Vol.8, Núm. 1, ENEro-Abril 2024

La percepción del empresario PyME acerca del

conocimiento nanciero: inversión y crédito.

e SME Entrepreneur's Perception of Financial

Knowledge: Investment and Credit

Felipe de Jesús Pozos Texon

Carlos Javier Gasca Caballero

Juan Antonio Pinilla Rodríguez

Luz Estela Contreras Valenzuela

Recibido: 13/12/2023

Revisado: 27/12/2024

Aceptado: 29/02/2024

REVISTA RELAYN, Micro y pequeña empresa

en Latinoamérica

Disponible en: https://iquatroeditores.org/

revista/index.php/relayn/index

https://doi.org/10.46990/relayn.2024.8.1.1499

Resumen

El objetivo del presente artículo es comprender

cómo los empresarios de pequeñas y medianas

empresas (pyme) perciben el conocimiento nan-

ciero por medio de las Tecnologías de la Informa-

ción y la Comunicación (TIC) para que de esta

forma tomen decisiones que benecien a sus com-

pañías. Mediante encuestas, se estudió, en materia

de sus conocimientos, sobre la inversión y el cré-

dito. Entre los hallazgos, se detectó que los em-

presarios creen que este conocimiento nanciero

les ha ayudado a acceder y utilizar los servicios

nancieros; sin embargo, se encontró que existe

una relación compleja entre la percepción del co-

nocimiento nanciero y el acceso y uso de los ser-

vicios nancieros. Se concluye que la complejidad

se debe a factores como la educación nanciera, la

experiencia empresarial y el contexto económico.

Palabras clave:

Conocimiento nanciero, educación nanciera,

pyme, servicios nancieros, TIC.

Abstract

e objective of this article is to understand how

entrepreneurs of small and medium-sized en-

terprises (SMEs) perceive nancial knowledge

through Information and Communication Tech-

nologies (ICT) so that they can make decisions

that benet their companies. Surveys were used

to study their knowledge of investment and cre-

dit. Among the ndings, it was detected that en-

trepreneurs believe that this nancial knowledge

has helped them to access and use nancial servi-

ces; however, it was found that there is a complex

relationship between the perception of nancial

knowledge and the access and use of nancial ser-

vices. It is concluded that the complexity is due to

factors such as nancial education, business expe-

rience and economic context.

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Keywords:

Financial knowledge, nancial education, SMEs, nancial services, ICT.

Introducción

La investigación se centra en comprender cómo los empresarios de pymes

perciben el conocimiento nanciero y cómo lo utilizan en sus empresas

para afrontar los retos del mercado y estar vigentes en un ambiente de alta

competencia comercial.

El estudio es tratado como no experimental, lo que signica que

las variables se observaron tal como ocurren, sin algún tipo de manipu-

lación. Los resultados muestran relaciones complejas entre las variables

originales, lo que hace necesario analizar las relaciones en la construcción

de variables canónicas.

La encuesta reveló que los empresarios creen que poseen expe-

riencia nanciera en inversiones y crédito, lo que les ha ayudado a acceder

a servicios nancieros.

Revisión de la literatura

En México, se argumenta que la cultura nanciera está limitada por fac-

tores como el nivel socioeconómico, género, edad, educación y costum-

bres individuales. Sin embargo, según una encuesta de Lechuga y Carreón

(2021) a 150 personas de 18 a 30 años, en su mayoría estudiantes y traba-

jadores, 80 % demostró un conocimiento adecuado en nanzas. Más de 65

% planica sus ingresos y gastos considerando ahorro o inversión. Aunque

muchos no usan productos nancieros por desconocimiento, los respon-

sables de las pymes, a pesar de la falta de información, toman decisiones

cruciales para su consumo y ahorro a corto y largo plazos. Además, son

conscientes de factores de riesgo como la devaluación, las tasas de interés,

la inversión extranjera, la competitividad y los acuerdos comerciales in-

ternacionales.

A partir de la crisis sanitaria originada por la propagación global

del coronavirus (SARS-CoV-2) desde principios de 2020, se tuvo un fuerte

impacto en la economía mundial. Las pymes han experimentado caídas

en la oferta y demanda del mercado, oscilando entre 13 y 52 %, afectando

signicativamente la inversión y el consumo. Estas empresas enfrentan de-

safíos operativos y nancieros, como escasez de suministros, disminución

de ingresos y cambios negativos en su ujo de ingresos y gastos. Factores

como el aumento de precios, reducción de personal, disminución de sala-

rios, cierres temporales o denitivos de establecimientos, contribuyen a la

desaparición de las pymes. La falta de educación nanciera, reejada en la

escasa participación en el mercado formal, los malos hábitos nancieros

y el desconocimiento de derechos y obligaciones son un factor clave (Le-

chuga y Carreón, 2021).

Pozos Texon, et.al. La percepción del empresario PyME acerca del conocimiento nanciero: inversión y crédito.

Código JEL: M1 Administración de empresas

La investigación se centra en la generación de conocimiento

por medio de preguntas inteligentes que establecen modelos cualitativos

o cuantitativos para comprender las relaciones causales en el fenómeno

estudiado. Surge la pregunta sobre ¿cómo es que los empresarios de las

pymes perciben y utilizan el conocimiento nanciero generado en las ins-

tituciones de educación superior (IES), así como la transferencia de este

conocimiento mediante tecnologías? El estudio busca denir un modelo

teórico causal que identique variables determinantes en el desarrollo de

la investigación, centrándose en la variable inicial del conocimiento nan-

ciero y su aplicación mediante la tecnología. La visualización preliminar

se presenta en la Figura 5.1.

Figura 5.1

El conocimiento nanciero y su forma de aplicación

Fuente: elaboración propia.

Teniendo en cuenta estas consideraciones, es importante estu-

diar la comprensión y valoración del conocimiento nanciero del empre-

sario, lo que podría serle útil en su rutina diaria.

Las pymes son clave en el sector empresarial mexicano (Ortiz

et al., 2018). La actual crisis económica genera presión y temor sobre el

futuro nanciero, lo que origina la toma de decisiones equivocadas. Las

políticas públicas a escala mundial promueven el acceso y la participación

de las pymes en los mercados globales debido a sus benecios económicos,

como la generación de empleo y su contribución signicativa al producto

interno bruto (PIB). Las instituciones nancieras priorizan la oferta de

créditos tradicionales como principal opción para las pymes, buscando

ampliar la gama de productos nancieros disponibles para este sector (Va-

llejo y Martínez, 2016).

Pequeña y mediana empresa (pyme)

En México, las pymes han sido impulsoras de pequeños y medianos nego-

cios, tradicionalmente proveedores de productos y empleos. En este sen-

tido, 92.9 % son microempresas, 5.9 % pequeñas, 1 % medianas, mientras

que sólo 0.2 % son grandes (Baltodano-García y Leyva-Cordero, 2020).

La brecha nanciera en las pymes, según el World Bank Group

(2017), se debe a dicultades para acceder a los mercados de capitales.

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Esta brecha incluye una limitada disponibilidad de fondos o costos ele-

vados (brecha de oferta) y falta de conocimiento sobre las opciones -

nancieras y las implicaciones de la deuda (brecha de conocimiento). El

comportamiento nanciero de las pymes está inuenciado por su tamaño

y sector. Los propietarios tienden a preferir formas de nanciamiento que

minimicen la intervención en su empresa, priorizando ahorros persona-

les, recursos internos y deuda a corto o mediano plazos, y evitando nuevos

accionistas, en línea con la teoría de la jerarquía nanciera (Purnima et al.,

2021).

La mayoría de las empresas en México carece de respaldo ope-

rativo y enfrenta dicultades en la obtención de recursos estatales o cré-

ditos institucionales para la innovación, limitando su desarrollo económi-

co. La falta de tecnología y estructuras organizativas ecientes afectan su

desempeño. Cuando carecen de recursos, recurren a prácticas operativas

inecientes o a mercados nancieros informales con costos elevados. En

el mejor escenario, dependen de créditos a corto plazo de proveedores con

recursos insucientes, impidiendo la consideración de proyectos a largo

plazo y mejoras tecnológicas (Peraza et al., 2020).

Percepción

De acuerdo con Hang & Wang, los empresarios de las pymes a menudo

toman decisiones estratégicas a través de un proceso menos complejo en

comparación con las grandes empresas, con preferencia por horizontes

a corto plazo y una limitada consideración de las implicaciones a largo

plazo, especialmente en las nancieras que enfrenta diariamente (Hang &

Wang, 2012). El análisis de esta variable se justica, ya que el cuestionario

de la investigación recopilará información sobre la percepción del empre-

sario de las pymes en temas nancieros. Para comprender cómo perciben

el uso de la tecnología, se explora el constructo de percepción. Este enfo-

que ayuda a evaluar la usabilidad del modelo de aceptación tecnológica

(TAM). Se destaca que la percepción de la importancia de la usabilidad

es crucial en el desarrollo de soware, considerándose una característica

clave de calidad (Verity Consulting, 2022).

Transferencia de conocimiento nanciero

En Latinoamérica, la situación económica es favorable para la inclusión

nanciera, con un aumento de 3.7 % en el PIB en el cuarto trimestre de

2022. Los sectores primarios crecieron 6 %, los terciarios 3.7 %, y los se-

cundarios 3.2 %; este entorno macroeconómico propicio sugiere oportu-

nidades signicativas para iniciativas de desarrollo, así como crecimiento

social y económico, respaldadas por la inclusión nanciera. Esto se pre-

senta como un momento crucial dada la evolución en políticas, economía,

tecnología y aspectos sociales, marcando un cambio trascendental e histó-

rico para la región (Rave y Jiménez, 2014).

La evidencia sugiere que los mercados nancieros se están vol-

viendo más accesibles para el pequeño inversor a escala mundial, debido a

Pozos Texon, et.al. La percepción del empresario PyME acerca del conocimiento nanciero: inversión y crédito.

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los nuevos productos y servicios nancieros que apoyan la economía em-

presarial. En 2015, la crisis nanciera comenzó con un aumento del crédi-

to al consumo y de los préstamos hipotecarios en los países latinoamerica-

nos. Los individuos que poseían tarjetas de crédito o títulos de hipotecas

de alto riesgo tenían la libertad de elegir el monto de su préstamo: otros

servicios nancieros, incluidos préstamos de día de pago, casas de empeño

y préstamos sobre títulos de automóviles, préstamos de devolución de im-

puestos y alquiler con opción a compra (Lusardi y Mitchell, 2014).

Metodología

El estudio es no experimental, ya que no se busca la manipulación en las

variables independientes para que con ello se modique el efecto en las

variables dependientes, éstas se observarán tal cual suceden. La investi-

gación explora la percepción de los empresarios de pymes sobre la trans-

ferencia de conocimiento nanciero por medio de las TIC. Siguiendo el

enfoque de Johan et al. (2021), se adopta un procedimiento que inicial-

mente es descriptivo y luego se convierte en explicativo. La metodología

es transversal, recopilando datos en un solo momento del estudio (Johan,

Rowlingson, & Appleyard, 2021).

La investigación se aborda desde el enfoque cuantitativo y se

busca medir la percepción del microempresario. Con ello, se busca probar

lo que establecen las hipótesis de trabajo H1 y H3, que son las siguientes.

H1: Hay una correlación signicativa entre el conocimiento

sobre inversiones, con el uso y acceso a los servicios y productos nancie-

ros en materia de inversiones.

H3: Hay una correlación signicativa entre el conocimiento

sobre crédito, con el uso y acceso a los servicios y productos nancieros en

materia de crédito.

Donde H1 será el constructo 1 denominado conocimiento -

nanciero sobre inversión, uso y accesibilidad; para H3 será el constructo 3

nombrado conocimiento nanciero sobre crédito.

Figura 5.2

Hipótesis 1 y 3

Fuente: elaboración propia.

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La determinación de la muestra tuvo que ajustarse, pasando

de una muestra probabilística de poblaciones nitas a un muestreo por

conveniencia, debido a obstáculos recurrentes encontrados a lo largo del

estudio. Para demostrar si H1 y H3 son ciertas o se tiene evidencia para

rechazarlas, en primer término, se busca el coeciente de correlación y el

coeciente de determinación (R y R2) (Rosal, 2017):

Ho: ρ= 0; Ha: ρ≠0 Ec. (1)

La correlación canónica se representa como ρ (rho) entre las va-

riables X y Y, donde las hipótesis nula y alternativa (H0 y H3) aplican para

todos los casos. La hipótesis estadística incluye una hipótesis nula (H0) y

una hipótesis alternativa (Ha) sobre el coeciente de correlación (ρ) entre

dos variables. H0 sostiene que el coeciente de correlación es cero, indi-

cando la ausencia de relación lineal.

Ho1: ρX1…n; Y1…n = 0 y Ha1: ρ X1...n; Y1…n ≠ 0 Ec. (2)

Ho3: ρX3…n; Y3...n = 0 y Ha3: ρ X3…n; Y3...n ≠ 0 Ec. (3)

Estas funciones son modelos estadísticos que investigan la co-

nexión entre X1 y xn, y entre Y1 e yn. La hipótesis nula de H01 sugiere que

no existe una relación lineal signicativa entre las variables X1 y zn, como

lo indica el coeciente de correlación (ρ) entre ellas, que es cero.

Sin embargo, Ha1 sugiere que el coeciente de correlación en-

tre X1 y zn, o para cada variable en cuestión, no es cero. Esta teoría está

respaldada por otra observación. Según esta hipótesis, existe una fuerte

relación lineal entre los diferentes conjuntos de variables. Por lo tanto, la

prueba de bondad de ajuste se compone de lo siguiente.

χ^2,gl(n-1) ,_ α=0.05 Ec. (4)

La prueba de bondad está diseñada para comprobar si un con-

junto de datos coincide o corresponde con distribuciones de probabilidad

teóricas arbitrarias. Por medio de las matemáticas, esta prueba permite

comparar la distribución empírica de los datos con su distribución teóri-

ca esperada. La hipótesis puede ser probada mediante la estadística Λ de

Wilks, en donde:

Ec. (5)

En la expresión anterior, Λ (lambda) varía entre 0 y 1, y los va-

lores cercanos a 0, son evidencia en contra de H0. Una aproximación de

gran utilidad basada en la conocida distribución χ2 es la propuesta por

Bartlett. Como siguiente etapa, en caso de no contar con suciente evi-

dencia para rechazar H0. Donde λ_1=ρ_1^2 , esto es, que la primera raíz

característica realmente representa el cuadro de la correlación canónica

Pozos Texon, et.al. La percepción del empresario PyME acerca del conocimiento nanciero: inversión y crédito.

Código JEL: M1 Administración de empresas

entre las primeras dos variables canónicas; es decir, las combinaciones

lineales de las variables originales, y así sucesivamente con las restantes

raíces características.

Validación del test

Para interpretar los datos, se realizó un análisis de conabilidad del ins-

trumento utilizando el coeciente alfa de Cronbach (AC). Este coeciente,

que oscila entre 0 y 1, evalúa la consistencia interna y conabilidad del

instrumento. Un AC cercano a 1 indica mayor abilidad, considerando

valores superiores a 0.80 como respetables (Quero, 2010), aunque algu-

nos aceptan valores mayores a 0.70. El AC mide la homogeneidad de las

preguntas, promediando las correlaciones entre los ítems, y su resultado

establece el grado en que la aplicación repetida del instrumento produce

resultados consistentes.

1+ (N -1)*

∂

Ec. (6)

Donde: N = Número de ítems (o variables latentes); = es la co-

rrelación media entre los ítems.

Resultados

Subconstructo 1

H01: No hay una correlación signicativa entre el conocimiento sobre in-

versiones, con el uso y acceso a los servicios y productos nancieros en

materia de inversiones. En su forma estadística, se representa mediante la

siguiente ecuación:

H01: ρX1; Y1, Y2 = 0 y Ha1: ρX1; Y1, Y2 ≠ 0 Ec. (7)

Del soware Statistica, al invocar de la biblioteca de programas

el análisis de correlación canónica, se obtuvieron los siguientes resultados

para el primer subconstructo denominado conocimiento, uso y facilidad

en materia de inversiones.

Tabla 5.1

Descripción del coeciente de correlación R (subconstructo 1)

Resumen análisis canónico

Canonical R: 0.86820 Chi²(50)= 80.508 p= 0.00405

Núm. de variables 5 10

Indicadores de las variables Conjunto izquierdo Conjunto derecho

Varianza extraída 100.000 % 73.1070 %

Redundancia total 51.0800 % 29.9366 %

Fuente: elaboración propia.

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REVISTA RELAYN, 2023, 8(1), Enero-Abril, ISSN: 2594-1674

En términos generales, encontramos que en la alta signican-

cia estadística de X1 y las combinaciones lineales de Y1 y Y2 existe una

correlación de 0.86820; el valor de χ2= 80.508 con 50 grados de libertad

y el p-valor 0.00405 dan evidencia que conrma esta asociación. Por ello

(0.00405), nos permite rechazar H0 de este primer subconstructo 1. En

consecuencia, se puede armar que existe una conexión entre las variables

que resultan de las combinaciones lineales que maximizan la explicación

de la variabilidad presente con las variables independientes y dependien-

tes.

Dado que el número de variables implicadas en el conjunto de

menor dimensión es 5, se concluye que el número de variables canónicas

es también 5. La totalidad de la varianza en el conjunto X1, representada

por las combinaciones lineales de INVCON1 a INVCON5, alcanza 100

%, con una redundancia de 51.0800 %. En el conjunto Y1 y Y2, las com-

binaciones lineales de INVUSO1 a INVUSO5 e INVFAC1 a INVFAC5

extraen 73.1070 % de la varianza, con una redundancia de 29.9366 %. En

términos de redundancia, este valor indica el porcentaje que un conjunto

tiene en relación con el otro y viceversa. En este contexto, el conjunto X1

muestra una redundancia de 51.08 % respecto al conjunto Y, mientras que

el conjunto Y1 y Y2 exhibe una redundancia de 29.9666 % en relación con

el conjunto X1.

En el análisis de correlaciones lineales, se ha observado que

prácticamente 100 % de las correlaciones son positivas, sugiriendo que

son conceptos intrínsecamente asociados. Especícamente, el conjunto

X1 abarca cinco indicadores relacionados con el conocimiento en materia

de inversiones (5 factores), Y1 se enfoca en el uso y aplicación (5 facto-

res), y Y2 se reere a la facilidad para acceder a los productos y servicios

nancieros en el ámbito de la inversión (5 factores); todo ello dentro del

subconstructo de conocimiento, uso y facilidad. En este contexto, se des-

tacan correlaciones signicativas entre los factores, como la correlación

entre INVCON3 (en las instituciones nancieras se realizan inversiones

en valores bursátiles) e INVUSO1 (ha realizado o utilizado alguna vez al-

gún tipo de servicios nancieros en materia de inversiones que ofrecen

las instituciones nancieras), la cual arroja un coeciente de correlación

lineal de 0.513325.

La comparación entre el indicador INVCON1 (opinión sobre

el conocimiento de productos y servicios nancieros en inversiones ofre-

cidos por las instituciones nancieras) e INVUSO4 (participación direc-

ta o por medio de algún familiar en inversiones en fondos de inversión

proporcionados por instituciones nancieras) revela un coeciente de

correlación lineal de 0.555651. Del mismo modo, la correlación lineal en-

tre INVCON2 (inversiones con pagarés a plazo jo realizadas por insti-

tuciones nancieras) e INVUSO4 (participación directa o por medio de

algún familiar en inversiones en fondos de inversión proporcionados por

instituciones nancieras) muestra un coeciente de correlación lineal de

0.535073.

Pozos Texon, et.al. La percepción del empresario PyME acerca del conocimiento nanciero: inversión y crédito.

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En esta primera formulación, se evidencia que las variables IN-

VCON1, INVCON2 e INVCON3 presentan las correlaciones más signi-

cativas con INVUSO1 e INVUSO4. Esto sugiere que, según la percepción

del empresario, su conocimiento en asuntos nancieros, especialmente en

inversiones, inuye en la utilización de servicios nancieros relacionados

con inversiones. El análisis canónico, al considerar una combinación de

efectos positivos y negativos, proporciona una explicación de 42.5085 %

del fenómeno estudiado. Este patrón se repite hasta la quinta raíz, la cual

explica la totalidad de la varianza asimilable en el estudio.

Basándonos en los resultados obtenidos, se observa una explica-

ción aceptable de las variaciones en el constructo 1 mediante los eigenva-

lores del conjunto 1 a 3 (42.5085 + 32.4919 + 18.3715), alcanzando un total

de 93.3719 %. Además, con los coecientes de correlación canónica (R =

0.86820 y R² = 0.7537665), un valor de χ² (50) = 80.508 con ρ = 0.000405

y lambda prime de 0.062279, 0.252927 y 0.596738, en los primeros tres

conjuntos, existe evidencia signicativa para rechazar la hipótesis H01.

Subconstructo 3

H03: No hay una correlación signicativa entre el conocimiento sobre cré-

dito, con el uso y acceso a los servicios y productos nancieros en materia

de crédito.

Del soware Statistica, al invocar de la biblioteca de programas

el análisis de correlación canónica, se obtuvieron los siguientes resultados

para el subconstructo denominado conocimiento, uso y facilidad en ma-

teria de crédito.

Tabla 5.2

Descripción del coeciente de correlación R (subconstructo 3)

Resumen análisis canónico

Canonical R: 0.87311 Chi²(60)= 93.331 p= 0.00383

Núm. de variables 6 10

Indicadores de las variables Conjunto izquierdo Conjunto derecho

Varianza extraída 100.000 % 73.0714 %

Redundancia total 44.3966 % 29.5179 %

Fuente: elaboración propia.

Si H03 establece que no hay correlación:

Ho3: ρX3; Y5, Y6 = 0

Entonces tenemos evidencia para rechazar H0, ya que el cálculo

sugiere una alta correlación entre las variables estudiadas. En general, en-

contramos que entre las combinaciones lineales de X3 y las combinaciones

lineales de Y5 y Y6 dan evidencia que conrma esta asociación, además,

con alta signicancia estadística (0.00383) para el rechazo de la H0 de este

primer subconstructo 3.

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Como el número de variables involucradas en el conjunto de

menor dimensión son 6, entonces el número de variables canónicas son

6. La varianza extraída por las combinaciones lineales del conjunto X3,

CRECON1 a CRECON6, obtiene 100 % y una redundancia de 44.3966 %,

en tanto que en el conjunto Y5 y Y6 las combinaciones lineales CREUSO1

a CREUSO5 y CREFAC1 a CREFAC5 lograron extraer 73.0714 % de la

varianza y 29.5179 % de redundancia.

En relación con la redundancia, ésta se puede entender como el

porcentaje que tiene un conjunto respecto al otro y viceversa. Esto es que

el conjunto X3 tiene una redundancia de 44.39 % del conjunto Y, y que el

conjunto Y5 y Y6 tiene una redundancia de 29.51 % del conjunto X3.

La mezcla de efectos positivos y negativos del análisis canónico

genera una explicación de 34.4674 % al fenómeno que se estudia y así

sucesivamente hasta la quinta raíz, la cual explica el total de la varianza

asimilable.

Para entender la variable canónica U1 y V1 del subconstructo

3, podríamos decir entonces que el empresario de pymes tiene el conoci-

miento sobre créditos hipotecarios que ofrecen las instituciones nancie-

ras, pero no así para los créditos que ofrecen las instituciones nancieras

en materia de crédito para pymes; dicho de otro modo, desde la óptica de

los empresarios encuestados, si ha pedido un préstamo cualquiera a una

institución nanciera, no sabe sobre los benecios de préstamos a las py-

mes; por lo tanto, termina por atrasarse en los pagos debido a la volatilidad

de las tasas de interés y al alza de ciertos productos y servicios.

En resumen, cabe señalar que una vez que se lograron calcu-

lar los pesos canónicos, esto dio pauta para la construcción de las varia-

bles canónicas, a partir del conjunto X3, y Y5, Y6 de este subconstructo 3.

Mismos pesos canónicos que ayudan a generar U1… U6 y V1… V6, los

cuales, a su vez, describen lo que cada indicador aporta (sea de manera

positiva o negativa) para dichas variables canónicas. Con base en los re-

sultados obtenidos, en donde se pudo observar una aceptable explicación

de las varianzas del constructo 3 con los eigenvalores del conjunto 1 a

3 (34.4674 + 24.1108 + 17.5046), en 76.0829 % y con los coecientes de

correlación canónica (R= 0.87311 y R2 = 0.762323), un valor de χ2 (60) =

93.331 con ρ = 0.00383 y lambda prime de 0.037826, 0.159148 y 0.340981,

en los primeros tres conjuntos, con lo cual se tiene evidencia signicativa

para rechazar la hipótesis H03.

La información previa sugiere que el empresario de pequeña y

mediana empresa (pyme) percibe poseer conocimientos en el ámbito cre-

diticio, lo que le ha beneciado en la obtención de préstamos. No obstan-

te, se reconoce que en ciertos momentos ha experimentado retrasos en el

pago de créditos. No es factible establecer una implicación categórica de-

bido a que los coecientes en las combinaciones lineales resultantes mues-

tran valores tanto positivos como negativos. Sin embargo, al considerar

los resultados derivados del análisis correlacional canónico, se evidencia la

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complejidad de las relaciones entre las variables que contribuyen a la for-

mación de las variables canónicas, a partir de las variables originales X e Y.

Discusión

Se realiza un análisis detallado de dos subconstructos sobre conocimiento,

uso y facilidad en inversiones y créditos en una investigación. Se emplea

un enfoque estadístico, especícamente análisis canónico para evaluar la

relación entre variables en cada subconstructo.

En el subconstructo 1, la hipótesis nula (H01) plantea la falta de

correlación entre conocimiento en inversiones y uso de servicios nan-

cieros. Los resultados del análisis canónico muestran una alta correlación

(R= 0.86820) y un p-valor signicativo (p= 0.00405), rechazando la hipó-

tesis nula. La discusión resalta la importancia del conocimiento nancie-

ro para usar servicios de inversión. En el subconstructo 3, con hipótesis

H03, se analiza el conocimiento sobre crédito y su relación con el uso de

servicios nancieros en ese ámbito. Los resultados revelan correlación sig-

nicativa (R= 0.87311) y p-valor signicativo (p= 0.00383). La discusión

detalla correlaciones especícas, señalando posibles desafíos como atrasos

en pagos.

En resumen, el estudio muestra correlación signicativa entre

conocimiento nanciero y uso de servicios nancieros en inversiones y

créditos para empresarios de pymes. Aunque algunas correlaciones son

positivas y otras negativas, se destaca la complejidad de estas relaciones.

La interpretación cuidadosa de los resultados es esencial para comprender

las complejidades subyacentes en estas variables nancieras.

Conclusiones

En relación con la pregunta acerca de cómo el empresario de pequeña y

mediana empresa (pyme) percibe el conocimiento nanciero generado en

las instituciones de educación superior (IES), y si esto le facilita la com-

prensión, la utilización y el acceso a los servicios y productos nancieros,

se estableció como objetivo evaluar, a partir de la perspectiva del empresa-

rio de pymes, el nivel de conocimiento que posee sobre los temas nancie-

ros generados internamente en las IES. Asimismo, se buscó determinar si

este conocimiento ha inuido positivamente en su capacidad para acceder

a dichos servicios y productos nancieros. En este sentido, los empresarios

encuestados de pymes perciben que su conocimiento en inversiones les ha

beneciado en su uso y acceso. Sin embargo, la complejidad de las relacio-

nes entre las variables se reeja en cargas canónicas positivas y negativas,

lo que impide establecer implicaciones absolutas. El análisis estadístico,

mediante el análisis correlacional canónico, destaca la complejidad en la

construcción de variables canónicas a partir de las originales X y Y. El es-

tudio sugiere que el benecio del conocimiento nanciero es crucial para

la toma de decisiones en el ámbito empresarial pyme. Este conocimiento

permite agregar valor al tomar decisiones sobre ahorro, inversión y gastos.

La capacidad de ordenar las nanzas también se presenta como una habi-

Licencia de Creative Common Atribución-NoComercial-SinDe-

rivadasAtribución 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)https://

creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0

REVISTA RELAYN, 2023, 8(1), Enero-Abril, ISSN: 2594-1674

lidad fundamental, involucrando el conocimiento de ingresos, pagos y el

manejo adecuado de los excedentes.

Es así que conociendo la situación de la educación y el conoci-

miento nanciero de los empresarios de las pymes, queda evaluar sobre

la eciencia de la toma de decisiones que realizan y sobre el impacto que

podría tener en áreas tales como eciencia operativa, gestión de riesgos,

cumplimento normativo, planicación estratégica y desarrollo de la em-

presa.

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Sobre los autores

Profesor investigador en la Universidad Cristóbal Colón, México.

ORCID: https://orcid.org/0009-0004-1580-3479

Profesor investigador en la Universidad Cristóbal Colón, México,

ORCID: https://orcid.org/ 0009-0009-3039-7858

Profesor investigador en la Universidad Cristóbal Colón, México,

ORCID: https://orcid.org/0009-0008-2930-9825

Profesora investigadora en la Universidad Cristóbal Colón, México,

ORCID: https://orcid.org/0009-0005-6171-1433