Entre el 28 y 29 de marzo pasados se desarrolló el seminario “Endeudamiento, géneros y cuidado”, organizado por la CEPAL y el Ministerio de las Mujeres, Géneros y Diversidad, en el que se presentaron los resultados de un conjunto de trabajos realizados por la CEPAL sobre el impacto de la pandemia en la gestión financiera de los cuidados en la Argentina1. En el panel “El sistema financiero y el crédito formal desde una perspectiva de género” se presentó un trabajo conjunto entre el BCRA y la CEPAL2, y en el siguiente posteo se resumen algunos de sus resultados.
Derivado de la misma investigación conjunta, en un artículo previo publicado en Central de Ideas, “Diferencias de género en el acceso al financiamiento por tipo de entidad”, se sostuvo que las ampliamente estudiadas brechas de financiamiento entre hombres y mujeres pueden explicarse, en parte, por su desigual inserción laboral. También ampliamente documentado y respaldado por las estadísticas globales, es el hecho de que la tasa de irregularidad de las mujeres es menor que la de los hombres; y ello ocurre más allá de su desfavorable posición económica. Es decir, si bien la probabilidad de irregularidad se incrementa a menores niveles de ingreso y/o a mayor carga financiera, dado que se compromete un mayor porcentaje del ingreso en el pago de estas obligaciones (Alfaro et al., 2010, Persson, 2009, Avery et al., 2004, Stavins, 2000), estos no son los únicos factores asociados al cumplimiento del repago de las deudas. Dentro de estas investigaciones, a nivel regional se reconocen estudios para Chile, Colombia y Uruguay (Ormazabal, 2014, Iregui et al., 2016, Landaberry, 2018).
De acuerdo a la información recopilada en más de 30 países por la Encuesta Analítica de Economía Femenina de la Alianza,3 las mujeres poseen tasas de irregularidad en el repago de sus deudas inferiores para todos los segmentos del mercado (gráfico 1). También la tasa de pérdida sobre los montos financiados con tarjetas de crédito es menor en el caso de las mujeres (gráfico 2).
En este sentido, D’Espallier et al. (2009) identifican tres causas que explican este fenómeno. En primer lugar, las mujeres serían más conservadoras o cautas en sus estrategias de inversión. En segundo lugar, tendrían menos acceso a canales alternativos de crédito y, por lo tanto, más incentivos para evitar las penalizaciones por irregularidad y mantener de esta forma el acceso al financiamiento. Por último, las mujeres responderían mejor a las acciones de cobranza de las instituciones.
Otros estudios plantean que las mujeres podrían tener un mayor sentido de responsabilidad frente al financiamiento vis a vis los hombres que, junto a la tendencia a percibirse menos capaces de afrontar una situación de estrés financiero, podría contribuir a asumir un comportamiento más cauteloso y responsable en relación a los hombres, independientemente del nivel de ingreso (Callegari et al., 2020). La hipótesis del mayor compromiso de las mujeres viene siendo clarificada por diversos estudios cualitativos desarrollados por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL, 2016a, 2016b, 2017 y 2020), que señalan una estrecha relación entre la responsabilidad en el pago de las deudas y el sostenimiento de las tareas de cuidado por parte de las mujeres.
Croson y Gneezy (2009) concluyen, a partir de la revisión de estudios de laboratorio y de campo, que las mujeres presentan mayor aversión al riesgo que los hombres y sugieren una lista de posibles mecanismos detrás de estos hallazgos, que incluyen reacciones emocionales heterogéneas entre géneros ante situaciones de estrés financiero y un menor nivel de confianza de las mujeres. Trabajos posteriores mencionan que las razones que explican este fenómeno es una pregunta abierta en la literatura y que son necesarias más investigaciones sobre estos aspectos (Charness y Gneezy, 2012).
En este marco, en el presente posteo se presentan los resultados econométricos derivados del análisis de la brecha de financiamiento y de la irregularidad en el pago de las deudas de hombres y mujeres en Argentina.
Análisis de los montos de crédito y la relación crédito/ingreso
En Argentina, consistente con las estadísticas mundiales, persiste una brecha de financiamiento en detrimento de las mujeres. Dicha brecha, medida como la diferencia en el porcentaje de hombres y mujeres mayores de 15 años con al menos una línea de financiamiento extendida por el Sistema Financiero Ampliado (SFA), se ubicó en torno a 5,5 puntos porcentuales a fines de 2020 (gráfico 3). Además, las mujeres acceden a montos equivalentes al 70% del monto de crédito promedio por el que se financian los hombres (gráfico 4).
Para testear algunos factores que explicarían estas diferencias, se estimó una regresión por mínimos cuadrados ordinarios, donde la variable dependiente es el logaritmo natural de los saldos de crédito vigentes de cada individuo, y se aplicó un control por sexo4 a través de una variable dummy que toma valor 1, si la persona es mujer, y 0, si es hombre.5
Los resultados se presentan en el Cuadro 1.6 En promedio, el monto estimado de créditos de las mujeres es 9,2% inferior al de los hombres, consistente con la estadística descriptiva. Para testear en qué medida ello se debe al género de la persona o a las diferencias de ingreso, se incorporaron como control, dos variables adicionales: el ingreso anual y el tramo de edad de las personas. La diferencia en los montos de crédito entre hombres y mujeres disminuye, pero sigue siendo significativa: las mujeres tienen, en este caso, créditos un 3,7% menores que los hombres. Asimismo, el ingreso anual tiene una relación positiva y significativa con el saldo de créditos.
Cuadro 1. Estimación del monto de crédito (ln) y del nivel de endeudamiento
Para testear si existen factores que dan cuenta de diferencias en el nivel de endeudamiento (saldo del crédito en relación al ingreso anual), se estimó una regresión, nuevamente por mínimos cuadrados ordinarios, donde la variable dependiente es el nivel de endeudamiento. Se observa una relación negativa, pero económicamente no significativa (-1 punto porcentual) entre ser mujer y el nivel de endeudamiento. El ingreso anual presenta una relación negativa respecto al nivel de endeudamiento, en línea con la literatura internacional, que encuentra que a mayor nivel de ingreso disminuye el peso del endeudamiento en relación a éste (Rueda et al., 2011).
En resumen, los resultados econométricos presentan evidencia heterogénea sobre el rol del género de las personas como factor asociado a la brecha de financiamiento entre mujeres y hombres.
Análisis de la irregularidad
En relación a la tasa de irregularidad del crédito formal del país, de acuerdo a los datos recogidos por la Central de Deudores, las mujeres registran menores tasas de irregularidad en comparación a los hombres, cualquiera sea el grupo de entidad que haya provisto el financiamiento (gráfico 5). También, las mujeres presentan las menores tasas de irregularidad en todos los tipos de asistencia, con excepción de los préstamos prendarios y los adelantos en cuenta corriente, dos líneas con muy baja participación femenina y que, en conjunto, no alcanzan a computar 4% del total del crédito extendido a las mujeres (gráfico 6).
El siguiente modelo busca estimar la probabilidad de irregularidad de los créditos contraídos a través de un modelo “logit”, con controles por características socio económicas y por tipo de endeudamiento. La variable dependiente toma valor 1 si la persona está en situación irregular en el pago de sus créditos y 0 cuando se encuentra en situación regular. En el Cuadro 2 se presentan los efectos marginales de dos especificaciones del modelo. La primera de ellas vincula la probabilidad de ser irregular en el pago de los créditos con el nivel de endeudamiento, el nivel de ingreso y las características personales como el género y la edad.7,8
Los resultados son estadística y económicamente significativos. Además, corroboran los hallazgos internacionales y la estadística descriptiva: al controlar por el ingreso personal, el nivel de endeudamiento y otras características personales, la probabilidad de las mujeres de ser irregular es menor que la de los hombres (-2,8%). También en línea con los hechos estilizados, la probabilidad de irregularidad del crédito tiene correlación positiva con el nivel de endeudamiento (crédito / ingreso anual) y negativa con el ingreso.
Cuadro 2. Efectos marginales en la probabilidad de irregularidad en el pago de los créditos
En una segunda especificación del modelo se incluyeron variables que reflejan el peso del endeudamiento por tipo de institución. Para cada grupo de entidad la variable toma el valor 1 si más del 50% de la deuda ha sido contraída en esa institución y 0 en caso contrario. Los resultados de la estimación muestran que la probabilidad de irregularidad en el pago de las deudas de las mujeres sigue siendo menor a la de los hombres (-1,8%). Por su parte, esta segunda especificación señala que el tipo de institución en el que una persona concentra su financiamiento tiene un efecto muy importante en la probabilidad de irregularidad: es 13% mayor en aquellas personas que concentran sus créditos en los Otros Proveedores no Financieros de Crédito (OPNFC), seguida por la de quienes concentran sus créditos en las Emisoras de las Tarjetas de Crédito y/o Consumo no Bancarias (ETCNB; 3,8% menos de probabilidad que los que no tienen concentrada su deuda en estas instituciones). En el otro extremo se ubican los deudores de bancos públicos y privados, cuya probabilidad de irregularidad es, respectivamente, 9% y 15% menor.
Al incorporar este control, la importancia del ingreso como determinante de la irregularidad disminuye, pero sigue siendo estadística y económicamente significativa. Esto sugiere una fuerte segmentación por ingresos del financiamiento de las instituciones que se observa tanto a través de la estadística descriptiva como de los modelos, fenómeno ya analizado en una publicación previa en este blog.9
En resumen, en línea con la estadística descriptiva, los resultados de estos modelos presentan evidencia robusta de que las mujeres tienen menor probabilidad, en comparación a los hombres, de incurrir en irregularidades en los plazos de pago de los créditos.
Las regulaciones y los estándares internacionales enfatizan que las entidades financieras deben basar sus decisiones crediticias fundamentalmente en análisis del riesgo de incumplimiento del deudor y solo de manera secundaria en el patrimonio del deudor o en los mitigadores de riesgo de la operación, ya que el riesgo de incumplimiento depende tanto de la capacidad como de la voluntad de repago del deudor (Banco Interamericano de Desarrollo, 2014, pp 19, citado en Banco de Desarrollo de América Latina, 2018).
Dados nuestros resultados y los estándares internacionales recomendados, vale preguntarse si no debería esperarse un mayor volumen de crédito y/o condiciones financieras más favorables para las mujeres. Si bien las conclusiones de este estudio econométrico no pueden extenderse directamente a lo que ocurre en todo el universo de personas humanas, del análisis se desprende que, luego de controlar por distintos factores, no se evidencia diferencia en los montos financiados o en las instituciones a través de las cuales hombres y mujeres acceden al crédito.10 Este desempeño podría explicarse, o bien por el hecho de que las entidades proveedoras de crédito no internalizaron el mayor grado de cumplimiento de las mujeres, o bien porque existen otros factores latentes, de demanda y/o de oferta, que podrían estar influyendo sobre el comportamiento del mercado de crédito. Se requerirán futuras investigaciones para profundizar en este aspecto del problema.
Gerencia Principal de Estudios Económicos
Referencias
Alfaro, R., Gallardo, N. y Stein, R. (2010). The determinants of household debt default. Banco de Chile, Working paper 574.
Avery, R., Calem, P. y Canner, G. (2004). Consumer credit scoring: do situational circumstances matter?. Journal of Banking and Finance 28(4), 835–856.
CAF (Banco de Desarrollo de América Latina) (2018). Inclusión financiera de las mujeres en América Latina. Serie Políticas Públicas y Transformación Productiva. Nro. 30
Callegari Julia, Liedgren Pernilla y Kullberg Christian (2020). Gendered debt – a scoping study review of research on debt acquisition and management in single and couple households. European Journal of Social Work, 23:5, 742-754, DOI: 10.1080/13691457.2019.1567467.
CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe) (2013). Panorama Social de América Latina, (LC/G.2580), Santiago de Chile.
CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe) (2016a). Autonomía de las mujeres e igualdad de género en la agenda de desarrollo sostenible (LC/G.2686/Rev.1), Santiago de Chile, Naciones Unidas, octubre. https://www.cepal.org/es/publicaciones/40633-autonomia-mujeres-igualdad-la-agenda-desarrollo-sostenible
CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe) (2016b). Estrategia de Montevideo para la Implementación de la Agenda Regional de Género en el marco del desarrollo sostenible hacia 2030, Santiago de Chile. https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/41011/1/S1700035_es.pdf
CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe) (2018a). Panorama Social de América Latina, 2017 (LC/PUB.2018/1-P), Santiago. (2018b), La ineficiencia de la desigualdad (LC/SES.37/3-P), Santiago de Chile.
CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe) (2020), “Cuidados y mujeres en tiempos de COVID‐19: la experiencia en la Argentina”, Documentos de Proyectos (LC/TS.2020/153), Santiago.
Charness G. y U. Gneezy. (2012). Strong Evidence for Gender Differences in Risk Taking. Journal of Economic Behavior & Organization, 83(1): 50-58.
Croson, Rachel, and Uri Gneezy. (2009). Gender Differences in Preferences. Journal of Economic Literature, 47 (2): 448-74.DOI: 10.1257/jel.47.2.448
D’Espallier, Bert, Guérin, Isabelle y Mersland, Roy. (2011). Women and Repayment in Microfinance: A Global Analysis. World Development. 39. 758-772. 10.1016/j.worlddev.2010.10.008.
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Iregui, A., L. Melo, M. Ramírez, y A. Tríbin (2016). Determinantes del acceso al crédito formal e informal: Evidencia de los hogares de ingresos medios y bajos en Colombia, Borradores de Economía, núm. 956. Banco de la República de Colombia.
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L. Cuccaro, M. Sangiácomo y L. Tumini, “El crédito formal en la Argentina: un análisis con perspectiva de género”, Documentos de Proyectos (LC/TS.2020/24), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) /Banco Central de la República Argentina (BCRA), 2022.
Ormazabal, F. (2014). Variables que afectan la tasa de incumplimiento de créditos de los chilenos. Revista de Análisis Económico, vol. 29, N°1, Santiago, pp. 3-16, http://dx.doi.org/10.4067/S0718-88702014000100001
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1 Los estudios se realizaron en el marco del proyecto de las Naciones Unidas sobre “Recuperación socioeconómica de la crisis COVID-19 desde perspectiva de género” financiado del Multi Partner Trust Fund (MPTF).
2 L. Cuccaro, M. Sangiácomo y L. Tumini, “El crédito formal en la Argentina: un análisis con perspectiva de género”, Documentos de Proyectos (LC/TS.2020/24), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) /Banco Central de la República Argentina (BCRA), 2022.
3 Se trata de una encuesta global conducida por la Alianza Financiera para las Mujeres (Financial Alliance for Women). Con una antigüedad de 7 años, recopila datos bancarios en 30 países que permiten medir el desempeño de las instituciones financieras al servicio de la economía femenina. Para mayor detalle, ver último reporte “Measuring the Value of the Female Economy 2020”.
4 Aun cuando se reconoce la existencia de diversas identidades de género y la importancia de su visibilización, dado que la fuente de información estadística utilizada proviene de registros administrativos que sólo captan el sexo declarado en el Documento Nacional de Identidad, cuando se haga referencia a esta dimensión nos referiremos a las opciones binarias de género: hombre o mujer.
5 Ver Nota metodológica del artículo “Diferencias de género en el acceso al financiamiento por tipo de entidad” para conocer los aspectos vinculados al tratamiento de los datos utilizados.
6 En el caso de variables discretas, sexo y edad, se exhibe la diferencia en el valor predicho para cada categoría en comparación con la categoría de referencia, a saber: “hombres” y “personas de hasta 24 años”. Para la variable continua LN(Ingreso anual) se presenta la diferencia en las predicciones de cada modelo utilizando la media de dicha variable para distintos deciles de ingresos y el resto de los regresores con sus valores fijos en la media muestral.
7 Dado que se dispone exclusivamente de la información referida a los saldos de créditos vigentes a la fecha de corte, no es posible aplicar un control por la duration, característica relevante para el análisis de la irregularidad y que consiste en el promedio ponderado de la madurez de un flujo de fondos calculado como el plazo promedio de los cupones (intereses más amortización) ponderados por los flujos de fondos descontados.
8 También se controló por región geográfica de residencia del tomador del crédito. Por razones de simplificación no se incluyeron los resultados para esta variable.
9 Para mayor información ver “Diferencias de género en el acceso al financiamiento por tipo de entidad”, ingresando aquí.
10 Para mayor detalle en relación al acceso por grupo de institución, ver “Diferencias de género en el acceso al financiamiento por tipo de entidad”, ingresando aquí.