The Impact of the Non-life Insurance Penetration on the Economic Growth of Developing Countries: Panel Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study explores the impact of non-life insurance industry performance on economic growth in 10 developing countries (Australia, Austria, Canada, Denmark, Finland, France, Italy, Luxembourg, Norway, and Portugal). Methodology: Insurance penetration is measured through proxy such as non-life insurance with the time-series statistics covering the period from 1990 to 2021. The ordinary least square regression was adopted for the testing of the hypotheses. The results are based on panel data models and panel cointegration. Findings: The outcomes of the study showed that non-life insurance penetration had a substantially positive effect on the economic growth in 10 developing countries during the period from 1990 to 2021. The results based on panel data models and panel cointegration suggests that Non-life insurance has a positive and significant effect on the economic growth of the chosen countries. Also, it shows that the application of the rule of law had a positive effect on the developing economies. On the other hand, the higher the level of education, the more people are aware of the application of non-life insurance, which positively affects economic growth. Furthermore, culture and population density have a positive impact on economic growth. Unique Contribution to Theory, Practice and Policy: The study recommends an improved modification in insurance products, especially in non-life businesses to availing clients the chance of choosing from a diversity of products. The study, therefore, recommends an increase in the awareness of non-life insurance services for its impact to be felt at all levels and to encourage participation.
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.
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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».