Borrowing Requirements, Credit Access, and Adverse Selection: Evidence from Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Do the stringent formal sector borrowing requirements common in many developing countries restrict credit access, technology adoption, and welfare? When a Kenyan dairy's savings and credit cooperative randomly offered some farmers the opportunity to replace loans with high down payments and stringent guarantor requirements with loans collateralized by the asset itself — a large water tank — loan take-up increased from 2.4% to 41.9%. (In contrast, substituting joint liability requirements for deposit requirements did not affect loan take up.) There were no repossessions among farmers allowed to collateralize 75% of their loans, and there was only a 0.7% repossession rate among those offered 96% asset collateralization. A Karlan-Zinman test based on waiving borrowing requirements ex post finds evidence of adverse selection with lowered deposit requirements, but not of moral hazard. A simple model and rough calibration suggests that adverse selection may deter lenders from making welfare-improving loans with lower deposit requirements, even after introducing asset collateralization. We estimate that 2/3 of marginal loans led to increased water storage investment. Real effects of loosening borrowing requirements include increased household water access, reductions in child time spent on water-related tasks, and greater school enrollment for girls.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».