Конкуренция и процентные ставки по микрокредитам

 

Конкуренция и процентные ставки по микрокредитам: международные данные

В ограниченном количестве существующих работ, связывающих конкуренцию между микрофинансовыми организациями (МФО) и процентные ставки по микрокредитам, приводятся неубедительные и контринтуитивные результаты. В данной работе используются данные 1997 МФО, работающих в 109 странах в период с 2003 по 2016 годы, для построения трех показателей конкуренции и оценки их влияния на процентные ставки. Эти показатели отражают три различных аспекта конкуренции: географическую экспансию, концентрацию рынка и предельное ценообразование. Если результаты по концентрации рынка неубедительны, то результаты по географической экспансии и предельному ценообразованию свидетельствуют об экономически сильном влиянии конкуренции на процентные ставки. В частности, независимо от того, является ли МФО коммерческой или некоммерческой, мы находим значимые доказательства того, что конкуренция снижает процентные ставки. Наши выводы свидетельствуют о том, что снижение процентных ставок необходимо для того, чтобы микрофинансовое движение продолжало использоваться в качестве эффективного средства борьбы с бедностью.

Введение

Микрофинансовые организации (МФО) работают в условиях значительных финансовых ограничений. Они обслуживают некредитоспособные слои населения, сталкиваются с высоким риском невозврата кредитов, предоставляют небольшие займы, работают в отдаленных районах, используют трудоемкий труд и стремятся снизить зависимость от субсидий для достижения финансовой устойчивости. Поэтому высокие процентные ставки для МФО воспринимаются как неизбежность. Однако влияние высоких процентных ставок на бедные слои населения стало широко распространенной проблемой. Проблемы, связанные с высокими процентными ставками, включают сокращение излишков заемщиков, спроса на микрофинансовые услуги и их использования, неспособность поддерживать процентные платежи, чрезмерную задолженность, усугубление финансового бремени, социальные стрессы и снижение общего благосостояния заемщиков. Rosenberg et al. (2009), Van Rooyen et al. (2012), Dehejia et al. (2012) и Sinclair (2012) приходят к выводу, что высокие процентные ставки являются одной из основных причин, по которым МФО не могут обеспечить благосостояние бедных и служить инструментом борьбы с бедностью.

Классическая экономика утверждает важность конкуренции на рынках в качестве альтернативы вмешательству государства, например, через потолок процентных ставок (Helmes and Reille 2004; Miller 2013). В целом, считается, что конкуренция способствует повышению аллокативной и производственной эффективности, что ведет к снижению стоимости микрокредитования. Хотя первоначальное движение микрофинансирования как инструмента борьбы с бедностью получило значительную поддержку со стороны неправительственных организаций (НПО), доноров, фондов социальных инвестиций и субсидий, увеличение возможностей получения прибыли постепенно привело к тому, что микрофинансирование стало предоставлять финансовые услуги бедным на коммерческой основе. С коммерциализацией приходит конкуренция, которая считалась неизбежной после появления коммерческих МФО и продолжающегося преобразования многих НПО в коммерческие МФО. Конкуренция постепенно становится важной стороной микрофинансирования (Porteous 2006).

В отличие от типичных отраслей промышленности, в микрофинансировании нет конкуренции.

В отличие от типичных отраслей, здесь существует смесь коммерческих и некоммерческих МФО. В то время как коммерческие МФО стремятся к максимизации прибыли, некоммерческие МФО стремятся к достижению социальных целей, таких как обслуживание беднейшего населения, максимальный охват заемщиков и расширение прав и возможностей женщин. Прибыльные МФО могут конкурировать между собой за максимизацию прибыли, а некоммерческие МФО могут конкурировать между собой за максимизацию социальных целей. Несмотря на это, общей целью как коммерческих, так и некоммерческих МФО является максимальное увеличение числа заемщиков (хотя коммерческие МФО могут ориентироваться на более надежных заемщиков). То, как процентные ставки устанавливаются коммерческими и некоммерческими МФО, может иметь важные последствия для количества обслуживаемых заемщиков. Кроме того, корпоративная социальная ответственность коммерческих МФО может побудить их конкурировать с некоммерческими МФО в предоставлении займов по льготным ставкам на цели здравоохранения, образования и жилья. В то время как исследования влияния конкуренции на микрофинансирование в целом остаются весьма ограниченными, влияние конкуренции на процентные ставки еще более упущено из виду.

Влияние конкуренции на микрофинансирование в целом остается очень ограниченным.

Парадигма "структура - поведение - эффективность" предсказывает, что МФО, имеющие больше источников монопольной власти, будут вести себя антиконкурентно, например, устанавливать более высокие процентные ставки (Bain 1956). Таким образом, конкурентная среда в микрофинансировании может способствовать повышению эффективности распределения и производства, что снижает затраты и процентные ставки. С другой стороны, конкуренция может привести к снижению стандартов отбора и мониторинга, увеличению асимметрии информации, ослаблению отношений между МФО и заемщиком, многократному получению займов, чрезмерной задолженности и высокому уровню дефолтов (McIntosh and Wydick 2005; McIntosh et al. 2005; Vogelgesang 2003; Schicks and Rosenberg 2011; Assefa et al. 2013; Bardsley and Meager 2012). Если неплатежи по займам растут, то МФО могут отреагировать на это повышением процентных ставок. Теоретические выводы де Куидта и др. (2018) указывают на это направление. Они обнаружили, что конкуренция снижает использование МФО совместной ответственности, что, в свою очередь, снижает уровень возврата займов, повышая процентные ставки. Однако более высокие процентные ставки могут повлиять на рискованность пула займов, вытесняя более безопасных заемщиков или побуждая заемщиков инвестировать в более рискованные проекты, и оба этих фактора могут снизить прибыль МФО. Поэтому МФО могут сократить количество выдаваемых кредитов и ввести более строгие стандарты кредитования вместо того, чтобы повышать процентные ставки (Stiglitz and Wiess 1981). Следовательно, влияние конкуренции на процентные ставки не является однозначным.

Эмпирические исследования, в которых изучалось влияние конкуренции на процентные ставки, дали неубедительные и контринтуитивные результаты. Бакеро и др. (2018) изучают влияние конкуренции на процентные ставки и качество портфеля как для некоммерческих, так и для коммерческих МФО, используя индекс Херфиндаля-Хиршмана. Авторы обнаружили, что на менее концентрированных рынках некоммерческие МФО устанавливают более низкие процентные ставки и имеют более высокое качество портфеля, а некоммерческие МФО нечувствительны к изменениям в концентрации рынка. Mersland и Strøm (2009) строят меру конкуренции на основе сложности конкуренции по мнению МФО и приходят к выводу, что процентные ставки положительно реагируют на более высокий уровень конкуренции. В зависимости от статуса прибыли МФО и используя в качестве меры конкуренции количество МФО, действующих в каждой стране в 2009 году, Робертс (2013) обнаружил, что конкуренция между некоммерческими МФО снижает процентные ставки, а конкуренция между коммерческими МФО увеличивает процентные ставки.

Исследований, оценивающих влияние конкуренции на процентные ставки, не хватает в различных аспектах. Во-первых, данных о конкуренции в микрофинансировании мало. Во-вторых, результаты этих исследований весьма неубедительны. Одной из основных причин этого может быть принятие единой меры конкуренции в каждом из этих исследований. Кроме того, различные рассматриваемые показатели могут не всегда отражать интенсивность конкуренции и потенциальную рыночную власть МФО. В-третьих, в литературе мало данных о влиянии конкуренции между коммерческими МФО и некоммерческими МФО на процентные ставки. Текущие результаты о влиянии конкуренции между коммерческими МФО и некоммерческими МФО и о том, что большая конкуренция увеличивает процентные ставки, кажется, сильно противоречат принципу "структура - поведение - эффективность". В-четвертых, структурированный анализ того, в какой степени преобладает конкуренция и как она влияет на процентные ставки, все еще весьма ограничен.

В данной статье рассматривается влияние конкуренции на процентные ставки.

В данной работе рассматривается влияние трех различных мер конкуренции на процентные ставки с использованием данных, собранных в Информационной бирже микрофинансирования (MIX) по 1997 МФО в период с 2003 по 2016 год. Эти меры основаны на географической экспансии посредством использования количества филиалов МФО по отношению к общему количеству филиалов всех МФО в стране, концентрации рынка на основе валового портфеля займов и разнице между ценой и предельными издержками (т.е. индекса Лернера). Эти показатели дают различные сигналы о развитии конкуренции во времени. Хотя результаты по концентрации рынка кажутся неубедительными (но согласуются с существующей литературой), результаты по количеству филиалов и индексу Лернера показывают последовательное влияние конкуренции на процентные ставки; в частности, рост конкуренции снижает процентные ставки, взимаемые как коммерческими, так и некоммерческими МФО.

Работа ведется следующим образом: В разделе 2 представлены данные. В разделе 3 описывается эмпирическая модель, объясняются используемые переменные и разрабатываются альтернативные меры конкуренции. В разделе 4 представлены методы оценки, а в разделе 5 - результаты и их обсуждение. Наконец, в разделе 6 представлены несколько заключительных мыслей и предложены политические рекомендации.

В настоящее время в мире насчитывается около 200 компаний, которые не могут быть оценены как конкуренты.

На рынке MIX представлено более 3000 МФО. Данные по МФО относятся к 1999 году. Рынок MIX классифицирует МФО по бриллиантам в соответствии с доступностью и качеством данных, предоставляемых МФО. Бриллианты варьируются от 1 до 5, где более высокий номер означает более прозрачные и надежные данные. Для оценки общего влияния конкуренции в рейтинг включаются все МФО, независимо от их классификации. Для рассмотрения качества и доступности данных также используются МФО с тремя или менее бриллиантами, и последующие результаты были в основном такими же. Данные о макроэкономических переменных и предельных процентных ставках взяты из данных Всемирного банка и Naimbo и Gallegos (2014), соответственно.

Полный набор данных содержит данные о макроэкономических переменных и предельных процентных ставках.

Полный набор данных содержит информацию о 2944 МФО, работающих в 122 странах, с 17 819 годовыми наблюдениями. Из-за некоторых отсутствующих значений и обрезки данных, данные по 947 МФО были исключены. Таким образом, окончательная несбалансированная выборка, используемая в эмпирическом анализе, содержит информацию о 1997 МФО, работающих в 109 странах за период 2003-2016 годов. Разбивка по регионам: 504 из Латинской Америки и Карибского бассейна, 322 из Южной Азии, 420 из Африки, 369 из Восточной Европы и Центральной Азии, 315 из Восточной Азии и Тихого океана и 67 из Ближнего Востока и Северной Африки. Включены все МФО, независимо от их юридического статуса: некоммерческие организации (например, НПО), небанковские финансовые учреждения, кредитные союзы/кооперативы, сельские банки, а также МФО, относящиеся к категории "другие". Распределение МФО по типам: 589 НПО, 638 небанковских финансовых учреждений, 412 кредитных союзов/кооперативов, 177 банков, 129 сельских банков и 52 под категорией "другое". Пятьдесят девять процентов этих МФО зарегистрированы как некоммерческие. Чтобы учесть проблему выбросов, самые низкие и самые высокие 2,5% значений используемых переменных отбрасываются.

Существует три вида данных.

Данные имеют три основные оговорки. Во-первых, данные, используемые в данной работе, не скорректированы с учетом субсидий, инфляции, стоимости средств или резервирования убытков по кредитам и, таким образом, не соответствуют международным стандартам бухгалтерского учета, что делает сравнение между МФО неопределенным (Cull et al. 2009). Однако, поскольку для корректировки данных требуется несколько точек данных в качестве исходных данных, ожидается, что размер выборки нескорректированных данных будет больше, чем скорректированных. Во-вторых, поскольку отчетность на рынке MIX является добровольной, анализ, основанный на данных MIX, подвержен предвзятости самоотбора. Это предубеждение может принимать две формы. Во-первых, МФО, представляющие отчетность на MIX Market, скорее всего, будут отличаться от МФО, не представляющих отчетность. Во-вторых, МФО могут сообщать некоторые показатели за одни годы, но не сообщать за другие. МФО, которые отчитываются перед MIX Market, могут быть более успешными, чем те, которые не отчитываются, а МФО, которые отчитываются по выборочным показателям, могут отчитываться по более перспективным показателям. Bauchet и Morduch (2010a, b) отмечают, что успешные МФО с адекватным персоналом и информационными системами добровольно предоставляют больше информации, что финансовые показатели сообщаются чаще, чем социальные, и что отчетность коррелирует с регионом, миссией и размером учреждения. Эти особенности отчетности потенциально могут повлиять на точность наших показателей конкуренции, в частности, первых двух. Наконец, юридический статус МФО может меняться с течением времени. Изменение правового статуса может повлиять на многие показатели деятельности МФО (D'Espallier et al. 2017). Однако база данных MIX Market, которую мы используем, не отражает изменения в статусе прибыли МФО. Если МФО в настоящее время зарегистрирована как небанковская финансовая организация, она будет учитываться как таковая во все годы, даже если в предыдущие годы она могла быть негосударственной организацией. Поэтому мы рассматриваем правовой статус МФО как неизменный во времени. Тем не менее, Вагеннар (2014) использует набор данных MIX Market, включающий 1558 МФО, и обнаружил, что только 75 МФО перешли в другой юридический статус. Это относительно небольшое число преобразованных МФО вряд ли повлияет на результаты данной работы. Основным преимуществом данных MIX Market является большое количество участвующих МФО по всему миру и их широкое использование в эмпирической литературе по микрофинансированию.

Переменные: описание и методология построения

Наш основной фокус - влияние различных мер конкуренции на процентные ставки по микрокредитам. Зависимой переменной является реальная доходность валового портфеля займов (и, соответственно, процентная ставка), определяемая как:

где доходность валового портфеля (номинальная) - это финансовый доход от кредитов по сравнению с валовым портфелем кредитов. Процентная ставка по микрокредитам включает в себя комиссионные сборы по валовому портфелю займов и доход от штрафов и пеней за просрочку.

В таблице 1 представлены переменные, которые могут быть использованы для определения процентной ставки.

В таблице 1 представлено описание переменных и сводная статистика зависимых и независимых переменных. В дополнение к временной тенденции независимые переменные классифицируются на три группы: переменные, специфичные для МФО, переменные, специфичные для страны, и переменные конкуренции. Временной эффект (тренд) - это промежуток времени между 2003 и 2016 годами для каждой МФО. На рисунке 1 показано изменение среднемировой процентной ставки по микрокредитам в период с 2003 по 2016 год. Общие мировые процентные ставки по микрокредитам практически не снижаются с течением времени. Однако мы отмечаем, что средние процентные ставки по всему миру неуклонно снижались вплоть до мирового финансового кризиса, после чего они выросли примерно на 5 процентных пунктов и остаются стабильными с 2010-2011 годов.

Средние процентные ставки по всему миру в период с 2003 по 2016 годы

Переменные, специфичные для МФО

Два набора фиктивных переменных используются для контроля вариаций процентных ставок внутри МФО и регионов. Первый включает фиктивные переменные для негосударственных МФО (НПО), небанковских финансовых институтов (НБФИ), банков (ББ), кредитных союзов/кооперативов (КС), сельских банков (СБ), а также одну переменную, классифицированную как "другое". Согласно глоссарию MIX, НПО - это организации, зарегистрированные как некоммерческие для целей налогообложения. Они обычно не принимают депозиты и не регулируются надзорными органами. Банки являются регулируемыми финансовыми посредниками и могут предоставлять ряд финансовых услуг, таких как прием депозитов и денежные переводы. НБФО - это учреждения, которые предоставляют услуги, аналогичные услугам обычных банков, но обычно имеют более низкие требования к капиталу и ограниченное предложение финансовых услуг. Кооперативы/кредитные союзы - это нерегулируемые, некоммерческие финансовые посредники, которые предлагают ряд финансовых услуг, включая прием депозитов в интересах своих членов. Сельские банки - это учреждения, обслуживающие клиентов в негородских районах, как правило, предназначенные для деятельности, связанной с сельским хозяйством.

Второй набор включает фиктивные переменные для Южной Азии (SA), Восточной Европы и Центральной Азии (EECA), Латинской Америки и Карибского бассейна (LAC), Африки (Africa), Восточной Азии и Тихого океана (EAP), а также Ближнего Востока и Северной Африки (MENA)

.

Две переменные, Возраст и Масштаб, используются для измерения влияния эффекта масштаба и обучения. Возраст принимает значение 1, если МФО новая, значение 2, если МФО молодая, и значение 3, если МФО зрелая. Сноска 1 Новые МФО обычно начинают с высоких затрат. По мере становления МФО становятся крупнее; методом проб и ошибок они могут иметь больше возможностей для снижения затрат и процентных ставок. Поэтому предполагается, что связь между возрастом и процентными ставками имеет перевернутую U-образную форму, и в анализ включается квадратичная зависимость от возраста, Agesq. Масштаб - категориальная переменная, основанная на валовом кредитном портфеле в долларах США. Мы заимствуем этот показатель с рынка MIX. Он принимает значение 1, если МФО маленькая, 2, если МФО средняя, и 3, если МФО крупная. Сноска 2 Более высокие значения отражают больше возможностей для экономии на масштабе и, следовательно, более низкие процентные ставки.

Практики и исследователи зафиксировали связь между полом микрофинансовых заемщиков и эффективностью работы МФО (Khandker et al. 1995: Kevane and Wydick 2001; Armendariz De Aghion and Morduch 2005; Emran et al. 2011; D'Espallier et al. 2013a, b; Basharat et al. 2015). Чтобы отразить влияние пола на процентные ставки, в качестве дополнительной контрольной переменной используется процент женщин-заемщиков (Female), обслуживаемых каждой МФО. Female - это количество активных заемщиков-женщин, деленное на общее количество активных заемщиков.

Стоимость займов и производительность труда сотрудников - два основных фактора, которые могут влиять на процентные ставки МФО. Чтобы отразить эти эффекты, мы используем сумму финансовых расходов, операционных расходов и убытков от обесценения по отношению к стоимости активов (общие расходы) и количество активных заемщиков, деленное на количество персонала (производительность) в качестве показателей расходов и производительности. Ожидается, что более высокие затраты будут связаны с более высокими процентными ставками, а более высокая производительность будет связана с более низкими процентными ставками. Сноска 3

Переменные, относящиеся к конкретной стране

Взаимосвязь между макроэкономическими переменными на уровне страны и финансовыми показателями микрофинансирования была зафиксирована в различных исследованиях (Honohan 2004; Gonzalez 2007; Hermes et al. 2018; Ahlin et al. 2011; Mersland and Strøm 2013; Buera et al. 2012; de Quidt et al. 2018). Рост реального ВВП, определяемый как годовой процентный рост реального ВВП, используется в качестве показателя экономического роста. Это суммарная статистика общего развития, институционального и технологического прогресса. Высокий экономический рост может увеличить доходность микропредприятий и спрос на микрокредиты, что позволяет МФО повышать процентные ставки. С другой стороны, высокие темпы роста могут повысить доходы домохозяйств и снизить спрос на микрокредиты и процентные ставки. Процентные ставки вряд ли будут мгновенно корректироваться в зависимости от общего экономического роста. Поэтому рассматривается влияние роста ВВП с лагом в 1 год на процентные ставки. Часто различные виды процентных ставок движутся в одном направлении. Мы ожидаем, что реальные процентные ставки в стране происхождения увеличат процентные ставки по микрокредитам. Поэтому в качестве дополнительного регрессора мы вводим реальную процентную ставку в стране происхождения (Country interest); процентная ставка по кредитам, скорректированная на инфляцию, измеряемую дефлятором ВВП. Ожидается, что уровень развития финансового сектора окажет значительное влияние на микрофинансовую отрасль в целом и процентные ставки по микрокредитам в частности. Ожидается, что более развитый финансовый сектор будет ассоциироваться с более низкими издержками для МФО, более высоким уровнем конкуренции и более высоким уровнем финансовой доступности, что в совокупности снижает процентные ставки. Мы включаем показатель общего финансового развития страны (Внутренний кредит): объем внутреннего кредита частному сектору, деленный на ВВП. Сноска 4 Многие политические меры, направленные на защиту заемщиков, включают в себя введение обязательных потолков процентных ставок. Потолки процентных ставок в выборке данных применяются к МФО, которые работают в 32 странах (Naimbo and Gallegos 2014). Сноска 5 Поэтому ожидается, что МФО, работающие в странах, где установлены потолки процентных ставок, будут взимать более низкие процентные ставки. Фигура (Ceilings) равна единице, если МФО находится в стране, где установлены потолки процентных ставок. Сноска 6

Переменные конкуренции

Основным элементом данной работы является влияние конкуренции на процентные ставки. Чтобы эмпирически оценить влияние конкуренции, строятся три показателя конкуренции. Эти показатели основаны на трех различных аспектах конкуренции: географической экспансии МФО, концентрации рынка и разнице между ценой и предельными издержками.

Географическая экспансия

Первый показатель конкуренции отражает географическое присутствие МФО. Если МФО конкурирует за большее количество заемщиков, она должна приобрести определенную инфраструктуру, например, филиалы. Поэтому в качестве меры конкуренции используется количество филиалов МФО относительно общего количества офисов всех МФО в данной стране (Office). МФО может открыть новый филиал, чтобы проникнуть в недостаточно обслуживаемый район или помешать конкурентам "переманить" существующих заемщиков в данном районе. Это может привести к более концентрированным рынкам и банкротству некоторых небольших МФО. Поэтому ожидается положительный знак коэффициента на Офис. Иными словами, по мере расширения МФО за счет увеличения числа филиалов по сравнению с другими МФО, она будет приобретать больше монопольной власти, что позволит ей взимать более высокие процентные ставки.

.

Индекс Герфиндаля

Обычный показатель концентрации рынка, индекс Херфиндаля (Herfindahl), используется в качестве альтернативного показателя конкуренции. Индекс Херфиндаля рассчитывается путем возведения в квадрат рыночной доли валового кредитного портфеля каждой МФО, конкурирующей в стране в каждом году, и последующего сложения этих возведенных в квадрат долей. Ожидаемый знак коэффициента Herfindahl положительный. Большее значение индекса Херфиндаля свидетельствует о большей концентрации. Значение, близкое к нулю, указывает на чисто конкурентную микрофинансовую отрасль, а значение, равное единице, указывает на чисто монопольную отрасль. В целом, значение менее 0,15 указывает на низкую концентрацию, а значение более 0,25 - на высокую концентрацию. Сноска 7 Среднее значение индекса Херфиндаля в текущей выборке составляет 0,28, что указывает на наличие высококонцентрированных рынков микрофинансирования в разных странах. Сноска 8

Индекс Лернера

Как и любой показатель конкуренции, и Индекс Герфиндаля, и Индекс Лернера имеют недостатки. Например, может возникнуть ситуация, когда две МФО имеют одинаковое количество филиалов и/или одинаковые значения по Герфиндалю, но работают в изолированных географических районах. Во многих крупных (географически или социально) странах, таких как Индия, различные МФО могут фокусироваться на разных областях. Таким образом, хотя эти показатели могут указывать на сильную конкуренцию между МФО в стране, существует вероятность того, что МФО также могут работать в разных районах без эффективной конкуренции. Кроме того, индекс Херфиндаля может вводить в заблуждение, поскольку более высокая концентрация не обязательно означает отсутствие конкуренции, Биккер и Хааф (2002).

Для того, чтобы смягчить влияние индекса Херфиндаля на ситуацию в стране, необходимо знать, что он может быть использован для определения уровня конкуренции.

Для смягчения этой потенциальной ситуации строится третий альтернативный показатель конкуренции - индекс Лернера (Lerner). Этот индекс представляет собой отношение наценки МФО (разница между ценой и предельными издержками) к цене. Ожидаемый знак коэффициента индекса Лернера положительный. Индекс Лернера широко используется в банковской литературе (Angelini and Cetorelli 2003; Fernandez de Guevara et al. 2005; Maudos and Fernandez de Cuevara 2007; Kasman and Kasman 2015). Ассефа и др. (2013) были первыми, кто использовал индекс Лернера в литературе по микрофинансированию. Очевидно, что целесообразность использования этой меры зависит от точности измерения предельных издержек и цены, когда почти всегда существует неоднозначность в отношении того, как построить предельные издержки учреждения (например, предоставление риска и субсидий) и цену, особенно в банковской сфере.

Для того чтобы оценить предельные издержки, необходимо определить, как они определяются.

Для оценки предельных затрат сначала оценивается транслогационная функция затрат, где затраты являются функцией выпуска и цен трех входных факторов:

В приведенном выше уравнении C_i,t представляет собой общие затраты МФО i в момент времени t, которые включают финансовые расходы, операционные расходы и потери от обесценения (Cost). Q представляет собой выпуск, измеряемый валовым кредитным портфелем (Gross Loan Portfolio), w представляет собой цену труда, измеряемую как отношение расходов на персонал к численности персонала (Plabor), rph представляет собой цену физического капитала, измеряемую как административные расходы по отношению к чистым основным средствам (Pcapital), и rf представляет собой цену финансового капитала, измеряемую как процентные расходы по займам по отношению к общей сумме заемных средств (Pfcapital). Следуя Hartarska et al. (2013), мы включаем кредитный риск (Risk) для учета качества портфеля и временной тренд (Trend) для учета технологических изменений. Риск - это отношение кредитов, просроченных более чем на 30 дней, к общему кредитному портфелю. Для контроля за различиями в функциях затрат различных типов МФО включен вектор фиктивных переменных для типа МФО (MFItype): НПО, НБФО, Банк, КУ, РБ и Другое. В качестве базовой переменной используется фиктивный показатель для НПО. Предоставление сберегательных услуг может потребовать требований к минимальному балансу, финансовых и административных обязательств, все из которых могут увеличить затраты. Чтобы учесть затраты на предоставление сбережений, мы включаем фиктивный показатель для МФО, предоставляющих депозитные услуги (Сбережения).

Член ε - это компонент шума, v - компонент неэффективности затрат, а βs - параметры, подлежащие оценке. Однородность цен на факторы производства требует следующих ограничений на уравнение (1):

Эти ограничения накладываются путем деления цен на вводимые ресурсы и общих затрат на цену физического капитала. Хотя функция затрат translog может быть оценена напрямую, ее оценка совместно с уравнениями долей может повысить эффективность оценки (Hartarska et al. 2013). Дифференцируя функцию затрат translog относительно цен на ресурсы и используя лемму Шепхарда, мы получаем следующие уравнения распределения затрат:

где накладываются ограничения на параметры перекрестных уравнений. Мы операционализируем уравнения распределения затрат, отбросив уравнение распределения затрат на физический капитал и получив несингулярную систему. Транслогальная функция затрат и уравнения доли затрат оцениваются с помощью кажущейся несвязанной регрессии.

Взяв производную уравнения (1) по отношению к объему выпуска (эластичность общих затрат по отношению к объему выпуска), получаем:

Первый член в уравнении (2) - это предельные затраты (MC). Таким образом, уравнение (2) можно переписать следующим образом:

Используя уравнение (1), первый член уравнения (3) имеет вид:

Подстановка уравнения (4) в уравнение (3) дает:

После того, как уравнение (1) оценивается, оцениваемые коэффициенты \((\beta_ <1>,\beta_ <5>,\beta_ <9>,\beta_ <10>,\beta_ <11>,\beta_ <17>,\beta_ <23>)\) и наблюдаемые переменные для общих затрат (Cost), выход (Валовой кредитный портфель), и цены на вводимые ресурсы (Plabor) и (Pfcapital) используются для расчета предельных затрат в уравнении. (5).

После оценки предельных затрат индекс Лернера рассчитывается следующим образом:

где L_i,t - индекс Лернера МФО i в момент времени t, MC - предельные затраты, оцененные выше, а P - цена выпуска, рассчитанная как отношение финансовых доходов от займов к валовому портфелю займов. Сноска 9 Цена исключает как комиссионные сборы по валовому кредитному портфелю, так и доход от штрафов и пеней за просрочку. В таблице 2 представлена сводная статистика переменных, используемых для оценки функции затрат translog, а также цены выпуска (Price), как определено выше.

В таблице 3 приведена сводная статистика переменных, используемых для оценки функции затрат translog.

В таблице 3 представлено описание переменных и сводная статистика для Цены, Маргинальных издержек и Индекса Лернера.

Эволюция конкуренции, измеряемой с помощью Индекса Лернера, а также Офиса и Герфиндаля, показана на рис. 2. Доля МФО по количеству офисных отделений падала до 2008 года, затем начала расти, в то время как индекс Херфиндаля немного снижался с течением времени немонотонно. Сноска 10 В отличие от индекса Херфиндаля, индекс Лернера показывает, что общая монопольная власть МФО с течением времени возрастает. Это согласуется с данными Kar (2016), который, используя показатель Буна, обнаружил, что конкуренция снижалась в таких крупных странах, как Бангладеш и Боливия.

Эволюция конкуренции, измеряемая индексами Офиса, Герфиндаля, и Лернера

.

Попарная корреляция между мировыми тенденциями Herfindahl и Office составляет 0,24, тогда как между Lerner Index и Office и между Lerner Index и Herfindahl она составляет - 0,59 и - 0,47, соответственно. Положительная корреляция между Office и Herfindahl ожидаема, но отрицательная корреляция между Индексом Лернера и Office, а также между Индексом Лернера и Herfindahl - нет. В ходе предварительной эмпирической работы мы заметили, что МФО, имеющие высокие значения Office и высокие значения Herfindahl, обслуживают меньше женщин. Попарная корреляция между долей женщин-заемщиков и индексами Лернера, Офиса и Герфиндаля составляет 0,12, - 0,13 и - 0,18, соответственно. МФО, имеющие более высокую долю офисных отделений и более высокую долю в валовом портфеле займов, по всей видимости, обслуживают меньше женщин-заемщиков, в то время как МФО, имеющие более высокие значения индекса Лернера, ассоциируются с большим количеством женщин-заемщиков. МФО с более высокими значениями индексов Офис и Герфиндаля обслуживают меньше женщин, которые обычно имеют меньший доступ к формальным финансовым услугам (Emran et al. 2011), получают меньшие займы и платят более высокие процентные ставки по сравнению с мужчинами (D'Espallier et al. 2013a, b). Более высокие процентные ставки и более мелкие займы, которые снижают экономию масштаба МФО, снижают значение индекса Лернера.

Оценка

При использовании панельных данных можно контролировать некоторые формы неоднородности, характерные для конкретного наблюдения. Вопрос заключается в том, как эта неоднородность рассматривается в рамках условного среднего. Наиболее часто рассматриваются следующие схемы: схема с фиксированными эффектами (FE) и схема со случайными эффектами (RE). В системе RE предполагается независимость между объясняющими переменными и ненаблюдаемой индивидуальной неоднородностью. Если это предположение выполняется, то оценка случайных эффектов является несмещенной и эффективной. Если ненаблюдаемая неоднородность коррелирует с объясняющими переменными, то предпочтительнее использовать схему с фиксированными эффектами. Выбор между системами FE и RE можно легко проверить с помощью теста Хаусмана, хотя, учитывая согласованность оценки FE в рамках RE, Гуггенбергер (2010) рекомендует использовать оценку FE для любых последующих выводов.

Выбор между системами FE и RE может быть легко проверен с помощью теста Хаусмана.

Использование системы фиксированных эффектов имеет три основных недостатка. Во-первых, в рамках системы фиксированных эффектов невозможно оценить влияние изменяющихся во времени факторов, которые могут представлять интерес, таких как региональное расположение МФО, тип МФО и переменные в масштабах страны, например потолки. Во-вторых, в системе фиксированных эффектов медленно меняющиеся значения объясняющих переменных могут привести к неточным оценкам коэффициентов (Beck 2001). В-третьих, использование модели с фиксированными эффектами приводит к потере эффективности (по сравнению с альтернативными предположениями о природе ненаблюдаемой неоднородности), поскольку эти модели не учитывают различия между индивидами (Baltagi 2005). Поскольку выбор между моделями с фиксированными и случайными эффектами в нашем контексте не является однозначным, и для сопоставимости мы приводим оценки по обеим моделям. Мы также приводим кластерные робастные (на уровне учреждения) стандартные ошибки Губера/Уайта для всех оценок.

В ответ на этот выбор "все или ничего" в отношении корреляции между индивидуальными эффектами и регрессорами, Хаусман-Тейлор (1981) предложил оценку, в которой некоторые регрессоры коррелируют с индивидуальными эффектами. Этот метод основан на оценке инструментальных переменных, которая использует в качестве инструментов как межгрупповую, так и внутригрупповую вариацию строго экзогенных регрессоров. Оценка Хаусмана-Тейлора позволяет учесть возможную корреляцию некоторых регрессоров с ненаблюдаемыми эффектами и дает согласованные оценки параметров переменных, изменяющихся во времени. Он формирует собственный набор инструментов с помощью внутренних переменных и предполагает четыре категории объясняющих переменных: экзогенные и эндогенные изменяющиеся во времени регрессоры и экзогенные и эндогенные инвариантные во времени регрессоры. Для того чтобы применить оценку Хаусмана-Тейлора, необходимо сначала провести различие между эндогенными переменными (переменные, коррелирующие с ненаблюдаемыми индивидуальными эффектами) и экзогенными переменными (переменные, не коррелирующие с ненаблюдаемыми индивидуальными эффектами). Идентификация требует, чтобы число экзогенных переменных, изменяющихся во времени, было не меньше числа эндогенных переменных, изменяющихся во времени, и достаточной корреляции между эндогенными переменными, изменяющимися во времени, и инструментами, найденными в процессе (Hartarska and Nadolnyak 2007). Эндогенные переменные определяются путем нахождения корреляции между объясняющими переменными и ненаблюдаемыми индивидуальными эффектами на однопроцентном уровне значимости. Валидность внутренних инструментов оценивается с помощью теста Саргана-Хансена на переидентификацию. Анализ включает как одномерные, так и многомерные модели для проверки робастности. В таблице 4 представлены результаты регрессии процентных ставок на Тренд и показатели конкуренции по одному. Некоторые исследователи выражают обеспокоенность по поводу качества данных при оценке показателей МФО (Bauchet and Morduch 2010a, b; Mersland and Strøm 2010). Чтобы убедиться, что результаты не зависят от качества и доступности данных, оценки для модели процентных ставок с использованием данных МФО с четырьмя и пятью бриллиантами представлены в таблице 5. Для сопоставимости в таблице 6 представлены оценки, использующие только данные МФО с одним и тремя алмазами.

Как указывают Ассефа и др. (2013), применение концепции конкуренции ко всем МФО может привести к бессмысленным и ненадежным результатам. Чтобы проверить, влияет ли статус прибыли МФО на ее монополистическое поведение, мы разделили выборку МФО на коммерческие и некоммерческие в соответствии с их классификацией MIX Market. Сноска 11

В Таблице 7 приведены оценки, соответствующие для коммерческих МФО, а в Таблице 8 представлены результаты для некоммерческих МФО. Наконец, используя все имеющиеся данные, в таблице 9 представлены результаты моделей с фиксированными и случайными эффектами, а в таблице 10 - результаты модели Хаусмана-Тейлора.

Еще одним эмпирическим вопросом остается то, что индекс Лернера является порожденным регрессором. Согласно Pagan (1984) и Murphy and Topel (1985), хотя двухэтапный линейный метод оценки дает согласованные оценки коэффициентов в регрессии второго этапа, стандартные ошибки будут непоследовательными, поскольку они не учитывают присутствие порожденного регрессора. Следовательно, статистические выводы могут быть смещены в пользу отклонения нулевой гипотезы. Чтобы решить эту проблему, мы используем метод бутстраппинга, при котором мы включаем обе части оценки для каждой бутстрап-выборки.

В дополнение к этому, мы отбрасываем обе части оценки для каждой бутстрап-выборки.

В дополнение к отбрасыванию самых низких и самых высоких 2,5% значений каждой используемой переменной (для смягчения влияния выбросов) было проведено несколько других проверок на устойчивость: преобразование несбалансированных данных в сбалансированную панель и использование медианных и робастных регрессий. Каждая из этих проверок дала результаты, схожие с теми, которые были получены в наших базовых оценках. Эти результаты не представлены здесь, но доступны по запросу.

Результаты и обсуждение

Вначале кратко обсуждаются оценки, относящиеся к переменным контроля МФО и конкретной страны. Наши оценки для этих переменных в целом согласуются с данными литературы. Общие результаты по тренду в сочетании с рис. 1 свидетельствуют о том, что динамика процентных ставок во времени не является стабильной и что процентные ставки различаются как по типам МФО, так и по регионам. Сноска 12 В целом, результаты показывают перевернутую U-образную зависимость между возрастом и процентными ставками, а также свидетельствуют о том, что более крупные МФО, определяемые по масштабу, как правило, взимают более низкие процентные ставки. Влияние возраста и масштаба наиболее очевидно в полных выборках. В среднем, процентные ставки для заемщиков-женщин выше, чем для заемщиков-мужчин. Как и ожидалось, оценки показывают, что общие затраты являются сильным предиктором процентных ставок во всех подвыборках. Кроме того, общие оценки показывают, что МФО с более продуктивным персоналом предоставляют микрокредиты по более низким процентным ставкам. Влияние макроэкономической среды на процентные ставки по микрокредитам также очевидно. Замедленный рост национальной экономики отрицательно связан с процентными ставками. Более высокий экономический рост может позволить МФО получить более широкий доступ к менее дорогостоящим средствам и в то же время может снизить спрос домохозяйств на микрокредиты, поскольку они переходят в коммерческие банки, что приводит к снижению процентных ставок. Результаты также свидетельствуют о том, что процентные ставки по микрокредитам движутся в тесной взаимосвязи с процентными ставками по кредитам в стране происхождения. Кроме того, более развитый финансовый сектор, измеряемый внутренним кредитованием частного сектора, является сильным предиктором более низких процентных ставок. Неудивительно, что МФО, в отношении которых действуют предельные процентные ставки, устанавливают более низкие процентные ставки.

Общее влияние конкуренции на процентные ставки очевидно во всех моделях, спецификациях и подвыборках. В целом, результаты показывают, что МФО, обладающие большей монопольной властью, взимают более высокие процентные ставки.

Коэффициенты, полученные в результате исследования, свидетельствуют о том, что процентные ставки выше.

Коэффициенты на Офис положительны и статистически значимы, что свидетельствует о том, что МФО с большей долей офисов в общем количестве отделений взимают более высокие процентные ставки. Эта взаимосвязь сохраняется, за исключением МФО с рейтингом бриллианта от одного до трех (Таблица 6), где влияние, хотя и положительное (и экономически значимое), статистически незначимо. МФО обычно расширяются в более маргинальных районах, где население имеет ограниченный доступ к финансовым услугам. Сноска 13 Такое расширение может позволить этим МФО получить дополнительную монопольную власть и взимать более высокие процентные ставки. Кроме того, такое расширение может привести к более концентрированным рынкам и банкротству некоторых более мелких МФО, что приведет к росту процентных ставок.

Кроме того, это может привести к увеличению процентных ставок.

Общие результаты по показателю Герфиндаля свидетельствуют, хотя и слабо, о том, что более высокая концентрация с точки зрения валового портфеля займов имеет тенденцию к повышению процентных ставок. Оценки коэффициентов Герфиндаля положительны и статистически значимы только в 3 из 12 рассмотренных спецификаций. Этот показатель может не являться хорошим показателем конкуренции, поскольку он может не отражать географический охват и рыночную сегментацию операционной среды для МФО в данной стране. Например, каждая МФО может иметь 10% долю рынка, но при этом занимать 10 различных областей, в которых они являются монопольными поставщиками услуг без фактической конкуренции друг с другом. Кроме того, он не учитывает наличие близких заменителей кредитов, предлагаемых ростовщиками и коммерческими банками, которые могут ослабить монопольную власть МФО.

В целом, первые два показателя конкуренции не отражают специфический для МФО спрос, определяющий способность МФО повышать цены, и могут быть противопоставлены друг другу за их способность и использование в качестве показателей монопольной власти. Считается, что МФО, устанавливающие цену значительно выше предельных издержек, обладают большей монопольной властью и, следовательно, взимают более высокие процентные ставки. Сноска 14 Влияние конкуренции, измеряемое с помощью индекса Лернера, оказывается последовательным во всех моделях и подвыборках. Все оценки коэффициентов положительны, экономически и статистически значимы, за исключением модели с фиксированными эффектами для МФО с рейтингом бриллианта от одного до трех (Таблица 6). Более высокие значения процентных ставок связаны с более высокими значениями индекса Лернера. То есть МФО, обладающие более высокой монопольной властью, склонны устанавливать более высокие процентные ставки. Сноска 15

В отличие от Roberts (2013) и Baquero et al. (2018), в данной работе установлено, что как коммерческие, так и некоммерческие МФО одинаково реагируют на конкуренцию при использовании альтернативных показателей конкуренции. Это интересный результат. Хотя у коммерческих и некоммерческих МФО разные цели, результаты показывают, что оба типа МФО следуют схожим стратегиям в ответ на конкуренцию. Это не может быть неожиданностью, учитывая, что более низкие процентные ставки позволяют МФО обоих типов охватить большее количество заемщиков для достижения своих целей. Некоммерческие МФО могут работать в различных условиях, некоторые из них конкурируют с другими некоммерческими МФО, а некоторые - с коммерческими МФО. Услуги, предоставляемые коммерческими и некоммерческими МФО, могут рассматриваться как заменители, что может повлиять как на процентную ставку, которую взимают некоммерческие МФО, так и на их привлекательность для доноров. Наличие заменителей может заставить некоммерческие МФО снизить свои операционные расходы и процентные ставки. Некоммерческие МФО могут конкурировать друг с другом за социально ориентированных доноров и репутацию за счет предоставления кредитов беднейшим слоям населения по льготным ставкам.

.

В отличие от Vogelgesang (2003), McIntosh and Wydick (2005), McIntosh et al. (2005) и Assefa et al. (2013) общие данные данной работы соответствуют предсказаниям парадигмы "структура - поведение - эффективность". Результаты показывают, что конкуренция снижает процентные ставки и что конкуренция не влияет на различные показатели дефолта. Если конкуренция увеличивает дефолт, то процентные ставки соответственно растут, а норма прибыли остается неизменной или даже увеличивается в зависимости от реакции процентных ставок на уровень дефолта.

В данном исследовании мы проанализировали влияние конкуренции на процентные ставки.

Чтобы проверить влияние конкуренции на дефолт, из MIX Market были получены три показателя дефолта для каждой МФО: портфель под риском более 30 дней, портфель под риском более 90 дней и коэффициент списания. Оценки показывают, что ни один из трех показателей конкуренции не связан с более высоким уровнем дефолта. Чтобы проверить влияние конкуренции на маржу прибыли, мы заменили процентные ставки на маржу прибыли - чистый операционный доход по сравнению с финансовым доходом - в качестве зависимой переменной в регрессионном анализе, и результаты показывают, что конкуренция снижает маржу прибыли, особенно для индекса Лернера. Механизм, лежащий в основе этих результатов, должен быть понятен. Более низкая концентрация в микрофинансовой отрасли ведет к менее монополистическому поведению, что приводит к снижению процентных ставок и нормы прибыли. Сноска 16 В отличие от выводов Мерсланда и Стрёма (2009), Робертса (2013) и Бакеро и др. (2018), используемые в данной работе показатели конкуренции дают интуитивно понятные и последовательные результаты, свидетельствующие о том, что конкуренция может смягчить проблемы рыночной власти и предложить заемщикам микрокредиты по более низким процентным ставкам.

В то же время, эти результаты не являются очевидными.

Но расходятся ли эти выводы с парадигмой "структура - поведение - эффективность" для некоммерческих МФО? Ответ положительный, если единственной социальной целью некоммерческих МФО является предоставление кредитов по низким процентным ставкам. Однако, помимо низких процентных ставок, некоммерческие МФО также ставят перед собой дополнительные социальные цели, такие как обслуживание большего числа женщин и охват более бедных клиентов (D'Espallier et al. 2013a, b, 2016; Al-Azzam 2019). Достижение этих социальных целей одновременно является сложной задачей. В то время как предлагаемая процентная ставка и процент женщин-заемщиков являются простыми показателями, охват более бедных клиентов обычно измеряется размером кредита на одного заемщика, исходя из интуиции, что более бедные заемщики склонны брать меньшие кредиты. Предоставление небольших кредитов (социальная цель) требует больших затрат, поэтому процентные ставки будут расти. Аналогичным образом, существуют доказательства того, что женщины сталкиваются с более высокими требованиями к обеспечению, получают меньшие кредиты и, следовательно, платят более высокие процентные ставки (Fletschner 2009; Bellucci et al. 2010; Agier and Szafarz 2013).

В таблице приведены данные по размеру кредита на одного заемщика.

В Таблице 11 представлены сводные данные о процентных ставках, доле женщин-заемщиков и среднем размере займа на одного заемщика относительно ВНД на душу населения в зависимости от статуса МФО. В целом, по сравнению с коммерческими МФО, некоммерческие МФО устанавливают более низкие процентные ставки, обслуживают больше женщин и охватывают более бедных заемщиков. Среди всех типов МФО, НПО, зарегистрированные как некоммерческие МФО, обслуживают наибольший процент женщин и охватывают самых бедных клиентов, но взимают относительно более высокие процентные ставки. Среди всех типов МФО кооперативы и кредитные союзы, зарегистрированные как некоммерческие МФО, обслуживают наименьший процент женщин и охватывают относительно небольшое количество беднейших заемщиков, что позволяет им устанавливать самые низкие процентные ставки. Банки, зарегистрированные как коммерческие МФО, имеют такие же перспективы, как кооперативы и кредитные союзы; они обслуживают меньше женщин, охватывают гораздо меньше беднейших заемщиков и устанавливают относительно низкие процентные ставки. Некоммерческие МФО, обладающие большей монопольной властью, могут достигать своих социальных целей, обслуживая больше женщин и обращаясь к более бедным клиентам, что требует более высоких процентных ставок.

Следует ли интерпретировать сильную связь между конкуренцией и процентными ставками по микрокредитам как причинный эффект конкуренции? Хотя обратную причинно-следственную связь нельзя исключить, она, скорее всего, неправдоподобна. Во-первых, конкуренция и процентные ставки были бы взаимозависимы, если бы все МФО были коммерческими. Конкуренция влияет на процентные ставки, а процентные ставки влияют на конкуренцию в связи с выходом на рынок. В этом случае эндогенность была бы серьезной проблемой. Однако в выборке данных некоммерческие МФО составляют 59% от всех МФО. Поскольку целью некоммерческих МФО является, главным образом, борьба с бедностью, их вступление не будет зависеть от уровня преобладающих процентных ставок. В этом случае влияние процентных ставок на конкуренцию через вхождение в рынок будет неправдоподобным.

Таблицы 7 и 8.

В таблицах 7 и 8 проверяется влияние конкуренции на процентные ставки как для коммерческих МФО (таблица 7), так и для некоммерческих МФО (таблица 8). Результаты из таблицы 8, где обратная причинно-следственная связь крайне маловероятна, схожи с результатами таблицы 7. Это говорит о том, что вероятность ошибки одновременности, хотя ее и нельзя исключить, может быть менее значительной. Во-вторых, в литературе хорошо известно, что конкуренция в неэкспериментальных исследованиях, вероятно, является эндогенной для интересующих параметров (Blundell et al. 1999; Aghion et al. 2018). Busso и Galiani (2019) представили первый рандомизированный контролируемый полевой эксперимент, призванный оценить влияние усиления конкуренции на цены различных товаров в Доминиканской Республике. Они обнаружили, что конкуренция снижает цены, и пришли к выводу, что причинно-следственная связь прослеживается от конкуренции к ценам. В-третьих, в оценках Хаусмана-Тейлора, представленных в таблице 10, тест Саргана-Хансена на переидентификацию принимает нулевое предположение о том, что инструменты, установленные оценщиком Хаусмана-Тейлора, являются экзогенными.

Увеличивает ли конкурентная микрофинансовая отрасль благосостояние заемщиков? Как подчеркивают Де Куид и др. (2012), этот вопрос остался без внимания. Теоретическая модель McIntosh и Wydick (2005) о влиянии конкуренции предсказывает обострение проблемы асимметричной информации, что приводит к многократному получению кредитов, чрезмерной задолженности заемщиков и менее выгодным кредитным договорам для заемщиков. Однако этот вывод не получил достаточного подтверждения в эмпирической литературе. Исключением является работа McIntosh et al. (2005), которая обнаружила, что конкуренция приводит к ухудшению показателей возврата кредитов и снижению сберегательных вкладов заемщиков. Но приводит ли этот процесс к повышению процентных ставок? Факты, включая данную работу, свидетельствуют о том, что конкуренция снижает процентные ставки. Снижение процентных ставок поможет предприятиям получать прибыль, достаточную для выплаты процентов, увеличивать доходы заемщиков, накапливать активы и сбережения, вовремя погашать кредиты, снижать воздействие неблагоприятных шоков и повышать общее благосостояние бедных слоев населения. Однако в пуле бедных может быть меньше женщин-заемщиков и относительно более состоятельных клиентов. Если цель заключается в предоставлении микрокредитов по более низким процентным ставкам, разработчики политики могут рассмотреть вопрос о расширении возможностей для создания более конкурентных рынков в микрофинансировании, таких как снижение барьеров для входа и запрет на монополистическую практику. При этом директивным органам может также потребоваться создать официальные механизмы обмена информацией или аналогичные меры, если возникнут нежелательные последствия конкуренции, включая многократное получение займов и чрезмерную задолженность.

.

Заключение

С годами микрофинансовая отрасль уникальным образом превратилась в отрасль, где коммерческие МФО конкурируют бок о бок с некоммерческими МФО за предоставление финансовых услуг бедным слоям населения. Согласно литературе, такая конкуренция привела к многократному получению займов, чрезмерной задолженности и более высокой вероятности дефолта. Более высокий уровень дефолта косвенно означает более высокие процентные ставки. Однако связь между конкуренцией и процентными ставками не была хорошо изучена в литературе. Ограниченное число работ, в которых прослеживается связь между конкуренцией и процентными ставками, как правило, используют один показатель конкуренции, получая неубедительные и (иногда) контринтуитивные результаты.

В данной работе используется один показатель конкуренции.

В данной работе используются три показателя конкуренции для изучения их влияния на процентные ставки. Эти показатели отражают три широких аспекта конкуренции: географическую экспансию, концентрацию рынка и ценовые наценки. Хотя результаты по рыночной концентрации показывают, что более высокая концентрация связана с более высокими процентными ставками, это влияние не является последовательно значимым во всех рассматриваемых нами стимулах. Наценки и географическая экспансия, однако, демонстрируют повсеместное и экономически значимое влияние на процентные ставки почти во всех исследуемых нами моделях. МФО, имеющие относительно больше филиалов и/или более высокие значения индекса Лернера, как правило, устанавливают более высокие процентные ставки. Этот вывод справедлив как для коммерческих, так и для некоммерческих МФО.

В литературе хорошо описано негативное влияние конкуренции на деятельность МФО. С другой стороны, общее влияние конкуренции на благосостояние бедных слоев населения в литературе изучено недостаточно. В данной работе делается вывод о том, что конкуренция снижает процентные ставки. Более низкие процентные ставки, как следствие, являются важным элементом прибыльности микропредприятий и благосостояния их заемщиков. Однако влияние более низких процентных ставок, предлагаемых бедным слоям населения, необходимо взвесить с учетом негативного воздействия конкуренции на другие элементы, такие как чрезмерная задолженность заемщиков, возврат займов, охват населения, устойчивость и финансовое здоровье МФО. Хотя результаты данной работы не дают четких ответов на вопросы о том, как политики должны оказывать влияние на отечественную микрофинансовую отрасль или какими характеристиками соответствующей нормативно-правовой среды следует манипулировать, они позволяют предположить, что политики должны ожидать снижения процентных ставок в результате создания нормативно-правовой базы, усиливающей конкуренцию среди отечественных МФО. Разработчикам политики следует проявлять осторожность при оценке уровня конкуренции в микрофинансовой отрасли. Альтернативные показатели конкуренции могут иметь отрицательную корреляцию, а популярные показатели, такие как индекс Херфиндаля, могут неадекватно отражать конкурентную среду, в которой работают МФО, что приводит к некачественной информации о монополистическом поведении. Если целью является снижение процентных ставок, результаты данной работы призывают разработчиков политики к активному поиску мер, закладывающих основы для более конкурентной микрофинансовой отрасли и включающих официальные механизмы обмена информацией. Достижение этой цели, однако, может означать обслуживание меньшего числа женщин и охват более состоятельных клиентов, что может быть социально оптимальным.

Примечания

По данным MIX Market, МФО является новой, если разница между годом начала ее деятельности и годом подачи данных в MIX Market составляет от 1 до 4 лет, молодой - если разница составляет от 5 до 8 лет, и зрелой - если разница превышает 8 лет.

По данным MIX Market, МФО является крупной, если валовой портфель займов составляет 8 миллионов или более для МФО в Африке, Азии, ВЕЦА и БВСА и 15 миллионов или более для МФО в ЛАК. МФО является средней, если валовой портфель займов составляет от 2 до 8 миллионов для МФО в Африке, Азии, ВЕЦА и БВСА и от 4 до 15 миллионов для МФО в ЛАК. Наконец, МФО является небольшой, если валовой портфель займов составляет менее 2 миллионов для МФО в Африке, Азии, ВЕЦА и БВСА и менее 4 миллионов для МФО в ЛАК.

Кроме того, МФО является небольшой.

Есть и другие переменные, которые могут влиять на процентные ставки по микрокредитам. Например, субсидии и депозиты могут восприниматься как дешевые источники средств и поэтому субсидироваться, и ожидается, что МФО, мобилизующие депозиты, будут предлагать микрокредиты по более низким процентным ставкам. В предварительной эмпирической работе мы используем данные о донорском капитале текущего года по отношению к валовому портфелю займов и общей сумме депозитов по отношению к валовому портфелю займов. Результаты показывают незначительные доказательства влияния депозитов, в то время как для субсидий эти доказательства сильнее. Включение субсидий привело к резкому сокращению объема выборки и поэтому было исключено из анализа.

Включение субсидий привело к резкому сокращению объема выборки и поэтому было исключено из анализа.

Другие потенциальные макроэкономические переменные могут влиять на процентные ставки по микрокредитам; в качестве примера можно привести страновую премию за риск. Премия за риск, определяемая Всемирным банком как процентная ставка, взимаемая банками по кредитам для клиентов частного сектора, минус "безрисковая" процентная ставка по казначейским векселям, по которой краткосрочные государственные ценные бумаги выпускаются или торгуются на рынке, показывает положительное влияние на процентные ставки по микрокредитам. Однако включение этой переменной в анализ значительно сокращает размер выборки, поэтому она исключена из анализа.

Страны, в которые входят Эфиопия, Эфиопия, Эфиопия.

Этими странами являются Эфиопия, Гана, Гвинея, Намибия, Нигерия, Южная Африка, Судан, Замбия, Китай, Филиппины, Таиланд, Вьетнам, Армения, Польша, Турция, Боливия, Бразилия, Чили, Колумбия, Эквадор, Гватемала, Гондурас, Никарагуа, Парагвай, Доминиканская Республика, Венесуэла, Египет, Сирия, Тунис, Бангладеш, Индия и Пакистан.

Данные о предельных процентных ставках получены из работы Naimbo и Gallegos (2014), которые обнаружили, что по меньшей мере 76 стран мира используют различные формы предельных процентных ставок. Авторы собрали эту информацию из восьми различных источников. Мы предполагаем, что страна имеет потолок процентной ставки и поддерживает его в течение периода нашей выборки (2003-2016 годы), если об этом сообщают Naimbo и Gallegos (2014)

.

Например, Министерство юстиции США и Федеральная торговая комиссия используют эти предельные значения в качестве ориентира для горизонтальных слияний.

Мы также использовали индекс Херфиндаля, основанный на количестве активных заемщиков, чтобы отразить двойную миссию МФО (Hartarska et al. 2010). Результаты, полученные с помощью этого показателя, аналогичны результатам, полученным с помощью индекса Херфиндаля на основе валового портфеля займов.

Мы также использовали количество активных заемщиков в качестве меры выпуска (Caudill et al. 2012) в функции затрат. Предельные затраты и цена выпуска, полученные путем деления общей финансовой выручки на количество активных заемщиков, используются для расчета индекса Лернера. Результаты, полученные с помощью этой меры, аналогичны результатам, полученным при использовании валового кредитного портфеля в качестве выхода.

Подробнее о влиянии мирового финансового кризиса на микрофинансирование см. в Bella Di (2011).

В дополнение к использованию классификации MIX Market, мы разделили МФО на различные подвыборки. Во-первых, мы разделили МФО на группу, включающую НПО и кооперативы/кредитные союзы, которые зарегистрированы как некоммерческие МФО, и группу, включающую банки, небанковские финансовые институты и сельские банки, в целом определяемые как коммерческие МФО. Во-вторых, в ответ на мнение Cull et al. (2009), которые утверждают, что "небанковские финансовые учреждения относятся к широкой категории, включающей как коммерческие, так и некоммерческие", мы разделили МФО на две группы, в первую из которых входят банки и сельские банки, а в другую - только небанковские финансовые учреждения. Монопольное поведение МФО было последовательным во всех этих подвыборках.

В то время как результаты в таблицах 4 и 5 свидетельствуют о том, что процентные ставки со временем снижаются, результаты остальных таблиц показывают иные тенденции.

Влияние конкуренции на основе доли офисов может зависеть от количества филиалов коммерческих банков. Большее количество отделений коммерческих банков может снизить монопольную власть МФО с большей долей офисов. Чтобы решить эту проблему, мы добавляем число отделений коммерческих банков на 100 000 человек, предоставленное Всемирным банком, в качестве новой независимой переменной и ее коэффициент взаимодействия с Office. Знак коэффициента на члене взаимодействия отрицательный, но статистически незначимый.

<Однако высокий Индекс Лернера не обязательно означает, что данная МФО использует рыночную власть. Цены могут превышать предельные издержки по ряду причин. Например, некоторые МФО могут поднимать цены значительно выше предельных затрат, чтобы покрыть высокие постоянные издержки.

На процентные ставки и конкуренцию могут влиять пропущенные переменные, которые фиксированные эффекты не могут полностью учесть, например, запаздывающая процентная ставка. Эмпирические результаты показывают, что влияние лагированной процентной ставки положительно и статистически значимо. Основные выводы не меняются после включения отложенной процентной ставки. Однако включение лаговой процентной ставки приводит к резкому сокращению числа наблюдений более чем на 1000. Поэтому мы исключили эту переменную из анализа.

Результаты этих регрессий в данной работе не приводятся.