Efectos de variables familiares, socioeconómicas y de logro, sobre competencia financiera de estudiantes peruanos en PISA 2018

Effects of family, socioeconomic and academic achievement variables on the financial competence of Peruvian students in PISA 2018.

La literatura contemporánea sobre alfabetización financiera hace referencia a la comprensión de conceptos financieros básicos y al talento que permite aplicar habilidades y competencias para resolver diversos problemas del ámbito financiero, con el fin de buscar el bien común de la sociedad y la reducción de riesgos financieros (Salas-Velasco et al., 2018). Según la Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), “la alfabetización financiera es vista como un conjunto de conocimientos, habilidades y estrategias que las personas construyen a lo largo de la vida” (OECD, 2019a, p.128). También, Mena-Campoverde (2022) la define como un constructo multidimensional que puede medirse por medio de comportamientos, actitudes y conocimientos financieros. Por otra parte, Kuzma et al. (2022) precisan que la alfabetización financiera es un conjunto de habilidades y conocimientos que ayudan a tomar adecuadas decisiones en el aspecto económico y financiero de la vida cotidiana.

Tomando la base de datos de inclusión financiera del Banco Mundial en 2014, Demirgüç-Kunt et al. (2016) han afirmado que para el año 2014, el 62% de las personas adultas en el mundo tenía una cuenta en alguna institución financiera, y que en las economías en desarrollo había un drástico crecimiento de nuevos usuarios de cuentas, así como un incremento sustancial en las transacciones financieras en forma virtual. Demirgüç-Kunt y sus colegas (2016) también resaltaron el proceso de inclusión financiera en el mundo, por ejemplo, el alcance financiero a mayor número de mujeres y de personas de bajo ingreso económico.

Esta expansión en el número de usuarios y en el manejo de las finanzas en el mundo entero, si bien ha incorporado a diversos sectores y diversificado la modalidad de los servicios financieros para acercarlos a las transacciones económicas, ha traído también riesgos para los usuarios; por ejemplo, endeudamiento, poco aprovechamiento de las ventajas de una finanza virtualizada, asociado al escaso entendimiento de la volatilidad del mercado y el efecto de las noticias y acontecimientos externos, poco manejo de las tecnologías y mínimo conocimiento y formación en finanzas, entre otros. Es decir, se visualizó en general la necesidad de una población con una alfabetización y competencias financieras adecuadas en un mundo globalizado (Cordero et al., 2022).

Si bien la poca alfabetización financiera es una característica de la población en general, al parecer su efecto es más letal en la población joven y en la población con nivel socioeconómico más bajo. Con base en un estudio con jóvenes de tres cohortes generacionales (1970, 1980 y 2000), Houle (2014) reportó un incremento sustancial en la carga de la deuda, y encontró que los jóvenes adultos de menor edad acumularon mayor deuda comparados con los más adultos. Otro hallazgo reportado por Houle, mostró que los adultos jóvenes de clases sociales bajas tomaron más deudas no garantizadas a lo largo del tiempo, en comparación con jóvenes de clases sociales altas, pero el incremento de la carga de la deuda fue más pronunciado entre las y los adultos jóvenes con educación universitaria (Houle, 2014).

En palabras de Moreno-Herrero et al. (2018a), esta población juvenil requiere una mejor comprensión de conceptos económicos básicos, por ejemplo, el interés compuesto o el efecto de la inflación en el rendimiento de los activos, para conducirse adecuadamente en esta era de la expansión del crédito, así como de la deuda. La coyuntura mundial pone como un punto de suma relevancia la alfabetización y educación financiera, especialmente en la población juvenil.

Por otra parte, la OECD (2019b) ha reportado que la limitación en la educación financiera es una causa para que, en inversiones a nivel individual e institucional, se tomen decisiones financieras erráticas. De acuerdo con Kadoya y Khan (2020), los consumidores toman decisiones equivocadas debido a la falta de conocimientos, por lo que es urgente una buena educación financiera para garantizar su bienestar en el futuro. Prihartanti et al. (2022) han afirmado que la baja calidad en educación financiera conlleva a decisiones financieras irracionales. Estos eventos recurrentes se han convertido en patrones repetitivos, aunque eventualmente muestran peculiaridades disímiles. Una sociedad con una ciudadanía competente en el conocimiento y manejo financiero podría contribuir a un mejor control y mayor predictibilidad de fenómenos económico-sociales.

Estas anomalías son explicadas prístinamente por la economía conductual que rebate a los economistas con pensamiento positivista. Baddeley (2020), por ejemplo, refiere que personas con limitaciones cognitivas optarán por decisiones irracionales debido a que son empujadas a optar por una sola alternativa, descartando mejores opciones. Según Baddeley (2020), los factores sociales y psicológicos aportan a la economía clásica, desembocando en decisiones racionales cuando se realizan cálculos de ratio costos y beneficios. Cabrales-Goitia y Rey-Biel (2021) agregan que en estos últimos tiempos la economía conductual, “ha demostrado que muchas de las acciones de los seres humanos no siempre están regidas por el principio de racionalidad, sino que, en muchas ocasiones cometemos errores respecto a las acciones que maximizan nuestro bienestar” (p. 39). En contraparte, Muñoz-Munguía et al. (2019) sostienen que la economía conductual ayudará a las personas a tomar mejores decisiones en temas financieros, si bien es cierto que parte de la economía clásica se ha ido nutriendo de la psicología principalmente, pero también de la sociología, antropología, neurociencia, etc.

Dado que las condiciones del mercado son imprevisibles por diversas fuentes de riesgos, tales como los factores macroeconómicos, escenarios domésticos y foráneos, se presentan choques con altas volatilidades impactando en los rendimientos de los instrumentos financieros; por ejemplo, acciones, fondos mutuos, bonos, tasa de cambio, inflación, etc., haciendo que, consumidores o inversionistas con escasos conocimientos y habilidades financieras, tengan desventajas ante consumidores o inversionistas con mayor conocimiento financiero; es decir, ante una ciudadanía financieramente mejor alfabetizada y competente (Prihartanti et al., 2022).

Estos consumidores e inversionistas que desde edad temprana no adquirieron conocimientos y comprensión financiera para desenvolverse cabalmente en el ambiente financiero, tomarán decisiones poco informadas para menguar sus pérdidas cuando la volatilidad del mercado sea negativa; pero estos fenómenos no tienen igual magnitud si las personan tienen buena información y conocimientos, y si reciben ayuda de agentes de consejería financiera (Prihartanti et al., 2022).

La repetición de estos patrones erráticos fue expuesta por Kahneman y Tversky (1979), quienes sostienen que las decisiones erróneas en inversiones y consumo no son aleatorias sino predecibles, estableciendo umbrales para sus ganancias y pérdidas, pero dando mayor peso cuando se tratan de pérdidas en comparación con ganancias. Thaler (2015) demostró la irracionalidad y la toma de decisiones erráticas de inversionistas frente a volatilidades del mercado financiero, dejando de lado el análisis de datos y la consejería financiera; Sunstein (2019) agrega que, “Los economistas sabían, por supuesto, que la gente cometía errores, pero creían que ocurrían al azar, y así se cancelan unos a otros, dejando intactas las predicciones basadas en el modelo del agente racional” (p. 9).

Estos patrones conductuales financieramente erráticos y las limitaciones en educación financiera (OECD, 2019b; Kadoya & Khan, 2020; Prihartanti et al., 2022) demandan no sólo esfuerzos aislados desde los distintos actores financieros, políticos y educativos, sino una política pública de alfabetización financiera. Para Cabrales-Goitia y Rey-Biel (2021) las políticas públicas son el conjunto de normas legales, regulaciones y acciones que implementa un Estado en beneficios de sus ciudadanos, buscando modificar o eliminar sus decisiones equivocadas para reducir el impacto que podría afectar a la sociedad.

En la tabla 1 puede apreciarse el número de respondientes por cada variable considerada en el estudio, tanto las variables independientes como las de desempeño, las medias en cada una de ellas y sus correspondientes desviaciones estándar.

Las variables compuestas (independientes) fueron diseñadas para tener una media de 0 y una desviación estándar igual a 1 para la aplicación general de todos los países participantes en PISA 2018 (OECD, 2019b); en tanto que para las variables de desempeño las medias fueron establecidas en 500 puntos con una desviación estándar de 100 puntos.

Como se observa en la tabla 1, los valores reportados por los respondientes peruanos se encuentran por debajo del promedio establecido, indicando menores posesiones culturales, y con desviaciones estándar superiores a 1, evidenciando una mayor heterogeneidad de la población respondiente. En lo concerniente al desempeño en las competencias de lectura, matemáticas y financiera los promedios obtenidos se encuentran una desviación estándar por debajo de lo establecido por la OECD (2019b).

Tabla 1
Número de alumnos, medias y desviaciones típicas por variable

Nota Min. = valor mínimo. Max. = valor máximo. EE = Error estándar. DE = Desvío estándar

La tabla 2muestra los resultados obtenidos en los análisis jerárquicos lineales. El orden de los modelos analiza la paulatina incorporación de las variables predictoras del logro financiero: el modelo nulo establece la varianza entre escuelas e individuos; el primer modelo analiza la influencia que las características del respondiente como es el género, el nivel socioeconómico y cultural individual y el de la escuela tienen en el desempeño de cada estudiante; posteriormente, el modelo 2, además de las variables ya citadas, agregó el aporte de los recursos que los estudiantes poseen en su casa, el desempeño obtenido en las competencias de lectura y matemática y su impacto en el logro financiero; el tercer modelo cuenta con las variables de educación financiera en el hogar y en casa, controlando los efectos de las características personales; el cuarto y último modelo, incorpora todas las variables predictoras consideradas en el estudio.

En el modelo nulo es posible apreciar que la varianza correspondiente a las escuelas es de aproximadamente 43%, en tanto que el resto, el 57%, se refiere a que no existen factores que disminuyan esta varianza explicada por el Coeficiente de Correlación Intraclase (CCI = 0.43). Por su parte, en el modelo 1, cada una de las variables de control incluidas en dicho modelo influyen de manera significativa en el logro financiero, donde el promedio escolar de ESCS aporta con casi 50 puntos por desviación estándar que crece la variable, al pertenecer al género femenino influye con casi 12 puntos, en tanto que el valor ESCS individual es de apenas un 9. Este modelo reduce la varianza de la escuela a 17% (CCI = 0.17). El modelo 2, que incorpora variables de posesiones en casa, recursos tecnológicos y de cultura, así como las de desempeño, exhibe cambios significativos en las variables consideradas en el modelamiento previo, solamente el promedio escolar de ESCS tiene un aporte significativo al logro financiero, aunque este aporte disminuye drásticamente a tan sólo 4 puntos. Del resto de variables predictoras incorporadas al modelo, solamente las de desempeño en matemática y lectura influyen positivamente en el logro en finanzas, aunque con valores menores a un punto (0.70 y 0.35, respectivamente). Cabe destacar que este modelo reduce la varianza entre escuelas a tan sólo 3%, aproximadamente (CCI = 0.02).

El tercer modelo incorporó además de las variables personales y de contexto, las variables de alfabetización financiera. En este modelo, los aportes de las variables personales y de contexto vuelven a ser significativos en los pesos predictivos como habían sido en el primer modelo, es decir, el promedio escolar de ESCS influye significativamente con 40 puntos, seguido del género (10.64) y el valor individual de ESCS (6.64 puntos). De las variables sobre alfabetización financiera solo Confidence about financial matters (Confianza en temas financieros) y Financial education in school lessons (Educación financiera en las lecciones escolares), mostraron aportes significativos a la competencia financiera (9.92 y 4.52 puntos, en ese orden). La varianza de la escuela restante para este modelo es de casi 17% (CCI = 0.17). Finalmente, en el modelo 4, el cual incluye todas las variables predictoras, se repitieron los efectos del modelo 2, a saber, de las variables de características personales solamente el promedio escolar de ESCS muestra efectos significativos (4.16 puntos), en tanto que las variables de desempeño continuaron influyendo positivamente en el logro financiero (matemática, 0.70 y lectura, 0.35 puntos). De la alfabetización financiera, solo la educación financiera en lecciones escolares contribuyó positivamente al desempeño (4.22 puntos). Este último modelo reduce la varianza entre escuelas hasta casi 2% (CCI = 0.02). Finalmente, el coeficiente de terminación para el último modelo es 0.04. El análisis de los valores residuales al nivel 1 demuestran una distribución normal (Kolmogorov-Smirnov ₍₄₇₃₄₎ = .010; p > .05); de igual manera, no existió una correlación entre los valores predichos por el modelo y los valores residuales (r = 0.003; p > .05).

Tabla 2
Modelos de Análisis Lineal Jerárquico para competencia financiera PISA 2018

Nota M = Valor medio o promedio. EE = Error estándar de la media. En negrita y cursiva se marcan los valores de los coeficientes que son significativos a p = .05

La Figura 1muestra el modelo de regresión estructural resultante para explicar el desempeño financiero. Casi todos los indicadores (cuyos valores son mostrados en coeficientes estandarizados) de las variables latentes muestran coeficientes significativos (con una probabilidad asociada a .05, o por debajo de ella) y de tamaño mediano a grande (cuyos valores oscilan entre 0.47 y 0.93), lo cual es una manifestación de la confiabilidad de cada factor propuesto para el modelo; en tanto que los errores asociados a cada indicador varían entre .34 y .90. El modelo resultante arrojó valores apenas aceptables de bondad de ajuste (CFI = .945; GFI = .915; SRMR = .10; y, RMSEA = .10 [intervalo del 90% entre 0.100 y 0.104]) de acuerdo con la literatura revisada (Escobedo-Portillo et al., 2016). No se empleó el criterio de ajuste de chi-cuadrada (es decir, un valor p > .05) que no indica rechazo del modelo, debido a que la significación del modelo depende del número de casos incluidos en el modelamiento (Schermelleh-Engel et al., 2003). En lo concerniente a los efectos de las variables latentes sobre el logro financiero, el factor Posesiones en casa y Recursos tecnológicos se relaciona positivamente con Educación financiera (.25) y con Logro académico (.34), los cuales, a su vez, muestran influencias significativas y positivas con el logro financiero: Educación financiera/Competencia financiera, .04; Logro académico y competencia financiera, 1.00. Por su parte, el Índice socioeconómico y cultural se asocia positivamente con Educación financiera y el Logro académico (.25 y .35, respectivamente); en tanto que tiene una baja y negativa influencia con la competencia financiera (-.05). Recursos en el hogar muestra un comportamiento semejante que la variable compuesta antes señalada; a saber, se asocia positivamente con Educación financiera y con Logro académico (.31 y .33, en ese orden); finalmente, influye de manera baja y negativa en el logro financiero (-.05).

Un primer aspecto que se debe resaltar es que los estudiantes peruanos se ubican por debajo de la media de los partícipes de la OECD, no solo en logro financiero, en matemáticas y en lectura, sino también en los demás indicadores incluidos en este estudio de análisis secundario. Estos datos reflejan que todavía la educación peruana muestra evidencias de bajo logro académico en matemáticas, y menores indicadores de condiciones y recursos en la familia de origen, menor nivel socioeconómico, y menores indicios de educación financiera en los jóvenes peruanos que realizaron la prueba PISA 2018. Estos hallazgos confirman lo que el estudio de Humanez Blanquicett (2021) había mostrado a Perú entre los países con los peores índices de logro en las pruebas PISA del 2018. Asimismo, se confirman los bajos resultados de Perú en competencias financieras en evaluaciones PISA (Salas-Velasco et al., 2018).

Los modelos jerárquicos lineales mostraron en primer lugar que cuando se tiene un modelo predictivo más amplio del desempeño en competencias financieras, pero sin incluir como predictores al logro en matemáticas y al logro en lectura en PISA 2018, las variables media escolar del índice de estatus económico, social y cultural (MESCS), y el género del estudiantado, seguido por el índice individual de estatus económico, social y cultural, son excelentes predictores de las competencias financieras. Asimismo, la confianza sobre contenidos y educación financieros en lecciones escolares, predicen significativamente la competencia financiera en PISA 2018. Sin embargo, en el modelo completo (modelo 5 en la tabla 2), cuando se incluyeron de manera simultánea como predictores del logro también a índices de desempeño en matemáticas y lectura en PISA 2018, el efecto de dichas variables disminuye o desaparece, y solo las variables educación financiera en lecciones escolares y la media del índice de estatus económico, social y cultural, mantuvieron su énfasis predictivo de las competencias financieras; el logro en matemática y en menor medida el logro en lectura fueron los mejores predictores de la competencia financiera.

Figura 1
Modelamiento de ecuaciones estructurales de predicción del logro financiero de estudiantes peruanos en PISA 2018

Nota. Datos de bondad de ajuste del modelo obtenido. Chi Sq. = 6514.30, p = .001. CFI = 0.94. RMSEA = 0.9. * Valor estimado por el modelamiento. E: Error residual de la variable manifiesta y el factor al que pertenece, es el monto de relación entre estos dos que no es explicado por su relación. D: Disturbio o error residual para los factores dependientes de otros factores o variables manifiestas, es el monto de la relación entre estos dos que no puede ser explicado por su relación; HOME_POS: Posesiones en el hogar; FLCONFIN: Confianza en temas financieros en general; FLSCHOOL: Educación financiera en las lecciones escolares; FLFAMILY: Involucramiento de los padres en temas de educación financiera; ICTRES: Recursos de comunicación, informáticos y tecnológicos que posee el respondiente en casa; PV1FLIT a PV10FLIT: Diez valores plausibles de la Competencia Financiera.

Por otra parte, el modelamiento estructural considerando variables latentes (Recursos en el hogar, Educación financiera y Logro académico) y una variable manifiesta (Índice socio económico y cultural, ESCS) para predecir la competencia financiera general, confirma el efecto predictivo alto y significativo del logro académico (en matemáticas y en lectura) sobre el logro en competencia financiera, y efectos bajos y poco significativos de las variables ESCS, recursos en el hogar, y educación financiera. Pero se muestra también el efecto significativo, tanto del ESCS como de recursos en el hogar sobre el logro en matemáticas y lectura, y de educación financiera, así como el efecto moderado pero significativo de educación financiera con relación al logro en matemáticas y lectura; a la par que estas últimas variables median los efectos de los factores latentes predictores. Un asunto para resaltar es el efecto poco significativo de la educación financiera conformada por tres variables o dimensiones. Probablemente, si las tres dimensiones de educación financiera hubiesen sido separadas como predictoras independientes del logro académico y del logro en competencia financiera, se tendría efectos diferenciales. Esta es una tarea pendiente para futuras investigaciones.

Los resultados de este estudio confirman el efecto principal del logro en matemáticas y en lectura para explicar significativamente los desempeños en evaluación de la competencia financiera en general, en la aplicación PISA 2018 en estudiantes peruanos. Estos hallazgos concuerdan con resultados similares en aplicaciones de PISA 2012, 2015 y 2018, en las que el logro en competencia financiera fue explicado significativamente por el logro en matemáticas y en lectura (Mihno, 2021; 2022; Moreno-Herrero et al., 2018a; 2018b). Estos hallazgos ponen de relevancia la importancia de fortalecer los procesos y resultados de aprendizaje de competencias matemáticas y de lectura en el Perú, dado que estas son dos competencias importantes para el desarrollo de otras competencias, como las científicas, las tecnológicas y, en este caso, las competencias financieras. Si bien Saavedra y Gutiérrez (2020) resaltan las reformas y avances en la mejora del sistema educativo peruano en los dos últimos lustros, los resultados en evaluaciones internacionales a gran escala aún reflejan bajos niveles de desempeño (Bazán-Ramírez et al., 2022; Muelle, 2019).

Otro de los resultados que coincide con hallazgos reportados en la explicación de resultados de logro en competencia financiera, es el efecto significativo de la educación financiera en lecciones escolares. Los hallazgos reportados con resultados de PISA 2012, 2015 y 2018 en diversos lugares del mundo, han mostrado no solamente una relación significativa entre la educación financiera y el logro en competencia financiera (Moreno-Herrero et al., 2018a; Salmieri et al., 2022), sino que se ha demostrado que el logro en competencia financiera es determinado significativamente por la educación y experiencia financiera de los estudiantes (Cordero et al., 2022; Moreno-Herrero et al., 2018b).

Otro aspecto importante por resaltar es el papel de la educación financiera previa recibida en clases escolares en los estudiantes peruanos en la aplicación de 2018. Es relevante porque los diversos estudios de análisis secundario habían mostrado que en los estudiantes de países económicamente mejor desarrollados, la educación financiera se asocia con las competencias financieras (Mihno, 2021; 2022; Salmieri et al., 2022; Silinskas et al., 2021). Futuros estudios y decisiones de educación pública tendrán que orientarse a fortalecer esta práctica alfabetizadora de competencias financieras en las escuelas peruanas. Precisamente, Baddeley (2020) propone a la economía conductual como una alternativa para corregir este panorama, por su alto potencial intuitivo y amigable para aprender conceptos claves debido a la participación de multidisciplinaria de otras formaciones académicas distintas a la economía.

Respecto al efecto de las variables género y nivel socioeconómico y educativo (cultural) sobre competencias financieras, nuestros resultados coinciden parcialmente con los hallazgos reportados por otros estudios de análisis secundario del logro en competencia financiera. Bottazzi y Lusardi (2021) y Salmieri et al. (2022) señalan importantes brechas de género en la predicción de competencias financieras, pero en nuestro estudio el género es predictor significativo, solo si no se incluyen en el modelo el logro académico en matemáticas y lectura. Por otra parte, se ha reportado el efecto importante del estatus socioeconómico y la situación sociodemográfica sobre el logro en competencia financiera (Bottazzi & Lusardi, 2021; Mihno, 2021), pero en el presente estudio es la media escolar del índice de estatus económico, social y cultural (MESCS) la que tiene mejor valor predictivo del logro financiero en PISA 2018.

Asimismo, estudios realizados con diversos resultados de logro de estudiantes peruanos en PISA han mostrado reiteradamente el efecto del nivel socioeconómico y cultural (ESCS) de las familias de origen y de la escuela; por ejemplo, en lectura (Cueto, León, Muñoz, et al., 2016), en ciencias (Bazán-Ramírez et al., 2022) y en matemáticas, lectura y ciencias (Muelle, 2019). Asimismo, Murillo y Carrillo (2021) han reportado el efecto de variables socioeconómicas y de origen sobre el desempeño de estudiantes peruanos de secundaria en evaluaciones a gran escala en varias disciplinas.

Estas brechas en el logro de competencias que son importantes para la convivencia y el desarrollo económico y social son evidenciadas por diferencias en el acceso a las oportunidades educativas y también por el origen de las familias y de las escuelas. Las diferencias en las oportunidades educativas y de desarrollo económico y social están asociadas también a la dispersión de la población peruana, profundizando su pobreza, hecho que fue vislumbrado por Webb (2013).

Por otra parte, es pertinente señalar que la investigación educativa sobre procesos y resultados educativos en el Perú ha aportado evidencias importantes para explicar el efecto de estas variables socioeconómicas y de composición de las escuelas sobre el logro académico (Cueto, León, & Miranda, 2016; León et al., 2021; Murillo & Carrillo, 2021), y para la toma de decisiones y el desarrollo de estrategias y alternativas a nuestra realidad.

Todo el conjunto de datos que apoyo los resultados de este estudio fue obtenido de la página web de la Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) y está disponible en https://www.oecd.org/pisa/data/2018database/

Citar este artículo como: Bazán-Ramírez, A., Bazán-Ramírez, W., Hernández-Padilla, E., Félix-Benites, E. & Quispe-Morales, R. (2024). Efectos de variables familiares, socioeconómicas y de logro, sobre competencia financiera de estudiantes peruanos en PISA 2018. Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento, 16(1), 104-119.

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https://revistas.unc.edu.ar/index.php/racc/article/view/44600/44816 (pdf)