Problemas de financiamiento para las empresas en los países en desarrollo

Actualmente se ha puesto mucha atención sobre la importancia del papel de los sistemas financieros en una economía, algunos analizan sobre las dimensiones del desarrollo financiero y el riesgo sistémico dentro del mercado de créditos (^{Iori, Jafarey y Padilla, 2006}; ^{Battiston, Delligatti, Gallegati, Greenwald y Stiglitz, 2012}; ^{Lenzu and Tedeschi, 2012}; ^{Co-Pierre, 2013}; ^{Gai, Haldane y Kapadia, 2011}; ^{Birhanu, Bosh, Azadi, Viira, Van Passel y Witlox, 2021}; ^{Naili y Lahrichi, 2022}). Otros autores hablan de la importancia del papel de los intermediarios y de la eficiente asignación de créditos para el mejoramiento de la economía (^{Restuccia and Rogerson 2008}); ante este enfoque, ^{Greenwood y Hanson (2013)}, señalan que los cambios acelerados en la cantidad de créditos - incrementos -, se asocian con una función ineficiente de los intermediarios, por la que la calidad de los créditos es menor, llevando a aumentar las pérdidas en el sector bancario y provocar una crisis financiera.

^{Hassan, Sánchez y Yu (2011)}, determinan la relación entre el crecimiento económico y el desarrollo financiero a través de la siguiente lógica: un sector financiero bien desarrollado puede contribuir significativamente en el crecimiento de las tasas de ahorro y la inversión, conduciendo al crecimiento económico. Es decir, aseveran la existencia de una relación positiva entre ambas, siempre que haya un buen funcionamiento del sistema financiero, pero depende de las políticas económicas y financieras. En esa misma línea, ^{Zhang, Wang y Wang (2012)}, ^{Birhanu, Bosho Deressa, Azadi, Viira, Van Passel y Witlox (2021)} y ^{Huang y Lin (2009)}, investigan la relación entre el desarrollo financiero y el crecimiento económico, encontrando una asociación positiva entre ambas variables; los primeros, desde una perspectiva local, donde depende mucho del tamaño y condiciones de la ciudad; los segundos, el tamaño del depósito, el riesgo crediticio, la inversión de cartera, la tasa de préstamo promedio, el producto interno bruto (PIB) real y la tasa de inflación tuvieron efectos significativos sobre los préstamos y el avance de los bancos comerciales privados; y los terceros, toman en cuenta el ingreso de cada país.

Atendiendo las ideas anteriores, se conforma un binomio explicativo del crecimiento económico, el papel de los intermediarios financieros y la asignación eficiente de los créditos bancarios. No obstante, ^{Law y Singh (2013)} señalan que no importa cuánto crezca el sector financiero, si no existe un buen papel de los intermediarios, este incremento en las finanzas no impactará en crecimiento de la economía. Así, la asignación y el acceso de los créditos bancarios es crucial para una economía (^{Nguyen, Le, y Freeman, 2006}; ^{Sanni, Oke y Alayande, 2020}).

Siguiendo sobre la idea de la importancia de la asignación del crédito bancario para incentivar a una economía, la colocación debe ser enfocada a las actividades productivas. No obstante, la relación entre crédito bancario y los sectores productivos, en países en vías de desarrollo, no es la mejor; es decir, existe un constreñimiento crediticio para los sectores productivos, donde más allá de una represión financiera, las altas tasas de interés y la insuficiencia de activos aleja más a las empresas de los préstamos bancarios (^{Shaw, 1973}; ^{McKinnon, 1973}; ^{Gurley y Shaw, 1955}; ^{Fry, 1995}; ^{Beck, 2007}; ^{Archer, Sharma y Su, 2020}).

Otro factor de impacto dentro del vínculo entre el crédito bancario y los sectores productivos es la información asimétrica de los prestadores; ^{Mustafa, Sam y Ismail (2020)}, lo creen ilógico, aseverando que una empresa prestataria, a diferencia del banco otorgante, tiene más información sobre el riesgo crediticio. En teoría, una empresa debe conocer mejor las condiciones específicas de los mercados donde opera que una institución financiera; esto a pesar de las acciones para resolver el problema mencionado, las cuales no han sido satisfactorias porque los bancos han empleado estrategias comunes, cuando deben ser específicas de acuerdo con el rubro de la empresa.

Para este artículo, la pregunta central es ¿si las empresas dentro del sector industrial tienen más probabilidad de tener un crédito bancario aprobado que otros rubros¹? La base de datos sobre empresas y financiamientos es limitada para el caso de México: The World Bank Enterprise Survey para México, el cual utiliza ^{Gómez (2014)} para medir el constreñimiento y la inversión solo contiene información del año 2010; la Encuesta Nacional de Financiamiento de las Empresas (ENAFIN), hecha por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) contiene información anual sobre los créditos, rubro y tamaño de empresa; sin embargo, sólo contiene 9 años, del 2010 al 2018.

^{Beltrame, Grassetti, Bertinetti y Sclip (2022)}, señalan que las empresas agregan un beneficio a la economía, tanto nacional, regional y local, generando empleo, exportaciones y nuevos productos o servicios, e incluso innovaciones. En ese sentido, los créditos bancarios se tornan una herramienta para expansión de los sectores productivos, siendo estos una forma de financiar capital y crecimientos en nuevos mercados.

^{Zhang, Wang y Wang (2012)} señalan la existencia de una relación entre la intermediación financiera y el crecimiento económico, donde los financiamientos y créditos a los sectores productivos generan efectos positivos en la economía. Siguiendo esa idea, ^{Zafar, Ahmad y Hussain (2012)} y Birhanu, ^{Bosho Deressa, Azadi, Viira, Van Passel y Witlox (2021)}, encontraron que el crédito otorgado al sector privado tiene un efecto positivo en el PIB, tanto en el largo como en el corto plazo; es decir, no siempre los créditos bancarios son un mal augurio para una economía, pues cuando mantienen una relación cercana con los sectores productivos, estos ayudan a incentivar una economía.

No obstante, para el caso de los países en vías de desarrollo que han sufrido cambios acelerados en sus sistemas financieros, donde el crecimiento de todo el aparato financiero es forzado, generando un funcionamiento poco favorable para las actividades productivas y, por ende, siendo un obstáculo para el progreso económico (^{Levine, 1997}; ^{Hanohan, 2004}; ^{Beck, Levine y Loazaya, 2000}). Esto ha tornado difícil el panorama para las empresas en busca de créditos bancarios, estando sujetas a las concepciones de riesgo de las instituciones bancarias, según el tamaño del organismo prestatario, las garantías y las altas tasas de interés; por lo tanto, las empresas buscan cobijo en otros tipos de préstamos bancarios - personales, tarjetas de créditos - y crédito con proveedores o informales.

A pesar de haber muchas solicitudes o pretensiones de acceder a un crédito bancario por parte de las empresas, son pocas las que tienen el privilegio de ser acreedoras a esta herramienta financiera. ^{Nguyen y Luu (2013)} señalan que de 75% de empresas interesadas en tener un crédito bancario, sólo el 30% de ellas tienen éxito, y denotan como una ventaja el ser empresa grande - el caso de Vietnam -. Esto indica que la proporción de créditos bancarios no es la mejor para las actividades productivas, para el caso de Vietnam; para el caso de México, tomando en cuenta las cifras de ENAFIN, en el año 2018 solo el 36.89% de las solicitudes de crédito de empresas fueron aprobadas por las instituciones bancarias - 29,938 de 94,065 solicitudes de crédito -.

Determinantes para el incremento de crédito bancario a empresas

Como ya se ha mencionado anteriormente, una determinante para que una empresa pueda acceder al crédito bancario, es el tamaño de la empresa, entre más grande sea la organización, más posibilidad va a tener para ser acreedor de préstamo por parte de una institución financiera. ^{Pham (2017)} y ^{Mwonge y Naho (2021)}, señalan otras determinantes, como la actividad económica y la ubicación de la empresa. En este apartado, se revisan documentos relevantes sobre factores que impactan en el crédito bancario para los sectores productivos.

^{García-Escribano y Han (2015)} utilizan como variables un portafolio de tres tipos de crédito: consumo, privado y doméstico, obteniendo como resultado, que para que el crédito impacte en el crecimiento económico depende del tipo de crédito. En otras palabras, tiene que ser un crédito dirigido a actividades productivas, pues son las únicas que pueden mover de manera positiva a la tasa de crecimiento económico (^{Chandio, Jiang, Rehman, y Akram, 2021}).

Por otra parte, ^{Kelly, McQuinn y Stuart (2013)} y Norawati et al., (2022), toman en cuenta el fondo prestable de acuerdo con el nivel de ahorro que existe en el sistema financiero, en el cual señalan que los créditos deben ir destinados a actividades económicas-productivas, ya que se necesita un retorno de inversión para que estos se paguen y sigan fluyendo. Además del rubro de la empresa prestataria, el PIB también es un indicador que da pautas para que los montos de créditos bancarios puedan incrementarse, pues una economía en auge necesita de financiamiento para expandir sus sectores productivos y poder satisfacer dicha mejora.

Por último, ^{Law y Singh (2013)}, describen la existencia de una relación no lineal entre el financiamiento y el crecimiento, la cual asemeja más al comportamiento de rendimientos decrecientes. Es decir, una creciente demanda por servicios financieros lleva a un punto de inflexión en el crecimiento de una economía. Esto se puede trasladar a la demanda de créditos por parte de las empresas, tomando en cuenta que los recursos bancarios son limitados, y partiendo de la idea de apoyar a las actividades económicas mejor vistas - menos riesgosas - por las instituciones bancarias.

Recolección de datos

Los datos para el estudio se recopilaron de la base de datos de la ENAFIN, tomando en cuenta el periodo disponible: 2010-2018. En ella se desglosan los tipos de créditos que solicitan las empresas, tamaño de empresas, rubro de las empresas y los créditos aprobados a las empresas. No obstante, del periodo 2010-2013, la base de datos está dada en conjunto y no por año, mientras los años 2014, 2015, 2016, 2017 y 2018 están separados; donde sólo se consideran para este estudio el rubro de las empresas, el total de créditos solicitados (ver Cuadro 1).

Asimismo, se utilizan los datos del Banco de Información Económica (BIE) del INEGI, donde se encuentran depositados los montos crediticios otorgados por las instituciones bancarias a los diversos sectores económicos y no económicos (ver Cuadro 2). No obstante, para dejar más claras las intenciones del presente estudio, el crédito bancario otorgado se divide en 2: 1) crédito bancario otorgado al sector industrial; y 2) crédito bancario otorgado a otros sectores.

Otro factor por tomar en cuenta es el desempeño del PIB de México, el cual está contabilizado a precios del 2013 en el BIE de INEGI. Aunque los datos se encuentran de manera trimestral, se tratan de manera anualizada (ver Cuadro 3).

El objetivo es medir los factores que impactan a los créditos bancarios otorgados a las empresas del sector industrial en México, a pesar de no tener muchos datos referentes a las solicitudes de crédito, se pronostican 2 años más (2008 y 2009) por medio de una regresión lineal², tomando en cuenta la proporción promedio anual en que varían las solicitudes de crédito por las empresas, tratándose de un estudio exploratorio de datos preliminares (ver Cuadro 4).

A los montos de crédito bancario otorgado a los sectores económicos se le anexan dichos años, solo pronosticándose el año 2018, ya que los datos del BIE del INEGI se descontinuaron en el 2017 (ver Cuadro 5); en el caso de los montos del PIB, se agregaron los datos de dichos años (Cuadro 6).

Con base en este periodo de 10 años (2008-2010), y el pronóstico de los años faltantes de solicitudes de crédito, se construye un modelo para analizar la probabilidad de que un crédito bancario sea aprobado para una empresa del sector industrial. Con esta finalidad, se procesaron los datos con el programa STATA.

Especificación del modelo

El presente estudio estima dos modelos: PROBIT, con el cual se pretende medir la probabilidad de que un crédito aprobado por la banca sea para una empresa del sector industrial; y un modelo TOBIT, el cual estima la proporción de los créditos bancarios dirigidos al sector industrial, como medida adicional. Como se trata de un pronóstico para una variable dependiente binaria, el cual se puede medir por medio de dos modelos, PROBIT y TOBIT; siendo los más adecuados si se trata de analizar variables dependientes dicotómicas, ya que se trata de averiguar si las variables independientes influyen o no en una probabilidad de ocurrencia (^{Greene, 2012}; ^{Wooldridge, 2010}; ^{Pham, 2017}). Los dos modelos usan las mismas variables explicativas.

Las regresiones utilizan como variables explicativas: crédito bancario otorgado a otros rubros (CBOR), producto interno bruto (PIB) y créditos solicitados (CS). La variable de créditos solicitados se eleva al cuadrado (CSSQ) para lograr hacer más representativa su estimación, además, la demanda de créditos asimila más a una función cuadrática, habiendo un punto de inflexión de acuerdo con la capacidad de los recursos financieros.

Por otra parte, la variable dependiente es de connotación binaria, donde y = 1 es si el monto de crédito bancario otorgado al sector industrial fue mayor que la suma de los créditos otorgados a los demás sectores y rubros, y y = 0 si los montos dados al sector industrial fueron menores que la sumatoria de lo correspondiente a los otros sectores y rubros.

Para el análisis de dicha probabilidad se emplea un modelo PROBIT, ecuación (1), el cual ayuda a averiguar si los factores, ya mencionados, influyen en la probabilidad de que un crédito bancario aprobado sea para una empresa del sector industrial. Y se parte de la siguiente función:

Existe una gran cantidad de estudios sobre el acceso y la asignación de crédito bancario como una herramienta para lograr el desarrollo de los sectores productivos y, con ello, el crecimiento económico. A pesar de que muchos de los estudios prefieren una regresión LOGIT para analizar cómo las variables independientes afectan a la variable dicótoma, el presente estudio emplea una regresión PROBIT, pues como señalan ^{Greene (2012)}, ^{Wooldridge (2010)}, ^{Pham (2017)}, ^{Chandio et al., (2021)} Norawati et al., (2022), es más adecuado este tipo de modelo cuando se trata de analizar una variable dependiente con valores binarios, y basándose en la función de distribución acumulada normal estándar³.

Bajo esa idea, la variable dependiente (y*1i) se describe como una variable dicotómica, es decir, representa la posibilidad de que un crédito bancario aprobado sea para una empresa que pertenece al sector industrial. Por otra parte, la variable X'1i representa un vector conformado por las variables explicativas, con las cuales se espera tengan un impacto o efecto sobre la probabilidad de recibir un préstamo proveniente de una institución bancaria. Por lo tanto, el vector estará conformado por los créditos bancarios otorgados a otros rubros (CBOR), el Producto Interno Bruto (PIB) y los créditos solicitados (CS).

En segundo lugar, los datos se dividieron en 2 grupos créditos, crédito bancario al sector industrial y crédito bancario a otros rubros en un periodo de 10 años - 2008-2017 -, esto con la finalidad de examinar la intensidad de los créditos bancarios, aplicándose un modelo TOBIT (2).

Partiendo de la idea de ^{Mulaga (2013)} y ^{Manogna y Mishra (2022)}, se utiliza la relación de la proporción de créditos bancarios al sector industrial sobre el crédito bancario otorgado a otros rubros como variable dependiente en el modelo. Esta relación se da de acuerdo con la cantidad de créditos destinados según el sector económico, haciendo distinción entre el sector industrial y los demás rubros; por lo tanto, se adecúa para medir la capacidad del acceso a los créditos bancarios. La proporción de los créditos bancarios, según si es mayor el destinado a la industria o a otros rubros, es la variable dependiente continua que incluye valores de 1 y 0, empleándose un modelo TOBIT.

Con base en la revisión de la literatura y nuestro marco conceptual, se plantean las siguientes hipótesis:

Determinantes para acceder a un crédito bancario en el sector industrial

Los resultados empíricos del modelo PROBIT se pueden observar en el Cuadro 7. En general, el modelo puede explicar el 63.6% (R^2=0.6366) del cambio de probabilidad de que una empresa del sector industrial reciba un crédito bancario a un nivel significativo del 5%⁴. Lo anterior se puede traducir a que el conjunto de las variables explicativas seleccionadas distingue de manera confiable que entre las empresas del sector industrial con un crédito bancario y las empresas de este sin un crédito bancario.

Cuando aumentan los créditos otorgados a otros rubros, como el consumo, el sector agrícola, el comercio, vivienda, entre otros, la probabilidad de que un crédito bancario sea otorgado a una empresa del sector industrial disminuye en 24%. Esto apoya la hipótesis H1, donde se asocia el creciente crédito bancario a otros rubros con el otorgado al sector industrial de manera negativa; es decir, mantienen una relación inversa.

El crecimiento del PIB impacta positivamente en la probabilidad de que el crédito bancario otorgado sea para una empresa del sector industrial, pues un aumento del primero provoca una probabilidad del 94 % a favor de créditos otorgados a dicho sector. Este resultado sustenta a la hipótesis H2, donde un crecimiento del PIB incentiva a las empresas del sector industrial a buscar financiamiento y a las instituciones bancarias a aprovechar la asignación de créditos en periodos de auge económico.

La variable del número de solicitudes de crédito (CS), como era de esperarse, resultó con una relación positiva, no obstante, de manera individual no es significativa, ya que los recursos destinados para los créditos bancarios son limitados y no puede soportar toda la demanda; en ese sentido, la relación de la hipótesis H3 se cumple, más la probabilidad no se toma en cuenta para explicar la relación. Por este motivo, las solicitudes de créditos se tratan como una función cuadrática, es decir, un aumento de solicitudes de créditos se torna como un rendimiento decreciente, generando un punto de inflexión, donde a una cierta cantidad de solicitudes, la probabilidad para que un crédito bancario sea otorgado a una empresa del sector industrial disminuya; bajo la idea anterior, la relación dictada en la hipótesis H4 se sustenta, donde una creciente de solicitudes de crédito se torna negativa, arrojando una disminución de 15% en la probabilidad estudiada.

Factores que influyen en la proporción de créditos bancarios al sector industrial

Los factores que impactan en la proporción de los créditos bancarios otorgados al sector industrial se muestran en el Cuadro 8. Los resultados derivan del modelo TOBIT empleado para examinar si las variables explicativas - créditos bancarios otorgados a otros rubros, el comportamiento del PIB y los créditos solicitados - influyen en la proporción de créditos bancarios⁵. El modelo es estadísticamente significativo con una Chi^2 = 0.0001 (R^2 = 0.1829).

Como se esperaba, cuando aumentan los montos de créditos a otros rubros de la economía influyen negativamente en la proporción de créditos destinados al sector industrial en casi un 1% (coeficiente = -0.01245 con un nivel de significancia del 16%). Cuando la economía refleja un crecimiento económico, la proporción de créditos bancarios al sector industrial mejora en un 5% (coeficiente = 0.0578 con un nivel de significancia del 3.55%).

Por otra parte, los créditos solicitados tomados como una variable lineal influyen positivamente en la proporción de créditos bancarios otorgados al sector industrial; es decir, un aumento de las solicitudes de crédito mejora la proporción (coeficiente = 0.2985 con una significancia del 1%). No obstante, los créditos solicitados se comportan más como una variable de rendimientos decrecientes, donde una sobredemanda de créditos influye negativamente en la proporción de créditos otorgados al sector industrial (coeficiente = -0.0133 con un nivel de significancia del 1%).

Factores que influyen en la disminución de la proporción de créditos bancarios en el sector industrial

Las instituciones financieras tienen diversas limitantes para el acceso al crédito bancario, como altas tasa de interés, garantías exuberantes y procesos de solicitudes largos y complejos. Asimismo, los procesos de selección de los bancos para otorgar créditos a las empresas, depende mucho del tamaño y su situación, según el punto del analista financiero de la institución bancaria prestamista.

En ese sentido, las instituciones financieras enfocan sus recursos financieros a otros rubros, provocando la reducción de la proporción de créditos bancarios otorgados al sector industrial, lo cual se debe a las redes deficientes entre instituciones financieras y las empresas, ocasionando un vacío de información pertinente para ambos actores. En otras palabras, los bancos subestiman el conocimiento de las empresas sobre sus propios mercados, pues en teoría, una empresa que busca un crédito para expandir su producción se basa en las condiciones de sus clientes y proveedores.