Financial Inclusion and Economic Growth Across the Globe: The Role of Anti-money Laundering Regulations
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the moderating effect of anti-money laundering (AML) regulations on the relationship between financial inclusion and economic growth, and investigates whether this impact is threshold-specific. Utilising a panel dataset from 213 countries (2012–2019), we employ a two-step system, Generalised Method of Moments (GMM) and the Seo et al. (2019) dynamic panel threshold regression model. Our findings confirm that financial inclusion generally stimulates economic growth. Crucially, we demonstrate that the impact of financial inclusion on economic growth is contingent on the intensity of AML regulations. Specifically, financial inclusion promotes growth below a certain threshold of AML regulation, but surprisingly, it inhibits growth when AML regulations exceed this threshold. This threshold effect is particularly pronounced in developing and African economies compared to developed countries. Theoretically, this study extends the understanding of financial inclusion and economic growth by introducing a critical non-linear moderating role for AML regulations, suggesting that an optimal level of regulation exists beyond which the intended benefits may be reversed. Policy implications underscore the need for regulators to consider these threshold effects when designing and implementing AML frameworks, ensuring that financial inclusion continues to drive economic growth effectively.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».