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Introducción
En el marco global, la inclusión financiera constituye un componente crucial para el progreso social y económico de las sociedades modernas, ya que facilita el acceso a servicios financieros fundamentales que contribuyen significativamente a la mitigación de la pobreza y la desigualdad. Esta inclusión empodera a las personas y organizaciones para gestionar sus ahorros e ingresos de forma más eficaz, al tiempo que les brinda los recursos necesarios para enfrentar emergencias financieras y aprovechar oportunidades de inversión (Bukari et al., 2024).
Según datos del Banco Mundial, en 2023 casi el 76 % de los adultos en el ámbito mundial tenían acceso a los productos financieros. Esta cifra ilustra los avances sostenidos en materia de inclusión financiera global, impulsados en gran medida por la proliferación de servicios digitales y la disponibilidad de servicios financieros fundamentales para diferentes poblaciones en todo el mundo. Asimismo, la pandemia de COVID-19 aceleró significativamente la adopción de operaciones financieras en línea, evidenciando la expansión global de los servicios financieros formales. No obstante, pese a estos avances, cerca de 2.500 millones de personas aún no acceden a servicios financieros (Banco Mundial, 2024). Demirguc-Kunt et al. (2021) respaldan esta afirmación al demostrar que la inclusión financiera continúa presentando desafíos importantes para numerosos hogares, en particular en las naciones en desarrollo, donde factores socioeconómicos críticos, incluidos la educación, los ingresos y la ocupación, influyen de forma significativa en el acceso a estos servicios.
En el marco de América Latina, la inclusión financiera ha registrado avances notables, alcanzando una tasa media del 74 %. Sin embargo, persisten desafíos que requieren atención para garantizar que todos los ciudadanos se beneficien de sus ventajas. Se observa una notable variación en los niveles de inclusión financiera entre países de la región. Chile lidera con una tasa del 87 %, seguido por Venezuela y Brasil con 84 % cada uno, lo que refleja un acceso consolidado a los servicios financieros. Uruguay (74 %) se alinea con el promedio regional, mientras que Argentina (71 %) y Bolivia (68 %) muestran avances considerables. Ecuador (64 %) y Colombia (60 %) también han progresado, aunque enfrentan barreras estructurales. Por otro lado, Perú (57 %), Paraguay (54 %) y México (49 %) presentan niveles más bajos, lo que pone de relieve la necesidad de implementar políticas públicas más focalizadas, especialmente en áreas rurales y entre grupos con bajos ingresos, para promover una inclusión financiera más equitativa (Banco Interamericano de Desarrollo (BID), 2024).
A nivel nacional, en Perú la inclusión financiera mostró un incremento importante entre 2019 y 2023, pasando del 42,78 % al 55,27 %. Si bien este progreso es destacable, cerca del 45 % de la población aún permanece excluida del sistema financiero, lo que evidencia la necesidad de estrategias sostenidas para incluir a los grupos más vulnerables. En términos educativos, todos los niveles registraron mejoras en la inclusión: la secundaria aumentó del 14,22 % al 21,58 %, y la primaria, del 7,91 % al 10,04 %. Sin embargo, las personas sin educación formal siguen enfrentando barreras significativas, lo cual subraya la importancia de diseñar nuevas políticas que garanticen su acceso.
Respecto al área de residencia, la inclusión en zonas urbanas creció del 37,08 % al 47,54 % entre 2019 y 2023, mientras que en zonas rurales el aumento fue más moderado, pasando del 5,7 % al 7,78 %. Esto evidencia que la exclusión financiera es más severa en áreas rurales, donde se requieren acciones concretas para mejorar el acceso. Por otro lado, si bien la inclusión ha mejorado entre personas de 26 a 65 años, sigue siendo baja entre jóvenes (18 a 25 años) y adultos mayores, lo que justifica la necesidad de políticas diferenciadas según el grupo etario (Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), 2024).
Nota. Diseño propio con datos ENAHO 2019-2023
Una investigación de Quispe et al. (2024) sobre inclusión financiera en hogares peruanos identificó como determinantes clave el lugar de residencia, el sexo, el estado civil, el nivel educativo, los ingresos y la posición social. Se evidenció que vivir en zonas urbanas, contar con mayor nivel educativo y tener ingresos más altos incrementa la probabilidad de acceder al sistema financiero. En contraste, factores como el género femenino, la edad avanzada y la convivencia como estado civil presentan limitaciones para dicho acceso. Si bien se han logrado avances, persisten desigualdades que afectan especialmente el acceso a servicios como cuentas de ahorro, corrientes y depósitos a plazo. En línea con otros estudios (Elgharib, 2024), variables como la edad, el nivel educativo y la zona geográfica siguen condicionando la inclusión financiera. En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo determinar y comparar cómo influyen los factores socioeconómicos en la inclusión financiera de los hogares peruanos durante los años 2019 y 2023.
Metodología
Este artículo emplea una metodología de enfoque cuantitativo, con el propósito de analizar datos numéricos y evaluar hipótesis de manera objetiva (Pacori & Pacori, 2019). Se utilizó un diseño no experimental, dado que las variables fueron observadas tal como se presentan en su contexto natural, sin ningún tipo de manipulación (Hernández et al., 2014). La unidad de análisis del estudio estuvo compuesta por los hogares de los 24 departamentos del Perú y la provincia constitucional del Callao. En total, se consideró una muestra de 134 368 hogares para el año 2023 y 36 994 hogares para el año 2019, conforme a lo reportado por la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI, 2019, 2024).
La hipótesis general del estudio plantea que existe una correlación significativa entre factores socioeconómicos y la inclusión financiera de los hogares en Perú durante los años 2019 y 2023. De manera específica, se evaluaron factores como los años de educación, la zona de residencia, la edad del jefe de hogar, la tenencia de un teléfono celular y la posesión de un seguro privado. Los datos fueron obtenidos de manera secundaria a través del INEI para ambos años, lo que permitió llevar a cabo un análisis comparativo en el tiempo (Estela & Moscoso, 2019).
Para el análisis de los factores socioeconómico que influyen en la inclusión financiera, se utilizó un modelo econométrico Logit, que incorporó diversas variables explicativas. La estimación se realizó utilizando el software Stata 16, mediante el método de máxima verosimilitud. Asimismo, la validez del modelo se evaluó a través de pruebas de razón de verosimilitud, el R² de conteo y la prueba de Kolmogorov-Smirnov (KS). El análisis de los resultados se complementó con el uso de Microsoft Excel, a fin de interpretar los efectos marginales y los Odds ratio de cada variable.
En la implementación del modelo se consideró una variable dependiente y múltiples variables independientes. La variable dependiente fue la Inclusión General (IG), definida como una variable binaria que identifica si una persona tiene acceso a servicios financieros formales, incluyendo cuentas de ahorro, depósitos a plazo fijo o cuentas corrientes. Un valor de 1 indica acceso, mientras que un valor de 0 representa la ausencia de este.
Las variables independientes incluyeron: (1) Educa, que indica el nivel educativo alcanzado por la persona; (2) Sexo, variable binaria codificada como 0 para mujeres y 1 para varones; (3) Urbano, que señala si la residencia es urbana (1) o rural (0); (4) Internet, acceso a internet en el hogar (1 para acceso, 0 para no acceso); (5) Computadora, que representa la tenencia de computadora (1 para sí, 0 para no); (6) Agua, que mide la presencia de agua potable en el hogar (1 para presencia, 0 para ausencia); (7) Teléfono celular con internet, que identifica si el individuo posee un celular con acceso a internet (1 para sí, 0 para no); (8) Edad, que indica la edad del entrevistado; (9) celular#c.edad, una variable compuesta que cruza el uso de celular con internet y la edad del individuo; (10) Electricidad, que representa el acceso del hogar a energía eléctrica (1 para acceso, 0 para ausencia); (11) Rpercepho, razón entre el número de perceptores de ingresos y el total de miembros del hogar; (12) Pobre, estado de pobreza del hogar (1 para pobre, 0 para no pobre); (13) Gashog2d, que mide el nivel de gasto total del hogar; (14) ES (Estrato Social), indicador del nivel socioeconómico del individuo; (15) NBIv, que representa el grado de necesidades básicas insatisfechas (1 para sí, 0 para no); (16) Seguro, que señala si la persona cuenta con seguro privado (1 para sí, 0 para no); y (17) Dpto., que indica el departamento de residencia dentro del país.
Resultados
Análisis descriptivo
Con base en los datos provenientes de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), se identificó una mejora sustancial en los niveles de inclusión financiera en Perú entre los años 2019 y 2023. La proporción de personas acceso a servicios financieros formales acrecentó del 42,78 % en 2019 al 55,27 % en 2023, por otro lado, la exclusión financiera disminuyó del 57,22 % al 44,73 %. Este incremento refleja un progreso significativo en el ámbito financiero nacional. Sin embargo, el hecho de que aproximadamente el 45 % de la población continúe excluida resalta la necesidad de implementar estrategias complementarias que aborden esta problemática. En cuanto al nivel educativo, la inclusión financiera mostró avances en todos los niveles entre 2019 y 2023. En particular, se registraron incrementos notables en los niveles de educación secundaria (de 14,22 % a 21,58 %) y primaria (de 7,91 % a 10,04 %). No obstante, los individuos sin nivel educativo formal continuaron mostrando niveles bajos de inclusión, pasando apenas del 2,02 % al 2,14 %, lo cual evidencia que persisten barreras significativas para los sectores con menor acceso a la educación.
Respecto a la zona de residencia, se observó un incremento de la inclusión financiera tanto en áreas urbanas como rurales. En las zonas urbanas, la inclusión pasó del 37,08 % en 2019 al 47,54 % en 2023, mientras que en las rurales el aumento fue de 5,7 % a 7,78 %. A pesar de estos avances, la brecha sigue siendo considerable, siendo más profunda en las zonas rurales, donde la exclusión financiera alcanzó el 13,07 % en 2023, en comparación con el 31,69 % en las áreas urbanas. En cuanto a la segmentación por grupos etarios, se identificaron mejoras en todos los segmentos, especialmente entre los grupos de 26 a 40 años y de 41 a 65 años. Sin embargo, los niveles de inclusión entre los jóvenes (18 a 25 años) y adultos mayores siguen siendo relativamente bajos, lo cual sugiere la necesidad de implementar políticas específicas para estos grupos vulnerables.
El uso de teléfonos celulares también ha tenido un impacto determinante en la inclusión financiera. En 2023, la tasa de inclusión entre los usuarios de celulares con acceso a internet alcanzó el 51,06 %, cifra muy superior al 22,38 % registrado en 2019. Esta evolución refleja el rol fundamental de la conectividad digital como facilitador del acceso a servicios financieros. Por último, se observó una leve reducción en la inclusión financiera asociada a seguros privados, pasando del 1,80 % en 2019 al 1,37 % en 2023. Esta disminución podría estar vinculada a restricciones de oferta, dificultades económicas o niveles insuficientes de educación financiera, lo que limita el acceso a este tipo de productos.
Modelo Logit de la Inclusión Financiera
La estimación del modelo Logit se realizó mediante el método de máxima verosimilitud. La significancia general del modelo fue evaluada mediante la prueba de razón de verosimilitud (LR), cuyo estadístico sigue una distribución chi-cuadrado con aproximadamente 40 grados de libertad, correspondientes a las variables explicativas. Un valor p menor a 0,05 permitió rechazar la hipótesis nula, confirmando así la validez estadística del modelo.
El conjunto de datos analizados comprendió 33 848 observaciones para el año 2023 y 34 539 para 2019. Al aplicar factores de expansión, estas cifras representaron a más de 10 millones de hogares en el Perú. Aunque el pseudo R² es comúnmente usado para modelos Logit, en este estudio se utilizó el R² de conteo como métrica complementaria para evaluar la capacidad del modelo de clasificar correctamente las observaciones.
Cuadro 1 Modelo Logit de la Inclusión General 2023 vs 2019
| Variables | 2023 | pag>z | 2019 | pag>z |
|---|---|---|---|---|
| educa | 0.14*** | 0.000 | 0.13*** | 0.000 |
| sexo | -0.27*** | 0.000 | -0.17*** | 0.000 |
| Urbano | 0.12*** | 0.000 | 0.08*** | 0.000 |
| Internet | 0.11*** | 0.000 | 0.42*** | 0.000 |
| Compu | 0.30*** | 0.000 | 0.24*** | 0.000 |
| Agua | 0.04*** | 0.000 | 0.07*** | 0.000 |
| Celular | 3.17*** | 0.000 | 2.15*** | 0.000 |
| edad | 0.05*** | 0.000 | 0.05*** | 0.000 |
| Celular#c.edad | -0.06*** | 0.000 | -0.04*** | 0.000 |
| electricidad | -0.02*** | 0.000 | -0.13*** | 0.000 |
| Rpercepho | 0.20*** | 0.000 | 0.36*** | 0.000 |
| pobre | -0.20*** | 0.000 | -0.43*** | 0.000 |
| gashog2d | 0.00*** | 0.000 | 0.00*** | 0.000 |
| ES | -0.45*** | 0.000 | -0.46*** | 0.000 |
| NBIv | 0.00 | 0.000 | 0.07*** | 0.000 |
| Seguro | 1.89*** | 0.000 | 0.95*** | 0.000 |
| Dpto PE | SI | SI | ||
| Constant | -3.75*** | 0.000 | -3.92*** | 0.000 |
| Observations | 33,848 | 34,539 |
Nota. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Diseño propio basado en datos de la ENAHO 2019 y 2023, procesados en STATA 16.
Los resultados indicaron que cada variable incorporada tuvo un efecto significativo en la probabilidad de inclusión financiera. En particular, el Odds Ratio (OR) mostró que, en 2023, poseer un teléfono celular con acceso a internet aumentaba la probabilidad de inclusión financiera en un factor de 23,84, en comparación con 8,61 en 2019. Asimismo, tener un seguro privado elevó dicha probabilidad en 6,60 veces en 2023 y en 2,59 veces en 2019. Las variables educativas y de residencia urbana mantuvieron un efecto positivo constante en ambos periodos. La edad, por su parte, mostró una influencia positiva pero moderada.
Bondad de ajuste del modelo
El desempeño de los modelos fue evaluado mediante tres métricas clave: la matriz de confusión R² de conteo, el KS ajustado R² de conteo y la probabilidad a priori ajustada. En 2023, el modelo arrojó un R² de conteo de 69 %, con una sensibilidad del 75,62 % y especificidad del 59,52 %. Ajustando el punto de corte a 0,39 según la prueba de Kolmogórov-Smirnov, el R² de conteo bajó a 65,28 %. No obstante, al utilizar un valor de corte basado en la probabilidad a priori (55 %), el R² de conteo mejoró a 68,80 %.
En el caso del año 2019, el R² de conteo fue de 70,81 %, con una sensibilidad menor (57,66 %) y una especificidad más alta (80,65 %). Con ajustes en el punto de corte (0,40 para KS y 0,43 para probabilidad a priori), los valores ajustados de R² fueron de 68,26 % y 69,40 % respectivamente, lo que sugiere un desempeño robusto del modelo en ambos años.
Discusión
En relación con la hipótesis general, los resultados de esta investigación respaldan estudios previos al confirmar la influencia significativa de los factores socioeconómicos sobre la inclusión financiera de los hogares en Perú durante los años 2019 y 2023. La prueba de razón de verosimilitud (LR chi²) mostró valores p de 0,000, lo que indica un efecto estadísticamente significativo. Los valores R² de la Matriz de Confusión, de 0,71 para 2019 y 0,69 para 2023, evidencian una adecuada capacidad predictiva, con un rendimiento ligeramente superior en el año 2019. Además, los valores R² ajustados de KS se sitúan en 0,68 para 2019 y 0,65 para el año 2023, lo que implica que el modelo de 2019 exhibe mayor robustez a las variaciones en el punto de corte, por otro lado, el modelo de 2023 demuestra una mayor sensibilidad a las mejoras en la clasificación de casos extremos. Además, los valores R² ajustados de Probabilidad a Priori se mantienen consistentes en 0,69 en los dos años, lo que indica que el modelo para 2023 ofrece una mayor estabilidad en la clasificación. Los hallazgos coinciden con investigaciones previas de Muñoz (2023) e Hidalgo Armest et al. (2021), que presentan métricas comparables, lo que robustece la credibilidad de los modelos empleados en esta investigación. En resumen, se afirma que los factores socioeconómicos influyen significativamente en la inclusión financiera, y los modelos de 2019 y 2023 subrayan la relevancia de estos elementos a fin de optimar la inclusión al sistema financiero.
En cuanto a la educación, los hallazgos precisan que el número de años de educación influye significativamente en la inclusión financiera en Perú. Específicamente, por cada año adicional de educación, la probabilidad de inclusión aumenta en 3 puntos porcentuales, como lo demuestran los OR de 1,15 y 1,14 en 2023 y 2019, respectivamente, lo que corresponde a aumentos del 15 % y el 14 %, correspondientemente. Estos resultados concuerdan con investigaciones previas de Aurazo y Gasmi, (2024) y Vargas García (2021). Asimismo, se puede observar una leve mejora en el efecto de la educación en la inclusión financiera en 2023, probablemente atribuible a las iniciativas gubernamentales y a la acelerada digitalización de servicios financieros procedente de la pandemia de COVID-19. Por lo que se puede concluir que la educación sigue siendo un determinante crucial de la inclusión financiera, mostrando una influencia más significativa en 2023 dado a los avances de la tecnología.
Con respecto al área de residencia, los hallazgos afirman que vivir en un entorno influye significativamente la inclusión financiera en Perú, mostrando un acrecentamiento de 2 puntos porcentuales del 2019 al 2023. Además, el Odds Ratio aumentó de 1.08 a 1.13 del 2019 al 2023, ello muestra un incremento del 13 % en la probabilidad de inclusión para el 2023. Estos resultados también son consistentes con investigaciones previas, incluidos los de Ramirez-Asis et al., (2024), así como el estudio de Nurfajar Rini y Rahadiantino (2023) en Indonesia donde se evidencia que las zonas urbanas se benefician de un mejor acceso a los servicios financieros, lo cual se debe a una mayor infraestructura y tecnologías como la banca móvil. Si bien entre 2019 y 2023 se observó un aumento de este impacto, la disparidad entre las regiones urbanas y rurales sigue siendo evidente, lo que pone de relieve el requerimiento de continuar los esfuerzos a fin de impulsar la inclusión financiera en las comunidades rurales y marginadas.
En cuanto a la edad, los hallazgos indican que la edad del jefe del hogar influye significativamente en la inclusión financiera en Perú, pero con un efecto menor en contraste con otros factores. los efectos marginales son ínfimos (0,00 en cada año), con un OR de 1,06 en 2023 y 1,05 en 2019, lo que sugiere un incremento mínimo de la probabilidad de inclusión con cada año de edad. Estos resultados están vinculados a estudios previos, como la de Hidalgo Armest et al. (2021), y Arandara Y Gunasekera (2020), que también demostraron un vínculo positivo entre la edad y la inclusión financiera, aunque este efecto fue menos pronunciado que el de otros factores como la ubicación geográfica y la educación. En resumen, si bien la edad se correlaciona con la inclusión financiera, su efecto práctico sigue siendo limitado, lo que subraya la relevancia de factores como la educación y la zona de residencia en la búsqueda de servicios financieros.
En cuanto a la posesión de teléfonos celulares con acceso a internet, se identificó un efecto decisivo en la inclusión financiera. En 2023, esta variable incrementó la probabilidad de inclusión en 5 puntos porcentuales, frente a 2 puntos porcentuales en 2019. Además, el OR aumentó de 8,61 a 23,84 en dicho periodo, lo que revela un crecimiento notable en su impacto. Estos resultados coinciden con estudios de Nurfajar Rini y Rahadiantino (2023) y de Chen y Divanbeigi (2019), que subrayan el papel clave de la conectividad digital en el acceso a servicios financieros, especialmente tras la acelerada digitalización post-COVID-19.
Finalmente, en relación con los seguros privados, los hallazgos indican un fuerte impacto en la inclusión financiera. En 2019, la posesión de un seguro privado aumentó la probabilidad de inclusión en 19 puntos porcentuales; para 2023, este incremento fue de 38 puntos. El OR pasó de 2,59 a 6,60, evidenciando una influencia creciente. Estos datos coinciden con los resultados de Grados-Smith (2021) y de Demirguc-Kunt et al. (2017), quienes destacan que el acceso a seguros financieros promueve la formalización económica y la estabilidad. Entre 2019 y 2023, esta relación se consolidó, demostrando que los seguros no solo protegen frente a riesgos, sino que también refuerzan la confianza de las entidades financieras y mejoran el perfil crediticio de los usuarios.
Conclusiones
La inclusión financiera de los hogares en Perú está significativamente correlacionada con diversos factores socioeconómicos, evidenciando un impacto relevante tanto en el año 2019 como en 2023. Los modelos predictivos utilizados mostraron un desempeño robusto, destacando el papel determinante que estos factores desempeñan en la mejora del acceso a los servicios financieros. En particular, los años de educación incrementan de manera considerable la probabilidad de inclusión financiera, siendo este efecto aún más pronunciado en 2023, probablemente como resultado de la rápida digitalización de los servicios financieros impulsada por la pandemia de COVID-19. En este sentido, la educación continúa siendo un motor clave para promover una inclusión financiera más amplia y equitativa.
Asimismo, residir en zonas urbanas incrementa de forma significativa las probabilidades de inclusión financiera, observándose un efecto creciente entre ambos periodos analizados. Sin embargo, persiste una brecha importante entre las áreas urbanas y rurales, lo que resalta la necesidad de políticas públicas específicas orientadas a reducir esta desigualdad territorial. Por otro lado, aunque la edad del jefe de hogar presenta una relación positiva con la inclusión financiera, su influencia práctica es menor en comparación con otros factores como la educación o el entorno de residencia.
La posesión de teléfonos móviles con acceso a internet ha demostrado ser un factor determinante para la inclusión financiera, especialmente en 2023, en el contexto de una acelerada digitalización y la expansión de los servicios financieros móviles. Este elemento ha facilitado el acceso de diversos grupos poblacionales a productos financieros formales, consolidándose como un recurso clave en la estrategia de inclusión. Finalmente, se evidenció que contar con un seguro privado se ha convertido en un factor altamente influyente en el acceso al sistema financiero, con un efecto creciente entre 2019 y 2023. La tenencia de seguros no solo refleja una mayor formalización financiera, sino también una mayor confianza y estabilidad económica, contribuyendo así a la ampliación de la base de usuarios del sistema financiero en el país.
