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6. ¿Cuáles fueron los hallazgos clave de la pregunta clave que se estudió?
Artículo de investigación: ¿El milagro de las microfinanzas? Evidencia de una evaluación aleatoria∗ Abhijit Banerjee† Esther Duflo‡ Rachel Glennerster§ Cynthia Kinnan¶ Esta versión: marzo de 2014 Resumen En este documento, se informan los resultados de la evaluación aleatoria de un programa de microcréditos de préstamos grupales en Hyderabad, India. Un prestamista trabajó en 52 vecindarios seleccionados al azar, lo que generó un aumento de 8.4 puntos porcentuales en la adopción de microcréditos. Las inversiones y las ganancias de las pequeñas empresas existentes aumentaron, pero el consumo no aumentó significativamente. Los gastos en bienes duraderos aumentaron, mientras que los gastos en “bienes tentadores” disminuyeron. No encontramos cambios significativos en la salud, la educación ni el empoderamiento de las mujeres. Dos años después, después de que las áreas de control obtuvieran acceso al microcrédito, pero las familias del área de tratamiento tomaron préstamos por más tiempo y en cantidades mayores, persisten muy pocas diferencias significativas. Códigos JEL: O16, G21, D21 ∗Este documento actualiza y reemplaza la versión de 2010, que informó los resultados con una ola de encuestas finales. El programa de dotación benéfica de Vanguard y el banco ICICI proporcionaron la financiación para la primera ola de la encuesta. Spandana y J-PAL proporcionaron la financiación para la segunda ola. El Programa de donaciones benéficas de Vanguard, el ICICI Bank ni Spandana revisaron este borrador. El Centro de Microfinanzas del Instituto de Investigación de Administración Financiera (IFMR) (Chennai, India) configuró y organizó el experimento y la recopilación de datos, y puso los datos anónimos a disposición primero del equipo de investigación y, luego, del público. En ese momento, IFMR no tenía un IRB. El análisis de datos y la recopilación continua de datos recibieron la aprobación del IRB de MIT COUHES (1203004973) y la Northwestern University (STU00063636). Adie Angrist, Leonardo Elias, Harris Eppsteiner, Shehla Imran, Seema Kacker, Tracy Li, Aditi Nagaraj y Cecilia Peluffo brindaron una excelente asistencia de investigación. Los conjuntos de datos de ambas oleadas de datos que se usan en este documento están disponibles en http://www.centre-for-microfinance.org/publications/data/. Los autores desean agradecer a CMF y Spandana por organizar el experimento, a Padmaja Reddy (directora ejecutiva de Spandana), cuyo compromiso con la comprensión del impacto de las microfinanzas hizo posible este proyecto, a Annie Duflo (directora ejecutiva de CMF en el momento del estudio) por organizar este proyecto y a los numerosos públicos y colegas de los seminarios por sus sugerencias perspicaces. † Departamento de Economía del MIT , NBER y J-PAL. Correo electrónico: banerjee@mit.edu ‡Departamento de Economía del MIT, NBER y J-PAL. Correo electrónico: eduflo@mit.edu § J-PAL. Correo electrónico: rglenner@mit.edu ¶Departamento de Economía de la Northwestern University y NBER. Correo electrónico: c-kinnan@northwestern.edu 1 1 Introducción Las instituciones de microfinanzas (IMF) se expandieron rápidamente en los últimos 10 a 15 años: según la Microcredit Summit Campaign (2012), la cantidad de familias muy pobres con un micropréstamo aumentó más de 18 veces, de 7.6 millones en 1997 a 137.5 millones en 2010. Los microcréditos generaron entusiasmo y esperanza considerables para una reducción rápida de la pobreza, que culminó con el Premio Nobel de la Paz, otorgado en 2006 a Mohammed Yunus y al Banco Grameen por su contribución a la reducción de la pobreza mundial. Sin embargo, en los últimos años, el entusiasmo por los microcréditos se ha visto acompañado de una reacción negativa igualmente fuerte. Por ejemplo, un artículo de noviembre de 2010 en el New York Times, que apareció después de una serie de suicidios relacionados con el sobreendeudamiento, cita a Reddy Subrahmanyam, un funcionario de Andhra Pradesh (el entorno de este estudio), que acusa a las MFIs de obtener “superganancias de los pobres”. Argumenta que "la industria no se ha vuelto mejor que los usureros de pueblo muy despreciados que se pretendía reemplazar…. El prestamista vive en la comunidad. Al menos puedes incendiar su casa. Con estas empresas, es saquear y escapar"(Polgreen y Bajaj, 2010). Lo que llama la atención de este debate es la escasez relativa de evidencia para fundamentarlo. Las anécdotas sobre emprendedores muy exitosos o prestatarios con una deuda considerable no nos dicen nada sobre el efecto de las microfinanzas en el prestatario promedio, y mucho menos sobre el efecto de tener acceso a ellas en el grupo familiar promedio. Incluso los datos representativos sobre los clientes y no clientes de la microfinanza no pueden identificar el efecto causal del acceso a la microfinanza, ya que los clientes se autoseleccionan y, por lo tanto, no son comparables con los no clientes. Las organizaciones de microfinanzas también eligen a propósito algunas aldeas y no a otras. Estos problemas hacen que la evaluación del microcrédito sea particularmente difícil y, hasta hace poco, había poca evidencia rigurosa para fundamentarla. Esto cambió en los últimos años, ya que diferentes equipos de investigación realizaron varios estudios para evaluar las microfinanzas con diferentes socios en diferentes entornos: Marruecos (Crépon et al., 2013), Bosnia-Herzegovina (Augsburg et al., 2013), México (Angelucci et al., 2013), Mongolia (Attanasio et al., 2013) y Etiopía (Tarozzi et al., 2013). En este artículo, informamos sobre la más antigua de ellas, la primera evaluación aleatoria del efecto del modelo canónico de microcréditos con préstamos grupales, que se orienta a mujeres que no necesariamente son empresarias. Este estudio también sigue a los hogares durante el período más largo de cualquier evaluación (de tres a 3.5 años después de la introducción del programa en sus áreas), lo que es necesario, ya que se espera que muchos impactos aparezcan solo a mediano plazo. El experimento, un proyecto colaborativo entre el Centro de Microfinanzas (CMF) del Instituto de Investigación de Administración Financiera (IFMR) en Chennai y Spandana, una de las MFI de más rápido crecimiento de la India en ese momento, se llevó a cabo de la siguiente manera. En 2005, se seleccionaron al azar 52 de los 104 vecindarios pobres de Hyderabad para la apertura de una sucursal de Spandana, mientras que el resto no lo hizo.1 Hyderabad es la quinta ciudad más grande de la India y la capital de Andhra Pradesh, el estado indio en el que el microcrédito se expandió más rápido y, en los últimos tiempos, ha sido el más controvertido. Quince a dieciocho meses después de la introducción de las microfinanzas en cada área, se realizó una encuesta integral de hogares en un promedio de 65 hogares en cada vecindario, para un total de alrededor de 6,850 hogares. Mientras tanto, otras MFIs también comenzaron sus operaciones en los hogares de tratamiento y de comparación, pero la probabilidad de recibir un préstamo de una MFI seguía siendo 8.4 puntos porcentuales (46%) más alta en las áreas de tratamiento que en las áreas de comparación (26.7% de prestatarios en las áreas tratadas en comparación con el 18.3% de prestatarios en las áreas de comparación). Dos años después de esta primera encuesta de finalización, se volvió a encuestar a las mismas familias. En ese momento, tanto Spandana como otras organizaciones habían comenzado a otorgar préstamos en los grupos de tratamiento y control, por lo que la fracción de hogares que tomaba préstamos de organizaciones de microcrédito no era muy diferente (38.5% en el tratamiento y 33% en el control). Sin embargo, los grupos familiares de los grupos de tratamiento tenían préstamos más grandes y habían estado pidiendo prestado por un período más largo. Por lo tanto, esta segunda encuesta nos brinda la oportunidad de examinar algunos de los impactos a largo plazo del acceso al microcrédito en los hogares y las empresas, aunque el entorno no es perfecto, ya que comparamos a quienes piden préstamos por más tiempo con quienes lo hacen por un período más corto, en lugar de comparar a quienes sí lo hacen y a quienes no lo hacen en absoluto. Dado que es muy posible que haya efectos de desbordamiento o equilibrio general (como analizaron Buera et al., 2011) y los efectos que operan a través de la expectativa de poder pedir prestado cuando sea necesario (como las reducciones en los ahorros preventivos, como lo documentó Ka1Una forma alternativa de medir el impacto de los préstamos es aleatorizar las ofertas de microcrédito entre los solicitantes. Karlan y Zinman (2010) fueron pioneros en este enfoque, que utiliza la asignación aleatoria individual de los clientes “marginales” en un modelo de calificación crediticia para evaluar el impacto de los préstamos a consumidores en Sudáfrica y concluye que el acceso al microcrédito aumenta la probabilidad de empleo. Los autores usan el mismo enfoque para medir el impacto del microcrédito entre las pequeñas empresas de Manila (Karlan y Zinman, 2011). Sin embargo, cabe señalar que estos dos estudios evalúan programas ligeramente diferentes: préstamos para consumidores en el estudio de Sudáfrica y préstamos de responsabilidad individual de “segunda generación” a empresarios existentes en Manila. 2 boski y Townsend, 2011, y en la India por Fulford, 2011, o a través de efectos de equilibrio general en los precios o los salarios (Giné y Townsend 2004)), nos enfocamos aquí en las estimaciones de forma reducida o de intención de tratamiento. Examinamos el efecto de los préstamos de varias fuentes, el consumo, la creación de nuevas empresas, los ingresos empresariales, etcétera, así como las medidas de otros resultados del desarrollo humano, como la educación, la salud y el empoderamiento de las mujeres. En el primer punto final, si bien los hogares piden más préstamos a las instituciones de microcrédito, la demanda general es bastante baja (solo el 26.4% de los hogares aptos pide préstamos, no el 80% que esperaba Spandana), y algunos de los préstamos reemplazan a los préstamos informales. Los préstamos informales disminuyen, y no vemos una diferencia significativa en el importe total prestado (aunque la estimación puntual es positiva). Esto fue un resultado sorprendente en ese momento, aunque se repitió en otros estudios: la demanda de microcréditos es menos importante de lo esperado y puede no corresponder a una demanda importante de crédito adicional. No vemos una diferencia significativa entre el consumo mensual per cápita y el consumo mensual de bienes no duraderos. Observamos impactos positivos significativos en la compra de bienes duraderos. Hay evidencia de que esto se financia en parte por un aumento en la oferta laboral y, en parte, por la reducción del consumo innecesario: los hogares redujeron los gastos en lo que ellos mismos describen como “bienes de tentación”. Por lo tanto, en nuestro contexto, la microfinanza desempeña un papel en ayudar a algunas familias a tomar diferentes decisiones intertemporales en el consumo. Sin embargo, este no es el único impacto que se espera tradicionalmente de la microfinanza. El motor principal de crecimiento que se supone que debe impulsar es la creación de empresas. Por lo general, esto es cierto incluso para los prestamistas que no insisten en que los hogares tengan un negocio para tomar un primer préstamo (Spandana es uno de ellos), pero aún esperan que la capacidad de pedir prestado ayude a las familias a iniciar o expandir pequeñas empresas. (La descripción del producto de préstamo grupal de Spandana tiene cuidado de no mencionar una vinculación automática entre el crédito y la actividad de autoempleo, pero sí indica que “los préstamos se usan para suavizar el flujo de efectivo (sic.), principalmente con fines productivos”.2) Quince a dieciocho meses después de obtener acceso, las familias no tienen más probabilidades de ser empresarias (es decir, tener al menos un negocio), pero invierten más en los negocios que tienen (o en los que inician). Hay un aumento en el promedio.2 Para dar una idea de la prevalencia del supuesto vínculo entre la microfinanza y la creación de empresas, de los aproximadamente 3.1 millones de resultados de la búsqueda de Google para "microfinanza", 1.35 millones (44%) también contienen la frase "creación de empresas" o "emprendimiento" (recuperado en noviembre de 2013). 3 las ganancias de las empresas que ya existían antes del microcrédito, lo que se debe por completo a aumentos muy grandes en el extremo superior de la rentabilidad. En cada cuantile entre el percentil 5 y el 95, no hay diferencia en las ganancias de las empresas. El negocio nuevo marginal promedio es menos rentable y tiene menos probabilidades de tener incluso un empleado en tratamiento que en las áreas de control. Después de tres años, cuando el microcrédito está disponible en los grupos de tratamiento y control, pero las familias del grupo de tratamiento tuvieron la oportunidad de pedir prestado por un período más largo, las empresas de los grupos de tratamiento tienen muchos más activos, y las ganancias de las empresas ahora son mayores para las empresas que superan el percentil 85 de rentabilidad. Sin embargo, el negocio promedio sigue siendo pequeño y no muy rentable. En otras palabras, quizás al contrario de lo que cree la mayoría de las personas, en la medida en que los microcréditos ayudan a las empresas, pueden ayudar más a las empresas más rentables. Aún no hay diferencia en el consumo promedio. No encontramos ningún efecto en ninguno de los resultados de empoderamiento de las mujeres ni de desarrollo humano después de 18 o 36 meses. Además, casi el 70% de los hogares aptos no tienen un préstamo de una MFI y prefieren pedir prestado a otras fuentes, si es que lo hacen (y la mayoría lo hace). Se deben tener en cuenta algunas advertencias cuando se interpreten y generalicen estos resultados. En primer lugar, la diferencia en la adopción de la microfinanza entre las áreas de tratamiento y control es baja, incluso en el primer punto final, lo que plantea dos problemas: disminuye la potencia y la precisión (aunque tenemos una serie de efectos significativos) y significa que el impacto del microcrédito que detectamos está impulsado por los prestatarios marginales, aquellos que no piden prestado cuando el costo de hacerlo es alto (porque tienen menos MFIs para elegir o no quieren cambiar de vecindario), pero sí piden prestado cuando ese costo es más bajo. En segundo lugar, la evaluación se realizó en un contexto de crecimiento económico muy alto, lo que podría haber disminuido o aumentado el impacto de la microfinanza. En tercer lugar, esta es la evaluación de un modelo de microfinanzas con fines de lucro, y los prestamistas de microfinanzas sin fines de lucro pueden tener efectos positivos más grandes si sus tasas de interés se mantienen bajas. En cuarto lugar, como la MFI que estudiamos no proporciona ningún servicio complementario, como capacitación empresarial o educación sobre sensibilización, estamos estudiando el impacto puro de proporcionar préstamos a mujeres que pueden usarlos o no para sus propios negocios (aunque Spandana cree que para eso se usará el dinero eventualmente) y vemos una expansión en las empresas propiedad de mujeres. En quinto lugar, el estudio se llevó a cabo en vecindarios “marginales”, con los que Spandana era indiferente trabajar al principio, y los impactos podrían haber sido diferentes en los vecindarios que decidieron excluir de la aleatorización (Heckman, 1992). Por lo tanto, es una garantía importante que nuestros resultados encuentren un gran eco en los otros cuatro estudios que analizan programas similares en diferentes contextos. Esto nos da confianza en la solidez y la validez externa de nuestros hallazgos. En resumen, el microcrédito no es para todos los hogares ni siquiera para la mayoría de ellos, y no genera la transformación social milagrosa que algunos defensores afirman. Su impacto principal parece ser, tal vez de manera poco sorprendente, que permite a algunos hogares sacrificar cierta utilidad instantánea (bienes de tentación o ocio) para financiar compras únicas, ya sea para su casa o para establecer o expandir un negocio. A primera vista, estas empresas marginales no parecen ser muy productivas ni rentables, pero es posible que se necesiten más datos y más tiempo para establecer por completo su impacto en las personas, los mercados y las comunidades. 2 El producto de microcrédito de Spandana y el contexto 2.1 Spandana y su producto de microcrédito Hasta la gran crisis de la microfinanza india en 2010, Spandana era una de las organizaciones de microfinanzas más grandes y con mayor crecimiento en la India, con 1.2 millones de prestatarios activos en marzo de 2008, en comparación con los 520 prestatarios de 1998-9, su primer año de operación (MIX Market, 2009). Se había expandido desde su lugar de nacimiento en Guntur, una ciudad dinámica en Andhra Pradesh, a todo el estado y a varios otros. El producto básico de Spandana era el producto de préstamo grupal canónico, que el Grameen Bank introdujo por primera vez. Un grupo está compuesto por seis a diez mujeres, y entre 25 y 45 grupos forman un “centro”. Las mujeres son responsables en conjunto de los préstamos de su grupo. El primer préstamo es de rupias. 10,000, alrededor de USD 200 a las tasas de cambio del mercado o USD 1,000 a las tasas de cambio ajustadas por paridad de poder adquisitivo (PPA) de 2007 (Banco Mundial, 2007).3. El reembolso del principal y los intereses demora 50 semanas. 9.2, mientras que el tipo de cambio del mercado era de USD 1'Rs. 50. Todas las siguientes referencias a importes en dólares se expresan en términos de PPP, a menos que se indique lo contrario. 5La tasa de interés es del 12% (saldo no decreciente, equivalente a una TAE del 24%). Si todos los miembros de un grupo reembolsan sus préstamos, son aptos para obtener préstamos secundarios de rupias. Entre 10,000 y 12,000 Los importes de los préstamos aumentan hasta INR 20,000. Durante el transcurso del estudio, Spandana también presentó un producto individual para los clientes que habían tenido éxito con uno o dos ciclos de préstamos grupales. El producto individual estaba disponible en las áreas de tratamiento. Sin embargo, muy pocas personas de nuestra muestra terminaron por solicitar este préstamo, por lo que el estudio es principalmente una evaluación de un producto de préstamos grupales. La elegibilidad se determina según los siguientes criterios: las clientas deben ser (a) mujeres, (b) tener entre 18 y 59 años, (c) haber residido en la misma área durante al menos un año, (d) tener una identificación y un comprobante de residencia válidos (tarjeta de racionamiento, tarjeta de votante o factura de electricidad) y (e) al menos el 80% de las mujeres de un grupo deben ser propietarias de su casa.4 Las mujeres son quienes forman los grupos, no Spandana. A diferencia de otras organizaciones de microfinanzas, Spandana no exige a sus clientes que inicien un negocio (o finjan hacerlo) para pedir prestado: la organización reconoce que el dinero es fungible y los clientes tienen la libertad de elegir el mejor uso del dinero, siempre y cuando paguen su préstamo. Spandana no determina la elegibilidad de los préstamos en función de la productividad esperada de la inversión, aunque la selección en grupos puede excluir a las mujeres que no pueden convencer a sus compañeras de grupo de que es probable que paguen. A diferencia de otros microprestamistas, en particular, Grameen, Spandana no insiste explícitamente en la “transformación” de la familia. No se recitan resoluciones en las reuniones grupales, que son muy breves y se enfocan en la transacción de reembolso. Spandana es principalmente una organización de préstamos que no participa directamente en la capacitación empresarial, la promoción de la alfabetización financiera, etcétera. Sin embargo, la administración cree que el hecho de pedir prestado llevará a esa transformación y a la creación de empresas. Spandana también era un operador con fines de lucro que cobraba tasas de interés suficientes para obtener ganancias, aunque todas las ganancias se reinvirtieron en la organización durante el período que estudiamos. La organización obtuvo capital privado y, probablemente, habría lanzado una oferta pública inicial si no hubiera estado en medio de la crisis de Andhra Pradesh. Esto lo diferencia del Banco Grameen (Mohammed Yunus criticó de forma explícita y enérgica a las MFIs con fines de lucro después de la oferta pública inicial de Compartamos, una gran MFI mexicana). Es importante tener en cuenta todas estas características cuando se interpretan los resultados de este estudio: es posible que el producto de Grameen tenga diferentes impactos. Sin embargo, a partir de la 4El requisito de propiedad de la vivienda no se debe a que la casa se usa como garantía, sino a que los propietarios de viviendas son más estables y tienen menos probabilidades de migrar. Spandana no requiere un título de propiedad formal, solo un acuerdo general que indique que esta casa pertenece a esta familia (algo que suele ser claro incluso en los asentamientos informales). Desde un punto de vista de evaluación, este producto tiene claras ventajas: en particular, cualquier impacto en la expansión comercial se puede atribuir solo al crédito, en lugar de a otros servicios. Además, en la medida en que encontremos resultados "positivos" en el estudio, es poco probable que se deban al sesgo de deseabilidad social. También vale la pena señalar que, en el período que estudiamos, las tasas de interés que cobraba Spandana eran bajas según los estándares de microfinanzas estándar, incluso de Grameen. 2.2 El contexto La tabla 1A usa los datos de referencia para mostrar un resumen de los hogares del área de estudio en 2005, antes de que se lanzara el producto Spandana. Como describimos a continuación, estas cifras deben observarse con cierta precaución, ya que los hogares muestreados en el punto de partida no eran necesariamente representativos del área en su totalidad y no se volvieron a encuestar de forma intencional en el punto final. En el punto de referencia, el grupo familiar promedio era una familia de cinco personas, con un gasto mensual de poco menos de rupias. 5,000, o USD 540 a los tipos de cambio ajustados por paridad de poder adquisitivo (USD 108 per cápita) (Banco Mundial, 2005).5 En el punto de partida, casi no había préstamos de las MFI en las áreas de muestra. Sin embargo, el 68% de los hogares tenía al menos un préstamo pendiente. El importe promedio pendiente fue de rupias 38,000. El sesenta y tres por ciento de los hogares tenía un préstamo de una fuente informal (prestamistas, amigos o vecinos, familiares o comerciantes). Los préstamos de bancos comerciales eran muy poco frecuentes (3.6%). Si bien la inversión empresarial no se mencionaba comúnmente como motivo para pedir préstamos, las empresas eran comunes, con 32 empresas por cada 100 hogares, en comparación con un promedio del 12% de los países de la OCDE que afirman ser trabajadores autónomos. Menos de la mitad de todas las empresas estaban dirigidas por mujeres (14.5 empresas dirigidas por mujeres por cada 100 hogares). Los propietarios de empresas y sus familias dedicaron un promedio de 58 horas por semana a trabajar en el negocio. Crecimiento entre 2005 y 2010 En la tabla 1B, se muestran algunas de las mismas estadísticas clave para las muestras de los puntos finales 1 y 2 (EL1 y EL2) del grupo de control. La comparación del modelo de referencia de control (2005) con los hogares de control de los modelos EL1 (2008) y EL2 (2010) revela un crecimiento secular muy rápido en Hyderabad entre 2005 y 2010.6 Promedio 5La columna 2 informa la media del control y la columna 4 informa la diferencia entre el tratamiento y el control. Ninguna de estas diferencias es significativa (columna 5). 6Si bien la comparación puede no ser perfecta, ya que la encuesta de referencia no se realizó en el mismo muestreo, el consumo de los hogares aumentó de rupias. De 4,888 (2005) a 7,662 en 2007 y Rs. 11,497 en 2010 (todo expresado en rupias de 2007). La fracción de hogares con al menos un préstamo pendiente aumentó del 68% en el modelo de referencia al 89% en el EL1 y al 90% en el EL2. La prevalencia de empresas aumentó de 32 por cien hogares en el punto de partida a 44 en el nivel 1 y a 56 en el nivel 2. En el punto final 1, el 37.8% y, en el punto final 2, el 40.3% de las empresas estaban a cargo de mujeres. Sin embargo, las empresas siguieron siendo muy pequeñas, con un promedio de 0 .38 empleados en EL1 y 0.18 en EL2.7 Además de seguir siendo muy pequeñas en términos de empleo, las ventas promedio se mantuvieron bastante estables: rupias. 14,800 en EL1 y 14,100 en EL2. Sin embargo, si se consideran todos los hogares (no solo aquellos con empresas), los ingresos de las empresas aumentaron de alrededor de rupias De 4,800 a 5,800 (en rupias constantes de 2007). En el nivel EL2, los propietarios de empresas informaron gastos comerciales (capital de trabajo) más una inversión en activos de casi rupias. 15,000, un aumento de alrededor de INR 13,000 en EL1. (estas estimaciones de gastos no tienen en cuenta el costo del tiempo de los propietarios). Este contexto de rápido crecimiento en el área urbana de Andhra Pradesh es otra característica importante que se debe tener en cuenta y puede influir en los resultados de este estudio (de todas las evaluaciones aleatorias sobre microfinanzas, este es probablemente el contexto más dinámico). Sin duda, es un ejemplo importante, ya que los clientes de microfinanzas en la India representan aproximadamente el 30% de todos los clientes de microfinanzas en todo el mundo,8 y las microfinanzas se han desarrollado en muchos otros entornos de rápido crecimiento (Bangladesh es probablemente el ejemplo principal). Sin embargo, los resultados pueden ser diferentes en contextos con un crecimiento mucho más lento o en recesiones. Afortunadamente, los otros estudios de RCT abarcan una amplia variedad de contextos, lo que ayudará a comprender en qué medida los resultados dependen del contexto. 3 Diseño experimental 3.1 Diseño experimental En el momento en que se inició este estudio, la microfinanza ya se había afianzado en varios distritos de Andhra Pradesh, pero la mayoría de las organizaciones de microfinanzas aún no habían comenzado a trabajar en el área de estudio final. El crecimiento entre el EL1 y el EL2 corresponde al mismo conjunto de hogares, con los mismos instrumentos de encuestas, y, por lo tanto, nos da una buena idea del dinamismo de esta economía. 7La disminución en el empleo promedio entre EL1 y EL2 puede reflejar un efecto de composición, con las empresas marginales más pequeñas. 8MIX Market informó 94 millones de prestatarios en todo el mundo en 2011, de los cuales 28 millones se encuentran en la India (http://www.mixmarket.org/mfi/country/India). 8 capital, Hyderabad. En un principio, Spandana seleccionó 120 áreas (barrios identificables o bastis) en Hyderabad como lugares en los que le interesaba abrir sucursales, pero también estaba dispuesto a no hacerlo. Estas áreas se seleccionaron en función de que no tenían presencia previa de microfinanzas y de que tenían residentes que eran prestatarios potenciales deseables: pobres, pero no “los más pobres de los pobres”. Se evitaron las áreas con altas concentraciones de trabajadores de la construcción porque se mueven con frecuencia, lo que los hace poco atractivos como clientes de microfinanzas. Si bien las áreas seleccionadas se suelen llamar “barrios marginales”, son asentamientos permanentes con casas de hormigón y algunos servicios públicos (electricidad, agua, etc.). Por el contrario, no se seleccionaron los más grandes para el estudio, ya que Spandana tenía interés en iniciar operaciones allí: la gran cantidad de personas que viven en estos barrios marginales les permitió beneficiarse de las economías de escala y llegar rápidamente a una cantidad de clientes que justificaba la expansión en la ciudad. La población de los vecindarios seleccionados para el estudio varía de 46 a 555 hogares. Por lo general, los barrios marginales elegidos para formar parte del estudio no eran continuos para evitar los efectos indirectos entre los barrios marginales de tratamiento y control. En cada área, CMF contrató primero a una empresa de investigación de mercado para realizar una pequeña encuesta de referencia sobre los vecindarios en 2005, en la que se recopiló información sobre la composición del grupo familiar, la educación, el empleo, la propiedad de los activos, los gastos, los préstamos, los ahorros y cualquier empresa que el grupo familiar opere actualmente o haya cerrado en el último año. Se encuestó a un total de 2,800 hogares para obtener una evaluación rápida de las condiciones de referencia de los vecindarios. Sin embargo, como no había un censo existente y la encuesta de referencia se debía realizar con mucha rapidez para recopilar la información necesaria para la estratificación antes de que Spandana comenzara sus operaciones, las familias no se seleccionaron de forma aleatoria de una lista de familias: en su lugar, se les pidió a los oficiales de campo que cartografien el área y seleccionen cada nª casa, con n elegida para seleccionar 20 familias por área. Lamentablemente, la empresa de investigación de mercado no siguió este procedimiento con mucha rigurosidad, y no tenemos la certeza de que el modelo de referencia sea representativo del conjunto de la zona marginal. Por lo tanto, la encuesta de referencia se usó solo como base para la estratificación, el análisis descriptivo anterior y para recopilar características a nivel del área que se usan como variables de control.9 Más allá de esto, no usamos la encuesta de referencia en el análisis que sigue. Después de la encuesta de referencia, pero antes de la asignación aleatoria, se quitaron dieciséis áreas del estudio porque se descubrió que contenían una gran cantidad de hogares de trabajadores migrantes. 9Sin embargo, omitir estos controles no hace ninguna diferencia en los resultados. 9 En Spandana (como en otras MFIs), se aplica la regla de que los préstamos solo deben otorgarse a familias que hayan vivido en la misma comunidad durante al menos un año, ya que la organización cree que los incentivos dinámicos (la promesa de más crédito en el futuro) son más importantes para motivar el pago de estos préstamos.10 Las 104 áreas restantes se agruparon en pares de vecindarios similares, según el consumo per cápita promedio y la deuda por familia, y uno de cada par se asignó al azar al grupo de tratamiento.11 En la Figura 5, se muestra un cronograma de la recopilación de datos y la asignación aleatoria. En la tabla 1, se usa la muestra del modelo de referencia para mostrar que las áreas de tratamiento y comparación no diferían en sus niveles de referencia de características demográficas, financieras o empresariales en la encuesta de referencia. Esto no es sorprendente, ya que la muestra se estratificó según el consumo per cápita y la fracción de hogares con deuda. Luego, Spandana comenzó a operar de forma progresiva en las 52 áreas de tratamiento entre 2006 y 2007. El lanzamiento se realizó en diferentes fechas y en diferentes barrios marginales. Ten en cuenta que, en los períodos intermedios, otras MFIs también comenzaron sus operaciones, tanto en las áreas de tratamiento como de comparación. A continuación, mostraremos que aún existe una diferencia significativa entre los préstamos de las IMF en los grupos de tratamiento y de comparación. Los oficiales de crédito de Spandana también comenzaron a otorgar préstamos en muy pocas de las zonas controladas, aunque esto se detuvo con relativa rapidez. Además, no había ninguna regla contra el préstamo en otro asentamiento informal (si uno podía encontrar un grupo al que unirse), y algunas personas lo hicieron. En general, el 5% de los hogares de los asentamientos informales de control tomaron préstamos de Spandana al final del estudio. Para crear un marco de muestreo adecuado para el punto final, el personal del CMF realizó un censo integral de cada área a principios de 2007 y, además, incluyó una pregunta sobre préstamos. El censo reveló tasas bajas de préstamos de las IMF incluso en las áreas de tratamiento, por lo que el marco de muestreo final consistió en hogares cuyas características sugerían una alta probabilidad de haber tomado préstamos: aquellos que residían en el área durante al menos tres años y que tenían al menos una mujer de entre 18 y 55 años. Los prestatarios de Spandana identificados en el censo se sobremuestran, ya que creíamos que 10Podemos comparar las características del modelo de referencia en las 16 áreas que se eliminaron con las de las 104 áreas incluidas en la aleatorización. Las diferencias son coherentes con la justificación de Spandana para eliminar las áreas omitidas: el tamaño de los hogares es menor en estas áreas (debido a que los trabajadores migrantes que se encuentran allí no tienen familias ni hijos), hay menos creación de empresas (presumiblemente porque es poco probable que los migrantes inicien un negocio) y hay menos créditos pendientes (probablemente porque los prestamistas informales también son reacios a prestar a estos hogares muy móviles). (Los resultados están disponibles a pedido). Se formaron 11 pares para minimizar la suma de los pares A y B (saldo promedio de préstamos del área A – saldo promedio de préstamos del área B)2 + (consumo per cápita del área A – consumo per cápita del área B)2. Dentro de cada par, un vecindario se asignó de forma aleatoria al tratamiento. 10La heterogeneidad en el efecto del tratamiento introduciría más variación en los resultados entre los prestatarios de Spandana que entre los que no son prestatarios, por lo que el sobremuestreo de prestatarios proporcionaría una mayor potencia. Los resultados que se presentan a continuación ponderan la observación para tener en cuenta este exceso de muestreo, de modo que los resultados sean representativos de toda la población. Dado que el marco de muestreo en el punto de referencia no era lo suficientemente riguroso, no se volvió a encuestar a propósito a las familias del punto de referencia en el seguimiento. La primera encuesta de línea de base comenzó en agosto de 2007 y finalizó en abril de 2008, y el lanzamiento de la línea de base siguió al lanzamiento del programa. En cada área, esta primera encuesta final se realizó al menos 12 meses después de que Spandana comenzó a desembolsar préstamos en esta área en particular y, por lo general, entre 15 y 18 meses después (la encuesta siguió el mismo calendario en los barrios marginales de control para garantizar la comparabilidad entre el tratamiento y el control). El tamaño total de la muestra fue de 6,864 hogares. Dos años después, en 2009-2010, se realizó una segunda encuesta final, que hizo un seguimiento de las mismas familias. Incluyó el mismo conjunto de preguntas que en 2007-2008 para garantizar la comparabilidad. El porcentaje de recontactos fue muy alto (90%). A continuación, analizaremos esta deserción con más detalle. 3.2 Amenazas potenciales para la identificación y advertencias sobre la interpretación 3.2.1 Deserción y migración selectiva Dado que no tenemos una muestra de referencia adecuada que se haya seguido de forma sistemática, una posible preocupación es que la muestra que se encuesta al final del período podría no ser estrictamente comparable en las áreas de tratamiento y control, si hubo una deserción diferencial en los grupos de tratamiento y control. Por ejemplo, las personas podrían haberse mudado al área o haber evitado mudarse de allí porque Spandana había iniciado sus operaciones allí. Esto no parece muy probable, ya que, si alguien realmente quería pedir prestado, tenía opciones para hacerlo en otra MFI (veremos que una buena cantidad de personas lo hicieron) o incluso en Spandana, yendo al siguiente vecindario. El tratamiento solo facilitó un poco el préstamo (como veremos en la siguiente sección). Sin embargo, en retrospectiva, fue un error claro no intentar volver a encuestar de forma sistemática al menos una fracción de la muestra del modelo de referencia, a pesar de que el marco de muestreo del modelo de referencia era débil. Dicho esto, tenemos varias formas de evaluar en qué medida la deserción es un problema. En primer lugar, en la tabla A1, verificamos que los hogares encuestados en los puntos finales 1 y 2 sean similares en los grupos de tratamiento y control, en términos de una serie de características que se fijan a lo largo del tiempo (el valor p en la diferencia conjunta de estas características en los grupos de tratamiento es 0.980 en el EL1 y 0.534 en el EL2). Esta es una primera indicación de que tenemos una muestra comparable en el punto de partida y en el final, incluso si se permite la deserción. En segundo lugar, la muestra de EL1 se extrajo de un censo que se realizó poco después de la introducción del microcrédito (en promedio, menos de un año). Además, el marco de muestreo de la EL1 se limitó a las personas que habían vivido en el área durante al menos tres años antes del censo. Esto significa que nadie de la encuesta había migrado al área debido a Spandana: todos eran residentes del área mucho antes de que Spandana se mudara allí (la gran mayoría había estado allí durante años). Esto quita el canal más plausible para la selección diferencial en el ejemplo de los grupos de tratamiento y control. Existe la posibilidad de que menos personas (o personas diferentes) hayan abandonado las áreas de tratamiento entre el lanzamiento del producto y el censo debido a la opción de pedir prestado con mayor facilidad, pero en menos de un año, la tasa de migración fuera de Hyderabad es baja y, dada la capacidad de pedir prestado si alguien lo desea, parece poco probable que las personas hayan tenido una probabilidad diferencial de migrar fuera de los barrios marginales en función de la capacidad de convertirse en cliente de Spandana. Luego, podemos estudiar la deserción entre el censo y el EL1, y entre el EL1 y el EL2. Hubo cierta deserción entre el censo y el EL1, en especial porque, como es habitual en este tipo de encuestas, a los encuestadores del censo se les proporcionaron listas de reemplazo en caso de que no encontraran a la persona exacta que buscaban. Sin embargo, esta deserción (alrededor de un 25%) es casi la misma en las áreas de tratamiento y control: 27.6% en el tratamiento y 25.2% en el control (valor p de la diferencia: 0.165; consulta el panel A de la tabla A2). Además, la deserción no está correlacionada con los meses transcurridos desde que Spandana ingresó al asentamiento (Tabla A2, Panel B), lo que no es lo que esperaríamos si estuviera relacionada de alguna manera con el programa (hubiera tenido más tiempo para desarrollarse si Spandana hubiera ingresado antes). Las únicas características que predicen que es más probable que se encuentre a alguien son que sea un prestatario de Spandana (deserción 4.2 pp más baja; DE 1.97 pp) y que viva en una casa “no pucca” (de menor calidad) (deserción 2.7 pp más baja; DE 1.4 pp). La razón más probable para lo primero es que los oficiales de Spandana ayudaron al equipo de campo de CMF a encontrar a sus clientes. Por ejemplo, los topógrafos podrían asistir a reuniones semanales para recopilar direcciones y encontrar instrucciones sobre cómo llegar a las casas de las personas. Es probable que lo último refleje una mayor movilidad entre los hogares más adinerados. En todo el análisis que sigue, corregimos esto ajustando los 12 pesos de muestreo para la proporción entre la probabilidad de encontrar un prestatario que no sea de Spandana y la probabilidad de encontrar un prestatario de Spandana (0.948). En el panel A de la tabla 3 del apéndice, se muestra que la tasa de recontacto en el punto final 2 para los hogares entrevistados inicialmente en el punto final 1 fue muy alta (mucho más alta que en la mayoría de los ensayos controlados aleatorios, en EE.UU. o en países en desarrollo). También fue similar en el grupo de tratamiento y el de control, con un 89.9% y un 90.2%, respectivamente (el valor p de la diferencia es 0.248). El panel B muestra las características promedio de los grupos familiares con los que se volvió a establecer contacto en comparación con los que abandonaron el programa. Las muestras no difieren de manera significativa en la mayoría de las dimensiones. Sin embargo, quienes abandonaron el programa tuvieron un gasto per cápita ligeramente más alto en el punto final 1, con un valor de rupias Un aumento de 1,000 en los gastos asociado con un aumento de 0.0098 en la probabilidad de deserción (columna 1: el error estándar es 0.0032). Tener un préstamo de Spandana en el punto final 1 se asoció con una deserción 3.3 puntos porcentuales más baja (columna 5: el error estándar es de 1 punto porcentual); tener cualquier préstamo de una MFI se asoció con una deserción 2.7 puntos porcentuales más baja (columna 6: el error estándar es de 0.8 puntos porcentuales), debido al efecto de los préstamos de Spandana. Una vez más, la explicación de esto es que los oficiales de crédito ayudaron al equipo de campo a encontrar a los clientes, si se habían mudado dentro de su zona de chabolas. En el panel C de la tabla A3, se muestra que, entre el tratamiento y el control, la deserción no se correlacionó de manera diferencial con las características. Estos datos sugieren que no hay evidencia de que el tratamiento haya impulsado los patrones de migración o deserción, excepto a través del efecto mecánico que los oficiales de crédito de Spandana tuvieron para ayudar a los encuestadores a ubicar a sus clientes, lo que corregimos. Sin embargo, para abordar de manera sistemática la preocupación de que la deserción pueda afectar los resultados, reestimamos todas las regresiones que se presentan a continuación con una corrección para la selección de muestras inspirada en Dinardo, Fortin y Lemieux (2010), en la que volvemos a ponderar los datos con el inverso de la propensión a observarse en el punto final 2, de modo que la distribución de las características observables (en el punto final 1) entre los hogares observados en el punto final 2 se asemeje a la de todo el muestra del punto final 1. Luego, aplicamos las mismas ponderaciones a los datos del punto final 1 (se supone implícitamente un proceso de selección similar entre el inicio de la microfinanza y el punto final 1). Los resultados, que se presentan para los resultados clave en la Tabla A5, son muy similares a los que presentamos aquí. (Los resultados completos están disponibles a pedido). Ten en cuenta que este procedimiento solo corrige la deserción diferencial por variables observables, no por variables no observables. 13 Interpretación de los resultados El diseño experimental y la implementación plantean una serie de problemas que vale la pena tener en cuenta para interpretar los resultados que siguen. Primero, dado el marco de muestreo, el nuestro será un análisis de intención de tratamiento (ITT) en una muestra de “prestatarios probables”. Por lo tanto, este no es el efecto sobre quienes toman préstamos ni el efecto promedio en el vecindario. sino el efecto promedio de un acceso más fácil a la microfinanza en quienes son los objetivos principales. En segundo lugar, los servicios de microfinanzas estaban disponibles en las áreas de tratamiento y control, aunque el acceso era más fácil en las áreas de tratamiento. La adopción de la microfinanza es, en efecto, más alta en las áreas de tratamiento, lo que genera una variación experimental, pero los clientes marginales pueden ser diferentes de los primeros clientes que piden préstamos en un área. Esto también afecta la energía: los cálculos de energía iniciales se realizaron cuando Spandana pensó que el 80% de los hogares aptos se convertirían en clientes con rapidez después del lanzamiento. De hecho, los datos muestran que la proporción alcanzó solo el 18% en 18 meses (y se mantuvo en el 18% después de dos años y medio). Este porcentaje es bajo y también les dio tiempo a otras MFIs, que estaban detrás de Spandana en términos de penetración en Hyderabad, para ponerse al día. En general, la adopción de microfinanzas de cualquier organización fue solo del 33% en el EL2. Este es un resultado importante en sí mismo y muy sorprendente en ese momento, pero implica que, con la perspectiva de la retrospectiva, se habrían necesitado más áreas. Esto no es algo que se pueda abordar ex post. Por fortuna, las evaluaciones posteriores de los programas de microfinanzas pudieron hacerlo y encontraron un conjunto muy similar de resultados (y no resultados) que sugieren que estos resultados no son el artefacto de muestras demasiado pequeñas o de un conjunto de clientes muy poco representativo. 4 Resultados Para estimar el impacto de la disponibilidad de la microfinanza en un área en los clientes probables, nos enfocamos en las estimaciones de intención de tratamiento (ITT), es decir, comparaciones simples de promedios en las áreas de tratamiento y comparación, promediadas entre prestatarios y no prestatarios. Presentamos estimaciones del ITT del efecto de la microfinanza en las empresas que administra el grupo familiar. En el caso de quienes son propietarios de empresas, analizamos las ganancias, los ingresos, las entradas y la cantidad de trabajadores empleados por la empresa. (La construcción de estas variables se describe en el Apéndice 1). Cada columna de cada tabla informa los resultados de una regresión de la forma yia = α + β × T reatia + X 0 aγ + εia, donde yia es un resultado para el grupo familiar i en el área a, T reatia es un indicador para vivir en un área tratada y β es el efecto de la intención de tratamiento. X0a es un vector de variables de control, que se calcula como valores de referencia a nivel del área: población del área, total de empresas, gasto per cápita promedio, fracción de jefes de familia que saben leer y fracción de todos los adultos que saben leer. Los errores estándar se ajustan para el agrupamiento a nivel del área y todas las regresiones se ponderan para corregir el sobremuestreo de los prestatarios de Spandana y para aumentar la probabilidad de hacerles un seguimiento. Estimamos dos conjuntos de regresiones con una especificación diferente: sin control alguno y control de estratos en lugar de las características promedio en los barrios controlados. Los resultados (que no se informan aquí, pero están disponibles si se solicita) no cambian de manera cualitativa. Controlar los estratos aumenta un poco la precisión en este caso, por lo que algunos resultados que son casi significativos aquí se vuelven significativos con los controles de estratos (esto es particularmente cierto para los resultados agrupados). En cualquier estudio de este tipo, en el que hay muchos resultados posibles sin una sola ruta causal posible, existe el peligro de sobreinterpretar cualquier resultado significativo (o incluso discernir un patrón de resultados cuando no hay ninguno). Tomamos varias medidas para evitar este problema. En primer lugar, informamos el resultado siguiendo la plantilla que utilizan todos los artículos de este número, lo que garantiza que no se seleccionen resultados en función de lo que sea significativo o no. En segundo lugar, para cada tabla (que corresponde a una “familia” de resultados), informamos un índice (a la Katz, Kling y Liebman, 2007) de todos los resultados de la familia en conjunto.12 Por último, para cada uno de estos resultados, informamos el valor p estándar y el valor p ajustado para las pruebas de hipótesis múltiples en todos los índices. Los valores p ajustados se calculan con el procedimiento de reducción de Hochberg (1988), que controla la tasa de error por familia para todos los índices. Consulta el Apéndice A.4 para obtener más detalles. 12Las variables se firman de modo que un efecto positivo del tratamiento sea un resultado “bueno”. Luego, se normalizan sustrayendo la media del grupo de control y dividiendo por la desviación estándar del grupo de control. El índice es el promedio simple de las variables normalizadas. 15 4.1 Préstamos de Spandana y otras MFIs Las comunidades de tratamiento se seleccionaron de forma aleatoria para recibir sucursales de Spandana, pero otras MFIs también comenzaron a operar en áreas de tratamiento y de comparación. Nos interesa probar el impacto del acceso al microcrédito, no solo de pedir prestado a Spandana. El panel A de la tabla 2 muestra que, en el primer punto final, los préstamos de las IMF fueron más altos en el grupo de tratamiento que en el grupo de control de los barrios marginales, aunque los préstamos de otras IMF compensaron parte de la diferencia en los préstamos de Spandana. Los hogares de las áreas de tratamiento tienen 12.7 puntos porcentuales más de probabilidades de informar que son prestatarios de Spandana (17.8% en comparación con 5.1%) (Tabla 2, panel A, columna 1). La diferencia en el porcentaje de hogares que dicen pedir prestado a cualquier MFI es de 8.4 puntos (Tabla 2, panel A, columna 3), por lo que algunos hogares que terminaron pidiendo prestado a Spandana en las áreas de tratamiento habrían pedido prestado a otra MFI en ausencia de la intervención. Si bien el nivel absoluto del endeudamiento total de las IMF no es muy alto, es alrededor de un 50% más alto en el tratamiento que en las áreas de comparación. Las columnas 1 y 3 muestran que los hogares del grupo de tratamiento también informan un mayor número de préstamos de las MFIs (y de Spandana en particular) que los hogares del grupo de comparación. En promedio, los hogares del grupo de tratamiento, incluidos los prestatarios y los no prestatarios, informaron rupias. 1,334 préstamos más de Spandana que las familias de control y rupias 1,286 más de todas las MFIs (ambos significativos a nivel del 1%). Si bien tanto la tasa de adopción absoluta como la “primera etapa” implícita son relativamente pequeñas, esto parece ser similar a lo que se encontró en la mayoría de las otras evaluaciones del impacto del acceso a la microfinanza, a pesar de los diferentes contextos. En el Marruecos rural, Crépon et al. (2013) encontraron que la probabilidad de tener cualquier préstamo de la MFI Al Amana en las áreas que tuvieron acceso a ella es de 10 puntos porcentuales, mientras que es prácticamente cero en el control y, además, como no hay otra MFI, esto representa el aumento total en los préstamos de microfinanzas. En México, Angelucci, Karlan y Zinman (2013) encontraron un aumento de 10 puntos porcentuales en la probabilidad de pedir prestado a la MFI Compartamos en las áreas que tuvieron acceso al prestamista, en comparación con una base de cinco puntos porcentuales en el control. En Etiopía, Tarozzi et al. (2013) encontraron un mayor impacto de la introducción de microcréditos: un 36%. La tasa de adopción bastante baja en estos diferentes contextos es en sí un resultado sorprendente, dados los altos niveles de préstamos informales en estas comunidades y los supuestos beneficios del microcrédito sobre estas formas alternativas de préstamos. En todos los casos, excepto cuando la asignación aleatoria se realizó entre quienes ya habían expresado interés explícito en el microcrédito, solo una minoría de 16 “prestatarios probables” terminó pidiendo prestado. En la tabla 2, también se muestra el impacto del acceso a la microfinanza en otras formas de préstamos. Una fracción considerable de los clientes informa que paga una deuda más costosa como motivo para pedir prestado a Spandana, y, en efecto, vemos cierta actividad en este margen. La proporción de hogares que tienen algún préstamo informal, definido como préstamos a familiares, amigos, prestamistas y bienes comprados a crédito que otorga el vendedor, disminuye en 5.2 puntos porcentuales en las áreas de tratamiento (columna 5), pero los préstamos bancarios no se ven afectados (columna 4). La estimación puntual del importe prestado a fuentes informales también es negativa, lo que sugiere la sustitución de préstamos costosos por préstamos más económicos de las IMF (un objetivo explícito de Spandana). La estimación puntual, aunque insignificante, es bastante similar en valor absoluto al aumento de los préstamos de las IMF (columna 5). Sin embargo, dado el alto nivel de préstamos informales, esto corresponde a una disminución de solo el 2.6%: cuando examinamos la distribución de préstamos informales del punto final 1, en la Figura 1, los préstamos informales son significativamente más bajos en las áreas de tratamiento del percentil 30 al 65. En general, el tratamiento afecta el índice de resultados de préstamos, y el valor p es pequeño incluso cuando se tienen en cuenta las pruebas de hipótesis múltiples en las familias (columna 9). Después de que finalizó el primer objetivo, Spandana comenzó a expandirse en estas áreas, de conformidad con nuestro acuerdo inicial con la organización. Otras MFIs también continuaron con su expansión. Sin embargo, dos años después, aún existía una diferencia significativa entre los barrios marginales de Spandana y los demás: el panel B de la tabla 2 muestra que el 17% de los hogares de los barrios marginales de tratamiento tomaron préstamos de Spandana, en comparación con el 11% de los barrios marginales de control. Otras MFIs continuaron expandiéndose tanto en los antiguos barrios marginales del tratamiento como en los de control, y los préstamos de las MFIs en general fueron casi los mismos en el grupo de tratamiento y en el de control. En la segunda encuesta de finalización, el 33.1% de los hogares había tomado préstamos de una MFI en los antiguos barrios marginales de control y el 33.3% en los barrios marginales de tratamiento. Sin embargo, como los préstamos comenzaron más tarde en el grupo de control, los hogares del grupo de tratamiento habían estado tomando préstamos durante un promedio más prolongado que los del grupo de control, lo que se refleja en el hecho de que completaron más ciclos de préstamos. En promedio, hubo una diferencia de 0.085 ciclos de préstamos entre los hogares del tratamiento y los del control en el punto final 2 (columna 8), que casi no cambió desde el punto final 1.13. Por lo tanto, la principal diferencia entre el grupo de tratamiento y el de control en el punto final 2 es la duración.13 Esta diferencia ya no es significativa en el punto final 2, posiblemente debido al error de recuperación y al hecho de que solo recopilamos información sobre la cantidad máxima de ciclos prestados de cualquier MFI, por lo que esta cifra no distingue, p. ej., un grupo familiar que pidió prestado tres ciclos a dos prestamistas en comparación con tres ciclos a un prestamista. 17% de acceso a la microfinanza. Dado que los préstamos de microfinanzas aumentan con cada ciclo, los hogares del tratamiento también tenían préstamos más grandes. Entre quienes tomaron préstamos, en el punto final 2, hubo una diferencia significativa de alrededor de rupias. 2,300 (o 14%) en el tamaño de los préstamos (no se informa). Dado que alrededor de un tercio de los hogares pide préstamos, esto se traduce en una diferencia (insignificante) de alrededor de rupias. 800 en préstamos promedio (columna 3). 4.2 Empresas nuevas y resultados comerciales El panel A de la tabla 3 presenta los resultados del primer objetivo final sobre los resultados comerciales. La columna 8 indica que la probabilidad de que un grupo familiar inicie un negocio en realidad no es muy diferente en las áreas de tratamiento y control. En las áreas de comparación, el 4.7% de los hogares abrió al menos un negocio en el año anterior a la encuesta, en comparación con el 5.6% en las áreas tratadas (columna 8). Sin embargo, los hogares del grupo de tratamiento tenían más probabilidades de haber abierto más de un negocio en el último año, y la columna 10 muestra que se crearon más empresas nuevas en las áreas de tratamiento en general: 6.8 por cada 100 hogares, en comparación con 5.3 por cada 100 hogares en las áreas de control. El intervalo de confianza del 90% sobre la creación de empresas nuevas varía de 0.3 puntos porcentuales a 2.6 puntos porcentuales más de empresas nuevas. En general, los hogares del grupo de tratamiento no tienen más probabilidades de tener una empresa ni tienen muchas más empresas (columnas 6 y 7). De acuerdo con el hecho de que Spandana solo otorga préstamos a mujeres y con los objetivos declarados de las instituciones de microfinanzas, las empresas marginales suelen estar dirigidas por mujeres: la columna 11 muestra que, cuando analizamos la creación de empresas de propiedad de mujeres14 (columna 11), descubrimos que casi toda la creación diferencial de empresas en las áreas de tratamiento se encuentra en empresas dirigidas por mujeres. Hay 0.014 puntos porcentuales más de empresas de propiedad de mujeres en las áreas de tratamiento que en las áreas de control, un aumento del 55%. Las familias de las áreas tratadas no tenían más probabilidades de informar que cerraron un negocio, un evento que informó el 3.9% de las familias de las áreas tratadas y el 3.7% de las familias de las áreas de comparación (columna 9).15 Las familias de las áreas tratadas invierten más en bienes duraderos para sus empresas. Dado que solo un tercio de las empresas de 14A se clasifican como propiedad de una mujer si la primera persona mencionada en respuesta a la pregunta “¿Quién es el propietario de esta empresa?” es una mujer. Solo 72 de las 2,674 empresas tienen más de un propietario. Clasificar una empresa como propiedad de una mujer si alguna persona nombrada como propietaria es mujer no cambia el resultado. 15Es posible que los hogares que no están representados en nuestra muestra, como los que no vivían en el área durante tres años, hayan tenido una probabilidad diferencial de cerrar empresas en las áreas tratadas. Sin embargo, la cantidad relativamente pequeña de creación de empresas nuevas hace que los efectos de equilibrio general en las empresas existentes sean poco probables. 18 hogares tienen una empresa y la mayoría de las empresas no usan ningún activo. La estimación puntual es pequeña en valor absoluto (INR 391 en el último año, o un poco menos de un tercio del aumento en los préstamos promedio de las IMF en los hogares del grupo de tratamiento), pero el aumento en el tratamiento es superior al valor total de los bienes duraderos comerciales que compraron los hogares de comparación en el último año (INR 280), y es estadísticamente significativo. El resto de las columnas del panel A de la tabla 3 informan sobre el estado actual de la empresa y los ingresos, los costos de las entradas y las ganancias del último mes (sin incluir los pagos de intereses). En estas regresiones, asignamos un cero a los hogares que no tienen una empresa, por lo que estos resultados nos brindan el impacto general del crédito en las actividades empresariales, incluidos los márgenes extensivos e intensivos. Los hogares del grupo de tratamiento tienen más activos empresariales (aunque la estadística t del inventario de activos es solo de 1.56). Los efectos del tratamiento en los ingresos y las entradas son positivos, pero insignificantes. Por último, hay un aumento insignificante en las ganancias de la empresa (columna 5). Dado que estos datos incluyen ceros para los hogares que no tienen una empresa, se responde la pregunta de si el microcrédito, como se suele creer, aumenta los ingresos de los hogares pobres expandiendo sus oportunidades comerciales. La estimación puntual, en rupias 354 por mes, lo que corresponde a un aumento de aproximadamente el 50% en relación con las ganancias que recibe el grupo familiar promedio de comparación. Por lo tanto, es grande en proporción a las ganancias, pero representa solo un aumento muy pequeño en el ingreso disponible de un grupo familiar promedio. Recuerda que el consumo total promedio de estos grupos familiares es de alrededor de rupias. 7,000 al mes y un aumento de rupias Sin embargo, 354 dólares al mes en ingresos comerciales no cambiarán la vida de la persona promedio que obtiene acceso a microcréditos. Si analizamos todos los resultados de las empresas en conjunto, encontramos un aumento de 0.037 en la desviación estándar del índice estandarizado de resultados empresariales, que es significativo con errores estándar convencionales, pero no (valor p de 0.17) una vez que se tienen en cuenta las pruebas de hipótesis múltiples en diferentes familias de resultados.16 Esta es la estimación del ITT, y parte de la razón por la que es baja es que pocas familias aprovecharon el microcrédito en los grupos de tratamiento (y algunas también lo hicieron en el grupo de control). Es posible que el prestatario marginal del grupo de tratamiento también tenga menos oportunidades que alguien que tuvo suficiente interés como para pedir prestado en el grupo de control. Esto no descarta que las empresas de algunos grupos específicos podrían haberse beneficiado del préstamo. Para analizar esto con más detalle, nos enfocamos en las empresas que ya existían antes de que comenzara el microcrédito. Lo hacemos en la Tabla 3B.17. Para las empresas que existían antes de la expansión de Spandana, encontramos una expansión en las empresas (ventas, insumos e inversión), y el índice general de empresas es significativo y positivo, incluso después de corregir la inferencia múltiple (desviación estándar de 0.09, con un valor p de 0.057 después de la corrección). Encontramos un aumento promedio en las ganancias de rupias 2,206 en las áreas de tratamiento, lo que es estadísticamente significativo y representa más del doble en relación con la media de control de Rs. 2,000. Este aumento no se debe a unos pocos valores atípicos. Sin embargo, no vale la pena que se concentre en la cola superior (cuantiles 95 y superiores), como se muestra en la Figura 2. En todos los demás quintiles, hay muy poca diferencia entre las ganancias de las empresas existentes en las áreas de tratamiento y control. Hay 75 empresas por encima del percentil 95, por lo que no es un puñado, pero el percentil 95 de las ganancias mensuales de las empresas existentes es de rupias. 14,600 (o USD 1,590 en PPA), lo que las convierte en empresas bastante grandes y rentables en este entorno. La gran mayoría de las pequeñas empresas obtienen muy pocas ganancias al principio, y el microcrédito no las ayuda en nada. El hallazgo de que el microcrédito es más eficaz para ayudar a las empresas que ya son rentables es contrario a gran parte de la retórica del microcrédito y a la visión de los escépticos. Por último, observamos que el tratamiento generó la creación de más empresas, en particular, empresas propiedad de mujeres. En la Figura 3 y las Tablas 3C y A4, mostramos más datos sobre las características de estas nuevas empresas. Las regresiones de cuantiles de la Figura 3 (ganancias de las empresas que no existían en el período de referencia) muestran que todas las empresas entre el percentil 35 y el 65 tienen ganancias significativamente más bajas en las áreas de tratamiento. En la tabla 4, la columna 5 muestra que la ganancia promedio no es significativamente diferente entre el tratamiento y el control debido a los datos con ruido, pero la mediana de la empresa nueva en las áreas de tratamiento tiene rupias. 1,250 de ganancias más bajas, significativas al nivel del 5% (no se informan en las tablas, pero se muestran en la figura). Es mucho menos probable que las empresas nuevas promedio tengan empleados en las áreas de tratamiento: la cantidad de empleados por empresa nueva es de 0.29 a solo 0.11 (columna 6). En el caso de las empresas nuevas, el índice en todos los resultados es negativo (0.081 desviaciones estándar) y significativo con los niveles convencionales, pero no después de corregir la inferencia múltiple (valor p, 0.028). En principio, estos resultados podrían ser una combinación de un efecto del tratamiento y un efecto de selección.17En la Tabla 3, mostramos que las familias no tienen más ni menos probabilidades de cerrar un negocio en el último año, por lo que no hay una selección de muestra inducida por la microfinanza. 20, pero como el efecto en las empresas existentes sugiere un efecto del tratamiento cercano a cero para la mayoría de las empresas (y el estimado puntual es positivo), es probable que el efecto para las empresas nuevas se deba a la selección: la empresa marginal que se inicia en las áreas de tratamiento es menos rentable que la empresa marginal en las áreas de control. La hipótesis de que la empresa marginal que se inicia es diferente en el grupo de tratamiento obtiene más respaldo en la tabla 4 del Apéndice, que muestra una comparación de los sectores de las empresas antiguas y las nuevas, en las áreas de tratamiento y comparación.18 El sector es un proxy de la escala promedio y la intensidad de capital de una empresa, que es probable que se mida con menos errores que la escala real o el uso de los activos. La composición de la industria de las empresas nuevas sí difiere. En particular, la fracción de empresas de alimentos (puestos de té o café, vendedores de alimentos, tiendas de comestibles kirana o pequeñas, y agricultura) es 8.5 puntos porcentuales (alrededor de un 45%) más alta entre las empresas nuevas en las áreas de tratamiento que entre las empresas nuevas en las áreas de comparación, y la fracción de empresas de rickshaw o conducción entre las empresas nuevas en las áreas de tratamiento es 5.4 (más de un 50%) puntos porcentuales más baja. Ambas diferencias son significativas al nivel del 10%. Las empresas de alimentos son las que menos capital intensivo requieren en estas áreas, con activos por un valor promedio de solo rupias. 930 (principalmente, tawas para dosa, ollas y sartenes, etcétera). Las empresas de rickshaws o conducción, que requieren alquilar o poseer un vehículo, son las más intensivas en capital, con activos por un valor promedio de rupias. 12,697 (la mayor parte del cual es el costo del vehículo). Se espera que el microcrédito reduzca el umbral de rentabilidad para iniciar un negocio, si los tipos de interés son más bajos que los de otras fuentes de préstamos disponibles para los hogares. Otra explicación para ambos resultados podría ser que, debido a que Spandana presta a mujeres, es más probable que las empresas marginales sean de propiedad femenina y, por lo tanto, se inicien en sectores en los que las mujeres son activas. Además, las empresas que dirigen las mujeres suelen ser menos rentables, quizás debido a las limitaciones sociales sobre lo que pueden hacer y cuánto esfuerzo pueden dedicar a una empresa.19 En el panel B de la tabla 3, se muestran los resultados de las variables de rendimiento empresarial en el momento del segundo objetivo final. Como ya se señaló, en este momento, las familias del grupo de tratamiento y del grupo de control tienen la misma probabilidad de tener un préstamo de microcrédito, pero el préstamo en las áreas del grupo de tratamiento es mayor y los prestatarios 18Los encuestados pudieron clasificar sus negocios en 22 tipos diferentes, que agrupamos en los siguientes: comida, ropa/costura, rickshaw/conducción, reparación/construcción, venta de artesanías y “otro”. 19Esto es cierto en estos datos y también se encontró, por ejemplo, en Sri Lanka por de Mel et al. (2009). 21 han estado pidiendo préstamos por más tiempo. Los resultados siguen un patrón claro, coherente con la idea de que los hogares de control ahora se endeudan al mismo ritmo. No encontramos diferencias significativas en la creación de empresas en las áreas de tratamiento y control: la estimación puntual es prácticamente cero (el intervalo de confianza del 90% varía de 2 puntos porcentuales menos de empresas nuevas a 2.5 puntos porcentuales más). Las empresas nuevas están en las mismas industrias en las áreas de tratamiento y control, y los efectos negativos para las empresas nuevas en la mediana desaparecieron (se omiten los resultados). En el caso de los resultados de inversión de flujos contemporáneos, como la creación de empresas nuevas, los activos empresariales adquiridos en el año anterior, etcétera (columnas 8 a 11), la estimación puntual es muy cercana a cero (sin embargo, los errores estándar son grandes). Por otro lado, las empresas de las áreas de tratamiento tienen un inventario de activos mucho más grande (columna 1), lo que refleja el efecto acumulativo de los últimos años durante los cuales tuvieron la oportunidad de pedir prestado y expandirse. A pesar de esto, sus ganancias aún no son significativamente mayores, aunque la estimación puntual es de alrededor del 60% de la media de la muestra (con una estadística t de alrededor de 1.5). Como se muestra en la Figura 4, el aumento positivo se concentra una vez más en las colas superior e inferior, aunque comienza a ser positivo un poco antes, en el percentil 85. En general, la microfinanza está asociada con la creación de (algunas) empresas: en el primer año, genera un aumento en la cantidad de empresas nuevas que se crean, en particular por parte de las mujeres (aunque no en la cantidad de hogares que inician una empresa). Sin embargo, estas empresas marginales son aún más pequeñas y menos rentables que la empresa promedio de la zona (la gran mayoría de las cuales ya son pequeñas y no rentables). También genera una mayor inversión en las empresas existentes y una mejora en las ganancias de las más rentables. Para el resto, las ganancias de las empresas no aumentan y, en promedio, la microfinanza no ayuda a las empresas a crecer de manera significativa. Incluso después de tres años, no hay un aumento en la cantidad de empleados de las empresas que existían antes de que Spandana comenzara a operar. 4.3 Oferta laboral El acceso al crédito puede generar un aumento en la oferta laboral para financiar una inversión o la compra de bienes duraderos que antes estaban fuera del alcance debido a limitaciones de ahorro y préstamos. Esta es un área en la que las diferentes evaluaciones del microcrédito tienen resultados muy diferentes, que van desde un aumento preocupante en la oferta laboral para adolescentes en Augsburg et al. (2013) hasta disminuciones pronunciadas para todos en Crépon et al. (2013). En la tabla 5, se muestra el impacto del programa en la oferta laboral. En el punto final 1, el jefe de familia y su cónyuge en los hogares del grupo de tratamiento aumentan su oferta laboral general en un promedio de 3.18 horas (CI del 90%: 0.84, 5.5). El aumento se produce por completo en las empresas de los hogares y no hay un aumento en la cantidad de horas trabajadas por salarios: esas horas pueden ser mucho menos elásticas si los hogares no las eligen por completo. Sin embargo, no encontramos el aumento en la oferta laboral de adolescentes que, a veces, se teme que sea una posible desventaja de las microfinanzas y que se encontró en el estudio de Bosnia (ya que sus padres las atraen al negocio). De hecho, las adolescentes trabajan alrededor de dos horas menos por semana en las áreas de tratamiento que en las de control, y esta diferencia es significativa. Dado que hay un aumento entre los adultos y una disminución entre los adolescentes, no es de extrañar que el índice general sea cercano a cero y no significativo. En el punto final 2, a medida que los hogares de control comenzaron a pedir préstamos, la diferencia entre el tratamiento y el control desaparece. 4.4 Consumo En la tabla 6, se proporcionan estimaciones de intención de tratamiento del efecto de la microfinanza en el gasto de los hogares. Las columnas 1 y 3 del panel A muestran que no hay una diferencia significativa en los gastos totales de los hogares (ya sean totales o no duraderos) por equivalente adulto entre los hogares del tratamiento y los de comparación. La estimación puntual es esencialmente cero en ambos casos, y podemos rechazar al nivel del 5% la hipótesis nula de que había una Rs. Un aumento de 85 por mes en el consumo total por adulto equivalente y de rupias 56 en el consumo de bienes no duraderos (alrededor del 6% del promedio en el control del consumo y el 4% del consumo de bienes no duraderos).20 Por lo tanto, el acceso mejorado a microcréditos no parece estar asociado con ningún aumento significativo en el consumo después de 15 a 18 meses. Por supuesto, esto puede deberse en parte al hecho de que relativamente pocas personas piden préstamos y que algunas del grupo de control los piden a otra MFI.21 Si bien no hay impactos significativos en el consumo promedio ni en el consumo de bienes no duraderos, hay cambios en la composición del gasto: la columna 2 muestra que los hogares de las áreas de tratamiento gastaron una cantidad significativa de rupias. 17.08 más por persona al mes22, o rupias 205 por 20Los CI del 90% son (-51, 71) para el consumo total y (-59, 46) para el consumo no duradero. 21En el caso del consumo total, el tratamiento implícito en la estimación de IV o TOT es de Rs. 119 (10/.084), o un aumento del 5%, y para el consumo no duradero es de rupias. Disminución de 75 (4%). Sin embargo, el intervalo de confianza del 90% en la estimación del TOT es amplio, y va desde un aumento de 840 rupias (o un 60%) hasta una disminución de 1,000 rupias (o un 100%). 600 (o el 43%). La amplitud de los intervalos de confianza de TOT proviene, por supuesto, de la primera etapa baja. 22El CI del 90% es (1, 33). 23 por habitante en el último año en bienes duraderos que los hogares de las áreas de comparación. Ten en cuenta que esto es probablemente una subestimación del efecto total de los préstamos en las compras de bienes duraderos, ya que nuestra medición no incluiría a las personas que tomaron préstamos más de un año antes de la encuesta (la encuesta se realizó entre 15 y 18 meses después de la apertura de los centros) y compraron inmediatamente un bien duradero con el préstamo. Los bienes duraderos más comprados son el oro y la plata, las motocicletas, los saris (que se compran a granel, probablemente, principalmente para bodas o como inventario para una empresa), las TVs en color, las refrigeradoras, los rickshaws, las computadoras y los teléfonos celulares. Las columnas 7 y 8 muestran que, si bien no se detectó ningún cambio en la inversión en bienes no duraderos, el aumento en la inversión en bienes duraderos por parte de los hogares del grupo de tratamiento se compensó, en esencia, con la reducción de la inversión en “bienes tentadores” y festivales. Los bienes tentadores son aquellos en los que los hogares de nuestra encuesta de referencia dijeron que les gustaría gastar menos (por lo tanto, es la misma lista de bienes para todos los hogares). En este caso, incluyen el alcohol, el tabaco, las hojas de betel, los juegos de apuestas y la comida que se consume fuera de la casa. La inversión en bienes tentadores se reduce en alrededor de rupias. 9 por habitante por mes (columna 7). También vemos en la columna 8 una gran disminución en la inversión per cápita en festivales durante el año anterior (INR 12 o 20% del nivel de control, significativo en el nivel del 10%). En conjunto, la disminución promedio del consumo de bienes de tentación y festivales es de rupias. 21 por cápita por mes. La disminución de los gastos en festivales no proviene de grandes cambios en ceremonias grandes y muy costosas, como las bodas (vemos muy pocas en los datos), sino que parece provenir de disminuciones en todos los niveles de la distribución de los gastos en festivales. La magnitud absoluta de estos cambios es relativamente pequeña: por ejemplo, las Rs. 17 del aumento en la inversión per cápita en bienes duraderos por mes en el punto final 1 es de aproximadamente USD 1.75 a los tipos de cambio de paridad de poder adquisitivo de 2007. Sin embargo, esto representa un aumento de alrededor del 17% en relación con la inversión total en bienes duraderos en las áreas de comparación. Además, esta cifra es un promedio de los usuarios que no son prestatarios y los que sí lo son, y sería mayor si se atribuyera solo a los prestatarios. En el panel B de la tabla 6, se informan los efectos del impacto en el momento del segundo punto final, cuando las familias del grupo de tratamiento y del grupo de control tienen acceso al programa de microfinanzas. Los efectos sobre la inversión total per cápita y la inversión total per cápita en bienes no duraderos (columnas 1 y 3) son negativos, con estadísticas t alrededor de 1. La inversión en bienes tentadores sigue siendo inferior en alrededor de rupias. 10 por mes (columna 7), similar al resultado final 1, aunque el efecto ahora es insignificante. El efecto en los festivales ahora es positivo, pero insignificante. Tampoco hay diferencia en el promedio de la inversión en bienes duraderos en el punto final 2 (columna 2). Dado que la principal diferencia entre los hogares del tratamiento y los del control en el punto final 2 es que los hogares del tratamiento han estado tomando préstamos por más tiempo, esto sugiere que, en el segundo ciclo, los hogares del tratamiento parecen repetir el primer ciclo con otro bien duradero (de aproximadamente el mismo tamaño), mientras que los hogares del grupo de control también adquieren un bien duradero. 4.5 ¿Microfinanzas como revolución social: educación, trabajo infantil y empoderamiento de las mujeres? Hasta el momento, las evidencias sugieren un panorama diferente al de la descripción estándar del rol de las microfinanzas en la vida de los pobres: la demanda reprimida no es abrumadora; muchos hogares usan su préstamo para adquirir bienes duraderos, lo que reduce el consumo evitable para financiarlo; algunos invierten en sus empresas, pero esto no genera un crecimiento significativo en la rentabilidad de la mayoría de las empresas. Otro elemento básico de la literatura sobre microfinanzas es que, como los préstamos se otorgan a las mujeres y les brindan la oportunidad de iniciar sus propios negocios, esto conduciría a un empoderamiento más general de las mujeres en los hogares, lo que, a su vez, se traduciría en mejores resultados para todos, incluida la educación, la salud, etc. (p.ej., CGAP, 2009). De hecho, observamos un aumento significativo en la cantidad de empresas que administran mujeres en el punto final 1 (Tabla 7, columna 9).23 Para examinar si este aumento en el espíritu empresarial de las mujeres se traduce en un mayor poder de negociación para ellas, en la Tabla 7 se analizan los efectos del acceso a la microfinanza en las medidas de toma de decisiones de las mujeres y la educación y la oferta laboral de los niños. Un hallazgo de muchos estudios sobre la toma de decisiones de los hogares es que un aumento del poder de negociación de las mujeres genera un aumento de las inversiones en el capital humano de los niños (ver Thomas, 1990 y Duflo, 2003). Sin embargo, no hay cambios en la probabilidad de que niños o adolescentes estén inscritos en la escuela (Tabla 7, columnas 1, 2, 5 y 6), aunque sí observamos una reducción en la oferta laboral de las adolescentes (Tabla 5, columna 5). No hay diferencia en las tarifas de las escuelas privadas ni en la inscripción en escuelas privadas en comparación con las públicas (los resultados no se informan para ahorrar espacio). Tampoco hay diferencias en la cantidad de horas que trabajan las niñas o los niños de 5 a 15 años.23No hay diferencias en la cantidad de empresas dirigidas por mujeres entre el grupo de tratamiento y el de control en el punto final 2, lo que no es sorprendente, ya que todas las áreas tienen acceso a la microfinanza en ese momento. 25 (columnas 3 y 4). Debido a que existen muchos indicadores alternativos posibles para el empoderamiento de las mujeres y muchos resultados “sociales”, usamos el enfoque de Kling et al. (2007) para probar la hipótesis nula de que el microcrédito no tiene efecto en los “resultados sociales” en comparación con la alternativa de que el microcrédito mejora los resultados sociales. Construimos un promedio ponderado por igual de las puntuaciones z para los 16 resultados sociales. Este método nos brinda el mayor poder para detectar un efecto en los resultados sociales, si este efecto está presente.24 La columna 7 muestra que no hay efecto en el índice de resultados sociales (estimación puntual de 0.007 desviaciones estándar) y podemos descartar un aumento de más de un vigésimo de una desviación estándar con un 95% de confianza.25 Esto sugiere que no hay evidencia prima facie de que el microcrédito genere cambios importantes en la toma de decisiones de los hogares o en los resultados sociales. Además, parece que esto no solo se debe a que lo observamos solo a corto plazo. No se produce ningún cambio importante en el punto final 2: el efecto del acceso a la microfinanza en el índice de empoderamiento de las mujeres sigue siendo muy pequeño (de hecho, ligeramente negativo) e insignificante, y se puede descartar cualquier cosa que no sea un efecto pequeño. Recuerda que estamos comparando hogares que, según el EL2, tienen la misma probabilidad de pedir prestado: la principal diferencia según el EL2 es que los hogares del grupo de tratamiento tuvieron un mayor acceso a la microfinanza durante los primeros 18 meses, lo que puede limitar la capacidad para detectar diferencias en los resultados sociales a nivel comunitario. 5 Conclusión Este estudio, la primera y más larga evaluación del producto de préstamo estándar de préstamos grupales que hizo que las microfinanzas se conozcan en todo el mundo, arroja una serie de resultados que pueden llevar a un repensamiento del papel de las microfinanzas. El primer resultado es que, a diferencia de las afirmaciones que a veces hacen las MFIs y otros (incluido nuestro socio), la demanda de microcréditos está lejos de ser universal. Al final de nuestros tres24Los 16 resultados que usamos son: indicadores para mujeres que toman decisiones sobre alimentos, ropa, salud, compra y reparación de casas, educación, bienes duraderos, oro y plata, inversión; niveles de gasto en matrículas, tarifas y otros gastos educativos; gastos médicos; inscripción escolar de adolescentes y adolescentes; y recuentos de niñas menores de un año y de uno a dos años. Seleccionamos estos resultados porque es probable que se vean afectados por los cambios en el poder de negociación de las mujeres dentro del grupo familiar. 25El CI del 95% es (-.04, .05). Las unidades son desviaciones estándar. 26 años, solo el 38% de los hogares toma préstamos de una MFI26, y esto se aplica a los hogares seleccionados en función de su propensión relativamente alta a tomar microcréditos. Esto no parece ser una anomalía: otras dos intervenciones aleatorias que tienen un diseño similar (en Marruecos y México) también encuentran una adopción relativamente baja, mientras que otro estudio en el sur rural de la India que se enfoca específicamente en la adopción de la microfinanza también encuentra que es baja (Banerjee et al., 2013). Quizás a pesar de la evidencia de altas tasas de rendimiento marginal entre las microempresas, p.ej., de Mel et al. (2008), la mayoría de los hogares no tienen un proyecto con una tasa de rendimiento de al menos el 24%, el APR de un préstamo de Spandana, o simplemente prefieren pedir prestado a amigos, familiares o prestamistas debido a la mayor flexibilidad que brindan esas fuentes, a pesar de los costos, como un interés más alto (de los prestamistas) o la vergüenza (cuando se pide prestado a amigos o familiares) (Collins et al., 2009). Para quienes optan por pedir prestado, si bien el microcrédito “tiene éxito” en llevar a algunos a expandir sus empresas (o a iniciar una empresa propiedad de mujeres), no parece fomentar un escape de la pobreza basado en esas pequeñas empresas. El consumo mensual, un buen indicador del bienestar general, no aumenta para quienes tuvieron acceso anticipado a la microfinanza, ni a corto plazo (cuando podríamos haber previsto que no aumentaría o incluso que disminuiría, ya que los prestatarios financian la adquisición de bienes duraderos para el hogar o la empresa), ni a largo plazo, después de que este grupo de hogares tenga acceso al microcrédito durante un tiempo, y quienes estén en el grupo de control anterior deberían ser quienes se aprieten el cinturón. Las ganancias de la empresa no aumentan para la gran mayoría de las empresas, aunque hay aumentos significativos en el extremo superior de la rentabilidad. Este estudio se llevó a cabo en un entorno urbano dinámico, en un contexto de crecimiento muy alto. Al parecer, el microcrédito tuvo un papel muy pequeño en esto, pero pudo haber tenido diferentes impactos en otros entornos. Además, en el contexto de Hyderabad, descubrimos que el acceso al microcrédito parece no tener un efecto discernible en la educación, la salud ni el empoderamiento de las mujeres a corto plazo. A largo plazo (cuando las tasas de préstamos son las mismas, pero los hogares de los grupos de tratamiento, en promedio, tomaron préstamos por más tiempo), aún no se observa un impacto en el empoderamiento de las mujeres ni en otros resultados sociales. Los resultados difieren de un estudio a otro, pero, en conjunto, no dibujan un panorama de cambios drásticos en los resultados de desarrollo básicos para las familias pobres. 26El porcentaje de adopción es del 42% en las áreas de tratamiento y del 33% en las áreas de control. 27 Por lo tanto, es posible que los microcréditos no sean el “milagro” que a veces se afirma que son, aunque permiten que algunas familias inviertan en sus pequeñas empresas. Una razón puede ser que el negocio promedio que administra este grupo objetivo es pequeño (casi ninguno tiene un empleado), no es particularmente rentable y es difícil de expandir, incluso en un contexto de alto crecimiento, dadas las habilidades de los emprendedores y sus situaciones de vida. Y es probable que las empresas marginales que se crean gracias a los microcréditos sean aún menos rentables y dinámicas: descubrimos que es menos probable que la empresa nueva promedio en un área de tratamiento de microcréditos tenga un empleado que la empresa nueva en las áreas de control, y la mediana de las empresas nuevas es aún menos rentable en las áreas de tratamiento en comparación con las áreas de control. Sin embargo, el microcrédito sí afecta la estructura del consumo de los hogares. Observamos que los hogares invierten en bienes duraderos para el hogar y restringen su consumo de bienes tentadores y sus gastos en festivales y fiestas. Siguen haciéndolo varios años después, y esta disminución no se debe a unas pocas familias particularmente virtuosas, sino que parece estar distribuida en todo el ejemplo. Se observan disminuciones similares en estos tipos de gastos en todos los demás estudios. Por lo tanto, el consumo alterado no parece estar vinculado a la ideología de una MFI en particular. La microfinanza también afecta las opciones de oferta laboral: aquí descubrimos que los hogares que tienen acceso a préstamos parecen trabajar más en sus propios negocios; en otros entornos, se observa que reducen el trabajo arduo en otros lugares. Por lo tanto, el microcrédito cumple su función como producto financiero en un entorno en el que el acceso es limitado, no solo al crédito, sino también a las oportunidades de ahorro. Expande las capacidades de los hogares para tomar diferentes decisiones intertemporales, incluida la inversión empresarial. El único error que pueden haber cometido los entusiastas de los microcréditos es sobreestimar el potencial de las empresas para los pobres, tanto como fuente de ingresos como medio de empoderamiento para sus propietarias. Respuesta
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