Determinantes de la Inclusión Financiera en Economías Emergentes de América Latina para los años 2011, 2014 y 2017

Abstract

La presente investigación aporta a la literatura económica sobre inclusión financiera. La importancia de su estudio radica en las implicancias de esta variable sobre el crecimiento económico y la reducción de la pobreza, ya que brinda mayores oportunidades a las personas para decidir sobre sus finanzas. La principal contribución es analizar la relación que existe entre la inclusión financiera y sus principales determinantes en economías emergentes de América Latina elegidas por el ranking 2019 de economías emergentes del MSCI, siendo estas: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú. Asimismo, determinar las principales barreras que se perciben como razones para ser excluidos del sistema financiero. De esta manera, mediante el proceso de especificación se determinó un modelo Probit como la mejor representación; y, con el proceso de estimación de este (utilizando los datos del Global Findex Data en conjunto con Gallup), se llegó a la conclusión que las principales variables que influyen para que una persona pueda aumentar la probabilidad de ser incluido financieramente son: el género de una persona, la edad, los ingresos, el nivel de educación alcanzado y el país de origen del encuestado. Mientras que, las principales barreras para ser excluido financieramente son: que un familiar tenga una cuenta financiera y la desconfianza que se tiene hacia el sistema financiero.

This research contributes to the economic literature on financial inclusion. The importance of its study lies in the implications of this variable on economic growth and poverty reduction, as it gives people greater opportunities to decide on their finances. The main contribution of this research is to analyze the relationship between financial inclusion and its key determinants in Emerging Economies of Latin America chosen by the 2019 ranking of MSCI emerging markets, being the following countries: Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Mexico and Peru. Furthermore, determining the main barriers that are perceived as reasons to influence the probability to be part of financial exclusion. Thus, by means of the specification process, a Probit model was determined as the best representation; and, with the process of estimating this using the Global Findex Data in conjunction with Gallup, it was concluded that the main variables that have influence to be part of financial inclusion are: the gender of a person, age, income, level of education attained and the country of origin of the respondent. While the main barriers to being excluded financially are: a family member has a financial account and the distrust of the financial system.