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Enregistrement W4402963519 · doi:10.1016/j.intfin.2024.102063

Financial sector development and microcredit to small firms

2024· article· en· W4402963519 sur OpenAlex
Désiré Kanga, Issouf Soumaré, Hubert Tchakouté Tchuigoua

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of International Financial Markets Institutions and Money · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsFinancial sector developmentFinancial sectorMicrofinanceFinanceFinancial systemEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Negative relationship between financial development and MSME lending by MFIs. • Improvement in financial sector development decreases micro-lending to small firms. • In a less developed financial sector, MFIs lend more to MSME. This article investigates the relationship between countries’ financial sector development and the loans extended to micro, small, and medium-sized enterprises (MSMEs or small firms ) by microfinance institutions (MFIs). Using 4,801 MFI-year observations worldwide, we find a negative relationship between financial sector development and MSME lending by microfinance institutions. In other words, improvement in financial development, defined as a combination of depth, access, and efficiency, decreases micro-lending to small firms due essentially to intense competition from banks. Moreover, looking at the ownership status of microfinance institutions, we find that the intense competition between profit-oriented microfinance institutions and banks mainly drives the observed negative relationship. For nonprofit microfinance institutions, financial sector development is not significantly associated with their lending to small firms. In a less developed financial sector, microfinance institutions lend more to small firms, fulfilling their social mission.

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,732

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,208 · 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