|
|
|
|
رابطه تنظیمگری و توسعه فینتک در ایران: مدلسازی آماری با استفاده از رگرسیون چندمتغیره
|
|
|
|
|
|
|
|
نویسنده
|
راهیمی عرفان ,عبدی محسن ,ثابت کوشکی نیان مجید
|
|
منبع
|
اولين همايش ملي سالانه حقوق بانكي - 1403 - دوره : 1 - اولین همایش ملی سالانه حقوق بانکی - کد همایش: 03241-34579 - صفحه:0 -0
|
|
چکیده
|
این پژوهش با هدف بررسی تاثیر مقررات مالی، قوانین ضدپولشویی، وجود سندباکس های نظارتی و شرایط اقتصادی بر توسعه فینتک در ایران انجام شده است. پژوهش حاضر با استفاده از مدلسازی آماری و رگرسیون چندمتغیره، رابطه بین شاخص های تنظیم گری و رشد فینتک در ایران را بررسی میکند. دادههای این پژوهش از منابع رسمی و گزارش های آماری در یک دوره مشخص استخراج شده و با استفاده از نرمافزارهای تحلیلی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج پژوهش نشان می دهد که مقررات سختگیرانه مالی اثر منفی و معناداری بر رشد فینتک دارد (p<0.01)، به این معنا که نظارت های بیش از حد مانع از گسترش نوآوری و رشد استارتاپ های فینتکی می شود. همچنین، قوانین ضدپولشویی و مقررات مالی تاثیر منفی اما ضعیفتری بر توسعه فینتک داشته اند(p<0.05)، که نشاندهنده چالشهای مقرراتی برای استارتاپها در تطابق با الزامات قانونی است. از سوی دیگر، وجود سندباکس های نظارتی تاثیر مثبتی بر رشد فینتک دارد اما این رابطه از نظر آماری معنادار نیست(p = 0.08)، که نشان میدهد سایر عوامل مانند حمایت های دولتی و سطح پذیرش فناوری نیز در این حوزه نقش مهمی دارند. رابطه بین نرخ تورم و توسعه فینتک معنادار نبوده است (p = 0.10)، که بیانگر اهمیت بیشتر عوامل تنظیم گری نسبت به شاخص های کلان اقتصادی در این صنعت است. این پژوهش نشان میدهد که تنظیمگری هوشمند و انعطافپذیر میتواند نقش مهمی در توسعه پایدار فینتک در ایران ایفا کند. پیشنهاد می شود سیاستگذاران به جای سختگیریهای سنتی، از ابزارهایی مانند سندباکس های نظارتی و مدل های داده محور برای تنظیم بازار فینتک استفاده کنند تا هم رشد این صنعت تسهیل شود و هم ریسک های مالی و حقوقی آن کنترل گردد.
|
|
کلیدواژه
|
تنظیمگری مالی، قوانین ضدپولشویی، توسعه فناوری مالی، سندباکس نظارتی، رگرسیون چندمتغیره
|
|
آدرس
|
, iran, , iran, , iran
|
|
پست الکترونیکی
|
majidsabett@yahoo.com
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
the relationship between regulation and fintech development in iran: statistical modeling using multivariate regression
|
|
|
|
|
Authors
|
|
|
Abstract
|
this study aims to investigate the impact of financial regulations, anti-money laundering laws, the existence of regulatory sandboxes, and economic conditions on the development of fintech in iran. the present study examines the relationship between regulatory indicators and fintech growth in iran using statistical modeling and multivariate regression. the data for this study were extracted from official sources and statistical reports over a specific period and analyzed using analytical software. the results of the study show that strict financial regulations have a significant negative effect on fintech growth (p < 0.01), meaning that excessive supervision hinders the spread of innovation and the growth of fintech startups. also, anti-money laundering laws and financial regulations have a negative but weaker effect on fintech development (p < 0.05), indicating regulatory challenges for startups in complying with legal requirements. on the other hand, the existence of regulatory sandboxes has a positive effect on fintech growth, but this relationship is not statistically significant (p = 0.08), indicating that other factors such as government support and the level of technology adoption also play an important role in this area. the relationship between inflation rate and fintech development was not significant (p = 0.10), indicating that regulatory factors are more important than macroeconomic indicators in this industry. this research shows that smart and flexible regulation can play an important role in the sustainable development of fintech in iran. it is suggested instead of traditional strictures, policymakers should use tools such as regulatory sandboxes and data-driven models to regulate the fintech market to both facilitate the growth of this industry and control its financial and legal risks.
|
|
Keywords
|
financial regulation ,anti-money laundering laws ,financial technology development ,regulatory sandbox ,multivariate regression
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|