Beyond Ending Poverty: The Dynamics of Microfinance in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
The recent past has witnessed phenomenal growth in MFIs around the world. Today as many as 200 million people are beneficiaries of microfinance. Given its worldwide attention, microfinance has received serious criticism, including the argument that it is a fad with less-than-expected benefits for the poor. Surely, microfinance is not without any pitfalls. Yet the premise of improving access to financial services for consumption smoothing by the poor has never been a subject of controversy. What has been controversial is whether microfinance can alleviate poverty. That the poor lack an effective and affordable alternative financing mechanism to support income generation does not necessarily mean microfinance is a panacea since it involves entrepreneurial skills, which many poor lack. It is little wonder that studies evaluating the benefits of microfinance have produced conflicting results. Of course, study findings are contextual: They are positive in conducive environments and less so in unfavorable ones. Microfinance must be distinguished from anti-poverty schemes (e.g., conditional cash transfers) because benefits from microfinance-supported activities, which involve participants’ entrepreneurial skills and ability, take time to realize. This book using household long panel survey of 1991/92-2010/11 from Bangladesh addresses some of criticisms—including whether pushing microfinance has made it redundant as a tool for poverty reduction—while investigating whether it still matters for the poor after two decades of extensive growth. The book’s findings confirm the positive effects of continued borrowing from a microfinance program. Despite a manifold increase in microfinance borrowing, loan recovery has not declined and long-term borrowers are not trapped in poverty or debt. Interest rates charged by MFIs are not too high for realizing returns on investment, although the MFIs have scope for lowering them. The book is expected to contribute to the ongoing debate on the cost-effectiveness of microfinance as a tool for inclusive growth and development. It is expected to fill knowledge gaps in understanding the various virtues of microfinance against its portrayal as having drifted from its original poverty-reduction mission.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».