When Development Finance Spurs Entrepreneurship: New Evidence from 5 Million Projects Using a Machine Learning Classifier
Entwicklungsfinanzierung richtet sich zunehmend auf die Förderung von Entrepreneurship im Globalen Süden. Die makroökonomische Evidenz zur Wirksamkeit dieser Förderung ist bislang jedoch uneinheitlich. Bisherige Studien greifen auf aggregierte Daten zur Entwicklungsfinanzierung zurück, da spezifische Daten zur Entrepreneurship-Förderung bislang nicht verfügbar waren. In diesem Papier entwickeln wir ein skalierbares und replizierbares globales Maß für die Förderung von Entrepreneurship durch Entwicklungsfinanzierung (entrepreneurship-support development finance, ESDF). Dazu trainieren und validieren wir ein Machine-Learning-Klassifikationsmodell auf Basis der Beschreibungen von 5 Millionen Entwicklungshilfeprojekten aus den Jahren 2000 bis 2022 (Genauigkeit des Modells: 97 %). Mit diesem Maß kann die Wirkung von ESDF auf verschiedene Stufen des Gründungsprozesses untersucht werden. Auf Basis eines Panels von 50 Ländern über 19 Jahre zeigen Regressionen mit Länder- und Jahreseffekten, dass ein höheres ESDF-Volumen mit stärkeren Gründungsabsichten einhergeht, während sich für aggregierte Entwicklungsfinanzierung kein entsprechender Zusammenhang zeigt. Zugleich ergibt sich kein signifikanter Zusammenhang zwischen ESDF und der Gründungsaktivität. Dies spricht dafür, dass zusätzliche Förderung zwar die Gründungsneigung erhöht, sich aber nicht automatisch in tatsächliche Gründungen übersetzt.