We make a comparison of microfinance banks (MBs) and commercial banks (CBs) in terms of efficiency, business orientation, stability, and asset quality by analyzing a large sample of banks from 60 countries around the world. Our findings indicate that microfinance banks have higher intermediation, non-interest income, wholesale funding and liquidity, but lower efficiency and asset quality. These significant variations are influenced by smaller microfinance banks and are driven mostly to African and Latin American microfinance banks.

Wie bedeutend ist das menschliche Element für die Genauigkeit empirischer Erkenntnisse in den Wirtschaftswissenschaften? Die Unsicherheit empirischer Schätzungen wird üblicherweise als ein statistisches Phänomen betrachtet. Unbekannte Parameter einer Grundgesamtheit werden anhand einer Stichprobe geschätzt, deren Erzeugung zu so genannten Standardfehlern führt. Forschende treffen jedoch viele unbeobachtete Entscheidungen, die nicht per se richtig oder falsch sind, sich aber auf das Ergebnis der Schätzung auswirken. Beispiele hierfür sind die Wahl der Software, die Art der Datenbereinigung oder die Spezifikation der Kontrollvariablen, um nur einige zu nennen. Wir haben an einem großen crowd-basierten Feldexperiment teilgenommen, bei dem sich herausstellte, dass dieser evidenzgenerierende Prozess von Forscher zu Forscher stark variiert, wodurch eine neue Art von Unsicherheit entsteht: so genannte Nicht-Standardfehler (NSE). 164 Teams von Finanzökonominnen und Finanzökonomen testeten sechs Hypothesen an einer identischen Stichprobe von Finanzmarktdaten. Das wichtigste Ergebnis ist, dass die Nicht-Standardfehler beträchtlich sind und die gleiche Größenordnung haben wie die Standardfehler, dass sie aber nach einem anonymen Begutachtungsprozess deutlich abnehmen. Wer sich von Wirtschaftsforschern beraten lässt, sollte sich daher darüber im Klaren sein, dass die Entscheidungen der einzelnen Forschenden die empirische Evidenz mit einer nicht unerheblichen Unsicherheit behaften. Gleichzeitig scheint eine der Veröffentlichung vorausgehende Begutachtung der Ergebnisse durch wissenschaftliche Kollegen (peer-review) die Anfälligkeit für diese Art von Unsicherheit zu verringern.

Banks play a special role in the financial system. According to classical banking theory, they help reduce informational asymmetries and serve as liquidity providers. Banks can, at least partially, lower transaction costs that result from information frictions between investors and firms and thereby alleviate firms’ funding constraints (Diamond, 1984). Moreover, banks create liquidity on their balance sheets by financing comparably illiquid assets with relatively liquid liabilities (Diamond and Dybvig, 1983). Integrating credit and liquidity provision functions, banks have been the object of numerous studies on financial intermediation. A particular focus in recent years has been on banks’ behavior as well as on the con- sequences of their actions for the real economy when hit by adverse shocks. Following the global financial crisis, financial shocks that originate from within the financial sec- tor have received wide attention (Cingano et al., 2016; Chodorow-Reich, 2014; Khwaja and Mian, 2008; Paravisini, 2008; Paravisini et al., 2015; Schnabl, 2012). However, banks are also subject to numerous non-financial shocks, which are the focus of this thesis.