Barreras al emprendimiento desde el enfoque de la inclusión financiera: Huaraz, 2022
Barriers to entrepreneurship from the financial inclusion approach: Huaraz, 2022
Félix Lirio Loli
- Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo, Huaraz, Perú.
- aliriol@unasam.edu.pe
- https://orcid.org/0000-0002-1285-1756
William Dextre Martínez
- Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo, Huaraz, Perú.
- wdextrem@unasam.edu.pe
- https://orcid.org/0000-0003-1481-0584
Patricia Henostroza Márquez
- Pontificia Universidad Católica del Perú.
- patricia.henostroza@pucp.pe
- https://orcid.org/0000-0002-1816-1617
Diana Paredes García
- Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo, Huaraz, Perú.
- dparedesg@unasam.edu.pe
- https://orcid.org/0000-0002-6661-8415
Resumen:
El estudio se orientó a establecer cómo la educación financiera, el
débil capital, la recesión económica, la gobernabilidad
institucional, el costo de crédito y la ausencia de garantías afectaron la
inclusión financiera de los emprendedores de la ciudad Huaraz, Áncash en
el 2022. El tamaño de muestra se basó en el rango (R) de edades de la
población (25- 49). Se aplicó el PLS SEM, enfoque multivariante. Los
resultados revelaron que la asociación causal de la educación financiera
(β = 0.188, valor t =1.982), la recesión económica (β = 0.318, valor t
=2.857), el costo de crédito (β = 0.166, valor t =1.989) y la ausencia de
garantías (β = 0.246, valor t =3.013) fueron positivamente significativos en
relación con la inclusión financiera. Sin embargo, el débil capital
(β = 0.086, valor t =0.842) y la gobernabilidad institucional (β = 0.108, valor t
=1.277) inciden en la inclusión financiera, pero no tienen una significancia
estadística. La inclusión financiera en su análisis es amplia y
compleja y esto implica que no existe una métrica única y general que
pueda emplearse para observar su estado.
Palabras Clave: Emprendimiento; inclusión financiera; crisis
crediticia.
Abstract:
The study aimed to prove how financial education, weak capital, economic recession,
institutional governance, the cost of credit and the absence of guarantees affect the
financial inclusion of entrepreneurs in the city of Huaraz, Ancash during 2022. The
population was made up of entrepreneurs. The sample size was based on the age range (R)
of the population (25-49). PLS SEM, a multivariate approach, was applied. The results
revealed that the causal association of financial education (β = 0.188, t-value =
1.982); economic recession (β = 0.318, t-value =2.857); The cost of credit (β = 0.166,
T-value = 1.989) and the absence of collateral (β = 0.246, T-value = 3.013) were
positively significant in relation to financial inclusion. However, weak capital (β =
0.086, t-value = 0.842) and institutional governance (β = 0.108, t-value =1.277); They
have an impact, but do not have statistical significance on financial inclusion.
Financial inclusion in their analysis is broad and complex and this implies that there
is no single, general metric that can be used to look at it.
Keywords: Entrepreneurship; financial inclusion; credit crunch
Introducción
Uno de los objetivos del emprendimiento es la generación de la riqueza. Esto hace que el establecimiento de una definición ampliamente aceptada sea difícil. El emprendimiento es un proceso de identificación y búsqueda de una oportunidad donde prevalecen riesgos financieros y se reciben las recompensas. Los emprendedores pueden crear nuevas empresas, pero también están sujetos a reglas para el acceso al crédito, aspecto relevante en la economía regional y nacional porque contribuye al crecimiento económico y la prosperidad social (Laspita et al., 2023; Strøm et al., 2014). Sin embargo, los créditos para los emprendedores terminan siendo ilusiones porque los requisitos exigidos son de difícil cumplimiento (Bloch y Granato, 2007).
La existencia de la crisis crediticia o credit crunch se basa en que las instituciones financieras desconfían prestar dinero a emprendedores porque prevén deudas incobrables. Por ello, cualquier intento de aumentar la liquidez y alentar la caída de las tasas de interés será inútil si la menor disponibilidad de crédito bancario a favor de quienes desean iniciar un emprendimiento es el resultado de una condición de restricción crediticia (Berróspide y Dorich, 2002; Superintendencia de Banca y Seguros, 2020; Yida y Hehua, 2021).
Berróspide y Dorich (2002) determinan que el desarrollo general del crédito en todo el sistema está dominado por la evolución del crédito en poder de los bancos más grandes. En términos de política económica, si no se reactiva la economía y se reduce la morosidad bancaria, una mayor expansión monetaria a través de la reducción del encaje bancario no aseguraría un aumento del crédito al sector privado. Torres (2020) aclara que la educación financiera presenta importancia para que las mujeres y su Pequeña y Micro Empresa (PYME) accedan al crédito. El acceso al financiamiento es un determinante para el desarrollo de las pymes en países como Argentina, Chile, Colombia, Perú y Uruguay, a pesar de la no significancia de la variable en el modelo. Sin embargo, al considerar factores macroeconómicos como las regulaciones laborales del país y la competencia informal y microeconómicos como la edad de la empresa, la obtención de tecnología y educación de la fuerza laboral, se obtienen resultados relevantes que deberían tomar en cuenta los hacedores de política económica en países de América Latina (Flores, 2020). Nawai y Shariff (2012) sugieren que se debe otorgar un reembolso a los buenos prestatarios para alentarlos a revolver el préstamo a tiempo y sin demora y para proseguir atendiendo las necesidades financieras de los micro y pequeños empresarios como sucede en Malasia. Por su parte, Chikalipah (2018) evidencia un consenso en la literatura empírica de que los préstamos más pequeños conllevan un mayor riesgo de incumplimiento, contrario con los préstamos grandes. Zins y Weill (2016) subrayan que las finanzas informales no sustituyen a las finanzas formales en todos los aspectos de la inclusión financiera en África. Kerubo y Kalui (2021) recomiendan que, mientras las PYME buscan conocimientos financieros, el gobierno debe aprobar una ley que exija a las instituciones financieras publicar información regularmente para garantizar que todas las PYME estén incluidas financieramente como refiere Raymondi (2021), quien afirma que los efectos reales de las licencias aumentan entre 15 y 19 puntos porcentuales en el acceso al crédito y reducen en 16 puntos porcentuales las restricciones financieras para las MYPES. Para entender el concepto de pequeña y microempresa en el sector financiero, hay que distinguirla con la terminología de la Ley de Impulso al Desarrollo Productivo y al Crecimiento Empresarial, donde se incluyen a las microempresas de acuerdo a la realidad peruana (Congreso de la República del Perú, 2013).
En el sistema financiero nacional no se aplican los criterios del número de trabajadores o las ventas anuales; se discrimina a estas empresas por el monto de deudas que mantienen en el sistema financiero: (a) Una microempresa es aquella que cuenta con un endeudamiento menor a 20 mil soles; (b) Una pequeña empresa cuenta con un endeudamiento de entre 20 mil soles a 300 mil soles (Superintendencia de Banca y Seguros, 2008). Por eso es importante identificar la estructura de financiamiento propias de la micro y pequeña empresa, así como las fuentes de financiamiento y los factores que la afectan, pues “las pequeñas y medianas empresas (PYME) desempeñan un papel clave en prácticamente todos los países principalmente porque son impulsores de la creación de empleo y el crecimiento económico local” (Sun et al., 2021).
En los 90, en el país, la fuerza laboral económicamente productiva estuvo compuesta por micro y pequeñas empresas; sin embargo, ni el Estado ni otros organismos le han dado un enfoque sostenido. Es obvio que para cada entidad productiva ese capital es necesario para el crecimiento (Rodríguez y Patrón, 1997). La estructura financiera de las micro y pequeñas empresas se basa en el crédito financiero y el crédito comercial (D’Amato, 2020).
Aunque ha habido investigaciones sustanciales en cuanto al acceso al crédito, no se ha considerado en ellas el tamaño de las empresas. Así, las investigaciones sobre las causas de las barreras financieras de las PYME no han sido sistemáticas y profundas para explicar la formación del mecanismo de racionamiento del crédito en las pymes, considerando las diferencias entre pymes y grandes y empresas medianas en términos de probabilidad de éxito del proyecto y capacidad de apreciación del capital (Jin y Zhang, 2019). Como asegura Yida y Hehua (2021) “existe dificultad de la micro y pequeñas empresas para obtener financiamiento a través de la banca múltiple” (p. 6). Las instituciones microfinancieras como cajas de ahorro municipales, cajas de ahorro rurales e instituciones financieras, así como empresas como Edpymes (Entidad de Desarrollo de la Pequeña y Micro Empresa) que otorgan préstamos a las micro y pequeñas empresas conforman el diverso panorama financiero del Perú (Erick Lahura, 2016).
Inclusión financiera: políticas y prácticas: una descripción general
Hay preocupación en los países por ampliar el acceso a los servicios financieros. El término “inclusión financiera” se refiere a un conjunto más amplio de objetivos que simplemente ampliar el acceso de las personas a los servicios bancarios. Se distingue también como aquella condición en la que todos los que puedan usarlos tengan acceso a un espectro completo de excelentes servicios financieros, provistos a costos asequibles, de manera conveniente, respetuosa y digna (Kimmitt, 2022; Liu et al., 2022; Molla y Biru, 2023; Mpofu y Sibindi, 2022; Peng y Mao, 2023).
Ha habido varios intentos de políticas dirigidos por gobiernos y organizaciones internacionales para ampliar el acceso a los servicios financieros para los desfavorecidos. Un esfuerzo liderado por el estado en India está trabajando para lograr su objetivo de inclusión financiera total para los ciudadanos. Grandes porciones de la población aún carecen de fácil acceso a una institución financiera. A esto se agrega la idea, como ha ocurrido en otros factores económicos, que el emprendimiento se ha visto muy afectado por el COVID. Muchos negocios no han sobrevivido tras la importante caída de la demanda provocada por el confinamiento y otras importantes restricciones a la movilidad que impusieron los países para intentar frenar los contagios. En algunos casos, esta situación ha dado lugar a nuevas líneas de negocio que aprovechan algunos empresarios, como la entrega de productos a domicilio para protegerse del contagio (Galindo et al., 2021).
Determinantes de la inclusión financiera
Según Berróspide y Dorich (2002) la evolución del crédito al sector privado puede ser explicada por un primer grupo que enfatiza los factores de la oferta de crédito y otro que remarca los factores de demanda. Rajan y Zingales (2016) afirman que hay barreras a las que se enfrentaban los bancos para entregar crédito, como un sistema de supervisión deficiente, un entorno inconductor, cuentas mínimas y saldos de préstamos, entre otros. Según Klapper et al. (2006), las barreras eran comunes en las economías con restricciones estrictas a las actividades bancarias. Tales restricciones se caracterizaban por una menor divulgación, políticas gubernamentales inconsistentes, un gobierno débil y un desarrollo deficiente de la infraestructura física. Las barreras impiden a las instituciones financieras proporcionar prestación de servicios de calidad para lograr un crecimiento y reducir la pobreza (Beck et al., 2011; Galor y Zeira, 1993). Cuando lo hacen, el número de clientes de los bancos podría comenzar a disminuir. Los gobiernos, donantes e instituciones financieras han reconocido cada vez más que el acceso a la prestación de servicios de calidad alivia la pobreza (Beck et al., 2011).
Educación financiera. Conocida también como “falta de alfabetización financiera”. El aislamiento financiero de los pobres dio lugar a la falta de entendimiento financiero, lo que vez condujo a una mayor distancia de las instituciones financieras formales creando un vacío (Obadeyi et al., 2020).
Débil capital. El capital pequeño de financiamiento débil ha restringido la diversificación de las oportunidades de inversión por los bancos de microfinanzas. Callaghan et al. (2007) afirman que la financiación inadecuada de las MFB (micro financial banks) ha sido identificada como una barrera muy importante para lograr el crecimiento.
Recesión económica. Gibb y Dyson (1984) creían que la crisis económica mundial afectó la solidez de liquidez de las empresas, lo que llevó a la bancarrota a las empresas y a una posible salida del mercado.
Gobernabilidad institucional. La debilidad del gobierno corporativo ha constituido un obstáculo para que las empresas deslinden responsabilidades. Los préstamos se obtuvieron sin garantía/garantía y que las tasas de interés de los préstamos no se paguen, lo que disminuyó las ganancias de la empresa (Klapper et al., 2006).
Costo de crédito. Es el interés anual que cobra las dichas instituciones financieras por el servicio. Así, la tasa de interés efectiva anual es la tasa que cobra la institución financiera (Bloch y Granato, 2007).
Ausencia de garantías. Es la limitación de la garantía que se genera de un préstamo. Es una situación de adversidad que generalmente se atribuye a prestamistas, empresarios de la microempresa que tienen poca capacidad de garantizar un pago en el corto y largo plazo. Todo ello supone un freno a la inversión de las empresas y, por lo tanto, un freno al crecimiento económico, al empleo y el bienestar en general (Bloch y Granato, 2007).
Otros determinantes de la inclusión financiera
El Índice Global de Inclusión Financiera se basa en tres pilares: gobierno, sistema financiero y apoyo al empleador. Cada uno de ellos consta de múltiples indicadores. La metodología desarrollada por el Centro de Investigación Económica y Empresarial (Centre for Economics and Business Research, CEBR) ofrece información sobre la resiliencia económica de regiones e indicaciones sobre aquellas que pueden estar preparadas para experimentar una aceleración en su desarrollo hacia mercados reales de capital y riqueza. Hay 4 categorías distintas que proporcionan una indicación de algunos de los riesgos: (i) economías maduras con visión de futuro, (ii) economías maduras con visión de futuro, (iii) economías jóvenes con visión de futuro y (iv) economías dependientes. Los valores atípicos de sus categorías son las principales economías mundiales como Estados Unidos, China e India (Principal, 2022).
Materiales y Métodos
La población estuvo constituida por emprendedores de la ciudad de Huaraz. Para determinar el tamaño de muestra (62) se usó la fórmula basada en el rango (R) de edades de la población (25- 49) (Kelley y Donnelly, 2009). El estudio aplicó la técnica de la encuesta y usó un cuestionario de 19 ítems. El análisis de los fenómenos se realizó a través del enfoque PLS-SEM que implica dos etapas principales: modelado de la medición y modelado estructural. En la etapa de modelado de la medición, se evalúa la fiabilidad y validez de las variables latentes mediante análisis factorial confirmatorio. En la etapa de modelado estructural, se analizan las relaciones entre las variables latentes y se estiman los efectos directos e indirectos.
Resultados
Según el modelo planteado, se observa los factores para la inclusión financiera. Primero, se evalóa el modelo de medida y luego el modelo estructural.
Figura 1Modelo teórico Nota. Adaptación de Nzaramyimana y Susanto (2019) y Susanto y Aljoza (2015)
Perfil del encuestado. Existe un registro de 33 (53.2 %) mujeres y 29 (46.8%) son varones. En tema Grado de instrucción se identificó en la categoría Superior universitario a 26 (41.9%), Técnico a 18 (29%), Secundario a 18 (29%). En Años en el mercado, el estudio identificó en la categoría Menos a 2 años de actividad a 30 (48.4%); De 2 a 3 años, a 12 (19.4%); Más de 4 años, a 20 (32.3%).
Evaluación del modelo de medida. Se realizó un análisis factorial confirmatorio para probar la fiabilidad del ítem, la validez convergente y la validez discriminante de las escalas de medición. Todos los ítems cargados excedieron el punto de corte mínimo de 0.50. Por lo tanto, se logró la consistencia interna. En términos de validez convergente, los ítems de constructo están al menos moderadamente correlacionados. Los hallazgos confirmaron que todos los valores de fiabilidad compuesta (FC) y el α de Cronbach estaban por encima del punto de corte mínimo de 0.7 y todos los valores de varianza promedio extraídos (AVE) cumplieron con los criterios mínimos de 0.50. Para la validez discriminante, se usó el criterio de Fornell y Larcker (1981) que mostró que el modelo de medición fue satisfactorio, proporcionando evidencias de confiabilidad, validez convergente y validez discriminante.
Evaluación del modelo estructural. El modelo de ecuaciones estructurales se compone de dos elementos: “(i) El modelo de medida o modelo de medición, en el cual se analizan las cargas factoriales de las variables observables (indicadores) con relación a sus correspondientes variables latentes (constructo). Se trata de un modelo externo de variables latentes exógenas”. En esta estructura se evalúa la fiabilidad y validez de las medidas del modelo teórico. (ii) El modelo estructural, en el cual se analizan las relaciones de causalidad entre las variables latentes (modelo externo de variables latentes endógenas). Se utilizó la técnica de bootstrapping para determinar las estadísticas t significativas. Se hizo bootstrapping para generar valor t para cada una de las hipótesis y el impacto potencial de las covariables. El estudio utilizó el enfoque de bootstrapping con 1,000 muestras aleatorias para probar el coeficiente de trayectoria (β) y las hipótesis (Chin, 1998; Esposito Vinzi et al., 2010; Hair Jr. et al., 2019).
Tabla 1
Evaluación del modelo de medida
Constructo | items | Cargas | α de Cronbach | rho_A | FC | AVE |
---|---|---|---|---|---|---|
Ausencia de garantías | 0.629 | 0.639 | 0.800 | 0.573 | ||
AusGar_1 | 0.796 | |||||
AusGar_2 | 0.755 | |||||
AusGar_3 | 0.716 | |||||
Débil capital | 0.688 | 0.691 | 0.828 | 0.617 | ||
Cap_1 | 0.819 | |||||
Cap_2 | 0.792 | |||||
Cap_3 | 0.743 | |||||
Costo de crédito | 0.494 | 0.402 | 0.586 | 0.420 | ||
CdC_1 | 0.737 | |||||
CdC_2 | 0.545 | |||||
Gobernabilidad institucional | 0.534 | 0.588 | 0.747 | 0.501 | ||
GobI_1 | 0.826 | |||||
GobI_2 | 0.705 | |||||
GobI_3 | 0.569 | |||||
Inclusión financiera | 0.963 | 0.965 | 0.982 | 0.964 | ||
incFin_1 | 0.983 | |||||
incFin_2 | 0.981 | |||||
Educación financiera | 0.793 | 0.821 | 0.878 | 0.708 | ||
eduFin_1 | 0.449 | |||||
eduFin_2 | 0.315 | |||||
eduFin_3 | 0.416 | |||||
Recesión económica | 0.700 | 0.700 | 0.833 | 0.625 | ||
recEcon_1 | 0.415 | |||||
recEcon_2 | 0.449 | |||||
recEcon_3 | 0.403 |
Tabla 2
Validación discriminante de constructos (Criterio de Fornell-Larcker)
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Ausencia de garantías | 0.757 | ||||||
Débil capital | 0.602 | 0.785 | |||||
Costo de crédito | 0.514 | 0.627 | 0.648 | ||||
Gobernabilidad institucional | 0.460 | 0.544 | 0.551 | 0.708 | |||
Inclusión financiera | 0.723 | 0.753 | 0.653 | 0.659 | 0.982 | ||
Educación financiera | 0.635 | 0.735 | 0.524 | 0.665 | 0.789 | 0.841 | |
Recesión económica | 0.537 | 0.686 | 0.468 | 0.550 | 0.778 | 0.702 | 0.790 |
Tabla 3
Determinación del coeficiente de determinación y magnitud de efectos
R2 | f2 | |
---|---|---|
Ausencia de garantías | 0.817 | 0.176 |
Débil capital | 0.013 | |
Costo de crédito | 0.079 | |
Gobernabilidad institucional | 0.031 | |
Inclusión financiera | ||
Educación financiera | 0.058 | |
Recesión económica | 0.240 |
Tabla 4
Determinación de la relevancia predictiva
SSO | SSE | Q2 (=1-SSE/SSO) | |
---|---|---|---|
Ausencia de garantías | 186.000 | 186.000 | |
Débil capital | 186.000 | 186.000 | |
Costo de crédito | 124.000 | 124.000 | |
Gobernabilidad institucional | 186.000 | 186.000 | |
Inclusión financiera | 124.000 | 33.855 | 0.727 |
Educación financiera | 186.000 | 186.000 | |
Recesión económica | 186.000 | 186.000 |
El R^2 o coeficiente de determinación es 0,817. Sobre la base de los predictores examinados, se encontró que la Recesión económica tuvo un efecto más fuerte en la inclusión financiera. El siguiente efecto fuerte fue la Ausencia de Garantía para el préstamo. Se evaluó la relevancia predictiva del modelo mediante el procedimiento de blindfolding, y el valor Q^2 es 0,727 mayor que 0, es decir, el modelo tiene relevancia predictiva (Hair Jr. et al., 2019).
Figura 2Determinación de los coeficientes de ruta y significancia estadística
Prueba de hipótesis
Tabla 5
Prueba de hipótesis
Hip | Ruta o relación | Valor β | Desv Estándar | T Valor | p-valor | Determinación |
---|---|---|---|---|---|---|
H1 | eduFin → IncFin | 0.188 | 0.095 | 1.982 | 0.048 | Se acepta |
H2 | Cap → IncFin | 0.086 | 0.102 | 0.842 | 0.4 | Se rechaza |
H3 | recEcon → IncFin | 0.318 | 0.111 | 2.857 | 0.004 | Se acepta |
H4 | Gobl → IncFin | 0.108 | 0.084 | 1.277 | 0.202 | Se rechaza |
H5 | CdC → IncFin | 0.166 | 0.084 | 1.989 | 0.047 | Se acepta |
H6 | AusGar → IncFin | 0.246 | 0.082 | 3.013 | 0.003 | Se acepta |
Discusión
Dada la importancia que significa mejorar la inclusión financiera, el estudio se orientó a establecer cómo la educación financiera, el débil capital, la recesión económica, la gobernabilidad institucional, el costo de crédito y la ausencia de garantías afectan la inclusión financiera de los emprendedores de la ciudad Huaraz, Áncash, 2022.
Se pudo apreciar que la educación financiera contribuye en la inclusión financiera, situación que coincide con Berróspide y Dorich (2002) quienes refieren que la actividad económica es prominente como variable explicativa de los préstamos entre las variables de demanda. El desarrollo de los préstamos al sector privado de los bancos se ve afectado por una variedad de circunstancias donde destaca la educación financiera, mientras que Nawai y Shariff (2012) sotienen que la educación está asociada negativamente con la mayoría de las barreras como la cultura financiera. Kerubo y Kalui (2021) confirman que la alfabetización financiera tiene un efecto significativo en la inclusión financiera de los propietarios de pymes. A esto se suman Obadeyi et al. (2020) cuando afirman que la alfabetización financiera condujo a una mayor distancia de las instituciones financieras formales, creándose un vacío. Entonces, la mayoría de los emprendedores se caracterizaron por ser “financieramente analfabetos”. El alto nivel de analfabetismo financiero representaba un obstáculo para acceder y aprovechar los servicios financieros formales (Flores, 2020), pues el financiamiento es factor determinante para el desarrollo de las pymes, tomándose en cuenta factores macroeconómicos, regulaciones laborales y la propia educación financiera de los empresarios. Además, en el estudio global del índice de inclusión financiera (Principal, 2022) se toma en cuenta el rol del Estado que debe afianzar los niveles de educación a través de los niveles relativos de educación financiera.
En el caso del débil capital, este tiende a explicar la inclusión financiera, pero no de forma estadísticamente significativa. Berróspide y Dorich (2002) afirman que la disposición de los grandes bancos a otorgar préstamos al sector privado está impulsada por la demanda del mercado de empresas que tienen un capital importante y que los bancos priorizarán los activos líquidos frente al lento crecimiento económico y la alta probabilidad de incumplimiento limitando el préstamo. Nawai y Shariff (2012) sostienen que, si no existe un capital en los emprendedores, ninguna presión de las instituciones de microfinanza para pagar el préstamo puede causar que los clientes paguen una cantidad mínima. A esto se suma Obadeyi et al. (2020) cuando afirman que el poco capital de financiamiento ha restringido la diversificación de oportunidades de inversión en los emprendedores, formándose una barrera que explica el difícil crecimiento de estas unidades productivas optando por la autofinanciación.
La investigación concluye que la recesión económica incide en la inclusión financiera. Este hallazgo coincide con el trabajo de Berróspide y Dorich (2002). Según ellos, el desarrollo general del crédito en todo el sistema está dominado por la evolución del crédito en poder de los bancos más grandes expresada en situaciones macroeconómicas que dibujan fenómenos como la recesión en un país. A esto hace eco Gibb y Dyson (1984) cuando afirman que la crisis económica en los países ha afectado la solidez de liquidez de las empresas por no acceder al crédito, por lo que la supervivencia y el crecimiento se convierten en aspiraciones escépticas.
A partir de los hallazgos encontrados, no se acepta la hipótesis que plantea la relación significativa entre la gobernabilidad institucional y la inclusión financiera. Sin embargo, se deja claro que su incidencia en el estudio es baja, idea que concuerda con Berróspide y Dorich (2002). Estos autores sostienen que, si no se reactiva la economía y se reduce la morosidad bancaria, una mayor expansión monetaria a través de la reducción del encaje bancario no aseguraría un aumento del crédito al sector privado donde se ubican los emprendedores Raymondi (2021). Según este autor, un país debe tener gobernabilidad institucional en todos los sectores para mejorar las condiciones de formalidad porque, cuando las empresas tienen licencia, es más probable que tengan acceso al crédito.
Hay relación significativa y capacidad predictiva entre el costo de crédito y su consecuencia en la inclusión financiera, premisa que concuerda con Zins y Weill (2016) quienes refieren que las políticas dirigidas a los grupos de población afectados por la exclusión financiera identifican el costo del crédito como un factor ocasionador. Miller (2013) argumenta que la limitación de las tasas de interés es que distorsionan el mercado e impiden que las instituciones financieras ofrezcan servicios de crédito en el extremo inferior del mercado.
Hay explicación causal entre la ausencia de garantías y su vínculo con la inclusión financiera, postulado que tiene respaldo en Zins y Weill (2016) quienes afirman que las motivaciones de toma de préstamos difieren fuertemente con las características individuales; así, las personas más pobres que no tienen garantías piden más préstamos relacionados con fines médicos y para la educación; mientras que las personas más ricas piden más préstamos motivados por los negocios y para comprar una casa, un apartamento o una tierra, evidenciándose limitaciones por la poca garantía que se presentan en el trámite. Además, en el estudio se observa que las personas educadas piden más préstamos para financiar la educación, pero menos para financiar propósitos médicos o negocios, tal como lo señalan Nawai y Shariff (2012), pues los préstamos pequeños conllevan un riesgo menor (por las garantías) en comparación con montos mayores.
Se refuerza la noción de que los pobres son honestos y pagan las obligaciones crediticias contraídas. Según Chikalipah (2018), cuando el propietario es varón, su educación no influye en la decisión de la oferta financiera para brindarle el crédito, pero cuando es mujer, sí influye en dicha decisión. Por lo cual, se infiere que la educación presenta importancia como un tema de garantía para que las mujeres dueñas de empresas con características PYME logren acceder al crédito. Los estudios refieren que las entidades optan por no otorgarles el crédito a empresas relacionadas con ello debido a la falta de garantías que este tipo de empresas presentan. A esto se suma Torres (2020) cuando afirma que la garantía es una limitación que se genera de un préstamo. De allí que se observa una adversidad que se atribuye a prestamistas o empresarios de la microempresa que tienen poca capacidad de garantizar un pago en el corto y largo plazo. Esta afirmación es coherente con lo planteado por Bloch y Granato (2007) que refieren que las condiciones de acceso al crédito para las Pymes son poco competitivas en los países porque la oferta de crédito a Pymes se caracteriza por altas tasas (el doble que para las empresas), plazos cortos y exigencias elevadas de garantías. Con ello se explica que la severidad suele justificarse por la morosidad del sector Pymes, que es mayor que las grandes empresas. En términos generales, esto frena la inversión de las empresas, se frena consiguientemente el crecimiento económico, el empleo y el bienestar en general.
El estudio tuvo limitaciones de acceso a una muestra más grande por la situación pandémica que padece el país y también para hallar antecedentes importantes a nivel nacional, a razón, seguramente, del poco interés en estos factores que deberían tomarse en cuenta en la investigación científica dentro de las especialidades afines.
Se sugiere plantear objetivos de investigación tomando en cuenta otros factores por descubrir y analizar que impiden el emprendimiento en sectores más específicos y realidades diferentes en el país a través del PLS SEM. Por ello, resulta oportuno analizar los factores que pueden influir en los empresarios con actividades antes de la pandemia a partir de las estimaciones de comportamiento de las variables económicas en el futuro próximo. En este sentido, también es considerable hacer una revisión de las acciones del gobierno y los bancos junto a las políticas que deberían analizarse en su estímulo al emprendimiento de forma directa o indirecta a través de la demanda interna.
Conclusiones
A manera general, el estudio refleja que la educación financiera tiene un efecto positivo y significativo sobre la inclusión financiera de los emprendedores de Huaraz, Áncash, 2022, siendo el valor del impacto del 18.8%
Se aprecia que el débil capital tiene un efecto directo positivo, pero estadísticamente no significativo, sobre la inclusión financiera de los emprendedores de Huaraz, Áncash, 2022, con un coeficiente de ruta del 0.086
La recesión económica tiene un efecto directo positivo sobre la inclusión financiera de los emprendedores de Huaraz, Áncash, 2022, con un coeficiente de ruta del 0.318. Es preciso reportar que este es el factor más importante del modelo de investigación aplicado.
La gobernabilidad institucional tiene un efecto directo positivo, pero estadísticamente no significativo, sobre la inclusión financiera de los emprendedores de Huaraz, Áncash, 2022, siendo el valor de la incidencia de 10.8%
Se concluye que el costo de crédito tiene un efecto directo positivo sobre la inclusión financiera de los emprendedores de Huaraz, Áncash, 2022. El valor causal es de 0.166
Finalmente, la ausencia de garantías tiene un efecto directo positivo sobre la inclusión financiera de los emprendedores de Huaraz, Áncash, 2022. El valor de esta relación causal es 0.246; además es el segundo factor importante que explica la inclusión financiera de los emprendedores.
Referencias
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