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Enregistrement W2475015460 · doi:10.5539/ass.v12n8p110

Is Access to Agribank Credit an Effective Tool in Improving Household Income? Evidence from the Northern Mountainous Region of Vietnam

2016· article· en· W2475015460 sur OpenAlexvenueno aff
Đỗ Xuân Luận, Nguyen Thanh Vu, Kieu Thi Thu Huong, Duong Thi Thu Hang, Siegfried Bauer

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoanHousehold incomePovertyPopulationEconomicsPer capita incomePropensity score matchingDemographic economicsBusinessEconomic growthGeographyFinanceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="a"><span lang="EN-US">Access to credit has been thought to be a key factor in rural development and poverty reduction. In Vietnam, the Vietnam Bank for Agriculture and Rural Development (Agribank) emerged from the mono-tier banking system in 1988 and performs as a profit-oriented commercial bank sustaining the development of rural areas. During the last two decades, the bank has clearly expanded its share of credit outstanding in total rural credit market volume and this process is in line with the trending development of the national economy. The aim of this study is to examine whether Agribank credit improves household income in the Northern Mountains of Vietnam, where the poor and ethnic minorities are overrepresented in the population. In order to create robust estimates, a joint consideration of all four matching algorithms (</span><span lang="EN-US">nearest-neighbor matching, radius matching, Kernel matching and stratification matching) </span><span lang="EN-US">is applied to the Propensity Score Matching. The study found that access to extension services, ethnicity, and total savings emerged as reliable predictors of credit access among household endowments. Loan volumes increase with total value of household assets. In addition, the impact of credit lies in the range increase of 14.56% to 43.78% of total income, 12.09% to 51.83% of per capita income and 43.64% to 111.60% of nonfarm income of household with credit access. The agricultural bank credit has contributed in improving household income in the Northern Mountains of Vietnam. Results in this study provide further support for the hypothesis that the remarkable progress in poverty reduction in the last two decades in Vietnam is partly attributed to the development of Agribank credit. Experiences of the Agribank in lending to rural areas could be worthwhile for intermediary financial institutions to support rural development in Vietnam.</span></p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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