An Empirical Analysis of the Impact of Agency Banking on Financial Inclusion in Benue State, Nigeria: Implications for Economic Activities
Notice bibliographique
Résumé
Twelve (12) out of the Twenty-three (23) local government areas (LGAs) in Benue State do not have the presence of banks over a long period of time. This situation has deprived the inhabitants of these LGAs of access to formal financial services until the advent of agency banking. This study therefore, investigates the impact of agency banking on financial inclusion and economic activities in Benue State focusing on the agency banking activities of First Bank Ltd. The study is anchored on the agency theory and it used a survey design. The study has utilized both primary and secondary data that were analyzed using descriptive statistical tools and structural equation models. Findings of the study have revealed that agency banking activities of First Bank Ltd have immensely enhanced financial inclusion and economic activities in Benue State. However, challenges such as shortages of cash, security problems, network failures, and lack of financial literacy are militating against the smooth operations of the agency banking in the State. On the basis of these findings, the study has recommended among others that, other banks operating in the State should be encouraged to venture into agency banking in the state so as to have a wider coverage of agency banking in the State. Also, government should provide security and partner with the private sector to provide national carrier communication network system to overcome the network failure challenge. Finally, banks should intensify efforts to educate the masses about the validity and potency of agency banking.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».