Antes del año 2011 sabíamos muy poco sobre la inclusión financiera de las mujeres. Con la excepción del caso de Chile, la dinámica se repetía en la mayoría de los países. No se recolectaban, reportaban, ni se analizaban datos del sector financiero desagregados por sexo. En el 2011, con la publicación de la encuesta Global Findex , se revela lo que se temía: las brechas de género existían en prácticamente todos los países, productos financieros y dimensiones examinadas. Si bien esta encuesta llenó un vacío, no era suficiente ya que esos datos solo brindan la perspectiva de la demanda. Es decir, datos recabados directamente de los usuarios, y no desde la oferta, es decir datos de las instituciones financieras. Estos dos tipos de datos son necesarios para identificar las brechas y desafíos específicos que enfrentan las mujeres y para así poder diseñar políticas y programas adecuados para abordarlos.
Una iniciativa para más y mejores datos sobre inclusión financiera y género
En el 2014, y con el objetivo de promover la recopilación y uso de datos desagregados por sexo, el BID, la Financial Alliance for Women y data 2x lanzaron la iniciativa WFID (Women’s Financial Inclusion Data Partnership, por sus siglas en inglés. En el marco de esta iniciativa, que creció a través de los años con la vinculación de más organizaciones internacionales, se publicaron diferentes casos de estudio. También de recomendaciones, como el caso de México, un manual de datos, y un diccionario de datos para la inclusión financiera de las mujeres. Por su parte, para aportar recomendaciones para América Latina y el Caribe, el BID publicó guías para datos de oferta y para datos de demanda. Como demostró el caso de México, la combinación de estos datos ofrece una imagen más completa de la dinámica de género de la inclusión financiera, poniendo de relieve la eficacia de determinadas políticas e identificando nuevos retos.
¿Para qué sirven estos datos?
- Caracterizar la oferta: Conocer el perfil de las empresas de mujeres, sus conocimientos y necesidades financieras.
- Diseñar productos más adecuados: Acordes al perfil de las empresas y teniendo en cuenta soluciones las barreras que las mismas enfrentas.
- Cuantificar la oportunidad de negocio: Dimensionar el financiamiento potencial que están dejando de ganar las instituciones financieras y valor del segmento.
Datos desagregados por sexo: individuos y empresas
Una década después, la mayoría de los países de la región han avanzado a diferentes velocidades en la agenda de datos desagregados por sexos. Aún así, la disponibilidad y la calidad todavía varía, por lo que queda espacio para seguir mejorando y armonizando estos tipos de datos. El principal reto, no obstante, es la falta de datos a nivel empresarial, lo cual es importante dado que el sexo de la persona propietaria o que lidera la empresa tiene un vínculo con el perfil financiero de la misma. Por ejemplo: los datos muestran que las empresas de mujeres acceden a menores montos y mayores tasas de interés, aunque son mejores pagadoras. La desagregación de datos permite conocer este tipo de patrones que además evidencian una oportunidad de negocio para los proveedores de servicios financieros.
Entre el 2014 y el 2021 la brecha de género en solicitudes de préstamos en instituciones financieras prácticamente se duplicó de 6 puntos porcentuales (p.p.) (22% mujeres, 28% hombres) a 11 p.p. (24% mujeres, 35% hombres) según Global Findex, lo que resalta la importancia de redoblar los esfuerzos en esta agenda.
Un nuevo caso de estudio publicado por el BID: “Inclusión financiera con enfoque de género y datos desagregados por sexo en las mipymes argentinas” examina la experiencia de Argentina, su avance en esta agenda, los desafíos que todavía enfrenta y algunas recomendaciones que son relevantes para otros países de la región.
Inclusión financiera de las mujeres en Argentina
El estudio El estudio presenta varios datos sobre la inclusión financiera de las mujeres, que provienen de indicadores del Banco Central de la República Argentina (BCRA) y que están desagregados por sexo.
Estos datos muestran que existen brechas a favor de los hombres tanto en el crédito otorgado por las entidades financieras supervisadas por el BCRA como en el total de crédito provisto por el sistema financiero ampliado . También, que las mujeres tienen un mejor comportamiento de pago.
Sin embargo, este tipo de datos desagregados no se colectan para personas jurídicas, es decir para empresas. Una de cada tres de las micro, pequeñas y medianas empresas (mipymes) en Argentina se pueden definir como empresas de mujeres. Y si bien existe información para caracterizar estas empresas, por ejemplo, que las mujeres tienen mayor participación entre las microempresas (34%) que en las pequeñas y las medianas (32%) y que existe también variación según las regiones (ver mapa), no existen datos sobre como las mismas están accediendo al sector financiero y a los créditos. Los pocos datos existentes son datos de demanda de esfuerzos pasados, como este estudio realizado para el caso de Argentina realizado por el BID con el Banco Argentino de Desarrollo, BICE.
Otros aprendizajes sobre cómo medir a inclusión financiera
El estudio también pone en relieve la importancia de trabajar con una definición de empresa de mujer que siga las mejores prácticas. Esto incluye seguir con parámetros que garanticen que la persona al mando de la empresa es, en efecto, una mujer (por ejemplo, que ellas cuenten con el 51%, o más, de propiedad). Si bien Argentina no cuenta con una definición oficial de empresa de mujer, varias instituciones como el Ministerio de Desarrollo Productivo y BICE ya siguen estas mejores prácticas.
Otro mensaje clave del estudio es: ¿cómo podemos incluir en las mediciones a las personas que no entran en una clasificación binaria? Este es un desafío para Argentina dado que la población no binaria puede registrarse como tal en su documento nacional de identidad, pero la clasificación de pertenencia de una empresa sigue siendo solo hombre/mujer . No hay aún estándares o prácticas internacionales que incluyan una diversidad de identidad de género más amplia, por lo que es un desafío clasificarlas.
Más allá de los desafíos del caso de Argentina, una de las lecciones aprendidas es la importancia de contar con articulación interinstitucional y un entorno regulatorio que habilite y requiera el reporte desagregado por sexo. Si no se cuenta con el apoyo de los entes reguladores, la tarea de conocer cómo están accediendo las empresas de mujeres al sector financiero y al crédito continuará siendo una labor titánica.
Pero la labor no termina ahí. Es importante seguir trabajando con reguladores, produciendo evidencia empírica, pilotos de sesgos de género, entre otros, que nos permitan tener una acción más efectiva para la década que sigue, y poder entender mejor el contexto y las barreras que las empresas de mujeres enfrentan en el sistema financiero.
Muy interesante el dato para lo que significa en las mujeres! 🙂