Construyendo conocimiento para mejores políticas
Análisis de la eficiencia social y productividad de las Instituciones Microfinancieras en el Perú
Giovanna Aguilar y Jhonatan Clausen
Pontificia Universidad Católica del Perú
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Construyendo conocimiento para mejores políticas
1. Motivación
• Las Instituciones microfinancieras (IMF) tienen un doble objetivo (paradigma del Double Bottom Line):
Sostenibilidad financiera
Alcance social (atención de personas en los quintiles inferiores de la distribución del ingreso, personas en situación de pobreza)
• Una manera de evaluar el desempeño social de las IMF es analizar la eficiencia con la vienen operando para generar “productos sociales”
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• “Productos Sociales”: número de personas de bajos ingresos atendidos con servicios financieros, clientes mujeres.
• Eficiencia social: capacidad de las instituciones para generar la mayor cantidad de “productos sociales” utilizando la menor cantidad de insumos posibles.
• Objetivos: Evaluar la eficiencia social de las IMF peruanas (reguladas y no reguladas)
Analizar la evolución de su productividad en relación a la generación de output social.
Explorar los determinantes de la eficiencia social
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2. Impacto
• Contribuir a la discusión acerca del diseño de la estrategia nacional de inclusión financiera.
• Identificar a las IMF con potencial para actuar como socios estratégicos en las políticas de inclusión financiera.
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3. Metodología
• El análisis de la eficiencia social: metodología no paramétrica a partir del Análisis de la Envolvente de Datos (DEA).
• Observar la evolución de la productividad de las IMF en relación a la generación de productos sociales mediante el cálculo del Índice de Productividad de Malmquist.
• Análisis de los determinantes de la eficiencia social mediante la estimación de
un modelo Tobit de datos de panel debido a la naturaleza censurada de los coeficientes DEA
• Periodo análisis: 2007 - 2011, frecuencia de información: anual; fuente de datos: SBS, COPEME
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• Productos Sociales: Número de mujeres prestatarias, número de prestatarios ponderado por un índice de alcance a los más pobres.
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Ki =monto de crédito promedio por prestatario
pbi per cápita ; " i =1 ; … ; N
pi =1-Ki - Min(K)
Max(K)- Min(K)
ìíî
üýþ
; " i =1 ; … ; N
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• Insumos: Activo total, costos operativos, número de empleados.
• Variables que explican la eficiencia social: ubicación, naturaleza institucional, sostenibilidad financiera, tecnología crediticia
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4. Resultados
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Tabla 5 Ranking de eficiencia social con clientes pobres y clientes mujeres como
output social
2007 2011
IMF wi IMF wi
ONG IDER César Vallejo 1.00 ONG Manuela Ramos 1.00
ONG Promujer Perú 1.00 ONG Promujer Perú 1.00
ONG Fovida 1.00 ONG Mide 1.00
Crediscotia Financiera 1.00 ONG Alternativa 1.00
EDPYME Solidaridad 1.00 Financiera Edyficar 1.00
ONG Alternativa 1.00 Crediscotia Financiera 1.00
ONG Mide 1.00 ONG ASIDME 1.00
ONG Adra Perú 0.90 ONG Fovida 1.00
ONG Finca Perú 0.82 ONG Adra Perú 0.93
ONG Manuela Ramos 0.82 ONG Finca Perú 0.93
Financiera Edyficar 0.78 ONG AMA 0.80
ONG ASIDME 0.78 MiBanco 0.78
ONG ARARIWA 0.67 ONG IDER César Vallejo 0.77
MiBanco 0.56 ONG Prisma 0.62
ONG AMA 0.53 CRAC Los Andes 0.52
CRAC Los Andes 0.50 ONG ARARIWA 0.45
ONG Prisma 0.49 CMAC Arequipa 0.44
ONG Fondesurco 0.49 Financiera Crear 0.41
CMAC Arequipa 0.42 Financiera Confianza 0.40
CMAC Trujillo 0.41 EDPYME Alternativa 0.38
EDPYME Alternativa 0.41 CMAC Huancayo 0.33
Financiera Crear 0.25 EDPYME Solidaridad 0.32
EDPYME Proempresa 0.24 CMAC Del Santa 0.29
EDPYME Nueva Visión 0.24 CMAC Cusco 0.28
Financiera Confianza 0.18 CMAC Trujillo 0.28
CMAC Ica 0.18 CMAC Sullana 0.27
CRAC Señor de Luren 0.17 CMAC Tacna 0.26
CMAC Del Santa 0.17 CMAC Paita 0.26
CMAC Paita 0.16 CMAC Ica 0.23
CMAC Huancayo 0.15 ONG Fondesurco 0.23
CMAC Sullana 0.14 EDPYME Proempresa 0.23
CMAC Maynas 0.13 CRAC Señor de Luren 0.17
CMAC Cusco 0.07 CMAC Maynas 0.17
CMAC Tacna 0.05 EDPYME Nueva Visión 0.16
Elaboración propia
Tabla 5 Ranking de eficiencia social con clientes pobres y clientes mujeres como
output social
2007 2011
IMF wi IMF wi
ONG IDER César Vallejo 1.00 ONG Manuela Ramos 1.00
ONG Promujer Perú 1.00 ONG Promujer Perú 1.00
ONG Fovida 1.00 ONG Mide 1.00
Crediscotia Financiera 1.00 ONG Alternativa 1.00
EDPYME Solidaridad 1.00 Financiera Edyficar 1.00
ONG Alternativa 1.00 Crediscotia Financiera 1.00
ONG Mide 1.00 ONG ASIDME 1.00
ONG Adra Perú 0.90 ONG Fovida 1.00
ONG Finca Perú 0.82 ONG Adra Perú 0.93
ONG Manuela Ramos 0.82 ONG Finca Perú 0.93
Financiera Edyficar 0.78 ONG AMA 0.80
ONG ASIDME 0.78 MiBanco 0.78
ONG ARARIWA 0.67 ONG IDER César Vallejo 0.77
MiBanco 0.56 ONG Prisma 0.62
ONG AMA 0.53 CRAC Los Andes 0.52
CRAC Los Andes 0.50 ONG ARARIWA 0.45
ONG Prisma 0.49 CMAC Arequipa 0.44
ONG Fondesurco 0.49 Financiera Crear 0.41
CMAC Arequipa 0.42 Financiera Confianza 0.40
CMAC Trujillo 0.41 EDPYME Alternativa 0.38
EDPYME Alternativa 0.41 CMAC Huancayo 0.33
Financiera Crear 0.25 EDPYME Solidaridad 0.32
EDPYME Proempresa 0.24 CMAC Del Santa 0.29
EDPYME Nueva Visión 0.24 CMAC Cusco 0.28
Financiera Confianza 0.18 CMAC Trujillo 0.28
CMAC Ica 0.18 CMAC Sullana 0.27
CRAC Señor de Luren 0.17 CMAC Tacna 0.26
CMAC Del Santa 0.17 CMAC Paita 0.26
CMAC Paita 0.16 CMAC Ica 0.23
CMAC Huancayo 0.15 ONG Fondesurco 0.23
CMAC Sullana 0.14 EDPYME Proempresa 0.23
CMAC Maynas 0.13 CRAC Señor de Luren 0.17
CMAC Cusco 0.07 CMAC Maynas 0.17
CMAC Tacna 0.05 EDPYME Nueva Visión 0.16
Elaboración propia
Construyendo conocimiento para mejores políticas
13%
75%
50%
44%
13%
38%
13%
6%
13%
31%
6%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Bajo
Medio
Alto
Nivel de Eficiencia Social por tipo de IMF, 2011 (Productos Sociales: clientes en situación de pobeza y clientes mujeres)
ONG CMAC, Bancos y financieras especializados CRAC EDPYME
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Construyendo conocimiento para mejores políticas 11
4,311 4,978
5,193 5,803 5,919
915 851 1,027 1,069
1,206
4,036 4,648
4,912 5,485 5,615
0
1,000
2,000
3,000
4,000
5,000
6,000
7,000
2007 2008 2009 2010 2011
Reguladas No reguladas Total
Crédito promedio (Soles constantes del 2009)
Fuente: SBS, COPEME
Construyendo conocimiento para mejores políticas 12
141%
166% 172% 190% 194%
30% 28% 34% 35% 40%
0%
50%
100%
150%
200%
250%
2007 2008 2009 2010 2011
Reguladas No reguladas
Fuente: SBS, COPEME
Crédito promedio como porcentaje de la línea de pobreza
Construyendo conocimiento para mejores políticas 13
Tabla 10
Evolución de la Productividad total de los Factores (Índice de Malmquist)
IMF 2007-2008
Mi 2008-2009
Mi 2009-2010
Mi 2010-2011
Mi Promedio
CMAC Arequipa 0.91 1.67 1.38 0.72 1.17
CMAC Cusco 1.76 2.07 0.54 1.81 1.55
CMAC Del Santa 4.22 0.61 0.56 2.92 2.08
CMAC Huancayo 0.78 1.15 3.62 3.08 2.16
CMAC Ica 3.07 0.79 0.80 0.97 1.41
CMAC Maynas 1.20 1.85 1.00 1.17 1.31
CMAC Paita 0.86 3.27 1.06 1.69 1.72
CMAC Sullana 1.11 3.46 3.43 1.05 2.27
CMAC Tacna 4.31 1.91 1.06 0.99 2.07
CMAC Trujillo 1.11 1.31 4.37 4.46 2.81
CRAC Los Andes 1.90 0.34 0.81 1.25 1.07
CRAC Señor de Luren 1.36 3.59 2.25 0.65 1.96
Crediscotia Financiera 0.23 0.77 0.55 0.20 0.44
EDPYME Alternativa 0.36 0.60 0.62 0.48 0.51
EDPYME Nueva Visión 0.42 4.68 1.61 2.19 2.22
EDPYME Proempresa 0.71 0.94 2.19 1.91 1.44
EDPYME Solidaridad 0.51 0.11 2.35 1.14 1.03
Financiera Confianza 1.72 0.97 1.44 1.29 1.36
Financiera Crear 1.38 1.29 0.70 2.43 1.45
Financiera Edyficar 2.63 0.30 0.40 1.00 1.08
MiBanco 3.29 0.87 1.02 2.61 1.95
ONG Adra Perú 0.79 0.36 0.25 0.22 0.41
ONG Alternativa 0.10 0.17 0.39 0.96 0.41
ONG AMA 0.24 0.57 0.37 0.47 0.41
ONG ARARIWA 0.65 0.36 0.39 0.52 0.48
ONG ASIDME 0.25 1.30 1.59 0.40 0.89
ONG Finca Perú 0.37 0.75 0.75 0.52 0.60
ONG Fondesurco 2.61 1.87 1.15 0.75 1.59
ONG Fovida 0.71 1.56 1.88 6.55 2.68
ONG IDER César Vallejo 0.79 0.39 1.14 0.63 0.74
ONG Manuela Ramos 0.17 0.15 0.11 0.36 0.20
ONG Prisma 0.74 1.71 1.08 0.80 1.08
ONG Promujer Perú 0.34 0.71 0.22 0.21 0.37
Tabla 10
Evolución de la Productividad total de los Factores (Índice de Malmquist)
IMF 2007-2008
Mi 2008-2009
Mi 2009-2010
Mi 2010-2011
Mi Promedio
CMAC Arequipa 0.91 1.67 1.38 0.72 1.17
CMAC Cusco 1.76 2.07 0.54 1.81 1.55
CMAC Del Santa 4.22 0.61 0.56 2.92 2.08
CMAC Huancayo 0.78 1.15 3.62 3.08 2.16
CMAC Ica 3.07 0.79 0.80 0.97 1.41
CMAC Maynas 1.20 1.85 1.00 1.17 1.31
CMAC Paita 0.86 3.27 1.06 1.69 1.72
CMAC Sullana 1.11 3.46 3.43 1.05 2.27
CMAC Tacna 4.31 1.91 1.06 0.99 2.07
CMAC Trujillo 1.11 1.31 4.37 4.46 2.81
CRAC Los Andes 1.90 0.34 0.81 1.25 1.07
CRAC Señor de Luren 1.36 3.59 2.25 0.65 1.96
Crediscotia Financiera 0.23 0.77 0.55 0.20 0.44
EDPYME Alternativa 0.36 0.60 0.62 0.48 0.51
EDPYME Nueva Visión 0.42 4.68 1.61 2.19 2.22
EDPYME Proempresa 0.71 0.94 2.19 1.91 1.44
EDPYME Solidaridad 0.51 0.11 2.35 1.14 1.03
Financiera Confianza 1.72 0.97 1.44 1.29 1.36
Financiera Crear 1.38 1.29 0.70 2.43 1.45
Financiera Edyficar 2.63 0.30 0.40 1.00 1.08
MiBanco 3.29 0.87 1.02 2.61 1.95
ONG Adra Perú 0.79 0.36 0.25 0.22 0.41
ONG Alternativa 0.10 0.17 0.39 0.96 0.41
ONG AMA 0.24 0.57 0.37 0.47 0.41
ONG ARARIWA 0.65 0.36 0.39 0.52 0.48
ONG ASIDME 0.25 1.30 1.59 0.40 0.89
ONG Finca Perú 0.37 0.75 0.75 0.52 0.60
ONG Fondesurco 2.61 1.87 1.15 0.75 1.59
ONG Fovida 0.71 1.56 1.88 6.55 2.68
ONG IDER César Vallejo 0.79 0.39 1.14 0.63 0.74
ONG Manuela Ramos 0.17 0.15 0.11 0.36 0.20
ONG Prisma 0.74 1.71 1.08 0.80 1.08
ONG Promujer Perú 0.34 0.71 0.22 0.21 0.37
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IMF
67%
Reguladas
90%
CMAC
100%
CRAC
100%
EDPYME
75%
Bancos y Financieras
80%
No reguladas
25%
Ganancias de productividad promedio: 2007-2011
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Construyendo conocimiento para mejores políticas 15
Efectos Marginales de las Regresiones Tobit
Variables P-efficiency
(1) (2) (3)
Regulada -0.213*** -0.210*** -0.190***
(0.0631) (0.0633) (0.0633)
Rural 0.0305 0.0372 0.0339
(0.0913) (0.0914) (0.0909)
Individual -0.0354 -0.0356 -0.0420
(0.0805) (0.0805) (0.0800)
OSS -0.0200
(0.0294)
ROE
0.000798
(0.000712)
ROA
0.00696***
(0.00263)
Observaciones 240 236 236
Errores estándar entre paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Efectos marginales de las regresiones Tobit
Variables PW-efficiency
(4) (5) (6)
Regulada -0.166** -0.155** -0.157**
(0.0777) (0.0783) (0.0776)
Rural 0.330*** 0.332*** 0.332***
(0.0752) (0.0743) (0.0743)
Individual -0.124 -0.124 -0.123
(0.0956) (0.0954) (0.0954)
OSS 0.0333*
(0.0172)
ROE
-0.000115
(0.000498)
ROA
-0.000574
(0.00214)
Observaciones 170 170 170
Errores estándar entre paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
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5. Conclusiones
• Las IMF no reguladas conforman en su mayoría el segmento de instituciones socialmente más eficientes.
• La naturaleza institucional parecería ser un determinante relevante para explicar el grado de eficiencia social de las IMF. El ser una IMF regulada afecta negativa y significativamente los niveles de eficiencia social. Del mismo modo, A mayor grado de presencia en el medio rural, las IMF mostrarían mayores niveles de eficiencia social.
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Construyendo conocimiento para mejores políticas
• La sostenibilidad financiera podría relacionarse positivamente con la eficiencia social pero este resultado no es robusto.
• La tecnología crediticia parecería no ser relevante para explicar la eficiencia social de las IMF.
• El paradigma de DBL parecería no ser aplicable para el caso de las IMF reguladas en el Perú.
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Construyendo conocimiento para mejores políticas
• Las IMF no reguladas son socialmente más eficientes desde una perspectiva estática.
• La mayoría de IMF reguladas habrían tenido una mayor ganancia en productividad en comparación con sus pares no regulados durante el período 2007-2011
• Desde una perspectiva dinámica, son las IMF reguladas aquellas que presentan mayores ganancias de “productividad social” en el periodo analizado.
18
Construyendo conocimiento para mejores políticas
6. Implicancias de política
• Las IMF no reguladas que muestran altos niveles de eficiencia social y niveles razonables de sostenibilidad financiera pueden constituirse en socios estratégicos que conformen una plataforma sobre la cual iniciar el proceso de inclusión financiera de los más pobres.
• La meta de la inclusión financiera es la participación en el mercado de IMF reguladas. Un segundo nivel en el proceso de inclusión debe contar con las IMF reguladas socialmente más eficientes como socios estratégicos.
• Las IMF reguladas en general, deberían ser consideradas socios estratégicos en la inclusión financiera de segmentos de MYPES y pequeños emprendimientos con necesidades de servicios financieros de mediano plazo.
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