1. El sector financiero y su importancia en el crecimiento económico

Uno de los objetivos de la política económica es favorecer el aumento de la producción de bienes y de la prestación de servicios en un país y la adquisición de los mismos, es decir, el crecimiento económico, ya que éste, directa e indirectamente, se relaciona con el bienestar de la población. Los bienes y servicios se producen u ofrecen a partir de la combinación de los factores de producción por lo que el capital, el trabajo, las habilidades empresariales y la tierra se convierten en elementos fundamentales de análisis para modelar el crecimiento económico. Adicionalmente, se ha identificado que influyen en el crecimiento económico de un país la estabilidad política, las instituciones, las leyes, el gobierno, las relaciones con otros países y, del que nos ocupamos en este trabajo, el sistema financiero (^{La Porta, 1997}; ^{Khalifa, 2002}; ^{Honohan, 2004} y ^{Ang, 2008} entre otros).

De acuerdo con ^{Levine (1997)} las funciones de los sistemas financieros que impulsan el mejoramiento de las condiciones de vida de la sociedad son:

La contribución del sistema financiero al crecimiento económico probablemente sería mayor cuanto más amplio fuera el conjunto de instrumentos financieros disponibles e instituciones financieras en operación y mientras más se apegaran a las reglas de la libre competencia (^{Goldsmith, 1963}). Recientemente se han realizado varios estudios empíricos que permitieron identificar una relación positiva entre el sistema financiero y el crecimiento económico, entre los que se encuentran King y ^{Levine (1993)} , ^{Beck, Demirgüc-Kunt y Levine (2004)} y ^{Rodríguez y López (2009)}, entre los más destacados.

Igualmente, se ha encontrado evidencia que respalda que el mayor desarrollo de un sistema financiero es consecuencia de una mayor riqueza en los países, lo cual acelera el crecimiento económico pues facilita el financiamiento para la creación de nuevas empresas y el financiamiento externo de las ya existentes (^{Demirgürc-Kunt y Levine, 2001:11}). Si bien la literatura teórica y empírica citada anteriormente ha estudiado la relación entre desarrollo del sector financiero y crecimiento económico, no se ha profundizado en la relación entre sector financiero y desarrollo de la sociedad. Por ello en este trabajo, se busca avanzar en este vacío de información como aproximación al desarrollo económico de una sociedad, el nivel de pobreza, que puede considerarse una variable inversa.

En un documento de trabajo del Banco Mundial, ^{Claessens y Feijen (2006)} señalan haber encontrado una relación negativa entre el crecimiento del PIB per cápita y la pobreza, la que también está relacionada con la educación, la salud y la igualdad de género. Cuando el PIB per cápita crece como resultado del desarrollo financiero los hogares se benefician de mayores ingresos y pueden consumir e invertir más, lo que se reflejará en el bienestar del hogar en términos de nutrición, cuidado de la salud y mayor educación. En la investigación también se identifican los canales a través de los cuales un sistema financiero eficiente puede incidir en el crecimiento económico, como se muestra en la Figura 1.

Fuente: ^{Claessens y Feijen, 2006}.

Figura 1 Desarrollo financiero y los canales de crecimiento del PIB Per Cápita. 

Si el sistema financiero de un país influye positivamente en su crecimiento económico, entonces es fundamental asegurar que toda la población tenga acceso a los servicios y productos financieros disponibles. Con esta perspectiva, una corriente de pensamiento surgida hace poco tiempo que ha cobrado auge entre los organismos públicos mundiales es la inclusión financiera, la cual ha sido impulsada fuertemente también por el gobierno de México y el sistema financiero nacional.

Sin embargo, existen dudas sobre este concepto y su importancia para resolver los problemas de rezago económico en algunas regiones del país, las cuales se originan a partir de los siguientes hechos: por una parte se ha señalado que una de las funciones más importantes del sistema financiero es asignar de forma eficiente los recursos excedentes hacia donde hacen falta, pero el desempeño de nuestro sistema financiero en relación con esta función ha sido deficiente (^{Avalos y Trillo, 2006: 11}), en parte debido a que en muchos casos no se puede asignar los recursos porque quienes los necesitan no cumplen con los requisitos para obtener un crédito, lo que algunos identifican como una segmentación de mercado (^{Rivera y Rodríguez, 2007: 42}). Otro motivo por el cual los que necesitan recursos no los reciben, por lo menos de instituciones financieras como los bancos, consiste en que en la actualidad dichas instituciones prefieren invertir en valores gubernamentales que en proyectos productivos. Por otra parte, los esfuerzos para hacer que los servicios y productos financieros estén disponibles para actividades productivas, en un horizonte de largo plazo ha venido en deterioro (^{Rivera y Rodríguez, 2007: 50}) y aunque recientemente el acceso a los servicios financieros se ha ampliado por medio de los corresponsales bancarios, los efectos identificados eran modestos (^{Peña y Vázquez, 2012}).

Una estrategia adicional para ofrecer servicios y productos financieros específicamente a la población con bajos ingresos, o que trabajan en el sector informal, o que viven en zonas rurales consiste en la creación de instituciones de microfinanzas, de las que se ha dicho además que pueden contribuir a la disminución de la pobreza; aunque este objetivo adicional no ha sido notorio aún en nuestro país. Si bien se han mencionado algunos obstáculos para mejorar el desempeño del sistema financiero mexicano, deben mantenerse los avances logrados hasta el momento y diseñarse estrategias adicionales para lograr el objetivo de aumentar el número de personas con acceso a los productos y servicios financieros a fin de elevar su nivel de bienestar.

2. La inclusión financiera en México: su importancia y su medición.

El nivel de los servicios financieros existentes en un país puede medirse a través de distintos indicadores, por ejemplo, la relación crédito privado/producto interno bruto o la relación M2/producto interno bruto. El nivel de los servicios financieros medido así, por alguno de estos indicadores, se conoce como profundización financiera.

Recientemente, con un impulso de los organismos financieros internacionales, se ha popularizado el concepto de inclusión financiera, asociado con un conjunto de indicadores que tratan de medir más ampliamente la profundidad financiera de las economías. De acuerdo con el Center for Financial Inclusión, este concepto se refiere a una situación en la que las personas tienen acceso a un conjunto de instrumentos financieros de calidad, provistos a precios accesibles, en una manera conveniente, con un respeto por su dignidad de clientes (^{CFI, 2009a}). Estos instrumentos y servicios de calidad comprenden medios de pago, ahorros, créditos y seguros (^{CFI, 2009b}). ^{Demirguc-Kunt y Klapper (2012)} publicaron los resultados del primer análisis de la Global Financial Inclusion Database (Global Findex). Este fue un proyecto financiado por la Fundación Bill y Melinda Gates con el objetivo de conocer el uso que hace la gente de los servicios financieros. Para ello construyeron indicadores con datos obtenidos en encuestas aplicadas a más de 150,000 adultos durante 2011, a lo largo de 148 países de ingresos altos, medios y bajos.¹ Los indicadores fueron clasificados en cuatro conjuntos: cuentas formales, ahorro, crédito y seguros. El conjunto de indicadores de cuentas formales permite medir principalmente la frecuencia y la forma de acceder a las cuentas,² así como conocer el tipo de cuenta, es decir, si la cuenta es personal o de negocios, si es de nómina o para recibir apoyos del gobierno o remesas; el conjunto de indicadores relacionados con el ahorro permite conocer el número de personas que tienen una cuenta de ahorro en alguna institución financiera formal; los indicadores de crédito se enfocan en las fuentes de financiamiento: formales o informales, en el destino del crédito y en el uso de tarjetas de crédito; mientras que los indicadores relacionados con los seguros se refieren a la protección para el cuidado de la salud y para la agricultura, principalmente, con que cuenta la población.

En el Gráfica 1 se muestra el valor que tiene el indicador de porcentaje de población adulta con cuenta en una institución financiera formal (IFF) para algunos países de Latinoamérica y el Caribe. Los datos revelan una condición de valores bajos para México en algunos de los indicadores relacionados con la inclusión financiera, muy por detrás de países comparables en tamaño de su economía, como Argentina y Brasil e incluso de otros más pequeños como Costa Rica.

Fuente: Elaboración propia con datos de Global Financial Inclusion Database, disponibles en http://databank.worldbank.org/data/views/variableselection/selectvariables.aspx?source-=global-findex

Gráfica 1 Proporción de la población adulta con cuenta en una institución financiera formal (IFF), con cuenta de ahorro y con tarjeta de crédito. 

En el Gráfica 2 se muestra el porcentaje de población adulta que contaba con algún préstamo en el momento de la encuesta, así como la fuente del crédito, que puede ser formal o informal. En el caso de México se puede observar que la mayoría de las personas con crédito lo ha conseguido de fuentes informales destacando, como en casi todos los países incluidos, que la familia y los amigos son la principal fuente de financiamiento.

Fuente: Elaboración propia con datos de Global Financial Inclusion Database, disponibles en http://databank.worldbank.org/data/views/variableselection/selectvariables.aspx?source=global-findex

Gráfica 2 Población adulta con algún préstamo, según fuente. 

En los últimos años, dada esta evidencia empírica, el gobierno de México emprendió una estrategia para aumentar la inclusión financiera de su población, la cual comenzó cuando México, por medio de la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV), organismo dependiente de la Secretaría de Hacienda y Crédito Publico, adquirió su membresía a la Alianza para la Inclusión Financiera, institución que cuenta con el respaldo del Center for Financial Inclusion. Los pasos que se dieron para impulsar esta estrategia fueron, en primer lugar, establecer una definición de inclusión financiera apropiada para nuestro país, la cual quedó contenida en el Acuerdo por el que se crea el Consejo Nacional de Inclusión Financiera, publicado el 3 de octubre de 2011 en el Diario Oficial de la Federación, donde se menciona que la inclusión financiera “comprende el acceso y uso de servicios financieros bajo una regulación apropiada que garantice esquemas de protección al consumidor y promueva la educación financiera para mejorar las capacidades financieras de todos los segmentos de la población” (^{Diario Oficial de la Federación, 03/10/2011}).

Paralelamente, a partir de un diagnóstico elaborado por el ^{Center for Financial Inclusion (2009b)} se propuso un conjunto de indicadores para medir el grado o nivel de inclusión financiera para México. El cálculo de los valores de los indicadores lo realizó la Comisión Nacional Bancaria y de Valores a partir de la información de los intermediarios financieros. Como resultado de este trabajo se han publicado seis reportes de inclusión financiera de 2009 a 2015 y en 2012 se levantó la primera Encuesta de Inclusión Financiera (^{Instituto Nacional de Estadística y Geografía, 2012}) representativa a nivel nacional.

Los resultados encontrados para México no fueron muy alentadores, pues se encontraron importantes diferencias entre entidades y municipios respecto a su nivel de inclusión financiera. Con base en los datos de la ENIF 2012 se presenta el Cuadro 1 que compila los resultados más importantes de este instrumento. Los argumentos más importantes a los resultados encontrados, que impiden que el alcance de la inclusión financiera sea más amplio, fueron:

Si a lo anterior le agregamos que 70% de los trabajadores mexicanos recibe menos de $5,000 pesos mensuales como ingreso por su trabajo y que 97.7 era empleado, obrero, jornalero, peón, trabajador por su cuenta o sin pago, entonces podría decirse que una parte significativa del total de estas personas por su nivel de ingresos está excluida de los servicios financieros o es muy limitada su participación. Más del cincuenta por ciento de la población adulta no usa los servicios financieros, mayormente en localidades menores a 15,000 habitantes, lo que sugiere una asociación positiva entre urbanidad e inclusión financiera,³ así como una relación negativa indirecta entre inclusión financiera y pobreza,⁴ tal como se muestra en el Gráfica 3. Sin embargo, es claro que no puede establecerse una relación lineal inversa estricta entre pobreza e inclusión financiera, pues existen numerosos municipios en donde la pobreza es baja y no se presenta alta inclusión financiera. Esto sugiere que existen otros factores que la explican. Uno de estos factores es la geografía, la cual de manera indirecta puede cuantificarse por medio de la influencia que sobre un municipio tienen los municipios vecinos, es decir, los efectos espaciales de la inclusión financiera y el desarrollo económico propio de cada municipio.

Fuente: Elaboración propia con datos del RIF 4, Censo de Población y Vivienda 2010 y CONEVAL.

Gráfica 3 Inclusión financiera, urbanidad y pobreza en los municipios de México. 

En la literatura sobre economía regional se señala que si los datos para el análisis son de corte transversal, es necesario incluir variables relacionadas con el espacio geográfico para identificar si existe alguna relación entre unidades geográficas cercanas pues “todo está relacionado con todo lo demás, pero las cosas cercanas están más relacionadas entre sí que las cosas distantes” (^{Tobler, 1970}). Un argumento importante en este sentido es el reconocer que no se trata de problemas identificados de manera aleatoria en el espacio geográfico, sino que tras la exploración de los patrones espaciales se puede identificar trampas de pobreza de tipo espacial, en donde regiones completas pueden padecer dicha condición y los esfuerzos locales difícilmente podrán ayudar a mejorar las condiciones o tendrán consecuencias limitadas. Consecuentemente, es necesario ampliar el estudio de la relevancia de la inclusión financiera y su impacto en el desarrollo económico mediante la consideración de la dimensión espacial para entender mejor las diferencias que existen entre las unidades de análisis y proponer estrategias más efectivas de política económica que atiendan los rezagos de las regiones más necesitadas.

Como una evidencia de la espacialidad de los problemas de desarrollo en los municipios de México, se presenta en la Figura 2 la distribución de la proporción de pobres a nivel municipal en el territorio nacional, en donde se observa que en el sur y sureste del país se registran elevados niveles de pobreza de manera generalizada, mientras que en el norte del país esa condición tiene un nivel más bajo. Este comportamiento guarda una relación importante con el presentado en ^{Pérez Akaki y Fonseca (2015)}, quienes construyeron un índice municipal de inclusión financiera basado en la metodología Chakravarty y Pal (2010) y cuya distribución en el territorio mexicano se presenta en la Figura 3.

Fuente: Elaboración propia con datos de CONEVAL.

Figura 2 Distribución espacial de la pobreza municipal en México, 2010. 

Fuente: ^{Pérez Akaki y Fonseca, 2015}.

Figura 3 Inclusión financiera municipal en México, 2011. 

3. Análisis espacial de la inclusión financiera y la pobreza municipal en México

Las teorías sobre crecimiento económico con base en el sector financiero sostienen que para salir de la pobreza es necesario aumentar los servicios y productos financieros, en combinación con otras estrategias como aumentar el nivel educativo, la oferta de servicios básicos y de salud (^{Lustig, 2004}). Así, es posible construir un modelo empírico para estudiar la relación entre ambas variables.

Para analizar dicha relación se propuso un modelo empírico que incluye el acceso a sucursales del sector financiero como la banca comercial, la banca de desarrollo, entidades de ahorro y crédito popular y las cooperativas. Adicionalmente, como variables de control se incluyeron tasa de analfabetismo, porcentaje de población que se dedica a las actividades primarias y el nivel de ruralidad de las unidades geográficas, que en este caso corresponden a municipios. El modelo incluye variables relacionadas con el espacio como la densidad poblacional y la distancia de cada municipio respecto al municipio que representa la capital de su estado. Si bien el indicador de distancia es lineal, representa una primera aproximación al posicionamiento de cada unidad político-administrativa respecto a su referente regional (estatal).⁵

En la propuesta de un modelo espacial se considera como hipótesis que la pobreza de los municipios contiguos es un factor que explica la pobreza en un municipio en particular, es decir, que se trata de un factor sistémico regional. Un análisis de la Figura 2 permite identificar que la pobreza no se distribuye aleatoriamente en los municipios del país, sino que existen regiones donde la pobreza se concentra y guarda una relación con los municipios vecinos, conformando regiones de pobreza. Para verificar dicha hipótesis se propone la medición de la I global de Moran, estadístico que mide la correlación espacial entre vecinos de un indicador para unidades territoriales.⁶

Para su cálculo se requiere la estimación de una matriz de pesos espaciales (también llamada de rezagos espaciales) que se representa por W, la cual es un instrumento que registra las interdependencias entre las unidades geográficas analizadas. W es una matriz cuadrada no estocástica cuyos elementos w_ij reflejan la intensidad de la interdependencia existente entre cada par de unidades territoriales i y j, que tiene la siguiente forma:

(1)

Los pesos espaciales que contiene la matriz se pueden definir de varias maneras pero en todas se requiere que dichos pesos sean finitos y no negativos. En el Cuadro 2 se muestran los criterios para la identificación de las regiones vecinas con adyacencia física.

Una de las definiciones más utilizadas es la que se refiere al concepto de contigüidad física de primer orden, donde w_ij es igual a 1 si las regiones i y j son físicamente adyacentes o a 0 en caso contrario (se asume por definición que w_{i i} = 0). El criterio de vecindad que se utilizó en nuestro análisis fue el reina o queen. Para obtener la I de Moran del porcentaje de pobres a nivel municipal en México para 2010 se utilizó el software GeoDa y su estimación global y local se muestra en la Figura 4. El valor obtenido para la I de Moran (0.681596) es significativo y positivo, lo que muestra evidencia de correlación espacial positiva municipal en la variable pobreza.

Fuente: Elaboración propia con datos de CONEVAL.

Figura 4 Concentración espacial de la pobreza municipal en México, 2010 I global de Morán: 0.681596. 

La expresión territorial de la correlación municipal de la pobreza en México permite la identificación de agrupaciones regionales (clusters) de alta y baja pobreza, así como combinaciones de alta-baja y baja-alta pobreza. El estadístico que permite dicha medición espacial es la Ii de Moran (I local de Moran), la cual se presenta en la Figura 4 donde se confirma que la pobreza municipal no está distribuida de forma aleatoria en el territorio mexicano, sino que forma regiones, lo que sugiere que las políticas que la atiendan deberían considerar esa concentración espacial.

Previamente ^{Pérez Akaki y Fonseca (2015)} habían identificado la concentración espacial de la inclusión financiera en México, además de la existencia de una relación espacial entre inclusión financiera municipal y pobreza de los municipios vecinos. Sin embargo, no se trata de un modelo explicativo, sino de una correlación estadística en donde se incorpora el espacio, por lo que cuando quiere cuantificarse una relación causal entre la inclusión financiera y la pobreza en el análisis territorial, es necesario construir un modelo de regresión espacial. Entre ellos se encuentran el modelo de rezago espacial (spatial lag) y el modelo de error espacial (spatial error), en los cuales es necesario trabajar con la matriz de vecindades W que permite incorporar las influencias mutuas entre las unidades espaciales. Respecto de las pruebas para contrastar las estructuras de dichos modelos Anselin y Rey (^{Moreno y Vayá, 2000}) concluyen que las basadas en el principio de multiplicadores de Lagrange son las mejores para detectar el esquema adecuado de dependencia espacial presente en los datos.

5. Regresión espacial para la pobreza municipal y la inclusión financiera

A continuación se estiman los dos modelos clásicos de regresión espacial, rezagos y errores espaciales, los cuales se compararan con el modelo clásico de regresión lineal. Los modelos especiales pueden identificarse con las ecuaciones siguientes:

(2)

(3)

(4)

donde ρ representa el coeficiente de rezago espacial, λ el coeficiente de error espacial y W la matriz de pesos espaciales discutida previamente. En el caso del modelo de rezago espacial, le corresponde λ = 0 mientras que para el modelo con errores espaciales el coeficiente ρ = 0⁷

La matriz de variables independientes (X) en el modelo incorpora los siguientes indicadores:

Los resultados del modelo estimado se presentan en el Cuadro 3, donde se presentan 6 regresiones, 3 que utilizan la inclusión financiera total y 3 regresiones adicionales en las que la inclusión financiera se presenta por medio de los subíndices de acceso y uso. Adicionalmente se comparan en cada caso los modelos de regresión simple, errores espaciales y rezago espacial. Debido a que solo se mantuvieron en el cuadro las variables relevantes, existen espacios en blanco en algunas de ellas, mientras que en los coeficientes que si aparecen se tiene un nivel de significancia superior al 99%.

Como puede observarse en el Cuadro 3, todos los modelos estimados a escala municipal sobre el territorio nacional muestran una alta significancia. Esta mejora sustancialmente al introducir los modelos espaciales y ligeramente al separar la inclusión financiera en sus componentes. Adicionalmente, los modelos de errores espaciales superan ligeramente a los de rezago espacial, evidenciando que existen algunos otros elementos no incluidos en las regresiones que explican el comportamiento de la pobreza en el territorio nacional.

Dada la relevancia estadística de los rezagos espaciales, es importante destacar el efecto que ejerce en la pobreza de un municipio la pobreza de los vecinos. Ello implica que aun cuando se realicen inversiones de importancia para combatir la pobreza en algunos de ellos, existen factores implícitos inherentes a un conjunto de municipios que comparten vecindad que deberán ser identificados y resueltos para que las estrategias de combate a la pobreza y desarrollo económico tengan mejores resultados.

El análisis de las variables de control en el modelo evidenció que los signos son los esperados: positivo para el caso de analfabetismo, ruralidad y actividades primarias y negativo para densidad y distancia. Adicionalmente, en todos los casos se identificó una relación negativa importante entre la inclusión financiera y la pobreza de los municipios mexicanos, en los cuales se tiene signo negativo con alta significancia (mayor a 99%), tanto en los modelos espaciales como en el modelo clásico.

Entre los subíndices de acceso y uso de la inclusión financiera, resultó ser de mayor utilidad para disminuir la pobreza el de acceso, pues en el análisis el subíndice de uso resultó positivo en el caso de la estimación de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y no resultó significativo en el caso del modelo de rezagos espaciales, mientras que en el modelo de errores espaciales tuvo el signo esperado (negativo) y fue estadísticamente significativo.

Para comprender el comportamiento de las variables de inclusión financiera (acceso y uso), pobreza municipal y su distribución espacial, en la Figura 5 se presenta un mapa condicional que las vincula y permite apreciar su patrón de comportamiento.

Fuente: Elaboración propia.

Figura 5 Mapa condicional de pobreza e inclusión financiera uso y acceso. 

Las tonalidades azules representan niveles bajos de pobreza, mientras que los rojos representan altos niveles de pobreza municipal. El eje X representa a la variable Inclusión financiera de uso, mientras que el eje Y representa la variable Inclusión financiera de acceso. Cada columna y reglón esta graduada, de tal manera que podría decirse que se identifican niveles bajos, medios y altos de inclusión financiera por uso en las columnas y por acceso en los renglones.¹⁰

Claramente, los niveles altos de pobreza se identifican preferentemente en los municipios del sur y sureste de México, los cuales intersectan con niveles bajos de inclusión financiera de acceso y uso. Este resultado confirma los resultados encontrados en el modelo econométrico e ilustra la manera en la que se organizan los municipios según este conjunto de variables de interés.

Finalmente, se destaca que en los modelos espaciales, tanto los parámetros de rezagos como de errores espaciales resultaron relevantes y con los signos esperados, mejorando estos últimos el nivel de ajuste del modelo de regresión en todos los casos. La pobreza de los municipios vecinos es una característica relevante para entender la pobreza de cada municipio además que el error espacial sugiere la presencia de otras variables espaciales necesarias para explicar mejor esta variable dependiente

5. Conclusiones

El sistema financiero puede tener gran relevancia para impulsar el crecimiento económico de los países, así como para explicar las diferencias en el desarrollo entre regiones al interior de un país. Las funciones que desde la teoría se han identificado serian igualmente valiosas en los entornos urbanos y rurales, así como en las regiones de especialización en actividades primarias, secundarias y terciarias. Sin embargo, desde la economía regional se sabe que existen diferencias importantes entre las regiones, lo cual puede resultar en comportamientos diferentes, a veces incluso contrarios a lo predicho teóricamente.

Con herramientas de análisis estadístico espacial, en este trabajo se exploró sobre la relevancia de la inclusión financiera sobre la pobreza municipal, en un esfuerzo por entender de mejor manera la relación entre estas variables cuando el espacio se vuelve una variable explicita en el análisis. Los resultados mostraron que es importante incluir dicha dimensión en el análisis, por lo que es necesario concebir de manera más amplia, en términos de territorio, las soluciones que a dichas problemáticas puedan diseñarse.

Se identificó además que la inclusión financiera es relevante, pero no tanto cuando se construyeron subíndices de uso y acceso. La expectativa es que el uso de instrumentos financieros tuviera una relación más relevante con la reducción de la pobreza, pero no pudo sostenerse en el análisis de los municipios del país. En parte este resultado negativo sobre el uso podría explicarse por la deficiencia en la medición del uso, que está relacionado con el número de contratos, no con las transacciones realizadas por ejemplo, lo que sería una medida más apropiada. Por el contrario, resultó relevante la presencia de sucursales, corresponsales y puntos de venta (subíndice de acceso).

El ejercicio puede extenderse incluyendo mediciones más recientes para poder cuantificar el dinamismo del sector financiero y su influencia para mejorar las condiciones de vida de la sociedad mexicana. Igualmente, es necesario contar con mayores detalles sobre la actividad financiera que permitan medir de mejor manera su impacto en la economía del país.