Notice bibliographique
Résumé
This paper verifies a hypothesis that CFIs(Cooperative Financial Institutions) contribute to the reduction of income inequality as they are originally established with the purpose of expanding financial access for poor families and firms. We presume that CFIs in Korea, such as credit unions and community credit cooperatives, had operated according to their original purpose until 1980s, with the result that they helped lots of poor people enhance their economic situation. However, since 1980 they have been engaging in financial activities resembling those of profit-oriented commercial financial institutions. Analysing quarterly financial data of credit unions and community credit cooperatives from the 4th quarter of 1993 to the 4th quarter of 2010, we find that overall there is a long-term negative relationship between the development of CFIs and income inequality represented by Gini coefficient. This confirms that the development of CFIs in Korea contributes to the reduction of income inequality, which is somewhat contrary to our initial expectation based on their history. Nevertheless, it may be necessary to search for more appropriate way to prompt the development of CFIs because they keep trying to resemble commercial financial institutions in their operation. We suggest that allowing the establishment of new financial cooperatives be an answer, which is only possible with the revision of the Basic Law on Cooperatives enacted in 2012.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,019 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».