Small Business Lending and Economic Well-Being in Texas Counties: A Test with Community Reinvestment Act Data
Notice bibliographique
Résumé
Utilizing the Community Capitals framework we examine the impact of Community Reinvestment Act (CRA) reported small business lending on the economic well-being of Texas counties in 1999–2000. We combine data from multiple data sources, including the County Federal Financial Institutions Examination Council (FFIEC) annual county Aggregate and Disclosure data—collected under directive of the 1977 Community Reinvestment Act—and use GeoDa to model the impact of small business lending in each Texas county from 1996–1999 on the 1999 county poverty rate, median family income, Gini income inequality coefficient, 2000 per capita income and 2000 nonfarm earnings per worker. Controlling for other dimensions of the Community Capitals Framework, the results show positive effects of small business lending on two income measures—per worker nonfarm earnings, and per capita income. Furthermore, we find the small business lending from 1996–1999 reduced poverty and income inequality in the most rural Texas counties. Implications for theory, policy, and research are discussed. Keywords: community development; small business; financing; rural ----------------------------------------------------------- Résumé À l'aide du cadre de Capitaux Communautaires, nous examinons l'impact positif économique du" Community Reinvestment Act" (CRA) qui a agi comme prêteur aux petites entreprises au Texas en 1999-2000. Nous combinons les données de diverses sources, incluant celles des institutions financières fédérales du Conseil d'Analyse du Comté (FFIEC an anglais) concernant les données annuelles globales publiques du Comté—collectées sous la directive du "Community Reinvestment act "de 1977—et nous utilisons GeoDa pour modéliser l'impact des prêts aux petites entreprises de chaque Comté du Texas entre 1996 et 1999, l'indice de pauvreté du Comté de 1999, un revenu médian par famille, un coefficient du revenu de Gini inégal, 2000 de revenu par habitant et 2000 de salaire non-agricole par travailleur. En contrôlant les autres aspects du cadre de Capitaux communautaires, les résultats montrent des effets positifs sur les petites entreprises prêtant à deux niveaux dans le revenu—au niveau du salaire de chaque employé non-agricole, et par revenu de capital. De plus, nous trouvons que les prêts aux petites entreprises de 1996-1999 réduisent la pauvreté et les inégalités de revenu dans les Comtés les plus ruraux du Texas. Les implications théoriques, de principe et de recherche sont discutées.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».