Determinants of low adoption of Islamic banking in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the reasons behind low penetration of Islamic banking in Pakistan. Specifically, the study investigates the differentiation of Islamic banks (IBs) from conventional banks, the role of religion in choosing Islamic banking and the perception of IBs amongst the consumers. Design/methodology/approach The study uses a mixed-method approach, qualitative research along with a survey of users of conventional and Islamic banking. Factor analysis identified underlying dimensions and cluster analysis ascertained the differences between users and non-users of Islamic banking. Inferential statistics were used to test purported hypotheses. Findings The study finds that the users and non-users both perceive that Islamic banking is not completely interest-free. Furthermore, consumers presume that IBs are more of eyewash and are not truly practicing Islamic banking. Moreover, religion is not a major factor that attracts new users but there are also other important factors in marketing Islamic banking, such as service quality, convenience, branch network, etc. Originality/value This is one of the sparse studies in the field of Islamic banking consumer behaviour, which uses focus groups of users and non-users, and in-depth interviews of experts, to identify the issues and factors considered relevant and important by the users rather than relying only on literature review. Furthermore, it also provides a profile of users versus non-users of Islamic banking which is very useful for segmentation and targeting of customers.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».