Determinants of Households’ Access to Informal Credit: Evidence from Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Informal credit which is the most dominant in Uganda’s credit system involves loans provided by informal financial institutions not under the control of government or Bank of Uganda. This study examined the determinants of access to informal credit among households in Uganda. A logit model was used to establish the extent to which independent variables could explain access to informal credit among households in Uganda. Uganda National House hold survey (UNHS) data (2019/2020) was used. The results revealed that informal credit was positively and significantly influenced by; region, education, income, sector of employment and marital status. However, access to informal credit in Uganda was negatively and significantly influenced by residence as well as gender of the household head. The key policy recommendations; evidence showed that education had a positive association with access to informal credit therefore for better access and utilization of informal credit government should widen and strengthen its financial literacy programs. On the sector of employment, evidence indicated that informal credit was accessed mostly by people employed in the production sector which is mainly composed of Small and Medium Enterprises (SMEs). Therefore, government should provide tailor made credit specifically for SMEs to boost production. Additionally, evidence from the results also revealed that informal credit was accessed more by women. The policy recommendation is that government should widen and strengthen gender friendly policies and programs in support of informal financial credit directed to women financial needs. Concerning variable income, findings indicated that income had a positive association with access to informal credit. The policy recommendation therefore is that government should strengthen its socio-economic empowerment and livelihood programs to enhance household incomes so that households are able to invest and pay back the loans.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».