Financial Technology and Its Impact on Digital Literacy in India: Using Poverty as a Moderating Variable
Notice bibliographique
Résumé
Financial technology is a powerful tool in financial infrastructure, used to strengthen and smooth the delivery of financial services into the broader space. Financial technology involves software, applications, and other technologies designed to improve and automate traditional forms of financial services for businesses established in different areas. The authors aimed to explore the impact of financial technology on the digital literacy rate in India, by utilizing the poverty score as a moderating variable. The panel data analysis (PDA) has been employed in the current study. Data from 29 states and two union territories (UTs) of India were considered for three financial years, i.e., 2017–2018 to 2019–2020. The study’s findings reveal that Kisan Credit Cards (KCCs), both in terms of numbers and amount, are positively associated with the literacy rate. However, ATMs are negatively significant in association with literacy rate. Furthermore, the study’s empirical results show that KCCs and ATMs positively impact literacy when interacting with poverty scores. The study’s findings bring noteworthy implications for the government and other officials to understand the situation at the ground level of Indian states and UTs while forming new rules and policies for society’s betterment, particularly in finance and digital literacy. Additionally, the findings imply that ordinary people living in urban and rural areas of India should take advantage of financial technology and get motivated towards digital literacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».