The Causal Relationship between FinTech, Financial Inclusion, and Income Inequality in African Economies
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Notice bibliographique
Résumé
Income inequality is one of the biggest problems affecting developing economies. Market imperfections and information asymmetry lead to lack of access to the financial system, which will exacerbate income inequality. The growing adoption of FinTech (financial technology) has altered the structure of how financial services are delivered and makes these services accessible to underserved groups. This study explores the causal relationship between FinTech development, financial inclusion, and income inequality in a panel study of 29 African countries. We apply pooled OLS regression and structural equation models to samples from the years 2011, 2014, and 2017. The findings indicate that FinTech has a positive and statistically significant effect on financial inclusion and income inequality in African countries. The study results also demonstrate that financial inclusion plays a pivotal mediation role in the negative effect of FinTech on income inequality in African economies. Further, financial inclusion (the ability to create a bank account and borrow money) negatively and significantly affects income inequality in African countries, whereas saving shows a positive and significant impact on income inequality. Overall, our study results suggest that to reduce income inequality and increase the effectiveness of FinTech investments, policymakers in African countries should design proper policies to enhance financial inclusion and offer more accessible and equitable financial services.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle