Artículo original

Aspectos que influyen al acceso de servicios financieros en los hogares de la región Arequipa

Aspects that influence access to financial services among Arequipa region households

Mamani Lopez, Jiang Wagner; Morales Gonzales, Antonio Víctor; Acosta Hinojosa, David; Delgado Tello, Pelayo

Jiang Wagner Mamani Lopez

jmamanilo@unsa.edu.pe

Universidad Nacional de San Agustín Perú

Antonio Víctor Morales Gonzales

amoralesg@unsa.edu.pe

Universidad Nacional de San Agustín Perú

David Acosta Hinojosa

judacosta@virtual.upt.pe

Universidad Privada de Tacna Perú

Pelayo Delgado Tello

pelayodt_49@hotmail.com

Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann Perú

Economía y Negocios

Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann de Tacna, Perú

ISSN-e: 2708-6062

Periodicidad: Semestral

vol. 4, núm. 1, 2022

economia.negocios@unjbg.edu.pe

Recepción: 17 Enero 2022

Aprobación: 10 Marzo 2022

Publicación: 18 Abril 2022

URL: http://portal.amelica.org/ameli/journal/635/63531126353112007/

DOI: https://doi.org/10.33326/27086062.2022.1.1353

License Creative Commons
Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional.

COMO CITAR:Mamani Lopez, J. W., Morales Gonzales, A. V., Acosta Hinojosa, D., & Delgado Tello, P. (2022). Aspectos que influyen al acceso de servicios financieros en los hogares de la región Arequipa. Economía & Negocios, 4(1), 90–100. https://doi.org/10.33326/27086062.2022.1.1353

Modelo de publicación sin fines de lucro para conservar la naturaleza académica y abierta de la comunicación científica

ePub generado a partir de XML JATS4R

Resumen: El desarrollo de un sistema financiero sólido que impulse el crecimiento económico es de suma importancia para generar mejoras en los niveles de bienestar social de un país o región. Según cifras estimadas por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), en la región Arequipa persiste un elevado porcentaje de personas que no utilizan servicios financieros formales. De esta manera, las políticas que promuevan la inclusión financiera surgen como pieza fundamental para brindar igualdad de oportunidades de acceso a servicios financieros en aquellos hogares que poseen bajos niveles de ingresos. En ese sentido, la presente investigación tuvo como objetivo determinar si los aspectos económicos y sociodemográficos influyen de manera significativa al acceso a servicios financieros en los hogares de la región Arequipa, haciendo uso de modelos econométricos con variables dependientes binarias (logit y probit). La información proviene de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), tomando en cuenta una muestra total de 1781 hogares para dicha región. Los resultados permitieron concluir que el acceso a servicios financieros en los hogares de la región Arequipa es influenciado principalmente por: poseer un contrato laboral, encontrarse afiliado al sistema de pensiones, disponer de un seguro de salud privado, contar con celular propio, acceso a internet y un aumento en el nivel del ingreso.

Palabras clave: Inclusión financiera, probit, sistema financiero.

Abstract: The development of a solid financial system that drives economic growth is of utmost importance to generate improvements in the levels of social welfare of a country or region. According to figures estimated by the National Institute of Statistics and Informatics (INEI), in the Arequipa region there is still a high percentage of people who do not use formal financial services. In this way, policies that promote financial inclusion emerge as a fundamental piece to provide equal opportunities for access to financial services in those households with low-income levels. For this reason, this article was for determine whether economic and sociodemographic aspects significantly influence access to financial services in households in the Arequipa region, using econometric models with binary dependent variables (logit and probit). The information comes from the National Household Survey (ENAHO), taking into account a total sample of 1781 households for that region. The results allowed us to conclude that access to financial services in households in the Arequipa region is mainly influenced by: having an employment contract, being affiliated with the pension system, having private health insurance, having internet access, own cell phone and an increase in income level.

Keywords: Financial inclusion, financial system, probit model.

INTRODUCCIÓN

En la última década, la inclusión financiera es uno de los temas que viene percibiendo mayor atención por contribuir con el desarrollo del sistema financiero, al buscar mejores niveles de vida en las familias. Además, procura que la población tenga mayores capacidades financieras que les permita ajustar sus necesidades financieras en relación al poder adquisitivo durante las diferentes fases de la vida, y de este modo disponer de productos financieros en relación al ahorro o crédito (Ceballos Mina, 2018).

De acuerdo a Beck et al. (2000) y López Justiniano (2016), impulsar el sector financiero es clave para fomentar el crecimiento económico y reducir brechas de desigualdad en el largo plazo. Asimismo, es necesaria la participación de instituciones del sector público para regular el mercado financiero al decretar un marco normativo o legal adecuado con la finalidad de desarrollar un sistema financiero que haga posible un entorno competitivo para la oferta de servicios financieros de calidad (Prialé Reyes, 2019).

Según estimaciones del Banco Mundial, a través del reporte denominado The Global Findex Database 2017, aproximadamente el 69 % de adultos en el mundo poseen al menos una cuenta de crédito o ahorro del mercado financiero formal. Sin embargo, esta cifra difiere ampliamente entre países emergentes y países desarrollados (Demirgüç-Kunt et al., 2020).

En la Figura 1 se aprecia la situación en la que se encuentra América Latina y el Caribe (ALC), donde un 55 % de adultos tienen al menos un servicio financiero, cifra que revela un elevado margen comparado con el resultado observado para el mundo (69 %). No obstante, países como Brasil y Chile presentan mejores tasas respecto a la posesión de al menos un servicio financiero, con un 70 % y 74 % respectivamente. Dichos países superan los resultados contemplados en ALC y el mundo, destacando por su temprano interés en diseñar políticas que impulsen la inclusión financiera.

Figura 1
Adulto (mayor de 15 años) posee al menos un servicio financiero (%)

Nota: Elaboración propia con datos de The Global Findex Database 2017

De acuerdo a los datos estimados por Demirgüç-Kunt et al. (2020), en el Perú, un 43 % de los adultos mayores de 15 años hacen uso de algún tipo de cuenta bancaria. Adicionalmente, el 12 % de este grupo de personas disponen de una tarjeta bancaria y apenas un 15 % utiliza productos crediticios ofertados en el mercado financiero formal.

En la Figura 2 se observa que en la región de Arequipa el 40 % de los adultos gozan de al menos un producto que ofrece el sector financiero. Asimismo, se observa que el 36 % de adultos poseen una cuenta de ahorro y tan solo el 10 % tiene una tarjeta de crédito (INEI, 2019).

Figura 2
Posee al menos un producto, cuenta de ahorro y crédito del sector financiero. Región Arequipa (%)

Nota: Elaboración propia con datos de ENAHO 2018

La situación en la que se encuentra la región Arequipa, revaloriza la oportunidad de realizar un estudio que identifique las posibles causas que afectan en mayor o menor medida la incorporación de más hogares al sistema financiero formal.

El objetivo de la presente investigación es determinar qué aspectos económicos y sociodemográficos influyen de manera significativa al acceso de servicios financieros en los hogares de la región Arequipa. Y como objetivos secundarios se busca determinar los efectos de los aspectos económicos y sociodemográficos sobre el acceso a servicios financieros de manera individualizada.

Una serie de estudios empíricos examinan el acceso a servicios financieros bajo un enfoque nacional, sin embargo, son escasos los estudios sobre este tema desde una perspectiva regional. Al caracterizarse el territorio peruano por su amplia diversidad geográfica, las variables que explican de manera significativa el acceso a servicios financieros, resultan diferentes al interior del país, por ello, es necesario explorar el aporte de las políticas públicas relacionadas con la inclusión financiera en las diferentes regiones del Perú.

Al determinar los aspectos más importantes que influyen de forma significativa el acceso de más hogares al sistema financiero en la región Arequipa, otorgará un mejor panorama para una adecuada elaboración de líneas de acción o diseño de lineamientos de política con un enfoque regional que promuevan la inclusión financiera y así contribuir de forma beneficiosa con el desarrollo de la región Arequipa.

El documento está estructurado de la siguiente forma: en la sección 2 se hace mención de los materiales y métodos que se usaron para alcanzar el objetivo del artículo. La sección 3 muestra los resultados alcanzados. La sección 4 desarrolla una discusión de los resultados. Finalmente, en la sección 5 se muestran las conclusiones a las que se arriba.

MATERIAL Y MÉTODOS

De acuerdo a Hernández-Sampieri y Mendoza (2018), el presente artículo posee un enfoque cuantitativo y corresponde al tipo de investigación no experimental. Asimismo, es correlacional-causal, debido a que se reúne información estadística en un momento dado para evaluar un suceso por medio de las relaciones entre un conjunto de variables en un momento determinado.

Como antecedente principal de este estudio que busca estimar un modelo econométrico, se tiene fundamentalmente el aporte del trabajo de investigación de Mamani Lopez (2020), “Determinantes del acceso a servicios financieros en los hogares de la región Arequipa 2018”. De forma similar, una serie de autores hacen uso de modelos con variables dependientes binarias del tipo logit y probit para encontrar los determinantes del acceso a servicios de ahorro y crédito. Entre los que aplican modelos logit están Allen et al. (2016); Rodríguez-Raga y Rodríguez (2016). Autores como Anaya Narváez et al. (2020) y Sotomayor et al. (2018) hacen uso de los modelos probit. Este estudio considera los casos donde un individuo se encuentra o no, en el grupo de los que acceden a servicios financieros.

Tomando como base los modelos utilizados en las investigaciones mencionadas anteriormente, se estiman los modelos econométricos con variables dependientes binarias del tipo logit y probit haciendo uso de la técnica de máxima verosimilitud que corrige la no linealidad de los estimadores que tienden a ser consistentes en muestras grandes (Greene, 2014). De manera simplificada, la especificación del modelo econométrico es la siguiente:

(1)

Donde:

yi = Representa la variable dependiente del tipo dicotómica que toma el valor de 1 si el hogar i accede a servicios financieros y 0 si no lo hace.

Xk = Vector que recoge aspectos económicos y sociodemográficos de cada hogar tales como: ingreso anual, vivienda propia, título de propiedad, contrato laboral, educación superior completa, castellano, afiliado a sistema de pensiones, seguro privado, mestizo, internet, celular propio y paga impuestos.

βk = Simboliza los parámetros del modelo.

εi = Indica los errores o características no observables que afectan el acceso a servicios financieros en cada hogar.

Para llevar a cabo las estimaciones del modelo econométrico especificado, este documento utiliza como base de datos la información estadística disponible en los microdatos del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) específicamente la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO). Según el INEI (2019), la encuesta define como muestra lo siguiente: “conjunto de viviendas particulares y sus ocupantes residentes en el área urbana y rural” (p. 5), con una cobertura en toda la región Arequipa. Además, la encuesta recoge características sociodemográficas a nivel de hogares. En ese sentido, el presente estudio considera la encuesta anual correspondiente al 2018 con una muestra total compuesta por 1781 hogares ubicados en la región Arequipa.

La Tabla 1 presenta las variables que se utilizarán en los modelos econométricos para determinar los aspectos económicos y sociodemográficos del acceso a servicios financieros en la región de Arequipa, apreciándose la descripción, tipos de variable y la fuente de cada una.

Respecto a la variable dependiente, acceso a servicios financieros, es del tipo dicotómica y señala si el jefe de hogar usa por los menos uno de los siguientes servicios financieros: tarjeta de crédito o débito, cuenta de ahorro o de ahorro a plazo fijo, o cuenta corriente. En cuanto a las variables independientes (relacionadas a los aspectos económicos y sociodemográficos), todas son dicotómicas a excepción del ingreso anual. De esta manera, se reúne la información de cada uno de los hogares disponibles en la muestra.

Tabla 1

Descripción de las variables a utilizar en el modelo y fuente de información

Variables | Descripción | Tipo | Fuente
Acceso a servicios financieros | 1 si el jefe de hogar accede a servicios financieros (usando al menos uno de los siguientes servicios: tarjeta de crédito o débito, cuenta de ahorro o de ahorro a plazo fijo, o cuenta corriente), 0 caso contrario. | Dicotómica | ENAHO - Módulo 05
Aspectos económicos |  |
Ingreso anual | Ingreso líquido anual (S/) del individuo (deflactado y anualizado). | Continua | ENAHO - Módulo 05
Vivienda propia | 1 si la vivienda que ocupa es propia, 0 caso contrario. | Dicotómica | ENAHO - Módulo 01
Título de propiedad | 1 si tiene título de propiedad de la vivienda, 0 caso contrario. | Dicotómica
Aspectos sociodemográficos |  |
Contrato laboral | 1 si el individuo posee algún tipo de contrato en el lugar donde trabaja, 0 caso contrario. | Dicotómica | ENAHO - Módulo 05
Educación superior | 1 si el individuo alcanza la educación superior completa (universitaria o no universitaria), 0 caso contrario. | Dicotómica | ENAHO - Módulo 03
Castellano | 1 si la lengua materna del individuo es el castellano, 0 caso contrario. | Dicotómica
Afiliado a sistema de pensiones | 1 si el individuo se encuentra afiliado a algún sistema de pensiones, 0 caso contrario. | Dicotómica | ENAHO - Módulo 05
Seguro privado | 1 si el individuo posee seguro privado de salud, 0 caso contrario. | Dicotómica | ENAHO - Módulo 04
Mestizo | 1 si el individuo por sus antepasados y costumbres se considera mestizo, 0 caso contrario. | Dicotómica | ENAHO - Módulo 05
Internet | 1 si el hogar tiene conexión a internet, 0 caso contrario. | Dicotómica | ENAHO - Módulo 01
Celular propio | 1 si el individuo tiene teléfono celular propio, 0 caso contrario. | Dicotómica | ENAHO - Módulo 03
Paga impuestos | 1 si el individuo realizó el pago de impuestos, 0 caso contrario. | Dicotómica | ENAHO - Módulo 05

Nota: obtenido del estudio sobre acceso a servicios financieros de Mamani Lopez (2020)

RESULTADOS

La Tabla 2 presenta los resultados alcanzados luego de estimar los modelos econométricos con variables dependientes binarias del tipo logit y probit.

Tabla 2

Estimación de Modelos con Variables Dependientes Binarias

Variables | Logit | Probit
Aspectos económicos |  |
Ingreso anual | 0.00002*** | 0.00001***
| (0.00001) | (0.00000)
Vivienda propia | -0.6256** | -0.3478**
| (0.2769) | (0.1541)
Título de propiedad | 0.5058** | 0.2710**
| (0.2438) | (0.1359)
Aspectos sociodemográficos |  |
Contrato laboral | 1.6676*** | 0.9992***
| (0.1980) | (0.1170)
Educación superior completa | 0.3706* | 0.2254*
| (0.2162) | (0.1192)
Castellano | 0.4081** | 0.2302**
| (0.1779) | (0.1038)
Afiliado a sistema de pensiones | 1.1273*** | 0.6686***
| (0.1987) | (0.1166)
Seguro privado | 2.1610** | 1.2317***
| (0.8835) | (0.4522)
Mestizo | 0.4113** | 0.2494**
| (0.1726) | (0.0977)
Internet | 0.6348*** | 0.3581***
| (0.1851) | (0.1029)
Celular propio | 1.5229*** | 0.8379***
| (0.4588) | (0.2649)
Paga impuestos | 2.4800** | 1.0941**
| (1.1053) | (0.4963)
Constante | -3.7927*** | -2.1744***
| (0.5088) | (0.2891)
Observaciones | 1781 | 1781
Pseudo R-cuadrado | 0.35 | 0.35
AIC | 289 465 | 289 454
BIC | 289 536 | 289 525

Nota: obtenido del estudio sobre acceso a servicios financieros de Mamani Lopez (2020) (Errores estándar robustos entre paréntesis. * p<0.1; **p<0.05; *** p<0.01)

Tomando en consideración los coeficientes calculados por los modelos logit y probit, más allá de los signos, no es posible interpretar los estimadores de forma directa. Frente a esta limitación, se calcularán los efectos marginales de uno de los modelos econométricos para medir los efectos sobre la probabilidad de acceso a servicios financieros.

Los criterios de información se caracterizan por ser una medida de bondad de ajuste muy recomendada que permite seleccionar un modelo adecuado. Los aportes de Ramírez Castañeda et al. (2021) señalan que un modelo óptimo es aquel que tiene el menor valor según los criterios de información Akaike (AIC) y Bayesiano (BIC). En ese sentido, los resultados de la Tabla anterior sugieren seleccionar el modelo probit para mostrar resultados concluyentes.

En la Tabla 3, se aprecian los efectos marginales del modelo econométrico con variables dependientes binarias del tipo probit, con la finalidad de medir los cambios en una unidad de los aspectos económicos y sociodemográficos sobre la probabilidad de acceso.

Tabla 3

Efectos marginales del modelo probit seleccionado

Variable | dy/dx | Error estándar | z | P>|z| | [95 % Intervalo de Conf.]
Aspectos económicos |  |  |  |  |
Ingreso anual | 0.000005 | 0.000 | 3.417 | 0.001 | 0.000 | 0.000
Vivienda propia | -0.130 | 0.058 | -2.256 | 0.024 | -0.243 | -0.017
Título de propiedad | 0.102 | 0.051 | 1.997 | 0.046 | 0.002 | 0.201
Aspectos sociodemográficos
Contrato laboral | 0.374 | 0.044 | 8.543 | 0.000 | 0.288 | 0.460
Educación superior completa | 0.084 | 0.045 | 1.886 | 0.059 | -0.003 | 0.172
Castellano | 0.086 | 0.039 | 2.228 | 0.026 | 0.010 | 0.162
Afiliado a sistema de pensiones | 0.250 | 0.044 | 5.666 | 0.000 | 0.164 | 0.337
Seguro privado | 0.461 | 0.169 | 2.733 | 0.006 | 0.131 | 0.792
Mestizo | 0.093 | 0.037 | 2.549 | 0.011 | 0.022 | 0.165
Internet | 0.134 | 0.038 | 3.517 | 0.000 | 0.059 | 0.209
Celular propio | 0.314 | 0.099 | 3.166 | 0.002 | 0.120 | 0.508
Paga impuestos | 0.410 | 0.183 | 2.241 | 0.025 | 0.051 | 0.768

Nota: obtenido del estudio sobre acceso a servicios financieros de Mamani Lopez (2020)

En cuanto a los aspectos económicos, un incremento de 1000 soles en el ingreso anual del hogar, genera un efecto positivo en la probabilidad de acceso a servicios financieros, incrementándola en 5 %. Acerca de la posesión de una vivienda propia, los resultados señalan que las probabilidades de acceder a estos servicios se reducen en 13 %. Es preciso enfatizar que el resultado anterior se encuentra ligado con el hecho de poseer el título de propiedad de la vivienda que ocupa, ya que al encontrarse en esta condición las probabilidades de acceso a servicios financieros se incrementan aproximadamente en 10 %.

En relación a los aspectos sociodemográficos, gozar de algún tipo de contrato laboral incrementa en 37 % la probabilidad de acceso a servicios financieros. Asimismo, respecto al nivel educativo, las probabilidades de acceso a servicios que se ofertan en el sistema financiero incrementan en 8 % al alcanzar el nivel de educación superior completa. Respecto al castellano, tener como lengua materna este idioma influye positivamente sobre la probabilidad de acceso a servicios financieros, aumentándola alrededor del 9 %.

Referente a la afiliación al sistema de pensiones, las probabilidades de acceso a servicios financieros aumentan en 25 % si el jefe de hogar aporta para su jubilación. Sobre la disposición de un seguro privado de salud, la probabilidad de acceso a servicios del sistema financiero aumenta alrededor del 46 %. Asimismo, identificarse como mestizo incrementa en 9 % la probabilidad de acceso a servicios del mercado financiero. Respecto a la tenencia de internet y celular propio, ambas variables poseen una relación positiva sobre la probabilidad de acceso a servicios financieros aumentándola en 13 % y 31 %, respectivamente. Finalmente, pagar impuestos incrementa en 41 % la probabilidad de acceso a servicios financieros, evidenciándose un efecto positivo.

DISCUSIÓN

A continuación, se hará un contraste de los resultados alcanzados con las contribuciones de una serie de estudios vinculados al problema del acceso a servicios financieros.

Un incremento del ingreso líquido anual aumenta las probabilidades para acceder a servicios financieros, ya que mientras mayor sea la capacidad de pago que alcanza una persona, dispondrá de una variedad de servicios de crédito o ahorro. Estos resultados son coherentes con lo hallado por Rodríguez-Raga y Rodríguez (2016); Sharma (2016). De la misma forma, poseer el título de propiedad de la vivienda aumenta las probabilidades de acceso, ya que al proporcionar este documento legal se cubre el riesgo de impago frente a un préstamo o deuda. El resultado es consistente según los aportes de Boitano y Abanto (2020); Galarza y Alvarado (2004).

Asimismo, gozar de algún tipo de contrato laboral incrementa la probabilidad de acceso a servicios financieros al demostrar estabilidad temporal en los ingresos del hogar. Resultados similares obtuvieron Kumar (2005) y Allen et al. (2016). Obtener el nivel de educación superior tiene un efecto positivo sobre las probabilidades de acceso a servicios ofrecidos en el mercado financiero, esto se explica por las mayores posibilidades de encontrar un trabajo calificado que genere estabilidad económica y porque en algunos casos, personas con bajos niveles de educación no suelen familiarizarse con aquellos conceptos que se utilizan frecuentemente en el sistema financiero. Al encontrarse desinformados implícitamente muestran desconfianza de las empresas de este sector. El resultado se encuentra en la misma línea de Prialé Reyes (2019) y Ozili (2021).

En los casos donde se posea como lengua materna el castellano, la probabilidad de acceso a servicios financieros aumenta, evidenciándose un efecto positivo. Al ser el castellano, el idioma más hablado, los canales de atención al cliente y el material informativo se limitan a ser ofrecidos en este idioma, creando una barrera de acceso a la población cuya lengua materna es diferente del castellano. Resultado similar obtuvo Sotomayor et al. (2018).

Adicionalmente, si el jefe de hogar se encuentra afiliado al sistema de pensiones, las probabilidades de ser parte del sistema financiero son mayores. El aporte de Kumar (2005) encuentra resultados similares. De esta forma, con la finalidad de acceder a una pensión al momento de jubilarse, algunos adultos deciden acogerse al sistema de pensiones para garantizar ingresos al finalizar la etapa laboral. También, contar con un seguro privado de salud aumenta la probabilidad de acceso. Resultados parecidos obtienen Galarza y Alvarado (2004). De modo que, tener un seguro médico representa un respaldo contra gastos eventuales vinculados a hospitalización, atención de emergencia, entre otros. La cobertura de estos gastos garantiza, en parte, la solvencia económica del hogar.

Referente a la etnicidad, considerarse mestizo presenta una relación positiva en la probabilidad de acceso a servicios financieros. Dado que este grupo étnico representa una mayoría en la región, este resultado difiere con lo encontrado por Dakhlia et al. (2021); Sarma y Pais (2011), quienes estudian el caso donde las minorías étnicas tienen menos posibilidades de pertenecer al sistema financiero.

El acceso a internet y tener celular propio incrementa las probabilidades del acceso a servicios financieros. El resultado coincide con los estudios de Prialé Reyes (2019) y Sotomayor et al. (2018). Los resultados pueden explicarse ya que en la actualidad se ofertan novedosos productos financieros de forma masiva a través de la banca móvil o aplicaciones móviles, aprovechando los avances de la innovación financiera. Las entidades financieras han apostado por esta modalidad ante un importante crecimiento del uso de celulares y mayor cobertura de internet a nivel nacional.

Por último, la presente investigación incorpora la variable vinculada al pago de impuestos al modelo de acceso a servicios financieros. De acuerdo a las estimaciones, cumplir con las obligaciones tributarias tiene un efecto positivo sobre las probabilidades para pertenecer al sistema financiero formal, de modo que, ser un buen contribuyente para la autoridad tributaria revela conductas de buen pagador. Bajo ese contexto, las empresas financieras podrían ofrecer servicios de ahorro o crédito con tasas más competitivas a personas con esta característica.

CONCLUSIONES

Los resultados permiten concluir que el acceso a servicios financieros en los hogares de la región Arequipa se explican de forma significativa por los aspectos económicos y sociodemográficos.

En relación a los aspectos económicos, se determina un efecto positivo significativo sobre el acceso a servicios financieros. En tal sentido, un aumento de 1000 soles en el ingreso anual, presenta un efecto positivo sobre la probabilidad de acceso a servicios financieros, incrementándola en 5 %. Del mismo modo, la posesión del título de propiedad de la vivienda aumenta en 10 % las probabilidades de acceso a servicios financieros.

En cuanto a los aspectos sociodemográficos, igualmente se determina una relación positiva significativa sobre el acceso a servicios financieros. Esto se evidencia al encontrar que disponer de un contrato laboral incrementa en 37 % la probabilidad de acceso a estos servicios. De igual forma, alcanzar el nivel de educación superior completa y tener como lengua materna el castellano, aumenta la probabilidad de acceso en 8 % y 9 % respectivamente. Contar con un seguro privado y estar afiliado al sistema de pensiones, incrementan las probabilidades de acceso a servicios del sistema financiero en 46 % y 25 % para cada caso. Identificarse como mestizo aumenta la probabilidad de acceso en 9 %. Adicionalmente, tener acceso a internet y contar con un celular propio, incrementa la probabilidad de acceso con un efecto positivo de 13 % y 31 % respectivamente. Finalmente, pagar impuestos aumenta la probabilidad de acceso a servicios financieros en 41 %.

Sobre futuras líneas de investigación se propone analizar las barreras al acceso a servicios financieros, así como la exclusión financiera y la autoexclusión financiera en el país, todo ello a nivel de hogares e individuos.

REFERENCIAS

Allen, F., Demirguç-Kunt, A., Klapper, L., y Martinez Peria, M. S. (2016). The foundations of financial inclusion: Understanding ownership and use of formal accounts. Journal of Financial Intermediation, 27, 1-30. https://doi.org/10.1016/j.jfi.2015.12.003

Anaya Narváez, A. R., Buelvas Parra, J. A., y Romero Álvarez, Y. (2020). Pobreza e inclusión financiera en el municipio de Montería, Colombia. Revista De Ciencias Sociales, 26(1), 128-143. https://doi.org/10.31876/rcs.v26i1.31315

Beck, T., Levine, R., y Loayza, N. (2000). Finance and the sources of growth. Journal of Financial Economics, 52(1-2), 261-300. https://doi.org/10.1016/S0304-405X(00)00072-6

Boitano, G., y Abanto Aranda , D. F. (2020). Desafíos de las políticas de inclusión financiera en el Perú. Revista Finanzas y Política Económica, 12(1), 89-117. https://doi.org/10.14718/revfinanzpolitecon.v12.n1.2020.3177

Ceballos Mina, O. E. (2018). Perfiles de ahorro y pago de deuda en el ciclo de vida de los hogares mexicanos. El trimestre económico, 85(338), 311-339. https://doi.org/10.20430/ete.v85i338.322

Dakhlia, S., Diallo, B. y Temimi, A. (2021). Financial inclusion and ethnic development: Evidence from satellite light density at night. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 29, 100455. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2020.100455

Demirgüç-Kunt, A., Klapper, L., Singer, D., Ansar, S., y Hess, J. (2020). The Global Findex Database 2017: Measuring Financial Inclusion and Opportunities to Expand Access to and Use of Financial Services. The World Bank Economic Review, 34, S2-S8. https://doi.org/10.1093/wber/lhz013

Galarza, F., y Alvarado, J. (2004). Análisis del crédito formal y no formal en el mercado de Huancayo. En Mercado y gestión del microcrédito en el Perú (pp. 557-627). Consorcio de Investigación Económica y Social (CIES). http://www.cies.org.pe/sites/default/files/files/diagnosticoypropuesta/archivos/analisis-del-credito-formal-y-no-formal-en-el-mercado-de-huancayo.pdf

Greene, W. H. (2014). Models for Discrete/Ordered Outcomes and Choice Models. En A. J. Culyer (Ed), Encyclopedia of Health Economics (pp. 312-316). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-375678-7.00715-X

Hernández-Sampieri, R., y Mendoza Torres, C. P. (2018). Metodología de la Investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. Mc Graw-Hill. http://www.biblioteca.cij.gob.mx/Archivos/Materiales_de_consulta/Drogas_de_Abuso/Articulos/SampieriLasRutas.pdf

Instituto Nacional de Estadística e Informática [INEI] (2019). Encuesta Nacional de Hogares Sobre Condiciones de Vida y Pobreza 2018. http://webinei.inei.gob.pe/anda_inei/index.php/catalog/672

Kumar, A. (2005). Access to Financial Services in Brazil. World Bank. http://hdl.handle.net/10986/13821

López Justiniano, R. M. (2016). Desarrollo Financiero y Crecimiento Económico en Bolivia. Oikos Polis, 1(1), 50-88. http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2415-22502016000100003&lng=es&tlng=es

Mamani Lopez, J. W. (2020). Determinantes del acceso a servicios financieros en los hogares de la región Arequipa 2018. [Tesis de Pregrado, Universidad Nacional de San Agustín]. Repositorio Institucional de la UNSA. http://hdl.handle.net/20.500.12773/11668

Ozili, P. K. (2021). Financial inclusion research around the world: A review. Forumfor Social Economics, 50(4) 457–479. https://doi.org/10.1080/07360932.2020.1715238

Prialé Reyes, G. P. (2019). Inclusión financiera en el Perú: análisis de los principales determinantes. [Tesis de Doctorado, Pontificia Universidad Javeriana]. Repositorio Institucional – Pontificia Universidad Javeriana. https://repository.javeriana.edu.co/handle/10554/43017#.X6EF15TXAHc.mendele

Ramírez Castañeda, L. N., Cristancho Cruz, S. L., y Cleves-Leguizamo J-A. (2021). Modelos de fluctuaciones de precios agrícolas: Estudio comparativo de frutas tropicales frescas en Colombia. Revista de Ciencias Sociales, 27 (Número Especial 4), 197-212. https://produccioncientificaluz.org/index.php/rcs/article/view/37002

Rodríguez-Raga, S., y Rodríguez, F. F. R. (2016). Determinantes del acceso a los productos financieros en los hogares colombianos. Estudios Generales, 32(138), 14-24.

Sarma, M., y Pais, J. (2011). Financial inclusion and development. Journal of International Development, 23(5), 613–628. https://doi.org/10.1002/jid.1698

Sharma, D. (2016). Nexus between financial inclusion and economic growth: Evidence from the emerging Indian economy. Journal of Financial Economic Policy, 8(1), 13-36. https://doi.org/10.1108/JFEP-01-2015-0004

Sotomayor, N., Talledo, J. y Wong, S. (2018). Determinantes de la inclusión financiera en el Perú: Evidencia Reciente. Superintendencia de banca, seguros y administradoras privadas de fondos de pensiones (SBS). https://www.sbs.gob.pe/Portals/0/jer/DDT_ANO2018/DT-001-2018%20(esp).pdf

Enlace alternativo

https://revistas.unjbg.edu.pe/index.php/eyn/article/view/1353 (pdf)