The interaction effect of gender and ethnicity in loan approval: A Bayesian estimation with data from a laboratory field experiment
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microfinance targets women and uses loan provision as a tool for empowerment, which translates into better household nutrition, improved education, and a scale down of domestic violence. However, ethnic discrimination in microfinance may exist in countries with a segregated indigenous population. We assessed this possibility with a field experiment in Bolivia. The controlled laboratory experiment evaluated whether credit officers rejected microloan applications based on the interaction effect of ethnicity and gender of potential borrowers. Point estimates of a Bayesian mixed‐effects logistic regression, estimated with the experimental data, indicate that nonindigenous women have double the chance of loan approval, but indigenous women have only 1.5 times the chance of loan approval when compared with men. While the findings about gender are limited, the evidence for the interaction of gender and ethnicity is more robust and suggests the existence of positive taste‐based discrimination favorable for nonethnic women in Bolivia. We conclude that the affirmative actions towards women promoted by development agencies and microfinance institutions must not overlook ethnicity as an important factor for financial policies of sustainable development. In practice, these policies should be aimed at identifying and reducing both social desirability bias and the structural barriers to financial inclusion that indigenous women may face when trying to obtain access to a loan.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle