From Digital Literacy to Financial Capability: A Behaviour-Mediated Model in an Emerging Digital Economy

तकनीकी सारांश: डिजिटल साक्षरता से वित्तीय क्षमता तक

समस्या विवरण और अनुसंधान अंतराल
वित्तीय सेवाओं के तीव्र डिजिटल परिवर्तन ने इस बात को पुनर्परिभाषित किया है कि व्यक्ति उत्पादों तक कैसे पहुँचते हैं और व्यक्तिगत वित्त का प्रबंधन कैसे करते हैं। जबकि डिजिटल उपकरण सुविधा प्रदान करते हैं, वे जटिलता भी लाते हैं, जिसके लिए उपयोगकर्ताओं को वित्तीय समझ और डिजिटल दक्षताओं को संयोजित करने की आवश्यकता होती है। मौजूदा साहित्य अक्सर वित्तीय साक्षरता को एक संज्ञानात्मक संरचना (ज्ञान प्राप्ति) के रूप में मानता है या मुख्य रूप से औद्योगिक देशों पर ध्यान केंद्रित करता है। निम्नलिखित क्षेत्रों में महत्वपूर्ण अंतराल बने हुए हैं:

1. वे विशिष्ट व्यवहार संबंधी तंत्र जिनके माध्यम से वित्तीय ज्ञान और डिजिटल क्षमताओं को वास्तविक वित्तीय क्षमता में परिवर्तित किया जाता है।
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2. एक एकल व्यवहारिक ढांचे के भीतर वित्तीय ज्ञान, वित्तीय दृष्टिकोण और डिजिटल साक्षरता के संयुक्त प्रभाव।
3. उभरती अर्थव्यवस्थाओं, विशेष रूप से वियतनाम जैसे देशों के संबंध में, जो एक साथ वित्तीय डिजिटलीकरण और व्यवहारिक अनुकूलन से गुजर रहे हैं, वित्तीय क्षमता निर्माण के संबंध में अनुभवजन्य साक्ष्य।

यह अध्ययन इन अंतरालों को यह प्रस्तावित करके संबोधित करता है कि संज्ञानात्मक, दृष्टिकोण संबंधी और डिजिटल संसाधन स्वतः ही वित्तीय क्षमता उत्पन्न नहीं करते जब तक कि उन्हें जिम्मेदार वित्तीय प्रथाओं में अनुवादित न किया जाए।

कार्यप्रणाली

• संदर्भ और नमूना: अध्ययन में वियतनाम के 402 वयस्क उत्तरदाताओं के सर्वेक्षण डेटा का उपयोग किया गया जिन्हें वित्तीय और डिजिटल वित्तीय गतिविधियों (जैसे बचत, निवेश, मोबाइल बैंकिंग, डिजिटल भुगतान) का अनुभव था। विविधता सुनिश्चित करने के लिए नमूने को लिंग, आयु और भूगोल के आधार पर स्तरीकृत किया गया था।
• उपकरण: पिछले शोध के प्रमाणित पैमानों पर आधारित एक संरचित प्रश्नावली विकसित की गई, जिसे वियतनामी संदर्भ के लिए अनुकूलित किया गया था। मदों (items) ने पांच गुप्त निर्माणों (latent constructs) को मापा: वित्तीय दृष्टिकोण (FA), वित्तीय ज्ञान (FK), डिजिटल साक्षरता (DL), वित्तीय व्यवहार (FB), और वित्तीय क्षमता (FC)। सभी मदों में पांच-बिंदु लिकर्ट स्केल का उपयोग किया गया।
• विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण: डेटा का विश्लेषण SmartPLS 4.1 के माध्यम से 'पार्शियल लीस्ट स्क्वायर्स स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडलिंग' (PLS-SEM) का उपयोग करके किया गया। यह विधि मध्यम नमूना आकार के साथ जटिल व्यवहारिक मॉडलों के अनुमान के लिए इसकी उपयुक्तता के कारण चुनी गई थी।
• सत्यापन: अध्ययन ने सामान्य पद्धति पूर्वाग्रह (कोलीनियैरिटी डायग्नोस्टिक्स/VIF का उपयोग करके), माप मॉडल की गुणवत्ता (विश्वसनीयता, AVE के माध्यम से अभिसरण वैधता और HTMT के माध्यम से विभेदक वैधता), और संरचनात्मक मॉडल फिट (R², Q²predict, और SRMR) का आकलन किया।

प्रमुख परिणाम
विश्लेषण ने एक व्यवहार-मध्यस्थ मॉडल का समर्थन किया जहाँ वित्तीय व्यवहार, पूर्ववृत्तों (antecedents) को परिणामों से जोड़ने वाले केंद्रीय तंत्र के रूप में कार्य करता है।

1. वित्तीय व्यवहार पर प्रत्यक्ष प्रभाव:

   • वित्तीय ज्ञान (FK) का वित्तीय व्यवहार पर सबसे मजबूत सकारात्मक प्रभाव ($\beta = 0.405, p < 0.001$) था।
   • डिजिटल साक्षरता (DL) ने वित्तीय व्यवहार को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया ($\beta = 0.271, p < 0.001$)।
   • वित्तीय दृष्टिकोण (FA) का वित्तीय व्यवहार पर सकारात्मक, हालांकि तुलनात्मक रूप से छोटा प्रभाव था ($\beta = 0.203, p < 0.001$)।
   • सामूहिक रूप से, इन तीन पूर्ववृत्तों ने वित्तीय व्यवहार की भिन्नता की 57.5% व्याख्या की ($R^2 = 0.575$)।

2. वित्तीय क्षमता पर प्रभाव:

   • वित्तीय व्यवहार (FB) ने वित्तीय क्षमता पर एक मजबूत सकारात्मक प्रभाव डाला ($\beta = 0.658, p < 0.001$)।
   • वित्तीय व्यवहार ने वित्तीय क्षमता की भिन्नता की 43.3% व्याख्या की ($R^2 = 0.433$)।

3. मध्यस्थता विश्लेषण (Mediation Analysis):

   • पाया गया कि वित्तीय व्यवहार सभी तीन पूर्ववृत्तों (FA, FK, DL) और वित्तीय क्षमता के बीच संबंधों को पूर्ण रूप से मध्यस्थ (fully mediate) करता है।
   • वित्तीय व्यवहार के माध्यम से वित्तीय क्षमता पर वित्तीय ज्ञान का अप्रत्यक्ष प्रभाव सबसे मजबूत था ($\beta = 0.267$), इसके बाद डिजिटल साक्षरता ($\beta = 0.178$) और वित्तीय दृष्टिकोण ($\beta = 0.133$) का स्थान था।

4. मॉडल फिट:

   • मॉडल ने स्वीकार्य फिट (SRMR = 0.082) और भविष्य कहनेवाला प्रासंगिकता (दोनों FB और FC के लिए सकारात्मक $Q^2_{predict}$ मान) प्रदर्शित किया।

प्रमुख योगदान
यह शोध पत्र तीन प्राथमिक सैद्धांतिक योगदान का दावा करता है:

1. व्यवहार-मध्यस्थ परिप्रेक्ष्य: यह वित्तीय क्षमता के साहित्य को आगे बढ़ाता है और वित्तीय व्यवहार को केवल एक परिणाम के रूप में नहीं, बल्कि एक आवश्यक तंत्र के रूप में स्थापित करता है जिसके माध्यम से ज्ञान, दृष्टिकोण और डिजिटल कौशल को क्षमता में परिवर्तित किया जाता है। यह तर्क देता है कि क्षमता ज्ञान के स्वामित्व के बजाय लागू की गई प्रथाओं के माध्यम से निर्मित होती है।
2. डिजिटल साक्षरता का एकीकरण: यह स्पष्ट रूप से वित्तीय क्षमता ढांचे में डिजिटल साक्षरता को एकीकृत करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि डिजिटल अर्थव्यवस्थाओं में, डिजिटल सक्षमता एक महत्वपूर्ण संसाधन है जो वित्तीय व्यवहार और उसके बाद, क्षमता को आकार देती है।
3. संदर्भगत साक्ष्य: यह वियतनाम, एक उभरती अर्थव्यवस्था से अनुभवजन्य साक्ष्य प्रदान करता है, जो यह दर्शाता है कि तीव्र डिजिटलीकरण की स्थितियों में वित्तीय क्षमता कैसे विकसित होती है।

महत्व और निहितार्थ
अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि डिजिटल संदर्भों में वित्तीय क्षमता केवल इस बात से नहीं बनती कि व्यक्तियों को क्या पता है या वे डिजिटल रूप से क्या एक्सेस कर सकते हैं, बल्कि इस बात से बनती है कि वे इन संसाधनों को दैनिक निर्णय लेने में कैसे लागू करते हैं।

• नीति निर्माताओं के लिए: वित्तीय क्षमता कार्यक्रमों को केवल ज्ञान प्रसार से आगे बढ़कर व्यावहारिक अनुप्रयोग पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, जिसमें बजट अभ्यास और जोखिम मूल्यांकन जैसी व्यावहारिक गतिविधियाँ शामिल हों।
• वित्तीय संस्थानों के लिए: डिजिटल सेवाओं को जिम्मेदार व्यवहार (जैसे, खर्च अलर्ट, लक्ष्य ट्रैकिंग) का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए ताकि उपयोगकर्ताओं को ज्ञान को अभ्यास में बदलने में मदद मिल सके।
• शिक्षकों के लिए: वित्तीय शिक्षा को वित्तीय सिद्धांतों को डिजिटल साक्षरता के साथ एकीकृत करना चाहिए, जिससे छात्रों को ऑनलाइन जानकारी का मूल्यांकन करने और डिजिटल उपकरणों का विवेकपूर्ण उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सके।

लेखक क्रॉस-अनुभागीय डिजाइन (जो कारण-संबंधी अस्थायी विश्लेषण को रोकता है), वियतनाम के विशिष्ट संदर्भ (जो सामान्यीकरण को सीमित करता है), और स्व-रिपोर्ट किए गए डेटा के उपयोग के संबंध में सीमाओं को नोट करते हैं। भविष्य के शोध के लिए अनुदैर्ध्य (longitudinal) डिजाइनों और वस्तुनिष्ठ व्यवहारिक मेट्रिक्स का उपयोग करने का सुझाव दिया गया है।