Perceived inclusion of Islamic finance: The effects of attitudes, experience, literacy, religiosity, and social influences
Notice bibliographique
Résumé
The existing literature lacks demand-side perception studies on Islamic finance and its determinants, especially in developing markets. This study examines the influences of attitudes towards Islamic finance (ATTIF), financial experience (FE), Islamic financial literacy (IFL), religiosity (RL), and social influences (SI) on the perceived inclusiveness of Islamic finance (PIIF). This study used purposive sampling to obtain 400 questionnaire respondents from Zanzibar, Tanzania. The Smart-PLS (4) was used for analysing the data. We discovered mixed perceptions among the respondents regarding the inclusiveness of Islamic finance. Furthermore, the findings revealed a positive and significant influence of ATTIF, FE, SI, and RL on PIIF. ATTIF mediates the effects of RL and SI. The effect of ATTIF on PIIF is mitigated by IFL. The two most significant factors that determine PIIF are SI and ATTIF. RL was high among respondents but less important in determining PIIF. Islamic financial institutions should design products that fit society’s needs by considering socio-cultural and economic dynamics. These findings have important policy implications for improving the inclusiveness of Islamic financial markets. This study provides new insight into the inclusion of Islamic finance and its determinants.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».