Credit Segmentation and Household Vulnerability in Thailand: Formal Versus Informal Debt Risks
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the determinants of household borrowing choices in Thailand, with a focus on the risks associated with formal and informal credit markets. Using cross-sectional survey data from 6949 respondents across 77 provinces collected in September 2021, we employ multinomial regression models to analyze how demographic, occupational, and income factors shape debt outcomes. The results indicate that younger and lower-income individuals in Bangkok are more likely to remain debt-free, while older, higher-income, and farming households are strongly associated with formal borrowing. In contrast, unemployed individuals, retirees, business owners, and freelancers disproportionately rely on informal credit channels, exposing them to high interest rates, repayment difficulties, and heightened financial risk. Regional disparities further underscore structural inequalities: households in the north and northeast are more likely to access formal finance, whereas those in Bangkok and the south tend to turn to informal lenders. These findings highlight the risks of financial exclusion and the persistence of informal lending in emerging economies. Policy measures that expand access to regulated credit, promote microfinance, and strengthen consumer protection frameworks are essential to mitigate household financial vulnerability and reduce exposure to debt traps.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».