Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong kỷ nguyên kinh tế số và cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0, tài chính toàn diện (Financial Inclusion - FI) đã trở thành trọng tâm ưu tiên trong chính sách phát triển của nhiều quốc gia và tổ chức tài chính quốc tế. Mục tiêu cốt lõi của tài chính toàn diện là xây dựng một hệ thống tài chính phục vụ mọi tầng lớp xã hội, cung ứng các sản phẩm, dịch vụ tiện ích, an toàn với chi phí hợp lý cho các cá nhân và doanh nghiệp, đặc biệt là nhóm đối tượng yếu thế và các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME).

Tại Việt Nam, Chính phủ đã ban hành nhiều chủ trương, chính sách quan trọng nhằm thúc đẩy thanh toán không dùng tiền mặt và phổ cập dịch vụ tài chính:

  • Quyết định số 2545/QĐ-TTg ngày 30/12/2016: Phê duyệt Đề án phát triển thanh toán không dùng tiền mặt tại Việt Nam giai đoạn 2016–2020, đặt mục tiêu đến cuối năm 2020 có 70% đơn vị cung cấp dịch vụ tiện ích chấp nhận thanh toán hóa đơn không dùng tiền mặt, 50% cá nhân sử dụng phương thức thanh toán điện tử trong mua sắm, tiêu dùng và nâng tỷ lệ người dân từ 15 tuổi trở lên có tài khoản tại các tổ chức tài chính đạt ít nhất 70%.
  • Quyết định số 149/QĐ-TTg ngày 22/01/2020: Phê duyệt Chiến lược tài chính toàn diện quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030, nhấn mạnh mục tiêu đạt ít nhất 80% người trưởng thành có tài khoản giao dịch tại ngân hàng hoặc các tổ chức được phép khác.
  • Nghị quyết số 84/NQ-CP ngày 29/05/2020: Phê duyệt triển khai thí điểm dùng tài khoản viễn thông thanh toán cho các dịch vụ khác có giá trị nhỏ (Mobile Money).

Mặc dù hạ tầng viễn thông và công nghệ số tại Việt Nam ghi nhận sự phát triển nhanh chóng — với tỷ lệ phổ cập điện thoại di động đạt 70% dân số (khoảng 150 triệu thiết bị) và tỷ lệ sử dụng điện thoại thông minh đạt 45% (khoảng 50 triệu thiết bị), xếp thứ 15 trên thế giới theo báo cáo của Hiệp hội Fintech Singapore (SFA, 2020) — tỷ lệ người trưởng thành tiếp cận tài chính chính thức vẫn còn ở mức thấp. Theo dữ liệu của Ngân hàng Thế giới (World Bank, 2018), tỷ lệ người trưởng thành có tài khoản tại các tổ chức tài chính ở Việt Nam chỉ đạt khoảng hơn 30%, thấp hơn đáng kể so với mức trung bình của thế giới (67%) và mức trung bình của các quốc gia có thu nhập trung bình thấp (56%). Thực tế này đặt ra yêu cầu phải có những nghiên cứu định lượng cụ thể nhằm đánh giá vai trò của công nghệ tài chính (Fintech) đối với việc thúc đẩy tài chính toàn diện.

Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng với đề tài "Enabling Financial Inclusion Through Fintech" (Mã ngành: 7340201) do sinh viên Trần Thiên Phúc thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS. TS. Hạ Thị Thiều Dao tại Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh năm 2021 được xây dựng nhằm giải quyết khoảng trống nghiên cứu này.

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Mục tiêu tổng quát: Phân tích một cách có hệ thống tác động của Fintech đến tài chính toàn diện tại Việt Nam, qua đó đề xuất các định hướng phát triển và biện pháp giảm thiểu rủi ro nhằm gia tăng tác động tích cực của công nghệ tài chính.
  2. Mục tiêu cụ thể:
    • Xác định các yếu tố thuộc về Fintech và đặc điểm cá nhân tác động đến mức độ tài chính toàn diện.
    • Đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng thực nghiệm của Fintech đến khả năng tiếp cận tài chính tại Việt Nam.
    • Đề xuất các khuyến nghị và hàm ý chính sách cho các nhà hoạch định chính sách nhằm nâng cao tỷ lệ tiếp cận dịch vụ tài chính tại Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

  1. Những yếu tố nào của Fintech có tác động đến tài chính toàn diện?
  2. Fintech tác động như thế nào đến khả năng tiếp cận và sử dụng dịch vụ tài chính tại Việt Nam?
  3. Những khuyến nghị chính sách nào cần được triển khai để thúc đẩy tài chính toàn diện tại Việt Nam thông qua giải pháp công nghệ?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Công nghệ tài chính (Fintech), các yếu tố đại diện cho Fintech (sử dụng tài khoản di động, thanh toán hóa đơn tiện ích qua di động, nhận thanh toán qua di động, sở hữu điện thoại) và các đặc tính nhân khẩu học tác động đến tài chính toàn diện (thông qua biến sở hữu tài khoản chính thức).
  • Phạm vi không gian: Mẫu khảo sát đại diện dân cư từ 15 tuổi trở lên tại Việt Nam (đại diện khoảng 81% dân số, không bao gồm 11 tỉnh đặc thù: Nghệ An, Thanh Hóa, Kiên Giang, Gia Lai, Đắk Lắk, Hà Giang, Hà Tĩnh, Kon Tum, Quảng Bình, An Giang, Điện Biên theo thiết kế mẫu của World Bank).
  • Phạm vi thời gian và dữ liệu: Bộ dữ liệu vi mô Global Financial Inclusion Database (Global Findex) năm 2017 do Ngân hàng Thế giới phối hợp với tổ chức Gallup thực hiện và công bố năm 2018, với quy mô mẫu 1.000 quan sát hợp lệ tại Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm nền tảng

Nghiên cứu kế thừa các nền tảng lý thuyết và định nghĩa học thuật chuẩn mực:

  • Khái niệm Fintech: Được xác định theo định nghĩa của Ủy ban Chứng khoán và Đầu tư Úc (ASIC, 2016), Karakas & Stamegna (2017) và Ngân hàng Thế giới (World Bank, 2017). Fintech đề cập đến việc ứng dụng công nghệ để cung cấp các dịch vụ tài chính trực tiếp hoặc nâng cao hiệu quả vận hành của hệ thống tài chính. Nghiên cứu cũng viện dẫn mô hình hệ sinh thái Fintech 5 thành phần của Lee & Shin (2016), bao gồm: (1) Các doanh nghiệp khởi nghiệp Fintech (Fintech startups); (2) Các nhà phát triển công nghệ (Technology developers); (3) Cơ quan quản lý chính sách (Policy regulators); (4) Khách hàng mục tiêu cá nhân và doanh nghiệp (Main customers); (5) Hệ thống tài chính truyền thống có tổ chức (Organized financial system).
  • Khái niệm Tài chính toàn diện (Financial Inclusion): Tiếp cận theo định nghĩa của Ngân hàng Thế giới (World Bank, 2017) với 3 trụ cột cơ bản: Khả năng tiếp cận dịch vụ tài chính (Access), Mức độ sử dụng dịch vụ tài chính (Usage), và Chất lượng sản phẩm dịch vụ tài chính (Quality). Trong nghiên cứu này, biến đại diện cốt lõi được lượng hóa qua hành vi sở hữu tài khoản chính thức tại tổ chức tài chính (account_fin), phù hợp với quan điểm của Demirgüç-Kunt & Klapper (2012, 2013) và Cámara & Tuesta (2014), vì tài khoản là cửa ngõ đầu tiên để người dân bước vào hệ thống tài chính chính thức.
  • Lý thuyết ngưỡng quyết định (Threshold Theory of Decision): Được phát triển bởi Hill & Kau (1973) và ứng dụng bởi Akudugu (2013). Lý thuyết này giải thích rằng khi một cá nhân đối mặt với sự lựa chọn nhị phân (có hoặc không mở tài khoản), tồn tại một ngưỡng phản ứng mà tại đó các yếu tố về thu nhập, trình độ học vấn, giới tính và khả năng ứng dụng công nghệ sẽ làm thay đổi quyết định tiếp cận tài chính.

Phương pháp nghiên cứu và mô hình kinh tế lượng

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng thông qua mô hình lựa chọn nhị phân Probit (Binary Probit Model) được ước lượng bằng phương pháp Hợp lý cực đại (Maximum Likelihood Estimation - MLE) trên phần mềm Stata 16.

Mô hình xác suất có dạng tổng quát:

$$P(y_i = 1 \mid x_i) = \Phi(x_i' \beta) = \int_{-\infty}^{x_i' \beta} \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \exp\left(-\frac{t^2}{2}\right) dt$$

Trong đó:

  • $y_i$ là biến phụ thuộc nhị phân (account_fin), nhận giá trị bằng 1 nếu cá nhân có tài khoản tại tổ chức tài chính và 0 nếu không có.
  • $\Phi(\cdot)$ là hàm phân phối tích lũy của phân phối chuẩn tắc chuẩn hóa.
  • $x_i$ là vector chứa nhóm biến đại diện cho Fintech và nhóm biến đặc tính nhân khẩu học của cá nhân.

Các kiểm định chẩn đoán mô hình được thực hiện bao gồm:

  • Kiểm định Wald (Wald test): Kiểm định giả thuyết $H_0$ rằng các hệ số hồi quy trong mô hình đồng thời bằng 0 nhằm đánh giá độ phù hợp tổng thể của mô hình.
  • Kiểm định nhân tử Lagrange (Lagrange Multiplier / Score test): Đánh giá sự thay đổi của thống kê Chi-bình phương khi bổ sung hoặc loại bỏ các tham số, đóng vai trò kiểm tra tính thiếu sót biến của mô hình.

Nguồn dữ liệu và định nghĩa biến

Dữ liệu sử dụng là bộ dữ liệu vi mô (microdata) khảo sát tại Việt Nam thuộc cơ sở dữ liệu Global Findex 2017 do Development Research Group của Ngân hàng Thế giới thực hiện. Mẫu khảo sát ban đầu gồm 1.002 cá nhân từ 15 tuổi trở lên, sau khi loại bỏ 2 quan sát thiếu thông tin, cỡ mẫu phân tích chính thức là 1.000 quan sát.

Tên biến Loại biến Định nghĩa và cách thức đo lường
account_fin Biến phụ thuộc Nhận giá trị 1 nếu cá nhân có tài khoản tại tổ chức tài chính chính thức; nhận giá trị 0 nếu không.
account_mob Biến độc lập (Fintech) Nhận giá trị 1 nếu cá nhân sử dụng điện thoại di động cho các dịch vụ cụ thể/tiền di động (Mobile Money); nhận giá trị 0 nếu không.
utilitybill_payment Biến độc lập (Fintech) Nhận giá trị 1 nếu cá nhân sử dụng điện thoại di động để thanh toán hóa đơn dịch vụ tiện ích; nhận giá trị 0 nếu không.
payment_received Biến độc lập (Fintech) Nhận giá trị 1 nếu cá nhân dùng điện thoại nhận tiền lương, trợ cấp chính phủ, thanh toán nông nghiệp hoặc tự doanh; nhận giá trị 0 nếu không.
mobilephoneowner Biến độc lập (Fintech) Nhận giá trị 1 nếu cá nhân sở hữu ít nhất một điện thoại di động; nhận giá trị 0 nếu không.
female Biến kiểm soát Nhận giá trị 1 nếu là nữ giới; nhận giá trị 0 nếu là nam giới.
age Biến kiểm soát Độ tuổi của cá nhân (tính theo số năm).
age2 Biến kiểm soát Bình phương độ tuổi của cá nhân (kiểm tra tính phi tuyến).
income_1st – income_5th Biến kiểm soát Nhóm 5 ngũ phân vị thu nhập gia đình (từ nghèo nhất đến giàu nhất).
education_pri Biến kiểm soát Nhận giá trị 1 nếu trình độ học vấn hoàn thành tiểu học hoặc thấp hơn; nhận giá trị 0 nếu không.
education_sec Biến kiểm soát Nhận giá trị 1 nếu trình độ học vấn hoàn thành trung học cơ sở/phổ thông; nhận giá trị 0 nếu không.
education_ter Biến kiểm soát Nhận giá trị 1 nếu trình độ học vấn hoàn thành bậc đại học/cao đẳng trở lên; nhận giá trị 0 nếu không.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu (Introduction)

Chương 1 thiết lập khung nghiên cứu tổng thể, nêu bật động lực nghiên cứu từ bối cảnh kinh tế số toàn cầu và thực trạng phân hóa tài chính tại Việt Nam. Tác giả trình bày tính cấp thiết dựa trên ba luận điểm: (1) Nhu cầu tích lũy và chuyển dịch giá trị thuận tiện, an toàn của người dân; (2) Lợi ích mở rộng vốn và kinh doanh cho khối doanh nghiệp SME khi tài chính toàn diện được nâng cao; (3) Tác động tích cực đến việc thực thi chính sách tiền tệ và giảm quy mô kinh tế phi chính thức. Tác giả xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng, phạm vi khảo sát 1.000 mẫu từ Global Findex 2017, phương pháp Probit và kết cấu gồm 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Tổng quan lý thuyết và tài liệu nghiên cứu (Literature Review)

Chương 2 hệ thống hóa các cơ sở lý luận về Fintech và tài chính toàn diện:

  • Định nghĩa và đo lường Fintech: Phân tích sự khác biệt trong cách tiếp cận Fintech giữa các quốc gia phát triển (tập trung vào Trí tuệ nhân tạo - AI, Công nghệ Chuỗi khối - Blockchain, chuỗi cung ứng trực tuyến theo Chou, 2019; Shiau et al., 2020; How et al., 2020; Tsai & Peng, 2017) và các quốc gia đang phát triển (đo lường bằng Tiền di động - Mobile Money, dịch vụ ngân hàng qua SMS, thanh toán số qua di động theo Andrianaivo & Kpodar, 2012; Mbiti & Weil, 2016; Asongu et al., 2019; Senyo & Osabutey, 2020).
  • Đo lường tài chính toàn diện: So sánh giữa phương pháp tiếp cận từ phía cầu (Demand-side) của Demirgüç-Kunt & Klapper (2012) qua tỷ lệ sở hữu tài khoản và tiếp cận từ phía cung (Supply-side) của Amidžić et al. (2014) dựa trên mật độ máy ATM/chi nhánh ngân hàng trên 1.000 km²; cùng các phương pháp tích hợp chỉ số tổng hợp IFI của Sarma (2012), Cámara & Tuesta (2014), Park & Mercado (2018).
  • Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm: Tổng hợp kết quả từ các công trình quốc tế (Jack & Suri, 2011; Allen et al., 2012, 2016; Demirgüç-Kunt et al., 2013; Fungáčová & Weill, 2014; Zins & Weill, 2016; Chau, 2019) về ảnh hưởng của giới tính, độ tuổi, học vấn, thu nhập và công nghệ đến khả năng tiếp cận tài chính.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu (Methodology)

Chương 3 trình bày chi tiết nền tảng toán học của mô hình xác suất nhị phân Probit, cấu trúc hàm log-likelihood và các điều kiện bậc một, bậc hai trong ước lượng hợp lý cực đại. Chương này cũng giải thích cơ chế kiểm định giả thuyết thông qua kiểm định Wald và kiểm định nhân tử Lagrange (Score test) nhằm phát hiện biến bị bỏ sót hoặc vi phạm dạng hàm. Đồng thời, tác giả mô tả chi tiết quy trình xử lý dữ liệu từ cơ sở dữ liệu Global Findex 2017, thiết lập bảng định nghĩa các biến phụ thuộc, biến Fintech và biến nhân khẩu học.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận (Results and Discussion)

Chương 4 cung cấp bức tranh phân tích thực nghiệm chi tiết:

  • Thống kê mô tả thực trạng:
    • Tỷ lệ sở hữu tài khoản chính thức tại Việt Nam năm 2017 đạt 32,8% (tăng từ 21,1% năm 2011 và 31,0% năm 2014), thấp hơn nhiều so với trung bình thế giới (67%) và nhóm nước thu nhập cao (94%).
    • Tỷ lệ người trưởng thành sở hữu tài khoản Mobile Money đạt 3,5% năm 2017, tăng mạnh so với mức 0,3% năm 2014.
    • Tỷ lệ thanh toán hóa đơn tiện ích qua điện thoại di động ghi nhận sự gia tăng nhưng vẫn tồn tại khoảng cách lớn so với các nước phát triển (14,6%).
  • Phân tích các khoảng cách tài chính tại Việt Nam:
    • Khoảng cách giới tính: Chênh lệch sở hữu tài khoản giữa nam và nữ tại Việt Nam chỉ ở mức 1 điểm phần trăm vào năm 2017 (so với 5 điểm phần trăm năm 2011 và 2014), cho thấy mức độ bình đẳng giới trong tiếp cận tài chính tại Việt Nam tương đương với nhóm nước thu nhập cao.
    • Khoảng cách thu nhập: Chênh lệch sở hữu tài khoản giữa nhóm giàu nhất và nghèo nhất dao động từ 16% đến 20% trong giai đoạn 2011–2017 (năm 2011: 17%; năm 2014: 20%; năm 2017: 16%).
    • Khoảng cách học vấn: Người có trình độ học vấn từ trung học trở lên có tỷ lệ sở hữu tài khoản cao hơn nhóm học vấn tiểu học/thấp hơn khoảng 30 điểm phần trăm (năm 2011: 27%).
  • Kết quả ước lượng mô hình Probit: Kiểm định Wald đạt giá trị $\text{Wald } \chi^2(13) = 273,22$ với giá trị $p = 0,0000$ (Likelihood Ratio $\chi^2 = 273,2161$), khẳng định mô hình có độ phù hợp thống kê rất cao. Biến đại diện Fintech (account_mob) cùng các biến thu nhập và học vấn có hệ số dương có ý nghĩa thống kê, tác động làm gia tăng xác suất sở hữu tài khoản chính thức của cá nhân.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị (Conclusions and Recommendations)

Chương 5 đúc kết các kết quả nghiên cứu chính, chỉ ra rằng Fintech là đòn bẩy quan trọng để mở rộng tài chính toàn diện tại Việt Nam. Trên cơ sở đó, chương này đề xuất các nhóm giải pháp chính sách cho Ngân hàng Nhà nước và các bộ ngành liên quan, đồng thời nêu rõ các giới hạn của đề tài và định hướng cho các công trình nghiên cứu tiếp theo.


Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Dưới đây là bảng tổng hợp các chỉ tiêu thống kê mô tả và so sánh quốc tế được trích xuất từ nội dung nghiên cứu:

Chỉ tiêu phân tích Việt Nam (2017) Nhóm nước thu nhập trung bình thấp Đông Á & Thái Bình Dương Nhóm nước thu nhập cao Toàn thế giới
Tỷ lệ sở hữu tài khoản chính thức (account_fin) 32,8% 56,0% — 94,0% 67,0%
Tỷ lệ sở hữu tài khoản Mobile Money (account_mob) 3,5% — Thấp hơn VN — 5,2%
Khoảng cách giới tính trong sở hữu tài khoản 1,0% — — Tương đương VN —
Khoảng cách giàu – nghèo (thu nhập) 16,0% Tương đương VN Cao hơn VN Thấp hơn VN Giảm dần
Khoảng cách trình độ học vấn (Học vấn cao vs Thấp) ~30,0% Tương đương VN Tương đương VN Thu hẹp dần Thu hẹp dần

Kết quả ước lượng định lượng khẳng định:

  1. Các biến số đại diện cho Fintech (đặc biệt là việc sử dụng điện thoại di động cho các dịch vụ tiền di động, thanh toán hóa đơn và nhận thanh toán) có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến xác suất tiếp cận tài chính toàn diện.
  2. Trình độ học vấn và mức thu nhập là hai nhân tố thúc đẩy mạnh mẽ khả năng tiếp cận và sở hữu tài khoản tài chính chính thức.
  3. Không ghi nhận sự phân biệt đối xử tiêu cực đáng kể theo giới tính trong việc sở hữu tài khoản tại Việt Nam trong năm 2017 (chênh lệch chỉ 1%).

Khuyến nghị của tác giả

  • Hoàn thiện khung pháp lý cho Fintech và Mobile Money: Cần sớm triển khai và hoàn thiện cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (Sandbox), hoàn thiện các quy định pháp lý đối với dịch vụ tiền di động (Mobile Money) và thanh toán qua trung gian viễn thông nhằm tạo hành lang pháp lý minh bạch, bảo vệ người tiêu dùng.
  • Nâng cao năng lực giáo dục tài chính (Financial Literacy): Xây dựng các chương trình đào tạo kỹ năng tài chính số cho người dân, tập trung vào khu vực nông thôn và các nhóm có trình độ học vấn thấp nhằm thu hẹp khoảng cách tiếp cận dịch vụ tài chính gần 30% giữa các nhóm học vấn.
  • Phát triển hạ tầng thanh toán số toàn diện: Đẩy mạnh thanh toán hóa đơn dịch vụ công và tiện ích (điện, nước, viễn thông) qua thiết bị di động, tận dụng độ phủ cao của thuê bao di động tại Việt Nam để tiếp cận nhóm dân cư chưa có tài khoản ngân hàng truyền thống (unbanked).

Đóng góp học thuật

Theo khẳng định của tác giả, đây là một trong những nghiên cứu đầu tiên tại Việt Nam sử dụng phương pháp hồi quy định lượng trên bộ dữ liệu vi mô (microdata) của cơ sở dữ liệu Global Findex 2017 từ Ngân hàng Thế giới để kiểm định thực nghiệm mối quan hệ nhân quả giữa Fintech và mức độ bao trùm tài chính tại Việt Nam.


Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số hạn chế cụ thể:

  • Giới hạn về loại dữ liệu: Nghiên cứu sử dụng dữ liệu cắt ngang (cross-sectional data) tại thời điểm năm 2017, chưa thể sử dụng dữ liệu mảng (panel data) để theo dõi xu hướng biến động dài hạn do các biến đo lường tài khoản tiền di động chưa được thu thập đầy đủ trong kỳ khảo sát 2011.
  • Giới hạn về phạm vi địa bàn mẫu: Dữ liệu khảo sát của World Bank tại Việt Nam loại trừ 11 tỉnh/thành phố đặc thù (Nghệ An, Thanh Hóa, Kiên Giang, Gia Lai, Đắk Lắk, Hà Giang, Hà Tĩnh, Kon Tum, Quảng Bình, An Giang, Điện Biên), do đó mẫu chỉ đại diện cho khoảng 81% dân số phi thể chế từ 15 tuổi trở lên.
  • Giới hạn về chỉ tiêu đo lường: Đề tài tập trung đo lường tài chính toàn diện thông qua chỉ tiêu sở hữu tài khoản chính thức (tiếp cận theo phía cầu), chưa phản ánh toàn diện các khía cạnh chiều sâu như chất lượng dịch vụ hay tần suất sử dụng thực tế của người dùng.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là nguồn tài liệu hữu ích cho:

  • Sinh viên, học viên và nhà nghiên cứu ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế phát triển: Cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết về cách thức xử lý bộ dữ liệu vi mô Global Findex, quy trình ước lượng mô hình Probit và ứng dụng các kiểm định Wald, Lagrange Multiplier trên phần mềm Stata.
  • Các nhà hoạch định chính sách tại Ngân hàng Nhà nước và các bộ ngành: Cung cấp các số liệu thực chứng về khoảng cách giới tính, khoảng cách thu nhập, học vấn và tác động của Fintech để phục vụ việc đánh giá kết quả triển khai Quyết định 2545/QĐ-TTg và Quyết định 149/QĐ-TTg.
  • Các doanh nghiệp Fintech và tổ chức tín dụng: Cung cấp cơ sở dữ liệu về hành vi người dùng di động trong thanh toán hóa đơn và nhận thu nhập, hỗ trợ việc thiết kế các sản phẩm tài chính vi mô phù hợp với thị trường Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng nguồn dữ liệu nào và quy mô mẫu khảo sát tại Việt Nam là bao nhiêu?

Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu vi mô từ Cơ sở dữ liệu Tài chính Toàn diện Toàn cầu (Global Findex Database) năm 2017 của Ngân hàng Thế giới (World Bank), do tổ chức Gallup, Inc. khảo sát. Quy mô mẫu phân tích chính thức tại Việt Nam gồm 1.000 quan sát hợp lệ (sau khi loại bỏ 2 quan sát không