Nguyễn Đại Hồng Nhung

Công ty cổ phần Đầu tư và Xây dựng B2

Email: nhungndh@2bco.com.vn

Hồng Mỹ Hiền

Ngân hàng TMCP Phát triển TP. Hồ Chí Minh (HDBank)

Email: myhien0903@gmail.com

Nguyễn Trung Kiên

Email: trungkiendl91@gmail.com

Tóm tắt

Nghiên cứu phân tích tác động của bao trùm tài chính số (Digital Financial Inclusion, DFI) đến năng lực dự phòng tài chính và vai trò trung gian của tiết kiệm chính thức ở cấp độ quốc gia. Dữ liệu gồm 487 quan sát của 153 nền kinh tế, được tổng hợp từ Cơ sở dữ liệu toàn cầu về tài chính toàn diện (Global Findex) kết hợp với Bộ chỉ số phát triển thế giới (World Development Indicators, WDI). Chỉ số DFI được xây dựng từ tỷ lệ sở hữu tài khoản và sử dụng thanh toán số. Kết quả ước lượng OLS với hiệu ứng cố định theo năm cho thấy DFI có tác động tích cực đến năng lực dự phòng tài chính. Tuy nhiên, khi bổ sung tỷ lệ tiết kiệm chính thức, tác động của DFI không còn có ý nghĩa thống kê, trong khi tiết kiệm chính thức vẫn duy trì tác động tích cực và có ý nghĩa. Các kiểm định độ vững xác nhận rằng tác động của DFI đến khả năng chống chịu tài chính chủ yếu được truyền dẫn thông qua việc thúc đẩy tiết kiệm chính thức.

Từ khóa: Bao trùm tài chính số, tiết kiệm chính thức, năng lực dự phòng tài chính, khả năng chống chịu tài chính, Global Findex

Abstract

This study investigates the impact of digital financial inclusion (DFI) on financial resilience and examines the mediating role of formal savings at the national level. The dataset comprises 487 observations from 153 economies, compiled from the Global Findex Database and the World Development Indicators (WDI). The DFI index is constructed based on account ownership and the use of digital payment services. Ordinary least squares (OLS) estimation with year fixed effects indicates that DFI has a positive and statistically significant effect on financial resilience. However, after incorporating the formal savings rate into the model, the effect of DFI becomes statistically insignificant, whereas formal savings remain positively and significantly associated with financial resilience. Robustness tests further confirm that the impact of DFI on financial resilience is primarily transmitted through its role in promoting formal savings.

Keywords: Digital financial inclusion, formal savings, financial resilience, financial preparedness, Global Findex

GIỚI THIỆU

Bao trùm tài chính số (Digital Financial Inclusion, DFI) được xem là động lực quan trọng thúc đẩy phát triển tài chính và nâng cao khả năng chống chịu tài chính của hộ gia đình thông qua việc mở rộng tiếp cận các dịch vụ tài chính (DVTC) chính thức bằng công nghệ số (Lauer & Lyman, 2015). Mặc dù sự phát triển của tài khoản thanh toán, thanh toán số và tiền di động đã cải thiện đáng kể khả năng tiếp cận tài chính tại nhiều quốc gia, các bằng chứng thực nghiệm về tác động của DFI đến khả năng chống chịu tài chính vẫn chưa thống nhất. Đặc biệt, các nghiên cứu chủ yếu xem xét tác động trực tiếp của DFI mà chưa làm rõ vai trò của các kênh truyền dẫn, nhất là tiết kiệm chính thức và vay vốn.

Bên cạnh đó, nhiều nghiên cứu sử dụng dữ liệu Cơ sở dữ liệu toàn cầu về tài chính toàn diện (Global Findex) nhưng diễn giải kết quả ở cấp độ cá nhân, trong khi các chỉ tiêu được tổng hợp ở cấp quốc gia, làm phát sinh nguy cơ suy luận vượt quá phạm vi dữ liệu. Do đó, cần có thêm bằng chứng thực nghiệm ở cấp quốc gia để làm rõ mối quan hệ giữa DFI và khả năng chống chịu tài chính cũng như xác định vai trò của tiết kiệm chính thức trong cơ chế tác động.

Xuất phát từ khoảng trống này, nghiên cứu phân tích tác động của DFI đến khả năng chống chịu tài chính và đánh giá vai trò trung gian của tiết kiệm chính thức dựa trên dữ liệu Global Findex kết hợp với Bộ Chỉ số Phát triển Thế giới (WDI). Kết quả nghiên cứu góp phần làm sáng tỏ cơ chế tác động của DFI và cung cấp cơ sở thực nghiệm cho việc xây dựng các chính sách thúc đẩy bao trùm tài chính gắn với nâng cao năng lực dự phòng tài chính.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Bao trùm tài chính, phát triển kinh tế và khả năng chống chịu tài chính

Các nghiên cứu cho thấy bao trùm tài chính thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, giảm bất bình đẳng và nâng cao phúc lợi thông qua mở rộng tiếp cận các DVTC chính thức. Hiệu quả này phụ thuộc vào chất lượng thể chế và trình độ phát triển của từng quốc gia (Levine, 2005; Cihak và cộng sự, 2012; Svirydzenka, 2016). Cơ sở dữ liệu Global Findex tạo điều kiện đánh giá mức độ bao trùm tài chính giữa các quốc gia, đồng thời nhiều nghiên cứu cũng khẳng định tiếp cận và năng lực tài chính góp phần nâng cao khả năng chống chịu trước các cú sốc thu nhập (Demirgüç-Kunt & Klapper, 2012; World Bank, 2025; Lusardi & Mitchell, 2014; OECD, 2020).

Bao trùm tài chính số và kênh giảm chi phí giao dịch

Bao trùm tài chính số giúp giảm chi phí giao dịch và mở rộng khả năng tiếp cận các DVTC thông qua công nghệ số, đặc biệt tại các quốc gia có hạ tầng ngân hàng còn hạn chế (Aker & Mbiti, 2010; Aron, 2018). Nhiều nghiên cứu cho thấy tài chính số hỗ trợ chia sẻ rủi ro, chuyển tiền và giảm nghèo (Jack & Suri, 2014; Riley, 2018), nhưng cũng có thể làm gia tăng bất bình đẳng, rủi ro dữ liệu và sự phụ thuộc vào nền tảng số nếu thiếu cơ chế quản trị phù hợp (Gabor & Brooks, 2017; Khera và cộng sự, 2021). Trên cơ sở đó, nghiên cứu này kiểm định liệu tác động của DFI đến khả năng chống chịu tài chính ở cấp quốc gia có chủ yếu được truyền dẫn thông qua mức độ phổ biến của tiết kiệm chính thức hay không.

Tiết kiệm chính thức như kênh truyền dẫn chủ yếu

Tiết kiệm chính thức là kênh truyền dẫn quan trọng giữa DFI và khả năng chống chịu tài chính. Việc sử dụng tài khoản và thanh toán số tạo điều kiện tích lũy, duy trì thanh khoản và dự phòng cho các cú sốc tài chính. Nhiều nghiên cứu cho thấy các công cụ tiết kiệm chính thức, cơ chế cam kết và thiết kế sản phẩm tài chính có thể thúc đẩy hành vi tiết kiệm, ngay cả với các khoản tích lũy nhỏ (Karlan và cộng sự, 2016; Dupas và cộng sự, 2018). Theo đó, nghiên cứu kỳ vọng các quốc gia có mức độ DFI cao hơn sẽ có tỷ lệ tiết kiệm chính thức cao hơn, qua đó nâng cao khả năng chống chịu tài chính.

Vay vốn như một kênh so sánh

Vay vốn có thể cải thiện khả năng tiếp cận thanh khoản và ứng phó với các cú sốc thu nhập, nhưng đồng thời cũng làm gia tăng áp lực trả nợ và rủi ro tài chính. Các nghiên cứu cho thấy tác động của tín dụng phụ thuộc vào đặc điểm người vay, mục đích sử dụng vốn và điều kiện thị trường (Banerjee và cộng sự, 2015; Cull và cộng sự, 2014). Do đó, nghiên cứu xem vay vốn là kênh so sánh với tiết kiệm chính thức, kỳ vọng tiết kiệm sẽ là kênh truyền dẫn ổn định và có sức giải thích mạnh hơn đối với khả năng chống chịu tài chính ở cấp độ quốc gia (Bảng 1).

Bảng 1: Định vị nghiên cứu so với các công trình liên quan

Ghi chú: Bảng này định vị nghiên cứu như một chuẩn đối sánh ở cấp quốc gia–đợt khảo sát, thay vì một nghiên cứu nhằm xác lập cơ chế nhân quả ở cấp độ vi mô.

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp

Giả thuyết và mô hình nghiên cứu

Kế thừa và phát triển kết quả các nghiên cứu trước đó, từ khoảng trống và định vị nghiên cứu đề xuất các giả thuyết sau:

H1: DFI dựa trên tài khoản và thanh toán có tác động tích cực đến năng lực dự phòng tài chính ở cấp quốc gia.

H2: DFI dựa trên tài khoản và thanh toán có tác động tích cực đến tỷ lệ tiết kiệm chính thức.

H3: Tỷ lệ tiết kiệm chính thức có tác động tích cực đến năng lực dự phòng tài chính.

H4: Tác động của DFI đến năng lực dự phòng tài chính suy giảm khi bổ sung tỷ lệ tiết kiệm chính thức vào mô hình, hàm ý tiết kiệm chính thức là kênh truyền dẫn chủ yếu ở cấp quốc gia.

H5a: DFI dựa trên tài khoản và thanh toán có tác động tích cực đến tỷ lệ vay vốn.

H5b: Tỷ lệ vay vốn có tác động tích cực đến năng lực dự phòng tài chính, nhưng yếu hơn và kém ổn định hơn so với tiết kiệm chính thức.

Hình 1 thể hiện khuôn khổ nghiên cứu ở cấp quốc gia–đợt khảo sát. Đường nét đứt biểu thị tác động trực tiếp của DFI đến năng lực dự phòng tài chính. Hai kênh truyền dẫn gồm tiết kiệm chính thức và vay vốn được sử dụng để kiểm định cơ chế tác động, trong đó tiết kiệm chính thức được kỳ vọng là kênh chủ yếu, thể hiện qua sự suy giảm hoặc mất ý nghĩa thống kê của hệ số DFI khi biến này được đưa vào mô hình; ngược lại, vai trò của vay vốn được kỳ vọng yếu hơn.

Hình 1: Giả thuyết nghiên cứu

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu công khai ở cấp quốc gia–đợt khảo sát (country-wave) từ Global Findex (2014, 2017, 2021 và 2024) kết hợp với các biến kinh tế vĩ mô từ WDI. Đợt khảo sát năm 2022 không được đưa vào do dữ liệu chưa đáp ứng yêu cầu phân tích. Đơn vị phân tích là quốc gia–đợt khảo sát, vì vậy các kết quả được diễn giải ở cấp độ tổng hợp và không phản ánh quan hệ nhân quả ở cấp cá nhân hay hộ gia đình. Mẫu ban đầu gồm 599 quan sát của 171 nền kinh tế. Sau khi loại bỏ các quan sát thiếu dữ liệu, mẫu hồi quy chính còn 487 quan sát thuộc 153 nền kinh tế. Bảng 2 mô tả các biến được sử dụng trong nghiên cứu.

Bảng 2: Mô tả các biến nghiên cứu

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

Do biến sở hữu tài khoản tiền di động thiếu dữ liệu ở 42.24% số quan sát, DFI được xây dựng từ giá trị trung bình của sở hữu tài khoản và sử dụng thanh toán số (Bảng 3). Kết quả PCA cho thấy thành phần chính thứ nhất giải thích 98.02% phương sai, khẳng định tính phù hợp của thước đo này. Vì vậy, DFI phản ánh bao trùm tài chính số dựa trên tài khoản và thanh toán, còn biến tài khoản tiền di động chỉ được sử dụng trong các kiểm định độ vững.

Bảng 3: Chẩn đoán chính về dữ liệu thiếu

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Các mô hình chính được ước lượng bằng hồi quy gộp theo quốc gia–kỳ khảo sát (pooled country-wave regressions), kết hợp với hiệu ứng cố định theo năm (year fixed effects) và sai số chuẩn vững HC3 (HC3 robust standard errors). Gọi i là chỉ số quốc gia và t là chỉ số các kỳ khảo sát của Global Findex. Mô hình 1 tác động trực tiếp được đặc tả như sau:

EmergencyFundCapacity_it = alpha + beta DFI_it + theta Controls_it + lambda_t + epsilon_it

Các mô hình 2 theo kênh tác động tiếp theo bổ sung 2 biến tỷ lệ tiết kiệm chính thức và tỷ lệ vay vốn vào mô hình:

EmergencyFundCapacity_it = alpha + beta DFI_it + delta FormalSaving_it + phi Borrowing_it + theta Controls_it + lambda_t + epsilon_it

Mô hình 3 theo kênh tiết kiệm sử dụng tỷ lệ tiết kiệm chính thức làm biến phụ thuộc:

FormalSaving_it = alpha + a DFI_it + theta Controls_it + lambda_t + epsilon_it

Các biến kiểm soát gồm logarit GDP bình quân đầu người và lạm phát. Mô hình được ước lượng bằng OLS với sai số chuẩn vững HC3 và kiểm định độ vững thông qua sai số chuẩn cụm, hiệu ứng cố định, mô hình Mundlak/CRE, fractional logit, thước đo DFI và biến phụ thuộc thay thế, cùng mẫu có dữ liệu tài khoản tiền di động. Bằng chứng về kênh truyền dẫn được xác định khi hệ số của DFI mất ý nghĩa sau khi bổ sung tiết kiệm chính thức, trong khi biến này vẫn duy trì ý nghĩa thống kê; kết quả nhất quán qua các kiểm định độ vững.

THẢO LUẬN KẾT QUẢ

Thống kê mô tả

Thống kê mô tả (Bảng 4) cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa các quốc gia về DFI và khả năng dự phòng tài chính. Chỉ số DFI có giá trị trung bình 0.602, trong khi tỷ lệ tiết kiệm chính thức (0.252) thấp hơn đáng kể so với tỷ lệ vay vốn (0.514), cho thấy việc chuyển hóa tiếp cận tài chính số thành tiết kiệm chính thức còn hạn chế. Ma trận tương quan cũng cho thấy DFI có tương quan mạnh với tiết kiệm chính thức (0.817), trong khi cả tiết kiệm chính thức (0.409) và vay vốn (0.310) đều tương quan dương với khả năng huy động nguồn tài chính khẩn cấp, tạo cơ sở để so sánh vai trò của hai kênh truyền dẫn.

Bảng 4: Thống kê mô tả

Ghi chú. Các biến được đo lường dưới dạng tỷ lệ theo quốc gia–kỳ khảo sát, trừ khi có quy định khác.

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Kết quả ước lượng OLS chính

Bảng 5 trình bày kết quả cốt lõi của nghiên cứu. DFI có tác động dương và có ý nghĩa thống kê đến khả năng huy động nguồn tài chính khẩn cấp (Mô hình 1), ủng hộ giả thuyết H1. Khi bổ sung tiết kiệm chính thức (Mô hình 2), hệ số của DFI giảm về gần 0 và mất ý nghĩa thống kê, trong khi tiết kiệm chính thức vẫn có tác động dương và có ý nghĩa cao, cho thấy đây là kênh truyền dẫn chủ yếu. Mặc dù vay vốn có tác động dương khi xét riêng (Mô hình 3), hiệu ứng này không còn ý nghĩa trong mô hình đầy đủ, còn tiết kiệm chính thức vẫn duy trì tác động mạnh. Kết quả ủng hộ các giả thuyết H1–H4 và chỉ cung cấp bằng chứng có điều kiện cho H5b.

Bảng 5: Kết quả ước lượng OLS chính với hiệu ứng cố định theo năm và sai số chuẩn vững HC3.

Ghi chú. Biến phụ thuộc: tỷ lệ người trưởng thành có khả năng huy động nguồn tài chính khẩn cấp. Sai số chuẩn được trình bày trong ngoặc đơn. *** p < 0.01, ** p < 0.05, * p < 0.10.

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Bằng chứng về sự suy giảm hệ số hồi quy

Nghiên cứu sử dụng mô hình suy giảm hệ số hồi quy làm bằng chứng về kênh truyền dẫn. Khi bổ sung tỷ lệ tiết kiệm chính thức, hệ số của DFI giảm từ 0.126 xuống 0.0005 và mất ý nghĩa thống kê, trong khi tiết kiệm chính thức vẫn duy trì tác động dương và có ý nghĩa; vay vốn không còn ý nghĩa trong mô hình đầy đủ. Kết quả này được duy trì trong mô hình hiệu ứng cố định theo quốc gia và theo năm, cho thấy mối quan hệ giữa DFI và khả năng dự phòng tài chính chủ yếu được phản ánh thông qua tiết kiệm chính thức, thay vì khẳng định cơ chế hành vi ở cấp độ cá nhân.

Kiểm định tính vững và độ tin cậy của kết quả

Các kiểm định độ vững đều nhất quán với mô hình chính. DFI mất ý nghĩa khi bổ sung tiết kiệm chính thức, trong khi biến này vẫn duy trì ý nghĩa thống kê. Riêng mẫu có tài khoản tiền di động không cho kết quả tương tự, nên kết quả không khái quát cho các quốc gia mà tiền di động là hạ tầng tài chính chủ đạo (Bảng 6).

Bảng 6: Tóm tắt các kiểm định tính vững.

Ghi chú. Chỉ trình bày các hệ số chính. Mô hình với biến phụ thuộc thay thế sử dụng không có khả năng huy động nguồn tài chính khẩn cấp, nên hệ số kỳ vọng của tiết kiệm chính thức là âm. Mô hình có tài khoản tiền di động sử dụng mẫu giới hạn.

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Đa cộng tuyến và đánh giá mô hình

Kết quả VIF cho thấy mô hình chính không gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng. DFI có VIF bằng 4.49; tỷ lệ tiết kiệm chính thức 3.78; logarit tự nhiên của GDP bình quân đầu người 3.07; tỷ lệ vay vốn 1.38; và lạm phát 1.02. Tất cả các mô hình đều được ước lượng thành công và không ghi nhận lỗi đáng kể trong quá trình phân tích.

Bảng 8: Hệ số phóng đại phương sai (VIF).

Ghi chú: Các biến nghiên cứu đều có hệ số VIF thấp hơn ngưỡng cảnh báo thông thường; hệ số của hằng số không được diễn giải.

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu làm rõ vai trò của DFI trên bốn khía cạnh. Thứ nhất, DFI có mối liên hệ với khả năng huy động nguồn tài chính khẩn cấp, nhưng tác động này chủ yếu được phản ánh thông qua tiết kiệm chính thức. Thứ hai, so với vay vốn, tiết kiệm chính thức có tác động ổn định hơn, cho thấy phát triển tài chính số cần đi đôi với thúc đẩy tiết kiệm. Thứ ba, nghiên cứu khẳng định Global Findex phù hợp cho phân tích so sánh ở cấp quốc gia, nhưng không cho phép suy luận cơ chế nhân quả ở cấp độ cá nhân. Thứ tư, kết quả trên mẫu có tài khoản tiền di động cho thấy các kết luận không thể khái quát cho các quốc gia mà tiền di động là hạ tầng tài chính chủ đạo.

HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Kết quả nghiên cứu cho thấy các chính sách thúc đẩy DFI cần được đánh giá không chỉ qua việc mở rộng tỷ lệ sở hữu tài khoản và sử dụng thanh toán số, mà quan trọng hơn là khả năng chuyển hóa các điều kiện này thành tiết kiệm chính thức. Điều này hàm ý rằng mở rộng tiếp cận tài chính cần đi đôi với phát triển các sản phẩm tiết kiệm chi phí thấp, thuận tiện và dễ tiếp cận; khuyến khích các cơ chế tiết kiệm tự động hoặc theo mục tiêu; đồng thời nâng cao nhận thức về bảo hiểm tiền gửi và các công cụ quản lý thanh khoản an toàn nhằm tăng cường năng lực dự phòng tài chính của hộ gia đình.

Bên cạnh đó, kết quả cho thấy khả năng chống chịu tài chính không nên được xây dựng chủ yếu dựa vào mở rộng tín dụng. Mặc dù tín dụng số có thể hỗ trợ nhu cầu thanh khoản trong ngắn hạn, tiết kiệm chính thức vẫn là nền tảng tài chính bền vững hơn để ứng phó với các cú sốc kinh tế. Do đó, các chính sách phát triển tài chính số cần cân bằng giữa mở rộng tiếp cận tín dụng và khuyến khích tích lũy tiết kiệm, thay vì chỉ tập trung vào mở rộng cho vay.

Cuối cùng, kết quả từ mẫu có tài khoản tiền di động cho thấy cần thận trọng khi khái quát hóa kết luận của nghiên cứu cho các quốc gia mà tiền di động là hạ tầng tài chính chủ đạo. Trong các bối cảnh này, ví điện tử, mạng lưới đại lý và các nền tảng chuyển tiền số có thể đóng vai trò khác với hệ thống tài khoản ngân hàng truyền thống. Vì vậy, các nghiên cứu theo từng quốc gia hoặc khu vực, với dữ liệu chi tiết hơn về hành vi sử dụng dịch vụ tài chính số, sẽ cần thiết để cung cấp bằng chứng phù hợp cho quá trình hoạch định chính sách.

Tuyên bố: Dữ liệu được thu thập từ Global Findex và WDI; dữ liệu xử lý và mã lệnh được cung cấp theo yêu cầu. Nhóm tác giả không có xung đột lợi ích, không nhận tài trợ và nghiên cứu sử dụng dữ liệu công khai ở cấp quốc gia nên không liên quan đến đối tượng nghiên cứu là con người.

Tài liệu tham khảo:

1. Aker, J. C., & Mbiti, I. M. (2010). Mobile phones and economic development in Africa. Journal of Economic Perspectives, 24(3), 207-232. https://doi.org/10.1257/jep.24.3.207.

2. Aron, J. (2018). Mobile money and the economy: A review of the evidence. World Bank Research Observer, 33(2), 135-188. https://doi.org/10.1093/wbro/lky001.

3. Banerjee, A., Duflo, E., Glennerster, R., & Kinnan, C. (2015). The miracle of microfinance? Evidence from a randomized evaluation. American Economic Journal: Applied Economics, 7(1), 22-53. https://doi.org/10.1257/app.20130533.

4. Cihak, M., Demirguc-Kunt, A., Feyen, E., & Levine, R. (2012). Benchmarking financial systems around the world (Policy Research Working Paper No. 6175). https://hdl.handle.net/10986/12031.

5. Cull, R., Demirguc-Kunt, A., & Morduch, J. (2014). Banks and microbanks. Journal of Financial Services Research, 46, 1-53. https://doi.org/10.1007/s10693-013-0177-z.

6. Demirguc-Kunt, A., & Klapper, L. (2012). Measuring financial inclusion: The Global Findex Database (Policy Research Working Paper No. 6025). World Bank.

7. Demirguc-Kunt, A., Klapper, L., Singer, D., Ansar, S., & Hess, J. (2018). The Global Findex Database 2017: Measuring financial inclusion and the fintech revolution. https://doi.org/10.1596/978-1-4648-1259-0.

8. Dupas, P., Karlan, D., Robinson, J., & Ubfal, D. (2018). Banking the unbanked? Evidence from three countries. American Economic Journal: Applied Economics, 10(2), 257-297. https://doi.org/10.1257/app.20160597.

9. Gabor, D., & Brooks, S. (2017). The digital revolution in financial inclusion: International development in the fintech era. New Political Economy, 22(4), 423-436. https://doi.org/10.1080/13563467.2017.1259298.

10. Jack, W., & Suri, T. (2014). Risk sharing and transactions costs: Evidence from Kenya's mobile money revolution. American Economic Review, 104(1), 183-223. https://doi.org/10.1257/aer.104.1.183.

11. Karlan, D., McConnell, M., Mullainathan, S., & Zinman, J. (2016). Getting to the top of mind: How reminders increase saving. Management Science, 62(12), 3393-3411. https://doi.org/10.1287/mnsc.2015.2296.

12. Khera, P., Ng, S., Ogawa, S., & Sahay, R. (2021). Is digital financial inclusion unlocking growth? (IMF Working Paper No. 21/167). International Monetary Fund.

13. Levine, R. (2005). Finance and growth: Theory and evidence. In P. Aghion & S. N. Durlauf (Eds.), Handbook of economic growth, Vol. 1A, pp. 865-934. Elsevier. https://doi.org/10.1016/S1574-0684(05)01012-9.

14. Lusardi, A., & Mitchell, O. S. (2014). The economic importance of financial literacy: Theory and evidence. Journal of Economic Literature, 52(1), 5-44. https://doi.org/10.1257/jel.52.1.5.

15. Lauer, K., & Lyman, T. (2015). Digital financial inclusion. CGAP. https://www.cgap.org/research/publication/digital-financial-inclusion.

16. OECD. (2020). OECD/INFE 2020 international survey of adult financial literacy. OECD Publishing.

17. Riley, E. (2018). Mobile money and risk sharing against village shocks. Journal of Development Economics, 135, 43-58. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2018.06.015.

18. Svirydzenka, K. (2016). Introducing a new broad-based index of financial development (IMF Working Paper No. 16/05). International Monetary Fund. https://doi.org/10.5089/9781513583709.001.

19. World Bank. (2025). The Global Findex Database 2025: Connectivity and financial inclusion in the digital economy [Data set]. World Bank.

20. World Bank. (2026). World Development Indicators [Data set]. World Bank.