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¿Pueden las transferencias monetarias condicionadas incidir sobre el acceso al crédito? El caso de Familias en Acción

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Academic year: 2020

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(1)¿PUEDEN LAS TRANSFERENCIAS MONETARIAS CONDICIONADAS INCIDIR SOBRE EL ACCESO AL CRÉDITO? EL CASO DE FAMILIAS EN ACCIÓN.. Presentado por: ESTEFANÍA AJA MEDINA 200213037. Asesor: JORGE HIGINIO MALDONADO. Bogotá D.C. Junio 27 de 2012. Resumen Familias en Acción es el programa de transferencias condicionadas del gobierno colombiano, el cual ha venido operando desde el año 2001 y se ha constituido como una de las principales herramientas para combatir la pobreza en el país. En los 11 años del programa, este ha sido evaluado sistemáticamente y los estudios han demostrado los impactos positivos del mismo sobre componentes como salud, educación, mercado laboral y empoderamiento de las madres beneficiarias. Sin embargo, es menos lo que se ha investigado sobre los efectos no programados sobre la población beneficiaria. El objetivo de este trabajo es determinar si Familias en Acción tiene algún impacto sobre el acceso al crédito por parte de sus beneficiarios. Para lo anterior, se utiliza como metodología de evaluación el Propensity Score Matching y se seleccionan como variables de interés el acceso al crédito educativo, de vivienda y agropecuario. Los resultados obtenidos demuestran que el programa afecta positivamente el acceso al crédito de vivienda y negativamente el acceso al crédito agropecuario; ambos provistos por fuentes informales. Estos impactos son estadísticamente significativos, pero su magnitud es pequeña.. Palabras claves: Transferencias monetarias condicionadas, acceso al crédito, método de emparejamiento..

(2) 1. INTRODUCCIÓN Los programas de transferencias monetarias condicionadas (TMC) son una iniciativa de política pública cuyo objetivo es inducir la acumulación de capital humano de la población en pobreza o pobreza extrema para así lograr que la misma supere esta condición. Para tal fin, estos programas entregan a las familias una suma de dinero periódicamente, siempre y cuando éstas envíen a sus hijos al colegio y a controles de salud. Los primeros programas, Progresa y Bolsa Escola, surgieron en la segunda mitad de la década de los 90’s en México y Brasil, respectivamente. Los buenos resultados arrojados por las primeras evaluaciones de los mismos se constituyeron en la semilla para iniciar su diseminación en toda América Latina y el Caribe en el transcurso de una década (Valencia, 2008). Es así como las TMC se han posicionado en toda la región como un eje fundamental de las estrategias de reducción de la pobreza. Actualmente, 18 países de Centro y Suramérica cuentan con este tipo de intervención y benefician alrededor de 25 millones de familias, lo que equivale a 113 millones de personas aproximadamente o al 19% de la población (Cecchini y Madariaga, 2011). La rápida expansión de las TMC en cada país ha obligado a los gobiernos a buscar mecanismos que mejoren la eficiencia de su implementación en todos los aspectos. El sistema de transferencia del dinero es uno de aquellos en donde se han realizado más innovaciones. Inicialmente, estos programas comenzaron su operación entregando el dinero directamente a los beneficiarios, pero la necesidad de hacerlo oportunamente y cada vez a un mayor número de familias ha conducido a varios a hacer uso del sistema financiero. Gracias a este paso, muchas familias tienen ahora tarjetas inteligentes que pueden usar en cajeros electrónicos o cuentas de ahorro a su nombre en las cuales se les deposita el subsidio. Así, aunque el objetivo que se perseguía era hacer más eficiente la entrega del subsidio, los programas de TMC también han logrado hacer un primer acercamiento de las familias más pobres al sistema financiero formal. Esto podría derivar en que estas familias demanden otros servicios del sistema tales como ahorros o créditos y así profundizar su inclusión en el sistema financiero (Maldonado et al., 2011). Esta posible consecuencia es de suma importancia, pues la posibilidad de obtener créditos así como de ahorrar sus excedentes de una manera segura, les permitiría usar estos recursos en momentos que haya que hacer gastos importantes en el hogar o enfrentar choques adversos sin tener la necesidad de vender o empeñar activos cuya consecuencia sería empobrecer a estas familias aún más. También, mediante los ahorros y el crédito, las familias podrían aprovechar oportunidades más rentables que les generen más ingresos, los cuales pueden ser reinvertidos en activos físicos o en el capital humano de sus miembros. Estas mayores inversiones, a su vez, contribuirían a disminuir la pobreza, por lo que se reforzarían los impactos positivos de los programas de TMC y además facilitaría todavía más acceder 2.

(3) al sistema financiero. Por tanto, se generaría un círculo virtuoso entre el acceso a servicios financieros y la disminución de la pobreza (Anjali, 2005 y Campos y Coricelli, 2010). Karlan y Zinman (2008) aportan evidencia interesante sobre los impactos positivos de un mayor acceso a servicios financieros sobre las condiciones de vida de la población. Mediante el diseño de un experimento en Suráfrica, solicitaron a agentes de crédito de una entidad especializada en microfinanzas reevaluar solicitudes previamente rechazadas y clasificarlas en dos grupos: las que por ningún motivo deben recibir el crédito y aquellas que podrían tener capacidad de repago. 50% de las solicitudes reevaluadas fueron aceptadas y entre éstas se seleccionaron aleatoriamente individuos para otorgarles un crédito por un periodo de 4 meses. Posteriormente, hicieron un seguimiento riguroso a estos hogares 12 meses después y hallaron que, en comparación al grupo de control, las personas que recibieron el crédito aumentaron su probabilidad de estar empleadas, sus ingresos, la adquisición de activos y el consumo de alimentos. Además, en el estudio también se halló que el nivel de endeudamiento a través de entidades microfinancieras se elevó entre los hogares tratados. El estudio expuesto muestra como el acceso a servicios financieros puede ayudar a aliviar la pobreza y esto a su vez facilita acceder a los mismos, es decir contribuye a una mayor profundización financiera. Esto último, según Campos y Coricelli (2010), puede ocasionar disminución en los costos de transacción del sistema financiero lo que contribuiría no sólo a un mayor acceso al sistema por parte de la población en general, sino también a la sostenibilidad de la operación de los programas de TMC. Pese a la importancia que tiene la relación entre las TMC y el sistema financiero, ésta aún no ha sido estudiada a profundidad. Tradicionalmente, las evaluaciones de los programas de TMC han indagado sobre sus efectos sobre los componentes de salud, educación, mercado laboral y empoderamiento de las madres beneficiarias, pero es menos lo que se ha investigado sobre los efectos no programados de este tipo de intervenciones y en particular sobre los efectos en el crédito. En razón de lo anterior, dada la importancia que reviste que las TMC puedan efectivamente ser el primer paso hacia la inclusión financiera de la población pobre, este trabajo busca determinar si éstas pueden tener algún efecto sobre el acceso al crédito, y particularmente examina el caso de Familias en Acción (FeA). Concretamente, a través de la Encuesta de Calidad de Vida del 2008 (ECV) y usando como metodología de evaluación el Propensity Score Matching (PSM), este estudio busca determinar si el programa Familias en Acción tiene algún impacto sobre el acceso al crédito educativo, agropecuario y para la financiación de la vivienda por parte de sus beneficiarios haciendo diferenciación entre el crédito provisto por fuentes formales y aquel provisto por fuentes informales. Si bien ya existen algunos estudios que han examinado esta pregunta para este programa como la evaluación de impacto hecha para los grandes centros urbanos que adelantó el Centro Nacional de Consultoría (CNC) en el 2011, en ellos no se presenta una diferenciación del tipo de crédito, o la finalidad del mismo ni del tipo 3.

(4) de fuente que lo otorga; es decir si es provisto por una fuente informal o formal. En ese sentido, este estudio examina si el programa de Familias en Acción tiene impactos sobre créditos para financiar la compra o construcción de la vivienda, actividades agropecuarias y educación provistos por fuentes formales e informales. Éste es esencialmente el aporte que hace este documento para profundizar sobre los hallazgos obtenidos por el CNC. Adicionalmente, es importante anotar que la ECV no ha sido usada hasta el momento para responder esta pregunta de investigación. Por otra parte, es importante reconocer la dificultad que implica dar respuesta a este interrogante debido a la endogeneidad que puede presentarse. Esta se debe a que la población pobre sin acceso al sistema financiero tiene mayores probabilidades de ser elegida en un programa de este tipo pero, a la vez, el hecho de pertenecer a un programa de transferencias condicionadas puede afectar la demanda y oferta de servicios financieros y por tanto el acceso a los mismos. Sin embargo, dada la disponibilidad de información, es un factor que difícilmente se puede corregir y que puede afectar los hallazgos obtenidos en este estudio. Este documento se divide en ocho capítulos siendo el primero esta introducción. En el segundo se hace una breve descripción de los programas de TMC y de Familias en Acción. El tercer capítulo describe de manera general el rol que cumple el sistema financiero en la operación de estos programas y en el cuarto se presenta una revisión de los mecanismos que pueden afectar el acceso al crédito en presencia de TMC. El quinto capítulo hace una revisión de la literatura acerca del impacto de las TMC sobre el acceso al crédito en diferentes países. El sexto explica la metodología de impacto utilizada y en el séptimo se exponen los resultados obtenidos. Finalmente, el capítulo octavo recoge las conclusiones y recomendaciones del presente estudio. 2. LOS PROGRAMAS DE TRANSFERENCIAS MONETARIAS CONDICIONADAS Los objetivos principales de los programas de TMC son aliviar la falta de ingresos de las familias más pobres en el corto plazo y simultáneamente promover la inversión en su capital humano en los componentes de nutrición, salud y educación para que logren la superación de la pobreza en el largo plazo. Para esto, les transfieren periódicamente una suma de dinero, la cual les ayuda a resolver los problemas de ingresos en el corto plazo y mediante la condicionalidad exigida para recibir este dinero contribuyen a obtener mejoras en el capital humano. Es importante anotar que la transferencia, por lo general, no tiene ninguna destinación específica y la familia puede usarla según su conveniencia. La condicionalidad y la transferencia en efectivo son las características de mayor importancia en estos programas. La condicionalidad se refiere a los requisitos que deben cumplir las familias para. 4.

(5) poder obtener la transferencia. Por lo general, los niños de las familias beneficiarias1 deben asistir a un mínimo de las clases del periodo escolar, usualmente entre el 80 y 85%, y todos los menores de la familia en edad pre escolar deben asistir a controles periódicos de salud y nutrición. Algunos programas también exigen a las familias atender talleres sobre temas que pueden reforzar los efectos deseados; por ejemplo charlas sobre derechos, violencia intrafamiliar, el cuidado de los niños, entre otras temáticas. En cuanto a los impactos de estos programas en la reducción de la pobreza se pueden clasificar en dos: los de corto plazo y los de largo plazo. Para los primeros, existe evidencia que sustenta que los programas de TMC contribuyen a reducir la brecha y especialmente la severidad de la pobreza (Fiszbein y Schady, 2009). Es decir, disminuyen la diferencia entre el ingreso promedio de los pobres y la línea de pobreza así como la desigualdad entre los pobres. Frente a los impactos de largo plazo sobre la pobreza, aún no se puede establecer un consenso en la literatura puesto que los resultados relacionados con la acumulación de capital humano varían entre los programas. En su mayoría, las TMC aumentan las tasas de asistencia escolar, disminuyen la deserción de los alumnos y promueven un mayor uso de los servicios de salud, pero no en todos los casos se obtienen mejoras en el desempeño escolar o en el estado de salud de los niños beneficiarios. (Cecchini y Madariaga 2011, Fiszbein y Schady 2009, Villatoro 2007, Villatoro 2005 y Rawlings 2004). También existen estudios que se han encargado de identificar efectos no programados sobre diversas variables. Por ejemplo, Perova (2011) encuentra que el programa de TMC de Perú, Juntos, aumentó la participación política de beneficiarios y no beneficiarios para las elecciones presidenciales y regionales en los distritos en los cuales ha sido implementado. La autora también identificó cómo este mismo programa contribuye a disminuir la violencia contra las mujeres, pues al recibir la transferencia obtienen un mayor poder de negociación en el hogar. Bobonis (2009) encuentra que Oportunidades de México aumenta ligeramente la tasa de divorcios en familias beneficiarias del programa concentrándose el efecto en aquellas donde las mujeres son relativamente jóvenes y educadas. Para el caso de familias donde las mujeres son menos educadas, el autor identificó que éstas tienden a formar nuevas uniones. Asimismo, hay estudios que han examinado el impacto de las TMC sobre el acceso al crédito, tema de interés particular en este trabajo. La evidencia hasta el momento no es contundente. Algunos estudios concluyen que las TMC no tienen ningún impacto sobre el acceso a crédito, tal como sucede con el programa Tekoporã de Paraguay. Por el contrario, otros estudios para México, Colombia y Nicaragua, encuentran efectos positivos y significativos. Claro está que éstos varían al examinar los 1. Algunos de estos programas sólo benefician a niños en edad prescolar con un aporte para cubrir gastos de nutrición; otros programas cubren a niños únicamente hasta la primaria y otros, como en el caso de Familias en Acción o Progresa (Oportunidades) en México, también cubren a los estudiantes hasta que finalicen la secundaria y cumplan cierta edad.. 5.

(6) mercados de crédito formal e informal y, en general, los impactos positivos están más asociados a los mercados informales. En el capítulo 5 de este documento se describirán con más detalle estos resultados. El caso colombiano: Familias en Acción (FeA) Al igual que la mayoría de programas de TMC, Familias en Acción busca contribuir a la formación de capital humano de las familias más pobres fomentando la asistencia y permanencia escolar así como el consumo de alimentos y acciones dirigidas a cuidar la salud y estado nutricional de los niños (Departamento para la Prosperidad Social, 2011). Para lograrlo, el programa entrega una transferencia periódicamente a las madres beneficiarias condicionada al cumplimiento de requisitos en asistencia escolar, salud y participación en jornadas de capacitación. La transferencia cuenta con dos componentes. Para nutrición, el programa entrega $100.000 pesos bimestrales a todas las familias beneficiarias que tengan niños entre 0 y 7 años de edad independientemente del número de ellos al interior de la familia. Para educación, FeA entrega una suma de dinero para cada menor en la familia la cual varía según su edad y el grado al que asista en la institución escolar. Actualmente, el programa beneficia cerca de 2.7 millones de familias distribuidas en casi la totalidad del territorio nacional entre las cuales se encuentra población indígena y desplazada por la violencia. El programa ya ha sido evaluado en tres oportunidades. La primera evaluación se dirigió a toda la población beneficiaria de municipios con menos de 100 mil habitantes. La segunda evaluó los impactos del programa sobre la población desplazada y la última analizó los efectos de FeA en los beneficiarios que habitan grandes centros urbanos. Todos los estudios han arrojado resultados positivos sobre los aspectos de asistencia escolar, asistencia a controles de salud, nutrición y trabajo infantil, que son las principales variables de interés del programa; por lo cual se puede concluir que FeA ha sido exitoso en la medida que ha alcanzado los objetivos que se ha propuesto. (Attanasio y Gómez, 2006 y Centro Nacional de Consultoría (CNC), 2008 y 2011). Adicionalmente, FeA también ha logrado resultados positivos en la disminución de las familias por debajo de la línea de pobreza e indigencia en los municipios de menos de 100 mil habitantes (Attanasio y Gómez, 2006) y asimismo ha logrado disminuir la pobreza extrema entre los beneficiarios de los grandes centros urbanos. (CNC, 2011). Finalmente, en lo que respecta a los impactos del programa sobre el acceso al crédito, el CNC no encontró impactos sobre este aspecto en la población desplazada, pero sí encontró impactos positivos y significativos al evaluar el programa en los grandes centros urbanos. En el capítulo 5 se amplían estos hallazgos.. 6.

(7) 3. EL SISTEMA FINANCIERO Y LOS PROGRAMAS DE TMC Con el objetivo de mejorar su eficiencia, los programas de transferencias monetarias condicionadas han desarrollado varias innovaciones a lo largo del tiempo. Especialmente, su relación con el sistema financiero (SF) se ha profundizado en la medida que han diseñado mecanismos como tarjetas electrónicas o la apertura de cuentas de ahorro a nombre de los beneficiarios para transferir el dinero del subsidio. Estos cambios han disminuido sustancialmente los costos de operación de los programas y a la vez han favorecido a los beneficiarios quienes ya no tienen que destinar tanto tiempo para reclamar el dinero, ni deben retirarlo todo en una sola vez sino que pueden hacerlo en varias ocasiones de acuerdo a su necesidad. De esta manera, estos programas han generado un acercamiento de las familias beneficiarias al SF, por lo cual podría considerarse que las TMC pueden ser el primer paso hacia la inclusión financiera de esta población que se encuentra en la pobreza o incluso en la pobreza extrema. Hay dos clases de articulación de los programas de TMC con el sistema financiero: para hacer la entrega del dinero y para promover puntualmente la inclusión financiera. En relación a la primera, según Maldonado et al. (2011), existen tres mecanismos: pagos en efectivo mediante entidades financieras, pagos por medio de tarjeta electrónica y depósito en cuenta de ahorros a nombre del beneficiario. El primer mecanismo no conduce a ningún tipo de relación con el sistema financiero. El segundo permite a los usuarios retirar el subsidio en cajeros electrónicos o corresponsales no bancarios pero no está asociado a ninguna cuenta por lo cual, según los autores, sólo facilita una inclusión financiera intermedia. Por último, el depósito en cuenta de ahorros es la modalidad que promueve la mayor inclusión financiera, pues al convertirse los beneficiarios de las TMC en clientes de la entidad bancaria pueden acceder a otros servicios como giros, transferencias, seguros e incluso crédito. Sin embargo, tan sólo 7 de los 17 países de Latinoamérica con programas de TMC ofrecen al menos un servicio financiero y sólo Ecuador y Brasil incluyen créditos dentro de su estrategia. Además, la evidencia demuestra que es muy poca la utilización de estos otros servicios por parte de los beneficiarios de las TMC (Maldonado et al., 2011). En el caso de Familias en Acción, el sistema de pago ha evolucionado con el tiempo y actualmente se usan varias modalidades. Cuando el programa inició su operación, hacía la entrega de la transferencia en efectivo, pero actualmente esta modalidad sólo está vigente en aquellos lugares donde no hay ningún tipo de cobertura del SF (Dussán, 2008). Posteriormente, el programa desarrolló la “Tarjeta Eficaz” la cual es una tarjeta, que no está asociada a ninguna cuenta bancaria, en la que se recarga el subsidio que puede ser retirado en cualquier cajero electrónico. A partir del año 2009, con el objetivo de bancarizar a la población de FeA, el programa inició el proceso de apertura de cuentas de ahorro a nombre de las madres beneficiarias para hacer en ellas el 7.

(8) depósito del subsidio. Las cuentas fueron creadas en el Banco Agrario y tienen asociadas tarjetas débito (tarjeta BanAgrario) para que las usuarias puedan hacer el retiro del subsidio en cajeros electrónicos, corresponsales no bancarios o puedan utilizarlas como medio de pago en establecimientos comerciales. Para diciembre de 2010, de acuerdo al Informe de Estado y Avance de Familias en Acción, 2.4 millones de familias estaban bancarizadas. Sin embargo, la apertura de estas cuentas, no ha demostrado hasta el momento un mayor uso de otros servicios financieros por parte de las madres beneficiarias de FeA. Maldonado y Urrea (2010) identifican para 6 ciudades del país que tan solo 5.2% de una muestra de beneficiarios del programa cuentan con ahorros en un medio formal y el 23% lo hace mediante mecanismos informales como alcancías, cadenas de ahorro, préstamos a otras personas, etc. Asimismo, establecen que sólo 15.5% de estos hogares ha obtenido un crédito formal frente a un 44.5% que ha obtenido crédito de fuentes informales tales como préstamo de amigos, parientes, tiendas o prestamistas particulares. La segunda clase de articulación de las TMC con el SF se da por medio de programas complementarios diseñados específicamente para fomentar la inclusión financiera de las familias que reciben la transferencia. La mayoría cuentan con un componente de educación financiera y promueven el ahorro otorgando diferentes tipos de incentivos a aquellas madres beneficiarias que cumplan metas de ahorro en ciertos tiempos estipulados. (Maldonado et al., 2011). En Colombia, existen dos iniciativas de este tipo: Mujeres Ahorradoras en Acción (MAA) que inició en el 2007 y el Proyecto de Promoción de la Cultura del Ahorro en Familias en Pobreza que inició en el 2010. MAA ofrece a las madres beneficiarias un ciclo de capacitación de 9 meses para fortalecer y generar habilidades que les permitan convertir sus ideas de negocio en proyectos rentables y sostenibles y les entrega una cuenta de ahorros exclusivamente para hacer depósitos en la cual deben ahorrar montos específicos que posteriormente deberán ser invertidos en sus propios proyectos. En algunos casos, estos montos son complementados por el programa o se les ayuda a solicitar microcréditos al Banco Agrario o a otras entidades (IICA, 2009). Por su parte, el Proyecto de Promoción de la Cultura del Ahorro en Familias en Pobreza es una iniciativa piloto dirigida a las madres beneficiaras de Familias en Acción. El programa cuenta con un componente de capacitación y con incentivos para fomentar el ahorro entre sus beneficiarias mediante sorteos que multiplican por diez el saldo promedio ahorrado en la cuenta cada trimestre (DNP, 2010). Lo expuesto anteriormente refleja que la inclusión del SF en estos programas se ha derivado en mayor parte de la necesidad de hacer más eficiente la entrega del subsidio y sólo recientemente se ha empezado a ver también como un mecanismo que puede contribuir eficazmente a la reducción de la pobreza que es el fin último de las TMC. Sin embargo, lograr que intervenciones como Familias en Acción realmente se conviertan en un primer paso hacia la inclusión financiera de la población pobre 8.

(9) requiere entender los determinantes que explican el acceso a servicios financieros con el fin de poder diseñar herramientas y ajustes a estos programas que realmente se traduzcan en el uso efectivo de estos servicios por parte de esta población. Con este propósito, en el siguiente capítulo se exponen algunos mecanismos que han sido identificados en la literatura como los determinantes del acceso al crédito que es el aspecto particular que examina este trabajo para los hogares beneficiarios de Familias en Acción. 4. ¿CÓMO PUEDEN LAS TRANSFERENCIAS MONETARIAS CONDICIONADAS AFECTAR EL ACCESO AL CRÉDITO? No es fácil determinar a priori si el impacto de las TMC sobre el acceso al crédito es positivo o negativo. Tal como lo expone Svarch (2009), existen varios efectos que actúan simultáneamente y en direcciones opuestas. Por un lado, puede haber un efecto negativo en la medida que los hogares beneficiarios, al contar con la transferencia, se abstienen de solicitar recursos más costosos ante otras instituciones de crédito informales o formales; es decir se da un efecto sustitución. Por otro lado, también puede suceder que la transferencia facilite a los hogares involucrarse en actividades más productivas que les generen mejores retornos, por lo cual resulte atractivo recurrir al crédito para obtener financiación. Por último, en relación a la oferta, los prestamistas informales así como las entidades financieras podrían percibir una mejor capacidad de pago por parte de los beneficiarios de las TMC, lo que haría menos riesgosa la asignación de créditos a esta población. Este comportamiento respondería a que podrían percibir que reciben una suma de dinero fija, con una frecuencia determinada y que es ajena a la situación económica del hogar o a choques imprevistos que éste sufra. Por tanto, el efecto final de las TMC sobre el acceso al crédito dependerá de la magnitud de cada uno de estos tres efectos. Pero, además se debe recalcar que existen otros factores que también deben tenerse en cuenta al momento de evaluar si la transferencia condicionada puede afectar o no el acceso al crédito dependiendo de si la fuente de provisión es formal o informal. Los hogares pobres efectivamente demandan crédito, pero lo hacen principalmente a través de mecanismos informales. Pineros (2011) muestra para la población beneficiaria del programa Familias en Acción en el año 2006, tanto en zonas urbanas como rurales, que el endeudamiento es mucho mayor con familiares y amigos en relación al endeudamiento con entidades financieras (Figura 1). Asimismo, Pineros identifica que estos recursos son utilizados principalmente para la compra de alimentos, cubrir diferentes gastos del hogar, gastos de educación, imprevistos y otros propósitos lo cual se asocia a montos pequeños. Maldonado y Urrea (2010) coinciden con la evidencia de Pineros y establecen para los beneficiarios de FeA que los préstamos informales se asocian más a cubrir imprevistos, alimentación, servicios públicos, etc. mientras que los recursos obtenidos mediante una entidad 9.

(10) financiera formal se asocian más a inversión en activos (compra o mejora de vivienda), iniciar un negocio o comprar bienes para uno ya existente, los cuales requieren inversiones más grandes. Figura 1. Porcentaje de hogares de FeA con endeudamiento (2006) 60%. 56% 57%. 45% 30% 29%. 30% 15%. Urbano Rural. 11% 12%. 0% Entidad financiera. Familia, amigos, vecinos. Otro Fuente: Pineros, 2011, p. 17.. El mayor endeudamiento con fuentes informales se debe principalmente a la facilidad de acceder a las mismas, pues generalmente median relaciones de largo plazo en las que es bien conocida la capacidad de pago e historia crediticia del que toma el crédito y además las condiciones sobre las garantías o colaterales pueden ser menos estrictas. Es decir, desde el lado de la oferta es relativamente sencillo corroborar si un individuo tiene los medios para pagar un préstamo y además también resulta fácil verificar si se cuenta con una transferencia del Estado que serviría para cubrir el pago del crédito. Esto hace que sea menos difícil y más rápido otorgar el préstamo a quien lo solicita. Aun cuando el costo del préstamo pueda ser muy alto, como sucede con los prestamistas informales, la posibilidad de obtener recursos de manera ágil, cuando se requieren y con plazos de pago más flexibles, hace que exista una demanda efectiva. Además, los hogares pobres con poca educación financiera, generalmente desconfían del sistema financiero, desconocen los requisitos que deben cumplir para solicitar el crédito o piensan que no los cumplen y consideran que hay que realizar demasiados trámites para solicitar los recursos; razones que conducen a que ellos mismos se abstengan de solicitar crédito al sector formal (Organización Internacional del Trabajo, 2001). Por tanto, posiblemente el bajo acceso a recursos crediticios en el sector formal por parte de los beneficiarios de FeA aún en presencia de la transferencia condicionada, podría explicarse parcialmente a un fenómeno de autoexclusión. Desde el lado de la oferta formal, se deben tener en cuenta dos aspectos. Por un lado los costos que asume la entidad financiera al otorgar el crédito y por otro, la evaluación del perfil de riesgo que deben realizar a fin de determinar la capacidad de pago de quien solicita los recursos. Cuando los montos solicitados son pequeños, los costos operativos del crédito de la entidad financiera son muy altos y si no es posible recuperar este costo mediante el cobro de un interés elevado, simplemente el crédito no se otorga (Marulanda et al., 2006). Este es otro de los factores que explica el bajo acceso al 10.

(11) crédito formal por parte de la población pobre en Colombia, aun cuando está puede ser beneficiada por un programa como Familias en Acción, pues el límite a la tasa de usura que rige en el país dificulta que las entidades bancarias puedan recuperar los costos asociados a créditos de bajos montos, que es la característica usual dentro de este grupo2. En cuanto al perfil de riesgo, Murcia (2007) encuentra para Colombia que la probabilidad de acceder a recursos crediticios aumenta a medida que son mayores los ingresos, la riqueza, la edad hasta cierto punto, los años de educación, si se tiene acceso a seguridad social, un buen historial crediticio y se habita en zona urbana. Otros estudios coinciden con los resultados de Murcia y además encuentran que altas razones de dependencia en el hogar, la presencia de colaterales y el estado civil también determinan la probabilidad de acceder a un crédito (Kedir, 2004 y Vuong Quoc, 2012). Dados los bajos niveles de ingresos, educación, la falta de colaterales y las altas razones de dependencia asociadas a la población pobre y a los beneficiarios de FeA, puede ser altamente riesgoso para una entidad financiera otorgarles crédito aun cuando reciben una suma de dinero fija de manera periódica. En síntesis, no resulta directo determinar el impacto que pueden tener las transferencias monetarias condicionadas sobre el acceso al crédito debido a la presencia de efectos que actúan en direcciones opuestas y pueden contrarrestarse. Y, es aún menos simple tratar de establecer cómo se afecta el acceso al crédito formal e informal, pues a la vez juegan otros factores que también determinan la decisión de los hogares de solicitar recursos ante una fuente formal o informal. El siguiente cuadro resume estos factores expuestos en esta sección. Cuadro 2. Factores que determinan la oferta y la demanda de crédito formal e informal. INFORMAL. OFERTA. •Facilidad. •Oportunidad. •Flexibilidad. •Montos pequeños.. •Confianza (relaciones de largo plazo). •Facilidad de constatar capacidad de pago. •Montos pequeños.. FORMAL. DEMANDA. •Desconfianza. •Desconocimiento. •Montos mayores asociados a la inversión en activos.. •Altos costos operativos que no se pueden cubrir con el cobro de un interés bajo. •Perfil de riesgo.. Fuente: construcción propia a partir de revisión de estudios.. 2. Pineros (2011) reporta para las familias de FeA montos promedio de deuda que ascienden a $1’016.000 pesos para las beneficiarias que habitan en zona rural y a %1’966.000 para las beneficiarias que habitan en zona urbana.. 11.

(12) 5. IMPACTO DE LAS TMC SOBRE EL ACCESO AL CRÉDITO Tal como se expuso en el capítulo anterior, no es fácil determinar el impacto de las TMC sobre el acceso al crédito debido a la multiplicidad de efectos que actúan simultáneamente en direcciones opuestas. Además, la falta de información que permita examinar con detalle el comportamiento crediticio de la población y al tiempo relacionar su participación en programas de transferencias condicionadas es escasa. Sin embargo, existen unos pocos estudios que revelan cómo las TMC en efecto pueden incidir sobre el acceso al crédito. A continuación se exponen sus hallazgos. Para el caso de Oportunidades en México, Svarch (2009) encuentra que la probabilidad de acceder al crédito para los beneficiarios del programa es tres puntos porcentuales mayor en comparación con los hogares que no participan. Sin embargo, los montos solicitados por los participantes son menores en relación a sus pares del grupo de control. Según la autora, esto sugiere una presencia débil de un efecto sustitución. Veras et al., (2010) examinan si la participación en el programa Tekoporã en Paraguay conduce a alguna variación en el acceso al crédito obtenido mediante almacenes de comestibles, ventas puerta a puerta, cooperativas u otros puntos de venta. Para tal fin, los autores utilizan métodos cuasiexperimentales, particularmente emparejamiento por probabilidad y regresión ponderada mediante el inverso de la probabilidad. Mediante el primer método obtienen resultados positivos y significativos para los habitantes de zonas rurales y para los moderadamente pobres y pobres extremos; sin embargo, estos resultados no se mantienen al usar el segundo método. Barrios et al., (2008) también buscan identificar un impacto del programa sobre el acceso al crédito utilizando las mismas metodologías de Veras et al., y tampoco obtienen resultados consistentes que permitan afirmar que Tekoporã incide en el comportamiento crediticio de sus beneficiarios. Existen dos estudios que evalúan el efecto de la Red de Protección Social (RPS) de Nicaragua sobre el acceso a crédito. Hernández (2009) examina específicamente el efecto de este programa de TMC sobre la decisión de los hogares de solicitar un crédito. Mediante el método de diferencias en diferencias, el autor concluye que este programa no tiene efecto sobre tal. Por un lado, Hernández argumenta que el resultado se puede deber a que los hogares pueden pensar que el costo de oportunidad del prestamista o banco de otorgarles el crédito supera los retornos marginales esperados de los hogares, lo que los lleva a concluir que no les otorgarían el crédito y se abstienen de solicitarlo. Otra posible explicación que expone el autor es que “el uso de las TMC en inversiones de largo plazo (que no hubieran podido hacerse sin haber recibido la transferencia) parece evitar que las TMC tengan algún efecto en el uso de créditos a más corto plazo por parte de los hogares.” (Hernández, 2009, p. 24).. 12.

(13) A diferencia de Hernández, Bang y Olinto (2010) encuentran que sí existe un efecto de este programa sobre el acceso a crédito. Los autores utilizan igualmente el método de diferencias en diferencias y miden el acceso al crédito mediante una variable dicotómica que toma el valor de uno si el hogar obtuvo algún tipo de crédito o si considera que le sería aprobado si lo solicitara. Para los dos casos contrarios, la variable toma el valor de cero. Es importante anotar que en el estudio de Bang y Olinto se hace una diferenciación clara entre el crédito proveniente de fuentes formales e informales. Para el primer tipo, los autores no encuentran ningún impacto causado por la RPS. Por el contrario, para el crédito informal, el programa tiene un impacto positivo del 5%. Los autores argumentan que este comportamiento puede deberse a dos razones. La primera es que RPS ocasionó un mayor aumento de los recursos destinados a préstamos informales en las áreas de tratamiento frente a las áreas control, especialmente por la alta participación de los hogares elegibles en el programa. La segunda posible razón es que las transferencias aumentaron más la probabilidad de pago de un préstamo en el sector informal en relación al formal; tal vez porque en el primero es común encontrar que los prestamistas sean personas con las que ya existe alguna relación de tiempo atrás o porque en éste generalmente se ofrecen montos más pequeños. Riccio et al., (2010), realizan un estudio que mide el impacto del programa de TMC de la ciudad de New York sobre diversas áreas y entre las variables de interés, se encuentra el acceso al crédito. A diferencia de los programas de América Latina y el Caribe, éste además de ofrecer una suma de dinero periódica sujeta a la asistencia de los niños al colegio, también entrega otros incentivos monetarios no periódicos. Éstos se entregan si las familias cumplen compromisos adicionales en los componentes de educación y salud, los cuales son comunes a los demás programas de TMC, así como en el componente de empleo cuyos requisitos deben ser cumplidos sólo por los padres de familia. La evaluación del programa permite identificar impactos positivos de la participación sobre el crédito. Particularmente, la proporción de familias que tienen cualquier tipo de préstamo, préstamo para la compra de carro y tarjeta de crédito es mayor entre el grupo de tratamiento frente al grupo de control por 3, 4.1 y 1.4 puntos porcentuales (pp) respectivamente. Para el caso colombiano, dos de las tres evaluaciones de impacto del programa han indagado sobre el acceso al crédito por parte de las familias beneficiarias. La primera en hacerlo fue la evaluación para la población en situación de desplazamiento realizada entre el 2007 y 2008 por el Centro Nacional de Consultoría, la cual usa la metodología de dobles diferencias con emparejamiento. En este estudio los autores no encontraron que FeA tuviera efectos sobre el acceso a crédito por parte de las familias del programa, lo cual coincide con el bajo nivel de bancarización de su población para el momento en que se hizo el levantamiento de información.. 13.

(14) La segunda evaluación, también fue elaborada por el CNC durante el 2010 y el 2011 cuando el proceso de bancarización del programa ya había avanzado significativamente.. Usando la misma. metodología de dobles diferencias con emparejamiento, en esta ocasión, se identificaron los efectos de Familias en Acción sobre los beneficiarios que habitan los grandes centros urbanos del país. En lo que se refiere al crédito, los autores hallaron que FeA aumentó en 3.3 puntos porcentuales el porcentaje de hogares que solicitó crédito, en 1.9 pp el porcentaje de hogares que solicitó crédito al sistema financiero y en 3.4 pp la aprobación de créditos por parte de entidades financieras (CNC, 2011). Este resultado se debería, según el CNC, a que la tenencia de la cuenta de ahorros así como el subsidio que reciben pueden ser vistos por las entidades financieras como un respaldo para el crédito. Por su parte, Pineros (2011) evalúa el efecto de Familias en Acción sobre el comportamiento crediticio de sus beneficiarios. En este estudio, la autora usa la misma información de la primera evaluación de impacto del programa realizada por Attanasio y Gómez (2006), así como la metodología de dobles diferencias con matching. El estudio identifica que el programa contribuye a aumentar el número de beneficiarios con crédito desde el momento de la línea base hasta el primer seguimiento hecho 2 años después de iniciado el programa. Pineros encuentra un aumento del 17.3% para las zonas rurales y de 6.8% en las zonas urbanas, niveles que disminuyen al comparar la línea base y el segundo seguimiento realizado en 2006. Al analizar los saldos de deuda, la autora también encuentra un incremento de estos saldos del 219.2% en las zonas rurales y de 78.8% en las urbanas al comparar la línea base y el primer seguimiento. De nuevo, estas cifras disminuyen al comparar la línea base con el segundo seguimiento, por lo cual concluye que el programa tiene impactos mayores sobre el acceso y montos de crédito al inicio de la intervención sobre los beneficiarios. La revisión anterior demuestra que, a pesar de presentarse diversos efectos que actúan simultáneamente y en direcciones opuestas, las TMC pueden llegar a tener impactos positivos sobre el acceso a crédito por parte de sus beneficiarios. Esto adquiere especial relevancia en vista que la inclusión financiera puede reforzar los impactos de estos programas y asegurar un mejor camino hacia la superación de la pobreza. Lo anterior es una razón valiosa para profundizar la investigación sobre este tema y aportar evidencia que contribuya a mejorar el diseño de estos programas y así facilitar a sus beneficiarios el acceso real a los servicios financieros.. 6. METODOLOGÍA El objeto del presente estudio es determinar si Familias en Acción tiene algún impacto sobre el acceso a diferentes tipos de crédito por parte de sus beneficiarios (grupo de tratados). Como toda evaluación de impacto, esto supone identificar un contrafactual; es decir, determinar cuál hubiera sido el resultado de las variables de interés si los beneficiarios del programa no hubieran participado en él 14.

(15) (Gertler et al., 2010). Debido a que no es posible observar a los beneficiarios bajo las dos circunstancias simultáneamente, es necesario entonces encontrar sujetos que tengan características muy similares a los participantes del programa, que no hagan parte del mismo e igualmente identificar para ellos los resultados sobre el acceso al crédito. Estos últimos constituyen el grupo de no tratados o control. La diferencia observada entre los promedios de las “variables resultado” al comparar ambos grupos puede entenderse como el impacto de la intervención. En este caso, las variables resultado o de interés son el acceso a crédito agropecuario, educativo y para la financiación de la vivienda. Sin embargo, cuando la selección de beneficiarios de un programa no se hace de manera aleatoria, tal como sucede en los programas de TMC, puede haber presencia de sesgos de selección. Éstos se refieren a la presencia de características en cada individuo, algunas observables y otras no, que influyen en la decisión de participar en el programa y que pueden hacer que los grupos de tratados y no tratados no sean del todo comparables. Existen diferentes metodologías que permiten determinar el impacto de una intervención y abordar el sesgo de selección. Cuando se considera que el sesgo proviene de variables no observables se utiliza el método de variables instrumentales (VI) bajo el cual se debe hallar una variable (el instrumento) que esté altamente correlacionada con la participación en el programa y que no esté correlacionada con el error. En la práctica, es sumamente difícil identificar un instrumento que cumpla con estas condiciones. Además, si el instrumento tiene un poder de predicción de la participación débil, puede incluso empeorar el sesgo. (Bernal y Peña, 2011). Si por el contrario, se considera que el sesgo proviene de variables observables, el método aconsejable es el matching o emparejamiento. Este método permite, con base a características observables, construir tanto para las observaciones tratadas como para las no tratadas, la probabilidad de ser seleccionado para el programa. Posteriormente, mediante el uso de mecanismos de emparejamiento se identifican las observaciones del grupo de control cuya probabilidad de participación sea cercana a las del tratamiento y se comparan los resultados de las variables de interés entre los grupos para así obtener el impacto de la intervención. Sin embargo, la principal debilidad de esta metodología es la imposibilidad de corregir los sesgos por variables no observables. Debido a este inconveniente, se sugiere combinar este método con dobles diferencias de ser posible. Comúnmente se utiliza el estimador por vecino más cercano o el estimador por kernel para emparejar las unidades tratadas con las no tratadas. El primero compara cada unidad tratada con una unidad del grupo de control cuya probabilidad de participar en el programa es la más cercana a la probabilidad de la unidad del grupo de tratamiento. El segundo, por el contrario, compara a cada individuo tratado con todas las observaciones del grupo de control, pero asigna un mayor peso a aquellas observaciones cuya probabilidad de participar se acerca más a la probabilidad de las unidades 15.

(16) tratadas. Ya seleccionado el mecanismo de emparejamiento, el matching simplemente estima el resultado promedio de la variable de interés para cada grupo y luego calcula la diferencia entre ellos, lo que da como resultado el impacto de la intervención. Por otra parte, la elección del mecanismo de emparejamiento también tiene inconvenientes. Al usar el vecino más cercano, se garantiza comparar individuos bastante similares, pero se desecha un gran número de observaciones. Esto hace que se reduzca el sesgo, pero aumente la varianza de las estimaciones. Si se usa kernel, se aprovecha la información de todas las observaciones, lo que disminuye la varianza, pero también se pueden incluir observaciones poco comparables, lo que aumenta el sesgo. Debido a la disyuntiva que se enfrenta bajo cualquiera de los dos algoritmos, es de suma importancia restringir las estimaciones al área de soporte común entre los dos grupos para poder mitigar los efectos no deseados de estos dos aspectos mencionados. Por último, es importante tener en cuenta que al usar kernel, es posible corregir los errores estándar utilizando métodos de bootstraping. Por el contrario, el uso de bootstrapping no es aconsejable si se está trabajando con el vecino más cercano. Como comentan Bernal y Peña (2011): “Abadie e Imbens (2008) muestran que el bootstrapping no funciona para los estimadores de n vecinos cercanos, ya que en este caso no genera bandas de confianza asintóticamente válidas” (p. 129). Para el caso de este trabajo, se utilizará como metodología matching o emparejamiento por dos razones principalmente. La primera es que los beneficiarios del programa Familias en Acción no fueron seleccionados de manera aleatoria. En segundo lugar, la encuesta identifica quiénes participan en el programa y quienes no, pero dentro de este último grupo no especifica quiénes son elegibles. Por lo tanto, es necesario construir el grupo de comparación buscando que sea lo más parecido al grupo de tratamiento. Finalmente, tampoco es posible combinar este método con dobles diferencias debido a que la encuesta sólo revela información para un momento del tiempo. Esto hace que no sea posible observar el cambio de las características de los hogares a lo largo del tiempo ni eliminar el sesgo de selección ocasionado por variables no observadas. Para mitigar este inconveniente en la mayor medida posible, se procura incluir toda la información contenida en la encuesta que pueda determinar la participación en FeA. Siguiendo a Heinrich y Vásquez, (2010) y a Bernal y Peña, (2011), se explica a continuación los pasos desarrollados para estimar el impacto de Familias en Acción sobre el acceso al crédito: A. Se construyó una variable que toma el valor de 1 para los hogares tratados y 0 para los no tratados o grupo de control. Puntualmente, el grupo de tratados está conformado por hogares que pertenecen a Familias en Acción y además hacen parte de los niveles 1 al 3 del Sistema de 16.

(17) Identificación de beneficiarios (SISBEN). El grupo de control está conformado por los hogares que no participan en FeA, pero que igualmente pertenecen a los niveles 1 al 3 del SISBEN. Además, se les impuso otra restricción y es que estos hogares deben tener en su interior al menos un menor de edad. Esto se hizo con el fin de evitar emparejar hogares tratados con hogares del grupo de control cuya probabilidad de participación fuera cercana a la de los hogares tratamiento, pero que no tuvieran hijos; pues tener al menos un menor de edad en el hogar es una característica indispensable para ser elegible para el programa. Hogares del grupo de tratamiento: Hogares del grupo de control: B. Se definieron las variables resultado ( ) sobre las cuales se quería estimar el impacto de FeA. Las variables de interés son:  Crédito educativo: es igual a 1 si algún miembro del hogar obtuvo crédito educativo en los últimos 12 meses para financiar sus estudios; 0 de lo contrario.  Crédito de vivienda: es igual a 1 si el hogar obtuvo un crédito hipotecario, de consumo o del constructor entre el 2003 y el 2007 para financiar la compra o construcción de su vivienda. Es igual a 0 si no obtuvo ninguno de los anteriores ni ningún otro tipo de crédito o no obtuvo ninguno de los anteriores pero sí obtuvo cualquier otro tipo de crédito.  Fondos para vivienda: es igual a 1 si el hogar accedió a recursos de fondos municipales, departamentales, de empleados o cooperativas entre el 2003 y el 2007 para financiar la compra o construcción de su vivienda. Es igual a 0 si no obtuvo ninguno de los anteriores ni ningún otro tipo de crédito o no obtuvo ninguno de los anteriores pero sí obtuvo cualquier otro tipo de crédito.  Préstamos amigos para vivienda: es igual a 1 si el hogar recibió préstamo de amigos o familiares entre el 2003 y el 2007 para financiar la compra o construcción de su vivienda. Es igual a 0 si no obtuvo este tipo de crédito ni ningún otro tipo o si no obtuvo este tipo de crédito pero sí obtuvo cualquiera de otra clase.  Otros para vivienda: es igual a 1 si el hogar utilizó recursos de un ahorro programado, cesantías u otra fuente entre el 2003 y el 2007 para financiar la compra o construcción de su vivienda. Es igual a 0 si no obtuvo ninguno de los anteriores ni ningún otro tipo de crédito o no obtuvo ninguno de los anteriores pero sí obtuvo cualquier otro tipo de crédito.  Crédito agropecuario formal: es igual a 1 si el hogar en los últimos 12 meses obtuvo crédito del banco agrario, de otro banco, ONG’s, cooperativas financieras u otra institución para financiar sus 17.

(18) actividades agropecuarias. Es igual a 0 si no obtuvo ninguno de los anteriores ni ningún otro tipo de crédito o no obtuvo ninguno de los anteriores pero sí obtuvo cualquier otro tipo de crédito.  Crédito agropecuario informal: es igual a 1 si el hogar en los últimos 12 meses obtuvo crédito del proveedor de insumos, de prestamista particular o de amigos, vecinos o familiares para financiar sus actividades agropecuarias. Es igual a 0 si no obtuvo ninguno de los anteriores ni ningún otro tipo de crédito o no obtuvo ninguno de los anteriores pero sí obtuvo cualquier otro tipo de crédito. El objetivo entonces es estimar el impacto promedio de FeA sobre sus beneficiarios o los tratados (Average Treatment over Treated –ATT) para cada uno de estos tipos de crédito (Y); lo cual se puede expresar así: (. |. ). |. (. ). (1). donde i se refiere a cada uno de los diferentes créditos. El segundo término de la Ecuación 1 es el contrafactual. Debido a que no puede ser observado, se debe calcular (. |. ) de tal manera que sea igual a. (. |. ). Lo anterior, implica que el. sesgo de selección debe ser igual a cero. C. Para calcular. (. |. ) se estimó un modelo Logit que explica la participación en el. programa. Así, la variable dependiente es si hace parte o no en FeA ( ) y las independientes ( ) son todas aquellas que determinan la participación en el programa así como los resultados de las variables de interés. Se tiene entonces: (2) D. Con base en el modelo anterior, se estimó para cada observación de ambos grupos la probabilidad de ser seleccionado para el programa; es decir: ̂( ). ̂. ̂. ̂. (3). E. A partir de las probabilidades estimadas, se emparejó a cada unidad de Familias en Acción o tratada con la totalidad de unidades del grupo de control y se estimó el impacto del programa. Para esto, se utilizó el método de emparejamiento kernel y se restringió la estimación al área de soporte común entre los dos grupos para evitar comparar unidades muy diferentes. El kernel es un mecanismo 18.

(19) de emparejamiento no paramétrico que compara el resultado de la variable de interés de cada unidad tratada contra un promedio de los resultados de la misma de todas las unidades del grupo de control. Éste es un promedio ponderado de acuerdo a la cercanía en probabilidad entre las unidades tratadas y no tratadas en el que se asigna un mayor peso a los individuos de comparación cuya probabilidad sea más cercana. Es importante anotar que hay diferentes tipos de kernel: triangular, uniforme, Epanechnikov y Gaussiano. La diferencia entre ellos radica en el mecanismo que utilizan para asignar las ponderaciones a cada unidad del grupo de control. Sin embargo, bajo los tres primeros algoritmos las unidades tratadas sólo son comparadas con un subconjunto de los individuos del grupo de control; mientras que el gaussiano asigna un peso positivo a todas las unidades del grupo de comparación. Aquellas que son muy disímiles, se les asigna un peso mínimo. Este mecanismo contribuye a mejorar la eficiencia de la estimación, aunque puede empeorar ligeramente el sesgo de selección debido a que las unidades del control que son muy lejanas a las del tratamiento en términos de probabilidad, en todo caso reciben una ponderación. Para el caso de este trabajo se seleccionó el kernel gaussiano por dos razones. La primera, para poder corregir los errores estándar de la estimación mediante el método de bootstraping y así poder constatar la significancia de los impactos, lo cual según Abadie e Imbens (2008), no es aconsejable hacerlo si se usa el método de vecino o vecinos más cercanos. En segundo lugar, se usó este método para poder aprovechar la información de todas las observaciones del control sin tenerlas que limitar a un subconjunto tal como lo hacen los otros tipos de Kernel. Sin embargo, en el proceso de decisión se probaron otras formas como el Kernel Epanechnikov para constatar que no hubiera variaciones importantes de las estimaciones. Estos otros resultados no son reportados. Finalmente, el impacto del programa a partir del método kernel se puede expresar de la siguiente manera: {∑. [( ). ∑. ( )]}. Donde N es el número total de individuos del grupo de tratamiento y. (4). es la ponderación. asignada a los individuos del control. Para el caso del kernel Gaussiano, éste asigna los pesos a cada unidad del grupo de control generando una función de densidad de probabilidad normal estándar centrada en el punto de referencia o en la probabilidad de participación de la unidad tratada (Bernal y Peña, 2011). Antes de continuar con la sección de resultados, es importante señalar que los mismos están sujetos a ciertas condiciones o restricciones que surgen de la Encuesta de Calidad de Vida 2008 que es la fuente de información de este trabajo y que generan ciertas limitaciones de este estudio. La principal restricción es que la recolección de los datos de la encuesta fue realizada en el año 2008 cuando el 19.

(20) proceso de bancarización del programa no había iniciado y cuando ni siquiera el uso de la tarjeta eficaz era generalizado. Por tanto, los resultados y conclusiones derivadas sólo pueden referirse a un programa de transferencias condicionadas en el que no hay uso de cuentas de ahorro. Por otra parte, debido a que la base de datos sólo recoge información en un momento del tiempo, no es posible realizar un ejercicio de dobles diferencias que permita corregir los sesgos por variables no observables. Además, la encuesta sólo identifica los individuos que han recibido pagos del programa durante los últimos 12 meses, lo que permite identificar quiénes participan en FeA, pero no permite diferenciar a los beneficiarios según el tiempo en el que han estado en el programa. Esto hace que no sea posible ver si ciertas condiciones de los hogares que deben ser tenidas en cuenta para hacer el ejercicio del emparejamiento y que efectivamente son incluidas en el modelo Logit, corresponden a características anteriores a la participación en el programa como puede ser el caso de la tenencia de la vivienda o el tipo de vivienda que se habita. Al incluir en el matching variables con esta limitante, se puede subestimar el efecto del programa, pues se estaría incluyendo información o variables que ya han sido modificadas como consecuencia del mismo, tal como podría ser precisamente el caso del tipo de vivienda que se habita o la posesión de la misma. Desafortunadamente con los datos disponibles en la encuesta no es posible corregir este inconveniente. Por último, es importante también tener en cuenta que, con el fin de asegurar la mayor rigurosidad posible en el emparejamiento de las unidades tratadas con las del control, se realizó un ejercicio para medir las diferencias de medias de las variables incluidas en el modelo Logit una vez hecho el Matching. La gran mayoría de diferencias que eran significativas antes del emparejamiento dejaron de serlo para los tres tipos de crédito que se revisan en este estudio, lo cual muestra que son grupos comparables. Sin embargo, para la variable que indica si se habita en casa o apartamento, se mantiene una diferencia positiva significativa después del emparejamiento en los tres tipos de crédito, aunque su magnitud es muy pequeña. Si se asume que la información de esta variable corresponde a un momento previo de la participación en el programa, los individuos tratados tendrían entonces una mayor probabilidad de acceder a un crédito desde un comienzo, y así los resultados de las estimaciones de este estudio podrían recoger ese efecto y por tanto estar sobrestimados. 7. RESULTADOS 7.1. Base de datos y estadísticas descriptivas Para la realización de este estudio se utilizó la Encuesta de Calidad de Vida 2008 (ECV). La encuesta se realizó a aproximadamente 13.600 hogares del país e indagó por aspectos tales como: las características de la vivienda, los servicios asociados a la misma, las características y composición del hogar, salud, cuidado de los menores de 5 años, fecundidad, educación, fuerza laboral, seguridad 20.

(21) alimentaria, tenencia y financiación de la vivienda, condiciones de vida del hogar y tenencia de bienes, gastos del hogar y componente rural. La ECV tiene representatividad a nivel nacional, por zonas urbana y rural y para las 9 grandes regiones del país 3. La muestra se compone de 50.542 observaciones representativas de 44’045.607 personas distribuidas en 11’815.779 hogares. De éstos, 1’556.101 (13%) participan en el programa de Familias en Acción y se encuentran en su gran mayoría en los niveles 1 al 3 del SISBEN. Específicamente, el 99.3% de los hogares en FeA se encuentran en esos niveles y los restantes se distribuyen entre los niveles 4 y 6. En razón de que casi la totalidad de hogares del programa se concentran en los tres primeros niveles del SISBEN, se puede determinar como grupo de tratamiento aquellos que participan en el programa y que hacen parte de estos niveles y como grupo de control los que no participan en FeA, pero que igualmente están en estos niveles del SISBEN y además tienen al menos un menor de edad. Esto da como resultado un grupo de tratamiento de 1’545.698 hogares y un grupo de control 5’922.295 que son los que se toman en cuenta para calcular las estadísticas y estimaciones en este trabajo. A continuación se describen las variables más importantes que explican la probabilidad de participar en el programa y de obtener algún tipo de crédito. Es necesario aclarar que todas las estadísticas y estimaciones del documento están a nivel de hogar debido a que en la encuesta se indaga sobre el acceso a diferentes tipos de crédito por parte del hogar y no por parte de cada individuo. Por otro lado, no se tienen en cuenta variables relacionadas con el cónyuge porque al hacerlo se generaba una pérdida importante de observaciones. Finalmente, es importante advertir que ante la posibilidad de capturar un efecto sobre el acceso al crédito generado por el programa Mujeres Ahorradoras en Acción, se calculó el impacto del programa sobre las diferentes variables de crédito excluyendo de la muestra los municipios que hacían parte de MAA durante los años 2007 al 2009. Los resultados obtenidos prácticamente no varían en magnitud y la significancia se mantiene, por lo cual se decidió tomar en cuenta los resultados para la muestra completa y así no tener que afectar la representatividad de la misma. Los resultados para la muestra que excluye a los municipios de MAA se pueden ver en el Anexo 1.. 3 De acuerdo al DANE, estas regiones son: Bogotá, Antioquia, Valle del Cauca, Atlántica (Guajira, Cesar, Magdalena, Atlántico, Bolívar, Sucre y Córdoba), Oriental (Norte de Santander, Santander, Boyacá, Cundinamarca y Meta), Central (Caldas, Quindío, Risaralda, Tolima, Huila y Caquetá), Pacífica (Chocó, Cauca y Nariño), Orinoquía – Amazonía (Arauca, Casanare, Vichada, Guainía, Guaviare, Vaupéz, Amazonas y Putumayo) y San Andrés.. 21.

(22) Variables a nivel de hogar4 En promedio, los hogares que participan en FeA son más grandes que los que no hacen parte del programa. Aquellos se componen por 5,4 personas mientras que los hogares del grupo de control se componen por 4,8. El número de niños entre 0 y 6 años así como entre 7 y 17 años también es mayor para los hogares del programa. En promedio, cada hogar de FeA tiene un niño entre 0 y 6 años y 1,8 entre 7 y 17. Estas cifras se reducen a 0,7 y 1,3 respectivamente para los hogares del grupo de control. Por otra parte, el 25% de los hogares de Familias en Acción son monoparentales frente al 27% de los hogares control; siendo esta diferencia no significativa. En cuanto a las variables relacionadas con la vivienda que habita el hogar, se analizó el tipo de vivienda y la tenencia de la misma. El 97% de los hogares, tanto del grupo de control como de tratamiento, habita en casas o apartamentos; seguido de cuarto en inquilinato u otra estructura y vivienda indígena u otro tipo de vivienda. El 50% de los hogares de FeA son propietarios de la vivienda frente al 47% de los hogares del grupo de control. Las diferencias entre ambos grupos se acentúan más cuando viven en arriendo y subarriendo o bajo usufructo y posesión sin título, siendo menor la proporción de hogares FeA que vive en arriendo y mayor para el caso de usufructo y posesión sin título (Ver Figura 2).. Figura 2. Vivienda del hogar Panel A. Tipo de vivienda Tratamiento 100%. Panel B. Tenencia de la vivienda. Control. 97% 97%. Tratamiento 100%. 80%. 80%. 60%. 60%. 40%. 40%. 20%. Control. 3% 3%. 0% 1%. 0%. 50% 47%. 36% 21%. 20%. 29%. 17%. 0% Casa o apartamento. Cuarto en Vivienda inquilinato o en indígena u otro otra estructura tipo. Propia paga o la están pagando. Arriendo o subarriendo. Usufructo o posesión sin título. Fuente: Cálculos propios con base a ECV2008. Existe una amplia diferencia en el promedio de ingresos per cápita entre los dos tipos de hogares. Mientras para los hogares de FeA esta variable toma un valor promedio de $196.867 pesos, para los hogares control el ingreso promedio per cápita es de $453.690 pesos. Lo anterior concuerda con una menor proporción de personas trabajando en los hogares de Familias en Acción frente a los hogares 4. Las diferencias entre los hogares del programa y los hogares del grupo de control sobre las diferentes variables analizadas en este capítulo son significativas a menos que se indique lo contrario.. 22.

(23) que no están en el programa y también con el tipo de focalización del mismo, pues este es dirigido hacia la población más pobre. En promedio, el 28% de los miembros de un hogar de FeA trabaja y esta proporción aumenta a 34% para los hogares control. Lo anterior es un resultado consistente con los hallazgos de las evaluaciones anteriores del programa en donde se establece que Familias en Acción logró reducir significativamente la participación laboral de las niñas entre 10 y 17 años tanto en zonas urbanas como rurales y de los niños de este mismo grupo de edad en las zonas rurales. Para los adultos mayores de 18 años, la participación laboral aumentó, pero los efectos fueron pequeños y sólo significativos para los hombres en las zonas rurales y las mujeres en las zonas urbanas (Attanasio y Gómez, 2006). Por último, el 88% de los hogares que participa en el programa y el 95% de los hogares control también participan en otros programas sociales del Estado tales como Familias Guardabosques, Jóvenes en Acción, programas de resocialización, entre otros. Variables a nivel de jefe de hogar Tal como se espera, la mayor parte de jefes de hogar son hombres. Así, el 72% de los jefes son hombres y este resultado no varía entre el grupo de tratamiento y el de control. Se destaca entre ambos grupos los bajos niveles educativos alcanzados por el jefe, siendo la situación más preocupante para los hogares de Familias en Acción. Mientras que el 47% de los jefes del grupo de control sólo alcanzó la primaria, este porcentaje se eleva a 75% para los jefes de los hogares en el programa. A nivel de secundaria, el porcentaje de jefes que alcanzan este nivel es bajo para ambos grupos aunque es sustancialmente menor para los jefes de hogares en Familias en Acción. Mientras el 22% de éstos alcanzó la secundaria, en los hogares control el porcentaje se eleva a 38%. Finalmente, sólo 3% de los jefes de hogar de Familias en Acción alcanzaron educación superior frente a un 15% de los jefes del grupo de control. Los detalles se observan en la Figura 3. En relación a la situación laboral, el 75% de los jefes de FeA y el 77% de los jefes de hogares del control trabajan. Tan sólo 4%, en ambos grupos, se encuentran buscando trabajo y 22% y 19% respectivamente se pueden considerar inactivos puesto que se encuentran estudiando o realizando oficios del hogar o están incapacitados permanentemente. Si bien el porcentaje de jefes de hogar que trabajan es relativamente alto, se evidencia mediante las cifras de afiliación a la seguridad social presentadas en la Figura 4, que se trata de trabajos informales. Por una parte, el 85% de jefes de hogar de FeA pertenecen al régimen subsidiado en salud y sólo el 10% hace aportes a un fondo de pensión. En el caso de los jefes del grupo de control, el 43% pertenece al régimen subsidiado en salud y 30% hace aportes a pensión.. 23.

(24) Figura 3. Nivel educativo alcanzado por el jefe de hogar Tratamiento. Control. 75%. 80% 60%. 47%. 38%. 40%. 22%. 14%. 20%. 3%. 0% 1%. 0% Primaria o ninguna. Secundaria. Técnico, tecnológico o universitario. Posgrado. Fuente: Cálculos propios con base a ECV2008.. Figura 4. Afiliación al Sistema de Seguridad Social Panel A. Afiliación a Salud Tratamiento. Panel B. Cotización a fondo de pensión Tratamiento. Control. 100%. 100%. 85% 53%. 60%. 43%. 40% 20%. 89%. 80%. 80%. 65%. 60% 30%. 40% 14%. 20%. 1% 4%. 0%. Control. 10%. 1% 5%. 0% Contributivo. Especial. Subsidiado. Sí. No. Ya está pensionado. Fuente: Cálculos propios con base a ECV2008.. Variables resultado Vale la pena destacar que las cifras de acceso a cualquier tipo de crédito son bajas para ambos grupos. En cuanto al crédito agropecuario, se examinó el acceso al crédito formal (crédito otorgado por Banco Agrario, otro banco, ONG, cooperativa financiera u otra entidad) y al informal (crédito otorgado por proveedor de insumos, prestamista particular o familiares o amigos). En el primero, se evidencia una mayor proporción del total de hogares tratamiento que accede a este tipo de crédito frente a los hogares control; siendo esta diferencia significativa. Sin embargo, al analizar el porcentaje de créditos aprobados del total de solicitudes, este comportamiento se invierte y se observa que el 55% de los hogares de Familias en Acción y el 76% de los hogares del grupo de control que solicitan el crédito acceden a él. Por su parte, la diferencia entre el porcentaje sobre el total de hogares tratamiento y control que accede al crédito informal no es significativa. Pero, al examinar los créditos aprobados sobre el total de solicitudes se observa que 7% de los hogares del grupo control y tan sólo 1% de los 24.

(25) hogares de FeA hacen uso de este tipo de crédito; siendo significativa esta diferencia (ver Figura 5). La mayor proporción de hogares FeA con acceso a crédito y la mayor proporción de rechazos en este grupo puede indicar que son más los hogares FeA que solicitan el crédito en comparación con el control pero a su vez también son más a quienes les rechazan la solicitud. Esto reflejaría tal vez que, gracias a la transferencia, los hogares beneficiarios del programa buscan financiar actividades de mayor retorno, pero su perfil de riesgo no mejora sustancialmente ante las entidades financieras del sector formal. Claro está que este resultado debe ser comprobado mediante el ejercicio de emparejamiento. Figura 5. Acceso a crédito agropecuario formal e informal Panel A. Porcentaje de hogares con acceso Tratamiento. Control. 3% 2.04% 2% 1.18% 1% 0.04% 0.11% 0% Crédito agropecuario formal. Panel B. Porcentaje de solicitudes aprobadas. Crédito agropecuario informal. Tratamiento 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 00%. Control. 76.22% 55.54%. 0.98% Crédito agropecuario formal. 7.17%. Crédito agropecuario informal. Fuente: Cálculos propios con base a ECV2008.. Para la financiación de la compra o construcción de la vivienda, se puede observar en la Figura 6 que los hogares del grupo de control acceden en mayor medida que los hogares de Familias en Acción al sistema financiero. Mientras que el 5% de los hogares del control financiaron la compra o construcción de su vivienda mediante crédito hipotecario, del constructor o de consumo, este porcentaje apenas se acerca al 2% en los hogares de FeA. En cuanto a la utilización de recursos como cesantías o ahorro programado, el porcentaje también es mayor para los hogares del control frente a los del programa; sin embargo la diferencia no es significativa. Por el contrario, los hogares de Familias en Acción tienen más acceso a recursos de fondos departamentales, municipales, de empleados y cooperativas y a fuentes informales como préstamos de amigos y familiares en relación a los hogares que no hacen parte del programa.. 25.

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