Does income inequality influence the role of a sharing economy in promoting sustainable economic growth? Fresh evidence from emerging markets
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Notice bibliographique
Résumé
The impact of the sharing economy has become increasingly prominent in facilitating sustainable economic growth. The current study examined this relationship in the context of emerging markets. It addressed the influence of income inequality on restricting the expected benefits from activities associated with the sharing of assets or services. The study employed panel data from 20 developing countries across Africa and Asia from 2001 to 2020 and used dynamic models to mitigate the impact of endogeneity. The study utilised a proxy indicator for sharing economies developed in the literature, as well as three different measures for income inequality, in order to ensure robust findings. The study employed the generalised method of moments (GMM) as its primary methodology. The GMM results confirmed previous findings from developed countries in which the sharing economy tended to promote the sustainable growth of the economy. Income inequality was observed to have a negative relationship with sustainable economic growth, however, and this indicated that it hampered the ability of the sharing economy to stimulate sustainable growth. Interestingly, when the analysis included interaction terms to capture the moderating impact of income inequality there was more consistency with previous research. The interaction term had a negative coefficient, indicating that income inequality tended to act as an impediment in developing countries to the full capturing of the benefits of peer-to-peer transactions. These findings provided useful insights into collaborative consumption and the peer economy, given that the aim of the sharing of resources would be to capture rent from underused assets. The study suggested that the development of efficient and effective platforms would allow developing countries to capture the benefits of the sharing economy.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle