The changing landscape of financial services in Manitoba: a location analysis of payday lenders, banks and credit unions
Notice bibliographique
Résumé
The Changing Landscape of Financial Services in Manitoba: A Location Analysis of Payday Lenders, Banks and Credit Unions ABSTRACT This study traces the emergence and expansion of payday lending outlets in Winnipeg and the rural Manitoba communities of Brandon, Portage la Prairie, Thompson and Dauphin during the period 1980-2009, in order to look for shifts over time in the site location strategies of payday lenders relative to mainstream banks. Location analysis, in the context of financial exclusion theory, is used to examine the spatial void hypothesis that mainstream banks have played a role in the rise of payday lending in poor neighbourhoods where traditional bank branches are absent or under-represented. It also considers evidence for the spatial complement hypothesis that payday lenders are not geographic substitutes for mainstream banks but are instead spatial complements, serving different segments of shared markets. Results of the goodness-of-fit test and location analysis based on population data suggest that the payday lending industry in Manitoba is not exclusively located in lower income neighbourhoods or solely located in areas where there is an absence or reduced presence of bank and credit union branches. Moreover, newer, suburban and rural payday lender outlets are almost always located next to mainstream banks and credit unions. The exception would be Winnipeg’s inner-city, where payday lenders are more densely located and where mainstream banks have gradually retreated. While multi-service establishments are shown to have first gained a foothold in poor neighbourhoods as cheque-cashers, this study examines the extent to which a focus on payday loans as the lead product has been accompanied by a shift to middle-income, suburban neighbourhoods and rural communities over the study period. The results of descriptive and OLS multivariate regression analyses provide further evidence of the changing relationship of location patterns of payday lenders to neighborhood characteristics, including mainstream bank presence, income level, poverty status, population density, age, education, family type and ethnicity. The implications these findings have for ongoing policy discussions about the status of the payday loan industry in Canada are discussed. JEL Classification code: G21 - Banks; Other Depository Institutions; Microfinance Institutions; Mortgages
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».