No es sólo un número:

La edad en el sistema financiero mexicano

Alejandro Romero González

alejandro.romero@alumnos.cide.edu

Centro de Investigación y Docencia Económicas

Motivaciones

Atender el envejecimiento poblacional.
Llenar un vacío en la literatura existente.
Explorar las dimensiones del concepto de edadismo en el ámbito financiero.
Informar y mejorar políticas públicas.
Promover la inclusión financiera.

Pregunta de investigación e hipótesis

¿Existen disparidades financieras significativas entre las personas adultas mayores \(\left(\text{edad} \geq 60\right)\) y las personas jóvenes \(\left(\text{edad} \leq 59\right)\) dentro del mercado financiero mexicano?

Postulamos la existencia de estas desigualdades; no obstante, no asumimos que estos desfases sean intrínsecamente manifestaciones de edadismo. Es plausible que sean resultado de factores estructurales complejos.

Adicionalmente, este trabajo se extendió para considerar la intersección de la edad y el sexo. De manera específica, investigamos cómo el sexo puede influir en las experiencias financieras de las personas mayores.

Revisión de literatura

Datos

Variables de interés

Dependientes:
1. ¿Usted tiene un celular inteligente (smartphone)?
2. La última vez que no pudo cubrir sus gastos, ¿usted utilizó su tarjeta de crédito o solicitó un crédito en un banco o institución financiera?
3. De julio de 2020 a la fecha, ¿usted ahorró comprando animales o bienes?
4. De julio de 2020 a la fecha, ¿usted guardó dinero con familiares o personas conocidas?
5. De julio de 2020 a la fecha, ¿usted participó en una tanda?
6. De julio de 2020 a la fecha, ¿usted guardó dinero en su casa?
7. ¿Usted tiene cuenta o tarjeta de nómina (donde depositan su sueldo)?
8. ¿Usted tiene cuenta o tarjeta de pensión (donde depositan su pensión)?
9. ¿Usted tiene cuenta o tarjeta para recibir apoyos de gobierno?
10. ¿Usted tiene cuenta de ahorro?
11. ¿Con su cuenta o tarjeta para recibir apoyos de gobierno tiene tarjeta de débito (tarjeta de plástico con la que puede retirar dinero)?
12. De julio de 2020 a la fecha, ¿pidió prestado a sus amistades o personas conocidas?
13. De julio de 2020 a la fecha, ¿pidió prestado a sus familiares?
14. ¿Usted tiene tarjeta de crédito bancaria?
15. ¿Usted tiene crédito personal?
Independientes:
1. Edad: \[\begin{array}{r@{}l} \text{Cohorte}_{j = 1}\;\; & \coloneqq \left\{ \begin{array}{ll} 0 & \text{si edad} \leq 59, \\ 1 & \text{si edad} \geq 60. \end{array} \right. \\[0.2cm] \text{Cohorte}_{j = 2}\;\; & \coloneqq \left\{ \begin{array}{ll} 0 & \text{si edad} \leq 59, \\ 1 & \text{si } 60 \leq \text{edad} \leq 69. \end{array} \right. \\[0.2cm] \text{Cohorte}_{j = 3}\;\; & \coloneqq \left\{ \begin{array}{ll} 0 & \text{si edad} \leq 59, \\ 1 & \text{si } 70 \leq \text{edad} \leq 79. \end{array} \right. \\[0.2cm] \text{Cohorte}_{j = 4}\;\; & \coloneqq \left\{ \begin{array}{ll} 0 & \text{si edad} \leq 59, \\ 1 & \text{si edad} \geq 80. \end{array} \right. \end{array}\]
2. Sexo (0 = Hombre, 1 = Mujer).
3. Tipo De Localidad:
  Los habitantes de áreas con una población inferior a 2500 habitantes se clasifican como rurales (0), mientras que los que viven en aquellas que superan esta cifra se consideran urbanos (1).
4. Clase Social: \[\begin{align*} \text{Clase Social}_{k = 1} & \coloneqq \left\{ \begin{array}{ll} 1 & \text{para clase media} \\ & \text{(ingreso mensual entre} \\ & \text{11,344 y 22,297 MXN)}, \\ 0 & \text{en otro caso}. \end{array} \right. \\[0.2cm] \text{Clase Social}_{k = 2} & \coloneqq \left\{ \begin{array}{ll} 1 & \text{para clase alta} \\ & \text{(ingreso mensual mayor o} \\ & \text{igual a 22,298 MXN)}, \\ 0 & \text{en otro caso}. \end{array} \right. \end{align*}\] Las observaciones con ambos indicadores en \(0\) pertenecen a la clase baja, identificada por un ingreso mensual menor o igual a 11,343 MXN.
5. Nivel De Escolaridad: \[\begin{align*} \text{Niv. Esc.}_{l = 1} & \coloneqq \left\{ \begin{array}{ll} 1 & \text{para educación media}, \\ & \text{que abarca: estudios técnicos} \\ & \text{con secundaria terminada}, \\ & \text{preparatoria o bachillerato}, \\ 0 & \text{en otro caso}. \end{array} \right. \\[0.2cm] \text{Niv. Esc.}_{l = 2} & \coloneqq \left\{ \begin{array}{ll} 1 & \text{para educación superior}, \\ & \text{que comprende: normal básica}, \\ & \text{estudios técnicos con} \\ & \text{preparatoria terminada}, \\ & \text{licenciatura o ingeniería} \\ & \text{y posgrados como} \\ & \text{maestría o doctorado}, \\ 0 & \text{en otro caso}. \end{array} \right. \end{align*}\] Cuando ambas variables son \(0\), podemos inferir que el encuestado solamente ha adquirido educación básica. Esta última incluye los siguientes niveles: ninguno, preescolar o kínder, primaria y secundaria.

Metodología

Estadística descriptiva.
Diferencias porcentuales simples y Probits (Average Marginal Effects).
Propensity Score Matchings.
Diferencias porcentuales simples y Probits (Average Marginal Effects).
Análisis de resultados.

Diferencias porcentuales simples \(\left(1/2\right)\)

Para identificar disparidades por edad:

División de los grupos en cuatro cohortes:
- No tratados \(\left(\text{edad} \leq 59\right)\) vs. Tratados \(\left(\text{edad} \geq 60\right)\).
- No tratados \(\left(\text{edad} \leq 59\right)\) vs. Tratados \(\left(60 \leq \text{edad} \leq 69\right)\).
- No tratados \(\left(\text{edad} \leq 59\right)\) vs. Tratados \(\left(70 \leq \text{edad} \leq 79\right)\).
- No tratados \(\left(\text{edad} \leq 59\right)\) vs. Tratados \(\left(\text{edad} \geq 80\right)\).
Cálculo de diferencias porcentuales simples: \[\text{Diferencias porcentuales} = \%\text{No tratados}_{\text{Sí}} - \%\text{Tratados}_{\text{Sí}}\]

Diferencias porcentuales simples \(\left(2/2\right)\)

Para identificar disparidades por sexo en las personas adultas mayores:

División de los grupos en cuatro cohortes:
- \(\left[\text{edad} \geq 60\right]\) No tratados (Hombres) vs. Tratadas (Mujeres).
- \(\left[60 \leq \text{edad} \leq 69\right]\) No tratados (Hombres) vs. Tratadas (Mujeres).
- \(\left[70 \leq \text{edad} \leq 79\right]\) No tratados (Hombres) vs. Tratadas (Mujeres).
- \(\left[\text{edad} \geq 80\right]\) No tratados (Hombres) vs. Tratadas (Mujeres).
Cálculo de diferencias porcentuales simples: \[\begin{split} \text{Diferencias porcentuales} =& \;\%\text{No tratados}_{\text{Sí}} \\ & \qquad\qquad - \%\text{Tratadas}_{\text{Sí}} \end{split}\]

Probits

Para identificar disparidades por edad, controlando por sexo, tipo de localidad, clase social y nivel de escolaridad:

División de los grupos en cuatro cohortes:
- No tratados \(\left(\text{edad} \leq 59\right)\) vs. Tratados \(\left(\text{edad} \geq 60\right)\).
- No tratados \(\left(\text{edad} \leq 59\right)\) vs. Tratados \(\left(60 \leq \text{edad} \leq 69\right)\).
- No tratados \(\left(\text{edad} \leq 59\right)\) vs. Tratados \(\left(70 \leq \text{edad} \leq 79\right)\).
- No tratados \(\left(\text{edad} \leq 59\right)\) vs. Tratados \(\left(\text{edad} \geq 80\right)\).
Estimación de Probits: \[\begin{multline*} P\left(\text{Pregunta}_i = 1 \mid \mathbb{X}\right) = \Phi\Biggl( \beta_0 + \beta_1 \text{Cohorte}_j \\ + \beta_2 \left(\text{Tipo De Localidad}\right) + \beta_3 \text{Sexo} \\ + \sum_{k=1}^{2} \beta_{3+k} \left(\text{Clase Social}_{k}\right) \\ + \sum_{l=1}^{2} \beta_{5+l} \left(\text{Nivel De Escolaridad}_{l}\right) \Biggr). \end{multline*}\]
Cálculo de Average Marginal Effects: \[\begin{split} \text{AME}_{x_a} &= \frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N} \frac{\partial \left(P\left(\text{Pregunta}_i = 1 \mid \mathbb{X}\right)\right)}{\partial x_a} \\ &= \frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N} \phi\Biggl( \beta_0 + \beta_1 \text{Cohorte}_{j,\,n} \\ & \quad\quad+ \beta_2 \left(\text{Tipo De Localidad}_n\right) + \beta_3 \text{Sexo}_n \\ & \quad\quad+ \sum_{k=1}^{2} \beta_{3+k} \left(\text{Clase Social}_{k,\,n}\right) \\ & \quad\quad+ \sum_{l=1}^{2} \beta_{5+l} \left(\text{Nivel De Escolaridad}_{l,\,n}\right) \Biggr) \beta_a. \end{split}\]