Влияние микрокредитования

В данной работе изучается влияние микрокредитования. Мы используем метод сопоставления показателей склонности на основе исходных первичных данных о деловых и личных результатах для сравнения клиентов-ветеранов BNDES - крупнейшего государственного банка развития Бразилии - с сопоставимой выборкой более молодых клиентов. На основе административных данных, а также данных опроса 2107 клиентов из южных и северо-восточных регионов Бразилии, результаты исследования не выявили значительного влияния на доходы, создание рабочих мест, доступ к кредитам и формализацию бизнеса, за исключением беднейших муниципалитетов северо-востока, где микрокредитование оказало положительное влияние.

Выводы, сделанные в ходе исследования, свидетельствуют о том, что микрокредитование не оказало значительного влияния на доходы, создание рабочих мест, доступ к кредитам и формализацию бизнеса.

Резюме

В данной статье исследуется влияние микрокредитования в Бразилии. Мы используем метод оценки пропенсии на основе первичных оригинальных данных о результатах коммерческой и персональной деятельности для сравнения клиентов с большим стажем работы в BNDES - крупнейшем банке развития, принадлежащем правительству Бразилии, - с более молодыми клиентами. На основе административных данных, а также данных, полученных в результате опроса 2 107 клиентов из регионов Юг и Северо-Восток Бразилии, результаты не выявили существенного влияния на доходы, на доходы, создание рабочих мест, доступ к кредитам и структуру предприятий, за некоторым исключением в пределах муниципалитетов, наиболее бедных на севере востока, где микрокредит показал положительный эффект.

Введение

Существующие исследования влияния микрокредитования в основном не показали, что микрокредитование оказывает преобразующее воздействие на жизнь бедных людей, в частности, в отношении получения доходов, потребления и создания рабочих мест. Большинство этих исследований оценивали воздействие микрокредитов с помощью рандомизированных контролируемых испытаний (РКИ), обычно в сотрудничестве с местным кредитором и для относительно небольшого региона страны, в котором действует кредитор (например, Karlan and Zinman 2011; Angelucci et al. 2013; Attanasio et al. 2015; Crépon et al. 2015; Banerjee et al. 2015; Tarozzi et al. 2015). Сноска 1 Помимо этих РКИ, существует также несколько мета-исследований, которые пришли в целом к аналогичным выводам (Stewart et al. 2012; Chliova et al. 2015; Gopalaswamy et al. 2016; Duvendack and Mader 2020). Критику модели микрокредитования в целом можно найти в недавней работе Bateman (2019). Отсутствие успеха микрокредитования обсуждается в Bateman and Maclean (2017). Критические взгляды на финансовую интеграцию, с которыми наше исследование связано на более широком уровне, представлены, например, в работах Duvendack и Mader (2020) и Mader (2018)

.

Наше исследование приходит в целом к такому же выводу, как и эти цитируемые исследования. Однако две особенности, которые представляют собой вклад данного исследования, отличают его от других. Во-первых, мы измеряем воздействие микрокредитования для 16 различных микрофинансовых организаций (МФО), в то время как большинство исследований обычно сосредоточены только на одной МФО. Кроме того, наше исследование позволяет оценить воздействие микрокредитования для двух обширных макрорегионов страны, а не для одного небольшого региона страны, как в большинстве оценок воздействия микрокредитования, где рассматривается внедрение нового продукта (заметными исключениями являются, например, исследования Kaboski и Townsend (2012) для Таиланда и Augsburg et al. 2015 для Боснии и Герцеговины). Это должно повысить внешнюю валидность наших результатов. Кроме того, это первая крупномасштабная оценка влияния микрокредитования в Бразилии - возможно, самой важной экономике Латинской и Южной Америки - с использованием первичных данных.

Современная литература свидетельствует о том, что микрокредитование может иметь значительный краткосрочный, но незначительный долгосрочный эффект (например, Buchenrieder et al. 2019; Hossain et al. 2019). Поэтому мы сравниваем старых (или ветеранов) получателей микрокредитов с (относительно) новыми получателями, чтобы измерить воздействие микрокредитования в Бразилии. Мы осознаем эмпирические недостатки, которые влечет за собой наш подход (см. Karlan 2001). Мы пытаемся обойти эти проблемы, сопоставляя ветеранов и новых клиентов по нескольким параметрам. Сноска 2 Ветераны и новые бенефициары были точно сопоставлены по муниципалитету, МФО, выдавшей кредит, сектору экономики (сельское хозяйство, промышленность и услуги), типу кредита (индивидуальный или групповой контракт), а также по возрастной группе, полу, семейному положению и кредитному рейтингу. Мы объединили процедуру подбора с регрессией OLS (следуя Ho et al. 2007), чтобы измерить разницу в результатах между ветеранами и новыми клиентами как воздействие микрокредитования.

Первичная информация, полученная в ходе исследования, - это данные, полученные в результате исследования.

Сбор первичных данных для оценки воздействия проводился в период с сентября 2016 года по январь 2017 года в сотрудничестве с BNDES, крупнейшим банком развития Бразилии. BNDES полностью принадлежит правительству Бразилии и на момент проведения исследования имел активный портфель микрокредитов на сумму около 230 миллионов долларов США. BNDES не выдает кредиты непосредственно микропредпринимателям, поскольку не имеет филиальной сети; он предоставляет средства МФО, которые направляют их клиентам в соответствии со своими внутренними стандартами и операциями.

Мы получили административные данные о микрофинансовых организациях.

Мы собрали административные данные 38 МФО, получавших средства от BNDES - что составляет 84% всех МФО, использовавших средства BNDES в 2016 году, - и определили примерно 10 700 потенциальных участников опроса. Сноска 3 Затем мы провели одноразовый углубленный опрос 2107 клиентов МФО по нескольким важным для оценки воздействия параметрам: получение дохода, доступ к кредитам, создание рабочих мест и формализация бизнеса. В рамках каждой группы результатов мы использовали несколько зависимых переменных для оценки воздействия микрокредитования в Бразилии. Мы оценили и представили воздействие микрокредитования отдельно для северо-востока Бразилии и для юга. Причина в том, что хотя оба региона являются бедными по западным стандартам, северо-восток Бразилии намного беднее юга и существенно отличается по ряду других параметров (например, культура, инфраструктура), следовательно, смешение людей из обоих регионов при оценке воздействия даст искаженную картину эффектов. Сноска 4 Мы также проверили неоднородность эффекта от лечения в каждом макрорегионе, сравнивая муниципалитеты с разным уровнем человеческого развития. Окончательная выборка состояла из 1601 участника опроса, 1070 из Северо-Востока и 531 из Юга.

Конечно, в выборку вошел 1601 человек.

Наши результаты соответствуют большинству существующих исследований воздействия микрокредитования, поскольку мы не обнаружили преобразующего эффекта микрокредитования по большому количеству параметров воздействия и переменных результатов. Люди в группе лечения, в среднем, не были лучше, чем люди в контрольной группе. В соответствии с этим общим выводом, Дювендак и Мадер (Duvendack and Mader, 2020) представили систематический обзор 32 мета-исследований, в котором они пришли к выводу, что воздействие микрокредитов не оказывает преобразующего эффекта на жизнь бедных людей. Единственный эффект от лечения, который мы обнаружили в нашем исследовании, относится к предприятиям, расположенным в районах с более низким уровнем человеческого развития на северо-востоке страны. В этой подгруппе участников у пожилых бенефициаров более высокие продажи и меньше месяцев, в которые доходы были ниже расходов, по сравнению с контрольной группой. Это должно привести к более высокой прибыли для этих предприятий, но коэффициент в регрессии прибыли, хотя и является относительно большим экономически, не является значимым.

Однако мы обнаружили несколько интересных закономерностей в данных, которые потенциально имеют важные политические последствия. Наиболее устойчивая из них заключается в том, что женщины имеют более низкий доход, чем мужчины, создают меньше рабочих мест (хотя этот эффект экономически незначителен) и имеют меньший доступ к кредитам. Однако эти закономерности действуют только на северо-востоке, но не на юге Бразилии, что может свидетельствовать о гендерной дискриминации на экономически менее развитом северо-востоке. Еще одна интересная закономерность, которую мы наблюдаем, заключается в том, что формализованные предприятия имеют более высокую выручку и доход, но это вполне может быть результатом обратной причинно-следственной связи. Данные также показывают, что предприятия в муниципалитетах с более низким уровнем развития на северо-востоке имеют более высокие кредитные баллы, чем предприятия в муниципалитетах с более высоким уровнем. Это может свидетельствовать о различной практике МФО по привлечению клиентов. Возможно, в относительно богатых муниципалитетах МФО выдают займы и более рискованным клиентам, в то время как в более бедных муниципалитетах они привлекают только клиентов с хорошей кредитной историей. В целом, наши результаты свидетельствуют о необходимости более активного или более эффективного расширения прав и возможностей женщин, например, путем проведения конкретной государственной политики, ориентированной на женщин, особенно в беднейших районах страны.

Институциональные предпосылки

Бразильский банк развития (далее BNDES-Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social) впервые вышел на рынок микрокредитования в 1996 году. В то время банк финансировал МФО, а в последующие годы заключил соглашение о техническом сотрудничестве с Межамериканским банком развития. Деятельность BNDES в области микрокредитования расширилась в 2005 году, когда была создана временная программа (Programa de Microcrédito do BNDES), которая в 2014 году была преобразована в постоянную кредитную линию (Produto BNDES Microcrédito, PBM). Данный продукт не финансирует микропредпринимателей напрямую, а вместо этого предоставляет займы МФО (таким как банки развития или коммерческие банки, кредитные кооперативы, местные агентства развития и неправительственные организации). Эти МФО предоставляют микрозаймы в соответствии с руководящими принципами PNMPO, которые охватывают займы для мелких предпринимателей с годовым доходом до 120 000 BRL (34 285 долларов США), выдаваемые через МФО, в которых есть кредитные специалисты, непосредственно контактирующие с предпринимателями.

BNDES начал предоставлять микрозаймы в рамках этого продукта.

BNDES начал свою деятельность с фондами в 250 миллионов реалов (71,4 миллиона долларов США) и достиг одного миллиарда реалов (286 миллионов долларов США) в 2013 году. Среди активных клиентов BNDES в 2016 году было 45 МФО. Большая часть финансируемых BNDES займов выдается на северо-востоке Бразилии (77%), где Crediamigo является основным клиентом (90% контрактов северо-востока), за ним следует юг Бразилии (15%), где займы распределяются между кредитными кооперативами (26%), коммерческими банками (14%) и местными агентствами развития (60%). На долю МФО Юго-Восточного и Центрально-Западного регионов приходится лишь незначительная часть всех средств, распределяемых BNDES. Это основная причина, по которой бенефициары из этих регионов не включены в нашу выборку.

МФО в нашей выборке также полагаются на финансирование, отличное от финансирования BNDES. Например, 58% из них используют депозиты клиентов, а 49% - финансирование от других государственных банков. Тем не менее, в подавляющем большинстве случаев финансирование BNDES является наиболее важным источником финансирования. Кроме того, МФО, включенные в нашу выборку, составляют около 70% рынка микрокредитования в Бразилии (Gonzalez et al. 2017). Это позволяет предположить, что наши результаты являются репрезентативными для бразильского рынка микрокредитования.

Материалы и методы

Дизайн оценки воздействия

Поскольку проведение РКИ в нашем случае не представлялось возможным по операционным и логистическим причинам, мы провели сравнение между ранними и поздними займами. Таким образом, "лечение" в нашем исследовании означает получение кредита "раньше", а не "позже". В данной работе мы будем использовать взаимозаменяемые термины: новые клиенты и поздние займы, которые составляют "контрольную" группу, и ранние займы и старые/ветераны, которые составляют "лечебную" группу. Такой подход позволил нам наблюдать за эффектами микрокредитования в рамках программы, реализуемой в масштабах всей страны и в самых разных МФО, получить оценки лечения в условиях общего равновесия и избежать предвзятости при выборе места проведения исследования.

Две очевидные угрозы достоверности такого сравнения исходят от отбора и отсева (Karlan 2001). Отсев особенно опасен в нашем проекте, поскольку ранних бенефициаров найти сложнее, чем поздних. Мы решили эту потенциальную проблему, приложив усилия, чтобы дополнить информацию МФО о бенефициарах, используя данные, приобретенные в кредитных бюро. Таким образом, даже если бенефициар прерывал свои отношения с поставщиком микрокредитов, мы обычно могли обновить контактную информацию.

Что касается отбора, то в этом случае мы могли бы использовать данные о бенефициарах, которые были получены от МФО.

Что касается отбора, все лица в нашем исследовании в конечном итоге подали заявку на получение микрофинансового кредита и получили его. По определению, это подразумевает, что любой процесс самоотбора, который может иметь место, обязательно слабее, чем тот, который был бы получен при сравнении между другими типами неслучайно определенных групп бенефициаров и небенефициаров микрозайма (Coleman 2006). Все еще возможно, что ранние бенефициары качественно отличаются от поздних бенефициаров из-за остаточного самоотбора или даже изменений в критериях отбора, используемых микрофинансовыми агентами. Мы стремились минимизировать эту проблему, сравнивая ранних и поздних бенефициаров по многим важным наблюдаемым характеристикам до лечения.

Третья угроза для выводов связана с тем, что операционные трудности, связанные с получением и стандартизацией административных данных от всех МФО, вынудили нас провести опрос через несколько месяцев после того, как недавние бенефициары получили займы. Это произошло потому, что не все МФО выполнили запрос данных, что привело к задержке опроса. В результате к тому времени, когда мы проводили опрос, прошло в среднем восемь месяцев с момента выдачи займов поздним бенефициарам. Таким образом, разница между контрольной и обработанной группами состоит в том, что первый кредит был получен либо за 20 месяцев до опроса, либо за восемь месяцев до него. Учитывая это, наше исследование фактически сравнивает краткосрочные и долгосрочные эффекты микрокредитования в Бразилии. Однако это не означает, что мы сравниваем начинающий и уже состоявшийся бизнес, поскольку как в контрольной, так и в лечебной группе возраст бизнеса был схожим, как мы укажем ниже.

Построение выборки

Мы получили право запрашивать данные обо всех микрокредитах, которые полностью или частично финансировались PBM с момента его внедрения в 2014 году. По каждому такому займу мы получили информацию о конкретном займе (сумма, процентная ставка, количество платежей, первый ли заем или нет), информацию о клиенте (возраст, пол и контактная информация), а также информацию о бизнесе (например, сектор деятельности и доход, когда это возможно). Мы выявили 45 МФО, участвующих в PBM, 38 из которых своевременно ответили на запрос о предоставлении информации для включения в исследование (что составляет более 90% портфеля PBM).

Всего 123 977 микрокредитов, впервые выданных МФО, финансируемыми BNDES, были первоначально отсеяны путем ограничения участников, отвечающих критериям, теми, кто определяется как бенефициары-ветераны (которые получили свой первый кредит от PBM в первом квартале 2016 года) и новые бенефициары (те, кто получил свой первый кредит в первом квартале 2017 года). Сноска 5 В результате у нас осталось 32 494 кредита. Затем мы сопоставили ранних бенефициаров с поздними бенефициарами, чтобы определить подмножество населения, которое могло быть включено в исследование. Старые и новые бенефициары были точно сопоставлены по муниципалитету, МФО, экономическому сектору (сельское хозяйство, промышленность и услуги), типу (индивидуальный или групповой заем), а также по возрастной группе, полу, семейному положению и месяцу получения займа (январь, февраль или март)

.

В результате этой процедуры было получено подмножество из 24 906 кредитов. В связи с операционными соображениями мы дополнительно ограничили это подмножество муниципалитетами, в которых было не менее 30 ранних и 30 поздних бенефициаров (на северо-востоке) и 15 ранних и 15 поздних бенефициаров (на юге), что позволило сформировать подмножество выборки из 10 733 кредитов (или 43% от сопоставленного подмножества). Географический разброс подвыборки отражает географический разброс подобранной подвыборки.

Выборочная подвыборка включает в себя 10 733 кредита (или 10% от подобранной подвыборки).

Из подмножества выборки мы сначала случайным образом отобрали 64 муниципалитета, обеспечив представительство двух макрорегионов страны, которые получают более 90% средств от BNDES на микрокредитование и все уровни развития. Мы стратифицировали муниципалитеты в выборке по уровню развития (измеряемому индексом человеческого развития каждого муниципалитета-HDI-M) в пределах каждого географического региона. Таким образом, мы обеспечили сбалансированную выборку более бедных и более богатых муниципалитетов в Южном и Северо-Восточном регионах. Затем мы получили кредитные баллы на момент получения кредита и через шесть месяцев после этого для всех лиц в подвыборке и далее уточнили соответствие ранних и поздних бенефициаров, используя эту информацию. Сноска 6

Кредитные баллы были связаны с индивидуальным предпринимателем, а не с бизнесом, поскольку большинство финансовых операций в этих компаниях осуществляются с использованием индивидуального идентификационного номера предпринимателя. Кроме того, это позволило нам сопоставить формальных и неформальных предпринимателей. Мы получили кредитные баллы от одного из крупнейших кредитных бюро Бразилии, поэтому они были доступны независимо от их использования МФО в процессе принятия кредитных решений. Более 98% предпринимателей имели достаточно информации в бюро, чтобы иметь кредитный балл. Сноска 7 Это была основополагающая мера для подбора, поскольку она объективна, может быть получена ретроспективно, а также доступна для клиентов-ветеранов. После включения кредитной оценки мы провели сравнение по расстоянию Маханалобиса и сопоставили каждого клиента-ветерана с его ближайшим соседом без замены. Затем мы сделали выборку наблюдений из этих пар "лечение-контроль". Из этого уточненного подмножества согласованной выборки была отобрана окончательная выборка из 3223 кредитов. Это число включало возможные замены для достижения ожидаемого числа в 2800 интервью.

Мы смогли завершить 2107 интервью, поскольку 854 предприятия не были найдены, 243 отказались отвечать, а 19 ответов были признаны недействительными из-за проблем с контролем качества. Анализируемая выборка была сокращена до 1602 человек после того, как мы исключили тех, кто сообщил, что ранее получил микрокредит в другой МФО, и тех, кто сообщил, что никогда не имел бизнеса. Окончательная выборка включала займы от 16 различных МФО.

Важно отметить, что не все МФО смогли предоставить необходимую информацию о своих клиентах так быстро, как планировалось изначально. Поэтому мы сравниваем клиентов микрокредитования, у которых кредитный договор с МФО был просрочен в среднем на 8,51 месяца, с клиентами-ветеранами, у которых кредитный договор был просрочен в среднем на 20,81 месяца. Чтобы оценить, привело ли это к различиям в распределении между людьми из лечебной и контрольной групп, мы сравнили новых клиентов с временем кредитного договора ниже медианного и выше медианного. Мы не обнаружили существенных различий в этом сравнении.

Описательная статистика

В таблице 1 представлены описательные статистики выборки, отдельно для Северо-Востока и Юга. Таблицы показывают несколько заметных различий между регионами. Бенефициары на Юге в среднем на 5 лет старше, чем бенефициары на Северо-Востоке. Кроме того, получатели микрокредитов с Юга чаще всего мужчины, чаще женаты и в среднем несколько лучше образованы. Они ведут бизнес немного старше, в основном в секторе услуг (ограниченный услугами, не включающими торговлю материальными активами, например, парикмахерские), в то время как большинство микробизнесов на северо-востоке относятся к коммерческому сектору (деятельность, связанная с торговлей товарами, например, продуктами питания). Бенефициары с Юга также имеют более высокие кредитные баллы, что должно привести к выдаче менее рискованных кредитов. Наиболее заметным различием является статус формализации: 61% всех микробизнесов на Юге были формализованы до получения первого микрозайма, чаще всего в форме индивидуального микропредпринимателя, в то время как на Северо-Востоке это число составляет всего 7%, что указывает на то, что 93% всех бенефициаров на Северо-Востоке владели неформальным бизнесом, когда получили свой первый микрозайм.

В таблице также показано, что бенефициары с Юга имели неформальный бизнес, когда получили первый микрозайм.

В таблице также показаны заметные различия между регионами по итоговым переменным. Бенефициары на юге гораздо богаче своих коллег на северо-востоке, и они также ведут более крупный бизнес. Наконец, бенефициары с Юга также имеют гораздо лучший доступ к кредитам, чем бенефициары с Северо-Востока, что может объясняться их лучшим образованием, большей долей формализованного бизнеса и более высоким уровнем благосостояния.

Главная спецификация

.

Основная спецификация

Чтобы исключить потенциальное влияние различий в отсеве ветеранов и новых клиентов, для основного анализа мы провели второй раунд подбора. Как и на этапе построения выборки, мы соотнесли респондентов опроса о ранних займах (группа лечения) с респондентами опроса о поздних займах (контрольная группа), требуя точного совпадения по муниципалитету и поставщику микрокредитов. Поскольку в ходе опроса была получена гораздо более подробная информация о каждом респонденте, мы смогли расширить набор переменных для сопоставления, включив в него возраст, пол, уровень образования, семейное положение, сектор деятельности, кредитный рейтинг до получения займа, возраст бизнеса, месяц получения займа - с января по март - и статус оформления займа.

<Однако из-за гораздо меньшего числа лиц, доступных для подбора, вместо точного подбора мы провели подбор ближайших соседей с заменой и соотношением контроля к лечению до трех к одному по другим переменным подбора. Учитывая, что выборка уже была составлена из подмножества всех кредитов, показатели склонности очень схоже распределились между кредитами, подвергшимися лечению, и контрольными кредитами.