Relación de la digitalización del sistema bancario con la inclusión financiera del Perú

Abstract

La inclusión financiera digital tiene una gran importancia para reducir la pobreza y la desigualdad y, por ende, favorecería el crecimiento económico. La presente investigación tiene como objetivo encontrar los determinantes del uso de la inclusión financiera digital en el Perú, analiza tres grupos mediante modelos independientes. El modelo presentado abarca el acceso y uso de la inclusión financiera digital en todas las regiones del Perú en 2019 y dividido en tres segmentaciones. El modelo econométrico es un probit que se basa en un diseño no experimental y el alcance de la investigación es explicativo y econométrico. Se concluye que el impacto de la digitalización en la inclusión financiera varía en relación con la segmentación analizada ya que, si bien se observó un efecto positivo y significativo en todas las segmentaciones, en el segmento Mid digital tuvo un mayor impacto. Asimismo, presentaron una mayor probabilidad de incidir positivamente en la inclusión financiera en comparación con los otros segmentos, las siguientes variables en los segmentos que se indican: ingresos (low digital), nivel de estudios (high digital), internet (low digital). Finalmente, la variable edad tuvo un efecto negativo y no significativo en todas las segmentaciones analizadas.

Digital financial inclusion plays a crucial role in reducing poverty and inequality, thereby fostering economic growth. The present research aims to develop an econometric model to analyze the determinants of digital financial inclusion usage in Peru, segmented into four groups with individual models. The proposed model examines access to and usage of digital financial inclusion across all regions of Peru in 2019, divided into three segmentations. The econometric model employed is a probit model based on a non-experimental design, with an explanatory and econometric research scope. It is concluded that the impact of digitalization on financial inclusion varies depending on the analyzed segmentation. Although a positive and significant effect was observed across all segments, it was more pronounced in the Mid digital segment. Likewise, the following variables had a higher probability of positively influencing financial inclusion compared to the other segments: income (low digital), education level (high digital), and internet access (low digital). Finally, the variable age had a negative and non-significant effect across all analyzed segments.