Efficiency Determinants of Microfinance Institutions in India: Two Stage DEA Analysis

• Autorzy: Santa Kar , Joyeeta Deb

Warianty tytułu

Determinanty wydajności instytucji mikrofinansowych w Indiach: dwuetapowa analiza DEA

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Aim: In India, Microfinance Institutions (MFIs) emerged as major player in providing microfinance services and therefore such institutions need to be financially sustainable in order to achieve their double bottom-line objective. Besides, Indian MFIs cannot protect themselves from the curse of loan non-repayment. Therefore, this study aims to measure performance of the Indian MFIs and examine whether sustainability has any significant impact on the efficiency of the MFIs. Design / Research methods: In order to gauge the performance of the Indian MFIs, non parametric Data Envelopment Analysis (DEA) is adopted. Two models of DEA (BCC Model-input oriented and Undesirable Measure Model-output oriented) are applied used for better analysis. Further, to examine the factors influencing efficiency of the MFIs and particularly to answer whether Sustainability has any significant impact on efficiency, Tobit regression is applied in the study. Data of thirty-one Indian MFIs for seven years (2009-2015) are collected from MiX Market for the study. Conclusions / findings: Result of the study shows that average technical efficiency of the MFIs is estimated to be 79 percent under BCC model and 98 percent under Undesirable Measure Model. Indian MFIs can attain production frontier if they can trim their bad output (proxied by Portfolio at Risk 30) to an extent of around 14 percent. Further, the study validates that sustainability (proxied by Operational Self Sufficiency) has positive impact on efficiency. Originality / value of the article: Studies made so far on Indian MFIs have not addressed how the MFIs could become efficient by reducing their undesirable/bad output. Besides, no study so far has analysed the impact of sustainability on efficiency of the Indian MFIs. Therefore, this research tries to fill the existing research gap. Implications of the research: The result of the study can be useful to the Indian Microfinance Industry in improving their performance. The result can further be used by Reserve Bank of India (RBI) to frame yardstick for the clients of the MFIs in connection with borrowing loans from MFIs.(original abstract)

Cel: Instytucje mikrofinansowe (ang.: Microfinance Institutions (MFIs)) wyłoniły się w Indiach jako główny gracz z punktu widzenia świadczenia usług mikrofinansowych. Z tego względu instytucje te muszą być stabilne finansowo, aby osiągnąć założony cel w postaci podwójnych zysków (ang.: double bottom-line). Poza tym, indyjskie MFIs nie mogą się ochronić przed klątwą niespłacania pożyczek. Dlatego też celem niniejszego artykuły jest pomiar kondycji indyjskich MFIs oraz określenie, czy podtrzymywalność ma znaczący wpływ na wydajność MFIs. Metodyka badań: Aby zdiagnozować kondycję indyjskich MFIs, wykorzystano nieparametryczną metodę obwiedni danych (ang. Data Envelopment Analysis (DEA)). Dla bardziej dogłębnej analizy zastosowano dwa modele DEA (zorientowany na nakłady model BCC oraz zorientowany na wyniki Undesirable Measure Model). Następnie użyto w badaniach regresji Tobita w celu określenia czynników oddziałujących na wydajność MFIs, a w szczególności w celu odpowiedzi na pytanie, czy podtrzymywalność ma znaczący wpływ na wydajność. W badaniach wykorzystano uzyskane z MiX Market dane dotyczące 31 indyjskich MFIs w latach 2009-2015. Wnioski: Wyniki badań wskazują, że techniczną wydajność MFIs można oszacować na poziomie 79% w modelu BCC oraz 98% w Undesirable Measure Model. Indyjskie MFIs mogą osiągnąć granicę produkcji, jeśli zdołają obniżyć złe wyniki (określone przy portfelu ryzyka 30) do poziomu około 14%. Ponadto badania potwierdziły, że podtrzymywalność (określona przez samowystarczalność operacyjną) ma pozytywny wpływ na wydajność. Wartość artykułu: Dotychczasowe badania indyjskich MFIs nie koncentrowały się na tym, jak MFIs mogą stać się wydajne poprzez redukcję niepożądanych / złych wyników. Ponadto żadne dotychczasowe badanie nie analizowało wpływu podtrzymywalności na wydajność indyjskich MFIs. Z tego względu niniejszy artykuł stara się wypełnić istniejącą lukę badawczą. Implikacje: Wyniki badań mogą być przydatne dla indyjskiego przemysłu mikrofinansowego w celu poprawy jego wydajności. Wyniki mogą być też wykorzystane przez Indyjski Bank rezerw (ang. Reserve Bank of India, aby stworzyć wspólną miarę dla klientów MFIs w połączeniu z zaciąganiem pożyczek w MFIs.(abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Microfinance; Data Envelopment Analysis (DEA)

PL

Mikrofinanse; Metoda DEA (analiza obwiedni danych)

• Czasopismo: Central European Review of Economics and Management
• Rocznik: 2017
• Tom: 1
• Numer: nr 4 Data Envelopment Analysis for Performance Measurement in Developing Countries
• Strony: 87--115

Twórcy

autor

Santa Kar

• Assam University, Silchar, India

autor

Joyeeta Deb

• Assam University, Silchar, India

Bibliografia

• Abayie E.F.O., Amanor K., Frimpong M. (2011), The Measurement and determinants of economic efficiency of microfinance institutions in Ghana. A Stochastic frontier approach, "African Review of Economics and Finance", vol. 2 no. 2, pp. 149-166.
• Ahmed H. (2002), Financing microfinances. An Analytical study of Islamic microfinance institutions, "Islamic Economic Studies" vol. 9 no. 2, pp. 27-64.
• Annim S.K. (2012), Microfinance efficiency trade-offs and complementarities between the objectives of microfinance institutions and their performance perspectives, "European Journal of Development Research", vol. 24 no. 5, pp. 788-807.
• ASSOCHAM INDIA (2016), Evolving landscape of microfinance institutions in India, http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/ey-evolving-landscape-of-microfinance-institutions-in-india/$FILE/ey-evolving-landscape-of-microfinance-institutions-in-india.pdf [6.12.2017].
• Balkenhol B. (2007), Efficiency and sustainability in microfinance, in: Microfinance and public policy. Outreach, performance and efficiency, ed. Balkenhol B., Palgrave Macmillan, Basingstoke, pp. 3-23.
• Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. (1984), Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis, "Management Science", vol. 30 no. 9, pp. 1078-1092.
• Bogetoft P., Otto L. (2011), Benchmarking with DEA, SFA, and R, Springer Science + Business Media, London.
• Brau J.C., Woller G.M. (2004), Microfinance. A Comprehensive review of the existing literature, "Journal of Entrepreneurial Finance and Business Venture", vol. 9 no. 1, pp. 1-28.
• Canhoto A., Dermine J. (2003), A note on banking efficiency in Portugal. New vs. old banks, "Journal of Banking & Finance", vol. 27 no. 11, pp. 2087-2098.
• Casu B., Molynuex P.A. (2003), A Comparative study of efficiency in European banking, "Applied Economics", vol. 35, pp. 1865-1876.
• Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. (1978), Measuring the efficiency of decision making units, "European Journal of Operational Research", vol. 2 no. 6, pp. 429-444.
• Consultative Group to Assist the Poor (2010), Annual report, http://www.cgap.org/publications/cgap-annual-report-2010 [6.12.2017].
• Cook W.D., Zhu J. (2005), Modeling performance measurement, Applications and implementation issues in DEA, Springer Science + Business Media, New York.
• Cooper W.W., Seiford L.M., Tone K. (2000), Data envelopment analysis. A Comprehensive text with models, applications, references and DEA-solver software, Kluwer Academic, Dordrecht.
• Cooper W.W., Seiford L.M., Zhu J. (2004), Data envelopment analysis. History, models and interpretations, in: Handbook on data envelopment analysis, ed. Cooper W.W., Seiford L.M., Zhu J., Kluwer Academic, Dordrecht pp. 1-39.
• Crabb P.R., Timothy K. (2006), A Test of portfolio risk in microfinance institutions, "Faith & Economics", vol. 48, pp. 25-39.
• Diop A., Hillenkamp I., Servet J.-M. (2007), Poverty versus inequality, in: Microfinance and public policy. Outreach, performance and efficiency, ed. Balkenhol B., Palgrave Macmillan, Basingstoke, pp. 27-46.
• Elyasiani E., Mehdian S.M. (1990), A nonparametric approach to measurement of efficiency and technological change. The case of large U.S. commercial banks, "Journal of Financial Services Research", vol. 4, pp. 157-168.
• Emrouznejad A., Anouze A.L. (2009), A note on the modeling the efficiency of top Arab banks, "Expert Systems with Applications", vol. 36 no. 3, pp. 5741-5744.
• Emrouznejad A., Anouze A.L. (2010), Data envelopment analysis with classification and regression tree - a case of banking efficiency, "Expert Systems", vol. 27 no. 4, pp. 231-246.
• Fare R., Grosskopf S., Lovell C.A.K., Pasurka C. (1989), Multilateral productivity comparisons when some outputs are undesirable. A Non-parametric approach, "Review of Economics and Statistics", vol. 71 no. 1, pp. 90-98.
• Farrell M.J. (1957), The Measurement of productive efficiency, "Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General)", vol. 120 no. 3, pp. 253-290.
• Ferdousi F. (2013). Performance of microfinance institutions in Asia. DEA based efficiency analysis, International Conference on the Modern Development of the Humanities and Social Sciences, Atlantis Press, Paris, pp. 91-94.
• Fluckiger Y., Vassiliev A. (2007), Efficiency in microfinance institutions. An Application of data envelopment analysis to MFIs in Peru, in: Microfinance and public policy. Outreach, performance and efficiency, ed. Balkenhol B., Palgrave Macmillan, Basingstoke, pp. 89-110.
• Gebremichael B.Z., Rani D.L. (2012), Total factor productivity change of Ethiopian Microfinance Institutions (MFIs). A Malmquist Productivity Index Approach (MPI), "European Journal of Business and Management" vol. 4 no. 3, pp. 105-114.
• Gutiérrez-Nieto B., Serrano-Cinca C., Mar Molinero C. (2007), Microfinance institutions and efficiency, "Omega", vol. 35 no. 2, pp. 131-142.
• Gutiérrez-Nieto B., Serrano-Cinca C., Mar Molinero C. (2009), Social efficiency in microfinance institutions, "Journal of the Operational Research Society", vol. 60 no. 1, pp. 104-119.
• Haq M., Skully M., Pathan S. (2010), Efficiency of microfinance institutions. A Data envelopment analysis, "Asia-Pacific Financial Markets", vol. 17 no. 1, pp. 63-97.
• Hartarska V. (2004), Governance and performance of microfinance institutions in Central and Eastern Europe and the newly independent states (unpublished work).
• Hartarska V. (2005), Governance and performance of microfinance institutions in Central and Eastern Europe and the newly independent states, "World Development" vol. 33, pp. 1627-1648.
• Hassan M.K., Sanchez B. (2009), Efficiency analysis of microfinance institutions in developing countries, Network Financial Institute Working Paper No. 2009-WP-12, Indiana State University, http://indstate.edu/business/NFI/leadership/papers/2009-WP-12_Sanchez_Hassan.pdf [6.12.2017].
• Isik I., Hassan M.K. (2003), Financial deregulation and total factor productivity change. An Empirical study of Turkish commercial banks, "Journal of Banking and Finance", vol. 27, pp. 1455-1485.
• Kipesha E.F. (2012), Efficiency of microfinance institutions in East Africa. A Data envelopment analysis, "European Journal of Business and Management", vol. 4 no. 17, pp. 77-88.
• Ledgerwood J. (1999), Microfinance handbook. An Institutional and financial perspective, The World Bank: Sustainable Banking with the Poor, Washington DC.
• Liu W.B., Sharp J. (1999), DEA models via goal programming, in: Data Envelopment Analysis in the Public and Private Sector, ed. Westerman G., Deutscher Universtats-Verlag, Wiesbaden.
• Malegam Committee Report (2011), Reserve Bank of India, www.rbi.org.in/SCRIPTS/PublicationReportDetails.aspx?UrlPage=&ID=608

Identyfikatory

DOI

10.29015/cerem.528