The Determinants of the Efficiency of Microfinance Institutions in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, microfinance institutions have attracted the interest of governments and academics alike, given their unique nature of being financial institutions with a dual mission of promoting social development and reducing poverty. However, concerns have been raised about their effectiveness in achieving these goals while remaining financially sustainable. In this study, we attempt to examine the factors that have the greatest impact on the social, financial, and overall efficiency of microfinance institutions in African regions. We adopt a two-step approach: First, we assess the efficiency scores of 95 microfinance institutions in Africa between 2005 and 2018 using a data envelopment analysis (DEA) approach. We then regress their efficiency scores on a set of determinant variables, capturing the microfinance institutions’ characteristics. Our findings suggest that a majority of institutions prioritize profitability over social outreach. Furthermore, the panel data regression indicates that factors such as profitability, equity capitalization, types of loans, and low gross domestic product (GDP) have a positive influence on microfinance institutions’ efficiency. Conversely, variables including their risk portfolio, grants, microfinance institution status (Non-Governmental Organization (NGO), cooperative, etc.), operational area, political environment, and size exert a negative impact on efficiency. Through this study, we seek to enhance our understanding of microfinance institutions and to identify the factors that impact their operational efficiency, thereby reinforcing their crucial role in advancing financial inclusion, empowering marginalized communities, and fostering inclusive economic growth.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».