The Moderating effect of Digital and Financial Literacy on the Digital Financial Services and Financial Behavior of MSMEs
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The rapid advancement of technology has become an integral part of society. Improved financial technology accelerates and plays a critical role in MSMEs' savings, financing, and investment. The efficient flow of funds from these sectors is vital to the growth and development of the economy. However, despite their benefits, digital finance and financial inclusion have not sufficiently permeated large segments of the population, indicating a gap between the availability, accessibility, and utilization of finance. Despite the benefits of digital financial services, there is a large disparity in one area that is gaining momentum, particularly in financial inclusion and digital finance. These barriers can impede an individual's ability to save, gain access to capital, and invest. The purpose of the study is to determine the extent to which digital financial services impact the savings, financing, and investing behavior of micro, small, and medium-sized enterprise (MSMEs) owners. The study explored a causal research design with moderation analysis to determine the impact of digital financial services and digital and financial literacy on the savings, borrowing, and investing behavior of MSME owners in the Philippines. The result of the study revealed that digital financial services do not stimulate savings, borrowing, and investing of the owners, however, digital and financial literacy significantly influence the financial behavior of the owners. The result of the study adds additional evidence to the existing literature highlighting the role of digital and financial literacy in enhancing the impact of digital financial services on the financial behavior of MSME owners.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle