Eine empirische Analyse mit Paneldaten aus Bangladesch

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1 Die Wirkung von Microfinance auf die Bildung der Kinder Eine empirische Analyse mit Paneldaten aus Bangladesch Masterarbeit Eingereicht bei: Prof. Dr. K. Neusser Eingereicht von: Maria Frommelt Herzogstrasse Bern Studierende nach dem Reglement vom 1.September 2006 Bern,

2 Inhaltsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis... II Abbildungs- und Tabellenverzeichnis... III 1. Einleitung Die Mechanismen von Microfinance Was ist Microfinance? Struktur der Kreditmärkte in Entwicklungsländern Formeller Kreditmarkt Informeller Kreditmarkt Informationsprobleme Adverse Selection Ex ante Moral Hazard Ex post Moral Hazard Microfinance als Lösung der Informationsprobleme Gruppenkredite Dynamische Anreize Empirische Evidenz der Wirkung von Microfinance Problem der Selektionsverzerrung Empirische Studien Humankapital und Wirtschaftswachstum Einflussfaktoren von Microfinance auf die Bildung Die Schätzung Instrumentalvariablen Beschreibung des Paneldatensatzes Beschreibung der Instrumental-, abhängigen und unabhängigen Variablen Die Instrumentalvariable Abhängige Variable Unabhängige Variable Ergebnisse Schätzergebnisse Kreditvergabe an Männer und Frauen Weitere Einflussfaktoren Robustheitstests Schlussteil Literaturverzeichnis Anhang I

3 Abkürzungsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis BIDS BIP BRAC BRDB d.h. HDI IV MFI OECD OLS UNDP Unicef v.a. USD 2SLS Bangladesh Institut for Development Studies Bruttoinlandprodukt Bangladesh Rural Advancement Committee Bangladesh Rural Development Board das heisst Human Development Index Instrumentalvariablen Microfinanceinstitution Organization for Economic Cooperation and Development Ordinary Least Squares (Kleinst-Quadrate Schätzung) United Nations Development Programme United Nations International Children's Emergency Fund vor allem United States Dollar Two-Stage-Least Squares II

4 Abbildungs- und Tabellenverzeichnis Abbildungs- und Tabellenverzeichnis Abbildung 1:Vergleich des Treatment Dorf mit dem Kontroll Dorf (Eigene Darstellung, Quelle: Armendáriz de Aghion und Morduch 2005: 215) Tabelle 1: Einfluss der Kreditvergabe auf die Bildung der Kinder Tabelle 2a: Weitere Einflussfaktoren (1.Teil) Tabelle 2b: Weitere Einflussfaktoren (2.Teil) III

5 Einleitung 1. Einleitung Weltweit haben rund 100 Millionen Kinder keine Möglichkeit eine Schulausbildung zu absolvieren. Die Mehrzahl davon sind Mädchen. Ihnen wird ein grundlegendes Menschenrecht verwehrt: Das Recht auf Bildung, welches sowohl in der Deklaration der Menschenrechte als auch in der Konvention über die Rechte des Kindes festgehalten wird (Unicef 2010). Damit in Zukunft alle Menschen dieses Recht auf Bildung ausüben können, verabschiedeten die Vereinten Nationen das zweite der acht Millennium Development Goals zu Gunsten der Bildung: Ensure that, by 2015, children everywhere, boys and girls alike, will be able to complete a full course of primary schooling (UNDP 2010). Wird den Menschen das Recht auf Bildung vorenthalten, führt dies oft zu einer grossen Armut und einem tiefen Entwicklungsstand sowohl auf individueller wie auch auf gesamtwirtschaftlicher Ebene. Deshalb liegen in der Bildung grosse Hoffnungen für eine nachhaltige Entwicklung. Menschen mit einer guten Schulausbildung können sich eher im politischen, sozialen und ökonomischen Leben einbringen und entfalten. Wenn den Kindern wichtige Grundlagen über die Gesundheit, Hygiene und Ernährung vermittelt werden, können sie sich besser vor vermeidbaren Krankheiten schützen. Bildung hilft armen Menschen, ihr wirtschaftliches Potential zu erhöhen und sich besser beim Prozess der Globalisierung einzubringen. Besser ausgebildete Kinder sind eher vor ausbeuterischer Arbeit und sexuellem Missbrauch geschützt. Ausserdem kann das Bevölkerungswachstum besser kontrolliert werden, denn die Kindersterblichkeit sinkt, je länger die Mütter zur Schule gegangen sind. Frauen mit Schulbildung heiraten meist später, bekommen weniger Kinder und können diese besser versorgen (Morduch und Haley 2002:101f.). Diese Vorteile sprechen für eine gezielte Förderung der Bildung. In vielen Entwicklungsländern wird der Schulunterricht jedoch staatlich nicht kostenlos angeboten und ist für viele Haushalte nicht erschwinglich. Durch einen Schulbesuch entstehen nämlich einerseits direkte Kosten wie der Kauf von Schulmaterial. Andererseits entstehen auch indirekte Kosten, wenn die Kinder nicht mehr als Hilfskräfte zur Verrichtung verschiedener Arbeiten eingesetzt werden und dadurch bei der Einkommensgenerierung der Familie nicht mehr mithelfen können. Diese beiden Arten von Kosten fallen beim Haushaltsbudget von reicheren Familien nicht ins Gewicht. Sie können sich eine Schulausbildung für ihre Kinder leisten, welche dadurch einen Zugang zu besser bezahlten Berufen erhalten. Arme Haushalte verfügen hingegen über zu wenig Kapital, um in Humankapital zu investieren. Deshalb haben sie auf dem Arbeitsmarkt 1

6 Einleitung kaum Chancen und können kein oder nur ein geringes Einkommen erzielen. Daraus entsteht eine Armutsfalle, welche nur sehr schwer überwunden werden kann.. Eine verbesserte Schulbildung für die Armen spielt dabei eine wesentliche Rolle (Maldonado 2005: 4). In der vorliegenden Arbeit soll untersucht werden, welchen Einfluss Microfinance zur Verbesserung der Bildung spielt. Microfinance versucht auf innovative Art und Weise, soziale und ökonomische Strukturen zu verändern und damit die Armut zu lindern. Arme Menschen haben zwar vielfach innovative Ideen, wie sie sich aus der Armut befreien können, zur Umsetzung fehlen ihnen jedoch oft die nötigen finanziellen Mittel. Bei traditionellen Banken erhalten sie keine Kredite, denn sie gelten aufgrund folgender zwei Hauptursachen als kreditunwürdig: Arme Individuen beanspruchen nur sehr kleine Kredite von wenigen hundert Franken. Die Betreuung dieser Kunden würde sehr hohe Transaktionskosten mit sich bringen, weshalb die Bank nicht profitabel wirtschaften könnte. Zweitens können arme Menschen keinerlei Vermögenssicherheiten bieten (Morduch 1999: 1569f.). Durch eine Korrektur des Kreditmarktversagens und der damit einhergehenden Bereitstellung von Finanzdienstleistungen für arme Individuen, wird der erste Schritt aus der Armut geschaffen. Die Kreditvergabe kann auch den Bildungsentscheid über mehrere Einflusskanäle beeinflussen. In der vorliegenden Arbeit werden die Mechanismen von Microfinance und die verschiedenen Einflusskanäle auf die Bildung genauer erklärt. Durch die empirische Analyse wird folgende Fragestellung untersucht: Wird durch den Zugang zu Microfinance Programmen die Bildung der Kinder in Bangladesch verbessert? Dazu wird der Datensatz der Weltbank und des Bangladesh Institut for Development Studies (BIDS) untersucht. Dabei wird der Effekt der Vergabe von Microfinance sowohl an Frauen als auch an Männern getrennt untersucht. Bisher gibt es nur eine kleine Anzahl von verlässlichen Studien, welche die Wirkung von Microfinance messen. Ein Grund dafür ist das Problem der Endogenität, weil die Platzierung von Microfinanceprogrammen (MFP) in einer bestimmten Region sowie die Teilnahme am Programm nicht zufällig geschehen. Deshalb müssen die empirischen Schätzmethoden so gewählt werden, dass dieses Problem gelöst wird. Ein geeigneter Ansatz stellt die Verwendung von Instrumentalvariablen (IV) dar. Dieser wird in der vorliegenden Arbeit zur Schätzung des Einflusses von Microfinance auf die Bildung verwendet. Um die nötigen Grundlagen zur Schätzung dieses Einflusses zu schaffen, werden in Kapitel 2 die Mechanismen von Microfinance vorgestellt. Zuerst wird die Frage beantwortet, was Microfinance ist und wer diese Dienstleistung in Anspruch nimmt. ist Die darauffolgenden Kapi- 2

7 Einleitung tel zeigen, weshalb die Nachfrage nach Microfinance so gross ist. Dazu werden die Struktur und Informationsprobleme des ländlichen Kreditmarktes untersucht und die Lösungsansätze von Microfinance vorgestellt. Diese theoretische Betrachtung wird darauffolgend durch einen Überblick über die empirische Literatur ergänzt. Des Weiteren wird die wichtige Frage geklärt, welchen Beitrag die Bildung zur Armutsreduktion leistet und warum es wünschenswert ist, dass Microfinance einen positiven Einfluss auf die Bildung ausübt. Gelingt es zu zeigen, dass Humankapital einen starken und positiven Einfluss auf das Wirtschaftswachstum ausübt, besteht ein überzeugender Grund, Bildung zu fördern. Zuletzt wird präsentiert, über welche Einflusskanäle Microfinance auf die Bildung wirkt. In Kapitel 3 wird das Schätzverfahren der Instrumentalvariablen vorgestellt und die verwendeten Daten beschrieben. Es wird präsentiert, wie die Instrumentalvariablen gebildet werden und die erwarteten Einflüsse der unabhängigen Variablen werden beschrieben Anschliessend werden in Kapitel 4 die Schätzergebnisse vorgestellt. Zum Schluss werden in Kapitel 5 die wichtigsten Erkenntnisse zusammengefasst und ein Ausblick für die Zukunft von Microfinance für Forschung und Politik erstellt. 3

8 Die Mechanismen von Microfinance 2. Die Mechanismen von Microfinance Was ist Microfinance? Wie funktioniert diese viel gelobten Kreditvergabe in der Theorie und Praxis? Durch welche Einflussfaktoren wirkt Microfinance auf die Bildung? Diese und weitere Fragen werden im folgenden Kapitel beantwortet Was ist Microfinance? It's not charity. It's business that can earn money and also help lift the poor out of penury. Muhammad Yunus, Friedensnobelpreisträger und Gründer der Grameen Bank Microfinance wird als wichtiges Instrument der Armutsbekämpfung angesehen, durch welches sich die Menschen mit eigener Kraft aus der Armut befreien können. Weil die Armen von traditionellen Banken keine Kredite erhalten, können sie keine Investitionen tätigen, um eine neue Einkommensquelle zu schaffen. Sie bräuchten beispielsweise nur ein wenig Startkapital, um eine Nähmaschine zu kaufen und dadurch eine Schneiderei zu eröffnen, oder um neues Saatgut zu kaufen, das eine bessere Ernte sichert. Um den armen Menschen diese kleinen Unternehmen zu ermöglichen, sind in den vergangenen drei Jahrzehnten viele Microfinanceinstitutionen (MFI) entstanden. Der Microcredit Summit Campaign Report von 2009 zeigt auf, dass weltweit knapp 155 Millionen Menschen von Microfinance profitierten. Davon gehörten rund 106,6 Millionen Kreditnehmer zu den Ärmsten der Armen. Von diesen sehr armen Kreditnehmern waren 86 Prozent Frauen. Wenn angenommen eine durchschnittliche Familie aus fünf Familienmitgliedern besteht, profitieren von diesen Krediten rund 533 Millionen Menschen. Die Anzahl dieser Mikrokreditnehmer stieg im letzten Jahrzehnt rapide an. Seit 1997 hat sich die Zahl der Kunden um das Achtfache erhöht. Die UNO geht jedoch davon aus, dass noch mindestens 500 Millionen Menschen keine Möglichkeit haben, einen Mikrokredit aufzunehmen. Die Höhe einzelner Kredite ist je nach Region unterschiedlich: Sie liegt in Asien zwischen 50 und 500 Dollar, in Afrika zwischen 100 bis 300 Dollar sowie in Lateinamerika zwischen 500 und 1500 Dollar. Die Kreditzinsen sind für westliche Verhältnisse hoch, jedoch deutlich tiefer als dies bei den informellen Geldhändlern der Fall wäre. Microfinance wendet verschiedene Mechanismen wie Gruppenkredite an, mit denen es viele Mikrokreditinstitute geschafft haben, hohe Rückzahlungsquoten von bis zu 98% zu erreichen. Diese sind um einiges höher als bei herkömmlichen Banken (Microfinance Summit Report 2009: 1ff.). 4

9 Die Mechanismen von Microfinance Die Vereinten Nationen haben das Potential von Microfinance erkannt und das Jahr 2005 als Jahr von Microfinance ernannt. Auch die Vergabe des Friedensnobelpreises an Muhammad Yunus und der von ihm gegründeten Grameen Bank zeugt davon, dass die Bedeutung von Microfinance immer mehr erkannt wird. Auch die Finanzwelt ist ebenfalls auf Microfinance als rentables Geschäft aufmerksam geworden. Microfinance umfasst nebst den Mikrokrediten auch Zusatzleistungen wie Spar-, Versicherungs- und Transferleistungen. Bisher stellen die Mikrokredite aber den wichtigsten Zweig dar und die anderen Leistungen sind sich noch am entwickeln. Ihnen wird aber ein grosses Potential in der Microfinance Revolution (Robinson 2001:9) zugeschrieben und es werden heute schon Kombinationen dieser Finanzdienstleistungen angeboten. Deshalb wird in der vorliegenden Arbeit der Terminus Microfinance verwendet. In den folgenden Kapiteln wird der Grund für die Entstehung dieser Microfinance Bewegung und deren Beitrag zur Lösung der Probleme der Kreditmärkte in Entwicklungsländern beschrieben Struktur der Kreditmärkte in Entwicklungsländern Kreditmärkte stehen seit über vierzig Jahren im Fokus politischer Interventionen in Entwicklungsländern. Es wurde immer wieder versucht, geeignete Kreditinstitutionen zu schaffen, um der armen Bevölkerung günstige Kredite zu gewähren. Der erhoffte Erfolg blieb jedoch meist aus. Deshalb ist es nach Hoff und Stiglitz (1990: 235) unerlässlich, die duale Struktur der Kreditmärkte genau zu verstehen, so dass politische Interventionen einen Beitrag zu deren Stabilisierung leisten können. Im Folgenden werden die Merkmale des formellen und informellen Kreditmarktes beschrieben Formeller Kreditmarkt Der formelle Kreditmarkt besteht aus Kreditinstitutionen wie Zentralbanken, Finanzministerien, kommerziellen Banken und Sparkassen. Diese gewähren Kredite hauptsächlich an Ku n- den, welche eine Kreditsicherheit hinterlegen können, weil dadurch effiziente Rückzahlungsanreize für den Kreditnehmer sowie eine Versicherung gegen die Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls geschaffen wird. Arme Haushalte können aber keine oder nur ungenügende Sicherheiten vorweisen und werden vom formellen Kreditmarkt ausgeschlossen (Ray 1998: 268). Ausserdem werden die formellen Kredite vor allem im urbanen Raum vergeben, weil die Eröffnung von Bankfilialen in ruralen Regionen aufgrund der schlechten Infrastruktur und 5

10 Die Mechanismen von Microfinance der ungenügenden Kommunikationsmittel zu teuer ist. Die Mehrzahl der armen Bevölkerung lebt jedoch in ländlichen Regionen und hat somit keinen Zugang zum formellen Kreditmarkt (Germidis et al. 1991: S.46) Informeller Kreditmarkt Die beschriebenen Zugangsrestriktionen von armen Haushalten in ruralen Regionen begünstigen die Bildung von informellen Kreditmärkten. Diese weisen eine grosse Vielfalt an verschiedenen Kreditgebern auf: Am einen Ende stehen Familienmitglieder und Freunde, welche die Kredite meist auf eine reziproke Art und Weise und ohne Zinsen verleihen. Am anderen Ende der Kreditgeber stehen die sogenannten loan sharks, welche horrend hohe Zinsen verlangen. In der Mitte sind Kreditkooperativen und ROSCAs 1 anzusiedeln, welche meist niedrige Zinsen verlangen (Armendariz und Morduch 2005: 57f.). Der informelle Kreditmarkt wird nach Ray (1998: 540ff.) durch folgende gemeinsame Merkmale charakterisiert: 1. Begrenzte Informationen: Kreditgeber haben in der Regel (ausser bei der Kreditvergabe innerhalb der Familie) nur begrenzte oder gar keine Informationen über die Kreditverwendung und die jeweilige Rückzahlungsentscheidung der Kreditnehmer. 2. Segmentierter Markt: Kreditgeber pflegen vor allem bewährte Beziehungen zu einer kleinen Gruppe von Kunden, weil der Aufwand und die Kosten der Neugewinnung von Kunden aufgrund der unvollständigen Informationen und der damit verbundenen Unsicherheiten sehr gross sind. Dadurch ist der Zugang von neuen Kunden zu Krediten oft schwierig. 3. Gebundene Kreditvergaben: Kredite werden häufig nur innerhalb eines Marktsegmentes gehandelt. Individuen, welche im selben Berufsfeld arbeiten oder eine komplementäre geschäftliche Beziehung zueinander pflegen, schliessen deshalb vorwiegend untereinander Kreditverträge ab. Beispielsweise vergeben Grundbesitzer ihre Kredite vorzugsweise an ihre Pächter und Arbeiter. 4. Hohe und variierende Zinssätze: Informelle Zinssätze weisen eine breite Streuung der Zinssätze auf. Im Wesentlichen hängen sie von der geographischen Lage, dem Kreditgeber und 1 ROSCAs bezeichnen Gruppen von Freunden und Verwandten, welche regelmässig Beträge in eine gemeinsame Kasse einbezahlen. Dieser wird jede Periode einem anderen Mitglied zur Verfügung gestellt. Vergleiche dazu Armendariz und Morduch 2005: 59ff. 6

11 Die Mechanismen von Microfinance den Charakteristiken der Kreditnehmer ab. Grundsätzlich kann aber festgestellt werden, dass die informellen Zinssätze viel höher sind als diejenigen im formellen Sektor Kreditrationierung: Kreditrationierungen sind ein weit verbreitetes Phänomen, da Kreditgeber vielfach nicht in der Lage sind, die Nachfrage nach Krediten zum vorherrschenden Zinssatz ausreichend zu stillen. Es kann auch vorkommen, dass die Kreditnehmer vollständig aus dem Kreditmarkt ausgeschlossen werden. 6. Exklusivität: Die Kreditvergabe ist durch ein exklusives Verhältnis zwischen Kreditnehmern und Kreditgebern gekennzeichnet. Kreditgeber versuchen zu verhindern, dass ihre Kreditnehmer zusätzliche Kredite von anderen Quellen aufnehmen. Diese beschriebenen Merkmale sind eng miteinander verknüpft und nach Hoff und Stieglitz (1993: 36) lassen sich alle Probleme im Kreditmarkt auf die begrenzte Information zurückführen. Deshalb werden nun die Informationsprobleme ausführlich erläutert Informationsprobleme Ländliche Kreditmärkte in Entwicklungsländern weisen folgende Informationsprobleme auf: Beim Problem von Adverse Selection kann das persönliche Risiko eines Kreditnehmers schwer bestimmt werden. Das Problem von Moral Hazard entsteht, wenn der Kreditgeber das Verhalten des Kreditnehmers nicht kontrollieren und sanktionieren kann. Es kann in ex ante und ex post Moral Hazard unterteilt werden. Das erstere Problem existiert nach Vergabe des Kredites, aber noch vor der Erzielung eines Gewinnes und das letztere tritt bei der Verifizierung des Projektergebnisses auf. Diese Probleme werden nun anhand von formalen Beispielen von Armendáriz de Aghion und Morduch (2005) erklärt Adverse Selection Das Problem der Adverse Selection 3 im Kreditmarkt entsteht, wenn die Kreditnehmer für den Kreditgeber unbeobachtbare Charakteristika aufweisen, welche die Rückzahlungswahrscheinlichkeit erheblich beeinflussen. Weil der erwartete Gewinn der Bank von der Rückzahlung der 2 Aleem (1990) untersucht den Kreditmarkt im ländlichen Pakistan und beobachtet, dass die Zinssätze von 18% bis 200% jährlich reichen. Es muss dabei beachtet werden, dass Zinsen auch über andere Kanäle bezahlt werden können, wie beispielsweise durch einen tieferen Verkaufspreis von Lebensmitteln für den Kreditgeber. 3 Das Problem von Adverse Selektion wird erstmals durch Akerlof (1970) erwähnt, welcher die Informationsasymmetrie anhand des Gebrauchtwagenhandels illustriert. 7

12 Die Mechanismen von Microfinance Kredite abhängt, möchte die Bank diejenigen Kreditnehmer identifizieren, welche ihre Kredite mit einer hohen Wahrscheinlichkeit zurückzahlen. Es ist jedoch sehr schwierig, risikofreie von risikoreichen Kreditnehmern zu unterscheiden. Deshalb wendet die Bank verschiedene Screening Instrumente 4 an. Ein solches Instrument stellt der Zinssatz dar. Die Bank erhöht den Zinssatz, um sich gegen schlechte Risiken abzusichern. Dadurch werden die guten Risiken aus dem Kreditmarkt verdrängt und es entsteht eine ineffiziente Situation, weil einige Individuen keinen Kredit aufnehmen, auch wenn dies effizient wäre (Stiglitz und Weiss, 1981: 393). Dieser Mechanismus kann durch folgendes formales Beispiel von Armendáriz de Aghion und Morduch (2005: 37ff.) erklärt werden: Eine Volkswirtschaft besteht aus Profit maximierenden Individuen, welche einen Dollar in ein Projekt investieren können und dazu einen Kredit aufnehmen müssen. Die Kreditnehmer sind heterogen und weisen entweder gute oder schlechte Risiken auf: Die Kreditnehmer mit guten Risiken investieren den Dollar und erlangen daraus einen Ertrag y mit Sicherheit. Wenn Kreditnehmer mit einem schlechten Risiko in ein Projekt investieren, erreichen sie einen Ertrag ȳ mit der Wahrscheinlichkeit p, wobei 0 < p < 1. Mit Glück ist der Profit der risikoreichen Kreditnehmer höher als bei den risikoarmen. Wenn sie jedoch mit Wahrscheinlichkeit 1 p nicht erfolgreich sind, weisen sie einen Ertrag von 0 auf und können den Kredit nicht zurückzahlen. Es wird angenommen, dass der an das Risiko angepasste Ertrag für beide Kreditnehmer pȳ = y gleich hoch ist. Der Kreditgeber wirtschaftet im freien Wettbewerb und möchte mindestens seine Bruttokosten k pro geliehener Einheit decken. Diese umfassen alle bei der Kreditvergabe entstandenen Kosten wie beispielsweise der Refinanzierung. Deshalb ist k > 1 Dollar. Ausserdem wird angenommen, dass der erwirtschaftete Ertrag ist grösser als die Kosten, d.h. y > k und pȳ > k, so dass die erwarteten Erträge der Investments von beiden Kreditnehmern effizient sind. Wenn sich nur Kreditnehmer mit guten Risiken auf dem Markt befinden, setzt die Bank die Bruttozinsrate gleich deren Bruttokosten k. Angenommen es befinden sich risikoreiche und risikofreie Kreditnehmer auf dem Markt und die Bank weiss nur, dass ein Teil q der Kreditnehmer gute Risiken und ein Teil 1 q schlechte Risiken aufweist. Weil der Kreditgeber seine Kosten decken will, wird der Bruttozinssatz R so gesetzt, dass der erwartete Ertrag der 4 Screening bezeichnet das systematische Selektionsverfahren bei der Vergabe von Krediten (Gischer et al. 2005, S.80). 8

13 Die Mechanismen von Microfinance Kreditvergabe den Bruttokosten entspricht und somit q + 1 q p R = k beträgt. Daraus ergibt sich folgender Bruttozinssatz: R = k q + 1 q p (1) Durch einige Umformungen wird ersichtlich, dass der Bruttozins R um den Betrag A = [k (1 q) (1 p)] / q + (1 q) p] grösser ist als k. Deshalb gilt: R = k + A (2) Die Bank erhebt somit zur Risikokompensation einen höheren Zinssatz verglichen mit der Situation in der sich nur gute Risiken auf dem Markt befinden. R kann so hoch steigen, dass die Kreditnehmer mit den guten Risiken keine Kredite mehr nachfragen und nur noch Kreditnehmer mit schlechten Risiken im Kreditmarkt bleiben (Stiglitz und Weiss, 1981, 393). Durch diese unbeobachtbaren Charakterisika der Kreditnehmer kann es sein, dass the lender may not be able to find an interest rate that both (a) appeals to all creditworthy customers and (b) allows the bank to cover its expected costs (Armendáriz de Aghion und Morduch 2005: 39). Somit wurde ersichtlich, dass es in Märkten mit imperfekter Information zu Kreditrationierungen kommt und effiziente Projekte nicht verwirklicht werden Ex ante Moral Hazard Das Problem von ex ante Moral Hazard entsteht, wenn der Kreditgeber nicht überprüfen kann, ob der Kreditnehmer geeignete Aktivitäten wählt und genügend Anstrengungen unternimmt, um einen Gewinn aus dem Projekt zu erwirtschaften. Angenommen die Individuen können wiederum 1 Dollar in ein Projekt investieren, wozu sie einen Kredit aufnehmen. Der Kreditnehmer kann selber entscheiden, ob er sich anstrengt und so mit Sicherheit einen Gewinn y erwirtschaftet, oder ob er nicht arbeitet und dadurch einen Gewinn nur noch mit der Wahrscheinlichkeit p < 1 erzielt. Die Kosten der Anstrengungen des Kreditnehmers werden mit c bezeichnet. Es wird angenommen, dass der Bruttozinssatz R wiederum grösser ist als die Kos- 5 Nebst den Zinsraten sind die Höhe von Krediten und die Kreditsicherheiten oder Eigenkapitalanteile, welche von Banken gefordert werden, weitere Faktoren, die das Verhalten und die Verteilung der Kreditnehmer beeinflussen können. Stiglitz und Weiss (1981) bewiesen, dass eine Erhöhung der Kreditsicherheit zu einem Verlust bei den Banken führt. Dies ist darauf zurück zu führen, dass eine Erhöhung die durchschnittliche Risikoaversion beim Pool der Kreditnehmer senkt oder grössere Anreize entstehen, in risikoreichere Projekte zu investieren. Beide Effekte haben zur Folge, dass Adverse Selektion auftritt und sich Kreditrationierungen verschärfen. 9

14 Die Mechanismen von Microfinance ten pro Einheit geliehenem Kapital R > k. Der Bruttozins R kann nur zurück bezahlt werden, wenn der Kreditnehmer tatsächlich Profite erwirtschaftet. Wird sich nun der Kreditnehmer anstrengen, um einen positiven Ertrag zu erzielen? Um diese Frage zu beantworten, müssen die Anreize, Anstrengungen für ein erfolgreiches Projekt zu unternehmen, betrachtet werden. Der Nettoertrag bei Erhöhung der Anstrengungen beträgt (y R) c und bei überhaupt keinen Anstrengungen liegt er bei p (y R). Im zweiten Fall gibt es keine Kosten, aber die Wahrscheinlichkeit des Erfolges ist kleiner. Der Kreditnehmer ist nur bereit, seine Anstrengungen zu erhöhen, falls y R c > p y R (3) Die Auflösung dieser Gleichung ergibt folgenden Bruttozinssatz R < y c 1 p (4) Wenn somit ein Zins höher als y [c / (1 p)] erhoben wird, hat der Kreditnehmer keine Anreize, seine Anstrengungen zu erhöhen. Er verlässt sich aufs Glück und hofft auf einen Gewinn. Falls er aber einen Verlust schreibt, muss nicht er selbst, sondern die Bank die Konsequenzen tragen. Wenn die Bank somit ihr Risiko vermindern will, muss sie den Zinssatz kleiner als diesen Betrag setzen. Nun wird angenommen, dass der Nettoertrag bei genügenden Anstrengungen des Kreditnehmers höher ist als die Kosten der Bank y c > k. In einer perfekten Welt vergibt die Bank in diesem Fall einen Kredit und der Kreditnehmer kann einen positiven Gewinn erwirtschaften. Es besteht aber das Problem, dass die Bank den Kreditnehmer nicht zwingen kann, um die nötigen Anstrengungen zu unternehmen. Somit kann es sein, dass k zwar kleiner als y c aber grösser als y [c / (1 p)] ist. Weil die Bank den Zinssatz mindestens auf den Level der Kosten setzen muss um keine Verluste zu schreiben, ist die Bank gezwungen, einen Bruttozins zu verlangen, so dass R > y c 1 p (5) Wie in (4) gezeigt wurde, unternimmt der Kreditnehmer in diesem Fall aber keine Anstrengungen. Die Bank weiss nun, dass sie bei diesem Zinssatz von den Kreditnehmern betrogen wird und entscheidet sich, keine Kredite zu vergeben (Armendáriz de Aghion und Morduch 2005: 43f.). 10

15 Die Mechanismen von Microfinance Ex post Moral Hazard Ex post Moral Hazard tritt bei der Durchsetzung der Rückzahlungspflichten auf. Diese Situation entsteht einerseits wenn der Kreditgeber den Gewinn des Kreditnehmers nicht überprüfen kann und dadurch fälschlicherweise ein Verlust aufgeführt wird. Andererseits tritt sie aber auch ein, wenn die Höhe des Ertrags zwar kontrolliert, aber die Zurückzahlung der Kredite nicht erzwungen werden kann. Dieses Problem existiert besonders in Entwicklungsländern, wo die Kreditnehmer leicht migrieren und ihre Identität ändern können. In diesen Fällen werden keine Kredite vergeben. Die Problematik kann wiederum am Beispiel von Armendáriz de Aghion und Morduch (2005: 46f.) verdeutlicht werden. Angenommen die Investition von 1 Dollar in ein Projekt ist immer erfolgreich und es wird ein Ertrag y mit Sicherheit erwirtschaftet. Die Kreditnehmer verfügen über ein privates Vermögen w, welches als Sicherheit gehalten wird und der Kreditgeber im Notfall einbeziehen kann. Der Bruttozins R ist so fixiert, dass der Kreditgeber keine Verluste macht. Ein Betrug des Kreditnehmers kann die Bank mit einer Wahrscheinlichkeit s aufdecken. Es stellt sich nun die Frage, unter welchen Umständen der Kreditnehmer den Kredit zurückzahlt. Das Vermögen des Kreditnehmers bei Zurückzahlung des Kredites beträgt y + w R. Bei einer Verweigerung der Zurückzahlung beträgt es (1 s) (y + w) + sy. Der erste Teil dieser Gleichung beschreibt die Situation, in welcher der Kreditnehmer erfolgreich das Geld nehmen und seine Identität wechseln kann. Dies geschieht mit der Wahrscheinlichkeit (1 s). Falls der Kreditnehmer aber mit der Wahrscheinlichkeit s erwischt wird, muss er die Sicherheit w der Bank zahlen und verbleibt mit dem Ertrag y. Dies wird durch den zweiten Teil der Gleichung beschrieben. Der Kreditnehmer versucht die Bank zu betrügen, wenn folgende Anreizbedingung erfüllt ist: y + w R < (1 s)(y + w) + sy (6) Daraus ergibt sich der Bruttozinssatz R < sw (7) Somit darf der Bruttozins nicht höher sein als die Sicherheit multipliert mit der Wahrscheinlichkeit, dass ein Betrug aufgedeckt wird. Daraus folgt, dass ein Kreditnehmer ohne Schuldensicherheit w = 0 überhaupt keinen Kredit erhält, weil s 0 = 0. Auch wenn eine Sicherheit vorhanden ist, aber die Wahrscheinlichkeit klein ist, dass die Bank sie einbeziehen kann, 11

16 Die Mechanismen von Microfinance verweigert die Bank die Kreditvergabe (Armendáriz de Aghion und Morduch 2005: 45f.). Eine Verbesserung der Eigentumsrechte und des Rechtssystems könnte das Problem der Kr e- ditrationalisierung mildern, weil dadurch Zahlung der Sicherheiten im Falle eines Verlustes erzwungen werden können (De Soto 2000: 39ff.) Microfinance als Lösung der Informationsprobleme Die beschriebenen Informationsprobleme stellen für traditionelle Banken eine unüberwindbare Hürde zur Kreditvergabe an arme Haushalte dar. Durch Microfinance wurden einige Mechanismen entwickelt, um diese Probleme der beschränkten Information zu reduzieren oder sogar zu beseitigen. Der bekannteste Mechanismus sind Gruppenkredite, welche durch die Grameen Bank in den 70er Jahren erstmals eingeführt wurde und heute von der Mehrzahl der Microfinanceinstitutionen angewendet werden. Aufgrund einiger Probleme der Gruppenkredite werden durch Microfinance noch weitere dynamische Anreize geschaffen, um für die Armen effizient Kredite anbieten zu können Gruppenkredite Der folgende Abschnitt setzt sich mit dem Design der Gruppenkredite, deren Potential zur Überwindung von Adverse Selection und Moral Hazard, sowie deren Grenzen und Probleme auseinander. Design der Gruppenkredite Bei diesem Konzept werden Kreditverträge nur an Gruppen verliehen, welche sich vertraglich dazu verpflichten, im Notfall für die Kreditrückzahlung ihrer Partner aufzukommen. Daraus entstehen einige wichtige Vorteile: Kreditnehmer aus derselben Gegend und demselben Umfeld haben ohne hohe Kosten einen guten Zugang zu Informationen über die Charakteristika anderer Kreditnehmer und deren Projekte. Somit können sie das Risiko der Kreditnehmer besser einschätzen als die Bank. Stiglitz (1990) zeigt, dass Gruppenkreditsysteme Anreizstrukturen schaffen können, welche die Gruppenmitglieder zur gegenseitigen Überwachung, dem Peer Monitoring, anregen. Die Kreditnehmer sind stark daran interessiert, ob das Projekt ihrer Partner erfolgversprechend ist, weil sie zur gemeinsamen Haftung, der sogenannten Joint Liability, verpflichtet sind (Besley und Coate 1995: 2ff). 12

17 Die Mechanismen von Microfinance Der Mechanismus der Gruppenkredite wird von den meisten Microfinanceinstitutionen angewendet. Im Folgenden wird System der Grameen Bank erklärt: In einer ersten Tranche erhalten zu Beginn nur zwei Personen aus der Gruppe einen Kredit und müssen die Rückzahlung mittels täglicher Rate leisten. Erst nachdem diese beiden Kredite zurück bezahlt wurden, erhalten die zwei nächsten Personen aus der Gruppe ihre Kredittranche. Diese Fortsetzung folgt jeweils sechs Wochen nach Vergabe des ersten Betrags und der Rückzahlungsprozess verläuft nun gleich wie bei den ersten zwei Personen. Nachdem alle vier Kreditnehmer immer die vollständigen Ratenzahlungen geleistet haben, erhält am Ende auch die fünfte Person ihren Kredit. Dieser letzte Kreditnehmer ist immer der Initiator und Verantwortliche der Gruppe (Armendáriz de Aghion und Morduch 2005: 86f.). Andere Banken haben diesen Mechanismus etwas abgeändert und flexibler gestaltet. Das Prinzip des Mechanismus bleibt aber gleich. Im nächsten Abschnitt wird erklärt, wie dadurch die Informationsprobleme gelöst werden können. Adverse Selection Wie im letzten Kapitel beschrieben wurde, kann Adverse Selection zu einer Kreditrationalisierung führen. Dabei werden die guten Risiken aus dem Markt verdrängt, weil die Bank als Risikokompensation einen höheren Bruttozins verlangt. Dieses Problem kann durch Gru p- penkredite vermindert werden. Durch die Kreditvergabe an Gruppen entsteht einerseits ein direkter Effekt, wenn Kunden der Bank Informationen über potentielle Gruppenmitglieder geben. Andererseits bestehen aber auch indirekte Mechanismen. Diese wirken aufgrund des selbstselektiven Prozesses der Gruppenbildung. Kreditnehmer suchen ihre Partner sehr sorgfältig aus, weil sie im Notfall den Kredit ihrer Gruppenmitglieder selber begleichen müssen. Deshalb formieren sich Kreditnehmer mit guten Risiken nur mit risikoäquivalenten Gru p- penmitgliedern und nicht mit risikoreicheren Individuen zu einer Gruppe 6. Die risikoreichen Individuen verfügen deshalb nur noch über die Option, untereinander Gruppen zu bilden. Diesen Prozess, bei dem sich Gruppenmitglieder mit den gleichen Charakteristika im Gleichgewicht finden, nennt sich Positive Assortative Matching. 7 Die Investitionsprojekte der risikoreichen Gruppenmitglieder misslingen öfter als diejenigen der risikoarmen Gruppen und müssen deshalb aufgrund der gegenseitigen Verantwortung 6 Es stellt sich dabei die Frage, warum risikoreiche Kreditnehmer, welche höhere Erträge erwarten als die risikofreien, nicht einfach die risikofreien Kreditnehmer kompensieren können. Ghatak (1999) beweist, dass dies nicht möglich ist und sich deshalb keine gemischten Gruppen bilden. 7 Der Begriff geht auf Becker (1981) zurück, welcher ihn im Zusammenhang mit dem Heiratsmarkt verwendete. 13

18 Die Mechanismen von Microfinance öfter Rückzahlungen für gescheiterte Gruppenmitglieder übernehmen. Dieser Risikotransfer vom Kreditgeber zum Kreditnehmer hat zur Folge, dass die Kreditnehmer mit guten Risiken trotz den gleichen Vertragskonditionen geringere zu erwartete Kosten haben als schlechte Risiken. Sie müssen somit für einen tieferen effektiven Zins aufkommen als die risikoreichen Kunden. Weil die Kreditgeber dadurch besser gegen das Risiko von Ausfällen versichert sind, senken sie den durchschnittlichen Zinssatz, wodurch die Kreditnehmer mit den guten Risiken nicht mehr vom Markt gedrängt werden (Ghatak 1999: 27ff.) Somit kann das Problem der Adverse Selection verringert werden, obwohl (a) die Bank immer noch keine Informationen besitzt, ob die Kreditnehmer gute oder schlechte Risiken aufweisen und (b) alle Kunden den gleichen Vertrag erhalten (Armendáriz de Aghion und Morduch 2005, S.89). Dieser Effekt kann durch das im letzten Kapitel aufgeführte formelle Modell erklärt werden. Es wird der Frage nachgegangen, wie der Bruttozinssatz R gesetzt werden muss, damit die Bank keine Verluste macht. In diesem Modell vergibt die Bank Kredite an Zweiergruppen und es wird angenommen, dass ein risikoreicher Kreditnehmer, dessen Investitionsprojekt erfolgreich ist, tatsächlich einen nicht erfolgreichen Kreditnehmer kompensieren kann, d.h. ȳ > 2R. Mit der Wahrscheinlichkeit q bildet sich ein Paar, bei dem beide risikofrei sind. Hingegen entsteht mit Wahrscheinlichkeit 1 q ein Paar, bei dem beide Kreditnehmer schlechte Risiken aufweisen. Im letzteren Fall wird die Wahrscheinlichkeit, dass die Bank den Kredit zurückbezahlt bekommt, mit g bezeichnet. Die Wahrscheinlichkeit, dass die Bank gleich zwei nicht erfolgreichen Kreditnehmern einen Kredit vergibt, beträgt (1 p)(1 p). Die Fälle, in denen nur einer oder beide Kreditnehmer erfolgreich sind, treten mit Wahrscheinlichkeit g = 1 (1 p) 2 auf. Die erwartete Rückzahlung eines gegeben Kreditnehmers beträgt somit [q + (1 q) g] R. Wie zu erkennen ist, wird der Anteil der risikofreien Kreditnehmer q immer den Betrag R zurück bezahlen, während der andere Anteil 1 q den Betrag R nur mit Wahrscheinlichkeit g zurück erstattet. Damit die Bank keine Verluste macht, muss die erwartete Rückzahlung den Kreditkosten k entsprechen. Daraus ergibt sich der gleichgewichtige Bruttozinssatz: R = k [q + (1 q) g] (8) Im letzten Kapitel wurde der Bruttozinssatz ohne dem Prinzip der Gruppenkredite von R = k q + 1 q p hergeleitet. Weil die Kreditnehmer mit den schlechten Risiken aufgrund der gegenseitigen Verantwortung ihre Kredite öfter zurück zahlen, entspricht g > p. Folglich ist 14

19 Die Mechanismen von Microfinance der Bruttozinssatz mit den Gruppenkrediten tiefer als ohne und die guten Risiken partizipieren wieder im Kreditmarkt (Armendáriz de Aghion und Morduch 2005, 88f.). Ex Ante Moral Hazard Im letzen Kapitel wurde gezeigt, dass der Kreditnehmer keine Anstrengungen leistet, wenn der Bruttozins höher als y [c / (1 p)] gesetzt wird. Wie kann die Situation durch Gruppenkredite und das Peer Monitoring verbessert werden? Um eine Antwort zu finden, wird wiederum angenommen, dass Kredite an Zweiergruppen vergeben werden. Der Nettogewinn der Kreditnehmer beträgt bei Einsatz der erforderlichen Anstrengung (2y 2R) 2c und bei keinen Anstrengungen beträgt er (2y 2R)p 2. Falls das Investitionsprojekt eines Gruppenmitgliedes scheitern sollte, so ist das andere Mitglied für die Begleichung der Gesamtschuld verantwortlich und es bleibt nichts vom Nettogewinn mehr übrig. Gewinne können deshalb nur realisiert werden, wenn die Investitionsprojekte beider Gruppenmitglieder erfolgreich sind. Die Anreizbedingung unter Gruppenkrediten lautet folglich: 2y 2R 2c > (2y 2R)p 2 (9) Daraus ergibt sich folgenden Bruttozinssatz R: c R < y (10) 1 p 2 Weil bekannt ist, dass p < 1, muss auch p 2 < p und dadurch (1 p 2 ) > (1 p) gelten. Deshalb ist der Zinssatz bei Gruppenkrediten strikt kleiner als bei einer individuellen Kreditvergabe. Gruppenkredite entschärfen somit wiederum das Problem der Kreditrationalisierung, weil die Anreize, Anstrengung zu leisten, höher sind als bei der individuellen Kreditvergabe. Ex post Moral Hazard Das Problem von ex post Moral Hazard kann durch die Effekte Gruppenkredite und des Peer Monitoring reduziert werden. Im letzten Kapitel wurde gezeigt, dass aufgrund von ex post Moral Hazard ceteris paribus keine Kredite verliehen werden. Kann diese Situation bei Gruppenkrediten verbessert werden? Im System der Gruppenkredite besitzen die Kreditnehmer einen erhöhten Anreiz zur gegenseitigen Kontrolle und zum Vollzug von Schuldrückzahlu n- gen, weil diejenigen, welche ihre Schuld nicht begleichen, die Konsequenz von sozialen Sanktionen zu befürchten haben (Armendáriz de Aghion 1999, S.88). Dies kann wiederum mit der formellen Analyse belegt werden. Es wird angenommen, dass sich alle Kreditnehmer 15

20 Die Mechanismen von Microfinance anstrengen, um einen positiven Ertrag zu erwirtschaften. Die Bank kann jedoch nicht beobachten, welche Kreditnehmer ihre Kredite tatsächlich nicht zurück zahlen können und welche dazu fähig wären, aber fälschlicher Weise einen Verlust vorweisen. Die Gruppenmitglieder weisen Überwachungskosten von k auf, um die tatsächliche Realisierung der Erträge ihrer Partner zu überprüfen. Es wird angenommen, dass mit diesen Informationen die Mitglieder gezwungen werden können, ihre Kredite zurück zu zahlen. Ein Kreditnehmer kann die tatsächlichen Erträge seiner Gruppenmitglieder mit Wahrscheinlichkeit q beobachten. Falls dies der Fall ist, können soziale Sanktionen d gegen das Gruppenmitglied erhoben werden. Ob ein Kreditnehmer nun seinen Kredit zurück zahlt oder nicht, hängt von folgender Anreizbedinung ab: Y R > y q (d + R) (11) Daraus resultiert folgender Zinssatz: R < q 1 q d (12) Das Problem von ex post Moral Hazard ist nun gelöst, weil Kreditgeber bei den Gruppenkrediten im Gegensatz zu den individuellen nun Kredite vergeben (Armendáriz de Aghion und Morduch 2005, 98f.). Grenzen der Gruppenkredite Es wurde gezeigt, dass durch die Methode der Gruppenkredite die Effizienz erhöht wird und dadurch viele Vorteile geschaffen werden. Das Modell birgt aber auch Grenzen und Gefahren, welche im Folgenden vorgestellt werden: (1) Unter gewissen Umständen wirken soziale Sanktionen nicht im beschriebenen Umfang. Es ist fraglich, ob diese in kleinen Dörfern unter Freunden und Verwanden glaubwürdig umgesetzt werden können. Auch sind sie in urbanen Regionen, wo die Kreditnehmer anonym sind, schlecht anwendbar. Wenn die Kreditnehmer die Anstrengungen der anderen nicht beobachten können oder keine Sanktionen anwenden wollen, fördern Gruppenkredite das Trittbrettfahrerproblem (Armendáriz de Aghion und Morduch 2005: 109). (2) Die sozialen Sanktionen können die Kreditnehmer in eine aussichtslose Situation bringen. Es sind Fälle bekannt, in denen sich Frauen als Prostituierte verkaufen um an Geld für die 16

21 Die Mechanismen von Microfinance Kreditrückzahlung zu kommen. Die soziale Ausgrenzung kann die Kreditnehmer sogar in den Selbstmord treiben (Ghatak 1999: 27ff.). (3) Normalerweise müssen Gruppenmitglieder für nicht zurückgezahlte Kredite ihrer Partner aufkommen. Falls sie dies nicht machen, werden sie von weiteren Krediten ausgeschlossen. Armendáriz de Aghion und Morduch (2004: 141) beschreiben jedoch Fälle, in denen die erfolglosen Kreditnehmer nach dem Ausschluss ausgewechselt werden. Wenn dies zu oft gemacht wird, geht die Glaubwürdigkeit der Sanktionswirkung verloren Dynamische Anreize Aufgrund dieser Grenzen des Gruppenmodells werden noch andere dynamische Anreize angewendet. Sie können die Nachteile mildern oder sogar beheben (Morduch 1999: 1552). Die wichtigsten werden nun beschrieben. Progressive Kreditvergabe Kreditnehmern werden zuerst nur geringe Kreditvolumen gewährt. Wenn sie diese rechtzeitig zurück bezahlt haben, bekommen sie das Recht, grössere Summen zu borgen. Diese progressive Kreditvergabe erlaubt es den Kreditgebern, ihre Kunden über deren Zahlungsfähigkeit zu testen. Kreditnehmer, welche ihre Kredite nicht zuverlässig zurück zahlen, können mit relativ geringen Kosten identifiziert und von einem nächsten, grösseren Kredit ausgeschlossen werden. Ausserdem werden dadurch die Opportunitätskosten einer Rückzahlungsverweigerung stark erhöht, weil die Kreditnehmer eine Sperrung von zukünftigen Krediten vermeiden wollen. Dieser Mechanismus verliert aber seine Wirkung, wenn es in der Gegend mehrere MFI gibt. In diesem Fall funktioniert die Drohung einer Kreditkürzung oder verweigerung nicht, weil die Kreditnehmer einfach zu einer anderen Institution wechseln können. Wenn jedoch die MFI gut zusammen arbeiten und die Informationen über die Kreditrückzahlungen der Kunden austauschen, kann dieser Nachteil vermieden werden (Armendáriz de Aghion und Morduch 2004: 141f.). Regelmässige Kreditrückzahlung Eine weitere sehr gebräuchliche Methode ist die regelmässige Kreditrückzahlung, welche bereits kurz nach der Kreditvergabe beginnt. Daraus entstehen einige Vorteile: Einerseits wird die Zahlungsdisziplin der Kreditnehmer deutlich. Es entsteht ein Frühwarnsystem sowohl für den Kreditgeber als auch für die Gruppenmitglieder, welches ihnen Probleme bei der Rück- 17

22 Die Mechanismen von Microfinance zahlung aufzeigt. Andererseits müssen die Kreditnehmer noch über eine andere Einnahmequellen verfügen, welches sie bei den ersten Rückzahlungen verwenden können. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit einer sicheren Zurückzahlung erhöht (Morduch 1999: 1585). Öffentliche Kreditrückzahlungen Die meisten MFI treffen sich mit den Kreditnehmern (auch wenn die Kredite individuell vergeben werden) in grösseren Gruppen und machen die Rückzahlungen öffentlich. Daraus ergeben sich folgende Vorteile: (1) Die Öffentlichkeit verstärkt die Wirkung des sozialen Druckes. (2) Für die Kreditinstitution ergibt sich der Vorteil, dass durch die Betreuung der Kreditnehmer in Gruppen Kosten gespart werden können. (3) Durch den direkten Kontakt können Informationen über andere Kreditnehmer besser eingeholt werden. (4) Bei diesen Treffen können Wissen und Erfahrungen ausgetauscht werden. Durch Trainings im Bereich Gesundheit oder Bildung entsteht dadurch ein Multiplikationseffekt (Yunus, 1999: 7ff.). Förderung der Frauen Traditionelle Banken arbeiten meistens mit männlichen Kreditnehmern zusammen. Microfinance spricht hingegen gezielt Frauen an. Mody (2002) zeigt, dass 80% der Kunden der 34 grössten MFI Frauen sind. Die Grameen Bank hat sogar einen Frauenanteil von 95%. Es gibt mehrere Gründe, warum Kredite an Frauen vergeben werde: (1) Frauen sind von der finanziellen Seite gesehen risikoärmere Kreditnehmer als Männer, weil sie bei ihren Investitionsstrategien vorsichtiger sind 8. (2) Das Problem von ex post Moral Hazard kann limitiert werden, weil die Frauen weniger mobil sind als Männer. Deswegen ist bei ihnen die Chance, dass sie vor der Kreditrückgabe fliehen. 8 Hossain (1988) fand in einer Untersuchung in Bangladesch heraus, dass 81% der Frauen keine Probleme mit den Kreditrückzahlungen hatten. Hingegen 74% der Männer hatten Probleme damit. Auf ähnliche Resultate kamen Khandker et al (1998) ebenfalls für Bangladesch. Sie zeigten, dass 15% der männlichen Kreditnehmer bereits einmal die regelmässigen Zahlungen nicht einhielten. Hingegen alle bis auf 1% der Frauen hatten keine Probleme bei der Rückzahlung. 18

23 Die Mechanismen von Microfinance (3) Frauen sind viel sensibler auf die sozialen Sanktionen und vermeiden diese mehr als Männer. (4) Frauen werden in vielen Ländern benachteiligt und sind unter den Ärmsten der Armen überproportional vertreten (Morduch 1999: 1584). (5) Mehrere Studien wie beispielsweise Khandker (1998) zeigen, dass Frauen Geld eher für die Gesundheit und Schulbildung ihrer Kinder ausgeben als Männer (Armendáriz de Aghion und Morduch 2004: 142f.) Empirische Evidenz der Wirkung von Microfinance Im letzten Kapitel wurden die vielversprechenden Mechanismen von Microfinance beschrieben. Nun stellt sich die Frage, ob diese in der Praxis tatsächlich wirken und dadurch die Armut reduziert werden kann. In diesem Kapitel werden die wichtigsten empirischen Studien vorgestellt. Ein grosses Problem sind bei solchen Untersuchungen die Selektionsverzerrungen. Deshalb wird zuerst explizit darauf eingegangen Problem der Selektionsverzerrung Bei Wirkungsstudien tritt das Problem der Selektionsverzerrungen auf, weil die Platzierung von Microfinanceprogrammen in einer bestimmten Region sowie die Teilnahme am Programm nicht zufällig, sondern endogen bestimmt sind. Beispielsweise ist anzunehmen, dass vor allem innovative und unternehmerisch denkende Haushalte an Microfinanceprogrammen teilnehmen. Sie wären aber auch ohne einen Mikrokredit produktiver als die Nicht- Teilnehmer. Deshalb wird ohne entsprechende Berücksichtigung dieser unbeobachtbaren Selektionskriterien der Treatment Effekt von Microfinance überschätzt (Roodmann und Morduch 2009: 39f.). Bei empirischen Studien des Effektes auf die Bildung kann beispielsweise die Motivation, welche den Haushalt dazu bewegt, Microfinance in Anspruch zu nehmen das Resultat verzerren, weil der Haushalt seine Kinder in die Schule schickt, da er sich der Bedeutung einer guten Ausbildung bewusst ist. Eine naive OLS Schätzung überschätzt einen allfälligen positiven Zusammenhang zwischen Programmteilnahme und Schulbildung der Kinder. Im Koeffizienten der Programmteilnahme steckt neben deren Einfluss auch jener der unbeobachtbaren Motivation, ein sogenannter Omitted Variable Bias (Morduch 1999, S. 1599). Eine Verzerrung in die andere Richtung ist ebenfalls möglich. Wenn beispielsweise eine Institution 19

24 Die Mechanismen von Microfinance gezielt nur sehr arme Haushalte bedient, ist der geschätzte Treatment Effekt negativ, weil die Kontrollgruppe aus weniger armen Verhältnissen stammt als die Treatment Gruppe (Khandker 2005: 268). Diese Über- oder Unterschätzung kann durch folgende Gleichung erklärt werden: Y i = αx i + βt i + ε (13) Y i stellt die abhängige Variable dar und T i ist eine Dummy Variable, welche den Wert 1 für Kreditteilnehmer aufweist und 0 für Nicht-Teilnehmer. Die Matrix X bezeichnet andere beobachtete Merkmale der Individuen und deren sozialer sowie ökonomischer Umwelt. ε bezeichnet den Fehlerterm. Es entsteht eine Selektionsverzerrung, weil unbeobachtbare Grössen im Fehlerterm enthalten sind, welche auch mit der Treatment Variable T korrelieren, so dass cov (T, ε) 0. Dies ist eine Verletzung der zentralen Annahme der OLS Schätzung, dass die Regressoren unabhängig vom Fehlerterm ε sind. Die Korrelation von T und ε verzerrt auch die anderen Schätzer der Gleichung (Khandker et al. 2009: 25f.). Solche Selektionsverzerrungen können zu erheblichen Messfehlern führen. McKernan (2002) zeigte in einer Untersuchung der Grameen Bank, dass eine Vernachlässigung der Selektionsverzerrungen zu einer Überschätzung des Einflusses auf den Profit von Kreditnehmern von rund 100 Prozent führen kann. Deshalb muss eine Methode angewendet werden, um eine geeignete Kontrollgruppe zu finden, damit solche Selektionsverzerrungen reduziert oder vermieden werden können Empirische Studien Bisher wurden nur wenige Wirkungsstudien durchgeführt, welche das Problem der Selektionsverzerrungen genügend berücksichtigten. Die einflussreichsten und aussagekräftigsten Studien stammen aus Bangladesch. Diese verwendeten zwei verschiedene Ansätze, welche im Folgenden vorgestellt werden. Dabei muss jedoch darauf geachtet werden, dass impacts in Bangladesh as well as in other countries have been evaluated only for the most successful programs. Generalization of this result to other programs can be dangerous (Sharma und Buchenrieder 2002: 237). 20

25 Die Mechanismen von Microfinance 1) Verwendung von einem Quasi-Experiment: Die Studie von Pitt und Khanker (1998) untersucht den von der Weltbank und des BIDS aus Bangladesch erhobenen Datensatz 9 mit Hilfe von Instrumentalvariablen 10. Dazu nützt er die Bedingung, dass ein Haushalt nur einen Kredit erhält, wenn er weniger als 50 Hektar Land besitzt. Dies ist die bisher meist zitierte Studie und wird auch als mother of all surveys bezeichnet (Hulme 1997: 85). Deren Resultate zeigten einen grossen Einfluss von Microfinance auf die Kreditnehmer und deren Familien. Die Hauptaussage dieser Studie ist, dass jeder zusätzliche Taka 11, welcher an eine Frau geliehen wird, zu einer Steigerung der Haushaltsausgaben von 0.18 Taka führt. Die Kreditvergabe an Frauen steigert somit die Haushaltsausgaben um 18 Prozent. Wenn der Kredit jedoch an Männer verliehen wurde, konnten die Haushaltsausgaben nur um 11 Prozent gesteigert werden, womit die Wirkung signifikant kleiner ist als bei Frauen. Die Kreditvergabe an Mütter verändern die Wahrscheinlichkeit eines Schulbesuchs sowohl für Jungen und Mädchen. Eine Erhöhung des Kredites an eine Frau von 1 Prozent führt zu einer durchschnittlichen Erhöhung der Wahrscheinlichkeit eines Schulbesuchs der Mädchen um 1.86 Prozentpunkte. Kredite an Väter bewirken eine Verbesserung der Bildung nur von Jungen. Die durchschnittliche Kinderzahl pro Familie nimmt ab und die Stellung der Frau innerhalb des Haushaltes und der Gesellschaft wird gestärkt (Pitt und Khandker 1998: 985f.). Diese Resultate wurden von Morduch (1999b) wegen der verwendeten ökonometrischen Annahmen kritisiert. Er argumentierte, dass die Bedingung des geringen Landbesitzes zur Bildung einer Instrumentalvariablen das Schätzergebnis verzerrt, weil rund 20 Prozent der Haushalte einen Kredit erhalten, auch wenn sie mehr als 50 Hektar Land besitzen. Er untersuchte die gleichen Daten mit einer vereinfachten Schätzmethode und kam zum Ergebnis, dass Microfinance zu keiner Steigerung des Konsums und keiner Verbesserung der Bildung der Kinder führt. Sein Resultat zeigt, dass Microfinance lediglich der Konsumglättung dient. Dadurch sind Haushalte weniger anfällig auf externe Schocks und auf Schwankungen des Ernteertrags aufgrund von Saisonalitäten. Er erklärt sich diese Resultate damit, dass das zusätzlich zur Verfügung stehende Kapital eher für den Kauf von zusätzlichem Land als für den Konsum von Lebensmitteln und eine Investition in Bildung ausgegeben wird. Die Effekte von zusätzlichem Land zeigen sich jedoch erst nach längerer Zeit, nachdem der Boden bewirtschaftet wurde und kann dadurch mit Querschnittsdaten nur beschränkt einbezogen werden. 9 Dieser Datensatz wird auch in der vorliegenden Arbeit zur Schätzung des Einflusses von Microfinance auf die Bildung verwendet und wird im Kapitel 4.2 noch genauer beschrieben. 10 Die Theorie und Verwendung der Instrumentalvariablen wird im Kapitel 4.1 genauer erklärt. 11 Taka ist die Währung von Bangladesch (1 Taka = 0,02 CHF, Stand vom ) 21

26 Die Mechanismen von Microfinance Pitt (1999) reagierte auf die Studie von Morduch (1999b) und weist dessen Kritik der Schätzmethode zurück. Er beweist die Güte der Bedingung des geringen Landbesitzes zur Bildung von Instrumentalvariablen. Pitt (1999) verbessert die Schätzmethode und kommt sogar zu einem leicht stärkeren Einfluss als Pitt und Khandker (1998). 2) Verwendung von Paneldaten: Die Weltbank und das BIDS erhoben 1998/1999 die Daten in Bangladesch ein zweites Mal. Mit den beiden Erhebungen schätzte Khandker (2005) den Einfluss von Microfinance erneut. Dabei hebt er drei wichtige Vorteile gegenüber den Querschnittsdaten hervor: (1) Die Resultate von Querschnittsdaten hängen sehr stark von der angewandten Methode ab und sind deshalb nicht sehr robust. (2) Mit Paneldaten können einfachere statistische Methoden als diejenigen von Pitt und Khandker (1998) angewendet werden. Er verwendet die Fixed-Effects-Methode, welche nicht mehr so stark von der Regel des geringen Landbesitzes abhängt. (3) Die Analyse mit Paneldaten erlaubt es, die Wirkung von Microfinance längerfristig zu überprüfen. Beispielsweise zahlen sich Investitionen in Humankapital erst längerfristig aus, weshalb deren Effekt erst nach einigen Jahren messbar ist (Khandker 2005: 7). Diese Studie war deshalb bisher the most reliable impact evaluation of a microfinance program to date (Goldberg 2005:19). Die Resultate zeigen sogar einen noch stärkeren Effekt von Microfinance auf: Pro 100 an eine Frau geliehene Taka nehmen die durchschnittlichen Haushaltsausgaben um mehr als 20 Taka zu. Davon werden 11.3 Taka für Nahrungsmittel verwendet und 9.2 Taka fliessen in andere Ausgaben fliessen. Bei der Kreditvergabe an Männer Khandker (2005) fand keinen signifikanten Einfluss. Er zeigte ausserdem, dass Nicht-Teilnehmer durch positive Externalitäten auch profitieren. Durch einen Vergleich der Armutsraten wurde deutlich, dass die allgemeine Armut um 17 Prozentpunkte sank. 40 Prozent dieser Armutsreduktion schrieb Khandker (2005) dabei den Mechanismen von Microfinance zu. Diese empirischen Studien untersuchen vor allem die Möglichkeit der Armutsreduktion durch eine Verbesserung des Einkommens. Andere Faktoren wie Humankapital und speziell die Bildung 12 sind aber ebenfalls von grosser Bedeutung, denn nach Becker (1962) führt eine höhere Produktivität zu einem höheren Einkommen. Dies hat einerseits eine positive Wirkung 12 Humankapital entspricht der Summe aller in der Vergangenheit vorgenommenen Erziehungs- und Ausbildungsinvestionen. Die wichtigste Art von Humankapital ist die Ausbildung. Im Gegensatz zu einer Investition in andere Kapitalformen ist eine Investition an eine bestimmte Person gebunden (Mankiw 2000: 437). 22

27 Die Mechanismen von Microfinance für die Individuen, aber andererseits führt dies auch zu einer besseren Entwicklung auf staatlicher Ebene. Im nächsten Kapitel wird deshalb genauer beschrieben, welche Rolle die Bildung beim Wirtschaftswachstum spielt Humankapital und Wirtschaftswachstum Als Grundlage zur Erklärung des Wirtschaftswachstums wird oft das neoklassische Wachstumsmodell von Solow (1956) verwendet. Er postuliert, dass die einzige langfristig relevante Einflussgrösse auf das Wachstum einer Volkswirtschaft der technische Fortschritt sei. Dieser drückt sich aus in einer höheren Arbeitsproduktivität, welche v.a. durch eine bessere Bildung erreicht werden kann. Das Solow- Modell wird aber kritisiert, weil es der Bedeutung des Humankapitals zu wenig Gewicht verleiht. Es kann deshalb erweitert werden 13, so dass die Individuen sowohl in physisches Kapital aber auch in Humankapital sparen können. Dies wird in einem einfachen Modell mit zwei Produktionsinputs, dem physischen Kapital k und dem Humankapital dargestellt 14 : y = k α 1 α (14) Nun wird ein Teil des Outputs konsumiert. Der übrige Teil des Outputs kann auf zwei Arten verwaltet werden: Erstens kann ein Teil s gespart werden, wodurch das physische Kapital erhöht wird: k t + 1 k t = sy t (15) Die zweite Möglichkeit besteht darin, einen Teil q zu sparen, um in Humankapital zu investieren: t + 1 t = qy t (16) Bei einer anfänglichen Ausstattung an physischem Kapital und Humankapital zum Zeitpunkt 0, benannt als {(0), k(0)}, ergibt sich durch die Gleichungen (14), (15) und (16) eine identi- 13 Wichtige Beiträge dazu lieferten Uzawa (1965), Lucs (1988), Barro (1991) und Mankiw, Romer und Weil (1992). 14 Das Bevölkerungswachstum und die Wertminderung werden in diesem einfachen Modell vernachlässigt. Eine Erweiterung des Modells mit diesen zusätzlichen Parametern verändert aber deren Aussagen nicht. 23

28 Die Mechanismen von Microfinance sche Wachstumsrate von y, k und. 15 Diese Wachstumsrate wird durch die Sparrate s und durch q, der Neigung, in Humankapital zu investieren, definiert. Nun wird gezeigt, wie gross diese Wachstumsrate ist. Dazu wird r als das langfristige Verhältnis von Humankapital zu physischem Kapital bezeichnet. Es werden beide Seiten von Gleichung (15) durch k(t) geteilt und mit Gleichung (14) kombiniert, woraus sich die Wachstumsrate des physischen Kapitals ergibt: k t+1 k(t) k (t) = sr 1 α (17) So wird zweitens analog auch Gleichung (16) durch (t) geteilt und Gleichung (1) verwendet, wodurch folgende Gleichung der Wachstumsrate des Humankapitals entsteht: t+1 (t) (t) = qr α (18) Weil diese beiden Wachstumsraten langfristig gleich sind und damit das Verhältnis des Humankapitals zu physischem Kapital auch konstant ist, gilt sr 1 α = qr α, oder einfach ausgedrückt: r = q s (19) Diese Gleichung zeigt, dass je grösser das Verhältnis des Sparens in Humankapital relativ zu demjenigen in physisches Kapital ist, umso grösser auch das langfristige Verhältnis des ersteren zum letzteren ist. Somit kann r zur Berechnung der langfristigen Wachstumsrate benutzt werden. Die Wachstumsrate von k zeigt, dass k t+1 k(t) k (t) = sr 1 α = s α q 1 α (20) Die langfristige Wachstumsrate von y, k und ist somit durch folgenden Ausdruck s α q 1 α gegeben. Nun hat die Spar- und Investitionsrate des Humankapitals im Gegensatz zum neoklassischen Solow-Model einen direkten Einfluss auf die Wachstumsrate. Solche Modelle werden als endogene Wachstumsmodelle bezeichnet, weil sie die in der neoklassischen Wachstumstheorie als exogen fixierte Rate des technischen Fortschritts endogen betrachten (Ray 1998: 100ff.). 15 Der Beweis dazu liefert Ray (1998:125f.). 24

29 Die Mechanismen von Microfinance Mankiew et al.(1992) untersuchen die Evidenz des Effektes des Humankapitals auf das Wirtschaftswachstums und kommt zum Schluss, dass sich der Humankapitalstock signifikant auf das pro Kopf Einkommen auswirkt. Auch andere Studien wie beispielsweise Barro (1991 und 2001) finden einen positiven Zusammenhang zwischen dem Humankapitalstock und dem pro Kopf Output. Hanushek und Kimo (2000) untersuchen den Einfluss der Qualität von schulischen Leistungen auf wirtschaftliches Wachstum mit einem endogenen Wachstumsmodell und finden kausale und signifikant positive Effekte Einflussfaktoren von Microfinance auf die Bildung Microfinance beeinflusst die Bildung von Humankapital durch einen Einkommens-, Risk- Management, Geschlechter-, Bildungs-, und Arbeitsmarkteffekt. Diese verschiedenen Einflussfaktoren werden nun präsentiert. Einkommenseffekt Kinder helfen in Entwicklungsländer bei der Einkommensgenerierung oft mit. Wenn die Eltern ihre Kinder zur Schule schicken, fehlen diese bei den alltäglich zu verrichtenden Arbeiten. Somit entstehen nebst den direkten Kosten wie Schul -und Materialgeld auch hohe Opportunitätskosten eines Schulbesuchs. Wird durch den Zugang zu Mikrokrediten die Einkommenssituation der armen Haushalte verbessert, wird die Kinderarbeit weniger häufig benötigt und führt zu einer Verbesserung der Bildung der Kinder (Maldonado 2004:5) Risk- Management-Effekt Arme Haushalte sind auf externe Schocks, wie beispielsweise Unwetter oder Todesfälle in der Familie besonders anfällig. Jacoby und Skoufias (1997) zeigten durch ihre Untersuchung in Indien, dass Notsituationen die Eltern zwingen, ihre Kinder aus der Schule zu nehmen. Dies kommt einerseits daher, dass sie gezwungen sind, ihr für die Schule vorgesehenes Budget für andere Zwecke einzusetzen. Andererseits werden die Kinder gebraucht, um zusätzliches Einkommen zu generieren und deshalb überhaupt nicht mehr oder nicht mehr regelmässig den Unterricht besuchen können. Diese Art auf Notsituationen zu reagieren ist langfristig aufgrund der damit verbundenen Verluste an Humankapital sehr teuer. Durch den Zugang zu Mikrokrediten sind die Haushalte weniger anfällig auf exogene Schocks, wodurch sie über ein konstanteres Einkommen verfügen und den Kindern eine bessere Ausbildung ermöglichen können. 25

30 Die Mechanismen von Microfinance Geschlechtereffekt Wie bereits im Kapitel der dynamischen Anreize erklärt wurde, legen Frauen mehr Wert auf die Bildung ihrer Kinder als Männer. Männer tendieren eher dazu, in physisches Kapital zu investieren (Khandker 2005, Pitt und Khandker 1998). Durch die Vergabe von Mikrokrediten an Frauen, wird deren Unabhängigkeit gefördert und dadurch deren Stellung in der Familie gestärkt. Somit erhalten Frauen durch Microfinance mehr Einfluss bei den Bildungsentscheiden (Maldonado 2003: 7). Deshalb wird erwartet, dass die Mikrokreditvergabe an Frauen einen stärkeren Effekt auf die Bildung der Kinder ausübt als die Kreditvergabe an Männer. Bildungseffekt Die Armut der Haushalte führt zu einer grossen Ungewissheit über ihre Zukunft und somit zu hohen privaten Diskontraten. Deshalb werden oft kurzfristige Entscheidungen über die Bildung der Kinder getroffen, wodurch der nachhaltige Aspekt des Humankapitals nicht berücksichtigt wird. Durch die Trainingsprogramme, welche von vielen MFI wie auch von der Grameen Bank, BRAC und BRDR angeboten werden, wird nebst Gesundheits- und Kindererziehungsfragen auch die Bedeutung der Bildung als ein Mittel zur Einkommensgenerierung hervorgehoben. Durch diese Informationsvermittlung und Erwachsenenbildung nehmen die Kunden die Wichtigkeit der Bildung eher war. Langfristig entsteht dadurch automatisch eine positive Wirkung hin zu einer besseren Bildung. Arbeitsmarkteffekt Durch Mikrokredite können die Haushalte neue Einnahmequellen schaffen und ihre Produktivität steigern (Khandker 1998: 5). Einerseits kann es sein, dass aufgrund von neuen Maschinen und Geräten die Kinderarbeit überflüssig wird und dadurch die Kinder zur Schule gehen können. Andererseits kann auch der Fall eintreten, dass die neuen Aktivitäten zu einer erhöhten Nachfrage nach der Arbeitskraft der Kinder führen. Die Kinder werden direkt in den Betrieb eingespannt oder müssen Aufgaben im Haushalt und die Betreuung der jüngeren G e- schwister übernehmen (Glick und Sahn 2000). Deshalb können die gestiegenen Einkommensmöglichkeiten auch der Arbeitsmarkteffet einen negativen Einfluss auf die Schulbildung der Kinder mit sich bringen (Maldonado 2003: S. 7f). 26

31 Die Schätzung 3. Die Schätzung Der empirische Teil dieser Arbeit beschäftigt sich mit der bereits erwähnten Fragestellung: Wird durch den Zugang zu Microfinance Programmen die Bildung der Kinder in Bangladesch verbessert? Eine Antwort darauf gibt die Schätzung mit Instrumentalvariablen. Diese Methode stellt den klassischen Weg zur Lösung des Endogenitätsproblems dar. Ausserdem werden die Fixed-Effekts-Modell und einige Robustheitstests angewendet. Diese werden nun erklärt Instrumentalvariablen Bildung der Instrumentalvariablen Um die Schätzung mit Instrumentalvariablen zu beschreiben wird ein einfaches Regressionsmodell betrachtet: y = β 0 + β 1 x + u (21) Es wird erwartet, dass x und u korrelieren: Cov x, u 0 (22) Wenn die Gleichung (21) trotz der endogenen Variable x mit OLS geschätzt wird, sind die Schätzer verzerrt und inkonsistent. Deshalb wird eine neue Variable, die Instrumentalvariable z, eingeführt, welche folgende zwei Annahmen erfüllt: (1) z ist nicht korreliert mit u: Cov z, u = 0 (23) (2) z ist korreliert mit x, so dass Cov z, x 0 (24) Die Annahme (23) kann in den meisten Fällen nicht getestet werden, da sie die Kovarianz zwischen z und dem unbeobachtbaren Fehlerterm u beschreibt 16. Die Annahme (24) kann 16 Dies ist nur möglich, wenn eine gute Proxy Variable vorhanden ist. Vergleiche dazu Wooldridge (2006:512). 27

32 Die Schätzung hingegen getestet werden. Der einfachste Weg ist die Schätzung einer einfachen Regression zwischen x und z: x = π 0 + π 1 z + v (25) Weil π 1 = Cov(z,x) Var (z), wird die Annahme (24) nur erfüllt, wenn π 1 0. Deshalb sollte folgende Nullhypothese auf einem kleinem Signifikanzniveau verworfen werden können: H 0 : π 1 = 0 (26) Wenn dies möglich ist, stimmt die getroffene Annahme (24). Nun wird noch gezeigt, dass die Instrumentalvariablen tatsächlich konsistente Schätzer ergeben. Dazu wird die gesamtheitliche Kovarianz zwischen z und y folgendermassen ausgedrückt: Cov z, y = β 1 Cov z, x + Cov z, u. Diese Gleichung kann unter der Annahmen (23) und (24) nach β 1 aufgelöst werden, so dass β 1 = Cov (z,y ) Cov (z,x) (27) Wird nun der Zähler und Nenner durch den Stichprobenumfang gekürzt, ergibt sich folgender Instrumentalvariablen Schätzer von β 1 : β 1 = n i=1 z i z (y i y ) n i=1 z i z (x i x ) (28) Mit einem Datensatz, in denen die abhängigen, unabhängigen und Instrumentalvariablen gegeben sind 17, ist es deshalb problemlos möglich einen konsistenten IV Schätzer zu erhalten. Die Methode der Instrumentalvariablen kann auch bei Paneldaten problemlos angewendet werden. Oft werden mehrere erklärende Variablen und mehrere IV verwendet. Deren Anwendung wird in Anhang 1 beschrieben. Fixed-Effekt-Modell In der vorliegenden Arbeit wird zusätzlich das Fixed-Effekt-Modell verwendet, welches auch Within Schätzer genannt wird. Zu dessen Erklärung wird ein Modell mit einer erklärenden Variablen betrachtet: y it = β 1 x it + a i + u it, t = 1,2,, T (29) 17 Diese sind in der Schätzung der Wirkung von Microfinance auf die Bildung der Kinder vorhanden und werden in Kapitel 3.3 beschreiben. 28

33 Die Schätzung Für jedes i wird nun der Durchschnitt genommen: y i = β 1 x i + a i + u i (30) Weil a i über die Zeit nicht variiert, kommt es sowohl in (29) als auch in (30) vor. Wenn (29) von (30) für jedes t subtrahiert wird, ergibt dies y it y i = β 1 x it x i + u it u i, t = 1,2,, T, oder anders ausgedrückt: y it = β 1 x it + u it, t = 1,2,, T (31) Der unbeobachtbare Effekt a i ist nun verschwunden. Die Fixed-Effects- Methode erlaubt deshalb eine Korrelation zwischen a i und den erklärenden Variablen x it (Wooldridge 2006: 485f.). Der Wu-Hausman Test Die Instrumentalvariablen müssen sehr sorgfältig ausgesucht werden. Schlechte Instrumente können eine noch grössere Verzerrung verursachen, als dies eine gewöhnliche OLS Schätzung machen würde. Um zu prüfen, ob eine Schätzung mit Instrumentalvariablen brauchbar ist, kann der Wu- Hausmans Test angewendet werden (Khanker 2009: 90). Zur Erklärung dieses Tests wird folgende Gleichung mit einer endogenen Variablen y 2 und zwei exogenen Variablen z 1 und z 2 betrachtet: y 1 = β 0 + β 1 y 2 + β 2 z 1 + β 3 z 2 + u 1 (32) Wenn y 2 nicht mit u 1 korreliert, sollte mit OLS geschätzt werden. Der Hausmannstest vergleicht die OLS und 2SLS Schätzungen und zeigt, ob die Unterschiede signifikant von Null verschieden sind. Wenn sie signifikant verschieden sind, kann daraus geschlossen werden, dass y 2 endogen ist und die Instrumentalvariablen benötgt werden 18 (Wooldridge 2006:532). Der Chow Test Der Chow Test wird verwendet, um den Datensatz auf einen Strukturbruch zu überprüfen. Dies ist ein F-Test, welcher die Frage nach der Konstanz der Regressionskoeffizienten in der Zeit beantwortet. Dabei wird die Nullhypothese geprüft, dass die Koeffizienten in allen Teilbereichen des Beobachtungszeitraumes die gleichen sind. Die Alternative ist, dass ab einem bestimmten Zeitpunkt oder zu bestimmten Zeitpunkten die Koeffizienten ihren Wert ändern (Hackel 2004:145). 18 Eine ausführlichere Beschreibung des Wu-Hausman Test gibt Wooldridge (2006: 532). 29

34 Die Schätzung 3.2. Beschreibung des Paneldatensatzes Die Daten für die Analyse der Wirkung von Microfinance auf die Bildung der Kinder wurden von der Weltbank und dem BIDS erhoben und stammen aus Bangladesch. Dies ist eines der ärmsten Länder der Welt und weist beim Human Development Index (HDI) von 2009 den 146 Rang von 182 betrachteten Ländern auf. Das kaufkraftbereinigte BIP pro Kopf von 2009 betrug 621 USD Prozent der Erwerbstätigen sind im landwirtschaftlichen Sektor tätig. Das Bildungssystem weist eine Reihe von Problemen auf. Nebst den zu wenigen gut qualifizierten und ausreichend entlohnten Lehrern fehlt es an einer speziellen Förderung der Kinder aus Armenhaushalten. Fast sieben Millionen Kinder können in Bangladesch nicht zur Schule gehen, weil sie zum Überleben ihrer Familien beitragen müssen. Für wenig Lohn schuften sie in Gerbereien, auf Baustellen und an Marktständen. Die Jobs sind anstrengend, monoton und häufig gefährlich. Für den Besuch einer normalen Schule haben sie weder Geld noch Zeit. Es gibt in Bangladesch zwar ein Stipendiatenprogramm für Mädchen aus armen Haushalten, doch in der Regel erhalten die Hilfe diejenigen, die sie nicht nötig haben. Diese Förderung von Mädchen ist besonders wichtig, denn in Bangladesch werden Frauen stark benachteiligt. Die Hälfte aller 15-Jährigen ist bereits verheiratet, jedes zweite junge Mädchen kann weder lesen noch schreiben (UNICEF 2010) In Microfinance liegt deshalb die grosse Hoffnung, dass die Kreditvergabe einen positiven Einfluss auf die Bildung der sehr armen Bevölkerung hat. Zur empirischen Untersuchen der Wirkung von Microfinance auf die Bildung wurden die beiden Datenerhebungen verwendet, welche in den Jahren 1991/92 und 1998/99 erhoben wurden. Wie im Kapitel 2.5 erläutert wurde, untersuchten Pitt und Khandker (1998) den Einfluss auf die Bildung mit dem Datensatz von 1991/92. Es wurde aber noch nie eine Arbeit veröffentlicht, welche dazu eine Panelanalyse verwendete. Die Datenerhebung von 1991/92 umfasst Haushalte, welche in 87 verschiedenen Dörfern in 29 Thanas 20 erhoben wurden. Es wurden jeweils 8 Thanas in den Gebieten untersucht, in denen mindestens eine der drei Microfinanceinstitutionen BRAC, Grameen Bank und BRDB s RD-12 Project tätig ist. Zusätzlich wurden fünf Thanas in Gebieten ohne Microfinance Institutionen randomisiert erhoben. Diese Erhebung von 1991/92 wurde drei Mal durchgeführt, um die verschiedenen Erntesaisonen zu berücksichtigen (Pitt und Khandker 1998: 974). Im Jahr 1998/99 wurden die gleichen Daten noch einmal erhoben. Dabei wurden 19 Das BIP pro Kopf lag 2008 in der Schweiz bei USD (bfs 2010). 20 Bangladesch gliedert sich in sechs Divisionen, 64 Distrikte und 507 Thanas. Die Thanas entsprechen den Gemeinden in der Schweiz. 30

35 Die Schätzung die Haushalte von der letzten Erhebung und zusätzlich neue Haushalte in alten Dörfern, neue Dörfer in alten Thanas und noch drei neue Thanas untersucht. Durch diese Erweiterung umfasst der Datensatz Haushalte. Ein Vergleich der Daten, welche in beiden Datensätze erhoben wurden, zeigt, dass die Programmteilnahme von 37,1 Prozent im Jahr 1991/92 auf 45,3 Prozent gestiegen ist (Khandker 2005: 9ff.). Für die Schätzung der vorliegenden Arbeit werden die Daten so zusammengefügt, dass die Individualdaten der Kinder untersucht werden können. Es werden die Kinder betrachtet, welche im Jahr 1991/92 zwischen 5 und 17 Jahre alt waren und in der zweiten Erhebung von 1998/99 erneut befragt wurden. Bei den Daten von 1991/92 wird nur die erste Erhebung berücksichtigt, weil erstens die verschiedenen Erntesaisonen kaum einen Einfluss auf die Bildung ausüben und dies zweitens eine Analyse mit mehr Beobachtungen erlaubt. Somit wird der Einfluss von Microfinance auf die Bildung mit Individuen geschätzt. Durch die deskriptive Statistik wird deutlich, dass bei der zweiten Erhebung von 1998/99 sowohl Männer als auch Frauen öfter einen Kredit erhielten. Es wird ausserdem sichtbar, dass die durchschnittliche Dauer der Schulzeit um 3.2 Jahre gestiegen ist. Die genauen Zahlen und weiteren Angaben über die anderen verwendeten Variablen sind im Anhang 2 zu finden Beschreibung der Instrumental-, abhängigen und unabhängigen Variablen Im Folgenden werden die verwendeten Variablen beschrieben. Die genaue Erklärung der Variablen findet sich im Anhang 3. Der Einfluss von Microfinance auf die Bildung wird für Männer und Frauen separat geschätzt. Dadurch kann der in der Theorie beschriebene Effekt der Kreditvergabe an Frauen speziell untersucht werden Die Instrumentalvariable Zur Bildung der Instrumentalvariable eignet sich die Wahl des Haushalts, ob er bei einem Microfinanceprogramm partizipiert. Die Wahl des Haushaltes hängt nämlich von zwei Faktoren ab: Es muss einerseits ein Microfinance Programm im Dorf angeboten werden und andererseits muss der Haushalt berechtigt sein, daran teilzunehmen. Dies ist nur der Fall, wenn er weniger als 0.5 Acre Land besitzt. Auch wenn das Angebot der Programme in den Dörfern 31

36 Die Schätzung endogen ist, so ist es die Berechtigung des Haushaltes zur Teilnahme sicherlich nicht, wodurch die Kombinationen dieser beiden Faktoren exogen ist (Khandker 2009: 100ff.). Die Verwendung dieser IV wird durch die Abbildung 1 verdeutlicht. Es sind zwei Dörfer dargestellt, eines mit MFI im Dorf (das Treatment Dorf ) und eines ohne MFI (das Kontroll Dorf ). Diese Dörfer sind wiederum unterteilt in zwei Bereiche. Der eine Teil ist berechtigt, einen Mikrokredit zu erhalten, weil er die Landregel erfüllt. Diese Individuen werden mit einem dicken schwarzen Rand umrundet. Der andere Teil in den Dörfern ist nicht berechtigt einen Kredit zu beantragen, weil sie zu viel Land besitzen. Dies wird auch im Kontroll Dorf gemacht, obwohl gar keine Mikrokredite angeboten werden. In diesem Fall wären die Individuen berechtigt einen Kredit zu beantragen. Bei einem Vergleich von den Teilnehmern mit den Nichtteilnehmern im Treatment Dorf entsteht eine Selektionsverzerrung. Auch wenn die Teilnehmer im Treatment Dorf mit den berechtigten Individuen im Kontroll Dorf verglichen werden, kann eine Verzerrung nicht ausgeschlossen werden. Ein besserer Ansatz ist ein Vergleich aller berechtigter Individuen, also derjenigen, welche durch die dicke Linie markiert werden. Das Ziel dabei, ist die Schätzung des Einflusses des Zugangs zu Microfinance und nicht die Partizipation (Armendáriz de Aghion und Morduch 2005: 214f.). Abbildung 1:Vergleich des Treatment Dorf mit dem Kontroll Dorf (Eigene Darstellung, Quelle: Armendáriz de Aghion und Morduch 2005: 215) 32