Financial Inclusion of Rural and Urban Households and the Dodd-Frank Act
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the consequences of the Dodd–Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act of 2010 on financial inclusion in rural areas. The Act imposed changes in the U.S. banking industry that contributed to closures or consolidation of smaller community banks, mostly in the rural areas, that could not sustain the higher regulatory burden. We evaluate whether the Act had differential impacts on the financial inclusion of rural and urban unbanked households. Financial inclusion is measured by the utilization of banking services such as checking or savings account and by relying less on Alternative Financial Services (AFS). We employ the Changes-in-Changes quantile model to establish if rural unbanked households were more affected relative to their urban counterparts and provide robustness checks through ordered and binomial logistic regressions. We analyze both the short- and the long-term impacts of the Act using household-level data from the FDIC National Surveys of Unbanked and Underbanked Households. Results indicate that rural unbanked households on average were more likely to plan to open a bank account shortly after 2010 but the magnitude of the effect decreased in long-term. The rural unbanked households did not use more AFS services for credit and transaction purposes than urban households in the short term. However, in the long term, they increased their use of AFS for credit relative to their urban counterparts, likely because they were less able to obtain credit from banks. The policy implications point at the need to promote technologies that may help close the rural-urban financial inclusion gap and indentify a potential for combination of Fintech and banking services provision.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».