The Relationship Between Inclusion, Financial Innovation and Economic Growth in Sub-Saharan African Countries: A PVAR Approach
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to examine the relationship between inclusion, financial innovation, and economic growth. The goal is to verify the existence of a bidirectional relationship between the three variables. For this purpose, we use the Panel Vector Autoregressive (PVAR) model in the Generalized Method of Moments (GMM) on data from 46 Sub-Saharan African countries. The results confirm the existence of a positive and unidirectional relationship between economic growth and financial innovation and the existence of a unidirectional relationship between financial inclusion and economic growth. Additionally, our results show that there is a bidirectional relationship between economic growth and investment. Regarding practical implications, this study jointly analyzes three current and interrelated topics that pose a problem for the African continent and expands the scarce literature on financial development and economic growth. As for originality, this study considers the possibility of a bidirectional relationship between inclusion, financial innovation, and economic growth using a sample of 46 sub-Saharan African countries covering the period 2005-2018, a fact that was ignored in previous studies when they examined only unidirectional causality.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».