Los avances tecnológicos y la mayor autonomía en la toma de decisiones financieras están provocando que las futuras generaciones de profesionistas enfrenten, cada vez a más temprana edad, situaciones que ponen en riesgo su estabilidad económica (Garg y Singh, 2018). De acuerdo con Osorno y Hernández (2021), la facilidad de acceso a productos y servicios financieros sin la debida capacitación tiene una relación directa con la vulnerabilidad económica. Lo anterior explica en parte el incremento a nivel global de la proporción de estudiantes universitarios con sobreendeudamiento temprano (Denegri et al., 2017). Además, estas generaciones se están encontrando, al egresar, con una creciente precarización laboral que exige mayor preparación para usar de manera eficiente los recursos pecuniarios.

En este marco, es importante prestar atención a las preferencias formativas de los jóvenes al iniciar su educación superior. En México, las carreras profesionales con mayor demanda en años recientes, con base en nuevos matriculados, son Derecho y Administración de Empresas, con un 35% conjunto. Este porcentaje se encuentra por encima del nivel medio de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE, 2020). De hecho, el 43% de los egresados en el país en 2020 pertenece a las ciencias sociales y administrativas (Instituto Mexicano para la Competitividad [IMCO], 2021). En contraste, sólo el 5% de los nuevos matriculados elige áreas tales como ciencias naturales, matemáticas, estadística o tecnología, porcentaje menor que la media de la OCDE (2019).

Si bien es cierto que lo anterior puede ser una consecuencia de las necesidades del mercado laboral y de las vocaciones profesionales de los jóvenes mexicanos, es evidente la preferencia por carreras de moderado perfil tecnocientífico y exigencia cuantitativa. No obstante, las habilidades adquiridas con este perfil y nivel de exigencia, familiarizan al individuo con el desarrollo de cálculos numéricos, el razonamiento lógico o el contraste de resultados, lo que constituye, a priori, una herramienta para la toma de decisiones (incluso cotidianas), por lo que cabe suponer que su presencia pueda incidir favorablemente en el proceso de alfabetización financiera (AF).

De acuerdo con Chen y Volpe (1998), el nivel de AF en los universitarios está condicionado por la instrucción académica con la que cuentan¹, y en ello incide el grado de escolaridad, el área disciplinar e incluso el aprovechamiento académico (García et al., 2021). Por su parte, Cabrera-Baquedano et al. (2022), encuentran que la modelación matemática contribuye a un mejor aprendizaje en el campo financiero. Asimismo, Klapper et al. (2015), en su reporte sobre el estado de la AF alrededor del mundo, sugieren que la AF aumenta con la edad y los ingresos, pero especialmente con el nivel educativo cuando este contempla el desarrollo de habilidades de razonamiento lógico y matemático.

En aras de un mejor entendimiento del estado de la educación financiera² en el ámbito universitario, resulta conveniente partir de un diagnóstico con una perspectiva que vaya más allá de las fronteras nacionales, ante la semejanza de los problemas sociales y económicos de muchas sociedades contemporáneas.

En esta investigación, de corte descriptivo, enfoque cuantitativo y diseño no experimental, se utilizó información de estudiantes de la Universidad Autónoma de Baja California⁴ (UABC). Las facultades que colaboraron en el proyecto fueron Ciencias Químicas e Ingeniería (FCQI), que presenta el perfil más tecnocientífico dentro de los considerados; Economía y Relaciones Internacionales (FEyRI), con una visión económico-político-diplomática; Medicina y Psicología (FMyP), enfocadas en la prevención, promoción y recuperación de la salud; Derecho (FD), por la cual se establecen e implementan las normas de convivencia entre individuos y se resuelven los conflictos entre estos; y Humanidades y Ciencias Sociales (FHyCS), donde se estudia al individuo como ente social.

A estas facultades pertenecen 18 licenciaturas, que durante el primer semestre de 2021 tuvieron 1441 estudiantes en 7.° u 8.° semestre (etapa terminal de las carreras, salvo en el caso de medicina), lo cual constituye la población objeto de estudio. Lo anterior representa un conjunto disciplinar mínimo aceptable y una variabilidad suficiente entre licenciaturas del ámbito tecnocientífico y humanístico.

Para el cálculo del tamaño muestral se fijó un nivel de confianza del 95%, un nivel de error de 5% y una desviación estándar de 12.4 (con base en los datos poblacionales). Lo anterior, arrojó un tamaño de muestra ajustado de 420 estudiantes. El cuestionario, del que se obtuvieron 437 respuestas, se envió por correo electrónico en abril de 2021 al total de la población estudiada.⁵

Para contar con un indicador del grado de exposición de la población estudiantil a la formación financiera y cuantitativa, en línea con las hipótesis planteadas, se crean las variables nfi y ncu . La primera contabiliza y codifica, en cada carrera, el número de asignaturas que incluyen contenido financiero (con o sin enfoque técnico o cuantitativo). La segunda hace lo propio con las asignaturas de tipo cuantitativo (pero no financiero). La Tabla 1 muestra el criterio empleado en este proceso.⁶

Tabla 1

Asignaturas con contenidos del área financiera (cuantitativas o no cuantitativas) *	nfi	Asignaturas con contenidos de tipo cuantitativo (no financieras) *	ncu
Ninguna	0	Ninguna	0
1	1	De 1 a 2	1
2	2	De 3 a 6	2
3 o más	3	7 o más	3

Nota: * Con base en los programas de unidades de aprendizaje de los planes de estudio.

La Tabla 2 enumera las facultades y carreras consideradas, así como los planes de estudio que cursaban los participantes. Se especifican, además, los niveles nfi y ncu , de acuerdo con lo expuesto en la Tabla 1 ⁷, así como la distribución de la muestra por carrera.

Tabla 2

Facultad	Licenciatura (abreviatura)	Plan de estudios	nfi	ncu*	nfi + ncu	Muestra (%)
FCQI	Ingeniería Química (LIQ)	2009-2	1	3	4	6.16
	Químico Farmacobiólogo (LQF)	2014-2	0	2	2	5.48
	Ingeniería en Computación (LIC)	2009-2	1	3	4	3.20
	Ingeniería Industrial (LII)	2007-1	2	3	5	7.31
FEyRI	Economía (LE)	2018-1	3	2	5	3.20
	Relaciones Internacionales (LRI)	2018-1	1	1	2	5.94
	Administración Pública y Ciencias Políticas (LPP)	2018-1	1	1	2	5.02
FMyP	Medicina (LM)	2010-1	0	1	1	4.57
	Nutrición (LN)	2017-2	0	1	1	3.42
	Psicología (LP)	2010-2	0	2	2	5.94
FD	Derecho (LD)	2015-2	0	0	0	18.04
FHyCS	Ciencias de la Comunicación (LCC)	2011-1	0	1	1	7.08
	Asesoría Psicopedagógica (LAP)	2014-2	0	1	1	6.16
	Filosofía (LF)	2006-2	0	0	0	1.60
	Historia (LH)	2005-2	0	1	1	4.11
	Sociología (LS)	2011-2	0	2	2	3.20
	Docencia de la Lengua y Literatura (LLL)	2014-2	0	1	1	4.79
	Docencia de la Matemática (LDM)	2014-2	0	3	3	4.79
	Total					100.0

Nota: * Se observa que cuando 𝑛𝑐𝑢=0, también 𝑛𝑓𝑖=0 (pero no a la inversa), por lo que un 𝑛𝑐𝑢=0 implica la ausencia de asignaturas de tipo cuantitativo y financiero en el programa.

Para el cálculo del IAF en la población estudiada se replicó el instrumento presentado en el Anexo 1 de Del Río et al. (2019), el cual permite cuantificar los subíndices descritos (como se describe en la sección 1.1) a través de la respuesta a un conjunto de preguntas. A través de la suma de las puntuaciones obtenidas en los tres subíndices se construye el IAF , bajo la siguiente regla: de 0 a 7 puntos para conocimiento financiero ( CnF ) mediante siete preguntas; de 0 a 9 puntos para comportamiento financiero ( CmF ) a través de ocho preguntas; y de 1 a 5 puntos para actitud financiera ( AcF ) por medio de una sola pregunta. Se tiene entonces que IAF = CnF + CmF + AcF (que va de 1 a 21). Para una interpretación más intuitiva, los valores obtenidos tanto de los subíndices como del índice se normalizan a 100, con base en las siguientes transformaciones: IAF N = 100 * IAF / 21 , CnF N = 100 * CnF / 7 , CmF N = 100 * CmF / 9 y AcF N = 100 * AcF / 5 . El índice se puede representar entonces como:

AcF N = 100 * AcF / 5

Por otra parte, el nivel autopercibido de AF ( APAF ) resulta de la respuesta a la pregunta ¿Cómo califica su nivel de alfabetización financiera?, cuyas respuestas posibles en una escala de 1 a 3 (donde 1 es bajo, 2 es medio y 3 es alto) permiten el tratamiento estadístico (Muñoz et al., 2020). Además, para poder probar las hipótesis de investigación, el instrumento incorporó preguntas de índole sociodemográfica y económica.

Los valores del IAF N se clasifican en altos, medios y bajos para hacerlos comparables con la información sobre autopercepción. Para lo anterior, se asume una distribución normal, por la cual, existe un umbral inferior dado por UI = X ¯ - DT / 2 , y uno superior dado por US = X ¯ - DT / 2 , donde X ¯ y DT son, respectivamente, la media aritmética y la desviación estándar de los valores muestrales. Se clasifican como bajos los valores iguales o menores que UI y como altos, los valores iguales o mayores que US . Asimismo, se consideran como medios los valores que estén entre los dos umbrales. Dado que a nivel nacional X ¯ = 58.2 y DT = 12.4 , es posible afirmar que UI = 52.1 y US = 64.5 .

Con la información de los niveles autopercibidos y observados a nivel individual, se calculan diversos estadísticos de tendencia central y de dispersión para cada una de las carreras, con la intención de hacer análisis comparativos de los porcentajes de estudiantes por nivel autopercibido y observado de AF, así como la puntuación por subíndice e índice de AF, controlando por las magnitudes relevantes de nfi y ncu , que permitan identificar relaciones empíricas entre las variables.

Por último, se estima una regresión por MCO tomando como variable dependiente el nivel observado de AF, con la intención de indagar si, como sugieren algunos autores, existe evidencia de asociación entre algunas variables sociodemográficas y socioeconómicas con dicho nivel, una vez incorporadas en el análisis las variables relacionadas con la formación financiera y cuantitativa.

El análisis de los datos permite identificar algunos hábitos financieros de la población estudiada. Se encontró que el 70% de la comunidad estudiantil ahorra una parte de sus ingresos y que sólo el 29% cuenta con tarjeta de crédito; estos números son muy similares a los sugeridos por Osorno y Hernández (2021) y Chiñas-Valencia et al. (2017), quienes además advierten que al menos una tercera parte del ahorro se hace a través de mecanismos informales. Por otro lado, el uso del dinero en efectivo es preferido frente a otras modalidades de pago por el 53% de este segmento de la población, valor significativamente inferior al 95% reportado por Banamex y UNAM (2014) o el 94% encontrado por Chiñas-Valencia et al. (2017). Lo anterior podría deberse al acelerado incremento de las opciones digitales de pago y a la facilidad de acceso a dispositivos móviles que, en tan solo una década, han hecho cambiar los hábitos en el uso del efectivo. Asimismo, un 69% del estudiantado gasta más de lo que ingresa, este desequilibrio se soluciona, principalmente, tomando de los ahorros, pidiendo prestado a amigos o familiares, a través de deuda bancaria o empeñando bienes. Por último, el 34% contaba con algún tipo de crédito al momento de contestar la encuesta.

En las tablas 3, 4 y 5 se presenta, respectivamente, para cada una de las carreras, el porcentaje de estudiantes por nivel autopercibido de AF, el porcentaje de estudiantes por nivel observado de AF y la puntuación media por subíndice e índice de AF. En las tablas se destaca en negritas los valores por encima de la media muestral por cada nivel (primera columna por la derecha). Además, por medio de un mapa de calor en escala de grises se representa el valor conjunto de nfi y ncu de cada carrera (ver Tabla 2).

Tabla 3

		FCQI				FEyRI			FMyP			FD	FHyCS							Media
		LIQ	LQF	LIC	LII	LE	LRI	LPP	LM	LN	LP	LD	LCC	LAP	LF	LH	LS	LLL	LDM
APAF	Alto	14	8	0	19	7	4	14	0	0	0	3	3	4	0	0	0	0	0	5
	Medio	47	17	42	57	86	46	41	35	29	35	61	28	33	25	33	36	44	22	44
	Bajo	39	75	58	24	7	50	45	65	71	65	36	69	63	75	67	64	56	78	51
Total		100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100

Tabla 4

		FCQI				FEyRI			FMyP			FD	FHyCS							Media
		LIQ	LQF	LIC	LII	LE	LRI	LPP	LM	LN	LP	LD	LCC	LAP	LF	LH	LS	LLL	LDM
IAF N	Alto	33	33	42	43	57	31	50	25	36	15	30	25	15	25	17	43	22	11	31
	Medio	52	34	42	33	29	35	27	35	36	35	37	34	33	50	39	29	33	67	36
	Bajo	15	33	16	24	14	35	23	40	28	50	33	41	52	25	44	28	45	22	33
Total		100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100	100

Tabla 5

		FCQI				FEyRI			FMyP			FD	FHyCS							Media
		LIQ	LQF	LIC	LII	LE	LRI	LPP	LM	LN	LP	LD	LCC	LAP	LF	LH	LS	LLL	LDM
Subíndice e índice de AF	CnF N	58	44	61	59	76	53	61	56	47	39	50	48	37	53	45	49	46	41	51
	CmF N	60	60	61	64	61	57	63	56	63	57	59	57	55	58	55	61	52	60	59
	AcF N	69	75	70	68	63	65	66	64	69	65	68	64	64	75	60	80	64	69	67
	IAF N	61	58	63	63	67	57	63	58	59	53	58	56	51	60	53	62	53	56	58

De la Tabla 3 destaca que la proporción de estudiantes que tiene una alta autopercepción siempre es menor que la del resto de niveles, y que sólo FCQI y FEyRI tienen carreras con porcentajes superiores al promedio en este nivel, lo que evidencia un sesgo a la izquierda en su distribución (con 13 de 18 valores por debajo del valor medio). Por otro lado, destaca que en todas las carreras de FMyP y FHyCS la población se percibe mayoritariamente con nivel bajo y siempre muy por encima de los valores medios. Este nivel tiene una distribución sesgada a la derecha (con 12 de 18 valores por encima del valor medio). LE fue la carrera con el menor porcentaje de percepción baja.

Por su parte, la Tabla 4 muestra que el 36% del estudiantado de último año pertenece al nivel observado de AF ( IAF N ) medio, seguido de 33% en nivel bajo y 31% en nivel alto. Esta menor frecuencia del nivel alto tiene congruencia con lo encontrado por autores como Moreno-García et al. (2017), Pérez et al. (2018), Arévalo et al. (2018) o González (2020)), entre otros.

De igual modo, se encuentra que sólo FCQI y FEyRI cuentan con al menos la mayoría de las carreras por encima del promedio en el nivel alto, y en FMyP y FHyCS la mayoría está por encima del promedio en el nivel bajo. Comparando las tablas 3 y 4 se puede conjeturar que, en todas las licenciaturas el nivel alto de AF está infrapercibido, mientras que en el 88.9% de estas el nivel bajo de AF está suprapercibido.

En materia de subíndices e índice, se aprecia en la Tabla 5 que las carreras con mayor puntuación en conocimiento financiero, LE, LIC y LPP, cuentan efectivamente con algún tipo de formación financiera; esta relación ya había sido destacada por Chen y Volpe (1998). Adicionalmente, en el subíndice de comportamiento financiero las más altas son LII, LN y LPP, mientras que en el subíndice de actitud financiera sobresalen LS, LQF y LF (la más “humanista” de las tres ternas). Por otro lado, tres de las cuatro carreras de FCQI estuvieron por encima de la media en todos los subíndices y en el IAF N , en tanto que las tres carreras de FEyRI estuvieron por encima de la media en conocimiento, pero por debajo en actitud. Por último, destaca que cinco licenciaturas de diversas facultades estuvieron por debajo de la media en conocimiento, pero por encima en comportamiento y actitud.

En la Tabla 5 se aprecia también que en la mayoría de las carreras las puntuaciones más bajas se presentan en conocimiento financiero¹⁰ y que este subíndice se muestra más “concentrado” que el resto con base en su coeficiente de curtosis. Además, el conocimiento y la actitud muestran mayores niveles medios y una distribución sesgada a la izquierda. A nivel agregado, la misma tabla, muestra que la licenciatura con mayor IAF N es LE de FEyRI, seguida de LIC y LII de FCQI, aunque, por facultad, el nivel más alto lo ostentan las ingenierías. Lo anterior coincide con Osorno y Hernández (2021), quienes dan más peso al comportamiento que al conocimiento financiero; no obstante, en el presente trabajo la mayor puntuación media la obtuvo la actitud.

La lectura de las tablas 3, 4 y 5 pone en evidencia que, de acuerdo con Ramírez y Barragán (2018), el nivel de instrucción financiera y de formación cuantitativa sí inciden en cómo las personas se perciben en este campo, pero también que la autopercepción y confianza tienen un papel relevante en el nivel observado de AF.

Todo lo anterior sugiere que podría existir algún tipo de efecto compensatorio entre el conocimiento, por un lado, y el comportamiento y la actitud, por otro. De esta forma, la predisposición a tener un comportamiento adecuado y a tomar decisiones convenientes en el ámbito financiero podría desarrollarse por diversas vías, entre las que se encuentra el conocimiento específico en el área.

De forma complementaria la Tabla 6 presenta, a través de una matriz de contingencia, los niveles de AF autopercibida y observada. De la tabla se deriva que el 42% de la comunidad estudiantil tiene una percepción correcta de su nivel de AF (valores de la diagonal principal); el 12% muestra un nivel por debajo de su percepción (valores por encima de la diagonal principal) y el 46% supera, en la práctica, su percepción (valores por debajo de la diagonal principal).

Tabla 6

Nivel autopercibido	Nivel observado
	Alto	Medio	Bajo	Total
Alto	3.0	1.5	0.9	5.4
Medio	18.1	16.8	9.2	44.1
Bajo	9.8	18.1	22.6	50.5
Total	30.9	36.4	32.7	100

Con el propósito de brindar elementos para comparar las distribuciones porcentuales de estudiantes por niveles de AF según reciban o no formación financiera o cuantitativa se presenta la Tabla 7.

Tabla 7

Nivel	nfi = 0					Nivel	ncu = 0
	Alto	Medio	Bajo	Total			Alto	Medio	Bajo	Total
Autopercibido	2	41	57	100		Autopercibido	3	60	37	100
Observado	26	36	38	100		Observado	30	37	33	100
Nivel	nfi > 0					Nivel	ncu > 0
	Alto	Medio	Bajo	Total			Alto	Medio	Bajo	Total
Autopercibido	12	52	36	100		Autopercibido	6	40	54	100
Observado	41	37	22	100		Observado	31	36	33	100

A partir del análisis comparativo de la información de la tabla se pueden hacer tres afirmaciones. Primero, que en todos los casos los porcentajes de los niveles medios y bajos observados de AF son menores que los autopercibidos, mientras que los porcentajes observados de nivel alto son mayores que los autopercibidos. Se confirma entonces que el estudiantado suele infrapercibir sus competencias financieras.

Segundo, que los porcentajes de niveles medios y bajos de AF, tanto autopercibidos como observados, son mayores que los altos, excepto en el caso de los niveles observados cuando existe formación financiera. Lo anterior permite aseverar que la mayoría de la población estudiantil no cuenta ni se percibe con alto desempeño financiero salvo cuando ha recibido formación financiera.

Tercero, que los porcentajes de nivel alto, tanto autopercibidos como observados, siempre son mayores cuando está presente algún tipo de formación, que cuando esto no ocurre, pero que la diferencia es menos significativa en el caso de la formación cuantitativa. Se confirma así que este tipo de formaciones contribuyen a aumentar los niveles autopercibidos y observados de AF.

Se encontró, también, que el 76.9% de aquellos con autopercepción baja pertenece a una de las 12 licenciaturas con nfi = 0 y 18.1% a una de las dos licenciaturas con nfi = ncu = 0 . De lo anterior se deduce que la contribución media de cada licenciatura sin formación financiera a la autopercepción baja es de 6.4%, mientras que la de aquellas que no contemplan ninguno de estos tipos de formación es de 9.1%. Asimismo, el 78.3% de aquellos con niveles observados bajos se forma en carreras con nfi = 0 , mientras que 24.1% lo hace en licenciaturas con nfi = nicu = 0 . Luego, la contribución media de cada programa educativo sin formación financiera a los niveles observados bajos es de 6.5%, mientras que la de aquellos que no contemplan ninguna de las formaciones es de 12.1%.

Sobre lo mencionado destacan dos cosas. Primero, que la contribución media de un programa educativo con nfi = ncu = 0 al nivel autopercibido u observado bajo (de hecho, a cualquier nivel), siempre es mayor que la de uno solo con nfi = 0 ; sin embargo, la contribución incremental por ausencia de formación cuantitativa de carácter no financiero es menor que la que produce la ausencia de formación financiera. Segundo, que la carencia de este tipo de contenidos tiene mayor efecto en el nivel alcanzado que en el autopercibido. Estos hallazgos representan una prueba de asociación entre, por una parte, la formación financiera y cuantitativa incorporada en las licenciaturas y, por la otra, entre el nivel autopercibido y observado de AF.

Además de lo hasta aquí expuesto, para evaluar el efecto de variables como sexo, edad, situación laboral, estado civil, autonomía en la generación de ingresos propios¹¹, nivel de ingresos¹², relación teoría/práctica en las licenciaturas¹³, así como el grado de contenidos financieros y cuantitativos, en el nivel observado ( IAF N ), se estima una regresión por MCO. Los resultados se muestran en la Tabla 8.

Tabla 8

Variable	Coeficiente	Error estándar	Estadístico t	p-value
Nivel de ingreso	3.6567***	1.2529	2.9187	0.0037
Autonomía en la generación de ingresos	-1.1346*	0.6073	-1.868	0.0624
APAF	6.4162***	1.0661	6.0185	0.0000
Relación teoría/práctica	-0.3262*	0.1793	-1.8199	0.0695
nfi	2.3356**	1.1038	2.11599	0.0349
Intercepto	49.055***	3.8854	12.6256	0.0000
F =22.696		n =437

Nota: ***, ** y * indican que la variable es significativa al 1, 5 y 10%, respectivamente. Debido a la conformación de la variable, el signo del coeficiente de autonomía en la generación de ingresos debe ser interpretado en sentido inverso.

La interpretación de los estimadores indica que, conforme mayor es el nivel de ingresos y la autonomía en la generación del ingreso propio, el nivel de AF tiende a ser mayor. Por otro lado, independientemente de la estructura causal subyacente, se manifiesta una asociación directa entre la autopercepción y el nivel observado de AF. Asimismo, mientras mayor es la razón horas teóricas/horas prácticas (es decir, entre menos peso tiene la formación práctica) en el programa de licenciatura menor es el grado de AF. Por último, la formación financiera también muestra una relación positiva con el nivel de AF. La regresión tuvo un R 2 = 0.208 . Se probó, además, la ausencia de multicolinealidad¹⁴ y autocorrelación.¹⁵

Similar a lo encontrado por Denegri et al. (2017), los factores demográficos no parecen significativos en la determinación del nivel de AF¹⁶; ni siquiera la edad, que Arellano et al. (2014), Beltrán y Gómez (2017), García (2021) o Klapper et al. (2015) sí habían encontrado relevante. Asimismo, los aspectos socioeconómicos parecen tener poca incidencia en el grado de AF (Beltrán y Gómez, 2017; Denegri et al., 2017; Osorno y Hernández, 2021) salvo por aquellos relacionados con el ingreso, algo que ya había sido destacado por Antonio-Anderson et al. (2020), García (2021) y Klapper et al. (2015).

Si bien econométricamente la formación matemática no resultó significativa en la presente investigación, la evidencia conjunta encontrada sólo permite afirmar que, de los dos tipos de formación, la financiera resulta más relevante. En este sentido, los resultados de la presente investigación están parcialmente alineados a los de Beltrán y Gómez (2017), Cabrera-Baquedano et al. (2022), Chen y Volpe (1998) y Klapper et al. (2015), en cuanto a la imposibilidad de descartar la existencia de una relación del aprendizaje de la AF con el nivel educativo y el área disciplinaria.

En este trabajo se analizó la relación entre, por una parte, la formación financiera y cuantitativa que reciben durante su educación superior los estudiantes próximos a egresar y, por la otra, su nivel autopercibido y observado de alfabetización financiera (AF). Se indagó, además, el efecto de algunas condiciones sociodemográficas y económicas en los niveles de AF.

Es posible afirmar que la falta de formación financiera durante los estudios profesionales incide tanto en los niveles autopercibidos como observados de AF. Además, la AF se muestra menos sensible a la falta de formación cuantitativa que a la de formación financiera. Por otra parte, estas diferencias en la educación financiera parecen responder más al perfil académico y a aspectos económicos que a las características sociodemográficas de la población. Asimismo, hay elementos para pensar que la población estudiantil podría estar compensando algunas carencias en conocimientos financieros a través del fortalecimiento de otros componentes de la educación financiera en los cuales pueda tener más control (tales como el comportamiento, pero, sobre todo, la actitud).

En la búsqueda de la formación integral, las instituciones de educación superior deben hacer valer su papel protagónico a través de acciones que lleven al desarrollo de hábitos financieros sanos entre la comunidad estudiantil. Brindar conocimientos relacionados con la cultura y educación financiera a través de talleres, foros o conferencias, pero, sobre todo, por medio de la integración en el currículo universitario como eje transversal, podría ayudar a mejorar las perspectivas de futuro de la población joven.

Este trabajo contribuye a este campo del conocimiento al calcular un indicador de la formación financiera y cuantitativa en el ámbito de la educación superior, diferenciando entre niveles autopercibidos y observados, lo que anteriormente se había estudiado de forma agregada o con delimitaciones poco precisas. Además, se hace un análisis de las relaciones y contrastes entre los componentes del índice de alfabetización financiera.

Aunque algunos trabajos han abordado el efecto de la formación cuantitativa en la educación financiera y la diferenciación entre AF autopercibida y observada en el entorno universitario, lo han hecho de manera independiente y se han circunscrito al análisis de una o pocas licenciaturas, generalmente de áreas disciplinarias afines entre sí. Si bien es cierto que este trabajo presenta limitaciones en el tipo de muestreo realizado, constituye un esfuerzo investigativo por interrelacionar todos los elementos enumerados para un conjunto diverso de carreras universitarias.

Por último, es importante mencionar que, específicamente entre los 18 y 23 años, período en el que con más frecuencia se cursa una carrera universitaria, sólo el 28% de la población joven en México puede presumir de contar con algún grado aprobado en educación superior (INEGI, 2021). Lo anterior permite dimensionar el tamaño real del problema de una baja AF. Este trabajo ha pretendido llevar a una mejor comprensión de los retos y oportunidades en materia de AF de un grupo privilegiado de jóvenes próximos a concluir su carrera profesional. Sin embargo, por cada uno de estos jóvenes existen otros tres que no van a ingresar a una institución de educación superior, pero sí estarán expuestos a los costos de malas decisiones financieras.