Governance of payment systems: a theoretical framework and cross-country comparison
Notice bibliographique
Résumé
We develop and test the effectiveness of a theoretical governance model for general-purpose payment systems (GPPSs), systems that are used by individuals, businesses and merchants, as well as state, local and federal government entities, to make and receive payments. The model has characteristics found in the governance of large technical systems, whose complexity calls for local operational management and direction, and groups of operationally dissimilar organizations that must cooperate closely to form a network. Five reference countries and the single-currency euro area are placed into one of two groups based on the degree to which their GPPS governance aligns with the model. We test for effective governance across the six reference entities using measures that are based on evolving regulatory norms. We find that payment system governance in Australia, the euro area and the United Kingdom aligns with the theoretical model, and that their governance is effective. Payment system governance in Japan, Canada and the United States does not align with the theoretical model and is shown not to be effective according to the measures. Our findings indicate that government authorities are being increasingly called on to set and oversee the accomplishment of public policy objectives, and that their involvement is consistent with effective governance. We conclude that the theoretical governance model, while not necessarily normative, is strongly consistent with the evolving regulatory norms of effective payment system governance.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».