Relación de las Condiciones de Discapacidad en el acceso al crédito como medida de Inclusión Financiera en Perú para el año 2019

Abstract

La inclusión financiera se refiere a la capacidad de todas las personas para acceder y hacer uso de manera efectiva los servicios financieros y recursos económicos que necesitan para satisfacer sus necesidades y mejorar su calidad de vida. En otras palabras, implica garantizar que todas las personas tengan igualdad de oportunidades para participar plenamente en el sistema financiero y económico de una sociedad. Los servicios financieros incluyen una amplia gama de productos y servicios, como cuentas de ahorro, cuentas corrientes, créditos, seguros, servicios de pago y otros instrumentos financieros; pero para el presente estudio la inclusión financiera será representada por el acceso al crédito. Es importante tener en cuenta que el acceso a la inclusión financiera no es uniforme, ya que existen grupos específicos que a menudo enfrentan exclusiones y mayores desafíos en este aspecto; uno de estos grupos son las personas con discapacidad, las cuales pueden enfrentar desafíos más significativos al buscar acceder a servicios financieros, tales como como la falta de políticas inclusivas, la discriminación social y la falta de conciencia sobre las necesidades y habilidades de las personas con discapacidad. De este modo, en el presente trabajo de investigación se analiza la relación de las condiciones de discapacidad en el acceso a la inclusión financiera (acceso al crédito). Para ello, se empleará como fuente de datos la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) del año 2019, y se hará uso de un modelo de regresión logístico para llevar a cabo dicho análisis. Adicionalmente, se utilizará la descomposición de Oaxaca - Blinder para desglosar las diferencias en el acceso al crédito entre personas con y sin discapacidad. Esta técnica permitirá identificar cuánto de la diferencia en el acceso al crédito se debe a características observables (como ingresos, educación, edad y sexo) y cuánto se debe a diferencias en los coeficientes, lo cual puede interpretarse como una medida de discriminación.

Financial inclusion refers to the ability of all people to access and effectively use the financial services and economic resources they need to meet their needs and improve their quality of life. In other words, it involves ensuring that all people have equal opportunities to participate fully in the financial and economic system of a society. Financial services include a wide range of products and services, such as savings accounts, checking accounts, credit, insurance, payment services and other financial instruments; but for this study, financial inclusion will be represented by access to credit. It is important to keep in mind that access to financial inclusion is not uniform, as there are specific groups that often face exclusions and greater challenges in this regard; One of these groups is people with disabilities, who may face more significant challenges when seeking to access financial services, such as the lack of inclusive policies, social discrimination and lack of awareness about the needs and capabilities of people with disabilities. disability. In this way, the present research analyzes the relationship between disability conditions and access to financial inclusion (access to credit). For this purpose, the National Household Survey (ENAHO) of 2019 will be used as the data source, and a logistic regression model will be employed to conduct the analysis. This econometric model will allow the decomposition of differences in access to credit between people with and without disabilities, identifying the parts explained by observable characteristics and the unexplained parts, which may reflect discrimination and other unobserved factors. Additionally, the Oaxaca-Blinder decomposition will be used to break down the differences in access to credit between people with and without disabilities. This technique will identify how much of the difference in access to credit is due to observable characteristics (such as income, education, age, and gender) and how much is due to differences in coefficients, which can be interpreted as a measure of discrimination.