Microfinance Complementarity and Trade-Off between Financial Performance and Social Impact
Notice bibliographique
Résumé
There is a widespread belief that providing access to financial services (microfinance) or reaching the poor with microcredit are perfect solutions to establish a sustainable economy or to help kick-start a bottom-up recovery and social development animated by the poor themselves through self-employment and microenterprises. Microfinance has therefore become an important instrument for poverty alleviation and for improving the welfare of the poor in both developing and transition economies. Due to the difficulty of targeting the poor, who have a lack of collateral, microfinance institutions (MFIs) are called on to achieve a balance between social impact (poverty reduction) and positive financial performance. This paper assumes that the financial objectives of MFIs operate in opposition to each other and that a trade-off is inevitable. Unbalanced panel data of MFIs for the period 1995-2013 has been extracted from the MIX Market website. In order to solve the endogeneity problem, this paper employed the dynamic system GMM (generalized method of moments) of Blundell and Bond (1998) that is considered as the new methodology currently in use in the empirical investigation of the financial performance in banking and finance. This paper outlines some of the parameters that affect the nature of trade-offs and complementarities between social and financial objectives in microfinance performance, and provides empirical evidence from cross-country analysis. Sustainability has a positive link with outreach. MFIs tend to expand their outreach in order to achieve sustainability, based on the advantages of the economies of scale. However, a threshold which makes the trade-offs or complementarities between financial and social objectives reverse if it goes beyond a certain point is also observed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».