Impact measurement in microfinance: Is the measurement of the social return on investment an innovation in microfinance?
Notice bibliographique
Résumé
What is the impact of microfinance and how can it be measured? This paper analyzes the current status of microfinance and methods that are used to analyze its outreach and its impact. Especially on the background of the discussion about a mission drift in microfinance away from a poverty alleviation concept to a financial system approach the impact indicators of microfinance are discussed. So far, many methods measure the output of microfinance rather than the outcome. An analysis of the current mission of the 50 biggest microfinance institutions will be presented that shows that their missions are much more diverse than poverty alleviation or the financial system approach and that it is not possible to connect missions of microfinance institutions with their outreach. Based on this analysis the concept of Social Return on Investment (SROI) and social cost-benefit calculation will be discussed as methods to assess the impact of microfinance. We apply the methods in an exemplary way to demonstrate how they could be used. Based on this analysis we conclude that outcome-based approaches are better suited to measure the impact and outreach of microfinance but that they need much higher efforts because necessary data has to be assessed and useful indicators have to be developed.JEL Codes: A13, C18, C83, D61, G20
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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 | 0,011 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».