Inclusión financiera y bienestar socioeconómico
Financial inclusion and socioeconomic well-being
Recibido: 07/10/2025 - Aceptado: 05/01/2025
Sintia Monserrate Giler Macías
https://orcid.org/0000-0001-6106-4831
sintia.giler@uleam.edu.ec
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí Extensión Pedernales. Pedernales, Ecuador
Scarlet Susana Lalangui Molina
https://orcid.org/0009-0001-1593-002X
e2300309990@live.uleam.edu.ec
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí Extensión Pedernales. Pedernales, Ecuador
Kimberly Nicolle Briones Mero
https://orcid.org/0009-0004-2452-9547
e1313954172@live.uleam.edu.ec
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí Extensión Pedernales. Pedernales, Ecuador
David Alexander Márquez Nevárez
https://orcid.org/0009-0003-4899-6337
e1313959346@live.uleam.edu.ec
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí Extensión Pedernales. Pedernales, Ecuador
Ibeth Valentina Quiroz Palma
https://orcid.org/0009-0003-2372-4693
e1351609605@live.uleam.edu.ec
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí Extensión Pedernales. Pedernales, Ecuador
Resumen
A nivel mundial, la evolución de la inclusión financiera se ve reflejada en el aumento de personas que tienen más
oportunidades de acceder a los servicios financieros, lo cual impacta en la generación de nuevos ingresos y, por
ende, en mejoras en la calidad de vida. En esta investigación se evalúa la inclusión financiera y su incidencia en
el bienestar socioeconómico en Pedernales durante el año 2024, considerando las variables sociodemográficas
y económicas. La variable dependiente del estudio es el bienestar económico, medida como una variables
dicotómica; mientras como principal variable explicativa está la inclusión financiera. Se utilizaron los datos
recolectados a través de una encuesta estructurada aplicada a una muestra de 376 personas. Se aplicó un
enfoque cuantitativo explicativo, el análisis se realizó mediante estadística descriptiva y regresión logística
múltiple. Los resultados muestran que el índice de inclusión financiera tiene un efecto significativo en la
probabilidad de no ser pobre, con una significancia del 0.0%. Los demás factores sociodemográficos también
mostraron efectos significativos, como la zona urbana, género y nivel educativo; el factor que no mostró
significación fue la edad. Estos hallazgos subrayan la importancia de fortalecer el acceso a servicios financieros
en zonas rurales, brindar mayor apertura de crédito a mujeres y facilitar oportunidades laborales formales a toda
la población.
Palabras clave: inclusión financiera, pobreza, bienestar socioeconómico
Abstract
Globally, the evolution of financial inclusion is reflected in the increase in the number of people who have greater
opportunities to access financial services, which has an impact on the generation of new income and, therefore,
on improvements in quality of life. This research evaluates financial inclusion and its impact on socioeconomic
well-being in Pedernales during 2024, considering sociodemographic and economic variables. The dependent
variable of the study is economic well-being, measured as a dichotomous variable, while the main explanatory
variable is financial inclusion. Data collected through a structured survey applied to a sample of 376 people was
used. An explanatory quantitative approach was applied, and the analysis was performed using descriptive
2
statistics and multiple logistic regression. The results show that the financial inclusion index has a significant effect
on the probability of not being poor, with a significance of 0.0%. Other sociodemographic factors also showed
significant effects, such as urban area, gender, and educational level; the factor that did not show significance was
age. These findings underscore the importance of strengthening access to financial services in rural areas,
providing greater access to credit for women, and facilitating formal employment opportunities for the entire
population.
Keywords: financial inclusion, poverty, socioeconomic well-being
Introducción
Hoy en día, la inclusión financiera ha obtenido un reconocimiento a nivel mundial como un factor
predominante para el crecimiento y bienestar económico, la fortificación de los medianos y pequeños
emprendimientos en economías emergentes. En especial, el boom de la inclusión financiera a través de billeteras
electrónicas, plataformas móviles, servicios Fintech y la banca digital son mecanismos que han transformado la
visión en la que las microempresas acceden a financiamientos y estructuras con la finalidad de involucrarse en
mercados formales para ser más competitivos en territorios nacionales e internacionales.
También se considera que la función principal de los servidores financieros es ser un puente de dinero
para los sectores y drenar flujo hacia las personas y empresas que necesariamente requieren satisfacer sus
necesidades de inversión y liquidez. Por ende, la estrecha relación entre el crecimiento económico y el desarrollo
del sistema financiero ha sido enfocado en estos dos temas cruciales dentro de una economía. Un mayor enfoque
de esta intermediación financiera sobre los segmentos en la sociedad genera impacto en la reducción de pobreza,
según varios estudios realizados sobre estas variables económicas.
En consideración, para comprender de mejor manera el bienestar económico, este se relaciona con varios
factores. En la actualidad, se identifican desigualdades y una crisis continua de pobreza que se establece en un
escenario de marginalidad social, cultural y laboral en un amplio porcentaje de la sociedad. Es crucial encaminar
acuerdos políticos que sean capaces de mejorar las oportunidades y abordar problemáticas reales de la sociedad
para mantener un desarrollo óptimo y sostenible. Es necesario actuar con rapidez para ejecutar diagnósticos
consensuados, definir estrategias y coordinar acciones minuciosas.
La relación entre inclusión financiera y pobreza monetaria forma un argumento central en la agenda
socioeconómica de los países. La observación detallada a nivel nacional recalca las características
socioeconómicas proyectadas en cada sociedad, que a su vez se reflejan en el lado pasivo del sistema bancario,
representado por las cuentas corrientes y de ahorro, y en el lado activo, mediante los diferentes financiamientos,
como carteras de consumo y créditos. Diversos estudios justifican que un mayor acceso a servicios digitales y
fuentes financieras se asocia porcentualmente con una menor incidencia de la pobreza monetaria.
Ecuador ha experimentado cambios positivos en la adaptación digital en la última década. En este
sentido, se determinó que el 60 % de las familias tiene acceso a internet, lo que representa un incremento de 28
puntos porcentuales desde el año 2014. El porcentaje de personas que reciben o realizan pagos digitales se
duplicó en el mismo período, pasando del 25 % en 2014 al 47 % en 2021. Esta amplia adopción de nuevas
tecnologías digitales, que concentra una mayor conectividad, el crecimiento de datos y la capacidad de
procesamiento, está impulsando el desarrollo de la economía digital y los avances tecnológicos del país (World
Bank, 2024).
En esta definición, bajo el criterio de Adam Smith la pobreza recepta la condición material, prácticamente
económica. Se pueden expresar como dos tipos de necesidades para adaptarlo como no pobre. “Los productos
que son indispensables y necesarios para el sustento de la vida, sino el no consumo de cualquier bien o servicio
que la costumbre de un país relacione con una situación de pobreza ” (Grados, 2021, p. 548). Esta perspectiva
analiza dos alternativas de la pobreza: relativa y absoluta, que predominan el principio de las distintas teorías que
atribuyen la pobreza dentro de una nación.
Por otro lado, predomina también el enfoque de la pobreza multidimensional, la cual representa uno de
los desafíos más complejos en el ámbito socioeconómico. Dentro de este enfoque, se ha pasado de una
concepción estrictamente monetaria hacia una integración más amplia que aborda distintas dimensiones del
bienestar de las personas, entre las que se incluyen la salud, la educación, el acceso a servicios básicos y el
empleo. Por consiguiente, en América Latina la pobreza ha ganado relevancia en los últimos años. En Ecuador,
han sido significativas las transformaciones metodológicas y la aplicación de reformas y políticas orientadas a
redefinir los paradigmas sobre los fenómenos sociales.
De acuerdo con el estudio realizado por Gómez, Bolívar y Reyes (2021), “El crecimiento económico se
ve impulsado por el acceso financiero, gracias al fácil manejo digital por medio de transacciones financieras que
3
otorgan seguridad y transparencia” (p.23). En este sentido las instituciones financieras son quienes están en
constante vanguardia, predispuestas a las mejoras de servicio digital sobre transacciones financieras que
algorítmicamente faciliten libre entrada a mercados competitivos de carácter internacional; incidiendo
directamente al crecimiento económico.
Mediante el criterio de Gallegos y Altamirano (2023), “La EPS, juega un papel importante, la misma se
desarrolla a través de formas de financiamiento y producción que le apuesta a su vez a nuevas formas de
asociatividad y cooperación que reintegran a quienes han sido excluidos del financiamiento, producción y
consumo. Para subrayar desde esta perspectiva, las personas que se relacionen en este proceso amplían su
camino para tener una mejor estabilidad en financiamiento, y de una u otra manera ayudan a mejorar la calidad
de vida de la sociedad, demostrando que a partir de estos financiamientos se impulsa el emprendimiento que
genera desarrollo económico.
De acuerdo con León, Hernández y Haro (2022), “Existe una parte de la población que ha sido instruida
en las Universidades en las áreas económica y administrativas, sin embargo, a pesar de ello, los estudiantes no
han conseguido aterrizar los conceptos teóricos a la práctica” (p. 2). Por ende, la relación que guarda
estrechamente el joven con el mundo tecnológico digital genera una laguna de incertidumbres entre lo que debe
ser y lo que se debe hacer, pues el conocer conceptos básicos administrativos y económicos no garantiza el
crecimiento económico sostenible de quién lo pone en práctica.
Según Paz (2022): “La grieta de la pobreza en América Latina, observada y vista desde el género muestra
ser considerablemente desfavorable para las mujeres, ya que, desde hace muchas décadas atrás, existieron
procesos denominados des feminización de la pobreza en la región” (p. 32). Dicho de otra forma, existieron
aseveraciones de la reducción de las tasas de pobreza femenina en comparación con la tasa de pobreza
masculina, sin considerar indicadores de análisis para identificar a los hogares y personas pobres en general.
La brecha entre hombres y mujeres se ha mantenido constante desde el segundo trimestre de 2019 hasta
el cuarto trimestre de 2023, con un promedio de diferencia de 1,3 puntos porcentuales. Por lo tanto, al cierre del
cuarto trimestre de 2023 se registraron 4,4 millones de hombres (35,9% de la población adulta) y 4,4 millones de
mujeres (35,9% de la población adulta) que cuentan con algún producto financiero de uso frecuente en el sistema
financiero (13,9 y 13,6 millones de cuentas, respectivamente) (BCE, 2024, p. 10). En consecuencia, dichos datos
porcentuales muestran cómo la sociedad se ha ocupado de acortar la brecha entre géneros en cuanto a la
posesión y manejo de productos financieros.
Como lo mencionan Nina y Reyes (2021), “La línea de pobreza y línea de pobreza extrema como un
ingreso mínimo equivalente al valor monetario a precios de mercado del valor de la canasta de alimentos y la
canasta de no alimentos pagados en servicios básicos, la cual representa un mínimo de bienestar” (p. 31). Por
ende, la realidad que vive la región experimenta la supervivencia con un ingreso mínimo que alcanza solo para
lo básico mientras el sector más vulnerable vive en condiciones extremas, donde apenas logran cubrir la
alimentación como prioridad diaria.
Según Collado, Segovia y Silva (2021), “La disparidad económica, la desnutrición infantil, el acceso a la
educación primaria y secundaria, y la inequidad de género continúan siendo factores limitantes para reducir el
nivel de pobreza a corto, medio y largo plazo en la región”. Por consiguiente, la superación de estas
problemáticas que generan un alto índice de pobreza exige a los gobiernos actuar consensuadamente en generar
políticas prioritarias de inversión e inclusión social en áreas clave como la salud, la educación y los programas de
protección social.
Como lo manifiesta Paredes, Arpi y Cardenas (2023), “La educación tiene un impacto significativo en la
reducción de la pobreza monetaria” (p. 76). Por lo tanto, la educación es la herramienta justa y necesaria para
reducir y combatir la pobreza, este es un factor determinante que incide directamente en el desarrollo y la mejora
en la calidad de pensamiento y vida de la población en general; lograr maximizar el ingreso de niños, jóvenes y
adultos a instituciones educativas tiene impacto positivo desde la forma de pensar, actuar y vivir.
Según Urbano y Cieza (2023), la idea de pobreza no es solo de todas las personas de bajos ingresos
sino de aquellas que son dependientes de un trabajo, los que vive en pie de lucha, los más vulnerables al riesgo
social, los carentes de derechos y excluidos de la participación en el patrón normal de vida social. En este sentido,
países como Ecuador, Perú y Colombia experimentan diariamente una realidad poco agradable para sus
habitantes, por el hecho de ser altamente vulnerables y con indicadores altos de pobreza ante la ausencia de
políticas públicas que permitan dignificar la vida de quienes por diversos factores se localizan en zonas
geográficas alejadas de la urbanidad o que dependen de la informalidad laboral. Por lo expuesto, el objetivo de
este estudio es evaluar mediante un modelo de regresión logística múltiple la inclusión financiera y su incidencia
en el bienestar económico en Pedernales en 2024, considerando tanto las variables sociodemográficas como las
económicas.
4
Metodología
El presente análisis se elaboró a partir de la base de datos generada en la tesis “Inclusión financiera y su
incidencia en la pobreza en Pedernales”, las autoras de dicha tesis forman parte de este artículo. Para este
estudio se planteó un nuevo objetivo “evaluar mediante un modelo de regresión logística múltiple la inclusión
financiera y su incidencia en el bienestar económico”, utilizando una metodología mixta con enfoque explicativo,
basada en la revisión de la literatura primaria y secundaria; se aplicó una encuesta estructurada a una muestra
de 376 personas, la información recolectada fue tabulada, depurada y procesada en el software SPSS, se
definieron valores perdidos y se codificaron las variables.
La variable dependiente del estudio es el bienestar económico, medida como una variable dicotómica,
donde el valor O indica no pobreza y el valor 1 pobreza. Para la clasificación de pobreza y pobreza extrema, se
utilizó la línea oficial de pobreza por ingresos publicada por el INEC en junio 2025 (91,98 USD mensuales per
cápita) y la línea de pobreza extrema (51,83 USD mensuales per cápita; entre las variables explicativas tenemos
como principal a la inclusión financiera para su medida se construyó el índice de inclusión financiera considerando
la suma de tres indicadores binarios como tenencia de cuenta bancaria, uso de banca móvil y acceso a crédito.
Finalmente, se aplicaron técnicas de análisis estadístico: regresión logística binaria, regresión múltiple y análisis
factorial.
Resultados y discusión
Tabla 1
Resumen del Modelo 1.
Paso
Logaritmo de la
verosimilitud -2
R cuadrado de Cox y
Snell
R cuadrado de
Nagelkerke
1
416,110ª
,173
,231
Tabla 2
Prueba de Hosmer y Lemeshow
Paso Chi-cuadrado gl Sig.
1 5,201 8 ,736
Nota. Fuente: elaboración propia a partir de base de datos.
Las Tablas 1 y 2 evidencian las Pruebas de Hosmer y Lemeshow y resumen del modelo de logística
binaria para medir la incidencia de la inclusión financiera en la pobreza. El coeficiente Chi cuadrado es simultaneo
y con significancia estadística (5,201; p=0,736), indica que el modelo se ajusta bien a los datos observador. El
resumen del modelo presentó logaritmo de verosimilitud alto. El R cuadrado de Cox y Snell alejándose de cero
(0,173). Además, el coeficiente de Rcuadrado de Nagelkerke del modelado es 0,231, teniendo en cuenta que el
valor máximo es la unidad (1). Se afirma que el modelo es válido.
Tabla 3
Coeficientes estimados del modelo logístico binario 1.
B
Error
estándar
Wald
Gl
Sig.
Exp(B)
95% C.I. para EXP(B)
Inferior
Superior
Paso 1
a
Índice IF
-,589
,117
25,446
1
,000
,555
,441
,698
Edad
-,013
,008
2,524
1
,112
,987
,972
1,003
Género(1)
-,425
,239
3,178
1
,075
,653
,409
1,043
Zona (1)
-1,134
,244
21,651
1
,000
,322
,200
,519
Constante
2,303
,432
28,450
1
,000
10,002
Nota. Fuente: elaboración propia a partir de los datos de la encuesta.
La Tabla 3 indica los factores sociodemográficos que influyen en la probabilidad de que una persona sea
pobre, y respectivamente son: zona con un nivel de significancia de (p=0,000) indicando que el vivir en zona
urbana reduce la probabilidad de pobreza (Exp (B)= 0.322) el género muestra una tendencia marginal (p=0,075)
donde ser hombre podría estar asociado a menor probabilidad de pobreza. Con referencia al índice de Inclusión
financiera los coeficientes muestran que tiene una significancia de ( p=0.000) y B= -0.589 mostrando la relación
negativa que confirma que a mayor inclusión financiera disminuye la probabilidad de ser pobre, lo que coincide
con el estudio realizado por Álvarez et al. (2022), quienes aplicaron un modelo de econometría espacial
determinando una asociación inversa entre la inclusión financiera y pobreza, también desigualdad territorial de la
inclusión financiera medida en diferentes provincias lo que concuerda con los hallazgos de esta investigación en
relación las brechas existentes entre lo urbano y lo rural.
5
Tabla 4
Resumen del modelo 2
Paso
Logaritmo de la verosimilitud -2
R cuadrado de Cox y Snell
R cuadrado de Nagelkerke
1
403,164ª
,201
,268
Tabla 5
Prueba de Hosmer y Lemeshow
Paso
Chi-cuadrado
gl
Sig.
1
17,018
8
,030
Nota. Fuente: elaboración propia a partir de los datos de la encuesta.
Las Tablas 4 y 5 evidencian la Pruebas de Hosmer y Lemeshow y resumen del modelo de logística binaria
para medir la incidencia de la inclusión financiera en la pobreza incorporando al modelo la variable nivel educativo
manteniendo las anteriores. El coeficiente Chi cuadrado es simultaneo y con significancia estadística (17,018;
p=0,736), indica que el modelo se ajusta bien a los datos observador. El resumen del modelo presentó logaritmo
de verosimilitud alto. El R cuadrado de Cox y Snell alejándose de cero (0,201). Además, el coeficiente de
Rcuadrado de Nagelkerke del modelado es 0,268 teniendo en cuenta que el valor máximo es la unidad (1). Se
afirma que el modelo es válido.
Tabla 6
Comparación de coeficientes entre los modelos estimados 1 y 2
B
Error
estándar
Wald
Gl
Sig.
Exp(B)
95% C.I. para
EXP(B)
Inferior
Superior
Paso
1
a
Índice IF
-,493
,121
16,468
1
,000
,611
,482
,775
Edad
-,020
,009
4,847
1
,028
,981
,964
,998
Genero(1)
-,546
,246
4,907
1
,027
,579
,357
,939
Zona (1)
-,965
,253
14,514
1
,000
,381
,232
,626
Nivel
educativo
10,201
4
,037
Nivel
educativo(1)
2,026
,939
4,658
1
,031
7,587
1,205
47,783
Nivel
educativo(2)
1,453
,728
3,979
1
,046
4,274
1,026
17,811
Nivel
educativo(3)
,910
,698
1,700
1
,192
2,485
,633
9,761
Nivel
educativo(4)
,389
,741
,276
1
,599
1,476
,346
6,305
Constante
1,415
,825
2,940
1
,086
4,116
La Tabla 6 muestra el segundo modelo logístico, en el cual se incorporó la variable nivel educativo,
manteniendo las demás variables como zona, género, edad y el índice de inclusión financiera. Esta última variable
continúa mostrando un efecto significativo, ya que p = 0,000, lo que confirma que una mayor inclusión financiera
reduce la probabilidad de ser pobre. En cuanto a la edad, esta presenta un efecto significativo (p = 0,028). El
género también muestra un efecto significativo (p = 0,027), lo cual indica que ser hombre se asocia con una menor
probabilidad de ser pobre. De igual manera, residir en una zona urbana reduce la probabilidad de ser pobre, ya
que esta variable presenta un valor p = 0,000.
Con respecto al nivel educativo, el conjunto de categorías resulta significativo (p = 0,037); se destacan
los niveles 1 y 2, correspondientes a educación primaria y secundaria, con valores de Exp(B) = 7,587 y 4,274,
respectivamente. En conjunto, el modelo muestra que los factores género, zona, nivel educativo e índice de
inclusión financiera son determinantes en la probabilidad de ser o no pobre.
De manera similar, el informe “La inclusión financiera en el Ecuador: Avances 2024” señala que el nivel
educativo es uno de los principales determinantes para la comprensión y el uso de productos financieros, y, por
ende, para la inclusión financiera y la reducción de la pobreza.
Tabla 7
Resumen del modelo 3
Paso
Logaritmo de la verosimilitud -2
R cuadrado de Cox y Snell
R cuadrado de Nagelkerke
1
376,893ª
,252
,337
6
Tabla 8
Prueba de Hosmer y Lemeshow
Paso
Chi-cuadrado
gl
Sig.
1
11,944
8
,154
Nota. Fuente: elaboración propia a partir de los datos de la encuesta.
Las Tablas 7 y 8 evidencian la Pruebas de Hosmer y Lemeshow y resumen del modelo de logística binaria
para medir la incidencia de la inclusión financiera en la pobreza incorporando al modelo la variable nivel educativo
manteniendo las anteriores. El coeficiente Chi cuadrado es simultaneo y con significancia estadística (11,944;
p=0,154), indica que el modelo se ajusta bien a los datos observador. El resumen del modelo presentó logaritmo
de verosimilitud alto. El R cuadrado de Cox y Snell alejándose de cero (0,252). Además, el coeficiente de
Rcuadrado de Nagelkerke del modelado es 0,337 teniendo en cuenta que el valor máximo es la unidad (1). Se
afirma que el modelo es válido.
Tabla 9
Comparación de coeficientes entre los modelos estimados 1,2 y 3
B
Error
estándar
Wald
Gl
Sig.
Exp(B)
95% C.I. para
EXP(B)
Inferior
Superior
Paso
1
a
Indice IF
-,368
,128
8,277
1
,004
,692
,538
,889
Edad
-,019
,009
4,138
1
,042
,982
,964
,999
Genero(1)
-,479
,261
3,373
1
,066
,619
,371
1,033
Zona (1)
-,829
,273
9,199
1
,002
,437
,256
,746
Nivel
educativo
9,433
4
,051
Nivel
educativo(1)
1,924
,951
4,092
1
,043
6,847
1,062
44,162
Nivel
educativo(2)
1,395
,744
3,516
1
,061
4,034
,939
17,332
Nivel
educativo(3)
,796
,708
1,262
1
,261
2,216
,553
8,878
Nivel
educativo(4)
,308
,752
,168
1
,682
1,361
,312
5,944
Tipo de trabajo
21,029
3
,000
Tipo de
trabajo(1)
1,569
,447
12,313
1
,000
4,801
1,999
11,532
Tipo de
trabajo(2)
-,227
,371
,375
1
,541
,797
,385
1,649
Tipo de
trabajo(3)
,378
,373
1,023
1
,312
1,459
,702
3,034
Constante
,846
,908
,869
1
,351
2,331
La Tabla 9 muestra el tercer modelo logístico, donde se incorporó la variable tipo de trabajo, manteniendo
las demás variables como inclusión financiera, edad, género, zona y nivel educativo. La variable del índice de
inclusión financiera sigue mostrando un efecto significativo, ya que p = 0,004, lo que confirma que una mayor
inclusión reduce la probabilidad de ser pobre. En contraste, la edad y el género no muestran significancia
estadística.
Con referencia a la zona urbana también mantiene su efecto significativo ya que p= 0.002, en zona urbana
reduce la probabilidad de ser pobre esta variable presenta su valor p= 0.000 en referencia al nivel educativo solo
la categoría de primaria es significativa su p= 0.043, en referencia a la variable tipo de trabajo se destaca el nivel
1 el cual corresponde empleo formal con Exp(B)= 4.801 confirma que el contar con un empleo formal reduce la
probabilidad de ser pobre. Los otros niveles de empleo informal y negocio propio no presentan significancia
estadística.
En conjunto, el modelo muestra que los factores zona, nivel educativo, índice de inclusión financiera y
empleo formal son determinantes en la probabilidad de ser o no pobre. Demirgüç et al. (2017) indican que el tipo
de trabajo es un factor relevante en la posibilidad de estar incluido financieramente, ya que tener un empleo formal
aumenta la probabilidad de acceso y uso de productos financieros.
7
Conclusiones
La inclusión financiera es una herramienta impulsada por organismos internacionales desde hace varios
años, con la finalidad de que los habitantes del mundo tengan la oportunidad de contar con acceso, uso y
comprensión de los servicios financieros, y que esto contribuya a romper barreras tecnológicas, culturales y
educativas que limitan la inclusión financiera plena; ya que, al romper estas barreras, se podría ampliar el acceso
a diferentes mercados de manera más ágil y, a su vez, impulsar el emprendimiento, lo cual aporta al producto
interno bruto (PIB) de una nación y, por ende, al aumento del PIB per cápita y al bienestar económico.
Dentro del análisis realizado se muestra incidencia estadísticamente significativa del índice de inclusión
financiera sobre la pobreza; es decir, estar incluido financieramente disminuye la probabilidad de ser pobre.
Existen diversos factores que influyen en estos resultados, como la zona, el género, el nivel educativo y el tipo de
trabajo. En los diferentes modelos aplicados se confirma que estos factores tienen relevancia en el efecto de la
inclusión financiera sobre la pobreza.
Estos hallazgos refuerzan la importancia de fortalecer el acceso a servicios financieros en zonas rurales,
mayor apertura de crédito a mujeres y promover oportunidades laborales formales para toda la población. Aunque
la edad no mostró significancia estadística en la mayoría de los modelos, es importante garantizar el acceso a
servicios financieros para toda la población, así como la comprensión de estos, lo cual permitirá cerrar las brechas
existentes tanto en el acceso a los servicios financieros como en la pobreza. Esto permitirá la creación de más
emprendimientos más flujo circular monetario, y se verá reflejado en las tasas de crecimiento económico del país
y en el bienestar económico de la población.
Referencias
Álvarez-Gamboa, J., Jácome-Estrella, H., y Cabrera-Barona, P. (2022). Inclusión financiera, pobreza y desigualdad
territorial en el Ecuador. Revista Cuestiones Económicas, 32(2). https://doi.org/10.47550/RCE/32.2.1
Collado, R. J., Sarmiento, J. S., y Amino, D. S. (2021). Educación, pobreza y género: análisis intercultural y decolonial
en la región andina. Teorías, métodos, investigación educativa, 51. https://doi.org/10.1590/198053147248
Demirguc-Kunt, A., Klapper, L., y Singer, D. (2017). Financial inclusion and inclusive growth: A review of recent empirical
evidence. World Bank Policy Research Working Paper No. 8040. https://doi.org/10.1596/1813-9450-8040
Ecuador, B. C. (2024). Informe de Resultados Estadísticas de Inclusión Financiera. Banco Central del Ecuador.
https://contenido.bce.fin.ec/documentos/Estadisticas/SectorMonFin/InclusionFinanciera/ResultIF_042023.pdf
Gallegos, A. Y., y Altamirano, L. A. (2023). Impacto de la inclusión financiera, la pobreza y el desempleo en el acceso a
la educación superior del Ecuador, un modelo de financiamiento. Revista Conectividad, 4(1).
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