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análisis. Por último, Demir et al. (2020) encontraron que tanto la inclusión financiera como
la presencia de plataformas Fintech contribuyen significativamente a reducir la desigualdad
en todos los niveles de ingresos. Esto motiva el análisis de los fenómenos tecnológicos y
financieros que impulsan a los países a prosperar económicamente. Por lo tanto,
incorporaremos variables que capturen el tamaño y el nivel de desarrollo de los mercados
bursátiles de los países, como el vencimiento promedio de los bonos corporativos, la
capitalización bursátil en relación con el PIB y el volumen de emisiones de bonos
corporativos en relación con el PIB.
Sobre la base de trabajos anteriores, Jon Frost (2020) examinó cómo estos factores
influyen en la adopción global de Fintech y sugirió que la difusión de Fintech no es lineal
entre países debido a factores como el nivel de ingresos y el estado de desarrollo. También
identificó la demanda insatisfecha de crédito de los bancos tradicionales como un
importante impulsor de la adopción de Fintech. Aunque el trabajo de Frost no analiza
cuantitativamente estos factores, proporciona un análisis general de la industria y las
perspectivas futuras basadas en el escenario actual. Tanto Cornelli (2020) como Claessens
et al. (2018) basan sus estudios econométricos en regresiones de panel, que también
consideramos útiles e incorporaremos como procedimiento central en nuestro trabajo. Para
contribuir a estas investigaciones, estudiaremos explícitamente cómo interactúan las
variables seleccionadas en función de la región y el nivel de ingreso de un país. Frost
(2020) destaca el impacto variable de las variables en el crédito Fintech según la región y el
nivel de ingresos de un país.
¿Cuáles son los principales factores que contribuyen al desarrollo desigual de las
tecnologías Fintech entre países, donde algunos países experimentan prosperidad en esta
industria mientras que otros no? Este análisis se centrará en las variables específicas
seleccionadas en las especificaciones del modelo para determinar la combinación de un
modelo y las variables apropiadas que puedan explicar y comprender con precisión el
entorno ideal para Fintech. Esta sección describirá principalmente las variables
independientes que se incluirán en los modelos de panel. Nuestra aportación a la literatura
existente en este campo pasa por incorporar nuevas variables que no han sido ampliamente
estudiadas ni cuantificadas en informes anteriores sobre la industria Fintech.
Estas variables independientes incluyen inflación, capital, control de capital, edad
de la población, acceso a la telefonía móvil y educación., las variables que ya se han
estudiado a fondo en las investigaciones existentes incluyen la densidad de cajeros
automáticos, el índice de regulación, el índice de Lerner para la competencia bancaria, la
emisión de bonos corporativos como porcentaje del PIB, el vencimiento promedio de los
bonos corporativos y la relación entre el mercado de valores y el PIB. PIB. La siguiente
tabla proporciona una descripción cualitativa de las variables independientes que se
incorporarán a los modelos, el objetivo general de estas variables es capturar toda la gama
de variabilidad en el crédito Fintech.