The Quest to Lower High Remittance Costs to Africa: A Brief Review of the Use of Mobile Banking and Bitcoins
Notice bibliographique
Résumé
The paper reviews the last technological tools that arguably can contribute to reducing the excessively high costs of remittance transactions in Africa. Indeed, despite huge remittance inflows to and within the continent, Africa is the most expensive destination to send money to. As remittances have become more important than Overseas Development Assistance and Foreign Direct Investment inflows in some countries, it has become crucial to explore technological advances that can contribute to reducing their transaction costs. Such reduction would enable the end beneficiaries to capture a larger share of these external resources, which in turn could have an even bigger impact on development in Africa. In addition to revisiting the role of mobile banking in lowering remittance transaction prices, the paper takes a closer look at the newest available technology, the Bitcoin blockchain technology that underpins digital currencies. At this early stage, very few social science researchers have addressed the role that such digital currency could play in the reduction of the remittance transaction prices, except for a few innovative Bitcoin operators. The paper proceeds as follows. It first looks at the causes of the high remittance transaction costs. Then, it reviews, presents and analyses the official remittances data downloaded from the World Bank's Remittances Prices Worldwide database. It also briefly reviews a few remittance transfer technological instruments. Given the novelty of the topic, the review of the most recent existing "literature" on Bitcoin is mainly retrieved from either on - line news sources or information from a few leading Bitcoin operators. In the light of the UN Global Working Group Post-2015 Development Agenda and Sustainable Development Goals proposal to reduce by 2030 the remittance transaction costs to even less than 3%, the effectiveness of these new technological instruments to reach such objective are discussed. Finally, a number of appropriate policy actions to foster the economic impact of remittances are proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».