Digital Financial Literacy and Household Wealth among Financially Disadvantaged Generation Z in Malaysia: Evidence from a UTAUT-Based Model

Resumen Técnico: Alfabetización Financiera Digital y Riqueza del Hogar entre la Generación Z Financieramente Desfavorecida en Malasia

Planteamiento del Problema y Contexto
La rápida digitalización de los servicios financieros, acelerada por la pandemia de COVID-19, ha establecido la Alfabetización Financiera Digital (AFD) como una competencia crítica para navegar en entornos financieros en línea. Si bien la alfabetización financiera es ampliamente reconocida como una piedra angular del bienestar de los hogares en las economías desarrolladas, la evidencia empírica sobre su impacto en poblaciones financieramente desfavorecidas en contextos del sudeste asiático en desarrollo sigue siendo escasa. Específicamente, existe una brecha en la comprensión de cómo la AFD influye en la riqueza del hogar entre los individuos de la Generación Z (Gen Z) pertenecientes al grupo de ingresos del 40% inferior (B40) de Malasia. Esta cohorte, caracterizada como nativos digitales pero que opera bajo recursos limitados, enfrenta una compleja interacción entre la alta familiaridad tecnológica y una educación financiera formal limitada. El estudio aborda la necesidad de determinar si las competencias digitales entre este grupo vulnerable se traducen en una mejora de la acumulación de riqueza o si los factores estructurales y conductuales crean una desconexión.

Metodología
La investigación emplea un diseño cuantitativo, positivista y transversal para probar un modelo extendido de la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología (UTAUT).

• Muestra: Los datos fueron recolectados en 2024 de 534 encuestados de la Gen Z empleados (de 18 a 23 años) pertenecientes al grupo de ingresos B40 (ingreso mensual del hogar ≤ 4,000 MYR). La muestra se extrajo mediante un muestreo por conglomerados en tres clústeres regionales en la Malasia Peninsular (Norte, Centro y Sur), obteniendo una tasa de respuesta de aproximadamente el 53.4%.
• Instrumento: Un cuestionario estructurado con 40 ítems midió características demográficas, conocimiento y comportamiento de la AFD, constructos de aceptación tecnológica (Expectativa de Desempeño, Expectativa de Esfuerzo, Influencia Social), intención conductual e indicadores de riqueza del hogar. Los ítems fueron adaptados de escalas establecidas (p. ej., Venkatesh et al., 2003; Pinto et al., 2021) y validados mediante revisión de expertos y pruebas piloto.
• Análisis: El análisis de datos utilizó SPSS versión 29 y SmartPLS 4. El enfoque incluyó estadísticas descriptivas, pruebas de chi-cuadrado, correlaciones de Spearman, regresión lineal múltiple y Modelado de Ecuaciones Estructurales por Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM). La evaluación de PLS-SEM evaluó la confiabilidad de los indicadores, la consistencia interna, la validez convergente y discriminante (usando HTMT) y los coeficientes de trayectoria estructurales con bootstrapping para las pruebas de significancia.

Contribuciones Clave
El estudio introduce un modelo conceptual novedoso que extiende el marco UTAUT específicamente para el dominio de los servicios financieros digitales entre jóvenes desfavorecidos.

1. Integración Teórica: El modelo integra los constructos centrales de UTAUT (Expectativa de Desempeño, Expectativa de Esfuerzo, Influencia Social) como predictores de la Intención Conductual, la cual impulsa el Comportamiento de la AFD real, vinculándolo finalmente con la Riqueza del Hogar.
2. Variables Moderadoras: Incorpora el Nivel de Educación y la Experiencia Laboral como moderadores para dar cuenta de los recursos individuales y los factores de la etapa de vida.
3. Adaptación Contextual: Se incluye la Política Gubernamental como una condición facilitadora adicional para reflejar el entorno institucional.
4. Brecha Empírica: La investigación proporciona una rara evidencia empírica sobre la relación AFD-riqueza dentro de una cohorte de jóvenes de bajos ingresos en un país en desarrollo, desafiando las suposiciones derivadas de la literatura de economías desarrolladas.

Resultos

• Niveles de AFD: La muestra demostró niveles relativamente altos de AFD, atribuidos a la adopción digital impulsada por la pandemia y la necesidad de buscar soluciones financieras de bajo costo y de ingresos suplementarios a través de plataformas digitales.
• Hallazgos de Trayectoria Estructural:
  • Comportamiento de la AFD → Riqueza del Hogar: Contrario a las expectativas y a los hallazgos de las economías desarrolladas, el comportamiento de la AFD ejerció un efecto negativo significativo sobre la riqueza del hogar ($\beta = -0.450, p < 0.001$).
  • Intención Conductual → Comportamiento de la AFD: La intención conductual predijo fuertemente el comportamiento real de la AFD ($\beta = 1.148, p = 0.031$).
  • Predictores de la Intención: La Expectativa de Desempeño ($\beta = 0.994, p < 0.001$) y la Influencia Social ($\beta = 0.221, p = 0.003$) influyeron significativa y positivamente en la Intención Conductual. La Expectativa de Esfuerzo no fue significativa.
  • Política Gubernamental: La trayectoria directa de la Política Gubernamental hacia el Comportamiento de la AFD no fue significativa.
• Efectos de Moderación: El nivel de educación y la experiencia laboral moderaron significativamente varias trayectorias. Notablemente, la Experiencia Laboral moderó negativamente la trayectoria de Política Gubernamental–Comportamiento de la AFD.
• Perspectivas Demográficas: Las mujeres exhibieron un mayor compromiso con la AFD que los hombres, invirtiendo la brecha de género tradicional. Los encuestados más jóvenes (18–19) mostraron un mayor conocimiento digital, mientras que los encuestados de mayor edad y con más experiencia mostraron menor confianza en las salvaguardas de privacidad digital.
• Ajuste del Modelo: El modelo explicó casi toda la varianza en el Comportamiento de la AFD ($R^2 = 0.998$) e Intención Conductual ($R^2 = 1.000$), pero explicó solo una varianza modesta en la Riqueza del Hogar ($R^2 = 0.201$).

Significancia y Reivindicaciones
El artículo postula que, si bien la Gen Z del B40 de Malasia posee una alta competencia digital, esto no se traduce automáticamente en la acumulación de riqueza; de hecho, existe una asociación negativa significativa. El autor afirma que este hallazgo resalta una desconexión donde las habilidades digitales, sin las habilidades complementarias de gestión financiera práctica (p. ej., presupuestación, evaluación de riesgos), pueden conducir al exceso de confianza, al gasto impulsivo o a la participación en préstamos digitales riesgosos.

El estudio concluye que, para que el empoderamiento financiero digital logre una riqueza del hogar sostenible bajo la Visión 2030 de Malasia, las iniciativas de alfabetización deben ir más allá de las campañas de concienciación. En su lugar, requieren programas integrados que combinen las habilidades digitales con la gestión de dinero fundamental y la mitigación de riesgos, adaptados a las limitaciones específicas del grupo demográfico B40. La investigación subraya que los constructos de aceptación tecnológica son predictores robustos del comportamiento, pero insuficientes predictores de los resultados de riqueza en entornos de recursos limitados, lo que requiere un enfoque de política más amplio que aborde las limitaciones económicas estructurales junto con las intervenciones educativas.