Autor: Pablo de Andrés
Este trabajo examina la presencia de diferencias de género en la demanda, concesión y morosidad de crédito bancario de las startups. En cualquier economía, la disponibilidad y el acceso a la financiación es un elemento crucial en la creación, el desarrollo y la supervivencia de las empresas (Marlow y Patton, 2005), y para las pequeñas, los préstamos bancarios son la principal fuente de financiación externa (Berger y Udell, 2002).
Cualquier distorsión potencial en el canal de crédito, o cualquier barrera o sesgo que obstaculice la concesión de préstamos afectará negativamente al crecimiento y a la supervivencia de las pequeñas empresas, a sus empleados y, en última instancia, a toda la economía.
A la hora de buscar financiación, un sesgo potencial que puede surgir es que las pequeñas empresas lideradas por mujeres experimenten mayores dificultades que las dirigidas por hombres. Esto podría deberse a la existencia de estereotipos que causarían que las entidades de crédito estuvieran dispuestas a conceder menos créditos a las emprendedoras (taste-based discrimination, Becker 1952), o a insuficiente información individual en la que fundamentar la concesión crediticia y se recurra al empleo de valores medios (statistical discrimination, Phelps 1972), o incluso a la presencia de sesgos inconscientes (implicit discrimination, Bertrand et al. 2005). En cualquiera de estos casos, las empresas lideradas por mujeres experimentarían un menor acceso al crédito, lo que tendría consecuencias negativas para el desarrollo de sus proyectos empresariales.
A la hora de analizar la posible existencia de distorsiones y sesgos en el mercado de crédito bancario, las investigaciones anteriores se han centrado tanto en factores de la demanda como de la oferta de crédito. Desde el lado de la demanda, múltiples estudios han documentado que las empresas propiedad de mujeres solicitan crédito bancario con menos frecuencia porque creen que su solicitud no será aprobada (Ongena y Popov, 2015; Treichel y Scott, 2006; Robb y Wolken, 2002; Galli y Rossi, 2016; Moro et al., 2017). Por el lado de la oferta, Alesina et al. (2013) encuentran evidencia de que las mujeres pagan más por el crédito que los hombres, aunque no encuentran ninguna evidencia de que las prestatarias tengan un perfil de riesgo mayor. Por el contrario, múltiples autores no encuentran diferencias en las tasas de interés, las condiciones y cuantías de los préstamos, o en la probabilidad de rechazo (Ongena y Popov, 2015; Moro et al., 2017; Asiedu et al., 2012; Treichel y Scott, 2006).
En este contexto, nuestro trabajo tiene como objetivo identificar si hay restricciones en el acceso al crédito para las mujeres empresarias, y específicamente si esto se debe a la existencia de sesgos y discriminación en la concesión, o es el resultado de una menor calidad crediticia de las empresarias y sus proyectos. Para ello, aislamos a las compañías que efectivamente solicitan un préstamo, eliminando así los factores de la demanda. Esto se logra restringiendo la muestra a las empresas que sabemos que han solicitado un crédito bancario (Jiménez et al., 2012) y comprobando si finalmente lo obtuvieron o no.
A tal fin, utilizamos un conjunto de datos muy particular que contiene todos los préstamos bancarios solicitados y otorgados en España (CIRBE) durante el período 2004-2014, y cruzamos dicha base de datos con las empresas creadas cada año (SABI), para ver si los empresarios(as) buscaron un préstamo para comenzar su actividad. De esta manera, cubrimos a toda la población de nuevas empresas que demandan y utilizan la financiación bancaria para comenzar a operar. Para identificar claramente el género, nos quedamos con aquellas empresas que emplean a un solo administrador y, por lo tanto, es posible inferir su género.
Dado que este conjunto de datos está compuesto por startups, para las cuales no existe un registro financiero previo (solo un plan de negocios en una industria específica), los empleados bancarios a la hora de conceder un crédito tienen que recurrir a otras variables fácilmente observables, como las características del emprendedor (por ejemplo, el género), que podría usarse como una proxy de la solvencia crediticia de la nueva empresa.
Dado que la concesión de un préstamo tiene efectos informativos ex post, realizamos un seguimiento de cada empresa a lo largo de su ciclo de vida observando, si una empresa solicita y se le otorga un préstamo, y si lo devuelve con posterioridad. Esto implica cruzar ambas bases de datos durante múltiples períodos, lo que desde el punto de vista computacional resulta especialmente exigente, ya que comenzamos con alrededor de 80.000 compañías que debemos rastrear entre todas las demandas de préstamos, concesiones e impagos, mes a mes, durante 11 años. Pero este componente dinámico es crucial para comprender la relación entre género y acceso al crédito, ya que los bancos obtienen un tipo de perfil de riesgo de las empresas a medida que envejecen, un perfil que les faltaba cuando las empresas se fundaron. Hasta donde sabemos, esta es la primera vez que se realiza este tipo de análisis.
Inicialmente, nuestras estimaciones confirman que las empresas dirigidas por mujeres tienen menos probabilidades de solicitar un préstamo, encontramos así diferencias por el lado de la demanda, como han mostrado los hallazgos previos de la literatura. En una segunda etapa, concentramos nuestros análisis en el subconjunto de compañías que solicitaron un préstamo, controlando así efectivamente por la demanda crediticia. Entre este grupo de empresas, estimamos la probabilidad de obtener un préstamo y descubrimos que las mujeres empresarias sufren más restricciones financieras al iniciar un negocio. Así, observamos que las empresas dirigidas por mujeres que solicitan un préstamo en el año de fundación tienen un 11% menos de probabilidades de obtenerlo que las dirigidas por hombres, y un 8% en el siguiente, incluso después de controlar por su menor demanda. Sin embargo, esta brecha de acceso al crédito desaparece después del segundo año de creación de la empresa, por lo que podemos descartar la presencia de discriminación beckeriana o basada en el gusto, ya que si se diera este tipo de discriminación, dado que está basada en prejuicios y creencias culturales, la diferencia no tendería a desaparecer con el tiempo en presencia de información adicional.
Una vez descartada la discriminación Beckeriana, la alternativa es la posible existencia de discriminación estadística (Phelps, 1972). Al ser esta discriminación una manifestación de fricciones relacionadas con la información, se podría esperar que este tipo de sesgo desaparezca gradualmente en años consecutivos ya que, a medida que se acumula más información (balance y cuentas de pérdidas y ganancias), la importancia del género del prestatario se atenúa hasta dejar de ser un factor en la concesión de préstamos. Esta posible discriminación estadística podría deberse a ciertas características de los empresarios masculinos y femeninos, según los cuales la solvencia crediticia promedio de las empresas propiedad de mujeres sería menor que la de sus homólogos masculinos (las mujeres emprendedoras podrían ser más jóvenes, tener menos experiencia comercial o priorizar su equilibrio entre el trabajo y la vida). Dichas características no son observables por los economistas, pero serían relevantes cuando se toma una decisión sobre la concesión de un préstamo. Si esto sucediera, observaríamos una brecha de género en la concesión de crédito, pero no habría diferencias en cuanto a la calidad de los préstamos concedidos y las tasas de morosidad, ya que el umbral de calidad crediticia aplicado para conceder un crédito sería el mismo para las mujeres que para los hombres.
Para contrastar esta explicación, en un tercer análisis, hacemos un seguimiento del rendimiento de los préstamos a lo largo del tiempo, descubriendo que la probabilidad de impago es un 14% menor para los préstamos otorgados a mujeres en el año de fundación de la compañía y un 12% el año siguiente, desapareciendo las diferencias para el segundo y siguientes años. Este mejor desempeño de las empresas administradas por mujeres, que coincide con su menor probabilidad de obtener un crédito, no es consistente con la explicación de que la decisión de otorgar créditos se basa en la discriminación estadística (que sería económicamente racional). Por el contrario, la evidencia encontrada apunta a la existencia de dobles estándares implícitos que se derivan de reglas de evaluación no intencionales y racionales que podrían resultar en una discriminación implícita (inconsciente).
Este resultado tiene dos consecuencias principales. En primer lugar, los dobles estándares implícitos sugieren que la asignación de crédito entre las startups no es eficiente. Corregir este sesgo supondría que las empresas dirigidas por mujeres tendrían más posibilidades de crecer en los años iniciales y, por lo tanto, no se quedarían rezagadas, teniendo esto consecuencias favorables en términos de crecimiento y productividad de la economía en su conjunto. Nuestros hallazgos también sugieren que las instituciones financieras podrían mejorar la calidad de su cartera de activos si corrigieran ese sesgo inconsciente. En segundo lugar, a diferencia de las discriminaciones basadas en el gusto o en la estadística, la discriminación implícita puede corregirse más fácilmente. Una vez que los actores son conscientes de la existencia de discriminación implícita, lo normal es que la corrijan voluntariamente, ya que esta discriminación va en contra de sus propios intereses. En el caso de la calificación crediticia para el emprendimiento, una causa probable de discriminación implícita es que las metodologías de calificación crediticia (tanto cualitativas como cuantitativas) estén calibradas con el grupo más común (en este caso, hombres), pero la relación entre las características del empresario y la calidad crediticia de la empresa que dirigen puede diferir entre mujeres y hombres (por ejemplo, debido a los diferentes apetitos de riesgo observados en la demanda de crédito). Por lo tanto, recomendamos a los bancos que revisen sus procesos de calificación crediticia para explorar si la interacción de los factores/variables tradicionales y el género reducirían la morosidad crediticia.
En resumen, nuestro trabajo hace tres contribuciones principales. Primero, la base de datos CIRBE nos permite cubrir toda la población de la demanda de crédito y el acceso al crédito, evitando los inconvenientes de encuestas subjetivas o muestras limitadas que pueden sesgar el resultado. En segundo lugar, la naturaleza integral de la base de datos también nos permite llevar a cabo un enfoque empírico dinámico que analiza el rendimiento crediticio posterior y rastrea el rendimiento crediticio de las empresas durante todo su ciclo de vida. Por lo tanto, podemos centrarnos en nuevas empresas, que son especialmente interesantes ya que no tienen un historial crediticio previo, además de que las características de la empresa son menos relevantes que las del emprendedor(a) en el proceso de decisión crediticia. En tercer lugar, el análisis paso a paso y, lo que es más relevante, la posibilidad de rastrear el rendimiento del crédito posterior al acceso (ausente de la literatura anterior), nos permite aislar la oferta de la demanda y desenredar las diferentes fuentes de discriminación, descartando la presencia de discriminación estadística y basada en los gustos en favor del doble estándar / discriminación implícita. Una vez que se ha aislado la fuente de discriminación, es posible buscar las medidas adecuadas para evitarla.
Referencias
Alesina, A. F., Lotti, F. and Mistrulli, P. E. (2013). Do women pay more for credit? Evidence from Italy. Journal of the European Economic Association, 11(S1), 45–66.
Asiedu, E. Freeman, J. A. and Nti-Addae, A. (2012). Access to Credit by Small Business: How Relevant Are Race, Ethnicity, and Gender? American Economic Review: Papers & Proceedings, 102(3), 532-537.
Becker, G. (1957). The economics of discrimination, 2nd ed. Chicago, IL: University of Chicago Press.
Berger, A. N. and Udell, G. F. (2002). The economics of small business finance: the roles of private equity and debt markets in the financial growth cycle. Journal of Banking and Finance, 22, 613–673.
Bertrand, M., Chugh, D., and Mullainathan, S. (2005). Implicit discrimination. The American Economic Review, 95(2), 94-98.
Galli, E. and Rossi, S. P. S. (2016): Bank Credit Access and Gender Discrimination: Some Stylized Facts. In Rossi and R. Malavasi (eds.) (2016): Financial Crisis, Bank Behaviour and Credit, Springer International Publishing Switzerland, 111-123.
Jiménez G., Ongena, S., Peydró J. L. and Saurina, J. (2012). Credit Supply and Monetary Policy: Identifying the Bank Balance-Sheet Channel with Loan Applications. The American Economic Review, 102(5), 2301–2326.
Marlow, S. and Patton, D. (2005). All Credit to Men? Entrepreneurship, Finance, and Gender. Entrepreneurship Theory and Practice, 29, 717–735.
Moro, A., Wisniewski, T. P. and Mantovani, G. M. (2017). Does a manager’s gender matter when accessing credit? Evidence from European data. Journal of Banking and Finance, 80, 119-134.
Ongena, S. and Popov, A. (2016). Gender bias and credit Access. Journal of Money, Credit and Banking, 48(8), 1691-1724.
Phelps, E. S. (1972). The statistical theory of racism and sexism. American Economic Review, 62, 659–661.
Robb, A. and Wolken, J. (2002). Firm, Owner, and Financial Characteristics: Differences between Female and Male-owned Small Businesses, Federal Reserve Finance and Economics Discussion Series, 2002-18.
Treichel, M. Z. And J. A. Scott (2006). Women-Owned Businesses and Access to Bank Credit: Evidence from Three Surveys Since 1987. Venture Capital, 8(1), 51-67.
Agradecimiento: Los autores agradecen especialmente a la Fundación de Estudios Financieros la concesión del Premio de Investigación y Estudio Antonio Dionis Soler 2019. Y a Tano Santos, Steven Ongena, Almudena Sevilla, Siri Terjesen, Lucio Fuentelsaz, Juan P. Maicas, Gonzalo Rubio y los participantes en los seminarios en el Banco de España, Universidad de Zaragoza y CEU-Elche por sus sugerencias y comentarios. También agradecen el soporte financiero del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad y la Unión Europea (FEDER) (FEM2017-83006R).
Autores:
Pablo de Andrés es Catedrático de Economía Financiera en la Universidad Autónoma de Madrid y Research Member del European Corporate Governance Institute (ECGI). Sus líneas de investigación abarcan el gobierno corporativo, las decisiones financieras, las opciones reales y el ámbito fintech. Ha sido Visiting Researcher en la Universidad de Harvard en 1999 y Visiting Scholar en la Cass Business School en 2012 y 2014. Actualmente es director del Departamento de Financiación e Investigación Comercial.
Ricardo Gimeno es el jefe de la división de Análisis e Inteligencia de Mercados del Banco de España. Sus investigaciones abarcan la valoración de activos financieros, gobierno corporativo y la interface entre finanzas y género. Además de en el Banco de España, ha trabajado en el BCE y el FMI. También ha impartido clases en ICADE, CUNEF, CEU, CEMFI, y NYU Madrid. Su investigación ha sido publicada en revistas de impacto en el ámbito económico y financiero.
Ruth Mateos es Profesora Titular del departamento de Empresa de la Universidad CEU San Pablo. Es la directora de la línea de investigación de Liderazgo Femenino de la Cátedra USPCEU-Mutua Madrileña. Sus líneas de investigación abarcan el estudio de las barreras e instrumentos en la promoción de las mujeres a puestos de liderazgo. Sus investigaciones han sido publicadas en revistas de impacto y aparecido en medios de comunicación, como The Economist y The BBC.