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Enregistrement W4385732928 · doi:10.3390/jrfm16080365

Insurance Penetration and Institutional Spillover on Economic Growth: A Dynamic Spatial Econometric Approach on the Asian and Europe Region

2023· article· en· W4385732928 sur OpenAlexvenueno aff
Kurukulasuriya Dinesh Udana Devindra Fernando, Thambawita Maddumage Nimali Tharanga, Narayanage Jayantha Dewasiri, Kiran Sood, Simon Grima, Eleftherios Thalassinos

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInsurance and Financial Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpillover effectGross domestic productEconomicsLife insurancePanel dataEconometric modelEnforcementTransaction costBusinessPublic economicsInternational economicsEconomic growthFinanceMacroeconomicsActuarial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The contemporary environment is interrelated, and interactions between markets, countries, and international actors at different levels exist in every corner of the globe. Amid this, the failures of the free-market system have paved the way for institutionalism, which proposes minimising transaction costs, substantial property rights, and enabling proper contract enforcement. Studies on institutions and insurance development spillover concerning growth relationships are rare and a critical area needing exploration. This study explores the behaviour of economic development in terms of potential spatial dependencies and spatial institutional and insurance development spillover on economic growth. To measure insurance development by the life insurance and non-life insurance penetration, economic growth by per capita gross domestic product (GDP), and indicators of good governance for institutions in the nations. The study explored the spatial impact between countries using panel data of 56 countries between 2002 and 2020 representing the Asian and European regions. We did this by using dynamic spatial econometric modelling (DSEM) on institutional and insurance development and seeing the spatial implications and the spatial institutional impact moderated by insurance development on growth. Results indicate that developing the life insurance and non-life insurance of surrounding countries creates a spillover impact on the local countries’ economies. In contrast, institutions have created a reverse spatial spillover impact on local countries. However, life insurance development, moderated through accountability and government effectiveness, has created a spatial spillover between countries. Both life and non-life penetration moderated by the control of corruption and overall institutions have shown a reverse spillover on countries’ economies. This suggests that global governance is a positive-sum game, and monitoring and governance structures have failed at the international level concerning separate countries. Therefore, it is seen that to prevent institutional failure at the state level, good governance and links with the global governance structure could disrupt or energise local institutions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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