweder verringern oder verstärken konnte. Drittens: Hier wird ein Mikrofinanzmodell mit Gewinnbeteiligung bewertet. Nonprofit-Mikrofinanzinstitute können größere positive Auswirkungen haben, wenn ihre Zinssätze niedrig gehalten werden. Viertens: Da die von uns untersuchte Mikrofinanzinstitution keine ergänzenden Dienstleistungen wie geschäftliche Schulungen oder Sensibilisierungskurse anbietet, untersuchen wir die reinen Auswirkungen der Kreditvergabe an Frauen, die sie möglicherweise für ihr eigenes Unternehmen nutzen oder nicht (Spandana ist jedoch der Ansicht, dass das Geld letztendlich dafür verwendet wird). Wir stellen eine Ausweitung von Unternehmen in weiblicher Hand fest. Fünftens: Die Studie fand in „marginalen“ Vierteln statt, in denen Spandana anfangs nicht unbedingt arbeiten wollte. Die Auswirkungen könnten in den Vierteln, die von der Randomisierung ausgeschlossen wurden, anders ausgefallen sein (Heckman, 1992). Daher ist es eine wichtige Bestätigung, dass unsere Ergebnisse in den vier anderen Studien, die sich mit ähnlichen Programmen in verschiedenen Kontexten befassen, einen starken Widerhall finden. Das gibt uns Vertrauen in die Robustheit und externe Validität unserer Ergebnisse. Kurz gesagt: Mikrokredite sind nicht für jeden Haushalt oder auch nur die meisten Haushalte geeignet und führen nicht zu der wundersamen sozialen Transformation, die einige Befürworter behaupten. Die Hauptauswirkung scheint zu sein, dass einige Haushalte kurzfristige Vorteile (Verlockungsgüter oder Freizeit) opfern können, um einmalige Käufe zu finanzieren, entweder für ihr Zuhause oder um ein Unternehmen zu gründen oder auszubauen. Auf den ersten Blick erscheinen diese marginalen Unternehmen nicht besonders produktiv oder profitabel. Es sind jedoch möglicherweise mehr Daten und mehr Zeit erforderlich, um ihre Auswirkungen auf Einzelpersonen, Märkte und Gemeinschaften vollständig zu ermitteln. 2 Das Mikrokreditprodukt von Spandana und der Kontext 2.1 Spandana und sein Mikrokreditprodukt bis zur großen Krise der indischen Mikrofinanzbranche im Jahr 2010 war Spandana eine der größten und am schnellsten wachsenden Mikrofinanzorganisationen in Indien.Im März 2008 hatte sie 1,2 Millionen aktive Kreditnehmer, verglichen mit 520 Kreditnehmern im ersten Betriebsjahr 1998/99 (MIX Market, 2009). Das Unternehmen hatte sich von seiner Heimatstadt Guntur, einer dynamischen Stadt in Andhra Pradesh, über den Bundesstaat und in mehrere andere ausgeweitet. Das grundlegende Spandana-Produkt war das kanonische Gruppenkreditprodukt, das erstmals von der Grameen Bank eingeführt wurde. Eine Gruppe besteht aus sechs bis zehn Frauen und 25 bis 45 Gruppen bilden ein „Zentrum“. Die Frauen sind gemeinsam für die Kredite ihrer Gruppe verantwortlich. Das erste Darlehen beträgt 10.000, etwa 200 $ bei Marktwechselkursen oder 1.000 $ bei Wechselkursen, die an die Kaufkraftparität (KKP) von 2007 angepasst sind (Weltbank, 2007).3 Die Rückzahlung des Kapitals und der Zinsen dauert 50 Wochen. 9,2 € betrug, während der Marktwechselkurs 1 € = 80 Rs.war. 50. Sofern nicht anders angegeben, beziehen sich alle folgenden Verweise auf Dollarbeträge in PPP-Begriffen. 5 % Zinssatz (nicht abnehmender Betrag; entspricht einem effektiven Jahreszins von 24 %) Wenn alle Mitglieder einer Gruppe ihre Kredite zurückzahlen, können sie einen zweiten Kredit in Höhe von 10.000 rupien beantragen. 10.000–12.000. Kreditbeträge werden auf bis zu 100.000 INR erhöht. 20.000. Im Laufe des Tests führte Spandana auch ein individuelles Produkt für Kunden ein, die mit einem oder zwei Gruppenkreditzyklen erfolgreich waren. Das einzelne Produkt war in den Behandlungsbereichen verfügbar. Nur sehr wenige Personen in unserer Stichprobe haben diesen Kredit jedoch in Anspruch genommen. Daher handelt es sich bei der Studie hauptsächlich um eine Bewertung eines Gruppenkreditprodukts. Die Teilnahmevoraussetzungen sind: (a) Die Kundinnen müssen weiblich sein, (b) zwischen 18 und 59 Jahre alt sein, (c) mindestens ein Jahr lang in derselben Region ansässig sein, (d) einen gültigen Ausweis und einen Wohnsitznachweis (Ration Card, Wählerkarte oder Stromrechnung) haben und (e) mindestens 80% der Frauen in einer Gruppe müssen Eigentümerinnen ihres eigenen Hauses sein.4 Die Gruppen werden von den Frauen selbst und nicht von Spandana gebildet. Im Gegensatz zu einigen anderen Mikrofinanzorganisationen müssen die Kunden von Spandana kein Unternehmen gründen (oder so tun, als ob), um einen Kredit zu erhalten. Die Organisation erkennt an, dass Geld fungibel ist, und die Kunden können frei entscheiden, wie sie das Geld am besten einsetzen, solange sie ihren Kredit zurückzahlen. Spandana bestimmt die Kreditwürdigkeit nicht anhand der erwarteten Produktivität der Investition. Bei der Auswahl in Gruppen werden jedoch Frauen ausgeschlossen, die ihre Mitstreiterinnen nicht davon überzeugen können, dass sie die Rückzahlung wahrscheinlich leisten können. Im Gegensatz zu anderen Mikrofinanzinstituten, insbesondere zu Grameen, besteht Spandana nicht ausdrücklich auf einer „Transformation“ im Haushalt. In Gruppensitzungen werden keine Resolutionen vorgetragen. Sie sind sehr kurz und konzentrieren sich auf die Rückzahlungstransaktion. Spandana ist in erster Linie eine Kreditorganisation, die nicht direkt in der geschäftlichen Ausbildung, der Förderung der finanziellen Bildung usw. tätig ist. Die Geschäftsführung ist jedoch der Ansicht, dass die Kreditaufnahme selbst zu einer solchen Transformation und zur Schaffung von Unternehmen führen wird. Spandana war auch ein gewinnorientierter Betreiber, der Zinssätze berechnete, die für einen Gewinn ausreichten, obwohl alle Gewinne im untersuchten Zeitraum wieder in die Organisation reinvestiert wurden. Das Unternehmen hat privates Kapital erhalten und hätte wahrscheinlich einen Börsengang gestartet, wenn es nicht mitten in der Krise in Andhra Pradesh gelandet wäre. Dies unterscheidet sie von der Grameen Bank. Mohammed Yunus hat nach dem Börsengang von Compartamos, einer großen mexikanischen MFI, explizit und energisch gewinnorientierte MFIs kritisiert. All diese Merkmale sind bei der Interpretation der Ergebnisse dieser Studie wichtig: Es ist möglich, dass das Grameen-Produkt andere Auswirkungen hätte. Die Voraussetzung für den Hausbesitz ergibt sich jedoch nicht daraus, dass das Haus als Sicherheit dient, sondern weil Hausbesitzer stabiler sind und weniger wahrscheinlich migrieren. Spandana benötigt keinen formellen Eigentumstitel, sondern nur eine allgemeine Vereinbarung, dass dieses Haus zu diesem Haushalt gehört (was selbst in informellen Siedlungen in der Regel klar ist). Aus Sicht der Bewertung hat dieses Produkt klare Vorteile: Insbesondere können alle Auswirkungen auf die Geschäftsausweitung allein dem Kredit und nicht anderen Dienstleistungen zugeordnet werden. Außerdem sind die Ergebnisse, die wir in der Studie als „positiv“ bezeichnen, mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht auf den sozialen Erwünschtheitseffekt zurückzuführen. Außerdem ist anzumerken, dass die von Spandana in dem von uns untersuchten Zeitraum berechneten Zinssätze nach den Standards der Mikrofinanzbranche niedrig waren, sogar im Vergleich zu Grameen. 2.2 Der Kontext Tabelle 1A enthält anhand der Ausgangsdaten einen Überblick über die Haushalte im Untersuchungsgebiet im Jahr 2005, bevor das Spandana-Produkt eingeführt wurde. Wie unten beschrieben, müssen diese Zahlen mit Vorsicht betrachtet werden, da die Haushalte, die zu Beginn der Studie ausgewählt wurden, nicht unbedingt repräsentativ für das Gebiet insgesamt waren und nicht gezielt am Ende der Studie noch einmal befragt wurden. Zu Beginn des Projekts war der durchschnittliche Haushalt eine fünfköpfige Familie mit monatlichen Ausgaben von knapp 1.000 rupien (13 €). 5.000 € oder 540 $ (bei PPP-angepassten Wechselkursen 108 $ pro Kopf) (Weltbank, 2005).5 In den Beispielgebieten gab es zu Beginn des Projekts fast keine Kredite von Mikrofinanzinstituten. 68% der Haushalte hatten jedoch mindestens einen ausstehenden Kredit. Der durchschnittliche ausstehende Betrag betrug 38.000. 63 % der Haushalte hatten ein Darlehen von einer informellen Quelle (Geldgeber, Freunde oder Nachbarn, Familienmitglieder oder Händler). Kredite von Geschäftsbanken waren sehr selten (3,6%). Obwohl Investitionen in Unternehmen nicht häufig als Motiv für Kredite genannt wurden, waren Unternehmen weit verbreitet: 32 Unternehmen pro 100 Haushalte, verglichen mit einem OECD-Durchschnitt von 12 %, die angeben, selbstständig zu sein. Weniger als die Hälfte aller Unternehmen wurden von Frauen geführt (14,5 von 100 Haushalten). Die Unternehmer und ihre Familien arbeiteten durchschnittlich 58 Stunden pro Woche im Unternehmen. Wachstum zwischen 2005 und 2010 Tabelle 1B enthält einige derselben wichtigen Statistiken für die Stichproben „Endline 1“ und „Endline 2“ (EL1 und EL2) in der Kontrollgruppe. Ein Vergleich der Kontrollstichprobe von 2005 mit den Kontrollhaushalten in den Stichproben EL1 (2008) und EL2 (2010) zeigt ein sehr schnelles säkulares Wachstum in Hyderabad zwischen 2005 und 2010.6 Keiner dieser Unterschiede ist signifikant (Spalte 5). 6Der Vergleich ist möglicherweise nicht perfekt, da die Ausgangsstudie nicht mit derselben Stichprobe durchgeführt wurde. Der Haushaltsverbrauch stieg von 7. 4.888 INR (2005) auf 1. 7.662 Rs. (100 €) im Jahr 2007 und Rs. 11.497 Rupien im Jahr 2010 (alle Angaben in Rupien von 2007). Der Anteil der Haushalte mit mindestens einem ausstehenden Kredit stieg von 68% in der Ausgangslage auf 89% in EL1 und 90% in EL2. Die Prävalenz von Unternehmen stieg von 32 pro 100 Haushalte zu Beginn auf 44 bei EL1 und 56 bei EL2. In Endline 1 wurden 37,8% und in Endline 2 40,3% der Unternehmen von Frauen geführt. Die Unternehmen blieben jedoch sehr klein, mit durchschnittlich 0, 38 Mitarbeitern in EL1 und 0, 18 in EL2.7. Die Beschäftigung blieb sehr gering und die durchschnittlichen Umsätze relativ stabil: 1. 14.800 bei EL1 und 14.100 bei EL2. Betrachtet man jedoch alle Haushalte (nicht nur diejenigen mit Unternehmen), stiegen die Umsätze von Unternehmen von etwa 1. 4.800 bis 5.800 (in konstanten Rupien von 2007). Bei EL2 haben die Unternehmer Betriebsausgaben (Betriebskapital) sowie Investitionen in Vermögenswerte in Höhe von fast 1, 5 Millionen Rupien angegeben. 15.000 INR, gegenüber etwa 13.000 bei EL1. (Diese Kostenschätzungen berücksichtigen nicht die Kosten für die Zeit der Inhaber.) Dieser Kontext des schnellen Wachstums in den Städten von Andhra Pradesh ist ein weiteres wichtiges Merkmal, das zu berücksichtigen ist und die Ergebnisse dieser Studie beeinflussen kann. Von allen randomisierten Bewertungen der Mikrofinanzierung ist dies wahrscheinlich der dynamischste Kontext. Dies ist ein wichtiges Beispiel, da Mikrofinanzkunden in Indien etwa 30% aller Mikrofinanzkunden weltweit ausmachen.8 Außerdem hat sich die Mikrofinanzierung in vielen anderen schnell wachsenden Umgebungen entwickelt,wobei Bangladesch wahrscheinlich das beste Beispiel ist. In Situationen mit viel langsamerem Wachstum oder in Rezessionen können die Ergebnisse jedoch anders ausfallen. Glücklicherweise decken die anderen RCT-Studien eine Vielzahl von Kontexten ab, was uns dabei helfen wird, zu verstehen, inwiefern die Ergebnisse vom Kontext abhängen. 3 Experimentelles Design 3.1 Experimentelles Design Zum Zeitpunkt der Einführung dieser Studie hatte sich die Mikrofinanzierung bereits in mehreren Distrikten in Andhra Pradesh durchgesetzt, die meisten Mikrofinanzorganisationen hatten jedoch noch nicht in den 7 Der Rückgang der durchschnittlichen Beschäftigung zwischen EL1 und EL2 kann einen Kompositionseffekt widerspiegeln, da die marginalen Unternehmen kleiner sind. 8MIX Market meldete 2011 weltweit 94 Millionen Kreditnehmer, von denen sich 28 Millionen in Indien befinden (http://www.mixmarket.org/mfi/country/India). 8 Hauptstadt, Hyderabad. Spandana hat anfangs 120 Gebiete (identifizierbare Viertel oder Bastis) in Hyderabad ausgewählt, in denen sie Filialen eröffnen wollte, aber auch bereit war, dies nicht zu tun. Diese Gebiete wurden ausgewählt, da dort keine Mikrofinanzinstitutionen vertreten waren und die Bewohner als potenzielle Kreditnehmer geeignet waren: arm, aber nicht „die Ärmsten der Armen“. Gebiete mit einer hohen Konzentration von Bauarbeitern wurden vermieden, da diese häufig umziehen, was sie als Mikrofinanzkunden unattraktiv macht. Die ausgewählten Gebiete werden zwar allgemein als „Slums“ bezeichnet, sind aber dauerhaft besiedelt und verfügen über Betonhäuser und einige öffentliche Einrichtungen (Strom, Wasser usw.). Umgekehrt wurden die größten Slums nicht für die Studie ausgewählt, da Spandana dort gerne tätig werden wollte: Die große Bevölkerung in diesen Slums ermöglichte es dem Unternehmen, von Skaleneffekten zu profitieren und schnell eine Anzahl von Kunden zu erreichen, die eine Expansion in der Stadt rechtfertigte. Die Bevölkerung in den für die Studie ausgewählten Vierteln umfasst 46 bis 555 Haushalte. Die Slums, die für die Studie ausgewählt wurden, waren in der Regel nicht zusammenhängend, um Überschneidungen zwischen Test- und Kontrollslums zu vermeiden. In jedem Gebiet beauftragte CMF zuerst ein Marktforschungsunternehmen, 2005 eine kleine Ausgangsumfrage in der Nachbarschaft durchzuführen. Dabei wurden Informationen zur Zusammensetzung der Haushalte, zur Ausbildung, zur Beschäftigung, zum Eigentum an Vermögenswerten, zu Ausgaben, zu Krediten, zu Ersparnissen und zu allen Unternehmen erfasst, die derzeit vom Haushalt betrieben werden oder im letzten Jahr eingestellt wurden. Insgesamt wurden 2.800 Haushalte befragt,um eine schnelle Bewertung der Ausgangsbedingungen der Viertel zu erhalten. Da es jedoch keinen Zensus gab und die Ausgangsstudie sehr schnell durchgeführt werden musste, um einige Informationen für die Stratifizierung zu erheben, bevor Spandana mit der Arbeit begann, wurden die Haushalte nicht zufällig aus einer Haushaltsliste ausgewählt. Stattdessen wurden die Außendienstmitarbeiter gebeten, das Gebiet zu kartieren und jedes n-te Haus auszuwählen. Dabei wurde n so gewählt, dass 20 Haushalte pro Gebiet ausgewählt wurden. Leider wurde dieses Verfahren vom Marktforschungsunternehmen nicht sehr genau eingehalten und wir sind nicht sicher, ob die Baseline für den Slum insgesamt repräsentativ ist. Die Ausgangserhebung wurde daher ausschließlich als Grundlage für die Stratifizierung, die oben beschriebene deskriptive Analyse und zur Erhebung von Merkmalen auf Ortsebene verwendet, die als Kontrollvariablen dienen.9 Darüber hinaus wird die Ausgangserhebung in der folgenden Analyse nicht verwendet. Nach der Ausgangserhebung, aber vor der Randomisierung, wurden 16 Gebiete aus der Studie ausgeschlossen, da sie eine große Anzahl von Haushalten mit Migrantenarbeitern enthielten. 9 Das Auslassen dieser Steuerelemente hat jedoch keine Auswirkungen auf die Ergebnisse. 9 Spandana hat wie andere MFIs die Regel, dass Kredite nur an Haushalte vergeben werden dürfen, die mindestens ein Jahr lang in derselben Gemeinde gelebt haben. Die Organisation ist der Ansicht, dass dynamische Anreize (das Versprechen von mehr Krediten in der Zukunft) für diese Haushalte wichtiger sind, um die Rückzahlung zu motivieren.10 Die verbleibenden 104 Gebiete wurden basierend auf dem durchschnittlichen Pro-Kopf-Verbrauch und der Pro-Haushalt-Schuldenlast in Paare ähnlicher Nachbarschaften gruppiert. Eines der Paare wurde dann zufällig der Kontrollgruppe zugewiesen.11 Abbildung 5 zeigt einen Zeitplan für die Datenerhebung und die Zufallszuweisung. In Tabelle 1 wird anhand der Kontrollstichprobe gezeigt, dass sich die Kontroll- und Vergleichsregionen in Bezug auf demografische, finanzielle oder unternehmerische Merkmale in der Ausgangserhebung nicht unterschieden. Das ist nicht überraschend, da die Stichprobe nach Pro-Kopf-Verbrauch und Anteil der Haushalte mit Schulden stratifiziert wurde. Zwischen 2006 und 2007 begann Spandana dann, in den 52 Behandlungsgebieten zu arbeiten. Die Einführung erfolgte an unterschiedlichen Tagen in verschiedenen Slums. Beachten Sie, dass in den dazwischen liegenden Zeiträumen auch andere Mikrofinanzinstitute ihre Tätigkeit aufgenommen haben, sowohl in den Kontroll- als auch in den Vergleichsgebieten. Unten zeigen wir, dass es immer noch einen signifikanten Unterschied zwischen den Krediten von Mikrofinanzinstituten in der Kontroll- und Vergleichsgruppe gibt. Spandana-Kreditsachbearbeiter begannen auch, in sehr wenigen der Kontrollslums Kredite zu vergeben, was jedoch relativ schnell eingestellt wurde. Außerdem gab es keine Regel gegen Kredite in einem anderen Slum (sofern man eine Gruppe finden konnte, der man beitreten konnte), und einige Personen taten dies. Insgesamt nahmen 5% der Haushalte in Kontrollslums am Ende des Projekts Kredite bei Spandana auf. Um einen geeigneten Stichprobenrahmen für die Endline-Erhebung zu erstellen, führten die CMF-Mitarbeiter Anfang 2007 eine umfassende Volkszählung in jedem Gebiet durch und fügten eine Frage zu Krediten hinzu. Die Volkszählung ergab eine geringe Rate von Mikrofinanzkrediten auch in den Kontrollgebieten. Daher bestand der Endline-Stichprobenrahmen aus Haushalten, deren Merkmale eine hohe Wahrscheinlichkeit für Kredite nahelegten: Haushalte, die seit mindestens drei Jahren in der Region ansässig waren und mindestens eine Frau im Alter von 18 bis 55 Jahren hatten. Die im Zensus identifizierten Spandana-Kredite wurden überrepräsentiert, da wir davon ausgingen, dass Die Unterschiede stimmen mit der Begründung von Spandana überein, die ausgelassenen Gebiete nicht zu berücksichtigen: Die Haushaltsgröße ist in diesen Gebieten kleiner (aufgrund von Migranten ohne Familien oder Kinder), es gibt weniger Unternehmensgründungen (vermutlich, weil Migranten selten ein Unternehmen gründen) und es gibt weniger ausstehende Kredite (wahrscheinlich, weil informelle Geldgeber auch zögern, diesen sehr mobilen Haushalten Kredite zu gewähren). (Ergebnisse auf Anfrage verfügbar.) Es wurden elf Paare gebildet, um die Summe der Paare A und B zu minimieren: (Durchschnittlicher Kreditsaldo in Region A – Durchschnittlicher Kreditsaldo in Region B)2 + (Verbrauch pro Kopf in Region A – Verbrauch pro Kopf in Region B)2. Innerhalb jedes Paares wurde eine Nachbarschaft zufällig der Testgruppe zugewiesen. 10 Heterogenität bei den Behandlungseffekten würde zu einer größeren Varianz bei den Ergebnissen bei Spandana-Kreditenehmern als bei Nicht-Kreditenehmern führen. Eine Überrepräsentierung von Kreditnehmern würde daher zu einer höheren Teststatistik führen. Bei den unten aufgeführten Ergebnissen wird die Beobachtung gewichtet, um diese Überrepräsentation zu berücksichtigen, sodass die Ergebnisse repräsentativ für die Gesamtpopulation sind. Da der Stichprobenrahmen bei der Baseline nicht strikt genug war, wurden die Baseline-Haushalte im Anschluss nicht gezielt noch einmal befragt. Die erste Endline-Umfrage begann im August 2007 und endete im April 2008. Die Einführung der Endline folgte dem Roll-out des Programms. In jedem Gebiet wurde diese erste Endline-Umfrage mindestens 12 Monate nach Beginn der Kreditauszahlungen durch Spandana in diesem Gebiet und in der Regel 15 bis 18 Monate danach durchgeführt. In den Kontrollslums wurde die Umfrage nach demselben Zeitplan durchgeführt, um die Vergleichbarkeit zwischen Test- und Kontrollgruppe zu gewährleisten. Die Gesamtstichprobe umfasste 6.864 Haushalte. Zwei Jahre später, 2009–2010, wurde eine zweite Endline-Umfrage durchgeführt, bei der dieselben Haushalte befragt wurden. Er enthielt dieselben Fragen wie 2007–2008, um für Vergleichbarkeit zu sorgen. Die Rückrufrate war sehr hoch (90%). Weitere Informationen dazu finden Sie unten. 3.2 Potenzielle Bedrohungen für die Identifizierung und Einschränkungen bei der Interpretation 3.2.1 Ausfälle und selektive Migration Da wir keine geeignete Kontrollstichprobe haben, die systematisch beobachtet wurde, besteht die Gefahr, dass die Stichprobe, die am Ende der Studie befragt wird, in den Test- und Kontrollbereichen nicht genau vergleichbar ist, wenn es in den Test- und Kontrollgruppen unterschiedliche Ausfälle gab. So könnten beispielsweise Personen in den Bereich gezogen oder einen Umzug in den Bereich vermieden haben, weil Spandana dort ihre Tätigkeit aufgenommen hat. Das ist nicht sehr wahrscheinlich, da jemand, der wirklich Geld leihen wollte, dies entweder bei einer anderen MFI tun konnte (wie wir sehen werden, haben das viele getan) oder sogar bei Spandana, indem er in die nächste Nachbarschaft ging. Die Behandlung machte es nur unwesentlich einfacher, sich Geld zu leihen (wie wir im nächsten Abschnitt sehen werden). Rückblickend war es jedoch ein klarer Fehler, nicht versucht zu haben, mindestens einen Teil der Kontrollstichprobe systematisch noch einmal zu befragen, auch wenn der Kontrollstichprobenrahmen schwach war. Wir haben jedoch verschiedene Möglichkeiten, den Umfang des Problems zu beurteilen. In Tabelle A1 wird zuerst überprüft, ob die Haushalte, die an den Endpunkten 1 und 2 befragt wurden, in Bezug auf eine Reihe von Merkmalen, die sich im Zeitverlauf nicht ändern, in den Kontroll- und Testgruppen ähnlich sind. Der p-Wert für die gemeinsame Differenz dieser Merkmale über die Behandlungsarme hinweg beträgt bei EL1 0,980 und bei EL2 0,534. Dies ist ein erster Hinweis darauf, dass wir eine vergleichbare Stichprobe zu Beginn und am Ende haben, auch wenn es zu einem Ausfall kommt. Zweitens wurde die Stichprobe bei EL1 aus einer Volkszählung gezogen, die relativ bald nach der Einführung von Mikrokrediten durchgeführt wurde (durchschnittlich weniger als ein Jahr). Außerdem war der Stichprobenrahmen für EL1 auf Personen beschränkt, die vor der Volkszählung mindestens drei Jahre in der Region gelebt hatten. Das bedeutet, dass niemand in der Umfrage wegen Spandana in die Region gezogen ist: Alle waren schon lange vor Spandana dort ansässig (der Großteil schon seit Jahren). Dadurch wird der wahrscheinlichste Kanal für eine unterschiedliche Auswahl in die Stichprobe in Test- und Kontrollgruppen entfernt. Es besteht die Möglichkeit, dass zwischen der Markteinführung des Produkts und der Volkszählung aufgrund der Möglichkeit, leichter Kredite zu erhalten, weniger Menschen (oder andere Menschen) die Testgebiete verlassen haben. In weniger als einem Jahr ist die Migrationsrate aus Hyderabad jedoch niedrig. Angesichts der Möglichkeit, sich bei Bedarf Geld zu leihen, erscheint es unwahrscheinlich, dass die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen aus den Slums wegziehen, aufgrund der Möglichkeit, Spandana-Kunde zu werden, unterschiedlich hoch war. Wir können dann die Abwanderung zwischen der Volkszählung und EL1 sowie zwischen EL1 und EL2 untersuchen. Zwischen Volkszählung und EL1 gab es einige Ausfälle, insbesondere da die Interviewer, wie bei diesen Arten von Umfragen üblich, Ersatzlisten erhielten, falls sie die gesuchte Person nicht finden konnten. Dieser Ausfall (ungefähr 25%) ist jedoch in der Test- und in der Kontrollgruppe fast genau gleich: 27,6% in der Testgruppe und 25,2% in der Kontrollgruppe (p-Wert der Differenz: 0,165; siehe Tabelle A2, Bereich A). Außerdem ist die Abwanderung völlig unabhängig von den Monaten, die vergangen sind, seit Spandana in den Slum gezogen ist (Tabelle A2, Bereich B). Das wäre nicht der Fall, wenn es einen Zusammenhang mit dem Programm gäbe. Hätte Spandana nämlich schon vor längerer Zeit eingezogen, hätte sich die Wirkung des Programms schon früher ausgewirkt. Die einzigen Merkmale, die vorhersagen, dass eine Person mit höherer Wahrscheinlichkeit gefunden wird, sind, dass sie ein Spandana-Kunde ist (4,2 % geringere Abwanderung; Standardabweichung von 1,97 %) und in einem „Non-Pucca“-Haus (Haus mit niedrigerer Qualität) lebt (2,7 % geringere Abwanderung; Standardabweichung von 1,4 %). Der wahrscheinlichste Grund für Ersteres ist, dass die Spandana-Beamten dem CMF-Feldteam bei der Suche nach ihren Klienten geholfen haben. So könnten beispielsweise Vermesser an wöchentlichen Besprechungen teilnehmen, um Adressen zu erfassen und Wegbeschreibungen zu den Häusern der Menschen zu erhalten. Letzteres spiegelt wahrscheinlich eine größere Mobilität bei wohlhabenderen Haushalten wider. In der folgenden Analyse korrigieren wir dies, indem wir die 12 Stichprobengewichte an das Verhältnis zwischen der Wahrscheinlichkeit, einen Nicht-Spandana-Kreditempfänger zu finden, und der Wahrscheinlichkeit, einen Spandana-Kreditempfänger zu finden (0,948), anpassen. In Anhang 3, Tabelle 3, Bereich A, ist zu sehen, dass die Rückkontaktrate bei Endpunkt 2 für Haushalte, die ursprünglich bei Endpunkt 1 befragt wurden, sehr hoch war (viel höher als in den meisten randomisierten kontrollierten Studien in den USA oder in Entwicklungsländern). Die Werte in der Test- und der Kontrollgruppe waren mit 89,9% bzw. 90,2 % ebenfalls ähnlich (p-Wert der Differenz: 0,248). In Bereich B sind die durchschnittlichen Merkmale der Haushalte zu sehen, die noch einmal kontaktiert wurden, und derjenigen, die nicht mehr erreicht werden konnten. Die Stichproben unterscheiden sich in den meisten Dimensionen nicht wesentlich. Die Abbrecher hatten jedoch am Ende von Phase 1 mit 1. Eine Erhöhung der Ausgaben um 1.000 € geht mit einer Erhöhung der Wahrscheinlichkeit von Abwanderungen um 0,0098 % einher (Spalte 1: Standardfehler 0,0032). Ein Spandana-Kredit bei Endpunkt 1 war mit einem um 3,3 Prozentpunkte niedrigeren Ausfallrisiko verbunden (Spalte 5: Standardfehler 1 Prozentpunkt). Ein Kredit von einer Mikrofinanzinstitution war mit einem um 2,7 Prozentpunkte niedrigeren Ausfallrisiko verbunden (Spalte 6: Standardfehler 0,8 Prozentpunkt), was auf die Auswirkungen von Spandana-Krediten zurückzuführen ist. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die Kreditsachbearbeiter dem Außendienstteam geholfen haben, die Kunden zu finden, wenn sie innerhalb ihres Slums umgezogen waren. In Bereich C von Tabelle A3 ist zu sehen, dass die Ausfälle zwischen Kontroll- und Testgruppe nicht unterschiedlich mit den Merkmalen korreliert waren. Diese Daten deuten darauf hin, dass es keinen Hinweis darauf gibt, dass Migrations- oder Austrittsmuster durch die Behandlung beeinflusst wurden, mit Ausnahme der mechanischen Wirkung, dass Spandana-Kreditsachbearbeiter den Umfrageteilnehmern bei der Suche nach ihren Kunden geholfen haben, was wir korrigieren. Um die Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen von Ausfällen auf die Ergebnisse systematisch anzugehen, haben wir alle nachstehend aufgeführten Regressionen mit einer Korrektur für die Stichprobenauswahl neu geschätzt. Dabei haben wir uns an Dinardo, Fortin und Lemieux (2010) orientiert. Die Daten wurden mit dem Kehrwert der Wahrscheinlichkeit gewichtet, an Endpunkt 2 beobachtet zu werden, sodass die Verteilung der beobachtbaren Merkmale (bei Endpunkt 1) unter den Haushalten, die an Endpunkt 2 beobachtet wurden, der in der gesamten Stichprobe von Endpunkt 1 entspricht. Dieselben Gewichte werden dann auf die Daten von Endline 1 angewendet. Dabei wird implizit davon ausgegangen, dass zwischen Beginn der Mikrofinanzdienstleistungen und Endline 1 ein ähnlicher Auswahlprozess stattgefunden hat. Die Ergebnisse, die in Tabelle A5 für die wichtigsten Ergebnisse dargestellt sind, ähneln sehr den hier präsentierten. (Vollständige Ergebnisse auf Anfrage verfügbar.) Beachten Sie, dass mit diesem Verfahren nur die differentielle Auswirkung von beobachtbaren Variablen auf die Ausfälle korrigiert wird, nicht die von nicht beobachtbaren Variablen. 13 Ergebnisse auswerten Bei der Testausführung und -implementierung treten eine Reihe von Problemen auf, die bei der Interpretation der Ergebnisse berücksichtigt werden sollten. Erstens: Aufgrund des Stichprobenrahmens handelt es sich bei unserer Analyse um eine Intent-to-Treat-Analyse (ITT) anhand einer Stichprobe von „wahrscheinlichen Kreditnehmern“. Das ist also weder die Auswirkung auf die Kreditnehmer noch die durchschnittliche Auswirkung auf die Nachbarschaft. Vielmehr geht es um die durchschnittliche Wirkung des erleichterten Zugangs zu Mikrofinanzen auf die Hauptzielgruppen. Zweitens: Mikrofinanzen waren sowohl in den Test- als auch in den Kontrollgebieten verfügbar, der Zugang war jedoch in den Testgebieten einfacher. Die Inanspruchnahme von Mikrofinanzen ist in den Kontrollregionen tatsächlich höher, was zu experimentellen Abweichungen führt. Die marginalen Kunden können sich jedoch von den ersten Kunden unterscheiden, die in einer Region einen Kredit aufnehmen. Das wirkt sich auch auf die Leistung aus: Die ursprünglichen Leistungsberechnungen wurden durchgeführt, als Spandana davon ausging, dass 80% der infrage kommenden Haushalte nach der Einführung sehr schnell Kunden werden würden. Tatsächlich haben die Daten gezeigt, dass der Anteil in 18 Monaten nur 18 % erreichte und nach zweieinhalb Jahren bei 18% blieb. Das ist niedrig und gab anderen MFIs, die in Hyderabad hinter Spandana lagen, Zeit, aufzuholen. Insgesamt lag die Inanspruchnahme von Mikrofinanzen durch eine Organisation bei EL2 nur bei 33 %. Das ist ein wichtiges Ergebnis und war damals sehr überraschend. Im Nachhinein betrachtet hätte es jedoch mehr Bereiche gebraucht. Das kann nicht nachträglich korrigiert werden. Glücklicherweise konnten nachfolgende Bewertungen von Mikrofinanzprogrammen dies tun und sehr ähnliche Ergebnisse (und Nichtergebnisse) finden, die darauf hindeuten, dass diese Ergebnisse nicht auf zu kleine Stichproben oder eine sehr unrepräsentative Gruppe von Kunden zurückzuführen sind. 4 Ergebnisse Um die Auswirkungen der Verfügbarkeit von Mikrofinanzen in einer Region auf potenzielle Kunden zu schätzen, konzentrieren wir uns auf Schätzungen der Intent-to-Treat-Methode (ITT). Dabei werden die Mittelwerte in Kontroll- und Vergleichsregionen verglichen, wobei die Werte für Kreditnehmer und Nicht-Kreditnehmer gemittelt werden. Wir präsentieren ITT-Schätzungen der Auswirkungen von Mikrofinanzen auf Unternehmen, die vom Haushalt betrieben werden. Bei Unternehmen, deren Inhaber die Befragten sind, untersuchen wir den Unternehmensgewinn, den Umsatz, die Unternehmensinputs und die Anzahl der im Unternehmen beschäftigten Mitarbeiter. (Die Konstruktion dieser Variablen wird in Anhang 1 beschrieben.) In jeder Spalte jeder Tabelle sind die Ergebnisse einer Regression der Form yia = α + β × T reatia + X0aγ + εia aufgeführt. Dabei ist yia ein Ergebnis für Haushalt i in Gebiet a, T reatia ein Indikator dafür, dass der Haushalt in einem Testgebiet lebt, und β ist der Intent-to-Treat-Effekt. X 0 a ist ein Vektor von Kontrollvariablen, die als Referenzwerte auf Ortsebene berechnet werden: Bevölkerung der Region, Gesamtzahl der Unternehmen, durchschnittliche Ausgaben pro Kopf, Anteil der Haushaltsvorstände, die lesen und schreiben können, und Anteil aller Erwachsenen, die lesen und schreiben können. Die Standardfehler werden für die Clusterung auf Ortsebene angepasst und alle Regressionen werden gewichtet, um eine Überrepräsentierung von Spandana-Kreditempfängern und eine höhere Wahrscheinlichkeit für die Nachverfolgung zu korrigieren. Wir haben zwei Regressionsmodelle mit unterschiedlichen Spezifikationen geschätzt: ohne Kontrolle und mit Kontrolle auf Schichtenebene statt auf der Ebene der durchschnittlichen Merkmale in den Kontrollslums. Die Ergebnisse (nicht hier aufgeführt, aber auf Anfrage verfügbar) sind qualitativ unverändert. Die Kontrolle nach Strata erhöht in diesem Fall die Genauigkeit etwas. Einige Ergebnisse, die hier fast signifikant sind, werden mit Strata-Kontrollen signifikant (insbesondere bei den gruppierten Ergebnissen). Bei jeder Studie dieser Art, bei der es viele mögliche Ergebnisse ohne einen einzigen möglichen kausalen Pfad gibt, besteht die Gefahr, dass einzelne signifikante Ergebnisse überinterpretiert werden (oder sogar ein Muster von Ergebnissen erkannt wird, wenn es keines gibt). Wir ergreifen eine Reihe von Maßnahmen, um dieses Problem zu vermeiden. Zuerst berichten wir über das Ergebnis gemäß der Vorlage, der alle Artikel in dieser Ausgabe folgen, um eine Auswahl der Ergebnisse basierend auf ihrer Signifikanz zu vermeiden. Zweitens geben wir für jede Tabelle (die einer „Familie“ von Ergebnissen entspricht) einen Index (nach Katz, Kling und Liebman 2007) aller Ergebnisse in der Familie zusammen an.12 Schließlich geben wir für jedes dieser Ergebnisse sowohl den Standard-p-Wert als auch den für mehrere Hypothesentests angepassten p-Wert für alle Indizes an. Die angepassten p-Werte werden mit dem Abwärtsschrittverfahren von Hochberg (1988) berechnet, mit dem die familienweite Fehlerrate für alle Indizes gesteuert wird. Weitere Informationen finden Sie im Anhang A.4. 12Die Variablen sind so signiert, dass ein positiver Behandlungseffekt ein „gutes“ Ergebnis ist. Anschließend werden sie normalisiert, indem der Mittelwert der Kontrollgruppe subtrahiert und durch die Standardabweichung der Kontrollgruppe geteilt wird. Der Index ist der einfache Mittelwert der normalisierten Variablen. 15 4.1 Kredite von Spandana und anderen Mikrofinanzinstituten Die Testgemeinden wurden nach dem Zufallsprinzip ausgewählt, um Spandana-Filialen zu erhalten. Andere Mikrofinanzinstitute begannen jedoch auch, sowohl in den Test- als auch in den Vergleichsgebieten zu operieren. Wir möchten die Auswirkungen des Zugangs zu Mikrokrediten testen, nicht nur von Krediten von Spandana. In Abbildung 2, Bereich A, ist zu sehen, dass die Kreditaufnahme bei Mikrofinanzinstituten in der Testgruppe bis zur ersten Endlinie tatsächlich höher war als in den Kontrollslums. Die Kreditaufnahme bei anderen Mikrofinanzinstituten machte jedoch einen Teil der Differenz bei den Spandana-Krediten aus. Haushalte in den Kontrollgebieten geben mit einer Wahrscheinlichkeit von 12,7% an, Spandana-Kredite aufgenommen zu haben, während es in den Testgebieten 17,8 % sind (Tabelle 2, Bereich A, Spalte 1). Der Unterschied beim Prozentsatz der Haushalte, die angeben, dass sie bei einer Mikrofinanzinstitution Geld leihen, beträgt 8,4 Punkte (Tabelle 2, Bereich A, Spalte 3). Einige Haushalte, die in den Kontrollgebieten letztendlich bei Spandana Geld geliehen haben, hätten ohne die Intervention bei einer anderen Mikrofinanzinstitution Geld geliehen. Die absolute Höhe der Gesamtkredite von Mikrofinanzinstituten ist zwar nicht sehr hoch, aber in der Testregion etwa 50% höher als in den Vergleichsregionen. Die Spalten 1 und 3 zeigen, dass die Haushalte in der Kontrollgruppe auch deutlich mehr Kredite von Mikrofinanzinstituten (und insbesondere von Spandana) aufnehmen als die Vergleichshaushalte. Im Durchschnitt geben die Haushalte in der Kontrollgruppe 1.000 rupien (13 €) aus, während die Haushalte in der Testgruppe 1.200 rupien (15 €) ausgeben. 1.334 mehr Kredite von Spandana als Kontrollhaushalte und 1. 1.286 weitere von allen Mikrofinanzinstituten (beides signifikant auf dem 1 %-Niveau). Sowohl die absolute Akzeptanzrate als auch die implizite „erste Phase“ sind relativ gering. Dies entspricht jedoch trotz der unterschiedlichen Kontexte den Ergebnissen der meisten anderen Bewertungen der Auswirkungen des Zugangs zu Mikrofinanzen. Im ländlichen Marokko fanden Crépon et al. (2013) heraus, dass die Wahrscheinlichkeit, ein Darlehen von der Mikrofinanzinstitution Al Amana in Gebieten zu erhalten, in denen sie Zugang hat, 10 Prozentpunkte beträgt, während sie in der Kontrollgruppe praktisch null ist. Da es keine andere Mikrofinanzinstitution gibt, entspricht dies der Gesamtsteigerung der Mikrofinanzkredite. In Mexiko stellten Angelucci, Karlan und Zinman (2013) eine Steigerung der Wahrscheinlichkeit um 10 Prozentpunkte fest, dass sich Haushalte in Gebieten, in denen sie Zugang zu einem Kreditgeber hatten, bei der Mikrofinanzinstitution Compartamos Geld leihen, im Vergleich zu einer Kontrollgruppe mit 5 Prozentpunkten. In Äthiopien haben Tarozzi et al. (2013) eine größere Auswirkung der Einführung von Mikrokrediten festgestellt: 36%. Die relativ niedrige Akzeptanzrate in diesen verschiedenen Kontexten ist an sich ein bemerkenswertes Ergebnis, angesichts der hohen Rate informeller Kredite in diesen Gemeinschaften und der vermeintlichen Vorteile von Mikrokrediten gegenüber diesen alternativen Kreditformen. Außer in Fällen, in denen die Zufallsmixe aus Personen bestanden, die bereits ausdrückliches Interesse an Mikrokrediten bekundet hatten, nahm nur eine Minderheit der 16 „wahrscheinlichen Kreditnehmer“ ein Darlehen auf. Tabelle 2 zeigt auch die Auswirkungen des Zugangs zu Mikrofinanzen auf andere Formen der Kreditaufnahme. Ein großer Teil der Kunden gibt an, dass sie eine teurere Schuld zurückzahlen möchten, als Grund für eine Spandana-Kreditaufnahme. Wir sehen tatsächlich einige Bewegungen in dieser Marge. Der Anteil der Haushalte, die informelle Kredite aufnehmen – definiert als Kredite von Familienmitgliedern, Freunden, Geldverleihern und Waren, die auf Kredit vom Verkäufer gekauft werden –, geht in den Testgebieten um 5,2 Prozentpunkte zurück (Spalte 5). Bankkredite sind davon nicht betroffen (Spalte 4). Der Punktschätzwert für den Betrag, der von informellen Quellen geliehen wurde, ist ebenfalls negativ, was auf eine Substitution teurer Kredite durch günstigere Kredite von Mikrofinanzinstituten hindeutet (ein explizites Ziel von Spandana). Der Punktschätzwert ist zwar nicht signifikant, aber im absoluten Wert dem Anstieg der Kredite von Mikrofinanzinstituten (Spalte 5) ziemlich ähnlich. Angesichts des hohen Anteils an informellen Krediten entspricht dies jedoch einem Rückgang von nur 2,6%: In Abbildung 1 sehen wir, dass die informellen Kredite in den Kontrollgebieten vom 30. bis zum 65. Perzentil deutlich niedriger sind. Insgesamt wirkt sich die Behandlung auf den Index der Ergebnisse der Kreditaufnahme aus. Der p-Wert ist auch dann klein, wenn mehrere Hypothesentests über Familien hinweg berücksichtigt werden (Spalte 9). Nach Ablauf der ersten Endlinie begann Spandana gemäß unserer ursprünglichen Vereinbarung mit Spandana, in diesen Bereichen zu expandieren. Auch andere MFIs haben ihre Expansion fortgesetzt. Zwei Jahre später gab es jedoch immer noch einen signifikanten Unterschied zwischen den Slums in Spandana und anderen: In Tabelle 2, Bereich B, ist zu sehen, dass 17% der Haushalte in den Slums, in denen das Programm durchgeführt wurde, bei Spandana Geld geliehen haben, verglichen mit 11% in den Kontrollslums. Andere Mikrofinanzinstitute expandierten sowohl in den ehemaligen Test- als auch Kontrollslums weiter. Die Kreditvergabe durch Mikrofinanzinstitute war insgesamt in der Test- und Kontrollgruppe fast gleich. Bei der zweiten Endline-Umfrage hatten 33, 1% der Haushalte in den ehemaligen Kontrollslums und 33, 3% in den Slums mit Intervention einen Kredit von einer Mikrofinanzinstitution aufgenommen. Da die Kreditvergabe in der Kontrollgruppe jedoch später begann, hatten Haushalte in der Testgruppe durchschnittlich länger Kredite aufgenommen als diejenigen in der Kontrollgruppe. Dies spiegelt sich darin wider, dass sie mehr Kreditzyklen durchlaufen hatten. Bei Endpunkt 2 (Spalte 8) gab es durchschnittlich einen Unterschied von 0,085 Krediteszyklen zwischen den Haushalten in der Test- und der Kontrollgruppe, was sich gegenüber Endpunkt 1 kaum geändert hat.13 Der Hauptunterschied zwischen Test- und Kontrollgruppe bei Endpunkt 2 besteht also in der Länge.13 Dieser Unterschied ist bei Endpunkt 2 nicht mehr signifikant, möglicherweise aufgrund von Erinnerungsfehlern und der Tatsache, dass wir nur Informationen zur maximalen Anzahl von Kreditzyklen erhoben haben, die von einer Mikrofinanzinstitution aufgenommen wurden. Daher wird hier nicht zwischen einem Haushalt unterschieden, der jeweils drei Kreditzyklen von zwei Geldgebern aufgenommen hat, und einem Haushalt, der drei Kreditzyklen von einem Geldgeber aufgenommen hat. 17 % Da Mikrofinanzkredite mit jedem Zyklus steigen, hatten die Haushalte in der Testgruppe auch größere Kredite. Bei denjenigen, die sich Geld leihen, gab es bis zum Ende von Laufzeit 2 einen signifikanten Unterschied von etwa 1.000 rupien. 2.300 € (14%) bei der Kredithöhe (nicht angegeben). Da etwa ein Drittel der Haushalte Kredite aufnimmt, entspricht dies einem (unerheblichen) Unterschied von etwa 1.000 Rupien. 800 € durchschnittliche Kreditaufnahme (Spalte 3). 4.2 Neue Unternehmen und Geschäftsergebnisse In Bereich A von Tabelle 3 sind die Ergebnisse der ersten Endlinie zu Geschäftsergebnissen zu sehen. Spalte 8 zeigt, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein Haushalt ein Unternehmen gründet, in den Test- und Kontrollgebieten tatsächlich nicht wesentlich unterschiedlich ist. In den Vergleichsgebieten haben 4,7% der Haushalte im Jahr vor der Umfrage mindestens ein Unternehmen gegründet, verglichen mit 5,6% in den behandelten Gebieten (Spalte 8). In den Testhaushalten war es jedoch etwas wahrscheinlicher, dass sie im letzten Jahr mehr als ein Unternehmen gegründet haben. Spalte 10 zeigt, dass insgesamt mehr neue Unternehmen in den Testgebieten gegründet wurden: 6,8 pro 100 Haushalte im Vergleich zu 5,3 pro 100 Haushalten in den Kontrollgebieten. Das 90-%-Konfidenzintervall für die Anzahl der neu gegründeten Unternehmen liegt zwischen 0,3 % und 2,6 %. Insgesamt haben Haushalte in der Kontrollgruppe nicht häufiger ein Unternehmen und auch nicht signifikant mehr (Spalten 6 und 7). Da Spandana nur Frauen Kredite gewährt und die Mikrofinanzinstitute die Schaffung von Arbeitsplätzen für Frauen als Ziel haben, werden die marginalen Unternehmen in der Regel von Frauen geführt: In Spalte 11 sehen wir, dass bei der Gründung von Unternehmen in Frauenhand14 (Spalte 11) fast alle zusätzlichen Unternehmen in den Testgebieten von Frauen geführt werden.In den Testgebieten gibt es 0,014 Prozentpunkte mehr Unternehmen in Frauenhand als in den Kontrollgebieten, was einer Steigerung von 55 % entspricht. Haushalte in den Testgebieten waren nicht häufiger bereit, die Schließung eines Unternehmens zu melden. Dies wurde von 3,9% der Haushalte in den Testgebieten und 3,7% der Haushalte in den Vergleichsgebieten angegeben (Spalte 9).15 Haushalte in den Testgebieten investieren mehr in langlebige Wirtschaftsgüter für ihr Unternehmen. Da nur ein Drittel der 14 A-Unternehmen als von Frauen geführt eingestuft wird, wenn die erste Person, die auf die Frage „Wer ist die Inhaberin dieses Unternehmens?“ genannt wird, weiblich ist. Nur 72 von 2.674 Unternehmen haben mehr als einen Inhaber. Das Ergebnis ändert sich nicht, wenn ein Unternehmen als von einer Frau geführt eingestuft wird, weil eine der als Inhaber genannten Personen weiblich ist. 15 Es ist möglich, dass Haushalte, die nicht in unserer Stichprobe vertreten sind, z. B. Haushalte, die nicht seit drei Jahren in der Region leben, in den behandelten Gebieten mit höherer Wahrscheinlichkeit Unternehmen schließen. Aufgrund der relativ geringen Anzahl neuer Unternehmen sind allgemeine Gleichgewichtseffekte auf bestehende Unternehmen jedoch eher unwahrscheinlich. 18 Haushalte haben ein Unternehmen und die meisten Unternehmen verwenden überhaupt keine Assets. Der Punktschätzwert ist im absoluten Wert gering (1. 391 im letzten Jahr, was etwas weniger als einem Drittel der Steigerung der durchschnittlichen Kreditaufnahme bei Mikrofinanzinstituten in den Kontrollhaushalten entspricht. Die Steigerung in der Kontrollgruppe übersteigt jedoch den Gesamtwert der im letzten Jahr von Vergleichshaushalten gekauften langlebigen Geschäftsgüter (39. 280) und ist statistisch signifikant. Die übrigen Spalten in Bereich A von Tabelle 3 enthalten Informationen zum aktuellen Geschäftsstatus sowie zu den Umsätzen, den Eingabekosten und den Gewinnen des letzten Monats (ohne Zinszahlungen). Bei diesen Regressionen stufen wir Haushalte ohne Unternehmen mit null ein. So erhalten wir die Gesamtauswirkung von Krediten auf die Geschäftsaktivitäten, einschließlich der extensiven und intensiven Margen. Haushalte in der Kontrollgruppe haben mehr Unternehmensvermögen (obwohl die T-Statistik für den Vermögensbestand nur 1,56 beträgt). Die Auswirkungen der Behandlung auf Umsätze und Eingaben sind positiv, aber nicht signifikant. Schließlich gibt es eine unerhebliche Steigerung des Unternehmensgewinns (Spalte 5). Da diese Daten Nullen für Haushalte enthalten, die kein Unternehmen haben, wird damit die Frage beantwortet, ob Mikrokredite, wie oft angenommen, das Einkommen armer Haushalte durch die Ausweitung ihrer Geschäftsmöglichkeiten steigern. Die Punktschätzung beträgt 1.000 Rs. 354 € pro Monat entspricht einer Steigerung von etwa 50% im Vergleich zu den Gewinnen des durchschnittlichen Vergleichshaushalts. Dies ist im Verhältnis zu den Gewinnen zwar hoch, bedeutet aber nur eine sehr geringe Erhöhung des verfügbaren Einkommens für einen durchschnittlichen Haushalt. Denken Sie daran, dass der durchschnittliche Gesamtverbrauch dieser Haushalte etwa 1.200 Rs. 7.000 Rupien pro Monat und eine Steigerung von Ein Umsatz von 354 € pro Monat wird das Leben der durchschnittlichen Person, die Zugang zu Mikrokrediten erhält, sicherlich nicht verändern. Betrachten wir alle Geschäftsergebnisse zusammen, sehen wir eine Standardabweichung von 0,037 beim standardisierten Index der Geschäftsergebnisse.Dies ist bei herkömmlichen Standardfehlern signifikant, aber nicht (p-Wert von 0,17), wenn der Mehrfachhypothesentest für verschiedene Ergebnisfamilien berücksichtigt wird.16 Dies ist die ITT-Schätzung.Sie ist unter anderem deshalb niedrig, weil nur wenige Haushalte in den Behandlungsgruppen Mikrokredite in Anspruch genommen haben (und einige auch in der Kontrollgruppe). Der marginale Kreditnehmer in der Testgruppe hat möglicherweise auch weniger Möglichkeiten als jemand, der in der Kontrollgruppe interessiert genug war, um einen Kredit aufzunehmen. Das schließt nicht aus, dass die Unternehmen einiger bestimmter Gruppen vom Darlehen hätten profitieren können. Um dies genauer zu untersuchen, konzentrieren wir uns auf Unternehmen, die bereits vor der Einführung von Mikrokrediten existierten. 16 Der Effekt ist auch nach dieser Korrektur signifikant, wenn wir für Dummy-Variablen für die Strata kontrollieren. 19 Das tun wir in Tabelle 3B.17.Bei Unternehmen, die vor der Expansion von Spandana existierten, sehen wir eine Expansion der Unternehmen (Umsatz, Inputs und Investitionen). Der Gesamtindex für Unternehmen ist signifikant und positiv, auch nach der Korrektur für die Mehrfachinferenz (0,09 Standardabweichung, mit einem p-Wert von 0,057 nach der Korrektur). Wir stellen eine durchschnittliche Gewinnsteigerung von 1. 2.206 in den Behandlungsgebieten, was statistisch signifikant ist und im Vergleich zum Kontrollmittelwert von Rs mehr als eine Verdoppelung darstellt. 2.000. Dieser Anstieg ist nicht auf einige Ausreißer zurückzuführen. Es ist jedoch erwähnenswert, dass er sich im oberen Bereich (Quantile 95 und höher) konzentriert, wie in Abbildung 2 dargestellt. Bei allen anderen Quantilen gibt es nur sehr geringe Unterschiede zwischen den Gewinnen bestehender Unternehmen in Test- und Kontrollgebieten. Es gibt 75 Unternehmen, die über dem 95. Perzentil liegen, also nicht nur ein paar. Der 95. Perzentil des monatlichen Gewinns bestehender Unternehmen liegt bei 1. 14.600 € (oder 1.590 $bei PPP), was sie in dieser Umgebung zu recht großen und profitablen Unternehmen macht. Die überwiegende Mehrheit der Kleinunternehmen macht anfangs nur sehr wenig Gewinn und Mikrokredite helfen ihnen nicht weiter. Die Erkenntnis, dass Mikrokredite am effektivsten Unternehmen helfen, die bereits profitabel sind, widerspricht sowohl der Rhetorik des Mikrokredits als auch der Ansicht der Skeptiker des Mikrokredits. Schließlich haben wir festgestellt, dass die Behandlung zu mehr Unternehmensgründungen geführt hat, insbesondere zu Unternehmen in weiblicher Hand. In Abbildung 3 und den Tabellen 3C und A4 finden Sie weitere Daten zu den Merkmalen dieser neuen Unternehmen. Die Quantilregressionen in Abbildung 3 (Gewinne für Unternehmen, die zu Beginn nicht existierten) zeigen, dass alle Unternehmen zwischen dem 35. und dem 65. Perzentil in den Testgebieten deutlich niedrigere Gewinne erzielen. Tabelle 4, Spalte 5 zeigt, dass sich der durchschnittliche Gewinn aufgrund der fehlerhaften Daten in der Test- und Kontrollgruppe nicht signifikant unterscheidet. Der Median der neuen Unternehmen in den Testgebieten beträgt jedoch 1.000 Rs. 1.250 € niedrigere Gewinne, signifikant auf dem 5-%-Niveau (nicht in den Tabellen aufgeführt, aber in der Abbildung dargestellt). Bei einem durchschnittlichen Neuunternehmen ist es auch deutlich unwahrscheinlicher, dass es Mitarbeiter in den Behandlungsgebieten gibt: Die Anzahl der Mitarbeiter pro Neuunternehmen liegt zwischen 0,29 und nur 0,11 (Spalte 6). Bei neuen Unternehmen ist der Index für alle Ergebnisse negativ (0,081 Standardabweichungen) und bei konventionellen Niveaus signifikant, jedoch nicht nach der Korrektur für die Mehrfachbeobachtung (p-Wert, 0,028). Diese Ergebnisse könnten im Prinzip eine Kombination aus einem Behandlungseffekt und einem Auswahleffekt sein. Tabelle 3 zeigt, dass Haushalte im letzten Jahr nicht häufiger oder seltener ein Unternehmen geschlossen haben. Es gibt also keine durch Mikrofinanzen bedingte Stichprobenauswahl. 20 Da die Wirkung auf bestehende Unternehmen jedoch für die meisten Unternehmen nahe Null liegt (und der Punktschätzwert positiv ist), ist die Wirkung auf neue Unternehmen wahrscheinlich auf eine Auswahl zurückzuführen: Das marginale Unternehmen, das in den Testgebieten gegründet wird, ist weniger profitabel als das marginale Unternehmen in den Kontrollgebieten. Die Hypothese, dass das marginale Unternehmen, das gegründet wird, in der Kontrollgruppe anders ist, wird in Anhang 4, Tabelle 4, weiter gestützt. Dort wird ein Vergleich der Branchen alter und neuer Unternehmen in Kontroll- und Vergleichsgebieten dargestellt.18 Die Branche ist ein Maß für die durchschnittliche Größe und Kapitalintensität eines Unternehmens, die mit geringerer Fehlertoleranz als die tatsächliche Größe oder Asset-Nutzung gemessen werden kann. Die Branchenzusammensetzung von Neugründungen unterscheidet sich jedoch. Insbesondere ist der Anteil der Lebensmittelunternehmen (Tee-/Kaffeestände, Lebensmittelhändler, Kirana-/Kleineinzelhändler und Landwirtschaft) bei neuen Unternehmen in den Testgebieten um 8,5 Prozentpunkte (ca.45%) höher als bei neuen Unternehmen in den Vergleichsgebieten.Der Anteil der Unternehmen aus dem Bereich Rikscha-/Fahrdienste ist bei neuen Unternehmen in den Testgebieten um 5,4 Prozentpunkte (mehr als 50%) niedriger. Beide Unterschiede sind auf dem 10-%-Niveau signifikant. Lebensmittelunternehmen sind die am wenigsten kapitalintensiven Unternehmen in diesen Bereichen, mit einem durchschnittlichen Wert von nur 100.000 Rupien (1.200 €). 930 (vor allem Dosa-Tawas, Töpfe und Pfannen usw.) Rikscha-/Fahrdienste, für die ein Fahrzeug gemietet oder gekauft werden muss, sind die kapitalintensivsten Unternehmen mit einem durchschnittlichen Wert von 1.000.000 Rs. 12.697 € (der Großteil davon sind die Kosten für das Fahrzeug). Mikrokredite sollten die Rentabilitätsschwelle für die Gründung eines Unternehmens senken, wenn die Zinsen niedriger sind als bei anderen Kreditquellen, die den Haushalten zur Verfügung stehen. Eine weitere Erklärung für beide Ergebnisse könnte sein, dass die von Spandana finanzierten Unternehmen mit geringer Rentabilität mit höherer Wahrscheinlichkeit in Frauenhand sind und daher in Sektoren gegründet werden, in denen Frauen aktiv sind. Außerdem sind von Frauen geführte Unternehmen im Allgemeinen weniger profitabel, möglicherweise aufgrund sozialer Einschränkungen, was sie tun können und wie viel Aufwand sie für ein Unternehmen aufwenden können.19 In Bereich B von Tabelle 3 sind die Ergebnisse für die Variablen zur Unternehmensleistung zum Zeitpunkt des zweiten Endpunkts aufgeführt. Wie bereits erwähnt, haben zu diesem Zeitpunkt die Haushalte in der Kontrollgruppe und in der Interventionsgruppe mit gleicher Wahrscheinlichkeit ein Mikrokreditdarlehen, aber das Darlehen in den Interventionsgebieten ist höher und die Darlehensnehmer 19 Das gilt für diese Daten und wurde beispielsweise auch von de Mel et al. (2009) in Sri Lanka festgestellt. 21 haben schon länger einen Kredit. Die Ergebnisse folgen einem klaren Muster, das der Annahme entspricht, dass Kontrollhaushalte jetzt zum gleichen Zinssatz Kredite aufnehmen. Wir stellen keinen signifikanten Unterschied bei der Unternehmensgründung in den Test- und Kontrollgebieten fest: Der Punktschätzwert ist praktisch null (das 90-%-Konfidenzintervall reicht von 2 % weniger neuen Unternehmen bis 2, 5 % mehr). Die neuen Unternehmen befinden sich in denselben Branchen in Test- und Kontrollbereichen und die negativen Auswirkungen für neue Unternehmen im Median sind verschwunden (Ergebnisse ausgelassen). Bei den Ergebnissen der gleichzeitigen Investitionsströme wie der Gründung neuer Unternehmen oder der im Vorjahr erworbenen Unternehmensaktiva (Spalten 8 bis 11) liegt der Punktschätzwert sehr nahe bei Null, die Standardfehler sind jedoch hoch. Unternehmen in den behandelten Gebieten haben dagegen einen deutlich größeren Kapitalstock (Spalte 1). Dies spiegelt die kumulative Wirkung der vergangenen Jahre wider, in denen sie die Möglichkeit hatten, Kredite aufzunehmen und zu expandieren. Trotzdem sind die Gewinne immer noch nicht signifikant höher, obwohl der Punktschätzwert etwa 60% des Mittelwerts der Stichprobe beträgt (mit einer T-Statistik von etwa 1,5). Wie in Abbildung 4 zu sehen, ist die positive Steigerung wieder einmal auf die oberen und unteren Ränder konzentriert, beginnt aber etwas früher, nämlich beim 85. Perzentil. Insgesamt ist Mikrofinanzierung tatsächlich mit (einiger) Unternehmensgründung verbunden: Im ersten Jahr führt sie zu einer Steigerung der Anzahl der neu gegründeten Unternehmen, insbesondere von Frauen (nicht jedoch der Anzahl der Haushalte, die ein Unternehmen gründen). Diese marginalen Unternehmen sind jedoch noch kleiner und weniger profitabel als das durchschnittliche Unternehmen in der Region, von dem die überwiegende Mehrheit bereits klein und unrentabel ist. Außerdem führt es zu höheren Investitionen in bestehende Unternehmen und zu einer Verbesserung der Gewinne der profitabelsten dieser Unternehmen. Bei allen anderen Unternehmen steigen die Gewinne nicht und im Durchschnitt tragen Mikrofinanzen nicht wesentlich zum Wachstum der Unternehmen bei. Auch nach drei Jahren ist die Zahl der Mitarbeiter in Unternehmen, die vor der Gründung von Spandana existierten, nicht gestiegen. 4.3 Arbeitsangebot Der Zugang zu Krediten kann zu einer Erhöhung des Arbeitsangebots führen, um eine Investition oder den Kauf von Konsumgütern zu finanzieren, die aufgrund von Einsparungen und Krediteinschränkungen zuvor nicht in Reichweite waren. In diesem Bereich führen unterschiedliche Bewertungen von Mikrokrediten zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen, von einer besorgniserregenden Zunahme des Arbeitsangebots für Teenager in Augsburg et al. (2013) bis hin zu starken Rückgängen für alle in Crépon et al. (2013). Tabelle 5 zeigt die Auswirkungen des Programms auf das Arbeitsangebot. In der Endline 1 (22 Monate nach Beginn des Programms) steigerten der Haushaltsvorstand und der Ehepartner in den Kontrollhaushalten ihre Arbeitskraft insgesamt um durchschnittlich 3,18 Stunden (90 %-Konfidenzintervall: 0,84, 5,5). Die Steigerung erfolgt ausschließlich in den eigenen Unternehmen der Haushalte und es gibt keine Erhöhung der Anzahl der bezahlten Arbeitsstunden. Diese Stunden sind möglicherweise viel weniger elastisch, wenn die Haushalte sie nicht vollständig selbst wählen. Wir stellen jedoch keinen Anstieg der Arbeitskraft von Teenagern fest, der manchmal als potenzieller Nachteil von Mikrofinanzen befürchtet wird und der in der Studie in Bosnien festgestellt wurde (da die Jugendlichen von ihren Eltern in das Geschäft hineingezogen werden). Tatsächlich arbeiten Teenagermädchen in den Behandlungsgebieten etwa zwei Stunden weniger pro Woche als in den Kontrollgebieten, und dieser Unterschied ist signifikant. Angesichts der Zunahme bei Erwachsenen und der Abnahme bei Teenagern liegt der Gesamtindex nicht überraschend nahe bei null und ist nicht signifikant. Bei Endpunkt 2, als die Kontrollhaushalte mit dem Kredit aufnehmen begonnen haben, verschwindet der Unterschied zwischen Test- und Kontrollgruppe. 4.4 Verbrauch Tabelle 6 enthält Intent-to-Treat-Schätzungen der Auswirkungen von Mikrofinanzen auf die Ausgaben von Haushalten. In den Spalten 1 und 3 von Bereich A ist zu sehen, dass es zwischen den Kontroll- und Vergleichshaushalten keinen signifikanten Unterschied bei den Gesamtausgaben pro Haushalt – entweder insgesamt oder für nicht dauerhafte Verbrauchsgüter – gibt. Der Punktschätzwert ist in beiden Fällen im Wesentlichen null und wir können die Nullhypothese, dass es eine Rs gab, auf dem 5-%-Niveau ablehnen. 85 € pro Monat mehr Gesamtverbrauch pro Erwachsenen und 56 € für nicht dauerhaft haltbare Konsumgüter (etwa 6% des durchschnittlichen Konsums in der Kontrollgruppe und 4% des Konsums nicht dauerhaft haltbarer Güter).20 Die verbesserte Verfügbarkeit von Mikrokrediten geht also nach 15 bis 18 Monaten offenbar nicht mit einer nennenswerten Steigerung des Konsums einher. Das kann natürlich zum Teil daran liegen, dass relativ wenige Menschen Kredite aufnehmen und dass einige in der Kontrollgruppe Kredite von einer anderen MFI aufnehmen.21 Obwohl es keine signifikanten Auswirkungen auf den durchschnittlichen Konsum und den Konsum nicht dauerhafter Güter gibt, gibt es Veränderungen bei der Zusammensetzung der Ausgaben: Spalte 2 zeigt, dass Haushalte in den Testgebieten statistisch signifikante 1. 17, 08 € pro Kopf und Monat22 oder 1. 205 pro 20Die 90-%-Konfidenzintervalle betragen (–51, 71) für den Gesamtverbrauch und (–59, 46) für den Konsum nicht dauerhafter Güter. 21 Beim Gesamtverbrauch ist die implizite Behandlung der Kontrollgruppe (TOT) oder der IV-Schätzung ein Rs. 119 (10 ÷ 0,084) oder 5%, und für den Konsum nicht dauerhafter Güter eine Steigerung von 75 (4%) verringert. Das Konfidenzintervall von 90% für die TOT-Schätzung ist jedoch breit und reicht von einer Steigerung von 840 Rupien (60%) bis zu einer Senkung von 1. 600 (oder 43%) Die Breite der Konfidenzintervalle für die Gesamteffektivität resultiert natürlich aus der niedrigen ersten Phase. 22Der 90 %-Konfidenzintervall ist (1, 33). 23 € pro Kopf im letzten Jahr für langlebige Konsumgüter ausgegeben haben als Haushalte in Vergleichsregionen. Dieser Wert ist wahrscheinlich eine Unterschätzung der Gesamtwirkung von Krediten auf den Kauf von Konsumgütern, da unsere Messung alle auslässt, die sich mehr als ein Jahr vor der Umfrage Geld geliehen haben (die Umfrage fand 15 bis 18 Monate nach der Eröffnung der Zentren statt) und sofort mit dem Kredit ein Konsumgut gekauft haben. Zu den am häufigsten gekauften Gebrauchsgütern gehören Gold und Silber, Motorräder, Saris (in großen Mengen gekauft, vermutlich hauptsächlich für Hochzeiten oder als Bestand für ein Unternehmen), Farbfernseher, Kühlschränke, Rikscha, Computer und Smartphones. Spalten 7 und 8 zeigen, dass es bei den Ausgaben für nicht dauerhafte Verbrauchsgüter keine merkliche Veränderung gab. Der Anstieg der Ausgaben für dauerhafte Verbrauchsgüter durch die Testhaushalte wurde im Wesentlichen durch geringere Ausgaben für „Versuchunggüter“ und Festivals ausgeglichen. Versuchungsgüter sind Waren, für die Haushalte in unserer Ausgangsumfrage angegeben haben, dass sie weniger ausgeben möchten. Dies ist also dieselbe Liste von Waren für alle Haushalte. Dazu gehören in diesem Fall Alkohol, Tabak, Betelblätter, Glücksspiele und Lebensmittel, die außerhalb des Hauses verzehrt werden. Die Ausgaben für verführerische Waren werden um etwa 1.000 Rupien reduziert. 9 € pro Kopf und Monat (Spalte 7). In Spalte 8 sehen wir auch einen starken Rückgang der Ausgaben pro Kopf für das Festival im Vorjahr (1. 12 oder 20% der Kontrollgruppe, signifikant auf dem 10-%-Niveau). Zusammengenommen betrug der durchschnittliche Rückgang des Konsums bei verlockenden Waren und Festen 1. 21 € pro Kopf und Monat. Der Rückgang der Ausgaben für Feste ist nicht auf große Veränderungen bei großen, sehr teuren Zeremonien wie Hochzeiten zurückzuführen (in den Daten sind nur sehr wenige davon zu sehen), sondern scheint auf Rückgänge auf allen Ebenen der Verteilung der Ausgaben für Feste zurückzuführen zu sein. Das absolute Ausmaß dieser Änderungen ist relativ gering: So beträgt die Differenz zwischen dem 17 % der erhöhten Ausgaben für langlebige Konsumgüter pro Kopf und Monat bei Endpunkt 1 entsprechen bei den PPP-Wechselkursen von 2007 etwa 1,75 $. Dies entspricht jedoch einem Anstieg von etwa 17% im Vergleich zu den Gesamtausgaben für langlebige Konsumgüter in den Vergleichsregionen. Außerdem ist dieser Wert ein Durchschnitt von Nicht- und Kreditnehmern und würde höher ausfallen, wenn er nur Kreditnehmern zugeordnet würde. In Bereich B von Tabelle 6 werden die Auswirkungen zum Zeitpunkt der zweiten Endlinie erfasst, wenn sowohl die Test- als auch die Kontrollhaushalte Zugang zum Mikrofinanzprogramm haben. Die Auswirkungen auf die Gesamtausgaben pro Kopf und die Ausgaben für nicht dauerhafte Verbrauchsgüter pro Kopf (Spalten 1 und 3) sind negativ, wobei die T-Statistiken etwa 1 betragen. Die Ausgaben für verführerische Waren sind immer noch um etwa 1.000 INR niedriger. 10 pro Monat (Spalte 7), ähnlich wie bei Endlinie 1, aber der Effekt ist jetzt unerheblich. Die Auswirkungen auf Festivals sind jetzt positiv, aber nicht signifikant. Auch bei den Ausgaben für langlebige Güter gibt es in Endlinie 2 (Spalte 2) keinen durchschnittlichen Unterschied. Da der Hauptunterschied zwischen den Haushalten in der Test- und Kontrollgruppe bei Endpunkt 2 darin besteht, dass die Haushalte in der Testgruppe schon länger Kredite aufnehmen, deuten die Ergebnisse darauf hin, dass die Haushalte in der Testgruppe im zweiten Zyklus einfach den ersten Zyklus mit einem anderen langlebigen Gut (ungefähr derselben Größe) wiederholen, während die Haushalte in der Kontrollgruppe ebenfalls ein langlebiges Gut erwerben. 4.5 Mikrofinanz als soziale Revolution: Bildung, Kinderarbeit und die Stärkung der Rolle der Frau? Die bisherigen Erkenntnisse zeichnen ein anderes Bild als die Standardbeschreibung der Rolle der Mikrofinanzierung im Leben der Armen: Die aufgestaute Nachfrage danach ist nicht überwältigend; viele Haushalte verwenden ihr Darlehen, um einen Haushaltsgegenstand zu erwerben, und reduzieren den vermeidbaren Konsum, um ihn zu finanzieren; einige investieren in ihre Unternehmen, was jedoch nicht zu einem signifikanten Anstieg der Rentabilität der meisten Unternehmen führt. Ein weiteres wichtiges Thema in der Mikrofinanzliteratur ist, dass die Kredite an Frauen vergeben werden und ihnen die Möglichkeit geben, ein eigenes Unternehmen zu gründen. Dies würde zu einer allgemeineren Stärkung der Frauen in den Haushalten führen, was sich wiederum in besseren Ergebnissen für alle auswirken würde, z. B. in Bildung, Gesundheit usw. (z. B. CGAP, 2009). Tatsächlich ist die Anzahl der von Frauen geführten Unternehmen in Endline 1 deutlich gestiegen (Tabelle 7, Spalte 9).23 Um zu prüfen, ob sich dieser Anstieg des Unternehmertums von Frauen in einer größeren Verhandlungsmacht für Frauen niederschlägt, werden in Tabelle 7 die Auswirkungen des Zugangs zu Mikrofinanzen auf die Entscheidungsfindung von Frauen, die Bildung von Kindern und die Arbeitskräfteversorgung untersucht. Viele Studien zur Entscheidungsfindung in Haushalten haben gezeigt, dass eine Steigerung der Verhandlungsmacht von Frauen zu mehr Investitionen in das Humankapital von Kindern führt (siehe Thomas, 1990 und Duflo, 2003). Die Wahrscheinlichkeit, dass Kinder oder Jugendliche zur Schule gehen, hat sich jedoch nicht geändert (Tabelle 7, Spalten 1, 2, 5 und 6). Allerdings ist das Arbeitsangebot von Teenagerinnen zurückgegangen (Tabelle 5, Spalte 5). Es gibt keinen Unterschied bei den Gebühren für Privatschulen oder bei der Einschreibung in Privatschulen im Vergleich zu öffentlichen Schulen. Die Ergebnisse werden aus Platzgründen nicht berücksichtigt. Es gibt auch keinen Unterschied bei der Anzahl der Arbeitsstunden von Mädchen oder Jungen im Alter von 5 bis 15 Jahren. 23 Es gibt keinen Unterschied bei der Anzahl der von Frauen geführten Unternehmen zwischen Test- und Kontrollgruppe in Endline 2. Das ist nicht überraschend, da alle Regionen zu diesem Zeitpunkt Zugang zu Mikrofinanzen haben. 25 (Spalten 3 und 4). Da es viele mögliche Proxys für die Stärkung der Rolle von Frauen und viele „soziale“ Ergebnisse gibt, verwenden wir den Ansatz von Kling et al. (2007), um die Nullhypothese zu testen, dass Mikrokredite keine Auswirkungen auf „soziale Ergebnisse“ haben, im Vergleich zur Alternativhypothese, dass Mikrokredite soziale Ergebnisse verbessern. Wir berechnen einen gleichgewichteten Durchschnitt der Z-Werte für die 16 sozialen Ergebnisse. Mit dieser Methode haben wir die maximale Wahrscheinlichkeit, einen Effekt auf die sozialen Ergebnisse zu erkennen, falls ein solcher Effekt vorhanden ist.24 Spalte 7 zeigt, dass es keinen Effekt auf den Index der sozialen Ergebnisse gibt (Punktschätzung von 0,007 Standardabweichungen). Wir können mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% ausschließen, dass es zu einer Steigerung von mehr als einem Zwanzigstel einer Standardabweichung gekommen ist.25 Das legt nahe, dass es keinen prima-facie-Beweis dafür gibt, dass Mikrokredite zu wichtigen Veränderungen bei den Entscheidungen von Haushalten oder bei den sozialen Ergebnissen führen. Dies ist offenbar nicht nur auf den kurzfristigen Effekt zurückzuführen. Bis zum Endpunkt 2 ändert sich nichts Wesentliches: Der Effekt des Zugangs zu Mikrofinanzen auf den Index zur Stärkung der Rolle von Frauen ist immer noch sehr gering (in der Tat leicht negativ) und unbedeutend. Alles andere als ein geringer Effekt kann weiterhin ausgeschlossen werden. Wir vergleichen Haushalte, die laut EL2 mit gleicher Wahrscheinlichkeit Kredite aufnehmen: Der Hauptunterschied nach EL2 besteht darin, dass Haushalte in der Kontrollgruppe in den ersten 18 Monaten einen besseren Zugang zu Mikrofinanzen hatten. Dies kann die Wahrscheinlichkeit verringern, Unterschiede bei den sozialen Auswirkungen auf Gemeindeebene zu erkennen. 5 Fazit Diese Studie – die erste und am längsten laufende Bewertung des Standardprodukts für Gruppenkredite, das Mikrofinanzen weltweit bekannt gemacht hat – liefert eine Reihe von Ergebnissen, die zu einer Neubewertung der Rolle der Mikrofinanzen führen könnten. Das erste Ergebnis ist, dass die Nachfrage nach Mikrokrediten im Gegensatz zu den Behauptungen von Mikrofinanzinstituten und anderen (einschließlich unseres Partners) bei weitem nicht universell ist. Am Ende unserer drei Wir haben diese Ergebnisse ausgewählt, da sie wahrscheinlich von Veränderungen der Verhandlungsmacht von Frauen innerhalb des Haushalts beeinflusst werden. 25Der 95 %-Konfidenzintervall ist (–0,04; 0,05). Die Einheiten sind Standardabweichungen. 26-jährigen Studienzeitraum nur 38% der Haushalte von einer MFI26 Geld leihen, und das sind Haushalte, die aufgrund ihrer relativ hohen Neigung, Mikrokredite in Anspruch zu nehmen, ausgewählt wurden. Dies scheint keine Anomalie zu sein: Bei zwei weiteren randomisierten Interventionen mit ähnlichem Design (in Marokko und Mexiko) wurde ebenfalls eine relativ geringe Akzeptanz festgestellt. Eine weitere Studie in ländlichen Gebieten Südindiens, die sich speziell auf die Akzeptanz von Mikrofinanzen konzentriert, ergab ebenfalls eine geringe Akzeptanz (Banerjee et al. 2013). Trotz der hohen Grenzrenditen bei Mikrounternehmen, z.B. de Mel et al. (2008), haben die meisten Haushalte entweder kein Projekt mit einer Rendite von mindestens 24%, dem Jahreszinssatz eines Spandana-Kredits, oder sie leihen sich lieber von Freunden, Verwandten oder Geldverleihern aus, da diese Quellen eine größere Flexibilität bieten, trotz Kosten wie höheren Zinsen (von Geldverleihern) oder Schamgefühlen (beim Ausleihen von Freunden oder Verwandten) (Collins et al. 2009). Bei denjenigen, die sich für einen Kredit entscheiden, führt Mikrokredit zwar dazu, dass einige von ihnen ihr Unternehmen ausweiten oder ein Unternehmen in weiblicher Hand gründen, aber es scheint nicht zu einer Flucht aus der Armut auf der Grundlage dieser Kleinunternehmen beizutragen. Der monatliche Konsum, ein guter Indikator für den allgemeinen Wohlstand, steigt bei denjenigen, die frühzeitig Zugang zu Mikrofinanzen hatten, weder kurzfristig (wobei wir vielleicht vorhergesehen haben, dass er sich nicht erhöhen würde, oder sogar einen Rückgang erwartet haben, da die Kreditnehmer den Kauf von Haushalts- oder Geschäftsgütern finanzieren) noch langfristig, nachdem diese Haushalte schon seit einiger Zeit Zugang zu Mikrokrediten haben und diejenigen in der ehemaligen Kontrollgruppe eigentlich den Gürtel enger schnallen müssten. Der Unternehmensgewinn steigt bei der überwiegenden Mehrheit der Unternehmen nicht, obwohl es im oberen Bereich der Rentabilität erhebliche Steigerungen gibt. Diese Studie fand in einer dynamischen städtischen Umgebung in einem Kontext mit sehr hohem Wachstum statt. Mikrokredite scheinen dabei nur eine untergeordnete Rolle gespielt zu haben, könnten aber in anderen Umgebungen andere Auswirkungen gehabt haben. Außerdem haben wir festgestellt, dass der Zugang zu Mikrokrediten in Hyderabad auf kurze Sicht keine erkennbaren Auswirkungen auf Bildung, Gesundheit oder die Stärkung der Frauen hat. Auf lange Sicht (wenn die Kreditzinsen gleich sind, sich die Haushalte in den Kontrollgruppen aber durchschnittlich länger Geld geliehen haben) gibt es immer noch keine Auswirkungen auf die Stärkung der Frauen oder andere soziale Ergebnisse. Die Ergebnisse dieser Studien variieren, aber insgesamt zeichnen sie kein Bild von dramatischen Veränderungen bei den grundlegenden Entwicklungsergebnissen für arme Familien. 26 Die Akzeptanzrate liegt in den Testregionen bei 42% und in den Kontrollregionen bei 33 %. 27 Mikrokredite sind also möglicherweise nicht das „Wunder“, das ihnen manchmal zugeschrieben wird, obwohl sie einigen Haushalten ermöglichen, in ihre Kleinunternehmen zu investieren. Ein Grund dafür könnte sein, dass das durchschnittliche Unternehmen dieser Zielgruppe winzig ist (fast keine davon haben Mitarbeiter), nicht besonders profitabel und auch bei einem hohen Wachstum aufgrund der Kompetenzen der Unternehmer und ihrer Lebenssituation nur schwer zu expandieren. Und die marginalen Unternehmen, die dank Mikrokrediten gegründet werden, sind wahrscheinlich noch weniger profitabel und dynamisch: Wir stellen fest, dass die durchschnittlichen neuen Unternehmen in einer Mikrokredit-Testregion mit geringerer Wahrscheinlichkeit einen Mitarbeiter haben als die neuen Unternehmen in den Kontrollregionen. Außerdem sind die medianen neuen Unternehmen in den Testregionen im Vergleich zu den Kontrollregionen noch weniger profitabel. Mikrokredite wirken sich jedoch auf die Struktur des Haushaltsverbrauchs aus. Haushalte investieren in langlebige Haushaltswaren und beschränken ihren Konsum von verführerischen Waren und Ausgaben für Feste und Partys. Das ist auch einige Jahre später noch der Fall. Dieser Rückgang ist nicht auf einige besonders vorbildliche Haushalte zurückzuführen, sondern scheint sich über die gesamte Stichprobe zu verteilen. Ähnliche Rückgänge bei diesen Arten von Ausgaben sind auch in allen anderen Studien zu beobachten. Der veränderte Konsum scheint also nicht an die Ideologie einer bestimmten MFI gebunden zu sein. Mikrofinanzen wirken sich auch auf die Entscheidungen des Arbeitsangebots aus: Hier stellen wir fest, dass Haushalte, die Zugang zu Krediten haben, anscheinend härter an ihren eigenen Unternehmen arbeiten; in anderen Umgebungen reduzieren sie anstrengende Arbeit an anderer Stelle. Mikrokredite spielen daher ihre Rolle als Finanzprodukt in einer Umgebung, in der der Zugang nicht nur zu Krediten, sondern auch zu Sparmöglichkeiten eingeschränkt ist. Sie erweitert die Möglichkeiten der Haushalte, verschiedene intertemporale Entscheidungen zu treffen, einschließlich geschäftlicher Investitionen. Der einzige Fehler, den die Mikrokreditbefürworter möglicherweise gemacht haben, besteht darin, das Potenzial von Unternehmen für die Armen sowohl als Einnahmequelle als auch als Mittel zur Stärkung ihrer weiblichen Inhaber zu überschätzen. Antwort Hier sind die Antworten auf Ihre Fragen zum Forschungsartikel: Der Artikel wurde im März 2014 veröffentlicht. Die Stichprobe umfasst etwa 6.850 Haushalte. Die Studienmethode ist eine randomisierte Kontrollstudie. 52 von 104 Stadtteilen in Hyderabad, Indien, wurden nach dem Zufallsprinzip ausgewählt, um ein Mikrokreditprogramm von Spandana zu erhalten. Die Studie wurde vom Vanguard Charitable Endowment Program, der ICICI Bank, Spandana und J-PAL finanziert. Die Finanzierung erfolgte nicht durch kommerzielle Geldgeber. Die zentrale Frage ist, welche Auswirkungen der Zugang zu Mikrofinanzen auf Haushalte und Unternehmen hat. Die wichtigsten Ergebnisse sind, dass der Zugang zu Mikrofinanzen den Konsum der Haushalte nicht wesentlich erhöht oder zu großen Veränderungen bei den sozialen Ergebnissen führt. Sie führt jedoch zu höheren Ausgaben für langlebige Güter, zu geringeren Ausgaben für „Verlockungsgüter“ und zu einer leichten Steigerung der Investitionen von Unternehmen, insbesondere bei profitableren Unternehmen.

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