On the determinants, gains and challenges of electronic banking adoption in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to examine the gains, challenges and determinants of electronic banking adoption in Nigeria. Design/methodology/approach This paper applied the generalized structural equation modelling (GSEM) to a large sample of respondents surveyed from five of the six geopolitical zones of Nigeria to model the determinants of electronic banking. In addition to many other advantages, GSEM can be used as a likelihood function. As a result, this paper proposes GSEM as the most appropriate tool for modelling the socioeconomic determinant of electronic banking adoption. Findings About three-quarter of respondents adopted at least a form of electronic banking. However, only a tenth of users used e-banking for purchase of goods or services, implying low electronic payment adoption. The low adoption of electronic payment was due to poor digital security infrastructure which made users vulnerable to widespread electronic frauds. The findings also show that the adoption of e-banking platforms or services was characterized by users' socioeconomic status. For example, the odds of adopting internet/mobile banking decreases with older users but increase with higher educational attainment and income, whereas the odds of adopting e-banking platforms such as short message service (SMS) and point of sale (POS) banking increases with older users and informally employed users respectively. Practical implications For a sustainable cashless economy and financial inclusion in Nigeria, policy consolidation that provides safe e-banking services is necessary. Also, e-banking service providers should deliver specific contents and services that match the physical and economic characteristics of users. Originality/value Generalized structural equation modelling (GSEM) is a robust likelihood function method that combines the power of structural equation modelling with the generalized linear model. The application of GSEM to predict the likelihood of adopting a banking technology or Service has not been explored in electronic banking literature. Also, as a fast-growing economy with a heterogeneous population, Nigeria presents an interesting context to study the determinants of electronic banking.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».