Crédito formal y formalización de las MYPE en Perú: causalidad y disparidades regionales (2015-2022)
Formal credit and MSE formalization in Peru: causality and regional disparities (2015-2022)Contenido principal del artículo
Introducción: Pese a los avances en las políticas de inclusión financiera, una proporción importante de las micro y pequeñas empresas (MYPE) peruanas continúa operando en condiciones de informalidad, lo que limita su acceso a financiamiento, productividad y crecimiento sostenible. Objetivo: Estimar el efecto causal del crédito formal sobre la formalización empresarial de las MYPE en el Perú. Metodología: Se analizó un panel regional correspondiente a 24 departamentos del Perú durante el periodo 2015–2022. Se aplicó una estrategia econométrica progresiva que incluyó modelos de efectos fijos y aleatorios, mínimos cuadrados generalizados factibles (FGLS), errores estándar corregidos para panel (PCSE) y el método generalizado de momentos dinámico de Arellano-Bond, utilizado para controlar posibles problemas de endogeneidad. Resultados: El crédito formal fue el único componente de la inclusión financiera que evidenció un efecto causal significativo sobre la formalización, con elasticidades GMM de 0,667 para el periodo completo y 0,727 en el periodo pospandemia. Asimismo, la COVID-19 constituyó un quiebre estructural y se identificaron persistentes brechas macrorregionales. Discusión: Los hallazgos sugieren que la disponibilidad de crédito formal constituye un mecanismo relevante para incentivar la transición de las MYPE hacia la formalidad. Conclusión: Las políticas de inclusión financiera deberían fortalecer el acceso al crédito formal mediante estrategias diferenciadas según las características y brechas de cada región.
Introduction: Despite advances in financial inclusion policies, a substantial proportion of Peruvian micro and small enterprises (MSEs) continue to operate informally, limiting their access to financing, productivity, and sustainable growth. Objective: To estimate the causal effect of formal credit on the business formalization of MSEs in Peru. Methodology: A regional panel comprising 24 departments of Peru for the 2015–2022 period was analyzed. A progressive econometric strategy was applied, including fixed- and random-effects models, feasible generalized least squares (FGLS), panel-corrected standard errors (PCSE), and the Arellano–Bond dynamic generalized method of moments (GMM) to address potential endogeneity. Results: Formal credit was the only component of financial inclusion that showed a significant causal effect on formalization, with GMM elasticities of 0.667 for the full period and 0.727 for the post-pandemic period. COVID-19 also represented a structural break, while macroregional disparities persisted. Discussion: The findings suggest that access to formal credit is an important mechanism for encouraging MSEs to transition toward formalization. Conclusion: Financial inclusion policies should strengthen access to formal credit through differentiated strategies tailored to the specific characteristics and gaps of each region.
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Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The Review of Economic Studies, 58(2), 277-297. https://doi.org/10.2307/2297968
Baltagi, B. H. (2021). Econometric analysis of panel data (6.ª ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-53953-5
Banco Central de Reserva del Peru. (2024). Reporte del sistema nacional de pagos y del sector Fintech en Peru - Setiembre 2024. https://www.bcrp.gob.pe/docs/sistema-de-pagos/reportes/2024/informe-sistema-de-pagos-y-fintech-2024-2.pdf
Beck, N., & Katz, J. N. (1995). What to do (and not to do) with time-series cross-section data. American Political Science Review, 89(3), 634-647. https://doi.org/10.2307/2082979
Beck, T., & de la Torre, A. (2007). The basic analytics of access to financial services. Financial Markets, Institutions and Instruments, 16(2), 79-117. https://doi.org/10.1111/j.1468-0416.2007.00120.x
Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1980). The Lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. The Review of Economic Studies, 47(1), 239-253. https://doi.org/10.2307/2297111
Centro Nacional de Planeamiento Estrategico. (2016). Peru hacia el 2021: Plan estrategico de desarrollo nacional actualizado. CEPLAN. https://www.mef.gob.pe/contenidos/acerc_mins/doc_gestion/PlanBicentenarioversionfinal.pdf
Chong, J. C., & Ventura, E. (2024). Alcance de los canales fisicos del sistema financiero en el Peru (Nota SBS N.o 014). Superintendencia de Banca, Seguros y AFP. https://www.sbs.gob.pe/Portals/0/NOTA-SBS-14.pdf
ComexPeru. (2024). Las micro y pequenas empresas en el Peru: Resultados en 2023. Sociedad de Comercio Exterior del Peru. https://www.comexperu.org.pe/upload/articles/reportes/reporte-mypes-2023.pdf
De Soto, H. (1986). El otro sendero: La revolucion informal. Instituto Libertad y Democracia. https://www.ild.org.pe/publications/books/the-other-path
Greene, W. H. (2018). Econometric analysis (8.ª ed.). Pearson Education. https://books.google.com/books?vid=ISBN9780134461366
Hausman, J. A. (1978). Specification tests in econometrics. Econometrica, 46(6), 1251-1271. https://doi.org/10.2307/1913827
Instituto Nacional de Estadistica e Informatica. (2022). Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza (ENAHO). INEI. https://www.inei.gob.pe
Mendes, L., Lima, L. H., Moura, M., & Leite, R. O. (2024). Bank accessibility and entrepreneurial activity: Evidence from Brazil. International Journal of Financial Studies, 12(2), 50. https://doi.org/10.3390/ijfs12020050
Ministerio de Economia y Finanzas. (2023). Politica Nacional de Inclusion Financiera (Decreto Supremo N.o 255-2019-EF). MEF. https://www.mef.gob.pe
Ozili, P. K., Mhlanga, D., Ammar, R., & Fersi, M. (2024). Information effect of Fintech and digital finance on financial inclusion during the COVID-19 pandemic: Global evidence. FinTech, 3(1), 5. https://doi.org/10.3390/fintech3010005
Polloni-Silva, E., da Costa, N., Moralles, H., & Sacomano Neto, M. (2021). Does financial inclusion diminish poverty and inequality? A panel data analysis for Latin American countries. Social Indicators Research, 158(3), 889-925. https://doi.org/10.1007/s11205-021-02730-7
Romer, P. M. (1990). Endogenous technological change. Journal of Political Economy, 98(5), S71-S102. https://doi.org/10.1086/261725
Semenog, A., Cholewa-Wiktor, M., Artyukhova, N., Dluhopolskyi, O., Pakhnenko, O., Lyeonov, S., & Jastrzebski, W. (2023). Digital financial inclusion: COVID-19 impacts and opportunities. Sustainability, 15(3), 2383. https://doi.org/10.3390/su15032383
Stiglitz, J. E., & Weiss, A. (1981). Credit rationing in markets with imperfect information. The American Economic Review, 71(3), 393-410. https://www.jstor.org/stable/1802787 [BITLY]
Superintendencia de Banca, Seguros y AFP. (2024). Estadisticas del sistema financiero. SBS. https://www.sbs.gob.pe
White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817-838. https://doi.org/10.2307/1912934
Yan, F., Chen, B., & Yang, Y. (2023). ICT, financial inclusion and the informal economy: Evidence from selected Latin American and Caribbean countries. Emerging Markets Finance and Trade, 60(2), 289-307. https://doi.org/10.1080/1540496X.2023.2266110