Intermédiation financière et croissance économique : une approche basée sur le concept d’efficacité-X appliquée à la zone UEMOA*
Bibliographic record
Abstract
Cet article étudie le lien entre l’efficacité de l’intermédiation financière et la croissance économique sur un panel de sept pays de l’UEMOA ** sur la période 1990-2008. Tout d’abord, un modèle théorique est présenté dans lequel l’efficacité de l’intermédiation bancaire renforce la croissance économique par le biais de l’amélioration de la productivité marginale du capital. Ensuite, l’efficacité du secteur bancaire est étudiée par le concept d’efficacité-X de Leibenstein (1966). Les scores d’efficacité bancaire sont estimés par la méthode DEA (Data Envelopment Analysis), appliquée à un modèle de production bancaire sur un échantillon de banques de l’UEMOA. Finalement, les scores moyens d’efficacité bancaire par pays sont calculés et utilisés comme indicateur de l’efficacité de l’intermédiation financière dans un modèle de croissance sur données de panel. Les résultats suggèrent l’existence d’une influence positive et significative de l’efficacité du secteur bancaire sur la croissance économique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".