LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2024, Volumen V, Número 5 p 604.
DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v5i5.2631
Inclusión Financiera en México: impacto de los programas
sociales, educación y salario
Financial inclusion in Mexico: impact of social programs, education and
salary
Salustia Teresa Cano Ibarra
teresa.cano@itcelaya.edu.mx
https://orcid.org/0000-0001-7165-4106
Tecnológico Nacional de México en Celaya
México
Patricia Galván Morales
patricia.galvan@itcelaya.edu.mx
https://orcid.org/0000-2619-6115
Tecnológico Nacional de México en Celaya
México
Eugenio Guzmán Soria
eugenio.guzman@itcelaya.edu.mx
https://orcid.org/0000-0003-4713-7154
Tecnológico Nacional de México en Celaya
México
María Azul Plascencia Cano
mplascenciac1900@alumno.ipn.mx
Instituto Politécnico Nacional de México
México
Artículo recibido: 28 de agosto de 2024. Aceptado para publicación: 11 de septiembre de 2024.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
El objetivo de la investigación fue elaborar un índice que mida la inclusión o no inclusión financiera de
manera individual y medir el impacto que tienen en ella las variables educación, salario y programas
sociales. La investigación tiene como base los resultados de la Encuesta Nacional de la Inclusión
Financiera (ENIF) en el año 2021 desarrollada por la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV)
en coordinación con la Secretaria de Hacienda y Crédito Público (SHCP) y el Instituto Nacional de
Estadística y Geografía (INEGI) en México, se realizó un análisis exploratorio para crear un índice
utilizando tres dimensiones “Acceso”, “Uso” y “Calidad”. Para medir el impacto de las variables
independientes “Programas Sociales”, “Educación” y “Salario”, se realizó la técnica de análisis de
regresión múltiple logístico, los resultados muestran que el 66% de los encuestados se consideran
incluidos, la dimensión “Acceso” es la que más contribuye al índice, la “Educación” es la variable de
mayor impacto, a mayor ingreso salarial existe mayor probabilidad de estar incluidos, el 16.3 % de las
personas cuentan con algún programa social y la probabilidad de tener inclusión si se cuenta con ellos
es del 15.4%. El estudio se limitó al análisis de la ENIF 2021 y se recomienda replicar la investigación
en la próxima encuesta que se emita y realizar comparaciones.
Palabras clave: inclusión financiera, programas sociales, educación, salario
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2024, Volumen V, Número 5 p 605.
Abstract
The objective of the research was to develop an index that measures financial inclusion or non-
inclusion on an individual basis and to measure the impact that the variables education, salary and
social programs have on it. The research is based on the results of the National Survey of Financial
Inclusion (ENIF) in 2021 developed by the National Banking and Securities Commission (CNBV) in
coordination with the Ministry of Finance and Public Credit (SHCP) and the National Institute of
Statistics and Geography (INEGI) in Mexico, an exploratory analysis was conducted to create an index
using three dimensions “Access”, “Use” and “Quality”. To measure the impact of the independent
variables “Social Programs”, “Education” and “Salary”, the technique of logistic multiple regression
analysis was used, the results show that 66% of respondents consider themselves included, the
dimension “Access” is the one that contributes most to the index, “Education” is the variable with the
greatest impact, the higher the salary income, the greater the probability of being included, 16.3% of
people have some social program and the probability of being included if they have them is 15.4%. The
study was limited to the analysis of the ENIF 2021 and it is recommended to replicate the research in
the next survey to be issued and make comparisons.
Keywords: financial inclusión, social programs, education, salary
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Cómo citar: Cano Ibarra, S. T., Galván Morales, P., Guzmán Soria, E., & Plascencia Cano, M. A. (2024).
Inclusión Financiera en México: impacto de los programas sociales, educación y salario. LATAM
Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 5 (5), 604 – 619.
https://doi.org/10.56712/latam.v5i5.2631
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2024, Volumen V, Número 5 p 606.
INTRODUCCIÓN
La inclusión financiera es un tema de interés internacional desde hace ya mucho tiempo, pues se
considera como factor de combate a la pobreza y un importante indicador del desarrollo económico y
social de una región.
El banco mundial se refiere a la inclusión financiera como el acceso que tienen las personas y
empresas a diversos productos y servicios financieros útiles y asequibles que atienden sus
necesidades, y según datos del mismo, el 71% de las personas adultas de los países en desarrollo
tienen una cuenta financiera (Global Findex, 2022), y sin embargo se considera que aún existen 1400
millones de adultos no bancarizados. La Organización de las Naciones Unidas considera que la
inclusión financiera es un elemento que contribuye en la reducción de la pobreza y que puede aumentar
la prosperidad (Banco Mundial, 2020), (Cabrera et al., 2023). La figura 1 presenta información en la que
queda de manifiesto que existe aún un rezago en México, pues el 49% de la población adulta posee
una cuenta, y está por debajo de América Latina y del promedio mundial.
Gráfico 1
Adultos que poseen por lo menos una cuenta bancaria
Fuente: The Global Findex 2021
En México, el Consejo Nacional de Inclusión Financiera (CONAIF) define a la inclusión financiera como
el acceso y uso de los servicios financieros formales tales como cuentas, créditos, seguros y afores
con regulación apropiada que garantice esquemas de protección al consumidor y promueva las
competencias económico financieras (Consejo Nacional de Inclusión Financiera, s. f.), y se establece
la política Nacional de Inclusión Financiera (PNIF) cuyo objetivo principal consiste en “fortalecer la
salud financiera de la población mexicana, a través del incremento en el acceso y uso eficiente del
sistema financiero, del desarrollo de las competencias económico-financieras, y del empoderamiento
de las personas usuarias”. En este contexto, la presente investigación tiene como objetivo elaborar un
índice compuesto que permita medir la inclusión o la no inclusión de manera individual de las personas
que respondieron la Encuesta Nacional de Inclusión Financiera (ENIF) del año 2021 en México y el
impacto que tiene la educación, el salario y los programas sociales del gobierno.
DESARROLLO
El análisis de la inclusión financiera ha sido objeto de estudio de varios investigadores tanto de manera
internacional, en América Latina y por supuesto en México, por la importancia del desarrollo económico
y social y su papel en el combate a la pobreza. África, sobre todo en Kenia es un referente sobre avances
de la inclusión e innovación financiera al aumentar bancos fronterizos y la innovación en la banca móvil
que permite realizar envíos y recepción de remesas (Johnson & Arnold, 2012).
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El principal objetivo de la inclusión financiera es la promoción de personas físicas y morales para ser
partícipes de un sistema financiero formal. Este concepto implica además de productos financieros, al
acceso de todo tipo de servicio financiero (Roa, 2013). Al inicio se consideraba a la inclusión financiera
a partir del crédito, después se incluyeron otros productos como el ahorro, los seguros y los medios de
pago (Gaxiola Laso et al., 2020).
Índices de Inclusión financiera
Para identificar brechas de inclusión entre grupos de diferentes poblaciones, se han generado distintos
índices de inclusión financiera que permitan la medición y el progreso de las políticas públicas que se
establecen en un estado o país (Schuschny & Soto de la Rosa, 2009). En base a las recomendaciones
del banco central de Malasia, se desarrolló un grupo de indicadores que miden dos dimensiones de la
inclusión financiera: acceso y uso (Sarma, 2015), estos indicadores son relaciones simples con
ponderación por cada 100,000 habitantes en un país y de manera porcentual. Un grupo de
investigadores revisaron variables de uso de servicios financieros con 111 encuestas a hogares
utilizando como metodología regresiones tipo Probit para verificar el efecto con ciertas variables
sociodemográficas como es la zona, la edad del jefe de hogar, el tamaño de la familia (Al-Hussainy
et al., 2008). Una de las investigaciones que incluye aspectos financieros por primera vez es la de
Arora (2010) que incluye análisis del acceso financiero en países en desarrollo y desarrollados,
haciendo, además, una comparación con el índice de desarrollo humano (IDH) y cuyos resultados
muestran diferencias significativas entre ambos índices Uno de los índices que más se ha adoptado
en diversos estudios comparativos entre países debido a su simplicidad es el realizado por Sarma (
2015) que utiliza una medida de distancia ponderada por el mínimo y máximo de las variables.
En México, cada tres años desde el 2012, la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) en
coordinación con la Secretaría de Hacienda y Crédito Público (SHCP) y el Instituto Nacional de
Estadística y Geografía (INEGI) realizan la Encuesta Nacional de Inclusión Financiera (ENIF). De sus
reportes han surgido muchas investigaciones, tal es el caso de la investigación que involucra a la
Encuesta Nacional de Inclusión Financiera (ENIF) realizada por el INEGI de los años 2012 y 2018 en el
que miden el impacto que tienen las remesas, la educación y el ingreso por salarios como alternativa
para impulsar la inclusión financiera en México (Gaxiola Laso et al., 2020). De igual manera, la
investigación enfocada a medir el índice de inclusión financiera utilizando como insumo principal la
demanda del uso de productos financieros disponibles en el sistema financiero de México utilizando
como metodología la máquina de aprendizaje no supervisado con el algoritmo k medias dio como
resultado que el ahorro es el producto financiero más difundido (Remilien & Almeraya, 2023).
En la búsqueda de encontrar un índice de inclusión financiera (IIF) una investigación muy interesante
propone utilizar las dimensiones acceso, uso y calidad utilizando un análisis de componentes
principales (ACP) y con ella encuentran un índice bajo de inclusión financiera y que el acceso es la
dimensión que más contribuye al índice y la calidad es la que presenta mayor rezago, encontraron
además que en los hombres se percibe una mayor inclusión y por zonas, la ciudad de México y el
Noreste y el Noroeste así como las localidades de más de 100,000 habitantes (Cabrera et al., 2023).
De las investigaciones más actuales surge la de un grupo de investigadores que enfocan el grado de
Inclusión Financiera con una metodología de economía espacial identificando clústers a nivel
municipal y cuyos resultados muestran que los municipios que tienen niveles altos de correlación en
diversos indicadores como vías de acceso, cantidad de productos de cuentas y de crédito cuentan con
mayor inclusión financiera (Trejo et al., 2024).
METODOLOGÍA
Debido a la importancia de la inclusión financiera, se requiere contar con información que permita
medirla y evaluarla, por ello, esta investigación tiene el objetivo de elaborar un índice compuesto que
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permita medir la inclusión o la no inclusión de manera individual y medir el impacto que tienen las
variables educación, salario y programas sociales en la Inclusión Financiera. La investigación tiene
como base los resultados de la Encuesta Nacional de la Inclusión Financiera (ENIF) en el año 2021 que
se encarga de la medición de la demanda de servicios financieros y algunas características de la
población mexicana.
Con la información obtenida y en base a los estudios de Cardoso (2023) se realizó un análisis
exploratorio para crear un índice utilizando tres dimensiones “acceso”, “uso” y “calidad”. El “acceso”
se relaciona con la disponibilidad de la oferta, es decir la disponibilidad en el suministro real de
productos y servicios financieros en un área geográfica, el “uso” se relaciona con el consumo de los
productos y servicios contratados por la persona en un sistema formal, la “calidad” se considera como
la forma en que se provee a las otras dos dimensiones, es decir el acceso y el uso. En la encuesta, se
pregunta a la población si usan o no los servicios financieros, y por ende los resultados obtenidos son
de tipo binario, categórica o dicotómica. Es por esta razón, que utilizar análisis de componentes
principales (ACP) se considera no conveniente, como alternativa se tienen en análisis de
correspondencias múltiples (ACM) y el análisis de componentes principales categóricos (ACPC).
En la verificación del impacto que tienen los programas sociales, la educación y el salario, se utilizó el
análisis de regresión múltiple logística, considerando que la variable dependiente “inclusión financiera”
es de naturaleza dicotómica con las opciones de “1” si se considera incluida y “0” si no lo está. Las
variables independientes fueron: Programas sociales (PS) con las opciones si (1) y no (0). Salario
(salario), con las opciones menor a $3,000, de $3,000 a $4,999, de $5,000 a $7,999, de $8,000 a $12,999
y mayor o igual a $13,000, se indicaron como S1, S2, S3, S4 y S5 respectivamente. Educación, con las
opciones “Edu0” si no concluye no realizó ningún nivel educativo, “Edubásica” si concluyó hasta nivel
primaria, “Edumedia” se concluyó nivel secundario o estudios técnicos con secundaria terminada o
normal básica, “Edusuperior” si concluyó estudios técnicos con preparatoria o bachillerato terminado
o licenciatura, “Eduposgrado” si cuenta con nivel de maestría o doctorado. Se consideró también la
variable sexo, considerando con valores de 1 si es mujer y 0 si es hombre.
La primera dimensión que se analiza es la de “acceso” que se relaciona con la disponibilidad de
productos y servicios financieros en un área geográfica. En la tabla 1 se presentan los tres apartados
considerados y el porcentaje de afirmación en cada ítem: tenencia de cuenta, tarjetas de débito y
sucursal.
Tabla 1
Dimensión Acceso
Tenencia de cuenta
Si
P5_4_1
¿Usted tiene cuenta o tarjeta de nómina?
27.29%
P5_4_4
¿Usted tiene cuenta de ahorro?
17.83%
P5_4_5
¿Usted tiene cuenta de cheques?
2.07%
P5_4_6
¿Usted tiene depósito a plazo fijo?
1.25%
P5_4_7
¿Usted tiene fondo de inversión?
1.20%
Tarjeta de débito
P5_6_1
¿Con su cuenta o tarjeta de nómina tiene tarjeta de débito?
26.09%
P5_6_4
¿Con su cuenta de ahorro tiene tarjeta de débito?
15.54%
P5_6_5
¿Con su cuenta de cheques tiene tarjeta de débito?
1.67%
Sucursal
P10_1
De julio de 2020 a la fecha ¿ha utilizado alguna sucursal bancaria o
de otra institución financiera
39.19%
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P10_4
De julio de 2020 a la fecha ¿ha utilizado los cajeros automáticos de
algún banco o de alguna institución financiera?
51.20%
P10_7
De julio de 2020 a la fecha ¿ha utilizado alguna tienda o comercio
como Oxxo para retirar dinero, depositar efectivo, pagar un crédito
o servicios (luz, agua, predial, etc.)
45.19%
P9_1
¿Usted tiene una cuenta de ahorro para el retiro o Afore?
39.60%
P9_1A
¿usted ha tenido alguna cuenta de ahorro para el retiro o Afore?
8.29%
La dimensión Uso, se relaciona con el consumo de productos y servicios financieros contratados por
las personas, la tabla 2 presenta los ítems ahorro, tarjetas de crédito y seguros y los porcentajes de
afirmación.
Tabla 2
Dimensión Uso
Ahorro
Si
P5_7_1
De julio de 2020 a la fecha ¿usted guardó o ahorró en su cuenta o tarjeta de
nómina?
9.91%
P5_7_4
De julio de 2020 a la fecha ¿usted guardó o ahorró en su cuenta de ahorro?
12.01%
P5_7_5
De julio de 2020 a la fecha ¿usted guardó o ahorró en su cuenta de cheques?
1.00%
P5_7_6
De julio de 2020 a la fecha ¿usted guardó o ahorró en su depósito a plazo
fijo?
0.89%
P5_7_7
De julio de 2020 a la fecha ¿usted guardó o ahorró en su fondo de inversión?
0.93%
Tarjeta de crédito
P6_2_1
¿Usted tiene una tarjeta de crédito departamental o de tienda de
autoservicio?
20.19%
P6_2_2
¿Usted tiene tarjeta de crédito o bancaria?
6.47%
P6_2_3
¿Usted tiene crédito de nómina?
2.40%
P6_2_4
¿Usted tiene crédito personal?
3.99%
P6_2_5
¿Usted tiene crédito automotriz?
1.81%
P6_2_6
¿Usted tiene crédito de vivienda como INFONAVIT, FOVISSSTE, banco u otra
institución?
6.93%
Seguro
P8_6_1
¿Usted tiene seguro de vida?
14.08%
P8_6_2
¿Usted tiene seguro de gastos médicos?
6.09%
P8_6_3
¿Usted tiene seguro de autos?
10.03%
P8_6_4
¿Usted tiene seguro personal contra accidentes?
2.66%
P8_6_5
¿Usted tiene seguro de casa?
2.19%
P8_6_6
¿Usted tiene seguro de educación?
0.69%
P8_6_7
¿Usted tiene plan privado de retiro?
1.01%
En la dimensión Calidad, se considera a ésta como la forma en que se provee a las otras dos
dimensiones, es decir el acceso y el uso. En la tabla 3 se presentan los ítems y sus porcentajes de
afirmación que la incluyen: gastos, urgencia económica, protección del ahorro y conocimiento de la
existencia de CONDUSEF.
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ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2024, Volumen V, Número 5 p 610.
Tabla 3
Dimensión Calidad
Registro de gastos
Si
P4_1
¿Usted lleva un presupuesto o un registro de sus ingresos y
gastos?
22.68%
Urgencia económica
P4_4_6
La última vez que no pudo cubrir sus gastos, ¿usted utilizó su
tarjeta de crédito o solicitó un crédito en un banco o institución
financiera?
5.78%
Protección del ahorro
P5_23
Los bancos o instituciones financieras como todas las empresas
pueden cerrar o quebrar, ¿sabe si en ese caso los ahorros están
protegidos?
28.45%
CONDUSEF
P11_3_2
Si tuviera un problema con un crédito, tarjeta de crédito, sus
ahorros u otros productos financieros (seguros o afore), ¿a qué
institución acudirías a presentar su queja? (CONDUSEF)
12.21%
La tabla 4 presenta el resumen de las tres dimensiones, se puede observar que la dimensión Acceso
es la que más aporta o contribuye al indicador de inclusión financiera, seguida de la dimensión Calidad
y por último la dimensión Uso.
Tabla 4
Resumen de las dimensiones
Uso
Acceso
Calidad
Ahorro
4.95%
Tenencia de cuenta
9.93%
Registro de ingresos
22.68%
Tarjetas de crédito
6.88%
Tarjeta de débito
14.43%
Urgencia económica
11.86%
seguro
5.25%
Sucursal
36.69%
Protección del ahorro
28.45%
CONDUSEF
12.21%
Con el criterio de considerar a las personas que tienen por lo menos una cuenta como incluida
financieramente, los resultados por dimensión se presentan a continuación
Tabla 5
Resultados por dimensión
Incluidos
No incluidos
Uso
6209
7345
Acceso
10573
2981
Calidad
6440
7114
De esta manera, la inclusión para la muestra de la encuesta ENIF 2021, se muestra que el 66% de los
encuestados se consideran incluidos y el 34% no son considerados como incluidos.
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RESULTADOS Y DISCUSIÓN
En base a la ENIF 2021, los resultados muestran que el 66% de los encuestados se consideran incluidos
financieramente, es decir, tienen algún tipo de producto financiero formal, comparando con la
investigación realizada por Gaxiola (2020), en el año 2012 el 55% de los encuestados se consideraron
incluidos financieramente y en el año 2015, no se mostraron cambios y también fue el 55%. Por ello, se
considera que los resultados de esta investigación no difieren de los obtenidos por Gaxiola, si se
considera una diferencia de 6 años. Fueron analizadas tres dimensiones “Acceso”, “Uso” y “Calidad”,
tal como lo utilizaron varios autores y organismos (Remilien & Almeraya, 2023) (Espíndola & Méndez,
2022), (Trejo et al., 2024), con los resultados, se muestra que la dimensión “acceso” es la que más
contribuye al índice de Inclusión Financiera, tal como lo muestra Cabrera (2023) en su propuesta de
medición de la inclusión financiera en México.
La investigación desarrollada por Remilien & Almeraya, (2023) en la que utilizan el algoritmo K- medias
para crear grupos utiliza solamente como dimensión el “uso” y que incluye el ahorro, crédito y seguro
de los encuestados en el ENIF 2021, muestra que los productos de ahorro son los más difundidos en
México, estos resultados difieren con esta investigación que por primera instancia utiliza las tres
dimensiones “acceso”, “uso” y “calidad” y como segunda instancia, si se considera solamente la
dimensión “uso”, las tarjetas de crédito departamentales y de servicios son las más utilizadas por las
personas.
En esta investigación, se busca medir el impacto que tienen en la inclusión financiera las variables
“Educación”, “Salario” y los “Programas sociales”, a continuación, se presentan los resultados que
incluyen la inclusión o no por cada subclasificación y sin olvidar que la variable dependiente en de tipo
dicotómica, el tipo de estudio de regresión es logístico binomial, incluye, además, la prueba χ² y la razón
de Verosimilitud, que son pruebas que muestran el uso de la factibilidad de la variable en el modelo y
que tienen asociados un valor “p”, en el que un valor cercano a 0 muestra dicha factibilidad (Alderete,
2006).
Educación
Para el análisis de esta variable, se clasificó a la educación en cinco formas, tal como se describió en
la sección de metodología. En la tabla 5 se observa que la mayoría de los encuestados que están
incluidos financieramente tienen grado de educación superior, pues el 30.6% están incluidos y
solamente el 6.4% no lo están, confirmando con esto que tener estudios académicos aumenta la
posibilidad de tener inclusión financiera.
Tabla 6
Variable Educación
Inclusión Financiera
Educación
No
Si
Total
Edu0
Observado
552
139
691
% de columna
11.9 %
1.6 %
5.1 %
Edubasica
Observado
3061
3497
6558
% de columna
66.0 %
39.2 %
48.4 %
Edumedia
Observado
720
2301
3021
% de columna
15.5 %
25.8 %
22.3 %
Edusuperior
Observado
297
2727
3024
% de columna
6.4 %
30.6 %
22.3 %
Eduposgrado
Observado
5
255
260
% de columna
0.1 %
2.9 %
1.9 %
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ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2024, Volumen V, Número 5 p 612.
Total
Observado
4635
8919
13554
% de columna
100.0 %
100.0 %
100.0 %
La prueba χ² y la razón de Verosimilitud muestra la existencia de factibilidad en el modelo al relacionar
las variables inclusión financiera y educación.
Tabla 7
Factibilidad en el modelo
Valor
gl
p
χ²
2158
4
< .001
Razón de Verosimilitud
2347
4
< .001
N
13554
Este resultado coincide con la investigación desarrollada por (Gaxiola Laso et al., 2020) cuyos
resultados muestran que tener mayor educación tiene un efecto positivo en la inclusión financiera con
un 39% de probabilidad si cuentan con nivel superior.
Salario
La variable salario se clasificó en cuatro formas tal como se describe en la metodología, a tabla 8
muestra que el 81.2% de los encuestados gana menos de $5,000 y que de ellos el 60.3% se considera
que tengan inclusión financiera, las personas que ganan de $5,000 a $9,999 el 91.6% están
considerados como incluidos financieramente, el 96.7% de los encuestados que ganan entre $10,000
y $14,999 se consideran incluidos, con esto se muestra que el salario influye muy fuerte en la inclusión
financiera.
Tabla 8
Salario
Inclusión Financiera
Salario
No
Si
Total
Gana menos de 5000
Observado
4367
6639
11006
% de fila
39.7 %
60.3%
100 %
Gana de 5000 a 9999
Observado
105
1143
1248
% de fila
8.4%
91.6 %
100 %
Gana de 10000 a 14999
Observado
12
354
366
% de fila
3.3 %
96.7 %
100 %
Gana más de 15000
Observado
151
783
934
% de fila
16.2%
83.8%
100%
Total
Observado
4635
8919
13554
% de fila
100.0 %
100.0 %
100.0 %
La prueba χ² y la razón de Verosimilitud muestra la existencia de factibilidad en el modelo al relacionar
las variables inclusión financiera y el salario.
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ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2024, Volumen V, Número 5 p 613.
Tabla 9
Factibilidad en el modelo
Valor
gl
p
χ²
806
3
< .001
Razón de Verosimilitud
974
3
< .001
N
13554
Programas sociales
En la tabla 10 se observa que el 16.3 % de los encuestados cuentan con algún programa social y de
ellos el 12.3% son considerados como incluidos financieramente.
Tabla 10
Programas sociales
Inclusión Financiera
P. Sociales
No
Si
Total
No
Observado
3531
7818
11349
% de columna
76.2 %
87.7 %
83.7 %
Si
Observado
1104
1101
2205
% de columna
23.8 %
12.3 %
16.3 %
Total
Observado
4635
8919
13554
% de columna
100.0 %
100.0 %
100.0 %
La prueba χ² y la razón de Verosimilitud muestra la existencia de factibilidad en el modelo al relacionar
las variables inclusión financiera y programas sociales.
Tabla 11
Factibilidad en el modelo
Valor
gl
p
χ²
295
1
< .001
Razón de Verosimilitud
293
1
< .001
N
13554
En la medición del análisis del impacto que tienen las variables independientes, “programas sociales”,
“salario”, “educación”, sobre la variable dependiente “inclusión financiera” se consideró análisis de
regresión múltiple con la metodología de regresión binomial logística, porque se considera a la variable
dependiente “inclusión financiera” como dicotómica o binaria, los resultados se muestran en la tabla
12.
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ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2024, Volumen V, Número 5 p 614.
Tabla 12
Modelo de impacto inclusión financiera
Intervalo de Confianza
al 95%
Predictor
Estimador
EE
Z
p
Razón de
odds
Inferior
Superior
Constante
-1.07
0.1396
-7.67
< .001
0.343
0.261
0.451
Salario
Gana menos de
5000
-0.497
0.1
-4.97
< .001
0.608
0.5
0.74
Gana de 5000 a
9999
0.815
0.1429
5.7
< .001
2.259
1.707
2.989
Gana de 10000 a
14999
1.462
0.3125
4.68
< .001
4.315
2.339
7.961
Educación
Edubásica
1.417
0.0995
14.24
< .001
4.126
3.395
5.015
Edumedia
2.328
0.1062
21.92
< .001
10.254
8.328
12.626
Edusuperior
3.201
0.1157
27.68
< .001
24.557
19.576
30.805
Eduposgrado
4.682
0.4648
10.07
< .001
107.967
43.416
268.495
P:sociales
Si
0.276
0.0521
5.29
< .001
1.318
1.19
1.46
Se observa que la educación es la variable principal que impacta a la inclusión financiera, sobre todo,
la educación superior que tiene el valor mayor de Z quien es el estadístico de Wald y tiene un valor de
27.68. El salario también tiene un valor de impacto importante sobre todo en la categoría de gana de
5000 a 9999, con un valor de z de 5.7. El hecho de que una persona gane menos de $5,000 mensuales
tiene un impacto negativo en la Inclusión Financiera. En referencia a los programas sociales tienen un
impacto positivo, pero menor a la educación y al salario. La razón de odds es mayor que uno en todas
las variables, con excepción de la variable “gana menos de $5000.00, es decir tener educación superior
y de posgrado aumentan la posibilidad de ser incluidos financieramente y ganar menos de $5,000
aumenta la posibilidad de no ser incluido.
Para dar certeza al modelo presentado, se aplicó la prueba de Ómnibus de máxima verosimilitud, que
es una prueba que se utiliza para estimar los coeficientes que maximizan la probabilidad de los
coeficientes de regresión dado los predictores y el criterio (Alderete, 2006), se observa que todas las
variables independientes son significativas pues el “p” es menor a 0.001, y en el que se visualiza que la
educación es la variable que tiene el mayor efecto con una χ² de 1526.3, seguida del salario con un
valor de 264.5 y por último los programas sociales con un valor de 27.9.
Tabla 13
Prueba Ómnibus de Razón de Verosimilitud
Predictor
χ²
gl
p
Salario
264.5
3
< .001
Educación
1526.3
4
< .001
P:sociales
27.9
1
< .001
De la misma manera se realizaron las pruebas de supuestos de colinealidad, ésta se refiere a
correlaciones inaceptables altas entre las variables predictoras, si el VIF es mayor a 4 o 5 existe
colinealidad y si es mayor a 10 existe una colinealidad severa, en este caso los valores son menor a 4
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por ello se considera que las variables pueden ser incluidas en el modelo, de igual manera, la Tolerancia
es otro indicador de colinealidad en el que se verifica que los valores de las tres variables son muy
cercanos a la unidad y ello indica la no multicolinealidad (Alderete, 2006) .
Tabla 14
Estadísticas de Colinealidad
VIF
Tolerancia
Salario
1.01
0.99
Educación
1.01
0.99
P:sociales
1.02
0.982
Para la validación del modelo se cuenta con las medidas de ajuste Desvianza que permite comparar
modelos en el que se agreguen o disminuyan variables, el criterio de Acaique AIC que debe disminuir
en comparación con los modelos propuestos y el R2 de Nagelkerke, también llamado speudoR que es
un indicador similar al coeficiente de correlación y que entre más cercano a uno indica que es un buen
modelo predictor, en el caso de la presente investigación no se busca predecir o pronosticar, más bien
es un modelo explicativo por ello el valor .246 no tiene gran valor significativo.
Tabla 15
Medidas de Ajuste del Modelo
Desvianza
AIC
R²N
14756
14774
0.246
En la tabla 16 se observa la probabilidad de tener inclusión financiera si se cuenta con programas
sociales que es del 15.4%
Tabla 16
Programas sociales
Medias Marginales Estimadas - Programas sociales
Intervalo de Confianza al 95%
P. sociales
Probabilidad
EE
Inferior
Superior
Si
0.154
0.0169
0.1241
0.191
No
0.122
0.013
0.0985
0.15
Para verificar si existen diferencias importantes de la inclusión financiera en relación a las regiones del
país, se presenta la tabla 10, la región Noroeste incluye los estados de Baja California, Baja California
Sur, Chihuahua, Durango, Sinaloa y Sonora. La región Noreste, Coahuila, Nuevo León, San Luis Potosí y
Tamaulipas. La región Occidente y bajío Aguascalientes, Guanajuato, Jalisco, Michoacán, Nayarit,
Querétaro, Zacatecas y Colima. La región Sur incluye Campeche, Chiapas, Guerrero, Quintana Roo,
Tabasco, Yucatán y Oaxaca. La región centro sur y oriente incluye Estado de México, Hidalgo, Morelos,
Puebla, Tlaxcala y Veracruz. Y la última zona es la Ciudad de México.
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Tabla 17
Inclusión financiera por región
Inclusión Final
Región
No
Si
Total
Noroeste
637
1868
2505
25.4 %
74.6 %
100.0 %
Noreste
691
1779
2470
28.0 %
72.0 %
100.0 %
Occidente y bajío
810
1768
2578
31.4 %
68.6 %
100.0 %
Ciudad de México
289
647
936
30.9 %
69.1 %
100.0 %
Sur
1143
1393
2536
45.1 %
54.9 %
100.0 %
Centro sur y oriente
1065
1464
2529
42.1 %
57.9 %
100.0 %
Se puede observar que la región Noroeste es la que tiene mayor porcentaje de personas incluidas
financieramente con un 74.6%, seguida del Noreste con un 72%, después la Ciudad de México con un
69% y casi a la par la región Occidente y bajío con un 68.6%, las regiones de menor IIF son la del Centro
sur y oriente con un 58% y la Sur con un 55%, estos resultados coinciden (Remilien & Almeraya, 2023)
en su investigación utilizando la metodología de máquina de aprendizaje no supervisado.
CONCLUSIÓN
La información generada por la Encuesta Nacional de Inclusión Financiera (ENIF) 2021, muestra que el
66% de la población están incluidos financieramente teniendo en consideración las dimensiones “Uso”,
“Acceso” y “Calidad”, los resultados muestran que la dimensión “Acceso” es la que más contribuye al
índice de Inclusión Financiera (IIF), principalmente “tener una cuenta o cuenta de nómina”, y con ella
“tener tarjeta de débito”. En la dimensión “Uso”, los factores que más contribuyen al IIF son “tener
tarjetas de crédito o departamentales”, el “ahorro” y contar con algún “seguro”, en la dimensión
“Calidad” que es considerada como la forma en que se provee a las otras dos dimensiones los factores
que más contribuyeron son “tener conocimiento de contar con protección al ahorro”, “llevar un
presupuesto o ingreso de registros o pagos” y “conocer al organismo que protege, es decir la
CONDUSEF”.
Las variables consideradas para medir el impacto que tienen en la inclusión financiera son “Educación”,
“Salario”, y “Programas sociales”, para su análisis, se clasificó con las opciones “Edu0” si no concluyó
o realizó ningún nivel educativo, “Edubásica” si concluyó hasta nivel primaria, “Edumedia” si concluyó
nivel secundario o estudios técnicos con secundaria terminada o normal básica, “Edusuperior” si
concluyó estudios técnicos con preparatoria o bachillerato terminado o licenciatura, “Eduposgrado” si
cuenta con nivel de maestría o doctorado, los resultados muestran que la “Educación” es la variable de
mayor impacto, principalmente que el ciudadano tenga educación profesional, es por ello que las
políticas públicas deberían estar enfocadas a propiciar aumentar los niveles educativos promedio.
El “salario” también tiene un impacto muy importante, para su análisis se categorizó en las opciones
menor a $3,000, de $3,000 a $4,999, de $5,000 a $7,999, de $8,000 a $12,999 y mayor o igual a $13,000,
los resultados dejan claro que a mayor ingreso por trabajo existe mayor probabilidad de estar incluido
financieramente, y ganar menos de $3,000 impacta de manera negativa a la inclusión financiera.
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La variable “Programas sociales” fue analizada como una variable dicotómica con las opciones “si” y
“no”, y es la que presentó el menor impacto en la inclusión financiera, los resultados muestran que el
16.3 % de las personas cuentan con algún programa social y de ellos, el 12.3 % se consideran incluidos
financieramente y la probabilidad de tener inclusión financiera si se cuenta con programas sociales
que es del 15.4%.
En relación a las regiones del país, los resultados muestran que la región Noroeste es la que tiene
mayor IIF con un 74.6%, seguida del Noreste con un 72%, después la Ciudad de México con un 69% y
casi a la par la región Occidente y bajío con un 68.6%, las regiones de menor IIF son la del Centro sur y
oriente con un 58% y la Sur con un 55%.
Si la Inclusión Financiera es considerada como una estrategia que contribuye a la disminución de la
pobreza de una región, las políticas públicas en materia financiera deben estar canalizadas en el
fortalecimiento del “acceso”, “uso” y “calidad” de los diferentes instrumentos financieros que los
ciudadanos tienen, en México, se debe continuar con la encuesta nacional financiera que se ha estado
desarrollando de manera trianual desde el año 2012 y medir el progreso o no que se tiene en este tema.
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