Fintech Adoption and Banks’ Non-Financial Performance: Do Circular Economy Practices Matter?
Notice bibliographique
Résumé
This study draws insights from practice-based view theory (PBV) to investigate the impact of fintech adoption (FA) on the non-financial performance (NFP) of banking institutions in developing countries, considering the mediating role of circular economy practices (CEPs). A structured questionnaire was distributed to collect primary data from banks’ staff in Iraq, Egypt, Oman, and Jordan using a convenience sampling method with a sample size of 397. Subsequently, the structural equation model was utilized to test the research hypotheses of the proposed conceptual model. The study’s findings revealed that FA positively and significantly impacts CEPs and banks’ NFP (customer satisfaction, internal processes, and learning and growth perspectives). Moreover, CEPs mediate the relationship between FA and banks’ NFP in a positive and significant way. Given the dearth of the literature, this is the first study to fill the research gaps by investigating the impact of FA on the NFP of banking institutions in developing countries, considering CEPs as a mediator, and yielding critical theoretical and practical implications. The study’s findings provide banks’ managers with valuable insights about how to enhance their NFP through FA and CEPs during and after crises and support policymakers and regulators in developing a legislative framework that guides banks to invest in CE models and provides reward systems to encourage them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».