## Pengaruh Adopsi Fintech Lending Terhadap Inklusi Keuangan dengan Pembangunan Teknologi dan Informasi Sebagai Variabel Moderasi
Hasta Dwi Pradana 1*
1 Universitas Terbuka, Indonesia
* Corresponding Author: hasta@ecampus.ut.ac.id
Info Artikel Abstrak Direvisi, 25/05/2024 Diterima, 05/06/2024 Dipublikasi, 21/06/2024 Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  adopsi  fintech  lending terhadap  inklusi  keuangan  di  Indonesia,  dengan  mempertimbangkan pembangunan teknologi dan informasi sebagai variabel moderasi. Menggunakan model regresi data panel, penelitian ini menemukan bahwa fintech lending secara signifikan  meningkatkan  inklusi  keuangan.  Selain  itu,  indeks  pembangunan teknologi  dan  informasi  juga  menunjukkan  pengaruh  positif  yang  signifikan. Namun, interaksi antara fintech lending dan pembangunan teknologi informasi memiliki pengaruh moderasi negatif terhadap inklusi keuangan. Hasil penelitian ini  menunjukkan  bahwa  integrasi  antara  fintech  lending  dan  perkembangan teknologi informasi sangat penting untuk mencapai inklusi keuangan yang lebih luas  dan  efisien.  Penelitian  ini  memberikan  rekomendasi  kebijakan  untuk mempercepat pembangunan infrastruktur teknologi informasi dan meningkatkan literasi keuangan serta teknologi di kalangan masyarakat.
Kata Kunci: Inklusi Keuangan, Fintech Lending,
Teknologi Informasi,
Pembangunan Teknologi Abstract Keywords: Financial Inclusion, Fintech Lending, Information Technology, Technology Development This  study  aims  to  analyze  the  impact  of  fintech  lending  adoption  on  financial inclusion in Indonesia, considering the development of technology and information as a moderating variable. Using  a panel  data regression  model, this study finds that  fintech  lending  significantly  increases  financial  inclusion.  Additionally,  the technology  and  information  development  index  also  show  a  significant  positive impact.  However,  the  interaction  between  fintech  lending  and  technology development  has  a  negative  moderating  effect  on  financial  inclusion.  These findings highlight the importance of integrating fintech lending with technological advancements to achieve broader and more efficient financial inclusion. The study provides  policy  recommendations  to  accelerate  the  development  of  information technology infrastructure and enhance financial and technological literacy among the public.

## PENDAHULUAN
Inklusi  keuangan  merupakan  komponen  vital  dalam  upaya  peningkatan  kesejahteraan ekonomi  dan  sosial  (Arner  et  al.,  2018;  Barajas  et  al.,  2020;  Demirguc-Kunt  et  al.,  2017; Demirgüç-Kunt et al., 2022; Moore et al., 2019; Morgan, 2022; Oliver Wyman, 2017; World Bank, 2014; Yang & Zhang, 2022), terutama di negara berkembang seperti Indonesia. Namun, banyak tantangan yang menghambat akses masyarakat terhadap layanan keuangan tradisional, termasuk jarak geografis, kurangnya literasi keuangan, dan biaya transaksi yang tinggi (Sahay et al., 2020). Dalam konteks ini, fintech lending muncul sebagai solusi inovatif yang mampu menjawab  tantangan  tersebut  dengan  menawarkan  akses  mudah  dan  cepat  serta  biaya  yang lebih rendah (Bazarbash, 2019).
Penelitian  menunjukkan  bahwa fintech  lending memiliki  potensi  besar  dalam meningkatkan  inklusi  keuangan.  Demirgüç-Kunt  et  al.  (2022)  menyatakan  bahwa fintech lending dapat mengatasi hambatan geografis dan birokrasi yang sering dihadapi oleh lembaga keuangan  tradisional.  Haddad  &  Hornuf  (2019)  menemukan  bahwa fintech  lending meningkatkan akses masyarakat terhadap kredit, terutama bagi mereka di daerah terpencil atau dengan  akses  terbatas  terhadap  bank  konvensional.  Selain  itu,  studi  oleh  Bazarbash  (2019) menunjukkan  bahwa  teknologi  informasi  dapat  memperbaiki  penilaian  kredit  dengan menggunakan data non-tradisional, yang berpotensi meningkatkan inklusi keuangan.
Di sisi lain, penelitian juga menunjukkan bahwa pembangunan teknologi dan informasi berpengaruh  positif  terhadap  inklusi  keuangan.  Goldstein  et  al.  (2019)  menyatakan  bahwa kemajuan teknologi informasi meningkatkan efisiensi dan aksesibilitas layanan keuangan. Lee dan Shin (2018) menekankan bahwa perkembangan teknologi, seperti big data dan blockchain , dapat memperluas jangkauan layanan fintech dan meningkatkan inklusi keuangan. Ozili (2018) juga menyoroti bahwa teknologi informasi memungkinkan fintech untuk memberikan layanan keuangan  yang  lebih  personal  dan  tepat  sasaran.  Perkembangan  teknologi  dan  informasi memainkan peran penting dalam mendukung pertumbuhan fintech lending . Kemajuan dalam teknologi seperti internet, mobile banking , dan data analytics memungkinkan fintech lending menjangkau  populasi  yang  sebelumnya  sulit  dijangkau  oleh  lembaga  keuangan  tradisional. Teknologi  ini  dapat  mengurangi  biaya  transaksi  dan  meningkatkan  efisiensi  operasional, sehingga berkontribusi signifikan terhadap inklusi keuangan (Goldstein et al., 2019).
Meskipun  banyak  penelitian  telah  mengkaji  pengaruh fintech  lending dan  teknologi informasi terhadap inklusi keuangan secara terpisah, studi yang menggabungkan kedua variabel ini  masih  terbatas.  Adopsi fintech  lending dan  pembangunan  teknologi  informasi  sebagai variabel  moderasi  dapat  memberikan  perspektif  baru  dalam  memahami  dinamika  inklusi keuangan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan literatur dengan mengkaji bagaimana pembangunan teknologi dan informasi dapat memoderasi pengaruh adopsi fintech lending terhadap inklusi keuangan di Indonesia.
Pertanyaan  penelitian  utama  yang  ingin  dijawab  adalah:  Bagaimana  pengaruh  adopsi fintech  lending terhadap  inklusi  keuangan  di  Indonesia  dan  sejauh  mana  pembangunan teknologi dan informasi dapat memoderasi pengaruh tersebut? Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam memahami peran teknologi dan informasi dalam memperkuat  dampak fintech  lending terhadap  inklusi  keuangan,  serta  memberikan rekomendasi kebijakan yang relevan bagi pembuat kebijakan dan pelaku industri keuangan.

## METODE
Pendekatan  pertama  dalam  penelitian  ini  dilakukan  secara  kuantitatif  melalui  regresi linier  dengan  menggunakan  data  panel  yang  merepresentasikan  hubungan  antara fintech lending dan tingkat inklusi keuangan. Model regresi data panel dalam penelitian ini dirancang dengan  menggunakan  variabel  moderasi,  yaitu  variabel  yang  memengaruhi  arah  dan/atau kekuatan  hubungan  antara  variabel  independen  dan  dependen  (Creswell,  2014).  Variabel moderasi ini dibentuk dengan mengambil satu variabel, yaitu variabel pembangunan teknologi dan informasi, dan mengalikannya dengan variabel lain, yaitu variabel fintech lending , untuk menentukan  dampak  kombinasi  keduanya  terhadap  variabel  dependen  (Creswell,  2014; Pokhariyal, 2019). Penggunaan variabel moderasi dalam penelitian memiliki beberapa tujuan,
di  antaranya  adalah  untuk  menjelaskan  variabilitas  yang  lebih  besar  dalam  hubungan  antara variabel independen dan dependen (Creswell, 2014; Farooq & Vij, 2017; Pokhariyal, 2019).
Model yang digunakan di dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝑌 𝑖𝑡 =   𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑍 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑋𝑍 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 Di mana: 𝑌 𝑖𝑡 :  Indeks inklusi keuangan pada wilayah 𝑖 dan waktu 𝑡 𝑋 𝑖𝑡 :  Akumulasi penyaluran pinjaman fintech lending pada wilayah 𝑖 dan waktu
𝑡 𝑍 𝑖𝑡 :  Indeks Pembangunan Teknologi dan Informasi (IPTI) sebagai moderating variable pada wilayah 𝑖 dan waktu 𝑡
𝑋𝑍 𝑖𝑡 :  Interaksi antara variabel fintech lending dan IPTI pada wilayah 𝑖 dan waktu 𝑡
𝛽 0 , 𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3 :  Parameter yang akan diestimasi 𝜀 𝑖𝑡
: Error term

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif
Statistik  deskriptif  dari  variabel-variabel  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini dijabarkan sebagai berikut:
Tabel 1. Statistik Deskriptif Variabel Variabel Obs. Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. 𝒀 136 0,807 0,818 0,966 0,598 0,094 𝑿 136 7,214 7,049 11,900 3,584 1,806 𝒁 136 5,630 5,625 7,660 3,220 0,745
Sumber: Hasil pengolahan data, 2024
Rata-rata indeks inklusi keuangan  ( 𝑌 ) adalah 0,807, yang menunjukkan tingkat inklusi keuangan  yang  relatif  tinggi  di  antara  objek  penelitian.  Median  sebesar  0,818  menunjukkan bahwa mayoritas objek memiliki tingkat inklusi keuangan yang cukup stabil. Rentang nilai dari 0,598  hingga  0,966  menunjukkan  adanya  variasi  yang  signifikan  dalam  inklusi  keuangan  di berbagai  unit  observasi.  Deviasi  standar  sebesar  0,094  mengindikasikan  tingkat  konsistensi yang baik dalam pengukuran inklusi keuangan.
Variabel fintech lending ( 𝑋 ) memiliki rata-rata sebesar 7,214, yang mencerminkan tingkat aktivitas fintech lending yang cukup tinggi di antara objek penelitian. Median sebesar 7,049 mengindikasikan bahwa sebagian besar entitas memiliki aktivitas fintech lending yang stabil. Variasi nilai dari 3,584 hingga 11,900 menunjukkan adanya perbedaan yang cukup signifikan dalam aktivitas fintech lending di berbagai unit observasi. Deviasi standar yang tinggi, sebesar 1,806, menunjukkan adanya variasi yang besar dalam tingkat aktivitas fintech lending .
Sebagai variabel moderasi, indeks pembangunan teknologi dan informasi  ( 𝑍 ) memiliki rata-rata  sebesar  5,630,  menunjukkan  tingkat  perkembangan  teknologi  dan  informasi  yang relatif tinggi di antara objek penelitian. Median sebesar 5,625 menunjukkan bahwa sebagian besar  objek  memiliki  perkembangan  teknologi  dan  informasi  yang  stabil.  Rentang  nilai  dari 3,220  hingga  7,660  menunjukkan  adanya  variasi  yang  moderat  dalam  tingkat  pembangunan teknologi dan informasi. Deviasi standar sebesar 0,745 menunjukkan variasi yang relatif rendah dalam indeks ini.

## Hasil Estimasi
Estimasi dengan menggunakan data panel pada penelitian ini dimulai dengan melakukan pemilihan model yang tepat. Pemilihan model dilakukan melalui serangkai pengujian dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 11,677536 (33.990) 0,0000 Cross-section Chi-square 215,928003 33 0,0000 α = 0,05
Sumber: Hasil pengolahan data, 2024
Nilai F-Statistic berdasarkan  hasil  pengujian  memiliki p-value <  0,05,  sehingga  H 0 ditolak. Temuan ini mengindikasikan bahwa faktor-faktor yang berkaitan dengan cross section effects memiliki dampak yang penting dan relevan dalam menjelaskan variasi dalam data panel yang diamati. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa model yang lebih sesuai adalah FEM.
Tabel 3. Hasil Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 5,301744 3 0,1510 Sumber: Hasil pengolahan data, 2024
Hasil uji Hausman menunjukkan nilai Chi-Square Statistic sebesar 5,301744 dengan 3 degree of freedom dan probabilitas sebesar 0,1510. Berdasarkan hasil tersebut di mana p-value > 0,05, maka H 0 ditolak dan H 1 diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa REM lebih baik dibandingkan FEM.
Tabel 4. Hasil Uji LM Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 101,3772 1,546480 102,9237 (0,0000) (0,2137) (0,0000) Sumber: Hasil pengolahan data, 2024
Berdasarkan  hasil  uji  LM,  didapatkan output nilai probabilitas Breush-Pagan sebesar 0,0000. Hipotesis dalam uji ini  adalah jika p-value < 0,05) maka H 0 ditolak dan H 1 diterima, sehingga model yang tepat berdasarkan hasil pengujian ini adalah REM.
Berdasarkan  hasil  uji  pemilihan  model  terhadap  persamaan  yang  digunakan,  dapat disimpulkan  bahwa  model  yang  paling  sesuai  untuk  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Random Effect Model (REM). Berdasarkan hasil uji asumsi klasik diketahui bahwa persamaan dalam penelitian ini juga memenuhi asumsi normalitas. Apabila asumsi klasik telah terpenuhi, tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  uji  signifikansi  parameter  hasil  estimasi  regresi  dan interpretasi.
Persamaan  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini  diestimasi  dengan  menggunakan Random Effect Model . Hasilnya adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Estimasi Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0,064849 0,139486 0,464912 0,6428 X 0,083848 0,019807 4,233350 0,0000* Z 0,095637 0,027345 3,497427 0,0006* XZ -0,009690 0,003402 -2,848188 0,0051*
Observations 136 R-squared 0,519059 F-statistic 47,48733 Prob. (F-statistic) 0,000000
* signifikan pada α = 0,05 ( p < 0,05) Sumber: Hasil pengolahan data, 2024
Dari  hasil  estimasi,  diperoleh  koefisien  variabel fintech  lending ( 𝑋 )  sebesar  0,083848 dengan p-value sebesar 0,0000, yang menunjukkan bahwa variabel ini memiliki dampak positif dan  signifikan  terhadap  tingkat  inklusi  keuangan.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  setiap peningkatan  satu  unit  dalam  aktivitas fintech  lending akan  meningkatkan  indeks  inklusi keuangan  sebesar  0,083848  unit.  Temuan  ini  konsisten  dengan  literatur  yang  menyatakan bahwa fintech lending dapat memperluas akses ke layanan keuangan, terutama bagi populasi yang tidak terlayani oleh lembaga keuangan tradisional (Navaretti et al., 2017).
Variabel  indeks  pembangunan  teknologi dan  informasi  ( 𝑍 )  memiliki  koefisien  sebesar 0,095637 dengan p-value sebesar 0,0006. Ini menunjukkan bahwa variabel ini juga memiliki dampak  positif  dan  signifikan  terhadap  inklusi  keuangan.  Dengan  kata  lain,  perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) yang lebih tinggi cenderung meningkatkan tingkat inklusi  keuangan.  Hal  ini  dapat  dikaitkan  dengan  peran  TIK  dalam  meningkatkan  efisiensi layanan keuangan, mengurangi biaya transaksi, dan memperluas jangkauan layanan keuangan.
Variabel interaksi antara fintech lending dan indeks pembangunan teknologi informasi ( 𝑋𝑍 ) menunjukkan koefisien negatif sebesar -0,009690 dengan p-value sebesar 0,0051. Hal ini menunjukkan  bahwa  indeks  pembangunan  teknologi  informasi  dapat  memoderasi  hubungan antara fintech  lending dan  inklusi  keuangan,  namun  arah  pengaruhnya  negatif.  Dengan  kata lain, meskipun pembangunan TIK dapat meningkatkan dampak positif fintech lending terhadap inklusi keuangan, pada titik tertentu, peningkatan lebih lanjut dalam TIK mungkin mengurangi efektivitas fintech lending . Salah satu alasan mungkin adalah adanya kompleksitas regulasi atau kebutuhan untuk penyesuaian yang lebih besar dalam teknologi yang dapat menghambat proses fintech lending (Zhang et al., 2020).
Nilai R-squared sebesar  0,519059  menunjukkan  bahwa  sekitar  51,91%  variasi  dalam indeks inklusi keuangan dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independen dalam model ini. Hal ini menunjukkan bahwa model memiliki daya jelaskan yang cukup baik. Selain itu, nilai F- statistic sebesar  47,48733  dengan p-value sebesar  0,000000  menunjukkan  bahwa  model  ini secara  keseluruhan  signifikan  secara  statistik.  Ini  berarti  bahwa  kombinasi  variabel fintech lending ,  indeks  pembangunan  teknologi  informasi,  dan  interaksi  keduanya  secara  bersama- sama dapat menjelaskan variasi dalam tingkat inklusi keuangan dengan cukup baik.

## KESIMPULAN
Penelitian ini menyelidiki pengaruh adopsi fintech lending terhadap inklusi keuangan di Indonesia dengan mempertimbangkan pembangunan teknologi dan informasi sebagai variabel moderasi.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa fintech  lending memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  inklusi  keuangan.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  peningkatan  aktivitas fintech lending dapat memperluas akses masyarakat terhadap layanan keuangan, terutama di daerah-daerah  yang  kurang  terlayani  oleh  lembaga  keuangan  tradisional.  Selain  itu,  indeks pembangunan  teknologi  dan  informasi  (IPTI)  juga  menunjukkan  pengaruh  positif  yang signifikan terhadap inklusi keuangan. Ini menegaskan bahwa kemajuan teknologi dan informasi
berperan  penting  dalam  meningkatkan  aksesibilitas  dan  efisiensi  layanan  keuangan.  Namun, interaksi  antara fintech  lending dan  IPTI  menunjukkan  pengaruh  negatif  terhadap  inklusi keuangan,  yang  mengindikasikan  bahwa  meskipun  teknologi  informasi  dapat  memperkuat dampak fintech lending , ada batasan atau efek samping yang perlu diperhatikan.
Secara  keseluruhan,  model  regresi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menjelaskan sekitar 51,91% variasi dalam inklusi keuangan, menunjukkan bahwa variabel independen dan moderasi  yang  dipilih  memiliki  peran  signifikan  dalam  menjelaskan  fenomena  yang  diteliti. Hasil ini menyoroti pentingnya integrasi antara fintech lending dan perkembangan teknologi informasi untuk mencapai inklusi keuangan yang lebih luas dan efisien di Indonesia.
Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting  dalam  literatur  dengan  menggabungkan variabel fintech  lending dan  teknologi  informasi  sebagai  faktor  kunci  dalam  meningkatkan inklusi  keuangan.  Temuan  ini  memberikan  wawasan  bagi  pembuat  kebijakan  dan  pelaku industri  keuangan  tentang  pentingnya  mendukung  dan  mengembangkan  teknologi  informasi untuk  memaksimalkan  manfaat  dari fintech  lending .  Rekomendasi  kebijakan  yang  dapat diambil  antara  lain  mempercepat  pembangunan  infrastruktur  teknologi  informasi, meningkatkan  literasi  keuangan  dan  teknologi  di  kalangan  masyarakat,  serta  menciptakan regulasi yang mendukung pertumbuhan ekosistem fintech yang inklusif dan berkelanjutan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arner,  D.  W.,  Buckley,  R.  P.,  &  Zetzsche,  D.  A.  (2018).  Fintech  for  Financial  Inclusion:  A Framework for Digital Financial Transformation. Alliance for Financial Inclusion (AFI) Special Report . https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3245287 Barajas, A., Beck, T., Belhaj, M., & Naceur, S. Ben. (2020). Financial Inclusion: What Have We  Learned  So  Far?  What  Do  We  Have  to  Learn? IMF  Working  Paper , 20 (157). https://www.imf.org/-/media/Files/Publications/WP/2020/English/wpiea2020157-print- pdf.ashx
Bazarbash,  M.  (2019). Fintech  in  Financial  Inclusion:  Machine  Learning  Applications  in Assessing
Credit Risk (No. 109; IMF Working
Paper). https://doi.org/https://doi.org/10.5089/9781498314428.001
Creswell,  J.  W.  (2014). Research  Design:  Qualitative,  Quantitative,  and  Mixed  Methods Approaches (4th ed.). SAGE Publications. Inc.
Demirguc-Kunt,  A.,  Klapper,  L.,  &  Singer,  D.  (2017).  Financial  Inclusion  and  Inclusive Growth:  A  Review  of  Recent  Empirical  Evidence. Policy  Research  Working  Paper, World Bank Group , 8040 . https://doi.org/10.1596/1813-9450-8040
Demirgüç-Kunt, A., Klapper, L., Singer, D., & Ansar, S. (2022). The Global Findex Database 2021. In The Global Findex Database 2021 . https://doi.org/10.1596/978-1-4648-1897-4 Farooq, R., & Vij, S. (2017). Moderating Variables in Business Research . 14 (March), 34–54. Goldstein, I., Jiang, W., & Karolyi, G. A. (2019). To FinTech and beyond. Review of Financial Studies , 32 (5), 1647–1661. https://doi.org/10.1093/rfs/hhz025
Haddad, C., & Hornuf, L. (2019). The Emergence of the Global Fintech Market: Economic and Technological Determinants. Small Business Economics , 53 , 81–105.
https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s11187-018-9991-x The
Lee, I., & Shin, Y. J. (2018). Fintech: Ecosystem, business models, investment decisions, and challenges. Business Horizons ,
61 (1). https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.bushor.2017.09.003
Moore, D., Niazi, Z., Rouse, R., & Kramer, B. (2019). Building Resilience through Financial Inclusion:  A  Review  of  Existing  Evidence  and  Knowledge  Gaps. Financial  Inclusion Program:  Innovations  for  Poverty  Action , January ,  1–13.  https://www.poverty-
action.org/sites/default/files/publications/Building-Resilience-through-Financial- Inclusion-English.pdf
Morgan,  P.  J.  (2022).  Fintech  and  Financial  Inclusion  in  Southeast  Asia  and  India. Asian Economic Policy Review , 17 (2), 183–208. https://doi.org/10.1111/aepr.12379 Navaretti, G. B., Calzolari, G., Mansilla-Fernández, J. M., & Pozzolo, A. F. (2017). FinTech and  Banking.  Friends  or  Foes? European  Economy  –  Banks, Regulation,  and  the Real Sector , 2017.2 , 9–30. https://doi.org/https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3099337
Oliver  Wyman.  (2017).  Accelerating  Financial  Inclusion  in  South-East  asia  with  Digital
Finance. In Asian Development Bank Report . https://www.adb.org/sites/default/files/publication/222061/financial-inclusion-se- asia.pdf
Ozili, P. K. (2018). Impact of digital finance on financial inclusion and stability. Borsa Istanbul Review , 18 (4), 329–340. https://doi.org/10.1016/j.bir.2017.12.003
Pokhariyal,  G.  (2019).  Importance  of  Moderating  and  Intervening  Variables  on  The Relationship  Between  Independent  and  Dependent  Variables. International  Journal  of Statistics and Applied Mathematics , 4 (5), 1–4.
Sahay, R., Allmen, Ulric Eriksson von Lahreche, A., Khera, P., Ogawa, S., Bazarbash, M., & Beaton, K. (2020). The Promise of Fintech; Financial Inclusion in the Post COVID-19 Era.  In IMF  Departmental  Papers  /  Policy  Papers  from  International  Monetary  Fund
(Issue 20). International Monetary Fund. https://econpapers.repec.org/paper/imfimfdps/2020_2f009.htm%0D
World  Bank.  (2014).  Financial  Inclusion.  In Global  Financial  Development  Report . https://www.ncaer.org/uploads/news/pdf/news_pdf_file_98.pdf
Yang,  T.,  &  Zhang,  X.  (2022).  FinTech  adoption  and  financial  inclusion:  Evidence  from household  consumption  in  China. Journal  of  Banking  and  Finance , 145 . https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2022.106668
Zhang, X., Tan, Y., Hu, Z., Wang, C., & Wan, G. (2020). The Trickle‐down Effect of Fintech Development: From the Perspective of Urbanization. China & World Economy , 28 (1), 23–40. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/cwe.12310