Financial Literacy and Behavioral Intention to Use Central Banks’ Digital Currency: Moderating Role of Trust
Notice bibliographique
Résumé
Building on the Innovation Diffusion Theory, this study proposes and explores the influence of financial literacy on the behavioral intention to use central banks’ digital currency (CBDC) and the moderating role of trust of respondents in the financial institution on the above relationship. This study has employed a quantitative research design to examine the relationship between financial literacy, behavioral intention to use CBDC and trust. The final sample comprised 241 respondents who had used CBDC across India. The statistical relationship between the above variables was assessed using PROCESS macro in SPSS 23.0. Findings revealed that financial literacy emerges as a strong predictor of CBDC use. Individuals with higher financial literacy are more likely to understand the features, benefits and risks associated with adopting CBDC. The interaction effect reveals that as financial literacy increases, the relative importance of trust diminishes. On the other hand, those who lack sufficient knowledge of financial literacy depend more on trust to fill in their knowledge gaps. This is one of the first studies to scientifically support the relationship between trust and financial literacy and how both influence behavioral intention to use CBDC. This research contributes valuable knowledge to the discourse on the use of CBDC, which is crucial for achieving a nation’s broader digital transformational goal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».