The Impact of Culture on the Demand for Non-life Insurance Penetration in Developing Countries: Panel Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The impact of insurance market activity within financial development is gaining more attention in academia, as the sector experiences growth within emerging markets. The paper aims to understand which macro-economic and social variables impact the growth or decline of the non-life insurance sector broadly across European countries with a view to provide recommendations to drive increased penetration across the region. Methodology: Using Fixed Effects Panel Data Regression and annual data from 1990 to 2021 on 10 countries, the study examines the explanatory factors of non-life insurance demand in European countries (Australia, France, Austria, Italy, Canada, Luxemburg, Denmark, Norway, Finland and Portugal). Findings: The study found that GDP, and urbanization and education rates have a significant negative impact on non-life insurance penetration and density; urbanization, religion, education level and rule of law can explain positively variation in non-life insurance density and penetration across countries. Countries with higher urbanization levels, higher education level, Christian or Buddhist beliefs and more effective rule of law spend more on non- life insurance than other countries. The control of corruption and government effectiveness explain negatively variance in non-life insurance. Unique Contribution to Theory, Practice and Policy: Notably, governments can develop the non-life insurance sector through policies that support urbanization.Similarly, ensuring an environment that promotes economic freedom (such as low tariff, high personal choice, low government spending and high security of property rights) could be an effective way of promoting non-life insurance demand. In contrast, policies that help to reduce the rate of urbanization may yield a double dividend: less population and congestion in cities and better opportunities for the development of non-life insurance markets. Also, countries with high level of education, can develop the development of non- life insurance demand. Among many socio-economic factors such as income, urbanization and education level, our analysis suggests that cultural dimensions such as beliefs and rule of law play a role.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».