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随着越来越多的低收入人群创造数字足迹,女性落后了

与以往相比,越来越多的低收入人群通过手机留下了数字足迹。CGAP最近发布了数字贫困人口数据轨迹的全球景观研究据估计,到2021年,低收入和中等收入市场的18亿低收入人口(每天收入低于5.5美元)拥有数字接入(以拥有或使用手机来定义)。到2025年,这一数字预计将增长到20亿左右。尽管低收入人群在数字接入方面取得了进展,但基于性别的差异仍然存在,女性在数字接入和数据跟踪生成方面落后于男性。

经济数字化程度的提高为金融服务提供商(fsp)提供了试验利用数据轨迹为低收入人群服务的模型的机会。随着金融服务中的数据驱动模式变得越来越普遍,如果金融服务计划不考虑数据轨迹生成过程中基于性别的差异,在金融获取和使用方面已经落后于男性的女性可能会进一步处于不利地位。

本博客审查了低收入个人产生的数据轨迹的五项基于性别的发现,并为fsp和金融部门当局提出了解决这些差距的潜在行动建议。

1.在手机拥有率和手机产生的相关数字足迹方面,女性落后于男性

数字贫困人口(DIP)是低收入和中等收入国家的成年人(15岁以上),拥有或可以使用手机,每天收入低于5.5美元,这是一个不断增长的群体。然而,我们估计DIP部分的性别差距-低收入和中等收入国家63%的女性(与79%的男性相比)拥有手机,导致手机拥有量的绝对性别差距约为1.92亿(见图1)。在女性代表性较好的情况下(如储蓄团体或G2P转移接受者),努力数字化并提供数据(经同意)可以帮助解决代表性差距。

图1:按贫困、手机拥有量和性别划分的全球南方人口

2.女性往往缺乏智能手机等复杂设备,更有可能依赖于共享设备,这进一步限制了她们的数字足迹

根据GSMA的性别差距报告在美国,中低收入市场的女性拥有智能手机的可能性比男性低18个百分点,使用移动互联网的可能性比男性低16个百分点。在印度,低收入女性拥有智能手机的可能性不到低收入男性的一半。即使在拥有智能手机的人中,女性也更有可能拥有质量较低的设备。普通手机的数据轨迹不如智能手机的数据轨迹丰富,这限制了女性的数字足迹。

此外,与男性相比,女性更依赖于共用或借来的手机。我们的估计表明,在中低收入市场,约有2亿低收入人群(其中大多数是女性)使用共享手机。共用手机的数字足迹不能归因于手机的借用者,也不能作为女性行为的明确指标,因为手机更有可能是在男性亲戚的名下。

3.在低收入和中等收入市场,女性在使用数字服务方面落后于男性

我们进行了调查,以了解DIP人员在五个市场(印度、印度尼西亚、肯尼亚、墨西哥和塞内加尔)的数字足迹。在肯尼亚,女性在使用手机获取信息、娱乐和社交媒体等服务方面落后于男性。手机使用中的性别平等仅限于移动支付和电子商务平台上的支付。同样,在塞内加尔,女性在智能手机拥有量、互联网接入以及社交媒体、娱乐和信息等服务的使用方面落后于男性。在塞内加尔,通讯是唯一一项女性使用手机人数超过男性的数字服务。

4.在智能手机用户中,男性比女性花更多的时间连接高质量的网络(这意味着他们访问的移动互联网速度更快)

作为CGAP的全球景观研究,我们在撒哈拉以南非洲的五个市欧宝体育最新登录平台场(Côte科特迪瓦、加纳、肯尼亚、尼日利亚和南非)对智能手机产生的数据轨迹进行了研究。平均而言,男性在高质量网络上花费的时间比女性多(如图2所示),这可能导致男性的数据轨迹更丰富。女性在高质量网络上花费的时间较少,也可能表明女性的手机质量低于男性。设计数字金融产品的金融服务提供商应该考虑到女性使用的设备质量较低,以便在设计和定价产品时分析女性的行为特征,以及进行用户界面和体验设计。

5.虽然存在性别差异,但在数字获取方面存在性别平等的情况下,男性和女性产生的数据轨迹存在一些重要的相似之处

在我们对智能手机用户的研究涵盖的五个市场中,超过90%的女性和男性产生了话费充值的数据。虽然女性拥有智能手机的可能性较小,但拥有智能手机的女性与使用智能手机的男性相比,话费充值的中位数非常相似,如图3所示。

显然,虽然低收入妇女和男子都在日益产生更多和更高质量的数据轨迹,但这些数据轨迹的数量和丰富程度存在性别差异。以下是不同行为者可以采取的一些行动,这样女性就不会因为性别差异而处于不利地位:

  • fsp:低收入妇女产生的数据跟踪量的增加应作为fsp设计性别智能产品和服务的机会。
  • 金融部门主管部门:金融部门主管部门有责任设计和实施框架和激励措施,鼓励金融服务提供商收集和使用按性别分列的数据,以缩小普惠金融差距。此外,开放金融(Open Finance)等通常由央行监管的基于同意的数据共享计划的有力实施,可能有助于扩大女性更有代表性的交易数据(如G2P支付或零售购买)的访问。

资源

阅读甲板

许多低收入人群产生了丰富的数据轨迹,而这些轨迹在金融服务的设计和提供中没有得到充分利用。CGAP的阅读平台将重点放在数字化纳入的贫困人口产生的特定数据轨迹、这些数据轨迹的来源以及不同细分市场的数据轨迹变化上。

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