Crédito y desigualdad: efecto del acceso a crédito en la brecha de ingreso de los hogares ecuatorianos more

Crédito y desigualdad: Efecto del acceso a crédito en la desigualdad de ingreso en el Ecuador Andrés Mideros Mora andresmideros@gmail.com FLACSO - Ecuador Mayo, 2010 Quito – Ecuador Índice Introducción.................................................................................................................. 1 Equidad como variable del bienestar ............................................................................. 4 Bienestar, desigualdad e inequidad ............................................................................ 4 Pobreza y desigualdad como objetivos de política pública ......................................... 9 Crédito: ¿mecanismo efectivo de reducción de la pobreza y la desigualdad? ........... 13 Desigualdad de ingreso e inequidades en el Ecuador ................................................... 22 Brecha de ingreso: evolución de la desigualdad ....................................................... 22 Desigualdad de ingreso, inequidades y restricción del crédito.................................. 32 Efecto del acceso a crédito en la desigualdad de ingreso ............................................. 39 Regresiones cuantilicas: especificación empírica ..................................................... 39 Datos y estadística descriptiva ................................................................................. 43 Resultados para los hogares ecuatorianos ................................................................ 45 Conclusiones y recomendaciones ................................................................................ 55 Referencias ................................................................................................................. 58 Anexos ....................................................................................................................... 62 Introducción El Producto Interno Bruto (PIB) real ecuatoriano se incrementó en el 39% entre los años 2000 a 2007, pasando de USD 16.000 millones a USD 22.000 millones, de dólares del 20001, según datos del Banco Central del Ecuador (BCE, 2008). La estabilidad de precios, el aumento de los ingresos petroleros y la creciente entrada de divisas, dentro de un esquema de dolarización han generado un ambiente de estabilidad económica, altamente valorado por los ecuatorianos. Así mismo, la pobreza por ingreso ha disminuido del 65% al 35%, en ese mismo periodo (Brborich, Salazar y Mideros, 2008)2. Sin embargo, al comparar la incidencia de pobreza por consumo entre 1995 (39,3%) y 2006 (38,3%) se observa que la pobreza no se ha reducido en la última década (Maldonado, 2008). En cuanto a la desigualdad, Maldonado (2008) presenta un ligero aumento (aunque no significativo) del índice de Gini en consumo (mayor desigualdad), pasando de 0,42 a 0,46 entre 1995 y 2006 respectivamente, que va de la mano con un incremento en las brechas de ingreso pobre-no pobre y urbano-rural (Mideros y Salazar, 2007). Es así que mientras el ingreso nacional se incrementa se evidencia mayor o igual desigualdad del ingreso, acompañada de otro tipo de inequidades en cuanto al acceso a bienes y servicios, y el fomento de oportunidades y capacidades personales. El acceso a crédito, por ejemplo, es una herramienta de inclusión económica que permite el autoempleo y el desarrollo de actividades productivas. Sin embargo, el 55% de los hogares no tienen acceso ni a compras a crédito ni a préstamos en efectivo, mientras que el 85% de negocios (de los hogares) no acceden a crédito productivo. Estos porcentajes se incrementan al 69% y 92%, respectivamente, para el quintil más pobre de la ) población (Mideros et al, 2008). Como lo señala Jubany (2005), en América Latina se pueden identificar los escasos avances en términos de equidad, a pesar del incremento del gasto social y del persistente crecimiento económico de los últimos años, lo que genera costos sociales como la desilusión con la democracia y las reformas económicas, debilitando las posibilidades de alcanzar un nuevo “contrato social”, lo que lleva a la desestabilización. Lopez y Perry (2008) ponen de manifiesto que los pobres no se han beneficiado del crecimiento, o lo han hecho en menor medida que los ricos, lo que lleva a preguntarse sobre lo “justo” de esta desigualdad, y lo inequitativo del sistema económico vigente. Esta realidad, que muestra como el crecimiento no se relaciona, necesariamente, con reducción de la pobreza y la desigualdad, ha llevado a un creciente interés por el desarrollo de estas dos dimensiones, y de hecho a separarlas en el análisis de manera que la desigualdad y la inequidad se están convirtiendo en un objetivo primordial de la política pública a nivel mundial. Prueba de ello es la creciente literatura sobre el tema entre la que se encuentra el informe sobre el desarrollo del Banco Mundial en el año 2006, bajo el título de: “World Development Report 2006: Equity and Development”. El objetivo principal de la presente investigación es identificar el impacto del acceso a crédito en el ingreso de los hogares, tanto en términos absolutos como de desigualdad, medida esta última por la brecha de ingreso. De esta manera se busca 1 En valores corrientes, el PIB pasó de USD 16.000 millones a USD 46.000 millones entre 2000 y 2007, respectivamente. 2 Utilizando el Sistema Integrado de Encuestas de Hogares (SIEH) del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC) 1 generar lineamientos de política pública para la reducción de la inequidad en el Ecuador, partiendo de la desigualdad en el ingreso. Se presenta la medición de la desigualdad en el ingreso durante los últimos ocho años (2000 – 2007), esto es desde inicios de siglo, y a partir de la “dolarización”. Para esto se utiliza la Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU) realizada en las rondas de diciembre de cada año, las que presentan información de ingreso mensual al mes de noviembre. Además, se presentan niveles de acceso a servicios básicos para cada quintil de ingreso, calculados desde la Encuesta de Condiciones de Vida 2005-2006 (ECV-5R), y se utiliza un modelo de regresiones cuantilicas a nivel de hogares para medir el efecto del acceso a crédito en la distribución del ingreso. Si bien existen diferentes líneas de financiamiento para los hogares, como son: compras a crédito, préstamos en dinero y crédito a negocios, en esta investigación se busca el efecto del acceso a crédito productivo para negocios en el ingreso de los hogares, dado que éste se relaciona con el fomento del autoempleo y la producción. Si bien el acceso a otras líneas de crédito es importante, éstas no presentan (necesariamente) una relación directa con el ingreso, aunque podrían relacionarse con otras medidas de bienestar, ya que permiten ajustar el consumo familiar. El modelo que se propone es de corte transversal, por lo que no es posible utilizar medidas de desigualdad/inequidad calculadas con toda la muestra, como los índices de Gini que se deriva de la curva de Lorenz o los de entropía generalizada, como Theil, ya que se tendría un solo valor para todas las observaciones. En este sentido, la medida de desigualdad que se utiliza es la de “inequidad relativa”, cuya transformación logarítmica equivale a la “brecha”, en este caso de ingreso, y se calcula para cada ) observación (hogar). A fin de observar el efecto que el acceso a crédito tendría en la desigualdad del ingreso, se comparan los coeficientes obtenidos en diferentes cuantiles. Estos coeficientes indican la variación de la brecha de ingreso si se tuviese acceso a crédito productivo. De esta manera si los cuantiles de menores ingresos muestran mayor efecto que los de mayor riqueza, el acceso a crédito permitiría reducir la desigualdad, y lo opuesta en el caso contrario. Al ser el acceso a crédito una variable endógena, se utiliza el método de variables instrumentales para encontrar estimadores insesgados y de varianza mínima, que señalen relación de causalidad. La variable instrumental identifica el número de agencias de instituciones financieras (bancos públicos y privados, cooperativas, y mutualistas), de primer piso reguladas por la Superintendencia de Bancos y Seguros, por cada diez mil habitantes, a nivel parroquial. El modelo de regresión cuantílica se realiza para hogares con negocio propio, y mide el impacto del acceso a crédito productivo formal en la brecha de ingreso per cápita del hogar. Se selecciona el acceso a crédito como variable de interés, en forma independiente del costo de financiamiento y el monto recibido. No se selecciona como variable explicativa el monto de crédito ya que este depende del nivel de ingreso, y generaría doble causalidad en el modelo, además el interés es identificar el impacto del acceso a este servicio financiero en la desigualdad del ingreso, a fin de generar conclusiones sobre su validez como política pública. La variable instrumental construida cumple la exclusion restriction, sin embargo muestra debilidad en su capacidad de explicar por sí sola el acceso a crédito. Esto se puede explicar por diferentes factores que podrían justificar o no la presencia de una agencia financiera 2 formal en cada parroquia por lo que se utilizan variables de ajuste a nivel parroquial para fortalecer la estimación; sin embargo, mayor investigación es necesaria para llegar a conclusiones definitivas. La investigación se divide en cuatro secciones: la primera, presenta el marco teórico en el que se introduce a la desigualdad y la inequidad, su relación con el bienestar y su importancia como objetivo de política pública, además se recogen elementos que relacionan el acceso a crédito con la desigualdad de ingreso y se presentan resultados de evaluaciones de impacto de programas de crédito en varios países; la segunda, contiene evidencia empírica que muestra el crecimiento de la desigualdad de ingreso en el Ecuador, y la situación de inequidad en el acceso a algunos bienes y servicios, incluyendo el acceso a crédito; en la tercera, se presenta la metodología de regresiones cuantilicas, la especificación empírica y los resultados del modelo para identificar el impacto que el acceso a crédito genera en la desigualdad del ingreso; y, en la sección número cuatro se encuentran las conclusiones y recomendaciones del estudio. ) 3 Equidad como variable del bienestar Bienestar, desigualdad e inequidad Dentro de las ciencias sociales el estudio de la pobreza y la desigualdad, así como la búsqueda de sus determinantes y soluciones, ha incrementado su importancia en los últimos años. Si bien son dimensiones que mantienen una relación muy estrecha, la desigualdad, como lo plantea Sen (1998), es un problema al que debemos enfrentarnos directamente al buscar el bienestar individual y social, ya que la valoración que cada persona hace del “estado” en que se encuentra depende, además de su propio valor y su relación con otros posibles estados, de la posición relativa de este “estado” (del individuo) frente al de los demás (Sen, 1998: 16). La relación entre desigualdad y bienestar fue introducida por Atkinson (1970), mediante el llamado “teorema Atkinson” que interpreta el ordenamiento en la curva de Lorenz como un orden de bienestar de la distribución del ingreso, si se asume un ingreso total fijo, iguales necesidades y otras características no monetarias, funciones de bienestar aditivas y concavidad estricta de la función de utilidad individual. Un segundo aporte del estudio de Atkinson es la intuición para pasar de funciones de bienestar a medidas de inequidad, y viceversa (Foster y Sen, 1997: 125-131). Foster y Sen (1997: 126) presentan una sencilla e intuitiva descripción de la relación entre desigualdad y bienestar que desarolla Atkinson. Así, el gráfico 1 muestra dos individuos que comparten el ingreso total OD, donde la recta OO es la bisectriz y representa el ingreso medio. Las curvas de indiferencia3 Ui representan diferentes niveles de bienestar, como función creciente del ingreso. Partiendo de una situación de ) distribución en H, donde I1 tiene el ingreso OC e I2 el ingreso CH, se observa que es equivalente, en bienestar, a que los dos individuos obtuvieran AE, reflejando un nivel de bienestar inferior a la que se lograría en el punto G. El índice generalizado de desigualdad de Atkinson mide la distancia entre en ingreso medio actual (BG) y aquel que genera un nivel de bienestar equivalente a la situación actual (AE), considerando que la distribución se encuentra en H. Gráfico 1: Desigualdad y bienestar I2 O D G E H U1 U3 U2 I1 O A B C D Elaboración: Foster y Sen (1997: 126). Modificado por autor. 3 Presentan cuasi-concavidad estricta de la función de bienestar social, que se observa en la tasa marginal de sustitución entre el ingreso de los dos individuos, decreciente. 4 Si bien este modelo de dos individuos relaciona directamente la desigualdad con el bienestar, el índice que genera no es de los más desarrollados, y esta relación no es siempre tan directa. Sin embargo, el objeto de esta investigación no gira en torno a las diferentes medidas de desigualdad por lo que no se profundiza este aspecto. Además, la magnitud y los posibles efectos que se podrían analizar en este modelo dependen de las preferencias sociales, cuya construcción no es sencilla. En este sentido, la relevancia y aporte del modelo es en cuanto a la intuición que genera entre desigualdad y bienestar, entendiendo bienestar como la “utilidad” individual que logra un individuo, que como se señala más adelante no es una concepción completa del bienestar, ya que ignora el hecho de que toda persona se encuentra dentro de una sociedad. Ahora bien, el bienestar puede entenderse desde diferentes visiones, por ejemplo el nivel de utilidad (como en el modelo señalado), el grado de “libertad” (Sen, 1999) de una persona o desde la “justicia social” (Powers y Faden, 2008). Un punto trascendental en nuestro análisis es que consideramos que el bienestar de un individuo depende del de los demás miembros de la sociedad en la que se encuentra, lo que nos aleja de la visión “utilitarista” de la corriente principal de la economía, debido a que “el simple hecho de que la unidad de análisis de la economía del bienestar tradicional suele ser el individuo pone barreras de entrada a los temas relacionados con la desigualdad” (Ramírez, 2008: 25). Si bien hay mucho que aportar en esta discusión, esto no entra en el alcance del presente estudio, por lo que entenderemos bienestar en el sentido que este expresa la “calidad de vida” de una persona (lograda “libremente”) y de la sociedad en la que habita, considerando de esta manera “el buen vivir de todos y todas como parte de mi calidad de vida” (Ramírez, 2008: 33), lo que dista radicalmente de una visión utilitarista ) del bienestar. Por lo tanto es de interés identificar el bienestar individual en términos de la “situación inicial” de cada individuo, sus “oportunidades” y “resultados”, así como el grado de justicia social, entendiendo que “una sociedad justa es aquella que trata a todas las personas con igual consideración y respeto” (Ramírez, 2008: 27). Por otro lado, la desigualdad plantea una situación de comparación entre grupos o individuos, que presentan una situación desigual de recursos. La diferencia entre desigualdad e inequidad se da por la consideración de justicia que se tenga sobre esta diferencia. Así, la desigualdad plantea un nivel de apropiación de recursos distinta entre individuos sin juzgarla o considerándola justa, planteando una diferencia objetiva en una dimensión determinada; mientras que la inequidad se refiere a una distribución que por ser diferente es considerada injusta, su análisis se realiza desde una perspectiva moral de conceptos normativos relacionados con la justicia. En este sentido, López (2004), resume en las siguientes tres interpretaciones las posiciones sobre esta discusión: La primera interpretación es que la desigualdad socioeconómica es explicada y justificada por las capacidades y méritos de los distintos individuos. Esta es una perspectiva desde una corriente de la sociobiología que extrapola la noción de Darwin sobre la supervivencia de los más aptos a la estratificación de la sociedad. Si somos diferentes, si tenemos capacidades diferentes, si tenemos habilidades y aptitudes diferentes, pues somos desiguales y, por lo tanto esta desigualdad es justa y es inevitable […]. El segundo punto de vista es una definición más cercana a las teorías del conflicto – de base marxista – en donde la desigualdad socioeconómica es producto de la organización social, de la producción colectiva, de la apropiación 5 privada y de la distribución inequitativa de la riqueza. Por lo tanto la diferencia es injusta, es inaceptable y se requiere transformar las causas que están en el origen de la desigualdad y garantizar derechos universales. La tercera perspectiva, más en la lógica de las teorías del consenso, sobre todo la sociología funcionalista, interpreta a la desigualdad socioeconómica como resultado del sistema de valores de cada sociedad, de los roles y posiciones que ocupan en ellas y del valor que una sociedad en particular asigna a esos roles […] esto explica y justifica la desigualdad […]. (López, 2004: 4-5). De esta manera, un planteamiento desde una noción de “inequidad”, tiene en si una posición moral que considera a la situación de desigualdad como injusta y por ende evitable, lo que justifica la búsqueda de políticas para cambiar el estado inicial hacia otro que sea socialmente considerado como más justo y equitativo. Ahora bien, la concepción de lo “justo” es dinámica y cambia según el momento de análisis; así una medida grande y creciente de desigualdad puede fácilmente ser considerada inequitativa, mientras que una desigualdad más reducida puede entrar en la dimensión de lo “justo”, aceptándola por diferencias innatas de las personas. En este sentido, las preguntas que también adquieren relevancia son: ¿Qué distancia?, ¿qué cercanía? Nos referimos a que hay que estar atentos – además de la discusión sobre la base de información y la forma de participación y deliberación – de la construcción de los límites de las desigualdades no tolerables en la sociedad o las barreras que hay que eliminar para auspiciar cierto tipo de igualdad que busque el florecimiento de las personas y de la sociedad (Ramírez, 2008: 32). ) Es importante tener en cuenta las diferencias internas y externas de los seres humanos, a fin de que la búsqueda de la “equidad” no lleve a un “igualitarismo” que puede volverse injusto al desechar otras diferencias, que llevan a diferentes necesidades, y donde la igualdad puede llegar a ser “injusta” (Sen, 1995); así por ejemplo, la igualdad de ingresos entre una persona totalmente sana y otra con alguna discapacidad podría considerarse injusta, dado que la segunda necesita de mayores recursos para intentar (ya que posiblemente no lo logre) tener el mismo bienestar de la primera. Siguiendo a Sen (1995, 1997), en su aspecto metodológico, al iniciar una discusión sobre equidad se debe responder dos preguntas básicas: ¿cuál inequidad? y ¿porqué equidad?, es decir se debe empezar por definir, con claridad, el espacio en el cual se busca la equidad. La respuesta a esta pregunta, para esta investigación es amplia, ya que el análisis no llega al objetivo último de una sociedad más justa y equitativa, donde la equidad que podría interesar es la de oportunidades (según Sen), sino que se presenta la desigualdad de ingresos como condición para esa equidad. De esta manera se responde, también, la segunda pregunta ya que buscamos menor desigualdad en el ingreso para permitir mayor equidad en otras dimensiones, y esto para lograr mayor bienestar (calidad de vida) individual y social, siendo estos interdependientes. Pensar en bienestar y referirse al ingreso, puede ser considerado como un retroceso en el debate sobre esta temática, ya que este suele medirse en otras variables, más relacionadas a las oportunidades como: salud, educación y acceso (Glaeser, 2005). Por su lado, Sen (1995, 1997) plantea que la inequidad debe ser medida en cuanto al conjunto de oportunidades y a las capacidades de una persona, para que esta sea libre de elegir el nivel de vida que desea tener. Además, considera que medir la inequidad en el 6 ingreso es limitado, ya que no refleja las necesidades básicas de cada una de las personas. Sin embargo, a pesar de compartir el criterio de que la inequidad, como fin, se debe medir en otro tipo de dimensiones, y que hacia ellas debe enfocarse el objetivo final de la política pública, para generar equidad en cuanto al conjunto de oportunidades personales, el incremento de la brecha de ingreso es una realidad que lleva a la exclusión económica y social4, y por lo tanto reduce la posibilidad de ampliar las oportunidades y capacidades de los individuos, generando menores niveles de bienestar. El ingreso no es una medida directa de bienestar, pero es un mecanismo que permite el acceso a bienes y servicios, así como a la inversión en educación, salud y activos productivos que amplían, intertemporalmente, el conjunto de oportunidades y capacidades de una familia, motivo por el cual es necesario reducir la creciente brecha de ingreso a fin de lograr equidad en el conjunto de opciones de bienestar en el mediano y largo plazo. La desigualdad en el ingreso se relaciona con menores tasas de acumulación (generación de ingresos) de la población pobre frente a la no pobre, lo que provoca tensión social y conflictos redistributivos que generan ilegitimidad en las políticas de crecimiento y los derechos de propiedad, lo que se explica por un incremento subjetivo de la condición de pobreza, ya que las restricciones financieras e institucionales no incluyen a los más pobres en el sistema productivo y el desarrollo económico, por lo tanto no es posible pensar en reducir la pobreza sin reducir la desigualdad y la inequidad (Goñi, López y Serven, 2008). López y Perry (2008), presentan evidencia para América Latina de una baja movilidad de ingreso en la región, asociada)a altos niveles de desigualdad en el ingreso e inequidad de oportunidades, contraria para el mismo grupo poblacional, que impide que una persona pase de una posición de ingreso relativo a otra. La movilidad social en América Latina se midió utilizando el “índice de Andersen”, que determina la importancia de las características familiares en la brecha de escolaridad, dentro de un índice que va de cero (total importancia) a uno (ninguna importancia). De esta manera un índice de Andersen cercano a uno se asocia con mayor equidad de oportunidades. López y Perry (2008) indican que Chile, Argentina y Uruguay son los países con mayor índice, mientras los países con mayor desigualdad como: Ecuador, Bolivia, Brasil y Guatemala, presentan un menor valor del índice. Finalmente, Lopez y Perry (2008) señalan que la desigualdad del ingreso, sumada a restricciones de crédito, reduce la acumulación de capital humano y físico. Además, presentan a la brecha de ingreso como una condición para la pobreza, y a esta como un limitante del desarrollo, así como un factor de volatilidad que agudiza la vulnerabilidad económica y social de la población. Parafraseando al Programa de las Naciones Unidades para el Desarrollo (PNUD, 2001), los bajos ingresos no permiten prosperar económicamente, ya que mantienen a las personas bloqueadas en cuanto a sus aspiraciones sociales y marginados del bienestar, lo que se considera como una injusticia social que se refleja en “subdesarrollo Entendiendo la exclusión social como la incapacidad de participar en el funcionamiento político, social y económico de la sociedad en que se vive, y la exclusión económica como: la incapacidad de obtener los medios para la satisfacción de las necesidades básicas, el desempleo, la falta de recursos para la producción, y la distribución inequitativa de la riqueza (Fotis Papadopoulos, citado en Buvinic et al, 2004). 4 7 humano”. Los estudiosos del desarrollo del siglo XX se han preocupado por el crecimiento y la reducción de la pobreza, restando importancia a la desigualdad, e inclusive postulando que ésta es necesaria para generar mayor crecimiento mediante la concentración de recursos en la población que más ahorra e invierte; pero la desigualdad importa por sí misma, si existe una preocupación social por el ingreso relativo y por su relación con otros factores del desarrollo humano. […] la desigualdad constituye un problema particular en los países pobres, en los que son frecuentes las deficiencias institucionales y del mercado. Por ejemplo, allí donde los mercados de capital son débiles, los pobres carecen de garantías prendarias sólidas y no pueden pedir préstamos. Las posibilidades de constituir empresas pequeñas son limitadas, lo que reduce el crecimiento general y limita las oportunidades de los pobres. Si bien el crecimiento por sí solo no siempre basta para impulsar el desarrollo humano y reducir la pobreza de ingreso, las experiencias de China, la República de Corea y otros países de Asia oriental indican que contribuye significativamente. Por último, existe una realidad aritmética. Aún cuando haya crecimiento y los pobres se beneficien proporcionalmente de él, una misma tasa de crecimiento permitirá reducir menos la pobreza allí donde la desigualdad haya sido más elevada. La concentración del ingreso al nivel más alto puede socavar las políticas públicas que podrían impulsar el desarrollo humano, como el apoyo a una enseñanza pública de alta calidad para todos. […] La formulación y aplicación de políticas sociales racionales resultan particularmente difíciles cuando la desigualdad se presenta como una concentración al nivel más alto unida a una pobreza sustancial al nivel más bajo y, por ende, la ausencia de una clase media ) que exija gobiernos responsables. La desigualdad puede desgastar el capital social, incluso el sentido de confianza y responsabilidad ciudadana que resulta decisivo para la creación y sostenibilidad de instituciones públicas sólidas. Puede minar la participación en esferas de la vida de la comunidad […]. La delincuencia callejera socava la vida de la comunidad, y las diferencias en la desigualdad de ingreso entre los distintos países están estrechamente vinculadas a las diferencias en las tasas de delincuencia y violencia (PNUD, 2001:19). Desconocer la creciente brecha de ingreso, o presentarla como una simple desigualdad llevaría a aceptarla como una realidad que no se desea cambiar, al momento de definir políticas de desarrollo. Si bien, la reducción de la brecha de ingreso no es el objetivo último para el bienestar individual y colectivo sí es necesario, aunque no suficiente, para la equidad en otras dimensiones de oportunidades, mas aún en economías donde el “mercado” sigue siendo la principal institución de intercambio para el acceso a bienes y servicios, y las transacciones monetarias su modo de funcionamiento, donde se excluye a quien no tiene ingresos; ya que como lo señala Sánchez (2007): En una sociedad de mercado como la actual todas las “diferencias económicas” producidas por el mercado se convierten en “desigualdades sociales”, ya que no hay poder político en dicha sociedad capaz de impedir que aquellas diferencias se traduzcan en relaciones de dependencia, sometimiento y dominación; más aún, estas desigualdades sociales no son sólo producto sino también productoras de mayores diferencias económicas (Sánchez, 2007: 65). 8 Finalmente, la inequidad debe ser entendida en sus multiples dimensiones y momentos. Así Reygadas (2004) señala que, la desigualdad tiene que ver con las relaciones de poder, y estas con temas de recursos y capacidades en varios niveles como son: ingreso, calidad de vida, poder, grado de libertad, entre otros; los que generalmente benefician a un mismo grupo de personas. Es por esto que la desigualdad y la inequidad deben tratarse en al menos tres momentos o dimensiones: “diferencia en los recursos que tienen los agentes para apropiarse de los bienes (desigualdad de activos), a la inequidad en los procedimientos para la distribución de esos bienes (desigualdad de oportunidades) y la asimetría en la distribución final de los bienes (desigualdad de resultados)” (Reygadas, 2004: 24). De estos tres momentos aquel que se acepta, en forma generalizada, como inequidad es la diferencia en oportunidades por su connotación de injusticia. Sin embargo, no se puede reducir la inequidad sin disminuir la desigualdad en las otras dimensiones, ya que como lo señala Giddens (2001): “la desigualdad de resultados de una generación es la desigualdad de oportunidades de la siguiente generación” (Gidden, 2001: 99. Citado en Reygadas, 2004: 24), por lo que al tener como objetivo mayor equidad de oportunidades, se debe garantizar menor desigualdad de activos y resultados. Pobreza y desigualdad como objetivos de política pública Bienestar y pobreza son dos términos que se relacionan directamente, ya que la segunda es medida, tradicionalmente, en base a un nivel mínimo predeterminado de bienestar, mediante la definición de líneas de pobreza, o bien en base a carencias como lo plantea Oliva López Arellano: “Pobreza y exclusión se refieren a situaciones de carencia y a ) población que queda fuera de los circuitos de desarrollo, de los circuitos de integración social y económica y del disfrute de bienes y satisfactores” (López, 2004: 4). Si bien, el debate sobre la conceptualización de la pobreza no se ha resuelto, la medición cuantitativa tradicional se realiza siguiendo el trabajo de Foster, Greer y Thorbecke (1984), que determinan tres concepciones de la pobreza, en base a la determinación de un umbral o línea: incidencia, que señala el porcentaje de pobres; brecha, que mide el déficit promedio (generalmente de ingreso o consumo) con respecto a la línea; y, severidad, que calcula el cuadrado de la brecha, lo que da mayor peso a los niveles más pobres, mostrando las desigualdades que los caracterizan. Las tres medidas se realizan en base a la siguiente expresión, dependiendo de los valores de α. Así, cuando α = 0 se obtiene la incidencia, la brecha con un valor de α = 1, y la severidad con α = 2. Pα = f x dx; en donde: z, es la línea o umbral de pobreza; y, , es el valor de ingreso/consumo (o de la variable en estudio) de cada individuo. Jenkins y Micklewright (2007), plantean que la pobreza se ha redefinido en términos de exclusión social, y se la asocia a dimensiones de “capacidades” y “oportunidades”, siguiendo a Amartya Sen, en lugar de medidas de ingreso y consumo. Este cambio conceptual lleva consigo cambios en la forma en que se mide la pobreza y la inequidad, mediante la construcción de índices multidimensionales, y medidas de acceso a bienes y servicios que amplían el conjunto de oportunidades de las personas. α 9 Además, Sen plantea a la pobreza como la privación de “capacidades”5 para convertir “medios” en “resultados”, y señala que esta no debe centrarse, únicamente, en la carencia de ingresos, ya que existen diferencias para convertir esos ingresos en condiciones deseables que deben ser consideradas (Sen, 1995: 109 – 114). En el análisis de la pobreza existe acuerdo sobre su connotación de una situación de carencia o privación, sin embargo, la identificación de estas carencias no se ha resuelto y ha llevado a la búsqueda de generalidades como el ingreso, consumo o necesidades básicas, y a dejar de lado su dimensión subjetiva, la misma que da una posición relativa dentro de un grupo, o intertemporal en comparación con uno mismo. Las dimensiones que se utilizan para identificar a los “pobres” y agregarlos en base a características similares, con el mero propósito de tener un valor cuantitativo, distorsiona la definición de pobreza y el diseño de políticas públicas. Entre los problemas que generan las medidas tradicionales, se tiene que es posible reducir la incidencia de pobreza aunque el número total (absoluto) de “pobres” aumente, o que se reduzca porque dadas las condiciones de pobreza, su mortalidad es mayor. La cuantificación de la pobreza y la inequidad se encuentra en un intenso debate y desarrollo, sin embargo, como se mencionó anteriormente, y se desarrolla a continuación, si bien el ingreso no es la mejor medida para definir ni medir la pobreza y la desigualdad/inequidad, en su concepción multidimensional, sí es un medio que permitiría ampliar las oportunidades de las personas, dada una estructura económica de mercado. Además, la desigualdad/inequidad es un problema, relacionado, pero diferente de la pobreza, por lo que la necesidad de construir mecanismos inclusivos y justos para la actividad económica lleva a considerar el tema de la inequidad como una realidad ) propia, en forma separada de la pobreza (Jubany, 2005). En este sentido, dejar de lado la desigualdad en el ingreso, por no ser una adecuada medida de bienestar, podría ser un retroceso al momento de definir políticas de desarrollo y reducción de la pobreza, ya que si es un “medio” para mayor equidad y bienestar. Analizar la pobreza como un asunto de inequidad, o viceversa, sería injusto para ambos. Desde luego, inequidad y pobreza están relacionados, pero ningún concepto contiene al otro. Una transferencia de dinero de una persona de altos ingresos a otra en el rango medio, ceteris paribus, reduciría la inequidad; pero esto podría dejar la percepción de pobreza sin afectación. De la misma manera, una reducción general del ingreso, que no altere la medida de inequidad llevaría a mayores niveles de hambre, malnutrición y dificultades, por lo que sería increíble decir que la pobreza no se alteró […]. Por su puesto, otro tema es reconocer que inequidad y pobreza están asociadas entre si, y notar que un sistema de distribución diferente podría reducir la pobreza inclusive sin una expansión de las posibilidades de producción del país […]. El papel de la inequidad en la persistencia de la pobreza puede incluirse en el estudio de la pobreza sin que sean conceptualmente equivalentes. (Sen, 1981: 15).6 Ravallion (2005) define como pobreza absoluta a aquella que es medida en base a una línea de pobreza, que representa cierto nivel de capacidad de adquisición 5 El término que usa Sen es capability que tiene una connotación de capacidades en referencia a las oportunidades que tiene una persona. 6 La traducción es del autor. 10 constante. Por su lado, la pobreza relativa considera una línea de pobreza que se incrementa a medida que aumenta el ingreso nacional promedio. Así mismo, se tiene como desigualdad relativa al ratio entre el ingreso medio y el ingreso de cada hogar; mientras, que la desigualdad absoluta es la diferencia del ingreso del hogar con el ingreso medio. Es así, que se puede reducir la pobreza absoluta sin alterar la desigualdad, lo que no permitiría reducir la pobreza relativa. Es por esto que la reducción de la pobreza debe ir de la mano con la reducción de la desigualdad, ya que los ingresos, consumo o satisfacción de necesidades básicas (medidas cuantitativas, comunes, de pobreza), así como las oportunidades de las personas pueden incrementarse en toda la población, pero si su aumento es desproporcional la pobreza relativa y la subjetiva7 se podría mantener o incrementar. Por otro lado, la reducción de la desigualdad generaría reducción de la pobreza, dentro de un marco de no empobrecimiento generalizado, además la inequidad es considerada una barrera a la reducción de la pobreza, ya que evidencia situaciones estructurales que concentran los recursos en la población de mayores recursos (Lopez y Perry, 2008). Los principales desarrollos teóricos y prácticos para la lucha contra la pobreza, se centran en el fomento de las capacidades y el acceso a oportunidades, destacando la educación, salud, capacitación e información como factores preponderantes para la ampliación de capacidades, así como el acceso a oportunidades de desarrollo social, cultural y económico. Sin embargo, como lo presenta Cuesta (2006), la pobreza y la desigualdad son fenómenos que ocurren en forma simultánea, y existe una relación directa de causalidad entre pobreza y desigualdad, siendo la tasa de variación de la ) pobreza explicada por cambios en la desigualdad con una elasticidad casi unitaria, pero no existe causalidad entre reducción de pobreza y disminución de la desigualdad. Por lo tanto, la política de combate a la pobreza no será efectiva si no se considera la reducción de la desigualdad simultáneamente. El combate a la pobreza sin considerar la desigualdad es incompleto, y por sobre todo inmoral, ya que este tipo de acciones no toman en cuenta la cada vez creciente disparidad entre los muchos que tienen poco y los pocos que tienen mucho. Una concepción de combate a la pobreza que no tiene en cuenta la redistribución de la riqueza es solamente una regulación estática de la pobreza: mantener a los pobres para que no sean un mayor problema (Cuesta, 2006: 14). Entre los determinantes de la inequidad se pueden señalar: la inequidad en la generación anterior, la transferencia de bienestar entre generaciones, la tasa de acumulación del ingreso y el cambio en el precio de los activos (Lampman, 1962). A estos factores se puede aumentar, siguiendo a Goñi, López y Serven (2008), que la desigualdad es un tema de activos (tierra y educación) y la renta que ellos generan, y por ende la desigualdad dependerá de las políticas de distribución del Estado. Así mismo, siguiendo la teoría clásica de la economía del bienestar, se tiene que el factor determinante para alcanzar el “óptimo de Pareto”8 es la dotación inicial de recursos, por lo cual para alcanzar un punto más “equitativo” se deben cambiar las dotaciones. Sin embargo, cualquier intervención en favor de mayor equidad lleva a una pérdida de 7 La que se puede establecer mediante la declaración personal de pobreza o por la definición personal de una línea de pobreza. 8 Es decir, que ninguna persona puede estar mejor sin empeorar la situación de otra. 11 “eficiencia económica”, por lo que la valoración de diferentes estados de bienestar entra en el debate entre “eficiencia” y equidad. Por otro lado, Durlauf (1992) plantea que la distribución del ingreso depende del lugar de residencia, lo que se explica porque el acceso a educación y la calidad de la misma es diferente entre comunidades (localidades), esta concepción que también se encuentra en Cooper (1997), quiere decir que las características de la comunidad de residencia influyen directamente en el nivel de ingreso de los hogares, así como en las medidas de equidad y desigualdad tanto por posesión de activos, acceso9 y nivel de ingreso, que condicionan la distribución a nivel nacional. Jubany (2005), pone en el centro de atención de la definición de políticas públicas para reducir la inequidad la reforma de las instituciones, lo que incluye cambios en normas legales y regulatorias, y de participación política, especialmente en cuanto a educación, empleo, tributación, crédito e inversión en capital humano, así como en la transversalidad de género y la planificación del desarrollo desde lo local. Así mismo Lopez y Perry (2008), señalan como factores que determinan la creciente desigualdad en el ingreso en América Latina, a factores históricos que constituyen un marco institucional basado en la concentración del poder económico y político en un grupo reducido de personas, excluyendo del acceso a tierra, educación, participación política y recursos financieros a la mayor parte de la población. Finalmente como lo plantea Durlauf (1992), la desigualdad de ingresos es una condición permanente, que se explica en parte por la restricción en el acceso a crédito de los hogares de menores ingresos, generando incapacidad para la adquisición de activos productivos y el fomento de las capacidades. De mantenerse esta limitación, es posible incrementar los ingresos y salir de ) la pobreza absoluta, pero se mantendría la inequidad por la diferencia en las tasas de acumulación de riqueza y bienestar entre segmentos poblacionales. Esto debido a que los sectores de mayores ingresos, tienen además de mayor riqueza, inicial, la posibilidad de acceder a financiamiento para ampliar sus actividades y alcanzar mayores niveles de ingreso y bienestar. El principio rector de la justicia relacionado con la igualdad tiene que materializarse (objetiva y subjetivamente) –en el lado negativo– por la eliminación de las desigualdades que producen dominación, opresión, indignidad humana, subordinación o humillación entre personas, colectivos o territorios y – en el lado positivo– por la creación de escenarios que fomenten una paridad que viabilice la emancipación y la autorrealización de las personas (colectivos) y donde los principios de solidaridad y fraternidad (comunidad) puedan prosperar y con ello la posibilidad de un mutuo reconocimiento (o posibilidad de reciprocidad) entre los miembros y territorios de una sociedad (Ramírez, 2008: 32). En base a lo señalado y siguiendo el principio rector de la justicia propuesto por Ramírez (2008), se busca identificar las potencialidades y limitaciones de la búsqueda de equidad en el acceso a crédito como mecanismo para reducir la desigualdad en el 9 Como acceso se entiende la posibilidad de obtener bienes y servicios públicos y privados de la mejor calidad, así como la inclusión en la economía y la oportunidad de desarrollarse en base a las capacidades personales, sin que existan restricciones institucionales (públicas y/o privadas), como por ejemplo una restricción de acceso a crédito. 12 ingreso (lado negativo para la justicia), como medio para lograr un mejor nivel de vida y una sociedad más justa. Crédito: ¿mecanismo efectivo de reducción de la pobreza y la desigualdad? Schumpeter (1912) define al fenómeno del crédito como “[…] la creación del poder de compra con el propósito de transferirlo al empresario, pero no solamente la transferencia del poder de compra existente” (Schumpeter, 1912: 115), de esta manera se accede a los bienes antes de obtener sus derechos, y opera de forma que permite al “empresario” obtener los bienes que requiere, entregándole poder de compra creado ad hoc, sin necesidad de esperar al cierre del circuito económico. En este sentido el crédito permite al “empresario” generar crecimiento en su actividad productiva, dentro de la lógica capitalista de propiedad privada y división del trabajo, ampliando el flujo circular y pagando la deuda una vez que sus productos lleguen al mercado. De esta manera el crédito es un mecanismo indispensable para el crecimiento económico impulsado por empresarios y visionarios, que buscan la acumulación del capital. La importancia del crédito como medio de cambio se ha incrementado, al punto que muchas de las transacciones que se realizan en la actualidad no se las hace en dinero, sino en “promesas”, por lo que quien entrega el bien o servicio debe “confiar” en esta promesa de pago futuro. Pero dado que la confianza se debe construir, se ha entregado a las instituciones financieras el rol de identificar el riesgo de no pago de un crédito, creando el mercado de crédito que permite acceder a bienes y servicios sin que sea un requisito tener, en ese momento, los recursos monetarios necesarios para el intercambio (Stiglitz, 2004: 235-236). ) Ahora bien, el mercado de crédito ha mostrado ser imperfecto, ya que una de sus principales características es el llamado “racionamiento de crédito”, que se da cuando se limita el acceso a un determinado segmento de población (por bajos ingresos, raza, género o actividad), o cuando se restringe el acceso a un número limitado de personas de un segmento en particular (Jácome y Cordovez, 2004: 23). Jácome y Cordovez (2004) presentan una síntesis de los principales aportes teóricos de Akerlof (1970), Spence (1973), Stiglitz y Rothschild (1976), y Stiglitz y Weiss (1981), en la que se señalan dos razones que explican el racionamiento de crédito en mercados de “información asimétrica”: riesgo moral y selección adversa. El riesgo moral ocurre cuando los agentes económicos tienen incentivos para emprender actividades de mayor riesgo. Si los prestamistas (bancos) suben los tipos de interés, los prestatarios se verán motivados a invertir en actividades que impliquen asumir mayores riesgos para cubrir los costos del financiamiento y obtener utilidad. Este comportamiento aumenta el riesgo de impago y la disminución del rendimiento esperado del prestamista, incentiva a prácticas de racionamiento de crédito. La selección adversa ocurre cuando el prestamista no discrimina entre prestatarios y aplica un mismo tipo de interés para todos. Al subir los tipos de interés, en busca del equilibrio de mercado, los prestatarios adversos al riesgo se verían desalentados por demandar créditos, atrayendo a los prestatarios con mayor riesgo de impago, lo cual ocasiona la disminución del rendimiento esperado del prestamista, por lo que preferirá racionar el crédito (Jácome y Cordovez, 2004: 24). 13 La restricción de crédito, que excluye a las personas de menores recursos, genera limitación en cuanto a la capacidad de realizar inversiones en capital físico, salud y educación, lo que limita la capacidad de desarrollo económico de una persona o grupo de personas. El Consultative Group to Asssit the Poor (CGAP), organismo independiente de investigación para el desarrollo de soluciones de microfinanzas, señala que las personas de bajos ingresos utilizan los recursos provenientes del crédito para actividades de inversión y, para la satisfacción de necesidades básicas, así como para la atención de emergencias dentro del hogar, manejando sus flujos financieros en base a su propia priorización de qué es lo que les genera mayor bienestar, “desafortunadamente, en la mayor parte de los países los pobres carecen virtualmente de acceso a servicios financieros formales” (CGAP, 2003: 2). Al hablar de crédito para hogares de bajos ingresos o excluidos del sistema financiero, nos estamos refiriendo a microcrédito, el mismo que es visto como “un elemento dentro de una variedad de intervenciones posibles para generar ingresos y empleo y aliviar la pobreza, incluyendo la pobreza temporal en situaciones de crisis y la pobreza acérrima a más largo plazo” (CGAP, 2001: 1). Sin embargo, se debe resaltar que el microcrédito es una herramienta financiera que para generar efectos debe ir acompañada de otro tipo de servicios no financieros que permitan desarrollar capacidades para alcanzar los logros deseados con la inversión realizada. De hecho el microcrédito es parte de las “microfinanzas”, “que se refieren a la provisión de servicios financieros – préstamos, ahorro, seguros o servicios de transferencias – a hogares con bajos ingresos” (CGAP, 2001: 1). ) Ninguna intervención por sí sola puede eliminar la pobreza. Las personas pobres necesitan empleo, educación y atención de la salud. Algunos de las más pobres requieren transferencias inmediatas de ingresos o ayuda para sobrevivir. El acceso a los servicios financieros constituye una base fundamental de la que dependen muchas de las otras intervenciones esenciales. Además, el mejoramiento de la salud, la nutrición y la educación solo pueden sostenerse cuando las unidades familiares cuentan con mayores ingresos y un mayor control sobre los recursos financieros (CGAP, 2003: 10). Es ampliamente aceptado que el acceso a crédito es un mecanismo que permite generar acumulación de activos e inversión productiva en condiciones sostenibles que potencian las capacidades endógenas de los beneficiarios, aunque podría generar dependencia de la institución que lo otorga. Las evidencias provenientes de los millones de clientes de microfinanciamiento de todo el mundo demuestran que el acceso a los servicios financieros permite a los pobres incrementar los ingresos familiares, capitalizarse y reducir su vulnerabilidad frente a las crisis que constituyen parte de su vida diaria. El acceso a servicios financieros también se traduce en una mejor nutrición y en mejores resultados en materia de salud, tal como tasas elevadas de inmunización. Permite a los pobres planificar su futuro y enviar a más hijos durante más tiempo a la escuela (CGAP, 2003: 1) A pesar de los múltiples destinos que se puede dar al crédito, aquel que genera mayor interés al vincularlo con la lucha contra la pobreza y la inequidad (medida en el ingreso) es el crédito productivo, ya que este fomenta el autoempleo y la inclusión 14 económica y social. Si bien otros destinos alternativos como las compras a crédito o préstamos para las necesidades del hogar (vivienda, salud, educación, alimento, recreación,) son fuente de satisfacción, mejora de la calidad de vida y fomento de las capacidades de las personas, para medir el efecto en el ingreso, es sin duda el crédito productivo o a negocios el que mayor potencial presenta. Debido a que el crédito productivo se destina a la inversión, mientras que otros destinos son simplemente mecanismos de traer consumo futuro al presente, por lo que el beneficio que se adquiere debe ser pagado con reducción de beneficio en el futuro. “El microfinanciamiento permite a los pobres proteger, diversificar e incrementar sus fuentes de ingreso, la ruta esencial para salir de la pobreza y el hambre” (CGAP, 2003: 2). Sin embargo, se debe considerar que el acceso a crédito y otros servicios financieros es un medio y no un fin por sí mismo (Goldberg, 2005). En la actualidad, las microfinanzas (especialmente el microcrédito) se encuentran entre los programas y políticas para la lucha contra la pobreza y la exclusión económica y social10, y de hecho algunos autores (Jácome y Cordovez, 2004) las considera un mecanismo fundamental para el logro de los “Objetivos del Milenio”. Anton Simanowitz, señala que “para entender el papel de las microfinanzas en la reducción de la pobreza, se debe entender los mecanismos teóricos mediante los cuales los servicios financieros afectan la vida de los pobres”11 (Simanowitz, 2002: 14), donde una característica de las personas de escasos recursos es que las condiciones sociales y económicas son variables, lo que las pone en situaciones de alto riesgo y vulnerabilidad. La reducción de la pobreza es parte de un proceso de incrementar el nivel de ingresos y la estabilidad económica, lo) que permite ampliar la satisfacción de necesidades básicas y el acceso a servicios. […] Además, se trata de desarrollar un conjunto de activos que reducen la vulnerabilidad de los hogares a riesgos físicos, sociales y económicos.12 (Simanowitz, 2002: 14) Entre los principales activos que se busca generar en la lucha contra la pobreza y la inequidad se encuentran los financieros, humanos, físicos y sociales. Es en este sentido que Simanowitz señala que las microfinanzas no pueden por si solas eliminar la pobreza, ya que no transforma las estructuras sociales. Por esto es importante identificar si el acceso a crédito permite aumentar el ingreso de los hogares, y si este incremento se acompaña de una disminución de la brecha de ingreso entre ricos y pobres, a fin de establecer con claridad los límites de esta herramienta dentro de la planificación del desarrollo, y diseño de las políticas públicas. Críticas al microcrédito El crédito en general y el microcrédito en particular puede ser criticado como un objetivo real de política pública para el desarrollo humano. Dichter (2006) y en forma más amplia Gómez (2005 y 2006) presentan argumentos que ponen en duda los beneficios del acceso a crédito, este último desarrolla diez tesis en las que cuestiona al microcrédito como la panacea en la lucha contra la pobreza: 10 Para una revisión del desarrollo de las microfinanzas en el Ecuador se puede revisar a Jácome y Cordovez (2004). 11 La traducción es del autor. 12 La traducción es del autor. 15 Primero, el plantear al crédito como el mejor mecanismo de lucha contra la pobreza desconoce las verdaderas causas que están detrás de esta condición, y hace a los “pobres” responsables de su situación, dejando de lado el marco institucional que permite y fomenta la acumulación de la riqueza en los más ricos, manteniendo en la “cima” a los que están en la “cima”, y desmantelando el compromiso político y ético que existe hacia los más necesitados, cambiando la política social hacia políticas de bancarización y la pobreza en deuda. Segundo, Se fundamenta en el hecho de que la “economía de mercado” puede salir adelante y prosperar, defendiendo la lógica del emprendimiento mercantil. Sin embargo, desconoce el hecho de que se parte de situaciones desiguales y de inequidad en oportunidades y medios. Tercero, el endeudamiento hace más vulnerables a los que menos tienen, forzándolos a priorizar el pago de su deuda con la esperanza de poder acceder a financiamiento cuando lo necesite. Por un lado, la evidencia empírica no termina de mostrar impactos en la calidad de vida de los beneficiarios del microcrédito, y por otro, no se suele considerar en los estudios los costes sociales y familiares en que se incurre para pagar la deuda, ni la capacidad de movilidad social que se logra, además se suele dejar de lado la tasa de fracaso y sus consecuencias. En cuarto lugar, se señala que el beneficio del microcrédito en las mujeres no es tan grande como se suele pensar, esto debido a que se incrementa su vulnerabilidad por una sobrecarga de obligaciones, además se señala que si bien las mujeres tienen mayor acceso a crédito y son más responsables, son los hombres quienes siguen determinando el destino de los recursos. Este punto es uno de los más débiles de las tesis de Gómez (2005, 2006) ya que, como se señala más adelante, varios estudios indican efectos en el empoderamiento de las mujeres así como la) reducción de vulnerabilidad y dependencia dentro de la sociedad. Como quinta tesis se critica fuertemente la aseveración de que los microcréditos son tan buenos que su morosidad es bajísima, no porque no sea verdad sino porque además de estar en una situación desfavorable, se exige a los pobres valores morales superiores a los no pobres, y el problema no es que no los tengan sino que se les da una connotación de “clientes” y no de personas, donde los más ricos pueden no pagar porque sus bienes patrimoniales los respaldan. Sexto, el argumento de que los pobres deben ser responsables de su desarrollo, quita la responsabilidad al Estado y a la sociedad, a pesar de que esta responsabilidad está dada inclusive por los Derechos Humanos donde se establece que el desarrollo básico de las personas debe ser garantizado por el Estado y la Comunidad Internacional, dado que la persona tiene derechos por el solo hecho de serlo, y no por su espíritu emprendedor. Séptimo, la creencia de que el crédito eleva la dignidad de sus beneficiarios, es como decir que la dignidad está en ser “cliente bancario”, mientras la dignidad se generará cuando se deje de ser pobre y cada persona sea dueño de su destino. Octavo, anteponer el acceso a crédito a la cobertura de necesidades básicas y el ejercicio de las libertades, es frivolizar los derechos de las personas a menos que se defienda una visión capitalista de la humanidad donde la acumulación de capital es el objetivo final. Noveno, a pesar de la presencia de más de treinta años de programas de microcrédito la pobreza no ha disminuido sustancialmente; y, décimo, el señalar al microcrédito como prioridad para alcanzar los Objetivos de Desarrollo del Milenio ocultaría problemas como: la falta de recursos de los países para cumplir sus compromisos, o su uso en medios alternativos como la lucha contra el terrorismo. 16 Estudios de impacto La evidencia empírica sobre el impacto del crédito en el ingreso, las utilidades de microempresas y menos aún en la calidad de vida de las personas no es definitiva, lo que deja abierto el debate teórico y empírico, y justifica el desarrollo de investigaciones a fin de validar las teorías a favor o en contra del acceso a crédito como herramienta de política pública para el desarrollo y la reducción de la pobreza y la inequidad. A continuación se presentan una serie de estudios de impacto de microcrédito, los que en su mayoría muestran un efecto positivo, pero que presentan debilidades metodológicas. Morduch (1998), presenta uno de los estudios más conocidos del impacto del microcrédito. Se basa en los programas de BRAC, Grameen y BRDB de Bangladesh. Utilizando una base de 1.798 hogares, de los cuales 1.538 eran elegibles a participar en los programas, pero de donde solo 905 participaban efectivamente. La base de datos cubre 87 villas y la información fue recopilada entre 1991 y 1992. Para el análisis comparativo se conforman cinco grupos: a) hogares no elegibles porque poseen más de 0,5 acres (regla de exclusión de los programas), pero que están en una villa donde existe el programa, b) hogares no elegibles porque poseen más de 0,5 acres, y que están en una villa donde no existe el programa, c) hogares elegibles, que están en una villa donde existe el programa pero que no participan, d) hogares elegibles, que están en una villa donde existe el programa y que si participan, y e) hogares elegibles, que no están en una villa donde existe el programa, y por lo tanto no participan. Morduch (1998) compara los grupos c) y d) con a), y e) con d), a fin de determinar la diferencia intra-grupos, y comparar entre grupos. Esto lo señala como una mejor alternativa, para controlar por variables no observables, a un análisis previo con ) la misma base de información (Pitt y Shahidur, 1998), quienes usan la regla de 0,5 acres para usar el método de regression discontinuity; sin embargo, Morduch señala que existen muchas observaciones donde la regla no se cumple debilitando las estimaciones encontradas. Mediante este ajuste (de diferencias en diferencias), se encuentra que la participación en el programa se produce por caídas en el nivel de consumo, y no encuentra efectos significativos en el nivel de consumo entre los beneficiarios y el grupo de control, por lo que concluye que estos programas de crédito lejos de generar impacto en el consumo, lo que hacen es suavizar (los ciclos) el nivel de consumo de los hogares. Es importante señalar que Mark Pitt, responde los cuestionamientos de Morduch (Pitt, 1999), defendiendo los resultados encontrados en su estudio anterior (Pitt y Shahidur, 1998), donde observa que el acceso a crédito genera impacto en la escolaridad de niños y niñas, empleo de hombres y mujeres, consumo total del hogar y acumulación de activos, y que el impacto es mayor cuando las beneficiarias son mujeres. Aroca (2002), estudia el impacto de un programa de microcrédito en Chile y otro en Brasil, utilizando la metodología de propensity score matching. La información de los grupos de intervención se levantó mediante una encuesta específica, mientras que el grupo de control se construyó desde encuestas de condiciones de vida. La recopilación de la información de este estudio se realizó de diferente manera lo que no permite garantizar igual distribución de variables observables y no observables, además no se puede garantizar un contexto similar por lo que no se puede asumir la unconfoundedness assumption, que exige la condición de que el acceso al programa no se dé por condiciones no observables, a fin de garantizar que el efecto sea por la intervención y no por características propias de cada persona. Las variables utilizadas 17 para el emparejamiento fueron: estado civil, sexo, tamaño del hogar, horas trabajas y nivel de educación. En la estimación de probabilidad de acceso se observa que las mujeres tienen mayor probabilidad de recibir microcrédito. Los resultados en el ingreso muestran un impacto débil del crédito entregado por bancos y negativo cuando es otorgado por fundaciones, para el caso chileno. En el caso brasilero se encuentra un impacto alto y significativo en el ingreso de los microempresarios que reciben crédito, especialmente cuando este se canaliza desde un banco formal. Romani (2002), analiza el impacto del microcrédito destinado a capital de trabajo en los ingresos de los microempresarios chilenos y de sus hogares, mediante un análisis cualitativo basado en una encuesta a las microempresas y los hogares. Si bien la encuesta permite describir la situación y percepción de las personas, esta no muestra causalidad entre las variables ni puede ser generalizada para otros contextos. Los resultados de la encuesta muestran que en el 24% de los casos, donde se recibió financiamiento, se incrementaron los salarios a los empleados de las microempresas. Dentro de los hogares, todos los encuestados declararon haber incrementado sus bienes durables (cocina, refrigeradora, televisor, equipo de música y vehículo). Finalmente, la totalidad de microempresarios declararon, subjetivamente, que el impacto del crédito fue positivo tanto para su microempresa como para el hogar, aunque expresaron que no existió impacto en su nivel de ventas. Anton Simanowitz (2002), presenta el estudio de caso de dos entidades de microfinanzas para mujeres pobres: CRECER en Bolivia y SHARE en India. Los resultados son presentados en siete dimensiones: i) nivel económico, ii) necesidades ) básicas y oportunidades, iii) impacto social, iv) riesgo y vulnerabilidad, v) impacto de servicios no financieros, vi) efecto en los más pobres, y vii) impactos negativos. En cuanto a ingresos, se encuentra efecto positivo en la actividad económica generando mayores ingresos y diversificación de las fuentes de recursos, además de la estabilización del ingreso y la acumulación de activos. Sin embargo, se debe señalar que el estudio realiza una comparación de índices de pobreza de cada persona, en dos momentos diferentes, sin utilizar ninguna metodología para aislar el efecto del crédito, por lo que los resultados no pueden ser atribuidos al acceso al programa, ya que otros factores podrían explicar estas variaciones. En cuanto al impacto en necesidades básicas y la ampliación de oportunidades, se observa que el efecto no es directo, y requiere de intervenciones complementarias para lograrlo, aunque depende del contexto en que se encuentren los beneficiarios. Los efectos sociales se producen desde la participación en el programa, ya que se construye “organización” y “empoderamiento” y se traduce en mayor confianza y autoestima, pero no se puede decir que esto se produzca por la participación en un programa de microcrédito o en cualquier programa comunitario. Los logros en el control de riesgos y vulnerabilidad son presentados como el mayor efecto del acceso a servicios financieros en el largo plazo, y se presentan mediante la diversificación de fuentes de ingresos y el incremento de los ahorros, hechos que se presentan en los dos programas estudiados. De la misma manera esta relación se realiza mediante la comparación directa de encuestas en dos momentos diferentes, sin aislar el efecto del crédito de otras variables, por lo que no se puede decir que existe causalidad. El acceso a crédito y otros servicios financieros presenta gran potencial para la generación de sinergias con otras iniciativas no financieras, lo que se ve en la práctica 18 de estos programas. La evidencia analizada en SHARE muestra que el impacto en los más pobres es mayor que aquel generado en personas que mayor nivel de ingresos. Finalmente, se presentan posibles efectos negativos, en la dirección opuesta de los presentados, que se pueden encontrar pero que son la excepción a lo que la evidencia muestra. Khandker (2003), estima en impacto de largo plazo de las microfinanzas en el consumo de hogares, activos y la pobreza en Bangladesh. Para esto utiliza datos de panel con una base de datos recolectada en 1991–1992 y en 1998–1999, que corresponden a la utilizada por (Pitt y Khandker, 1998), lo que permite eliminar posibles sesgos por variables no observables que definen la participación en el programa. Sin embargo, otras condiciones no observables podrían sesgar la estimación, por lo que además utiliza variables instrumentales en dos etapas. Los instrumentos utilizados son un conjunto de características de cada villa que incluyen: el estar en una villa elegible por los programas, el cumplir los parámetros de selección (0,5 acres de tierra) y la existencia de un grupo de crédito (hombres y/o mujeres). El modelo busca los cambios que han tenido los beneficiarios, no beneficiarios y el individuo promedio de cada villa, asumiendo efectos que se expanden a toda la villa. Los resultados muestran que el acceso a crédito aumenta el consumo per cápita (especialmente en no alimentarios) al tiempo que permite mayor acumulación de activos, y beneficia a toda la economía local. Nathanael Goldberg (2005), realiza una sistematización de evaluaciones de impacto de microfinanzas para la Grameen Foundation USA, en la que presenta resultados positivos en el incremento de ingresos de los beneficiarios de crédito frente a los no beneficiarios, y de hecho se señala 衰́ evidencia para Bangladesh e India donde el impacto es mayor en los beneficiarios de menores recursos. Así mismo, presenta evidencia del efecto del acceso a crédito en otras variables como nutrición y asistencia a clase de los niños. Finalmente, señala que hay mucha evidencia que asegura el impacto de las microfinanzas en el bienestar de sus beneficiarios, especialmente en mujeres, pero que se debe estudiar con mayor profundidad los contextos en los que se han identificado resultados positivos. Esta conclusión la realiza al señalar que las metodologías utilizadas no son lo suficientemente fuertes en cuanto a separar el efecto del crédito de otras condiciones o intervenciones paralelas que podrían estar generando o incrementado los resultados. Otro estudio desarrollado en México (Cabezas, 2006) plantea el microcrédito como un medio de superación de la pobreza, y define a las microfinanzas como la entrega de pequeños préstamos a los hogares más pobres, para el desarrollo de actividades productivas. El Programa “Opciones Productivas” buscaba dar respuesta a necesidades de acceso a financiamiento, para actividades que permitan incrementar el ingreso de los beneficiarios, mediante un esquema de ahorro y crédito popular, promoviendo la capitalización, el ahorro, la cultura de pago y la autogestión a nivel comunitario. El programa no se enfoca únicamente en la entrega de recursos, sino además en la formación de capital social a fin de ampliar las capacidades de desarrollo de los beneficiarios. La medición cualitativa del impacto del programa evidenció efectos en el empleo gracias al desarrollo de actividades productivas propias. Este hecho fue valorado por los beneficiarios como una mejora en su calidad de vida; sin embargo, se debe señalar que este programa además del financiamiento, generó organización de redes 19 sociales y brindó asistencia técnica, por lo que sus efectos no pueden ser atribuidos únicamente a los servicios financieros, además al ser una metodología cualitativa (de estudio de caso) sus resultados no pueden ser generalizados directamente. Bebczuk y Haimovich (2007), realizan un estudio para identificar el impacto del crédito en las oportunidades de inversión productiva y logros en educación infantil, con información de Bolivia, Guatemala, Haití, México, Nicaragua, Perú y Paraguay. Para la medición de impacto utilizaron el método de regresiones multivariantes y la simulación de políticas crediticias alternativas. El estudio observó que el crédito estimula el ingreso, en tres de cada siete hogares estudiados, y que genera mayores logros en educación, en cinco de cada once hogares, independientemente del monto de crédito recibido. Sin embargo, el estudio no aísla el efecto del acceso a crédito, el cual es endógeno, por lo que los resultados no se pueden interpretar en términos de causalidad. Rodríguez (2007), señala que en la evaluación del Programa Nacional de Financiamiento al Microempresario (PRONAFIM) en México, se encontró que los hogares que recibieron crédito aumentaron sus niveles de gasto en educación, salud y alimentos, lo que llevó a concluir un aumento en el bienestar de las personas y a concluir que, es la creación de unidades productivas y el conjunto de servicios financieros y no-financieros asociados lo que genera impacto en el bienestar de las personas y no el microcrédito en forma aislada. Los beneficiarios, en condiciones de pobreza menos severas, presentan un mayor potencial para aprovechar los beneficios del microcrédito. El impacto depende del énfasis del programa, es decir si se enfocan al desarrollo empresarial, a los hogares o a los individuos, y del tiempo que el beneficiario se encuentre vinculado al programa. Esta evaluación tampoco aísla al crédito de otros с cambios de contexto o intervenciones. Un estudio experimental (el primero de su tipo para micro crédito) en India (Banarjee et al, 2009), encuentra efectos positivos en utilidades de los negocios, pero no en variables del hogar como consumo o ingreso. El estudio se realiza para clientes de Spandana en 120 áreas, de las cuales se elimino 16 áreas por la presencia de un gran número de migrantes (dejando 104 áreas para el estudio). Se partió de una línea de base de 2.800 hogares (cada uno de ellos con presencia de al menos una mujer entre 18 y 55 años de edad) realizada en el año 2005. Las áreas fueron emparejadas en base a la cercanía en las siguientes variables: consumo per cápita, porcentaje de hogares con crédito y porcentaje de hogares con negocio. Una área de cada pareja se asignó al grupo de control, en forma aleatoria. Así, Spandana inició sus operaciones en las 52 áreas de tratamiento seleccionadas, entre 2006 y 2007. La segunda encuesta se realizó entre agosto de 2007 y abril de 2008 en hogares que han vivido en el área por lo menos por 3 años y que contienen por lo menos a una mujer entre 18 y 55 años de edad (como criterios para haber sido potenciales beneficiaros de crédito). El estudio controla el hecho de que otras entidades financieras iniciaron operaciones tanto en las áreas de tratamiento como en las de control, utilizando como primera etapa el intento de tratamiento. Entre los principales resultados del estudio, se encuentra un impacto positivo en la generación de nuevos negocios, y crecimiento en las utilidades de los negocios que existían previamente. Sin embargo, no se encuentran diferencias significativas en variables de consumo de los hogares. Finalmente, Hidalgo (2009) realiza un meta-análisis de los principales estudios de impacto sobre microcrédito. Se basa en la revisión de estudios escritos en inglés que 20 identifiquen el efecto del acceso a crédito en el ingreso/consumo de los hogares/personas o en los beneficios de microempresas en países en vías de desarrollo. Hidalgo (2009), inicia señalando la importancia de construir un contrafactual adecuado para que los resultados de evaluación de impacto sean válidos, y señala que la mayor parte de estudios sobre microcrédito no resuelven este problema por lo que sobredimensionan el impacto que “encuentran”. El análisis meta se realiza con 165 estimaciones de 30 estudios diferentes. En promedio, de los estudios incluidos, se tiene que el acceso a microcrédito se asocia con un ingreso 40% mayor. Así mismo, se observa que estudios de “baja calidad” (no resuelven problemas de endogeneidad) estiman un efecto del 51%, mientras que los de “alta calidad” lo hacen, en promedio, en 17%. Otro resultado importante es que el efecto es menor en programas enfocados en mujeres (37%), que en aquellos donde la mayor parte de beneficiarios son hombres (48%). Hildalgo (2009) señala como resultados de la regresión de análisis meta, que no existe diferencia significativa en el impacto de programas individuales o grupales, enfocados en mujeres o aquellos que incluyen hombres, ni si se focaliza en los “más pobres” o los “no tan pobres”. De esta manera contradice muchas de las creencias del microcrédito, ya que si bien pueden ser elementos que aumentan la tasa de repago (éxito del microcrédito desde la institución financiera), no son elementos que afectarán el impacto en la reducción de la pobreza. Por otro lado, se encuentra que montos mayores de crédito se asocian con un impacto menor (lo que tiene lógica con la noción de retornos decrecientes), además se encuentra que se tiene mayor impacto en utilidades de microempresas que en el ingreso familiar (por lo que al usar la utilidad de las х microempresas se estaría sobre dimensionando el impacto en la pobreza), y que estudios de mayor “calidad” encuentran menores coeficientes de impacto. Si bien las evaluaciones o resultados de sistematizaciones evidencian falencias metodológicas para la determinación del efecto causal del crédito en el ingreso/consumo, utilidad de negocios u otras variables de bienestar, si se puede sostener que son una serie de estudios de casos con diferentes metodologías y en distintos contextos, que permiten sostener como hipótesis los beneficios del microcrédito. Sin embargo, se debe resaltar que en la mayor parte de los estudios presentados el impacto puede estar sobre estimado, al no corregir por factores no observables que determinan el acceso a determinado programa o servicios. Así mismo, queda en evidencia la dificultad para determinar con claridad los grupos de tratamiento y control en una evaluación de microcrédito, así como para aislar el efecto del crédito de otras intervenciones que suelen realizarse de forma conjunta. Es por esto que nuevas investigaciones son necesarias para aportar argumentos sobre los beneficios del microcrédito, ya que es un debate que está lejos de ser terminado. 21 Desigualdad de ingreso e inequidades en el Ecuador Brecha de ingreso: evolución de la desigualdad Partiendo de la definición de desigualdad relativa del ingreso (Ravallion, 2005), la brecha de ingreso se calcula como la transformación logarítmica de esta medida. El cálculo de la brecha de ingreso se realiza mediante la diferencia entre el logaritmo de la mediana del ingreso mensual per cápita de los hogares, a nivel nacional, y el logaritmo del ingreso mensual per cápita de cada hogar. El índice que se obtiene tiene una explicación directa como brecha (tasa en la que se debería variar el ingreso de un hogar para alcanzar la mediana nacional13), y una interpretación como medida de desigualdad, ya que una reducción de la brecha de ingreso en los hogares de menos recursos, mayor a un posible incremento del ingreso (por lo tanto de la brecha) de los hogares de mayores ingresos, manteniendo el valor de la media, es equivalente a una reducción de la varianza del ingreso, lo que en definitiva llevaría a menor desigualdad en base a indicadores asociados a la distribución del ingreso y la curva de Lorenz14. Para una discusión detallada de la relación entre índices de desigualdad y la brecha de ingreso, así como su aplicación para la evaluación de políticas, se puede revisar a Preston (2006). La brecha de ingreso se calcula para el periodo 2000 a 2007, a fin de evidenciar su evolución en el Ecuador, y la relación existente entre el crecimiento del ingreso promedio y el de cada quintil de ingreso. Así, para identificar la evolución de la desigualdad de ingreso en el Ecuador, se calcula la brecha de ingreso entre hombre y mujer, sector urbano y rural, y entre el 20% más rico y el 20% más pobre, en base a las с siguientes tres expresiones: ℎ = i. Método 1 (relación): ℎ = ∗ 100 iii. Método 3 (desigualdad relativa): ℎ = ln y − ln y En donde: , es la media del ingreso de hombres, del sector urbano o del 20% más rico; y, , es la media del ingreso de mujeres, del sector rural o del 20% más pobre. Finalmente, se contrastan los resultados con los índices de Gini, Theil y la varianza de logaritmos, a fin de comparar estos índices de desigualdad de la distribución del ingreso, con la brecha existente entre dos sectores determinados de la población. La información utilizada para el estudio fue levantada por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC) mediante el Sistema Integrado de Encuestas de Hogares (SIEH) en la Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU) de diciembre de los años 2000 a 2007. El levantamiento de información es de cobertura nacional e incluye las zonas urbanas y rurales (con excepción del año 2002, que se levanto únicamente en el área urbana). La unidad de muestreo es la vivienda donde la unidad de observación es el hogar, siendo las personas de cinco años y más la población objeto de estudio. El periodo de referencia es distinto para cada variable, así: las características generales de población se refieren al día de la entrevista; las Distancia, en términos porcentuales, entre el ingreso del hogar y la mediana nacional. Que muestra la concentración de una variable (como el ingreso) en un dominio (como la población o los hogares). 14 13 ii. Método 2 (variación): 22 características ocupacionales, a la semana inmediata anterior; la búsqueda de empleo, a las cuatro semanas anteriores; los ingresos, al mes anterior (noviembre para el caso de las encuestas levantadas en diciembre); y, el uso del tiempo, a la semana pasada. La ENEMDU, recoge información de 21 de las 22 provincias del Ecuador (excluye a las Islas Galápagos), y se considera como sector urbano a las poblaciones de más de 2.000 habitantes. La muestra maestra tiene como universo a todos los hogares del Ecuador continental, exceptuando la población que reside en viviendas colectivas y flotantes, y los sectores con población indigente. Si bien la ENEMDU tiene como objetivo generar información para el análisis y la formulación de políticas laborales, esta contiene variables que permiten caracterizar a los hogares ecuatorianos y las personas que los componen, determinar el nivel de ingresos, y observar el acceso a ciertos bienes y servicios como: crédito y vivienda. La SIEH-ENEMDU de diciembre de 2007, está compuesta por nueve secciones y un modulo especial: i.) Datos de la vivienda y hogar; ii.) Información de los miembros del hogar; iii.) Características ocupacionales, búsqueda de trabajo, satisfacción en el trabajo y participación en quehaceres domésticos; iv.) Ingresos; v.) Crédito; vi.) Educación, vii.) Migración y remesas; viii.) Confianza del consumidor, ix.) Auto percepción del hogar; y, x.) Uso del tiempo (módulo). En la tabla 1, se presentan el número de observaciones como individuos, hogares y perceptores de ingreso para cada uno de los años de estudio. Para el año 2007, se tiene 76.922 individuos encuestados (que representan a 13,7 millones de personas), distribuidos en 18.933 hogares, en los que se encuentra un total de 35.693 perceptores de ingreso encuestados (que representan por la construcción de la muestra a 6,5 х millones de perceptores de ingreso a nivel nacional). Tabla 1: Muestra y universo de la ENEMDU (2000 – 2007) Individuos Hogares Perceptores Observaciones Peso Observaciones Peso Observaciones Peso 62.469 60.752 24.799 82.317 83.043 77.050 77.964 76.922 12.795.200 12.894.007 8.318.721 12.986.069 13.243.984 13.289.987 13.483.988 13.682.302 12.515 14.062 6.032 18.959 19.392 18.357 18.484 18.933 2.546.320 2.976.633 2.045.562 3.016.137 3.114.962 3.182.249 3.201.943 3.405.347 21.280 26.491 11.087 36.238 36.779 34.938 36.252 35.693 4.376.516 5.652.740 3.750.553 5.845.168 6.025.070 6.177.513 6.417.181 6.463.694 Año 2000 2001 2002* 2003 2004 2005 2006 2007 * Encuesta levantada únicamente en zonas urbanas. Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor El ingreso real15 promedio de los hogares ecuatorianos se ha incrementado entre los años 2000 y 2007 de USD 323 a USD 567. Por su parte el ingreso real por perceptor se incrementó de USD 178 a USD 280, y el ingreso per cápita de USD 66 a USD 132, en el mismo periodo de análisis como se observa en el gráfico 2. 15 El ingreso real se calculó deflactando los valores corrientes con el índice de precios al consumidor del INEC, cuya base (valor de 100) se da en el mes de noviembre de 2004, por lo que los resultados se muestran en dólares de ese año (Anexo 1). 23 Gráfico 2: Evolución del ingreso en el Ecuador (USD de 2004) $ 700 $ 600 $ 500 $ 400 $ 323 $ 421 $ 449 $ 620 $ 558 $ 521 $ 567 $ 300 $ 200 $ 100 $2000 2001 2002 2003 Ingreso medio por perceptor Ingreso medio per-cápita $ 178 $ 66 $ 208 $ 91 $ 218 $ 98 $ 281 $ 250 $ 258 $ 280 $ 128 $ 116 $ 123 $ 132 2004 2005 2006 2007 Ingreso medio por hogar 2008 Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor El número de personas al igual que el número de perceptores de ingreso por hogar no muestran variaciones significativas, así por ejemplo para el año 2007 la desviación estándar del número de personas por hogar es de 2, y del número de perceptores por hogar de 1,2. En el gráfico 3 se observa un ligero descenso del número promedio de personas por hogar pasando de 5,2 a 4,6, mientras que la media de perceptores por hogar se incrementó de 1,8 a 2,2, entre 2000 y 2007; sin embargo, se с debe considerar que en el año 1995 el número de personas por hogar fue de 4,5 y el de perceptores de 2,016. Dado que el cálculo del ingreso por hogar y per cápita parte del ingreso por perceptor, el hecho de que la variación del tamaño del hogar y del número de perceptores no haya variado significativamente, permite su comparación directa sin que las variaciones puedan ser imputadas a cambios en estas dos últimas variables. 16 Según la Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo de diciembre de 1995. 24 Gráfico 3: Número de personas y perceptores de ingreso por hogar 10,0 9,0 8,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 1,8 2,2 2,2 2,2 2,3 2,3 2,2 5,2 5,1 5,0 4,9 4,9 4,9 4,6 Perceptores de ingreso por hogar Número de personas por hogar Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor Al comparar el ingreso por perceptor, diferenciando por el sexo de la persona se observa que el ingreso real de hombres y mujeres se incrementó en el periodo de estudio, como se observa en el gráfico 4. El ingreso personal en USD de 2004 de un hombre promedio (a nivel nacional) pasó de USD 196 a USD 336, mientras que el de las mujeres de USD 140 a USD 210. Así el ingreso de los hombres se ha incrementado en el 71,31% mientras el de las mujeres en G 49,56%, entre 2000 y 2007, incrementado el la brecha de ingreso, como se verá más adelante. Gráfico 4: Evolución del ingreso por perceptor hombre-mujer (USD de 2004) $ 400 $ 350 $ 300 $ 250 $ 200 $ 150 $ 100 $ 50 $2000 2001 2002 2003 Ingreso medio por perceptor Ingreso medio por perceptor mujer 2004 2005 2006 2007 2008 Ingreso medio por perceptor hombre $ 196 $ 178 $ 140 $ 154 $ 248 $ 208 $ 255 $ 218 $ 167 $ 235 $ 316 $ 281 $ 291 $ 250 $ 194 $ 301 $ 280 $ 258 $ 202 $ 210 $ 336 Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor Por su parte, el ingreso real por perceptor diferenciando por zona de residencia (urbano-rural) se ha incrementado en el área urbana de USD 205 a USD 342, mostrando una tasa de crecimiento del 66,66% entre 2000 y 2007, mientras en la zona rural pasó de 25 USD 118 a USD 147, lo que significa un incremento del 24,66% en el mismo periodo, aumentando la desigualdad de ingreso entre lo urbano y lo rural a partir del año 2000. Gráfico 5: Evolución del ingreso por perceptor urbano-rural (USD de 2004) $ 400 $ 350 $ 300 $ 250 $ 200 $ 150 $ 100 $ 50 $2000 2001 2002 2003 Ingreso medio por perceptor Ingreso medio por perceptor rural 2004 2005 2006 2007 2008 Ingreso medio por perceptor urbano $ 118 $ 129 $ 119 $ 205 $ 178 $ 156 $ 134 $ 144 $ 147 $ 247 $ 208 $ 294 $ 264 $ 218 $ 337 $ 303 $ 281 $ 250 $ 258 $ 311 $ 280 $ 342 Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor Comparando el ingreso real por perceptor en cada quintil (gráfico 6) se observa que la distancia en los ingresos entre cada segmento de la población tiene una tendencia creciente. Gráfico 6: Ingreso por perceptor por quintil (USD de 2004) $ 1.000 $ 923 $ 857 $ 800 $ 747 $ 678 $ 665 $ 751 $ 600 $ 533 $ 400 $ 281 $ 200 $- $ 178 $ 27 $ 208 $ 218 $ 250 $ 258 $ 280 $ 19 $ 21 $ 26 $ 25 $ 27 $ 31 2000 2001 2002 2003 Ingreso medio por perceptor Ingreso medio por perceptor Q2 Ingreso medio por perceptor Q4 2004 2005 2006 2007 2008 Ingreso medio por perceptor Q1 Ingreso medio por perceptor Q3 Ingreso medio por perceptor Q5 Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor El ingreso, en dólares de 2004, del quintil más rico de la población aumentó de USD 533 a USD 857 (variación del 60,86%) entre 2000 y 2007, mientras el ingreso real de una persona del quintil de menores recursos pasó de USD 27 a USD 31 (variación del 16%). Por su parte los quintiles dos y tres tuvieron una variación del 49,37% y del 52,57%, mientras el cuarto quintil se incrementó en el 60,07%. Así, únicamente los quintiles cuatro y cinco (mayores ingresos) crecieron a una tasa superior a la nacional 26 (57,90%), incrementado la desigualdad entre “ricos” y “pobres” en el periodo de estudio. Agregando el ingreso del hogar mediante la suma del ingreso de todos los perceptores de ingreso dentro de una unidad familiar y dividiendo para el número de personas que componen dicho hogar, se obtiene el ingreso per cápita. Comparando la variación por quintil entre 2000 y 2007 (gráfico 7), se observa que el ingreso real per cápita en el 20% más rico de la población se incrementó de USD 199 a USD 402, mientras que el ingreso del 20% más pobre pasó de USD 10 a USD 19, y el promedio nacional de USD 66 a USD 132. Gráfico 7: Ingreso per cápita por quintil (USD de 2004) $ 450 $ 400 $ 350 $ 300 $ 250 $ 200 $ 150 $ 100 $ 50 $$ 66 $ 10 $9 $ 13 $ 16 $ 16 $ 20 $ 19 $ 91 $ 98 $ 199 $ 128 $ 123 $ 132 $ 295 $ 298 $ 416 $ 350 $ 356 $ 402 $ 116 2000 2001 2002 2003 2004 Ingreso medio per-cápita 縰т Ingreso medio per-cápita Q2 Ingreso medio per-cápita Q4 2005 2006 2007 2008 Ingreso medio per-cápita Q1 Ingreso medio per-cápita Q3 Ingreso medio per-cápita Q5 Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor La tabla 2, muestra que el ingreso real medio per cápita del 20% más pobre del Ecuador creció, entre los años 2000 y 2007, en el 96,4%, mientras el 20% más rico lo hizo en el 101,5%. Los quintiles dos y tres crecieron en el 95,0% y 92,4%, respectivamente, cerrando la brecha con el quintil de menores ingresos. El cuarto quintil muestra una tasa de variación (2000 – 2007) del 106%, disminuyendo su brecha con el quintil de mayor riqueza. De esta manera se observa que los quintiles cuatro y cinco han crecido por encima del promedio nacional, mientras el 60% de la población lo ha hecho por debajo. Es así que las brechas entre los tres quintiles más “pobres” se han cerrado, al igual que entre los dos más “ricos”17, pero la brecha entre los más “ricos” y los más “pobres” se ha incrementado. 17 La brecha, medida como relación (método 1), del quintil dos con respecto al quintil uno pasó de 2,40 a 2,38, entre 2000 y 2007; mientras las brechas entre los quintiles tres y uno, y cinco y cuatro disminuyó de 3,95 a 3,87 y de 3,29 a 3,22, respectivamente, para el mismo periodo. 27 Tabla 2: Tasa de variación anual del ingreso por quintil Variable 2000-2001 2003-2004 2004-2005 2005-2006 Ingreso medio per-cápita 39,2% 30,7% -9,3% 5,9% Ingreso medio per-cápita Q1 -9,1% 20,4% 0,3% 28,2% Ingreso medio per-cápita Q2 19,1% 14,9% 3,8% 15,1% Ingreso medio per-cápita Q3 23,0% 15,2% 3,9% 11,6% Ingreso medio per-cápita Q4 31,1% 16,9% 2,4% 10,2% Ingreso medio per-cápita Q5 48,1% 39,9% -16,0% 1,7% 2006-2007 7,8% -6,4% 0,8% 0,2% 2,0% 12,9% 2000-2007 101,9% 96,4% 95,0% 92,4% 106,0% 101,5% Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor En el gráfico 8 se muestra la relación entre la tasa de variación anual del ingreso per cápita medio (como variable independiente), y la del ingreso per cápita en el quintil uno (línea azul) y cinco (línea roja). Se observa que la variación del ingreso real del quintil más rico se explica en un 98% por la variación del ingreso promedio a nivel nacional, mientras que el crecimiento del ingreso de las personas de menor ingreso no guarda relación con la variación del ingreso nacional. Es por esto, que la variación del ingreso debe ser analizada, por lo menos en cada quintil, a fin de evidenciar si el “crecimiento” permite mejorar la calidad de vida de todas las personas o lo hace únicamente de los que más tienen, manteniendo las desigualdades e inequidades económicas y sociales. Gráfico 8: Crecimiento del ingreso medio y por quintil 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% -20% -10% -10% -20% TVA_Q1 = f(TVA_medio) TVA_Q5 = f(TVA_medio) 0% 10% 20% 30% 40% 50% y = -0,0732x + 0,0777 R² = 0,0075 ͂ y = 1,3371x - 0,0253 R² = 0,9845 Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor La brecha de ingreso por los tres métodos indicados: relación (tabla 3), variación (tabla 4) y desigualdad relativa (tabla 5), muestran que la desigualdad de ingreso por perceptor se ha incrementado entre 2000 y 2007, en las mediciones entre hombre y mujer, zona urbana y rural, y entre el 20% más rico y el 20% más pobre. En su medida más intuitiva (método 1) se tiene que la relación del ingreso de los hombres frente al de las mujeres pasó de 1,40 a 1,60 veces, entre el área urbana y rural de 1,74 a 2,33, y entre el quintil más rico y el más pobre de 19,71 a 27,33 veces. 28 Tabla 3: Brecha de ingreso real (2000 – 2007) método 1 Variable (USD de 2004) Brecha por perceptor hombre-mujer Brecha por perceptor urbano-rural Brecha por perceptor Q5-Q1 Brecha por hogar jefe.hombre-jefa.mujer Brecha por hogar urbano-rural Brecha por hogar Q5-Q1 Brecha per-cápita hombre-mujer Brecha per-cápita urbano-rural Brecha per-cápita Q5-Q1 2000 1,40 1,74 19,71 1,33 1,92 19,67 1,16 2,06 20,74 2001 1,61 1,93 36,62 1,35 1,96 42,45 1,07 2,17 33,80 2003 1,52 2,21 31,43 1,40 2,23 23,16 1,15 2,42 22,84 2004 1,35 2,16 35,78 1,55 2,21 28,56 1,25 2,40 26,53 2005 1,50 2,26 30,12 1,26 2,32 22,51 1,01 2,49 22,21 2006 1,49 2,16 27,77 1,25 2,20 19,43 0,99 2,39 17,63 2007 1,60 2,33 27,33 1,38 2,32 20,84 1,11 2,56 21,27 Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor Tabla 4: Brecha de ingreso real (2000 – 2007) método 2 Variable (USD de 2004) Brecha por perceptor hombre-mujer Brecha por perceptor urbano-rural Brecha por perceptor Q5-Q1 Brecha por hogar jefe.hombre-jefa.mujer Brecha por hogar urbano-rural Brecha por hogar Q5-Q1 Brecha per-cápita hombre-mujer Brecha per-cápita urbano-rural Brecha per-cápita Q5-Q1 2000 40% 74% 1871% 33% 92% 1867% 16% 106% 1974% 2001 61% 93% 3562% 35% 96% 4145% 7% 117% 3280% 2003 52% 121% 3043% 40% 123% 2216% 15% 142% 2184% 2004 35% 116% 3478% 55% 121% 2756% 25% 140% 2553% 2005 50% 126% 2912% 26% 132% 2151% 1% 149% 2121% 2006 49% 116% 2677% 25% 120% 1843% -1% 139% 1663% 2007 60% 133% 2633% 38% 132% 1984% 11% 156% 2027% Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor Tabla 5: Brecha de ingreso real (2000 – 2007) método 3 Variable (USD de 2004) Brecha por perceptor hombre-mujer Brecha por perceptor urbano-rural Brecha por perceptor Q5-Q1 Brecha por hogar jefe.hombre-jefa.mujer Brecha por hogar urbano-rural Brecha por hogar Q5-Q1 Brecha per-cápita hombre-mujer Brecha per-cápita urbano-rural Brecha per-cápita Q5-Q1 2000 0,33 0,55 2,98 0,29 0,65 2,98 0,15 0,72 3,03 2001 0,48 0,66 3,60 0,30 0,67 3,75 0,06 0,77 3,52 ͂ 2003 0,42 0,79 3,45 0,34 0,80 3,14 0,14 0,88 3,13 2004 0,30 0,77 3,58 0,44 0,79 3,35 0,22 0,88 3,28 2005 0,41 0,82 3,41 0,23 0,84 3,11 0,01 0,91 3,10 2006 0,40 0,77 3,32 0,22 0,79 2,97 -0,01 0,87 2,87 2007 0,47 0,85 3,31 0,33 0,84 3,04 0,10 0,94 3,06 Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor En el gráfico 9 se observa que la brecha del ingreso real per cápita del 20% más rico frente al 20% más pobre en 2007 es del 21,27, es decir que una persona en el quinto quintil posee, en promedio, un ingreso 21,27 veces mayor al que presenta una persona en el quintil más pobre de la población, lo que representa una variación de 0,53 puntos con respecto a la brecha en el año 2000, mientras que la brecha per cápita entre el área urbana y la rural aumentó de 2,06 a 2,56 veces, y la relación diferenciando por el sexo del jefe de hogar (hombre – mujer) pasó de 1,16 a 1,11 veces. 29 Gráfico 9: Brecha de ingreso per cápita método 1 40,00 35,00 30,00 25,00 22,84 26,53 20,74 22,21 17,63 21,27 33,80 20,00 15,00 10,00 2,06 2,17 1,07 5,00 0,00 2,42 1,15 2,40 1,25 2,49 1,01 2,39 0,99 2,56 1,11 1,16 2000 2001 2002 2003 Brecha per-cápita hombre-mujer Brecha per-cápita Q5-Q1 2004 2005 2006 2007 2008 Brecha per-cápita urbano-rural Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor La brecha de ingreso per cápita urbano-rural se ha incrementado, a una tasa de variación (TVA) anual del 3,26%, en promedio del periodo de análisis. Por su parte la brecha hombre – mujer presenta una TVA promedio, entre 2000 y 2007, de -0,08%. Finalmente, la brecha de mayor crecimiento es la que se genera entre el quintil 5 (20% más rico) y el quintil 1 (20% más rico) que se ha incrementado, en promedio, durante los últimos siete años a una tasa de variación anual del 4,35%. ጰы En el gráfico 10, se observa que la brecha urbano – rural mantiene una TVA relativamente constante, mientras que en el caso de la brecha hombre – mujer muestra TVA positivas en los años 2002, 2003, 2004 y 2007, siendo esta última la mayor al alcanzar un crecimiento del 12% (mayor desigualdad). En cuanto a la desigualdad entre los más ricos y los más pobres, medida por la brecha de ingreso, se tiene que esta se incrementó en los años 2001, 2004 y 2007, debido a mayores TVA del ingreso per cápita en el quintil de mayor riqueza en relación al quintil 1 (ver tabla 2). 30 Gráfico 10: TVA brecha de ingreso per cápita – método 1 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 -0,10 -0,20 -0,30 2001 2002* 2003* 2004 2005 2006 2007 TVA Brecha per-cápita urbano-rural TVA Brecha per-cápita hombre-mujer TVA Brecha per-cápita Q5-Q1 0,05 -0,08 -0,16 0,06 0,04 0,16 0,09 -0,01 0,03 -0,16 -0,20 -0,21 -0,02 -0,04 0,21 0,12 0,07 0,63 * Tasa anualizada del periodo 2001 a 2003. Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor Al comparar el valor de la brecha de ingreso entre la población de mayor y menor ingreso, se observa que la desigualdad entendida como la diferencia de ingreso entre el 20% más rico y el 20% más pobre, apenas se ha incrementado entre el año 2000 y 2007. Por su lado, la desigualdad medida en toda la distribución del ingreso (índices de Gini, Theil y de varianza de logaritmos), que se observa en el gráfico 11, presenta ͂ una pequeña reducción (estadísticamente no significativa) en la desigualdad del ingreso per cápita entre los mismos años. Gráfico 11: Desigualdad de ingreso (2000 – 2007) 1,200 1,113 1,080 1,000 0,800 0,693 0,600 0,400 0,200 0,000 0,565 0,594 0,560 0,609 0,639 0,555 0,529 0,557 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Gini Theil Varlogs Fuente: INEC – SIEH – ENEMDU (Rondas de diciembre: 2000 a 2007). Elaborado por: Autor Como se mencionó la brecha entre los quintiles uno, dos y tres, y entre los quintiles cuatro y cinco se han reducido, respectivamente, pero la brecha en el ingreso real de los más “pobres” y los más “ricos” se ha incrementado. Si bien la variación en la desigualdad del ingreso entre 2000 y 2007 no es significativa, se observa una 31 desigualdad importante entre “ricos” y “pobres”, y entre el sector urbano y el área rural, que no ha sido afectada por el crecimiento de la economía ni el del ingreso medio de los hogares, y la desigualdad en el ingreso percibido por hombres y mujeres (debida a inequidades del mercado laboral) se ha incrementado. Además, al comparar con los índices del año 1995 (Gini de ingreso de 0,494 y brecha en relación Q5-Q1 de 12,61)18, se ve que la desigualdad del ingreso se ha incrementado en los últimos 12 años. Desigualdad de ingreso, inequidades y restricción del crédito El aumento de la brecha de ingreso entre los más ricos y los más pobres en el Ecuador, así como una década perdida en la reducción de la pobreza y el incremento de los índices de desigualdad en los últimos 12 años, genera la duda sobre lo “justo” que puede ser esta diferencia de ingresos, más aún al ver su relación con otras variables socio-económicas. En el gráfico 12 se observa la diferencia entre el ingreso promedio per cápita del cuantil más pobre y el más rico de la población, donde el 1% más pobre presenta un ingreso per cápita mensual de USD 10,75 frente a USD 1.605,06 del 1% más rico. Gráfico 12: Ingreso promedio per cápita por percentil $ 1.800 $ 1.600 $ 1.400 $ 1.200 $ 1.000 $ 800 $ 600 $ 400 $ 200 $0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 Q Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor El análisis del ingreso por percentiles permite observar que el 77% de la población ecuatoriana tiene un ingreso per cápita inferior a USD 200. Esta realidad, que por algunos puede ser considerada una “justa” diferencia, se relaciona directamente con otras variables. Así por ejemplo al observar las características de la vivienda por quintil de ingreso (gráfico 13), se observa una relación directa entre ingreso y “mejor” vivienda. 18 Según la Encuesta de Empleo, Desempleo y Subempleo de diciembre de 1995. 32 Gráfico 13: Características de la vivienda por quintil Tipo de acceso 100% 24% 14% 9% 5% 21% 39% 47% 52% 54% 75% 29% 40% 52% Techo 100% 29% 26% 17% 15% 7% 25% 46% 48% 45% 68% 30% 37% 45% 40% 80% 60% 40% 20% 18% 80% 60% 40% 20% 23% 0% Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 0% Carretera, calle pavimentada o adoquina sendero Otro lastrado / calle de tierra Empedrado Río / mar Q1 Bueno Q2 Q3 Regular Q4 Q5 Malo Paredes 100% 26% 18% 12% 9% 3% 25% 40% 48% 50% 50% 72% 32% 40% 52% Piso 100% 22% 17% 12% 8% 4% 26% 45% 43% 80% 60% 40% 20% 0% Q1 Bueno Q2 Q3 Regular 24% 80% 60% 40% 20% 0% 24% 33% 43% 50% 54% 70% 49% Q4 Q5 Malo Q1 Bueno Q2 Q3 Regular Q4 Q5 Malo Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor Igual situación se observa en el acceso a servicios básicos por quintil (gráfico 14). En el acceso a agua potable se observa que la tasa de acceso a nivel nacional es del у 0,65, mientras que para el quintil más pobre es de apenas 0,36; es decir apenas el 36% de las personas en el quintil de menores ingresos tiene acceso a agua potable, mientras que en el quintil de mayor ingreso el 91% de las personas acceden a este servicio. Esta situación se repite en el acceso a alcantarillado y recolección de basura, donde apenas el 16% y 40% de las personas que se encuentran en el 20% con menores ingresos tienen alcantarillado y servicio de recolección de basura, respectivamente; estos indicadores se incrementan hasta el 82% y 94%, respectivamente, en el quintil de mayores ingresos. 33 Gráfico 14: Acceso a servicios básicos por quintil Agua potable 1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 Total Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 0,36 0,65 0,52 0,66 0,78 0,91 Alcantarillado 1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 Total Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 0,16 0,46 0,29 0,43 0,60 0,82 Recolección de basura 1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 Total Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 0,40 0,71 0,61 0,74 0,84 0,94 Electricidad 1,00 0,98 0,96 0,94 0,92 0,90 0,88 0,86 0,84 0,82 0,80 0,78 0,98 0,95 0,94 0,99 1,00 0,86 Total Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Teléfono 1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 Total Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 0,06 0,14 0,34 0,28 0,48 0,76 Internet 1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 Total Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 0,02 0,00 0,00 0,00 0,01 0,10 Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor De la misma manera se observa la relación positiva entre ingresos y acceso a servicios en el caso de la electricidad, teléfono e internet. Esta realidad muestra que la diferencia de ingresos se asocia, también, con falta de acceso a servicios básicos y por lo tanto con inequidad de oportunidades. Al observar el número de horas de trabajo semanal y la escolaridad (en años) del jefe de hogar (gráfico 15), se observa que la escolaridad promedio del jefe de un hogar en el 20% de menores ingresos es de 5 años, frente a un promedio de 12,3 años para un jefe de hogar en el 20% de mayores ingresos. Así mismo, se observa una diferencia promedio de 7,7 horas de trabajo a la semana entre un jefe de hogar del primer quintil (39,2 horas a la semana) y uno del quinto quintil (46,9 horas a la semana). Estas inequidades en el acceso a servicios básicos y a oportunidades, y su relación con la desigualdad de ingresos, muestran lo injusto e inequitativo del sistema socio económico en el Ecuador, y justifican la búsqueda de mecanismos para reducir las brechas tanto en el acceso a servicios y oportunidades como en el ingreso, siendo este último un mecanismo y no un fin del bienestar, como se discutió en el capítulo anterior. 34 Gráfico 15: Horas de trabajo y escolaridad del jefe de hogar Horas de trabajo semanal promedio del jefe de hogar 48,0 46,0 43,9 45,5 45,8 46,9 Escolaridad promedio del jefe de hogar (años) 14,0 12,0 10,0 7,7 8,4 7,0 5,8 5,0 12,3 44,0 42,0 40,0 38,0 36,0 34,0 Total Q1 39,2 42,3 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 Q2 Q3 Q4 Q5 Total Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor El tipo de empleo también muestra relación con el nivel de ingreso. Así, en el primer quintil el 67% de los jefes de hogar realizan actividades por cuenta propia (informal), mientras que en el quintil de mayores ingresos este porcentaje es de apenas el 24%. Es así, que además de menores ingresos y oportunidades las personas de menores recursos tienen mayor inestabilidad en la fuente de ingreso, aumentando su situación de vulnerabilidad y su capacidad de elegir el nivel de vida que desean tener. Gráfico 16: Tipo de empleo del jefe de hogar 100% 80% 60% 40% 20% 13% 8% 25% 12% 1% 16% 12% 2% 25% 14% 5% 28% 12% 11% 28% 14% 20% 25% у 46% 67% 55% 44% 39% 24% 18% 9% 0% Total 5% 6% 7% 10% Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Pa tron Emplea do privado Otro no remunera do / desempleado Cuenta propia Emplea do público Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor En cuanto al acceso a crédito, se observa una fuerte restricción a nivel nacional, donde apenas tres de cada diez hogares tienen acceso a compras a crédito, y en igual proporción acceden a préstamos en dinero (no productivos). Esta restricción se hace más severa en los hogares de menores ingresos (dos de cada diez) y se reduce para los hogares de mayores ingresos (cuatro de cada diez), como se observa en el gráfico 17. 35 Gráfico 17: Acceso a compras a crédito y préstamos de los hogares 39,8% 40,0% 35,0% 30,0% 25,0% 20,0% 15,0% 10,0% 5,0% 0,0% Total Q1 Q2 32,8% 28,2% 23,8% 22,0% 29,3% 25,6% 35,9% 29,8% 36,9% 31,0% 31,1% Q3 Préstamo Q4 Q5 Compras a crédito Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor El autoempleo mediante el funcionamiento de un negocio propio, es una alternativa para obtener los medios de vida necesarios. Casi 5 de cada 10 hogares ecuatorianos señalan tener un negocio propio (gráfico 18) con 10,7 años de funcionamiento, en promedio. 뀀 Gráfico 18: Negocio de los hogares % de hogares con negocio propio 60,0% 50,0% 40,0% 31,4% 47,4% 41,3% 48,3% 56,0% 52,7% Tiempo promedio del negocio (años) 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 11,6 10,7 10,0 10,0 10,8 10,5 30,0% 20,0% 10,0% 0,0% Total Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Total Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor Sin embargo, en el quintil de menores ingresos se tiene que solo el 31,4% de los hogares tienen un negocio, frente al 56,0% en los hogares de mayores ingresos. En cuanto al acceso a crédito de los negocios (crédito productivo) tan solo el 16,7% de negocios de los hogares acceden a financiamiento (gráfico 19). Menos de uno de cada 10 negocios de hogares en el quintil de menores ingresos acceden a crédito, mientras que 2 de cada 10 negocios lo hacen en el quinto quintil. El número de créditos promedio al que accede un negocio es de 1,7 por año. 36 Gráfico 19: Acceso a crédito de los negocios % de negocios con crédito 19,9% Número de créditos por año por negocio 18,4% 20,0% 18,0% 16,0% 14,0% 12,0% 10,0% 8,0% 6,0% 4,0% 2,0% 0,0% Total Q1 Q2 Q3 9,0% 12,5% 16,7% 16,7% Q5 Q4 Q3 Q2 Q1 Total 1,3 1,4 1,6 1,9 1,7 1,7 Q4 Q5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor El destino del crédito a negocios (tabla 6) se concentra mayoritariamente (46,9%) en la compra de mercadería (color verde), seguido de la compra de materias primas (color naranja) con el 16,6%. Es decir el 63,5% se destina a capital de trabajo. El destino cambia ligeramente entre quintiles de ingreso, ya que los quintiles uno y dos destinan como tercera prioridad (en color morado) a la compra de maquinaria y herramientas, mientras que en los tres quintiles de mayor ingreso se destina a la compra de vehículos y para gastos de reparación y mantenimiento. Tabla 6: Destino de crédito a negocios Variable Compra de mercadería Compra de materias primas Pagar deudas del negocio Vehículo para el negocio Compra de maquinaria Compra de herramientas Reparación y mantenimiento Compra de muebles y enseres Compra de terrenos/local/oficina Otro TOTAL Total 46,9% 16,6% 8,0% 9,1% 4,7% 2,3% 8,5% 1,4% 1,3% 1,3% 100,0% Q1 52,0% 29,1% 1,0% у 퓐 2,1% 7,7% 5,6% 2,5% 0,0% 0,0% 0,0% 100,0% Q2 59,7% 19,7% 6,9% 4,1% 1,6% 5,0% 2,4% 0,7% 0,0% 0,0% 100,0% Q3 40,1% 20,3% 6,4% 10,8% 8,2% 1,5% 10,6% 0,8% 1,5% 0,0% 100,0% Q4 48,9% 17,9% 5,8% 7,0% 4,2% 1,9% 10,1% 2,3% 1,9% 0,0% 100,0% Q5 44,4% 10,9% 11,9% 12,2% 3,7% 1,7% 9,0% 1,5% 2,8% 2,0% 100,0% Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor La principal fuente de financiamiento depende del nivel de ingreso (tabla 7). En el caso de los tres quintiles de menores ingresos el crédito se obtiene principalmente de familiares o amigos, seguido de prestamistas, cooperativas, bancos privados y organizaciones no gubernamentales (ONG); mientras que el los quintiles de mayores ingresos se lo hace en primer lugar de bancos privados, seguido de cooperativas, familiares o amigos y prestamistas. Tabla 7: Fuente de crédito a negocios Variable Instituciones financieras públicas Bancos privados Cooperativas y/o asociaciones Organizaciones no gubernamentales Prestamistas Familiares o amigos Otro TOTAL Total 4,7% 32,3% 21,1% 3,2% 14,3% 24,2% 0,3% 100,0% Q1 1,7% 11,3% 11,2% 3,9% 11,7% 60,3% 0,0% 100,0% Q2 1,5% 21,4% 22,5% 7,6% 15,9% 31,1% 0,0% 100,0% Q3 2,2% 24,5% 22,3% 2,7% 22,2% 26,0% 0,0% 100,0% Q4 4,5% 32,6% 22,1% 2,5% 14,8% 23,5% 0,2% 100,0% Q5 7,6% 42,6% 20,7% 2,6% 9,6% 16,2% 0,8% 100,0% Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor 37 De esta manera, se observa como la desigualdad de ingresos se relaciona con otro tipo de inequidades y restricciones, que aumentan la vulnerabilidad de la población de menores ingresos y limitan sus capacidades y oportunidades para mejorar su condición de vida o elegir el tipo de vida que desean tener. Esta realidad muestra el resultado de un modelo socio-económico “injusto” donde todas las condiciones están dadas para que los ricos sean cada vez más ricos y los pobres sigan siendo pobres. Por esto, en el siguiente capítulo se analiza el efecto del acceso a crédito en la desigualdad del ingreso, y se muestra que aún en el caso de acceso equitativo a crédito este no basta para disminuir la desigualdad y la inequidad en el Ecuador. Q 38 Efecto del acceso a crédito en la desigualdad de ingreso Regresiones cuantilicas: especificación empírica Konker y Bassett (1978), presentan las regresiones cuantilicas como un método alternativo al de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), que permite obtener resultados insesgados, aún en el caso de que los errores no presenten una distribución normal. La limitación de esta metodología se da en el cálculo del error estándar y por ende en la determinación de su significancia. Las regresiones cuantilicas siguen un proceso de optimización que busca el mínimo valor de la suma de los residuos, cuyo resultado es el valor de la mediana. Esto contrasta con el método de MCO, que busca el valor mínimo de la suma de residuos al cuadrado, es decir la media. Al calcular el valor de la mediana se tiene el mismo número de observaciones con mayor y menor valor, respectivamente. Konker y Hallock (2001) introducen el tema mediante la presentación cuantilica de las “curvas de Engel”, que analizan la relación entre el gasto en alimentos y el ingreso total de los hogares. Mediante una muestra de 235 hogares europeos de “clase trabajadora” se observa que la función lineal de estas variables difiere significativamente en los distintos quintiles de ingreso, y que la estimación por MCO (media) no es igual a la línea que se observa en la mediana, dando una mala estimación para los hogares en los menores quintiles de ingreso. Siguiendo a Smith (2006), el problema de optimización se puede presentar de la siguiente manera: min | − | ъ En donde: , es el valor de la variable para la observación ; y, , es el valor estimado. 1 Esta expresión puede ser generalizada para el cuantil (0 < < 1), mediante la minimización de la suma de los valores absolutos ponderados de los residuos. min : Al definir un cuantil inferior al de la mediana ( = 0,5) el mayor peso se dará a los residuos por debajo de ese cuantil llevando el resultado de la optimización a un valor debajo de la mediana. Para definir los cuantiles condicionales se sigue el mismo procedimiento que en un modelo de mínimos cuadrados ordinarios, es decir se reemplaza el escalar por una , . Asumiendo una función lineal, la predicción de cuantiles función paramétrica condicionada se expresa, en forma general, de la siguiente manera: min 1 : | − |+ : 1− | − | 2 | | − − | |+ La misma que puede ser simplificada a la siguiente expresión: 1 : 1− | − | 3 4 Donde ∙ es conocida como la check function. La equivalencia entre (3) y (4) se | − | = observa al considerar que: −1 − <0 − . Nótese que 39 cuando el residuo es positivo el resultado de la función es − mientras que si el residuo es negativo, el resultado será −1 |= 1− | − |. 1 | − La ecuación (3) puede ser reescrita de la siguiente manera: min 1 −1 2+1 2 − − − = | − = − |, − 5 6 Optimizando esta función se observa que la condición de primer orden (C.P.O.) es: 1 , , −1 2+1 2 = −1 2+1 2 − − =0 6 Buchisnky (1998) señala que (6) corresponde a una función de momento, dado que bajo ciertas condiciones , , = 0. De esta manera, se valida el uso del método generalizado de momentos (GMM), para la resolución consistente e insesgada del modelo19. Koenker y Bassett (1978), presentan una demostración formal que valida las propiedades de las regresiones cuantilicas para la estimación lineal, mientras que Buchisnky (1998) desarrolla el cálculo de los estimadores, por el método señalado20, estableciendo consistencia y normalidad asintótica, y plantea su interpretación en forma similar a la estimación por mínimos cuadrados ordinarios, especificando el cuantil en el que fue calculado, y siendo cuidadoso de no asumir que una persona se mantendrá en el mismo cuantil si cambia el valor de las variables independientes. Deaton (2000) señala que es más complicado encontrar buenos estimadores de la mediana que de la media, por lo que plantea el uso de bootstrap para analizar la 㿠ф variabilidad de la muestra mediante re-muestreos, el número de iteraciones que se realiza depende del tipo de análisis, así en el caso de cuantiles se recomiendo la mayor cantidad de repeticiones posibles, a fin de establecer el intervalo de confianza de cada estimador. Para mayor detalle en el uso de bootstrap en regresiones cuantilicas se puede revisar Fridborn (2006). Finalmente, Buchinsky (1998) señala que la estimación en (5) no genera estimadores eficientes, y que se debe añadir la función de densidad, como sigue: min 1 0| −1 2+1 2 − − 7 Esta estimación requiere el uso de una función de densidad conocida, como es el caso de una función tipo Kernel. Para revisar algunas aplicaciones de regresiones cuantilicas en medicina, diferencias de la esperanza de vida, valoración de riesgo financiero, análisis de salario e ingreso, medio ambiente y como test de heterocedasticidad, así como varios métodos de estimación paramétricos y no paramétricos, se puede ver Yu, Lu y Stander (2003). En el caso particular del acceso a crédito, como variable independiente, se debe resolver su endogeneidad, a fin de poder interpretar el estimador como relación de causalidad. Abadie, Angrist e Imbens (2002) y, Chernozhukov y Hansen (2005) proponen y fundamentan el cálculo del efecto de tratamiento cuantilico (QTE) mediante el uso de variables instrumentales (IVQR), en forma análogo al efecto local de 19 Otro método para la resolución de regresiones cuantilicas es mediante el uso de programación lineal (Buchinsky, 1998). 20 Verbeek (2000), presenta en forma detallada el cálculo de estimadores utilizando el método de GMM. 40 tratamiento (LATE) al desarrollar mínimos cuadrados ordinarios en dos etapas (2SLS). Fridborn (2006) hace una revisión de literatura en la que se señala que en el uso de variables instrumentales en regresiones cuantilicas, se sugiere realizar la primera etapa mediante el uso de MCO, pero usando bootstrap en las dos etapas, ya que se esperaría sesgo en el cálculo del error estándar por el uso de la regresión cuantilica. Algunas aplicaciones de variables instrumentales con regresiones cuantilicas, así como la formalización del procedimiento se puede ver en Abadie, Angrist e Imbens (2002), Chernozhukov y Hansen (2004, 2005) y Fridborn (2006). Para construir la especificación empírica, del modelo de regresión cuantilica, a ser utilizado en el estudio, se inicia definiendo | = . Esta función puede expresarse como (7), donde se asume que el término de error | es igual a cero (quantile restriction). De esta manera, es la brecha de ingreso mensual per cápita del hogar, calculada con respecto a la mediana del ingreso nacional21. Por su parte el vector estará compuesto por tres subconjuntos de variables, donde: , incluye variables de “circunstancias” del jefe de hogar (sexo, edad, etnia, estado civil, composición del hogar, región, hogar rural, región y parroquia); y , contiene variables de “esfuerzos” (escolaridad/capacitación y horas de trabajo), en forma similar a lo planteado por Burguignon, Ferreira y Menéndez (2003) para explicar el ingreso. Finalmente, , es un subconjunto unitario que contiene una variable dicotómica ( ) que toma el valor de 1 cuando el hogar tiene acceso a crédito productivo (para negocio propio) y de 0 en el caso contrario. La especificación empírica a ser utilizada se presenta a continuación: | = + ∗ + ∗ 퓐у + ∗ + 2 ∗ + ∗ + 0005 ∗ + 0611 ∗ + 65 ∗ + ∗ +ℎ ∗ + ∗ + ∗ + ∗ + _ ∗ + ∗ + ∗ + ∗ + ∗ + ∗ 8 Donde: , es una variable dicotómica que toma el valor de 1 cuando el hogar ha tenido crédito formal para su negocio en los últimos 12 meses y de 0 en el caso contrario; , es una variable dicotómica que toma el valor de 1 cuando la jefa de hogar es mujer y de 0 cuando el jefe de hogar es hombre; y 2, es la edad y la edad al cuadrado del jefe/a de hogar; , es una variable dicotómica que toma el valor de 1 cuando el hogar se encuentra en zona rural y de 0 cuando es urbano; 0005, es el número de miembros del hogar entre 0 y 5 años de edad; 0611, es el número de miembros del hogar entre 6 y 11 años de edad; 65 , es el número de miembros del hogar con 65 o más años de edad; , es el número de años de escolaridad del jefe/a de hogar; ℎ , es el número de horas que el/la jefe/a de hogar trabaja semanalmente; , es una variable dicotómica que toma el valor de 1 cuando el/la jefe/a de hogar se auto identifica como negro/a o mulato/a, y de 0 si se auto identifica con otra etnia; 21 Para el modelo de regresión cuantilica, el cálculo se hace con la mediana, en lugar de con la media, a fin de mantener coherencia con el tipo de análisis de esta metodología. 41 í , es una variable dicotómica que toma el valor de 1 cuando el/la jefe/a de hogar se auto identifica como indígena, y de 0 si se auto identifica con otra etnia; , es una variable dicotómica que toma el valor de 1 cuando el/la jefe/a de hogar se auto identifica como mestizo/a, y de 0 si se auto identifica con otra etnia; _ , es una variable dicotómica que toma el valor de 1 cuando el/la jefe/a de hogar está casado/a o en unión libre, y de 0 cuando es soletro/a, viudo/a o divorciado/a; y ; toman el valor de 1 cuando el hogar se encuentra en esa región, y de 0 si pertenece a otra región; , y toman el valor de 1 cuando el hogar se encuentra en esa ciudad, y de 0 en el caso contrario; y, es el cuantil para el cual se calcula la regresión; e, es el hogares en la muestra. Para tratar el problema de endogeneidad del acceso a crédito se utiliza una variable instrumental ( ) que cumple la exclusion restriction22, aunque presenta debilidad al explicar el acceso a crédito por sí sola (por ello se incluye un vector de variables que se relacionan con el acceso a crédito y se corrige el modelo a nivel de parroquia), por lo que futuros estudios son necesarios para llegar a conclusiones definitivas. Como variable instrumental se utiliza la presencia de instituciones financieras a nivel parroquial, mediante el número de agencias de instituciones formales de crédito por cada 10.000 habitantes, a nivel parroquial. La relación de la cantidad de oficinas con la población parroquial se realiza debido a la alta concentración de agencias en las ciudades con mayor número de habitantes. En este paso, se estima el acceso o no a crédito en función de la variable instrumental, siguiendo la siguiente especificación: 㿠ф = ∗ + ∗ + ∗ + 2 ∗ + ∗ _ℎ + 0005 ∗ + 0611 ∗ + 65 ∗ + ∗ +ℎ ∗ + ∗ + ∗ + ∗ + _ ∗ + ∗ + ∗ + ∗ + ∗ + ∗ 9 El efecto del acceso a crédito (QTE) se estima para cada categoría de crédito en nueve cuantiles ( = 0,1 ; 0,2 ; 0,3 ; 0,4 ; 0,5 ; 0,6 ; 0,7 ; 0,8 ; 0,9 ), siguiendo la siguiente expresión: | = + _ℎ ∗ + ∗ + ∗ + 2 ∗ + ∗ + 0005 ∗ + 0611 ∗ + 65 ∗ + ∗ +ℎ ∗ + ∗ + ∗ + ∗ + _ ∗ + ∗ + ∗ + ∗ + ∗ + ∗ 10 el estimador de interés, a ser comparado entre los diferentes cuantiles. Para la Siendo interpretación del efecto del crédito en la brecha de ingreso23 de los hogares, en los 22 Esta condición se cumple cuando la variable, instrumental, no es encuentra correlacionada por el término de error, pero explica (fuertemente) la variable endógena (Verbeek, 2000). 23 Se debe tener presente que la brecha de ingreso se calcula como diferencia entre el logaritmo de la mediana de ingreso per cápita mensual, y el valor del ingreso per cápita mensual de cada hogar (desigualdad relativa). Es así que la brecha será positiva para los hogares cuyo ingreso es menor a la mediana, y negativa en el caso contrario. De esta manera, si es negativo para todos los casos se evidenciaría un incremento del ingreso generalizado, pero se deberá comparar el valor absoluto, entre los cuantíles, del efecto a fin de determinar si la nueva condición generar mayor o menor desigualdad. 42 diferentes cuantiles, se debe tener en cuenta que en el caso de que el valor de sea negativo en los cuantiles con brecha positiva (los de menor ingreso, ya que su ingreso es menor a la mediana nacional), esto significaría la reducción de la brecha; mientras que en los cuantíles de mayor ingreso (donde la brecha es negativa) significaría un incremento de la brecha. De esta manera, si es negativo y su valor absoluto se incrementa a mayor 24, se tiene que el efecto es mayor en los cuantiles de menor ingreso, con lo valor de que el acceso a crédito productivo formal sería un mecanismo adecuado para reducir la desigualdad de ingreso. En el caso contrario, es decir que el valor absoluto de sea menor a mayor , el acceso a crédito productivo formal no permitiría reducir esta desigualdad, ya que el efecto en el ingreso de los hogares de menores recursos sería menor que en aquellos hogares con mayores recursos, lo que ampliaría la brecha entre “ricos” y “pobres”25. Finalmente, si es mayor a cero (positivo) en los hogares con ingreso menor a la mediana nacional, significaría que el acceso a crédito incrementa la brecha26 (mayor desigualdad); mientras que si es positivo en los hogares de mayor ingreso (brecha negativa) significaría una reducción de la brecha (menor desigualdad). Datos y estadística descriptiva La base de datos utilizada es la Encuesta de Condiciones de Vida – Quinta Ronda correspondiente al período 2005-2006 (ECV-5R), levantada por el Instituto Ecuatoriano de Estadísticas y Censos (INEC). Esta encuesta se desarrolló con el objetivo de generar un instrumento de información primaria para el estudio de la pobreza y la desigualdad, ъ el seguimiento a la cohesión social, el estudio de las necesidades de la población ecuatoriana, el impacto de políticas sociales y para el diseño de política pública. El universo de estudio de la encuesta son los hogares de las zonas urbanas y rurales del Ecuador continental, lo que excluye a las Islas Galápagos. La unidad de análisis y observación son los hogares. Los niveles de estimación de resultados son los siguientes: nacional, urbano y rural; costa, sierra y oriente (urbano y rural); provincial (en la costa y la sierra); y dominios auto representados (Quito, Guayaquil, Cuenca y Machala). La muestra incluye a 13.535 viviendas distribuidas en 1.128 sectores. El 59% de las viviendas pertencen al sector urbano, y el 41% a zonas rurales. La información fue levantada durante doce meses consecutivos entre noviembre del 2005 y octubre del 2006. La ECV-5R está compuesta por once secciones: datos de la vivienda y el hogar, miembros del hogar, salud, educación, migración, actividades económicas, fecundidad y salud materna, gastos, otros ingresos y equipamiento del hogar, capital social y emigración laboral, negocios del hogar y trabajadores independientes, y actividades agropecuarias. Para la presente investigación se procesó una base de datos utilizando las secciones (i) a (x), en la que constan 13.581 observaciones, que representan 13.278.359 personas en 3.264.866 hogares. Las variables utilizadas en el modelo fueron construidas 24 Se debe recordar que , va de 0 a 1. Donde un valor de cero indica el cuantíl más “rico”, y un valor de 0, el más “pobre”. 25 Haciendo a los “ricos” cada vez más “ricos” y a los pobres cada vez más “pobres”. 26 Lo que se reflejaría en la reducción del ingreso. 43 en base a datos de la ECV-5R, y se presentan en tres grupos. El primer grupo de variables (tabla 8) presenta características o “circunstancias” de los hogares y del jefe o jefa de hogar. Tabla 8: Variables de “circunstancias” Región natural Costa Sierra Amazonia Total Urbano - rural Urbano Rural Total Sexo del jefe de hogar Hombre Mujer Total Etnia del jefe de hogar Indigena Afro Blanco-mestizo Total Estado civil del jefe de hogar Soltero-viudo-divorciado Unido-casado Total Observaciones Peso 13.545 13.545 13.545 13.545 13.545 Frecuencia 6.680 6.295 570 13.545 Frecuencia 8.968 4.577 13.545 Frecuencia 10.701 2.844 13.545 Frecuencia 998 746 11.793 13.538 Frecuencia 3.852 9.693 13.545 Media Porcentaje Acumulado 49,32% 49,32% 46,48% 95,79% 4,21% 100,00% 100,00% Porcentaje Acumulado 66,21% 66,21% 33,79% 100,00% 100,00% Porcentaje Acumulado 79,00% 79,00% 21,00% 100,00% 100,00% Porcentaje Acumulado 7,37% 7,37% 5,51% 12,88% 87,12% 100,00% 100,00% Porcentaje Acumulado 28,44% 28,44% 71,56% 100,00% 100,00% De sv. Estandar Mínimo 15,87 1.629,55 0,79 0,85 0,55 12,00 144,00 0,00 0,00 0,00 Variable Edad del jefe de hogar Máximo 98,00 9.604,00 6,00 7,00 3,00 㿠 3.250.682 ф 3.250.682 3.250.682 3.250.682 3.250.682 46,64 2.426,79 0,55 0,58 0,26 Edad del jefe de hogar al cuadrado Número de personas entre 0 y 5 años de edad en el hogar Número de personas entre 6 y 11 años de edad en el hogar Número de personas con 65 años o más de edad en el hogar Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor El segundo grupo de variables presenta indicadores de “esfuerzo” (tabla 9) del jefe de hogar, que se relacionan directamente con el nivel de ingreso, y por ende con la brecha de ingreso. Tabla 9: Variables de “esfuerzos” Variable Escolaridad del jefe/a de hogar Horas de trabajo semanales del jefe/a de hogar Observaciones 13.545 12.145 Peso 3.250.682 2.881.310 Media 7,94 43,46 De sv. Estandar 5,04 19,57 Mínimo 0,00 1,00 Máximo 22,00 126,00 Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor 44 Las tablas 10 y 11 presentan la variable dependiente (brecha de ingreso27) y la variable de interés ( ), que indica el acceso a crédito. La variable es el instrumento para corregir la endogeneidad del acceso a crédito. Esta variable indica el número de agencias de instituciones financieras por cada 10.000 habitantes a nivel parroquial. La variable fue construida, para todas las instituciones financieras reguladas por la Superintendencia de Bancos y Seguros, en base a la información disponible en la página web de cada institución, en el mes de marzo de 2008 (Anexo 2). Finalmente, la variable _ℎ es el valor estimado de acceso a crédito para negocios calculado en función de la variable instrumental ( ), como se indica más adelante. Tabla 10: Variable dependiente (brecha de ingreso en relación a la mediana, por el método 3) Variable Observaciones Ingreso per cápita 13.544 Brecha de l ingre so per cápita 13.544 Peso 3.250.528 $ 3.250.528 Media De sv. Estandar Mínimo Máximo 202,19 $ 294,44 $ 0,25 $ 7.556,33 -0,12 0,92 -4,20 6,12 Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor Tabla 11: Variable explicativa (acceso a crédito para negocio) Variable Número de agencias de instituciones financieras reguladas por cada 10.000 habitantes a nivel parroquial Dummy de acceso a crédito productivo formal Dummy de acceso a crédito productivo formal corregido por IV Obse rvacione s 13.545 Peso 3.250.682 Media 1,27 Desv. Estandar 1,03 Mínimo 0,00 Máximo 5,33 5.591 1.408.263 0,10 0,31 0,00 1,00 5.323 1.332.063 퓐у 0,11 0,11 -0,16 1,02 Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor Resultados para los hogares ecuatorianos Relación entre el acceso a crédito y el ingreso per cápita de los hogares A fin de determinar el efecto del acceso a crédito en la desigualdad, se realizaron cinco modelos de mínimos cuadrados ordinarios (Anexos 3 al 7) que muestran, en términos de esperanza condicionada, la relación existente entre el acceso a crédito y la brecha de ingreso. Para la interpretación de los coeficientes, un valor negativo en la relación con la brecha indica la esperanza condicionada de un ingreso mayor, en cualquier caso, mientras que un valor positivo del coeficiente se relaciona con un nivel de ingreso menor. En este punto no se analiza la desigualdad ya que es un solo modelo de MCO para toda la muestra. En cada modelo se utilizó como variable explicativa el acceso a una de las siguiente formas de crédito: préstamo en dinero, ii) compras a crédito, iii) crédito productivo general, iv) crédito productivo formal, y v) crédito productivo informal. En todos los modelos la variable dependiente es la brecha de ingreso mensual per cápita del hogar, y se usaron cuatro especificaciones con las siguientes variables explicativas: La brecha de ingreso se calcula usando el método 3 descrito anteriormente. Es decir, restando del logaritmo de la mediana del ingreso mensual per cápita a nivel nacional el logaritmo del ingreso mensual per cápita de cada hogar. 27 45 Tabla 12: Especificaciones modelos de MCO brecha EQ01 EQ02 acceso a crédito (SI = 1, NO = 0) X X negocio propio (SI = 1, NO = 0) X X jefa de hogar mujer (SI = 1, hombre = 0) X jefe/a de hogar indigena (SI = 1, NO = 0) X jefe/a de hogar afro o mulato (SI = 1, NO = 0) X jefe/a de hogar unido_casado (SI = 1, NO = 0) X edad del jefe/a de hogar X edad del jefe/a de hogar al cuadrado X Número de miembros del hogar entre 0 y 5 años de edad X X Número de miembros del hogar entre 6 y 11 años de edad Número de miembros del hogar de 65 años o más de edad X hogar rural (SI = 1, NO = 0) X hogar de quito (SI = 1, NO = 0) X hogar de guayaquil (SI = 1, NO = 0) X hogar de cuenca (SI = 1, NO = 0) X escolaridad del jefe/a de hogar horas semanales de trabajo del jefe/a de hogar hogar de la costa (SI = 1, NO = 0) hogar de la amazonía (SI = 1, NO = 0) constante X X (1) No aplica para crédito productivo general, formal ni informal (p) M odelo corregido por parroquia EQ03 X X(1) X X X X X X X X X X X X X X X X EQ04(p) X X(1) X X X X X X X X X X X X X X X X X X Elaborado por: Autor 㿠ф En la tabla 13 se muestran los resultados de los cinco modelos de MCO. Se selecciona en todos los casos la cuarta especificación. El primer modelo indica la relación entre la brecha de ingreso y el acceso a préstamos en dinero; se puede observar que este tipo de financiamiento no presenta relación significativa con la brecha de ingreso28. Por su parte el modelo que usa el acceso a compras a crédito como variable independiente muestra una relación significativa (al 1%) y negativa con la brecha de ingreso (reducción de la brecha), con un coeficiente de -0,11, que indican que en un hogar con acceso a este tipo de financiamiento se esperaría un ingreso per cápita 12%29 mayor30 que en un hogar sin este tipo de financiamiento. Por su parte, el hecho de tener o no negocio presenta en los dos modelos anteriores una relación significativa e importante con la brecha de ingreso; Así, en un hogar con negocio propio se esperaría una brecha de ingreso 0,11 puntos menor que en Los principales usos que los hogares dan a este tipo de financiamiento son, de mayor a menor: pago de deudas, gastos de salud, adquisición o mejoramiento de vivienda, compra de alimentos, pago de estudios y otros (Mideros et al, 2008). 29 La interpretación de los coeficientes como cambio en la brecha o tasa de crecimiento del ingreso es directa dada la fórmula de cálculo de la brecha por el método 3, ya que se mantiene constante el ln y como el valor de la mediana, lo que indica que el coeficiente de cambio en la brecha es igual al coeficiente de crecimiento del logaritmo del ingreso, con signo contrario. Después, dado que la variable de interés es dicotómica, la tasa de crecimiento del ingreso se calcula mediante el anti logaritmo del coeficiente y restando la unidad, al ser un modelo tipo log – lin. 30 La brecha de ingreso, medida por el método 3 (desigualdad relativa), es la tasa en la que debería variar el ingreso per cápita de un hogar para ser igual al valor de la mediana en la distribución nacional. Así el hecho de que el hogar A tenga una brecha, de ingreso, 0,11 puntos menor que el hogar B, indica que el hogar A tiene un ingreso 11% mayor que el del hogar B. 28 46 uno sin negocio (es decir un ingreso 13%). La variable de sexo del jefe/a de hogar, es significativa y positiva; es decir el hecho de que la jefa de hogar sea mujer se asocia con un ingreso 12% menor que en el caso de hogares donde el jefe de hogar es hombre. Es importante destacar que esta variable pierde significancia en los modelos de crédito productivo, mientras que la variable de horas de trabajo semanal muestra siempre una relación con un mayor nivel de ingreso, y presenta mayor coeficiente en el caso de crédito productivo. Tabla 13: Regresión de MCO (cuarta especificación) de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito brecha acceso a crédito negocio propio jefa de hogar mujer hogar rural escolaridad del jefe/a de hogar horas semanales de trabajo del jefe/a de hogar constante No. Observaciones R2 Préstamo en dinero Compras a crédito 0,0092528 0,0182631 -0,1183247 0,0214039 0,1123827 0,0343309 0,1594875 0,0385763 -0,0761503 0,0037468 -0,0029491 0,0005688 0,3979123 0,0777349 12.145 0,5502 -0,1153952 0,0159597 -0,1181339 0,0205619 0,115924 0,0350686 0,1487045 0,0382859 -0,0751583 0,0036831 -0,0028996 0,000569 0,4120909 0,0727626 12.145 0,5536 * * * * * * * Crédito Productivo Crédito Productivo Crédito Productivo (1) Formal (1) Informal (1) -0,1343939 * -0,2402112 * 0,0231512 0,0233655 0,0295523 0,0339822 * * * * * * 0,0473978 0,0582261 0,1387651 0,0526586 -0,0750209 0,0029113 -0,0037525 0,000659 0,8109407 0,1177154 5.705 0,4982 * * * * 0,0288873 0,0554526 0,1404668 0,0558532 -0,0758332 0,0030074 -0,003795 0,0006837 0,7091094 0,1385952 5.323 0,5126 ** * * * 0,0509997 0,0618953 0,1634488 0,0542798 -0,0739195 0,0033545 -0,0041413 0,0006513 -0,1001651 0,0644034 5.087 0,5061 * * * * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% (1) Modelo para hogares con negocio propio Nota: modelo corregidos por parroquia ъ Elaborado por: Autor Finalmente, las variables de escolaridad y hogar rural muestran un coeficiente estable en todos los modelos (y en todas las especificaciones). El hecho de que un hogar se encuentre en zona rural se asocia con un ingreso mensual per cápita 16% menor que en el caso de un hogar urbano, mientras que un año adicional de escolaridad en el jefe/a de hogar se asocia con un ingreso 7% mayor. En el modelo de crédito productivo general (hogares con negocio) se observa que el haber tenido crédito para el negocio (productivo) se asocia con una brecha de ingreso 0,13 puntos menor que en el caso contrario; es decir, se espera que en promedio un hogar con negocio que tuvo acceso a crédito tenga un ingreso 14% mayor a un hogar con negocio que no haya accedido a financiamiento. Por su parte, se observa que la relación entre el acceso a crédito para negocios formal y la brecha de ingreso, es significativa, al 1%, e importante ya que en un hogar con negocio que accede a crédito productivo formal se esperaría una brecha de ingreso 0,24 puntos menor que en un hogar que teniendo negocio no accede a ningún tipo de financiamiento (equivalente a un nivel de ingreso 27% mayor). Por último, el acceso a crédito productivo de fuentes informales (prestamistas, familiares y amigos, y organizaciones no gubernamentales) no muestran relación significativa con la brecha de ingreso, y por lo tanto no se esperaría ningún cambio en el ingreso per cápita de los hogares por el acceso a ese tipo de financiamiento. 47 Crédito productivo y desigualdad del ingreso La estimación del efecto del acceso a crédito productivo en la desigualdad se da calculando la ecuación (10) para nueve diferentes cuantiles. El cuantil 0,1 se ubica en el límite superior del percentil 10 (decil 1) de la distribución de la brecha de ingreso31, que agrupa a los hogares con mayor brecha negativa (ingreso por encima del valor de la mediana), es decir a los hogares con mayor ingreso mensual per cápita (gráfico 20). Por su parte, el cuantil 0,9 se ubica en el límite superior del percentil 90 (decil 9) donde se encuentran hogares con la mayor brecha (de valor positivo), es decir los hogares con menor nivel de ingreso de la distribución. Para la interpretación de los coeficientes en los cuantiles 0,1 al 0,5, un coeficiente negativo indicaría un crecimiento del ingreso de los hogares de mayor ingreso y por ende un incremento en la brecha (mayor desigualdad), y un coeficiente positivo lo contrario; por su parte, un coeficiente negativo en los cuantiles 0,6 al 0,9 señalarían un crecimiento del ingreso de los hogares de menores recursos, y por ende una disminución de la brecha (menor desigualdad). Sin embargo, al ser los coeficientes negativos en todos los cuantiles (incremento del ingreso en toda la distribución) es necesario comparar la magnitud del coeficiente entre los más ricos y los más pobres, para determinar si el efecto del acceso a crédito, en equidad, llevaría a una situación de mayor, menor o igual desigualdad. Gráfico 20: Distribución de la brecha de ingreso 㿠ф Fuente: INEC – ECV-5R. Elaborado por: Autor 31 Si se desea comparar con los quintiles de ingreso señalados en el capítulo 2, se lo debe hacer tomando en consideración los siguientes puntos: i) el cuantíl 0,2 de la brecha equivale al límite inferior del quintíl 5 (los más “ricos”) de ingreso, así el cuantíl 0, equivale al límite superior del mismo quíntil; ii) el cuantíl 0,4 de la brecha equivale al límite inferior del quintíl 4 de ingreso, así el cuantíl 0,2, equivale al límite superior del mismo quíntil; iii) el cuantíl 0,6 de la brecha equivale al límite inferior del quintíl 3 de ingreso, así el cuantíl 0,4, equivale al límite superior del mismo quíntil; iv) el cuantíl 0,8 de la brecha equivale al límite inferior del quintíl 2 de ingreso, así el cuantíl 0,6, equivale al límite superior del mismo quíntil; y, v) el cuantíl 1 de la brecha equivale al límite inferior del quintíl 1 de ingreso (los más “pobres”), así el cuantíl 0,8, equivale al límite superior del mismo quíntil. 48 Como se señaló anteriormente, para encontrar el efecto causal del acceso a crédito productivo formal se utiliza el método de variables instrumentales (VI), para corregir el cálculo de los estimadores, debido a la endogeneidad del acceso a crédito. La estimación del acceso a crédito en función de la VI (número de agencias de instituciones financieras reguladas por la Superintendencia de Bancos y Seguros por cada 10.000 habitantes a nivel parroquial) se realiza mediante MCO, en tres especificaciones cuyas variables se señalan en la tabla 14. La tabla 15 muestra el cálculo de la ecuación (9), donde se explica el acceso a crédito formal para negocios en función de la variable instrumental ( ). El estimador de la variable instrumental muestra significancia al 1% en las tres estimaciones. El coeficiente indica que la presencia de una agencia (adicional) por cada 10.000 habitantes, a nivel parroquial, se asocia con una tasa de acceso a crédito formal para negocios 0,022 puntos mayor (2,2%), por lo que el instrumento es relevante. Es decir, si tomamos el valor de la media de la probabilidad de acceso a crédito 0,10 (tabla 11) se tiene que el incremento de una unidad en se asocia con un aumento de 0,022 puntos, lo que significa un incremento del 22% (al pasar de 0,100 a 0,122) en la tasa de acceso a crédito productivo en una institución financiera formal. Para completar la comprobación de la exclusion restriction de la variable instrumental utilizada (Z), se verificó que esta no presenta ninguna relación con la variable explicada ( ℎ )32, por lo que el instrumento es exógeno. Tabla 14: Especificaciones de MCO primera etapa VI acceso a crédito EQ01 Número de agencias de instituciones financieras formales ф cada por 㿠 X 10.000 habitantes a nivel parroquial (Z) jefa de hogar mujer (SI = 1, hombre = 0) jefe/a de hogar indigena (SI = 1, NO = 0) jefe/a de hogar afro o mulato (SI = 1, NO = 0) jefe/a de hogar unido_casado (SI = 1, NO = 0) edad del jefe/a de hogar edad del jefe/a de hogar al cuadrado Número de miembros del hogar entre 0 y 5 años de edad Número de miembros del hogar entre 6 y 11 años de edad Número de miembros del hogar de 65 años o más de edad hogar rural (SI = 1, NO = 0) hogar de quito (SI = 1, NO = 0) hogar de guayaquil (SI = 1, NO = 0) hogar de cuenca (SI = 1, NO = 0) escolaridad del jefe/a de hogar horas semanales de trabajo del jefe/a de hogar hogar de la costa (SI = 1, NO = 0) hogar de la amazonía (SI = 1, NO = 0) X constante (p) M odelo corregido por parroquia EQ02(P) X EQ03(p) X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X Elaborado por: Autor 32 Al calcular la ecuación (9), para explicar la brecha de ingreso en lugar del acceso a crédito, se obtuvo un coeficiente R2 de 0,5466, y un estimador de 0,0051995 con una desviación estándar de 0,0074932 (t = 0,69). 49 Finalmente, a fin de verificar la significancia de la variable instrumental se presenta el valor F del instrumento que es igual a 18,68 (en la primera estimación), mostrando su significancia al 1% (Prob > F = 0,0000), sin embargo se observa un bajo R2 (0,0048) en la primera estimación, lo que muestra debilidad en el instrumento para explicar por si solo el acceso a crédito, dejando un poder explicativo en menos del 1% de la muestra, motivo por el cual los resultados no pueden ser considerados definitivos y se hace necesario futuras investigaciones. Si bien la variable instrumental cumple los parámetros de exogeneidad, relevancia y significancia, lo que lo hace un buen instrumento para el objeto de análisis, parece existir otros factores que determinan en mayor medida el acceso a crédito productivo formal, para esto se corrige la ecuación por parroquia (segunda especificación) a fin de incluir otros efectos territoriales (estructurales) que pueden estar condicionando el acceso a crédito. Como se observa en la tabla 15 al realizar esta corrección el coeficiente se incrementa y robustece, al tiempo que la significancia global (Prob. > F) se mantiene y se incrementa el coeficiente R2. La ecuación (9), en la segunda especificación (corregida por parroquia) presenta un coeficiente R2 de 0,1027, lo que significa que el efecto local del acceso a crédito que se calcula en (10) se estima en este porcentaje de la muestra (10,27%), es decir en aquellos hogares cuyo acceso a crédito se explica por el número de agencias de instituciones financieras, reguladas por la SBS, a nivel parroquial, corregido por parroquia. Tabla 15: Primera etapa – MCO (variable instrumental) Acce so a crédito Q Número de agencias de instituciones financieras formales por cada 10.000 habitantes a nivel parroquial (Z) No. Observaciones Valor F Prob > F R2 * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% (p) M odelo corregido por parroquia (n/r) No reportado por Stata debido a que el modelo se corrigue por parroquia EQ01 0,0218629 0,0050585 5323 18,68 0,0000 0,0048 * EQ02(P) 0,0302282 0,0000000 5.323 (n/r) 0,0000 0,1027 * EQ03(p) 0,0271153 0,0062302 5.323 (n/r) 0,0000 0,1276 * Elaborado por: Autor Por su parte las ecuaciones (8) y (10) se calculan en tres especificaciones (Anexos 8 al 13) con las variables que se muestran en la tabla 16. En el cálculo de la ecuación (8) (tabla 17), se observa que el acceso a crédito productivo formal presenta una relación negativa con la brecha de ingreso, significativa al 1%, la que disminuye (en valor absoluto) a medida que se aumenta de cuantil. Así, se observa que mientras en el cuantil 0,1 (mayor ingreso) se esperaría que un hogar con negocio y acceso a crédito productivo tenga una brecha 0,29 puntos menor que un hogar con negocio que no acceda a crédito, mientras que en el cuantil 0,9 esta relación es de 0,21 puntos. 50 Tabla 16: Especificaciones modelo de regresión cuantilica brecha EQ01 acceso a crédito productivo formal (SI = 1, NO = 0) X jefa de hogar mujer (SI = 1, hombre = 0) X jefe/a de hogar indigena (SI = 1, NO = 0) X jefe/a de hogar afro o mulato (SI = 1, NO = 0) X jefe/a de hogar unido_casado (SI = 1, NO = 0) X edad del jefe/a de hogar X edad del jefe/a de hogar al cuadrado X Número de miembros del hogar entre 0 y 5 años de edad X Número de miembros del hogar entre 6 y 11 años de edad X Número de miembros del hogar de 65 años o más de edad X hogar rural (SI = 1, NO = 0) X hogar de quito (SI = 1, NO = 0) X hogar de guayaquil (SI = 1, NO = 0) X hogar de cuenca (SI = 1, NO = 0) X escolaridad del jefe/a de hogar horas semanales de trabajo del jefe/a de hogar hogar de la costa (SI = 1, NO = 0) hogar de la amazonía (SI = 1, NO = 0) constante X EQ02 X X X X X X X X X X X X X X X X X EQ03 X X X X X X X X X X X X X X X X X X X Elaborado por: Autor Lo señalado indicaría, en un inicio, que el efecto del acceso a crédito es menor en los hogares de menores recursos. Sin embargo, como se observa en la imagen superior izquierda del gráfico 21, esta diferencia no es significativa al considerar el 忠ф intervalo de confianza al 95% de probabilidad, por lo que no se puede descartar que el efecto sea el mismo en todos los cuantiles. 51 Tabla 17: Efecto del acceso a crédito productivo formal en la brecha de ingreso por cuantiles Re gresión Cuantilica Regresión Cuantilica con VI bre cha acceso a crédito escolaridad del acce so a crédito e scolaridad de l productivo formal jefe/a de hogar productivo formal jefe/a de hogar -0,2993893 -0,0865134 -0,2302234 -0,0868637 Cuantil 0,1 0,0689059 * 0,0039717 * 0,1537395 0,0040069 * -0,220166 -0,0823926 -0,2414769 -0,0839405 Cuantil 0,2 0,0363499 * 0,0031008 * 0,1762987 0,0026895 * -0,1950781 -0,0832847 -0,1401426 -0,0841207 Cuantil 0,3 0,0437646 * 0,0026647 * 0,130121 0,002475 * -0,2010732 -0,0792086 -0,1749377 -0,0798676 Cuantil 0,4 0,0365452 * 0,0023502 * 0,0893719 *** 0,0023487 * -0,1864781 -0,076042 -0,2176768 -0,0760973 Cuantil 0,5 0,0382999 * 0,002228 * 0,0929972 ** 0,0024236 * -0,1598688 -0,0744666 -0,3270046 -0,0740132 Cuantil 0,6 0,0405372 * 0,002974 * 0,1162097 * 0,0024945 * -0,1610405 -0,0730434 -0,2568157 -0,0722081 Cuantil 0,7 0,0380252 * 0,0032017 * 0,1076674 ** 0,0025281 * -0,2097166 -0,0713248 -0,3045571 -0,0708253 Cuantil 0,8 0,039835 * 0,0039272 * 0,1734995 *** 0,0036383 * -0,2132133 -0,0672924 -0,2958505 -0,0670427 Cuantil 0,9 0,0486121 * 0,0037263 * 0,1355423 ** 0,0041558 * * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% Elaborado por: Autor La relación que si muestra una marcada diferencia entre cuantiles es el efecto de 퓐у la escolaridad del jefe/a de hogar en la brecha de ingreso (imagen superior derecha del gráfico 21), donde se observa que esta relación disminuye a medida que se aumenta de cuantil (en la distribución de la brecha). Así, mientras un año adicional de escolaridad en el jefe de hogar en el cuantil 0,1 (mayor ingreso) se relaciona con un incremento del ingreso per cápita del 8,6%, en el cuantil 0,9 (menor ingreso) este incremento seria del 6,7%33. La escolaridad promedio del jefe de hogar en el percentil 10 (de la distribución de la brecha de ingreso en la base utilizada) es de 13 años, mientras que la del percentil 90 es de 5 años. Así se entiende que en promedio el aumento esperado del ingreso al pasar de 13 a 14 años de escolaridad es mayor que el de pasar de 5 a 6 años. 33 52 Gráfico 21: Resultados del modelo de regresión cuantilica del acceso a crédito y la escolaridad del jefe de hogar en la brecha de ingreso per cápita de los hogares Coeficiente de cred por cuantil sin VI 0,2000000 0,1000000 0,0000000 -0,1000000 -0,2000000 -0,3000000 -0,4000000 -0,5000000 -0,6000000 -0,7000000 Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 -0,0550000 -0,0600000 -0,0650000 -0,0700000 -0,0750000 -0,0800000 -0,0850000 -0,0900000 -0,0950000 -0,1000000 Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Coeficiente de escoljef por cuantil sin VI Coeficiente de cred_hat por cuantil con VI 0,2000000 0,1000000 0,0000000 -0,1000000 -0,2000000 -0,3000000 -0,4000000 -0,5000000 -0,6000000 -0,7000000 Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 no significativo -0,0550000 -0,0600000 -0,0650000 -0,0700000 -0,0750000 -0,0800000 -0,0850000 -0,0900000 -0,0950000 -0,1000000 Coeficiente de escoljef por cuantil con VI Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil Cuantil 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Elaborado por: Autor La segunda etapa de la metodología se realiza mediante el cálculo de la ecuación (10). Si bien el valor del coeficiente del acceso a crédito productivo formal disminuye a 忠ф medida que se incrementa el cuantil de análisis, como se observa en la imagen inferior izquierda del gráfico 21, se tiene que este cambio no es significativo. Por otro lado es importante notar que el efecto en los cuantiles 0,1, 0,2 y 0,3 (los de mayores ingresos) no es significativamente diferentes de cero (no se puede rechazar que el efecto sea nulo). A partir del cuantil 0,4 se tiene que el acceso a crédito productivo formal aumenta el ingreso de los hogares con negocio. El mayor efecto (coeficiente de 0,3270046) se da en el cuantil 0,6, seguido del cuantil 0,8 (-0,3045571), del 0,9 (0,2958505) y 0,7 (-0,2568257). Si bien existe una tendencia lineal de la que se podría deducir que el efecto del acceso a crédito es mayor a medida que se aumenta el cuantil de la distribución de la brecha, se observa que esta diferencia no es significativa al 5%, por lo que no se puede negar que el efecto sea el mismo en todos los cuantiles. Sin embargo, se tiene que el efecto es mayor en los hogares del cuantil 0,6 de la brecha (equivalente al límite entre los quintiles 2 y 3 de ingreso34), es decir en hogares de escasos recursos económicos, pero no en los hogares más pobres. Por lo que un posible efecto es el reducir la brecha entre los “más ricos” y los “no tan pobres”, pero aumentarla entre los “no tan pobres” y los “más pobres”. Finalmente, utilizando MCO se calcula la relación entre la brecha de ingreso y el acceso a crédito productivo formal (Anexos 6, 15 y 16). Las especificaciones utilizadas son las mismas que se muestran en la tabla 12. Los resultados de la cuarta especificación se muestran en la primera y tercera columna de la tabla 18. Los resultados muestran que existe una relación significativa al 1% en los tres modelos 34 Donde el quintil 1 son los más “pobres” y en el quintil 5 se ubican los más “ricos” por ingreso. 53 (todos los hogares con negocio, hogares con negocio que tienen ingreso per cápita mayor a la mediana nacional, y hogares con negocio con ingreso per cápita menor o igual a la mediana nacional). Tabla 18: Resultados de regresión lineal (MCO) con y sin VI de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito productivo formal y a la escolaridad del jefe/a de hogar acceso a crédito productivo formal escolaridad del jefe/a de hogar brecha MCO MCO VI MCO MCO VI -0,240211 Todos los hogares con negocio 0,029552 Hogares con negocio con ingreso per cápita mayor a la mediana nacional Hogares con negocio con ingreso per cápita menor o igual a la mediana nacional * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% Nota: modelos corregidos por parroquia * -0,808717 0,045099 * -0,075833 0,003007 -0,055540 0,003227 * -0,072640 0,003288 * -0,136536 0,026837 -0,145716 0,039496 * 0,046881 0,041124 * -0,055992 0,003388 * * 0,307528 0,022340 * -0,014967 0,003789 * -0,018162 0,003899 * Elaborado por: Autor Se observa que, en promedio, ante el acceso a crédito se esperaría un ingreso mayor en los tres casos. Es decir que el acceso a este tipo de financiamiento se relaciona con un ingreso mayor frente a hogares sin acceso. Así mismo, se observa que el valor del coeficiente es mayor para los hogares de menores ingresos (-0,145716) frente a los de mayor ingreso (-0,136536), sin embargo la diferencia, nuevamente, no es ч significativa. Donde sí se observa diferencia significativa es en la relación entre la escolaridad del jefe/a de hogar, siendo mayor el efecto en el ingreso en los hogares con ingreso per cápita mayor a la mediana nacional (-0,055540) frente a aquellos con ingreso menor o igual a la mediana (-0,014967). Por su lado en el modelo corregido con la variable instrumental (Anexos 14, 17 y 18) se obtiene que el acceso a crédito productivo no presenta ninguna relación con la brecha de ingreso en los hogares con mayor ingreso (superior a la mediana nacional), mientras que para los hogares con ingreso mensual per cápita inferior o igual a la mediana nacional, se tiene que el efecto es de incrementar la brecha (reducción del ingreso). De esta manera se puede señalar, que el acceso a crédito productivo formal por parte de los hogares con negocio tiene un efecto positivo (en términos generales) con el ingreso de los hogares, por lo que el acceso generalizado a este tipo de financiamiento se mostraría como una herramienta para la reducción de la pobreza absoluta, generando autoempleo, capacidades y autosuficiencia. Sin embargo, no se puede concluir si el efecto es mayor o menor en los hogares de menores recursos y por ende su impacto en la desigualdad. Otro resultado de importancia es que el mayor efecto se observa en el cuantíl 0,6 (límite entre los quintiles 2 y 3 de ingreso), es decir en hogares que han superado la “pobreza” (de ingreso). Finalmente, se debe señalar que junto al acceso al financiamiento productivo son necesarias políticas complementarias que rompan limitaciones estructurales (de acceso a bienes y servicios) que limitan los posibles beneficios del crédito o microcrédito. 54 Conclusiones Entre los años 2000 y 2007 el Ecuador incrementó su PIB real en más del 37% (pasando de USD 16.000 millones a USD 22.000 millones), lo que ha venido acompañado de una importante reducción de la pobreza por ingreso que pasó del 65% al 35% en el mismo periodo. Algunos analistas relacionan este crecimiento de la economía y la reducción de la pobreza con la estabilidad macroeconómica generada desde la dolarización, a lo que hay que sumar el aumento del precio del petróleo (principal producto de exportación) y el aumento de las remesas enviadas por los emigrantes. Sin embargo, al extender el periodo de análisis se observa que en la última década la pobreza por consumo se mantiene en los mismos niveles entre 1995 (39,3%) y 2006 (38,3%). Además, la desigualdad se ha incrementado o no ha variado al pasar de un índice de Gini de consumo de 0,42 (1995) a uno de 0,46 (2006). Aún más, la desigualdad medida por la brecha de ingreso entre el 20% más pobre y el 20% más rico de la población pasó de 20,74 a 21,27 veces entre 2000 y 2007. Si bien el ingreso promedio per cápita de los hogares se ha incrementado en los últimos años, este crecimiento se relaciona casi en su totalidad con el crecimiento del ingreso del quintil de mayores ingresos, mientras que el crecimiento del ingreso del 20% de la población con menores recursos no guarda ninguna relación con el crecimiento de la media. Esto hace pensar sobre quiénes son los reales beneficiarios del crecimiento económico, y que tipo de sociedad ayuda a crear o mantener este crecimiento. Es así que el objetivo de la política pública enfocada en la construcción de una sociedad justa y solidaria, debe buscar la disminución de las inequidades y ч desigualdades, antes que una reducción de los índices de pobreza absoluta, ya que de otra manera se estarían manteniendo las condiciones estructurales de un modelo de acumulación que hace a los “ricos” cada vez más “ricos”, y deja a los “pobres” cada vez más distantes. Si bien la economía del desarrollo actual habla de la búsqueda de equidad en cuanto a capacidades y oportunidades, para que cada persona pueda elegir el nivel de vida que desea tener, y que la alcance en función de su propio esfuerzo, existen dudas sobre cuán real es pensar de esa manera ante una situación de evidente inequidad en la distribución de recursos. Al analizar el acceso a bienes y servicios básicos por nivel de ingreso se observa que es la población de mayores ingresos los que acceden a mejor vivienda, a servicios básicos como agua potable y alcantarillado, e incluso a otros servicios como internet que amplían hasta lo impensable sus oportunidades. Además, son las personas de mayores recursos quienes mayor acceso tienen a desarrollar actividades productivas y acceder a financiamiento. Entonces, ¿el retirar del debate la variable ingreso busca impulsar políticas reales de desarrollo humano?, o ¿busca desconocer barreras estructurales cuya transformación requiere de cambios radicales al sistema económico y social?. Es claro que la pobreza no se supera en el corto plazo, ya que no se creó en el corto plazo. Es un proceso intergeneracional que puede perpetuarse o superarse a medida que se aumentan o reducen las inequidades y se destruyen o fortalecen lazos sociales de solidaridad que prioricen la “reproducción de la vida” por encima de la acumulación del capital. Así mismo, es evidente que hablar de reducir la pobreza sin reducir la desigualdad no es más que mirar el problema a medias, ya que no se rompe con las barreras existentes, y amplia las diferencias bajo el argumento moral de que las 55 personas de menores recursos cubren sus necesidades básicas, por lo que no hay que preocuparse de la sobre acumulación de las personas de mayores ingresos. Una política pública enfocada únicamente en la reducción de la pobreza no permite la construcción de una verdadera democracia, y mucho menos de una sociedad justa y equitativa, solidaria y responsable. Al pensar la política pública y más aún la política social se debe pensar en la construcción de una sociedad, y para ello se debe pensar en la reducción de las desigualdades y la eliminación de las inequidades, a fin de construir una sociedad y una economía diferente, donde realmente las capacidades o “libertades” y oportunidades de las personas sean equitativas. En este contexto se habla en el Ecuador y a nivel mundial sobre el acceso o “democratización” de los servicios financieros, como parte de las herramientas necesarias para lograr la autosuficiencia que garantice los medios de vida de las personas. Muchos estudios, aunque con poco rigor metodológico, se han realizado y presentan efectos positivos del acceso a crédito en la calidad de vida de las personas, o por lo menos en su nivel de ingresos. Este estudio permite concluir que, efectivamente, el acceso a crédito productivo genera un efecto positivo en el ingreso de los hogares, por lo menos en aquellos que tienen, como paso previo, un negocio propio en marcha. Sin embargo, el mayor impacto que se observa en los hogares de menores recursos, mediante el uso de regresiones cuantilicas con variable instrumental, no es significativa; y el análisis al comparar entre dos grupos mediante MCO señala que no habría efecto en los hogares de mayores recursos y que el efecto en los hogares más pobres podría ser perjudicial. Por otro lado, el acceso a crédito informal muestra efectos negativos o nulos en ъ el ingreso de los hogares; mientras que el acceso a préstamos en dinero (usados en emergencias) es una forma de cubrir necesidades inmediatas, pero que no guarda relación con el ingreso y la desigualdad. Es así que no se puede asegurar que el crédito productivo entregado en forma general sea una herramienta para la reducción de la desigualdad, al menos no si se tiene en mente a los “más pobres”, aunque si muestra efectos para pensar en un mecanismo de reducción de la pobreza en términos absolutos, pero ¿cuál debe ser el objetivo de política pública?. Sin duda, mayores estudios son necesarios antes de posicionar al crédito y al microcrédito como herramientas indiscutibles del desarrollo. Es importante pensar en el acceso a financiamiento, dentro de una visión de política pública integral, junto con otras variables y acciones para la reducción de la desigualdad. Una variable que muestra significancia, especialmente en los cuantiles de menores ingresos, es la desigualdad entre hombres y mujeres, entre blancos/mestizos y afros e indígenas, y entre el sector urbano y el rural, donde se encuentran inequidades estructurales que deben ser corregidas si se busca construir una sociedad justa y solidaria. Finalmente, otra variable que muestra mucha importancia es la escolaridad (educación y capacitación), la que se debe fomentar en forma especial para los “más pobres”, a fin de reducir las inequidades y ampliar las capacidades y oportunidades de las personas. Hay que recorrer un camino previo para la consolidación de actividades productivas sostenibles, que puedan cargar el peso de una deuda financiera. La “democratización del crédito” debe ser entendida como parte de la “democratización del acceso a medios productivos”, dentro de un proceso de construcción económica basada en la solidaridad y en la articulación de redes, y no en iniciativas individuales basadas 56 en lógicas de mercado y competencia, ya que la lógica de acumulación y maximización individual lleva al éxito de pocos, sustentado en el fracaso de muchos, y por ende a restricción del crédito y exclusión económica y social. No se puede pensar en el acceso a crédito o el fomento del microcrédito como una opción suficiente para el desarrollo y lucha contra la pobreza, así como no se puede pensar en una sociedad justa y equitativa pensando únicamente en ampliar capacidades y oportunidades pero escondiendo inequidades estructurales como el ingreso y la acumulación de otros recursos. Es así que las microfinanzas, se deben entender como el conjunto de herramientas financieras (microcrédito, fomento de ahorro, microseguros, innovación en los servicios, entre otras) dentro de una estrategia mayor de desarrollo. La planificación del desarrollo y la agenda social a nivel nacional y local debe incluir el fomento de las microfinanzas como una herramienta necesaria. Pero deben ir junto a programas de educación, salud, acceso a medios productivos, seguridad y protección social, mejora de infraestructura, fortalecimiento de la economía popular, eliminación de la discriminación, redistribución de la riqueza y de los recursos productivos, y de acciones positivas del Estado a favor de la población de menores recursos, de aquella en necesidad de atención prioritaria y de aquella que ha sido históricamente excluida. El crédito o microcrédito por si solo reproduce la lógica de acumulación capitalista, y demanda el éxito financiero de una actividad empresarial, sea micro, pequeña, mediana o grande. Es así que se debe diferenciar y redefinir las microfinanzas en el Ecuador para que sea parte de una estrategia de fortalecimiento de la Economía Popular (Social y Solidaria) y de esta manera aporte en la construcción de un nuevo ䷰ы modelo económico y de una nueva sociedad, donde la vida sea más importante que el capital. 57 Referencias Abadie, Alberto, Joshua Angrist y Guido Imbens (2002). “Instrumental variables estimates of the effect of subsidized training on the quantiles of trainee earnings”. Econometrica, volumen 70, número 1. Páginas: 91 a 117. Akerlof, George Arthur. (1970). “The market for lemons: quality uncertainty and market mechanism”. Quartely Journal of Economics, vol. 84. Aroca, Patricio (2002). “Microcrédito, evaluación de impacto. Casos: Brasil y Chile”. 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Código 10150 10151 10152 10153 10154 10155 10156 10157 10158 10159 10160 10161 10162 10163 10164 10165 10166 10167 10168 10169 10170 10171 10250 10251 10252 10350 10352 10353 10354 10356 10357 10358 10359 10450 10451 10452 10453 10550 10552 10553 10554 10556 10559 10561 10562 10650 10651 10652 10750 10751 10850 10851 10852 10853 10950 10951 10952 10953 10954 10955 10956 11050 11051 11150 11151 11152 11153 11154 11250 11253 11350 11351 11352 11450 20150 20151 20153 20155 20156 20157 20158 20159 20160 20250 Nombre CUENCA, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL. BAÑOS CUMBE CHAUCHA CHECA (JIDCAY) CHIQUINTAD LLACAO MOLLETURO NULTI OCTAVIO CORDERO PALACIOS (SANTA ROSA) PACCHA QUINGEO RICAURTE SAN JOAQUIN SANTA ANA SAYAUSI SIDCAY SININCAY TARQUI TURI VALLE VICTORIA DEL PORTETE (IRQUIS) GIRON, CABECERA CANTONAL ASUNCION SAN GERARDO GUALACEO, CABECERA CANTONAL DANIEL CORDOVA TORAL (EL ORIENTE) JADAN MARIANO MORENO REMIGIO CRESPO TORAL (GULAG) SAN JUAN ZHIDMAD LUIS CORDERO VEGA NABON, CABECERA CANTONAL COCHAPATA EL PROGRESO (CAB.EN ZHOTA) LAS NIEVES (CHAYA) PAUTE, CABECERA CANTONAL BULAN (JOSE VICTOR IZQUIERDO) CHICAN (GUILLERMO ORTEGA) EL CABO GUARAINAG SAN CRISTOBAL (CARLOS ORDOÑEZ LAZO) TOMEBAMBA DUG DUG PUCARA, CABECERA CANTONAL *CAMILO PONCE ENRIQUEZ (CAB. EN RIO 7 DE MOLLEPONGO) SAN RAFAEL DE SHARUG SAN FERNANDO, CABECERA CANTONAL CHUMBLIN SANTA ISABEL (CHAGUARURCO), CABECERA CANTONAL ABDON CALDERON (LA UNION) **EL CARMEN DE PIJILI ZHAGLLI (SHAGLLI) SIGSIG, CABECERA CANTONAL CUCHIL (CUTCHIL) JIMA (GIMA) GUEL LUDO SAN BARTOLOME SAN JOSE DE RARANGA SAN FELIPE DE OÑA CABECERA CANTONAL SUSUDEL CHORDELEG, CABECERA CANTONAL PRINCIPAL LA UNION LUIS GALARZA ORELLANA (CAB.EN DELEGSOL) SAN MARTIN DE PUZHIO EL PAN, CABECERA CANTONAL SAN VICENTE SEVILLA DE ORO, CABECERA CANTONAL AMALUZA PALMAS GUACHAPALA, CABECERA CANTONAL GUARANDA, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL FACUNDO VELA JULIO E. MORENO (CATANAHUAN GRANDE) SALINAS SAN LORENZO SAN SIMON (YACOTO) SANTAFE (SANTA FE) SIMIATUG SAN LUIS DE PAMBIL CHILLANES, CABECERA CANTONAL Agencias de bancos privados 69 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de Cooperativas 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Agencias de Mutualistas 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de bancos públicos 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Total de agencias 89 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1 0 3 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Presencia de agencia 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Población 278.384 12.270 5.008 1.632 2.698 4.071 4.501 5.221 4.588 2.176 5.311 5.646 14.002 5.118 4.728 6.642 3.439 12.649 8.874 6.691 18.691 4.614 8.609 2.884 1.075 18.310 2.031 3.654 2.706 1.397 6.226 2.192 2.037 8.807 2.686 2.252 1.365 7.822 2.265 3.326 2.879 1.105 2.202 1.561 1.931 9.834 8.862 1.663 3.193 763 10.159 4.098 1.239 2.487 10.052 1.592 3.223 1.267 3.063 3.381 2.050 2.191 1.029 5.478 1.230 1.622 1.572 956 1.067 2.007 1.917 1.177 2.139 3.124 47.354 3.745 2.674 5.541 2.096 4.202 1.813 9.588 4.571 14.135 ) 63 Código 20251 20350 20351 20353 20354 20355 20450 20550 20551 20552 20553 20554 20555 20556 20650 20750 30150 30151 30153 30154 30155 30156 30157 30158 30160 30250 30251 30252 30253 30254 30350 30351 30352 30353 30354 30355 30356 30357 30358 30361 30362 30363 30450 30451 30452 30550 30650 30651 30750 40150 40151 40153 40154 40155 40156 40157 40158 40159 40161 40250 40251 40252 40253 40254 40255 40350 40351 40352 40353 40450 40451 40452 40453 40550 40551 40552 40553 40554 40555 40650 40651 50150 50151 50152 Nombre SAN JOSE DEL TAMBO (TAMBOPAMBA) SAN JOSE DE CHIMBO, CABECERA CANTONAL ASUNCION (ASANCOTO) MAGDALENA (CHAPACOTO) SAN SEBASTIAN TELIMBELA ECHEANDIA, CABECERA CANTONAL SAN MIGUEL, CABECERA CANTONAL BALSAPAMBA BILOVAN REGULO DE MORA SAN PABLO (SAN PABLO DE ATENAS) SANTIAGO SAN VICENTE CALUMA, CABECERA CANTONAL LAS NAVES, CABECERA CANTONAL AZOGUES, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL COJITAMBO GUAPAN JAVIER LOYOLA (CHUQUIPATA) LUIS CORDERO PINDILIG RIVERA SAN MIGUEL TADAY BIBLIAN, CABECERA CANTONAL NAZON (CAB. EN PAMPA DE DOMINGUEZ) SAN FRANCISCO DE SAGEO TURUPAMBA JERUSALEN CAÑAR, CABECERA CANTONAL CHONTAMARCA CHOROCOPTE GENERAL MORALES (SOCARTE) GUALLETURO HONORATO VASQUEZ (TAMBO VIEJO) INGAPIRCA JUNCAL SAN ANTONIO ZHUD VENTURA DUCUR LA TRONCAL, CABECERA CANTONAL MANUEL J. CALLE PANCHO NEGRO EL TAMBO, CABECERA CANTONAL DELEG, CABECERA CANTONAL SOLANO SUSCAL, CABECERA CANTONAL TULCAN, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL EL CARMELO (EL PUN) JULIO ANDRADE (OREJUELA) MALDONADO PIOTER TOBAR DONOSO (LA BOCANA DE CAMUMBI) TUFIÑO URBINA (TAYA) EL CHICAL SANTA MARTHA DE CUBA BOLIVAR, CABECERA CANTONAL GARCIA MORENO LOS ANDES MONTE OLIVO SAN VICENTE DE PUSIR SAN RAFAEL EL ANGEL, CABECERA CANTONAL EL GOALTAL LA LIBERTAD (ALIZO) SAN ISIDRO MIRA (CHONTAHUASI), CABECERA CANTONAL CONCEPCION JIJON Y CAAMAÑO (CAB. EN RIO BLANCO) JUAN MONTALVO (SAN IGNACIO DE QUIL) SAN GABRIEL, CABECERA CANTONAL CRISTOBAL COLON CHITAN DE NAVARRETE FERNANDEZ SALVADOR LA PAZ PIARTAL HUACA, CABECERA CANTONAL MARISCAL SUCRE LATACUNGA, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL ALAQUES (ALAQUEZ) BELISARIO QUEVEDO (GUANAILIN) Agencias de bancos privados 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 3 0 0 1 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 13 0 0 Agencias de Cooperativas 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 0 7 0 0 Agencias de Mutualistas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 Agencias de bancos públicos 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 Total de agencias 0 1 0 0 0 0 2 3 0 0 0 0 0 0 3 0 14 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 5 0 0 2 0 0 1 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 1 0 0 0 4 0 0 0 0 0 1 0 22 0 0 Presencia de agencia 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 Población 4.537 5.233 2.580 2.818 1.025 3.343 10.940 11.495 2.839 2.922 1.062 5.653 1.523 1.248 11.037 5.261 33.954 3.801 8.975 5.420 3.333 2.254 1.780 3.686 1.666 13.308 2.825 1.671 1.198 1.716 16.419 3.966 2.908 4.332 4.090 6.213 8.870 2.339 1.900 2.269 1.318 3.547 34.315 2.645 7.201 8.251 4.735 1.486 4.419 54.275 2.304 9.301 1.266 845 727 1.771 2.264 2.318 2.049 4.661 1.541 2.246 1.811 1.934 1.699 6.275 910 3.484 2.839 5.893 3.376 2.212 1.434 19.213 2.932 672 1.393 3.201 1.148 5.497 1.342 80.862 4.895 5.580 柀ы 64 Código 50153 50154 50156 50157 50158 50159 50161 50162 50250 50251 50252 50350 50351 50352 50353 50450 50451 50453 50455 50456 50457 50458 50550 50551 50552 50553 50554 50555 50650 50651 50652 50653 50750 50751 50752 50753 50754 60150 60151 60152 60153 60154 60156 60157 60158 60159 60160 60161 60250 60251 60253 60254 60255 60256 60257 60258 60259 60260 60350 60351 60352 60353 60354 60450 60550 60551 60552 60553 60554 60650 60651 60652 60750 60751 60752 60753 60754 60755 60756 60757 60758 60759 60850 60950 Nombre GUAITACAMA (GUAYTACAMA) JOSEGUANGO BAJO MULALO 11 DE NOVIEMBRE (ILINCHISI) POALO SAN JUAN DE PASTOCALLE TANICUCHI TOACASO LA MANA, CABECERA CANTONAL GUASAGANDA (CAB. EN GUASAGANDA CENTRO) PUCAYACU EL CORAZON, CABECERA CANTONAL MORASPUNGO PINLLOPATA RAMON CAMPAÑA PUJILI, CABECERA CANTONAL ANGAMARCA GUANGAJE LA VICTORIA PILALO TINGO ZUMBAHUA SAN MIGUEL, CABECERA CANTONAL ANTONIO JOSE HOLGUIN (SANTA LUCIA) CUSUBAMBA MULALILLO MULLIQUINDIL (SANTA ANA) PANSALEO SAQUISILI, CABECERA CANTONAL CANCHAGUA CHANTILIN COCHAPAMBA SIGCHOS, CABECERA CANTONAL CHUGCHILLAN ISINLIVI LAS PAMPAS PALO QUEMADO RIOBAMBA, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL CACHA (CAB. EN MACHANGARA) CALPI CUBIJIES FLORES LICTO PUNGALA PUNIN QUIMIAG SAN JUAN SAN LUIS ALAUSI, CABECERA CANTONAL ACHUPALLAS GUASUNTOS HUIGRA MULTITUD PISTISHI (NARIZ DEL DIABLO) PUMALLACTA SEVILLA SIBAMBE TIXAN VILLA LA UNION (CAJABAMBA), CABECERA CANTONAL CAÑI COLUMBE JUAN DE VELASCO (PANGOR) SANTIAGO DE QUITO (CAB. EN SAN ANTONIO DE QUITO) CHAMBO, CABECERA CANTONAL CHUNCHI, CABECERA CANTONAL CAPZOL COMPUD GONZOL LLAGOS GUAMOTE, CABECERA CANTONAL CEBADAS PALMIRA GUANO, CABECERA CANTONAL GUANANDO ILAPO LA PROVIDENCIA SAN ANDRES SAN GERARDO DE PACAICAGUAN SAN ISIDRO DE PATULU SAN JOSE DEL CHAZO SANTA FE DE GALAN VALPARAISO PALLATANGA, CABECERA CANTONAL PENIPE, CABECERA CANTONAL Agencias de bancos privados 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de Cooperativas 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de Mutualistas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de bancos públicos 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Total de agencias 0 0 0 0 0 0 1 0 4 0 0 1 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 4 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Presencia de agencia 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Población 7.469 2.708 7.351 1.784 5.283 9.920 11.009 6.970 25.791 3.878 2.399 6.192 10.913 908 1.827 28.532 4.897 7.304 2.806 1.782 3.422 11.887 26.671 2.401 7.102 5.776 6.557 2.767 10.956 4.738 823 4.263 7.937 6.356 3.309 2.054 1.059 135.188 3.763 6.169 2.207 5.548 7.497 6.110 5.980 5.471 6.863 8.352 8.988 10.327 2.687 2.697 2.333 303 1.083 844 4.341 9.205 18.707 1.028 15.090 3.645 6.225 10.540 7.082 997 1.065 1.527 1.796 19.220 6.739 9.251 14.716 319 1.613 515 10.983 2.242 4.330 1.081 1.673 412 10.799 1.684 鉀ы 65 Código 60951 60952 60953 60954 60955 60956 61050 70150 70152 70250 70251 70254 70255 70350 70351 70352 70353 70354 70355 70450 70451 70550 70650 70651 70652 70653 70750 70850 70851 70950 70951 70952 70953 70954 70955 70956 71050 71051 71052 71053 71054 71055 71056 71150 71151 71152 71153 71250 71251 71252 71253 71254 71255 71256 71257 71350 71351 71352 71353 71354 71355 71356 71357 71358 71359 71450 71451 71452 71453 80150 80152 80153 80154 80159 80163 80165 80166 80168 80250 80251 80252 80253 80254 80255 Nombre EL ALTAR MATUS PUELA SAN ANTONIO DE BAYUSHIG LA CANDELARIA BILBAO (CAB.EN QUILLUYACU) CUMANDA, CABECERA CANTONAL MACHALA, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL EL RETIRO ARENILLAS, CABECERA CANTONAL CHACRAS PALMALES CARCABON PACCHA, CABECERA CANTONAL AYAPAMBA CORDONCILLO MILAGRO SAN JOSE SAN JUAN DE CERRO AZUL BALSAS, CABECERA CANTONAL BELLAMARIA CHILLA, CABECERA CANTONAL EL GUABO, CABECERA CANTONAL BARBONES (SUCRE) LA IBERIA TENDALES (CAB.EN PUERTO TENDALES) HUAQUILLAS, CABECERA CANTONAL MARCABELI, CABECERA CANTONAL EL INGENIO PASAJE, CABECERA CANTONAL BUENAVISTA CASACAY LA PEAÑA PROGRESO UZHCURRUMI CAÑAQUEMADA PIÑAS, CABECERA CANTONAL CAPIRO (CAB. EN LA CAPILLA DE CAPIRO) LA BOCANA MOROMORO (CAB. EN EL VADO) PIEDRAS SAN ROQUE (AMBROSIO MALDONADO) SARACAY PORTOVELO, CABECERA CANTONAL CURTINCAPA MORALES SALATI SANTA ROSA, CABECERA CANTONAL BELLAVISTA JAMBELI LA AVANZADA SAN ANTONIO TORATA VICTORIA BELLAMARIA ZARUMA, CABECERA CANTONAL ABAÑIN ARCAPAMBA GUANAZAN GUIZHAGUIÑA HUERTAS MALVAS MULUNCAY GRANDE SINSAO SALVIAS LA VICTORIA, CABECERA CANTONAL LA LIBERTAD EL PARAISO SAN ISIDRO ESMERALDAS, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL CAMARONES (CAB. EN SAN VICENTE) CRNEL. CARLOS CONCHA TORRES (CAB.EN HUELE) CHINCA MAJUA SAN MATEO TABIAZO TACHINA VUELTA LARGA VALDEZ (LIMONES), CABECERA CANTONAL ANCHAYACU ATAHUALPA (CAB. EN CAMARONES) BORBON LA TOLA LUIS VARGAS TORRES (CAB. EN PLAYA DE ORO) Agencias de bancos privados 0 0 0 0 0 0 0 23 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 2 0 0 0 2 0 0 7 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de Cooperativas 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de Mutualistas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de bancos públicos 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 Total de agencias 0 0 0 0 0 0 1 27 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 0 0 2 0 0 0 4 1 0 9 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 15 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 Presencia de agencia 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 Población 1.236 965 699 1.068 489 343 9.386 213.096 3.830 17.640 1.149 2.926 703 2.229 1.200 923 588 318 217 4.362 922 2.665 24.147 4.473 3.173 9.133 40.107 4.603 306 45.938 5.209 2.111 3.108 3.661 1.048 1.658 14.668 1.875 1.434 1.508 522 987 2.222 8.666 479 598 1.227 46.079 2.934 1.561 2.225 1.179 1.671 2.727 1.867 9.545 1.531 993 3.413 1.786 1.967 1.110 812 1.431 806 2.507 795 906 572 96.126 2.571 1.894 4.600 1.938 4.184 2.684 3.115 39.999 6.071 1.631 1.300 6.149 4.228 275 ) 66 Código 80256 80257 80258 80259 80260 80261 80262 80263 80264 80350 80351 80352 80353 80354 80355 80356 80357 80358 Nombre MALDONADO PAMPANAL DE BOLIVAR SAN FRANCISCO DE ONZOLE SANTO DOMINGO DE ONZOLE SELVA ALEGRE TELEMBI COLON ELOY DEL MARIA SAN JOSE DE CAYAPAS TIMBIRE MUISNE, CABECERA CANTONAL BOLIVAR DAULE GALERA QUINGUE (OLMEDO PERDOMO FRANCO) SALIMA SAN FRANCISCO SAN GREGORIO SAN JOSE DE CHAMANGA (CAB. EN CHAMANGA) Agencias de bancos privados 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 264 0 0 1 0 0 0 0 1 0 4 0 0 0 0 7 1 0 0 3 6 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 7 Agencias de Cooperativas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de Mutualistas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de bancos públicos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 Total de agencias 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 281 0 0 1 0 0 0 0 2 0 5 0 0 0 0 8 2 0 0 4 7 0 0 0 3 0 0 0 0 0 1 1 0 0 5 7 Presencia de agencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 Población 1.458 864 1.409 1.469 882 4.001 1.266 1.441 728 8.372 760 1.751 1.394 536 1.101 2.552 4.672 3.559 44.832 7.077 3.369 12.963 3.974 15.466 15.525 1.433 1.162 469 935 276 1.792 821 318 1.231 1.579 1.743 859 11.199 2.149 3.059 6.573 7.111 4.548 2.670 2.906 3.646 3.699 4.608 1.981.651 6.679 4.009 18.204 6.476 9.570 19.937 17.166 48.237 20.932 53.676 5.053 8.601 7.687 9.688 177.698 39.508 16.920 8.022 33.921 123.475 2.752 4.413 8.874 30.026 5.063 5.393 3.998 8.809 31.638 13.977 26.362 4.304 5.868 28.486 14.671 80450 ROSA ZARATE (QUININDE), CABECERA CANTONAL 80451 80452 80453 80454 80455 80550 80551 80552 80553 80554 80555 80556 80557 80558 80559 80560 80561 80562 80650 80651 80652 80653 80654 80750 80751 80752 80753 80754 80755 90150 90152 90153 90156 90157 90158 90250 90350 90450 90550 90650 90652 90653 90654 90656 90750 90850 90851 90852 90950 91050 91051 91053 CUBE CHURA (CHANCAMA) (CAB. EN EL YERBERO) MALIMPIA VICHE LA UNION SAN LORENZO, CABECERA CANTONAL ALTO TAMBO (CAB. EN GUADUAL) ANCON (PICHANGAL) (CAB. EN PALMA REAL) CALDERON CARONDELET 5 DE JUNIO (CAB. EN UIMBI) CONCEPCION MATAJE (CAB. EN SANTANDER) SAN JAVIER DE CACHAVI (CAB. EN SAN JAVIER) SANTA RITA TAMBILLO TULULBI (CAB. EN RICAURTE) URBINA ATACAMES, CABECERA CANTONAL LA UNION SUA (CAB. EN LA BOCANA) TONCHIGÜE TONSUPA RIOVERDE, CABECERA CANTONAL CHONTADURO CHUMUNDE LAGARTO MONTALVO (CAB. EN HORQUETA) ROCAFUERTE GUAYAQUIL, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL JUAN GOMEZ RENDON (PROGRESO) MORRO POSORJA PUNA TENGUEL ALFREDO BAQUERIZO MORENO (JUJAN), CABECERA CANTONAL BALAO, CABECERA CANTONAL BALZAR, CABECERA CANTONAL COLIMES, CABECERA CANTONAL DAULE, CABECERA CANTONAL JUAN BAUTISTA AGUIRRE (LOS TINTOS) LAUREL LIMONAL LOS LOJAS (ENRIQUE BAQUERIZO MORENO) ELOY ALFARO (DURAN), CABECERA CANTONAL VELASCO IBARRA (EL EMPALME), CABECERA CANTONAL GUAYAS (PUEBLO NUEVO) EL ROSARIO EL TRIUNFO, CABECERA CANTONAL MILAGRO, CABECERA CANTONAL CHOBO MARISCAL SUCRE (HUAQUES) 蟀ы 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 91054 ROBERTO ASTUDILLO (CAB. EN CRUCE DE VENECIA) 91150 91151 91152 91153 91154 91250 91350 91450 91451 91452 91550 91650 NARANJAL, CABECERA CANTONAL JESUS MARIA SAN CARLOS SANTA ROSA DE FLANDES TAURA NARANJITO, CABECERA CANTONAL PALESTINA,CABECERA CANTONAL PEDRO CARBO, CABECERA CANTONAL VALLE DE LA VIRGEN SABANILLA *CANTON SALINAS SAMBORONDON, CABECERA CANTONAL 67 Código Nombre Agencias de bancos privados 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 2 0 0 0 11 1 0 24 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 26 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 Agencias de Cooperativas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 1 0 Agencias de Mutualistas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de bancos públicos 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 Total de agencias 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 2 0 0 0 11 1 0 33 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0 0 0 0 35 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 3 0 Presencia de agencia 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 Población 30.429 43.389 33.791 23.888 8.686 5.695 11.550 20.942 6.621 9.260 10.659 29.565 11.531 8.804 11.011 11.011 14.113 14.687 76.989 8.670 8.205 116.360 5.311 3.768 2.873 6.673 2.406 1.693 13.970 19.208 1.110 4.286 2.836 8.595 14.997 1.906 4.681 4.660 1.999 653 5.559 1.903 846 44.124 4.229 5.996 5.318 358 7.317 7.225 9.104 4.761 1.703 8.189 1.271 1.926 1.562 4.496 1.874 1.559 2.044 2.800 1.603 142.172 1.315 2.645 1.532 2.271 1.276 6.290 4.296 1.267 1.580 3.323 4.160 1.509 1.329 19.379 2.206 2.440 1.604 1.969 19.304 5.023 91651 TARIFA 91750 *CANTON SANTA ELENA 91850 SANTA LUCIA, CABECERA CANTONAL 91950 EL SALITRE (LAS RAMAS), CABECERA CANTONAL 91951 GENERAL VERNAZA (DOS ESTEROS) 91952 LA VICTORIA (ÑAUZA) 91953 JUNQUILLAL 92050 SAN JACINTO DE YAGUACHI,CABECERA CANTONAL 92053 GRAL. PEDRO J. MONTERO (BOLICHE) 92055 YAGUACHI VIEJO (CONE) 92056 VIRGEN DE FATIMA 92150 GENERAL VILLAMIL (PLAYAS), CABECERA CANTONAL 92250 SIMON BOLIVAR, CABECERA CANTONAL 92251 CRNEL.LORENZO DE GARAICOA (PEDREGAL) 92350 CANTON CORONEL MARCELINO MARIDUEÑA CORONEL MARCELINO MARIDUEÑA (SAN CARLOS), 92350 CABECERA CANTONAL 92450 LOMAS DE SARGENTILLO, CABECERA CANTONAL 92550 NARCISA DE JESUS, CABECERA CANTONAL 92650 *CANTON LA LIBERTAD GENERAL ANTONIO ELIZALDE (BUCAY), CABECERA 92750 CANTONAL 92850 ISIDRO AYORA, CABECERA CANTONAL SAN MIGUEL DE IBARRA, CABECERA CANTONAL Y 100150 CAPITAL PROVINCIAL 100151 AMBUQUI 100152 ANGOCHAGUA 100153 CAROLINA 100154 LA ESPERANZA 100155 LITA 100156 SALINAS 100157 SAN ANTONIO 100250 ATUNTAQUI, CABECERA CANTONAL 100251 IMBAYA (SAN LUIS DE COBUENDO) 100252 SAN FRANCISCO DE NATABUELA 100253 SAN JOSE DE CHALTURA 100254 SAN ROQUE 100350 COTACACHI, CABECERA CANTONAL 100351 APUELA 100352 GARCIA MORENO (LLURIMAGUA) 100353 IMANTAG 100354 PEÑAHERRERA 100355 PLAZA GUTIERREZ (CALVARIO) 100356 QUIROGA 100357 6 DE JULIO DE CUELLAJE (CAB. EN CUELLAJE) VACAS GALINDO (EL CHURO) (CAB.EN SAN MIGUEL 100358 ALTO) 100450 OTAVALO, CABECERA CANTONAL 100451 DR. MIGUEL EGAS CABEZAS (PEGUCHE) 100452 EUGENIO ESPEJO (CALPAQUI) 100453 GONZALEZ SUAREZ 100454 PATAQUI 100455 SAN JOSE DE QUICHINCHE 100456 SAN JUAN DE ILUMAN 100457 SAN PABLO 100458 SAN RAFAEL 100459 SELVA ALEGRE (CAB.EN SAN MIGUEL DE PAMPLONA) 100550 100551 100552 100553 100650 100651 100652 100653 100654 100655 PIMAMPIRO, CABECERA CANTONAL CHUGA MARIANO ACOSTA SAN FRANCISCO DE SIGSIPAMBA URCUQUI, CABECERA CANTONAL CAHUASQUI LA MERCED DE BUENOS AIRES PABLO ARENAS SAN BLAS TUMBABIRO 鋀ы 110150 LOJA, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL 110151 110152 110153 110154 110155 110156 110157 110158 110159 110160 110161 110162 110163 110250 110251 110252 110253 110254 110350 110351 CHANTACO CHUQUIRIBAMBA EL CISNE GUALEL JIMBILLA MALACATOS (VALLADOLID) SAN LUCAS SAN PEDRO DE VILCABAMBA SANTIAGO TAQUIL (MIGUEL RIOFRIO) VILCABAMBA (VICTORIA) YANGANA (ARSENIO CASTILLO) QUINARA CARIAMANGA, CABECERA CANTONAL COLAISACA EL LUCERO UTUANA SANGUILLIN CATAMAYO (LA TOMA), CABECERA CANTONAL EL TAMBO 68 Código 110352 110353 110354 110450 110451 110455 110456 110457 110550 110551 110552 110553 110554 110650 110651 110652 110653 110654 110655 110656 110750 110751 110753 110754 110756 110850 110851 110852 110853 110950 110951 110952 110954 110956 110957 110958 110959 111050 111051 111052 111053 111054 111055 111150 111151 111152 111153 111154 111155 111156 111157 111158 111159 111250 111251 111252 111350 111351 111352 111353 111354 111450 111451 111452 111550 111551 Nombre GUAYQUICHUMA SAN PEDRO DE LA BENDITA ZAMBI CELICA, CABECERA CANTONAL CRUZPAMBA (CAB. EN CARLOS BUSTAMANTE) POZUL (SAN JUAN DE POZUL) SABANILLA TNTE. MAXIMILIANO RODRIGUEZ LOAIZA CHAGUARPAMBA, CABECERA CANTONAL BUENAVISTA EL ROSARIO SANTA RUFINA AMARILLOS AMALUZA, CABECERA CANTONAL BELLAVISTA JIMBURA SANTA TERESITA 27 DE ABRIL (CAB. EN LA NARANJA) EL INGENIO EL AIRO GONZANAMA, CABECERA CANTONAL CHANGAIMINA (LA LIBERTAD) NAMBACOLA PURUNUMA (EGUIGUREN) SACAPALCA MACARA, CABECERA CANTONAL LARAMA LA VICTORIA SABIANGO (LA CAPILLA) CATACOCHA, CABECERA CANTONAL CANGONAMA GUACHANAMA LAURO GUERRERO ORIANGA SAN ANTONIO CASANGA YAMANA ALAMOR, CABECERA CANTONAL CIANO EL ARENAL EL LIMO (MARIANA DE JESUS) MERCADILLO VICENTINO SARAGURO, CABECERA CANTONAL EL PARAISO DE CELEN EL TABLON LLUZHAPA MANU SAN ANTONIO DE QUMBE (CUMBE) SAN PABLO DE TENTA SAN SEBASTIAN DE YULUC SELVA ALEGRE URDANETA (PAQUISHAPA) SOZORANGA, CABECERA CANTONAL NUEVA FATIMA TACAMOROS ZAPOTILLO, CABECERA CANTONAL CAZADEROS (CAB.EN MANGAURCO) GARZAREAL LIMONES PALETILLAS PINDAL, CABECERA CANTONAL CHAQUINAL 12 DE DICIEMBRE (CAB.EN ACHIOTES) QUILANGA, CABECERA CANTONAL FUNDOCHAMBA Agencias de bancos privados 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1 8 0 0 Agencias de Cooperativas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 2 0 0 Agencias de Mutualistas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 Agencias de bancos públicos 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 Total de agencias 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 1 0 0 3 0 0 1 12 0 0 Presencia de agencia 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 Población 422 1.423 787 6.602 1.004 3.214 2.080 448 3.936 1.319 579 1.291 770 3.854 2.359 2.433 1.919 2.153 1.938 1.093 2.784 3.345 4.863 1.291 2.696 14.631 975 1.894 838 11.584 1.383 2.952 2.041 2.233 1.336 1.948 1.224 7.760 1.620 1.216 2.440 1.112 1.356 7.346 2.315 880 1.758 4.739 1.232 3.502 1.046 2.068 3.140 3.890 940 3.162 3.872 1.742 1.480 1.370 2.473 4.608 1.095 1.646 2.811 422 1.347 4.638 1.068 83.104 4.184 15.718 17.423 11.911 16.018 10.761 8.375 20.047 11.158 4.042 14.121 127.287 8.271 3.704 ) 111552 SAN ANTONIO DE LAS ARADAS (CAB. EN LAS ARADAS) 111650 OLMEDO, CABECERA CANTONAL 111651 LA TINGUE BABAHOYO, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL 120150 PROVINCIAL 120152 CARACOL FEBRES CORDERO (LAS JUNTAS)(CAB. EN MATA DE 120153 CACAO) 120154 PIMOCHA 120155 LA UNION 120250 BABA, CABECERA CANTONAL 120251 GUARE 120252 ISLA DE BEJUCAL 120350 MONTALVO, CABECERA CANTONAL 120450 PUEBLOVIEJO, CABECERA CANTONAL 120451 PUERTO PECHICHE 120452 SAN JUAN 120550 QUEVEDO, CABECERA CANTONAL 120553 SAN CARLOS 120555 LA ESPERANZA 69 Código 120650 120651 120750 120751 120752 120850 Nombre CATARAMA, CABECERA CANTONAL RICAURTE VENTANAS, CABECERA CANTONAL *QUINSALOMA ZAPOTAL VINCES, CABECERA CANTONAL Agencias de bancos privados 0 1 3 0 0 1 0 0 1 1 1 1 15 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 Agencias de Cooperativas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 5 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de Mutualistas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de bancos públicos 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 Total de agencias 1 1 4 0 0 2 0 1 1 1 2 1 23 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 31 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 1 0 0 0 Presencia de agencia 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 Población 7.526 18.219 38.691 13.126 19.025 46.691 14.763 20.653 38.524 8.683 32.794 33.458 187.174 12.508 3.285 11.047 2.803 10.208 8.037 2.733 29.347 3.913 2.308 67.962 4.878 9.806 6.157 6.496 7.468 8.027 6.696 59.249 4.656 5.793 18.582 3.189 3.551 44.718 2.903 6.368 1.993 1.972 1.025 3.515 3.118 18.422 187.639 1.936 1.938 41.200 2.064 11.897 8.580 7.047 3.473 4.745 17.779 6.941 5.195 29.304 21.183 6.553 6.122 6.279 5.083 24.640 16.210 11.204 24.723 3.834 5.338 12.849 5.296 6.290 3.839 26.695 12.113 5.401 2.593 9.243 8.667 4.333 3.578 20.203 120851 ANTONIO SOTOMAYOR (CAB. EN PLAYAS DE VINCES) 120950 PALENQUE, CABECERA CANTONAL 121050 SAN JACINTO DE BUENA FE, CABECERA CANTONAL 121051 PATRICIA PILAR 121150 VALENCIA, CABECERA CANTONAL 121250 MOCACHE, CABECERA CANTONAL PORTOVIEJO, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL 130150 PROVINCIAL 130151 ABDON CALDERON (SAN FRANCISCO) 130152 ALHAJUELA (BAJO GRANDE) 130153 CRUCITA 130154 PUEBLO NUEVO 130155 RIOCHICO (RIO CHICO) 130156 SAN PLACIDO 130157 CHIRIJOS 130250 CALCETA, CABECERA CANTONAL 130251 MEMBRILLO 130252 QUIROGA 130350 CHONE, CABECERA CANTONAL 130351 BOYACA 130352 CANUTO 130353 CONVENTO 130354 CHIBUNGA 130355 ELOY ALFARO 130356 RICAURTE 130357 SAN ANTONIO 130450 EL CARMEN, CABECERA CANTONAL 130451 WILFRIDO LOOR MOREIRA (MAICITO) 130452 SAN PEDRO DE SUMA 130550 FLAVIO ALFARO, CABECERA CANTONAL 130551 SAN FRANCISCO DE NOVILLO (CAB. EN NOVILLO) 130552 130650 130651 130652 130653 130654 130656 130657 130658 130750 130850 130851 130852 130950 130952 131050 131051 131052 131053 131054 131150 131151 131152 131250 131350 131351 131352 131353 131355 131450 131453 131457 131550 131551 131552 131650 131651 131652 131653 131750 131751 131752 131753 131850 131950 131951 131952 132050 ZAPALLO JIPIJAPA, CABECERA CANTONAL AMERICA EL ANEGADO (CAB. EN ELOY ALFARO) JULCUY LA UNION MEMBRILLAL PEDRO PABLO GOMEZ PUERTO DE CAYO JUNIN, CABECERA CANTONAL MANTA, CABECERA CANTONAL SAN LORENZO SANTA MARIANITA (BOCA DE PACOCHE) MONTECRISTI, CABECERA CANTONAL LA PILA PAJAN, CABECERA CANTONAL CAMPOZANO (LA PALMA DE PAJAN) CASCOL GUALE LASCANO PICHINCHA, CABECERA CANTONAL BARRAGANETE SAN SEBASTIAN ROCAFUERTE, CABECERA CANTONAL SANTA ANA DE VUELTA LARGA, CABECERA CANTONAL AYACUCHO HONORATO VASQUEZ (CAB. EN VASQUEZ) LA UNION SAN PABLO (CAB. EN PUEBLO NUEVO) BAHIA DE CARAQUEZ, CABECERA CANTONAL CHARAPOTO SAN ISIDRO TOSAGUA, CABECERA CANTONAL BACHILLERO ANGEL PEDRO GILER (LA ESTANCILLA) SUCRE, CABECERA CANTONAL BELLAVISTA NOBOA ARQ. SIXTO DURAN BALLEN PEDERNALES, CABECERA CANTONAL COJIMIES 10 DE AGOSTO ATAHUALPA OLMEDO, CABECERA CANTONAL PUERTO LOPEZ, CABECERA CANTONAL MACHALILLA SALANGO JAMA, CABECERA CANTONAL 蟀ы 70 Código Nombre Agencias de bancos privados 1 1 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 Agencias de Cooperativas 0 1 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 Agencias de Mutualistas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de bancos públicos 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 Total de agencias 1 2 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 8 0 Presencia de agencia 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 Población 11.920 12.970 6.076 14.035 337 1.175 754 9.637 837 234 1.443 1.561 1.283 8.200 351 327 3.712 684 643 529 163 657 4.014 888 874 2.597 811 1.004 3.456 544 319 1.205 784 2.523 527 573 1.744 524 1.954 1.188 794 9.979 1.167 2.542 688 1.853 4.111 1.788 286 426 189 442 4.542 2.088 2.902 3.542 1.766 1.529 1.326 1.188 22.913 4.772 6.298 913 4.340 4.387 2.300 8.298 6.793 3.453 3.472 385 195 503 1.041 487 1.667 639 544 804 1.842 2.943 25.916 1.642 132150 JARAMIJO, CABECERA CANTONAL 132250 SAN VICENTE, CABECERA CANTONAL 132251 CANOA MACAS, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL 140150 PROVINCIAL 140151 ALSHI (CAB. EN 9 DE OCTUBRE) 140153 GENERAL PROAÑO 140156 SAN ISIDRO 140157 SEVILLA DON BOSCO 140158 SINAI 140160 ZUÑA (ZUÑAC) 140162 CUCHAENTZA 140163 *SAN JOSE DE MORONA 140164 RIO BLANCO 140250 GUALAQUIZA, CABECERA CANTONAL 140251 AMAZONAS (ROSARIO DE CUYES) 140252 BERMEJOS 140253 BOMBOIZA 140254 CHIGÜINDA 140255 EL ROSARIO 140256 NUEVA TARQUI 140257 SAN MIGUEL DE CUYES 140258 EL IDEAL GENERAL LEONIDAS PLAZA GUTIERREZ (LIMON), 140350 CABECERA CANTONAL 140351 INDANZA 140353 SAN ANTONIO (CAB. EN SAN ANTONIO CENTRO) 140356 SAN MIGUEL DE CONCHAY 140357 SANTA SUSANA DE CHIVIAZA (CAB. EN CHIVIAZA) 140358 YUNGANZA (CAB. EN EL ROSARIO) 140450 PALORA (METZERA),CABECERA CANTONAL 140451 ARAPICOS CUMANDA (CAB. EN COLONIA AGRICOLA SEVILLA 140452 DEL ORO) 140454 SANGAY (CAB. EN NAYAMANACA) 140455 16 DE AGOSTO 140550 SANTIAGO DE MENDEZ, CABECERA CANTONAL 140551 COPAL 140552 CHUPIANZA 140553 PATUCA 140554 SAN LUIS DE EL ACHO (CAB. EN EL ACHO) 140555 *SANTIAGO 140556 TAYUZA 140557 SAN FRANCISCO DE CHINIMBIMI 140650 SUCUA, CABECERA CANTONAL 140651 ASUNCION 140652 HUAMBI 140655 SANTA MARIANITA DE JESUS 140750 HUAMBOYA, CABECERA CANTONAL 140751 CHIGUAZA 140850 SAN JUAN BOSCO, CABECERA CANTONAL 140851 PAN DE AZUCAR 140852 SAN CARLOS DE LIMON 140853 SAN JACINTO DE WAKAMBEIS 140854 SANTIAGO DE PANANZA 140950 TAISHA, CABECERA CANTONAL 140951 HUASAGA (CAB. EN WAMPUIK) 140952 MACUMA 140953 TUUTINENTZA 141050 LOGROÑO, CABECERA CANTONAL 141051 YAUPI 141052 SHIMPIS 141150 PABLO SEXTO, CABECERA CANTONAL 150150 TENA, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL 150151 150153 150154 150155 150156 150157 150350 150352 150354 150450 150451 150452 150453 150454 150455 150750 150751 150752 150753 150754 AHUANO CHONTAPUNTA PANO PUERTO MISAHUALLI PUERTO NAPO TALAG ARCHIDONA, CABECERA CANTONAL COTUNDO SAN PABLO DE USHPAYACU EL CHACO, CABECERA CANTONAL GONZALO DIAZ DE PINEDA (EL BOMBON) LINARES OYACACHI SANTA ROSA SARDINAS BAEZA, CABECERA CANTONAL COSANGA CUYUJA PAPALLACTA SAN FRANCISCO DE BORJA (VIRGILIO DAVILA) CARLOS JULIO AROSEMENA TOLA, CABECERA 150950 CANTONAL 160150 PUYO CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL 160152 CANELOS 錰ы 71 Código 160154 160155 160156 160157 160158 160159 160161 160162 160163 160164 160165 160166 160250 160251 160252 160350 160450 160451 170150 170151 170152 170153 170154 170155 170156 170157 170158 170159 170160 170161 170162 170163 170164 170165 170166 170168 170169 170170 170171 170172 170174 170175 170176 170177 170178 170179 170180 170181 170183 170184 170185 170186 170250 170251 170252 170253 170254 170255 170350 170351 170352 170353 170354 170355 170356 170357 170450 170451 170452 170453 170454 170550 170551 170552 170650 Nombre DIEZ DE AGOSTO FATIMA MONTALVO (ANDOAS) POMONA RIO CORRIENTES RIO TIGRE SARAYACU SIMON BOLIVAR (CAB. EN MUSHULLACTA) TARQUI TENIENTE HUGO ORTIZ VERACRUZ (INDILLAMA) (CAB. EN INDILLAMA) EL TRIUNFO MERA, CABECERA CANTONAL MADRE TIERRA SHELL SANTA CLARA, CABECERA CANTONAL ARAJUNO, CABECERA CANTONAL CURARAY QUITO DISTRITO METROPOLITANO, CABECERA CANTONAL, CAPITAL PROVINCIAL Y DE LA REPUBLICA DEL ECUADOR ALANGASI AMAGUAÑA ATAHUALPA (HABASPAMBA) CALACALI CALDERON (CARAPUNGO) CONOCOTO CUMBAYA CHAVEZPAMBA CHECA (CHILPA) EL QUINCHE GUALEA GUANGOPOLO GUAYLLABAMBA LA MERCED LLANO CHICO LLOA NANEGAL NANEGALITO NAYON NONO PACTO PERUCHO PIFO PINTAG POMASQUI PUELLARO PUEMBO SAN ANTONIO SAN JOSE DE MINAS TABABELA TUMBACO YARUQUI ZAMBIZA CAYAMBE, CABECERA CANTONAL ASCAZUBI CANGAHUA OLMEDO (PESILLO) OTON SANTA ROSA DE CUZUBAMBA MACHACHI, CABECERA CANTONAL ALOAG ALOASI CUTUGLAHUA EL CHAUPI MANUEL CORNEJO ASTORGA (TANDAPI) TAMBILLO UYUMBICHO TABACUNDO, CABECERA CANTONAL LA ESPERANZA MALCHINGUI TOCACHI TUPIGACHI SANGOLQUI, CABECERA CANTONAL COTOGCHOA RUMIPAMBA *CANTON SANTO DOMINGO Agencias de bancos privados 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 294 0 0 0 0 1 1 6 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0 0 0 0 3 0 0 6 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 8 0 0 23 0 0 1 0 33 0 0 0 0 Agencias de Cooperativas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0 0 42 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 2 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 2 1 0 2 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 4 0 0 1 1 0 0 0 5 0 0 0 0 Agencias de Mutualistas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 Agencias de bancos públicos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 2 0 0 0 0 Total de agencias 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0 0 352 0 1 0 0 2 2 6 0 0 2 0 0 3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 3 1 0 0 1 0 5 1 0 9 0 0 0 0 0 4 1 0 0 0 0 1 0 2 0 0 0 0 13 0 0 26 2 0 1 0 42 0 0 0 0 Presencia de agencia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 Población 886 766 3.432 257 186 682 2.194 4.235 1.723 835 1.320 1.381 1.066 1.082 5.884 3.027 2.760 2.382 1.409.683 17.300 23.552 1.865 3.625 84.709 53.065 21.001 865 7.329 12.867 2.121 2.282 12.219 5.742 6.130 1.431 2.559 2.473 9.665 1.753 4.814 786 12.322 14.487 19.760 5.721 10.952 19.796 7.467 2.274 38.412 13.783 2.937 40.447 3.750 13.490 6.435 2.124 3.485 22.432 8.840 6.848 9.963 1.322 3.128 6.563 3.675 11.686 3.273 3.905 1.587 5.119 62.423 2.837 477 233.473 8.283 2.429 9.958 17.077 163.640 4.212 7.343 7.598 2.392 ) 170750 SAN MIGUEL DE LOS BANCOS , CABECERA CANTONAL 170751 MINDO PEDRO VICENTE MALDONADO, CABECERA 170850 CANTONAL 170950 PUERTO QUITO, CABECERA CANTONAL AMBATO, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL 180150 PROVINCIAL 180151 AMBATILLO 180152 ATAHUALPA (CHISALATA) 180153 AUGUSTO N. MARTINEZ (MUNDUGLEO) 180154 CONSTANTINO FERNANDEZ (CAB. EN CULLITAHUA) 72 Código 180155 180156 180157 180158 180159 180160 180161 180162 180163 180164 180165 180166 180167 180168 180250 180251 180252 180253 180254 180350 180450 180451 180550 180551 180552 180553 180650 180651 Nombre HUACHI GRANDE IZAMBA JUAN BENIGNO VELA MONTALVO PASA PICAIGUA PILAGÜIN (PILAGÜIN) QUISAPINCHA (QUIZAPINCHA) SAN BARTOLOME DE PINLLOG SAN FERNANDO (PASA SAN FERNANDO) SANTA ROSA TOTORAS CUNCHIBAMBA UNAMUNCHO BAÑOS DE AGUA SANTA, CABECERA CANTONAL LLIGUA RIO NEGRO RIO VERDE ULBA CEVALLOS, CABECERA CANTONAL MOCHA, CABECERA CANTONAL PINGUILI PATATE, CABECERA CANTONAL EL TRIUNFO LOS ANDES (CAB. EN POATUG) SUCRE (CAB. EN SUCRE-PATATE URCO) QUERO, CABECERA CANTONAL RUMIPAMBA Agencias de bancos privados 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de Cooperativas 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 Agencias de Mutualistas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de bancos públicos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Total de agencias 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Presencia de agencia 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Población 6.703 11.121 6.829 3.202 6.382 7.402 10.637 11.576 7.723 2.327 14.493 5.516 3.847 4.002 11.789 312 1.086 1.053 1.855 6.870 5.223 1.147 7.415 1.365 1.212 1.778 13.605 2.730 1.846 20.763 2.016 2.460 1.976 1.957 2.400 5.211 6.993 5.192 11.849 275 1.328 2.182 2.418 9.880 1.922 5.044 8.739 1.779 10.962 3.730 2.551 1.300 507 704 1.996 6.775 1.044 260 296 112 3.153 1.621 2.973 1.690 565 9.377 2.307 2.856 4.246 1.442 1.273 449 5.532 1.691 3.548 1.355 851 1.311 4.892 637 88 1.419 199 9.531 180652 YANAYACU - MOCHAPATA (CAB. EN YANAYACU) 180750 180751 180752 180753 180754 180755 180756 180757 180758 180850 180851 180852 180853 PELILEO, CABECERA CANTONAL BENITEZ (PACHANLICA) BOLIVAR COTALO CHIQUICHA (CAB. EN CHIQUICHA GRANDE) EL ROSARIO (RUMICHACA) GARCIA MORENO (CHUMAQUI) GUAMBALO (HUAMBALO) SALASACA PILLARO, CABECERA CANTONAL BAQUERIZO MORENO EMILIO MARIA TERAN (RUMIPAMBA) MARCOS ESPINEL (CHACATA) 180854 PRESIDENTE URBINA (CHAGRAPAMBA -PATZUCUL) 180855 180856 180857 180950 180951 190150 190151 190152 190153 190155 190156 190158 190250 190251 190252 190254 190256 190350 190351 190450 190451 190452 190550 190551 190553 190650 190651 190652 190653 190750 190751 190850 190851 190852 190853 200150 200151 200152 200250 200251 200350 SAN ANDRES SAN JOSE DE POALO SAN MIGUELITO TISALEO, CABECERA CANTONAL QUINCHICOTO ZAMORA, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL CUMBARATZA GUADALUPE IMBANA (LA VICTORIA DE IMBANA) SABANILLA TIMBARA SAN CARLOS DE LAS MINAS ZUMBA, CABECERA CANTONAL CHITO EL CHORRO LA CHONTA PUCAPAMBA GUAYZIMI, CABECERA CANTONAL ZURMI 28 DE MAYO (SAN JOSE DE YACUAMBI), CABECERA CANTONAL LA PAZ TUTUPALI YANTZAZA (YANZATZA), CABECERA CANTONAL CHICAÑA LOS ENCUENTROS EL PANGUI, CABECERA CANTONAL EL GUISME PACHICUTZA TUNDAYME ZUMBI, CABECERA CANTONAL *PAQUISHA PALANDA, CABECERA CANTONAL EL PORVENIR DEL CARMEN SAN FRANCISCO DEL VERGEL VALLADOLID PUERTO BAQUERIZO MORENO, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL EL PROGRESO ISLA SANTA MARIA (FLOREANA) (CAB. EN PTO. VELASCO IBARRA) PUERTO VILLAMIL, CABECERA CANTONAL TOMAS DE BERLANGA (SANTO TOMAS) PUERTO AYORA, CABECERA CANTONAL 蟀ы 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 73 Código Nombre Agencias de bancos privados 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1.086 Agencias de Cooperativas 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 Agencias de Mutualistas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 36 Agencias de bancos públicos 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 117 Total de agencias 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 1 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1.486 Presencia de agencia 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 192 Población 1.403 388 39.708 3.019 5.539 5.591 6.619 2.324 3.759 2.762 1.125 2.278 791 2.116 2.994 110 206 728 18.929 3.819 1.207 2.409 2.521 3.212 686 1.255 86 303 505 4.600 422 2.385 5.182 316 1.141 26.200 11.672 4.034 1.403 658 359 614 1.298 324 12.567 5.522 1.596 2.823 3.842 1.811 2.899 1.967 2.781 3.328 667 4.034 17.673 5.591 11.942.560 200351 BELLAVISTA 200352 SANTA ROSA (INCLUYE LA ISLA BALTRA) NUEVA LOJA, CABECERA CANTONAL Y CAPITAL 210150 PROVINCIAL 210152 DURENO 210153 GENERAL FARFAN 210155 EL ENO 210156 PACAYACU 210157 JAMBELI 210158 SANTA CECILIA *EL DORADO DE CASCALES, LUMBAQUI, CABECERA 210250 CANTONAL 210251 EL REVENTADOR 210252 GONZALO PIZARRO 210254 PUERTO LIBRE PUERTO EL CARMEN DEL PUTUMAYO, CABECERA 210350 CANTONAL 210351 PALMA ROJA 210352 PUERTO BOLIVAR (PUERTO MONTUFAR) 210353 PUERTO RODRIGUEZ 210354 SANTA ELENA 210450 SHUSHUFINDI, CABECERA CANTONAL 210451 LIMONCOCHA 210452 PAÑACOCHA 210453 SAN ROQUE (CAB. EN SAN VICENTE) 210454 SAN PEDRO DE LOS COFANES 210455 SIETE DE JULIO 210550 LA BONITA, CABECERA CANTONAL 210551 EL PLAYON DE SAN FRANCISCO 210552 LA SOFIA 210553 ROSA FLORIDA 210554 SANTA BARBARA 210650 EL DORADO DE CASCALES, CABECERA CANTONAL 210651 210652 210750 210751 210752 220150 220151 220152 220250 220251 220252 220253 220254 220255 SANTA ROSA DE SUCUMBIOS SEVILLA TARAPOA , CABECERA CANTONAL CUYABENO AGUAS NEGRAS PUERTO FRANCISCO DE ORELLANA (COCA),CABECERA CANTONAL Y CAPITAL PROVINCIAL DAYUMA TARACOA (CAB. EN NUEVA ESPERANZA: YUCA) NUEVO ROCAFUERTE, CABECERA CANTONAL CAPITAN AUGUSTO RIVADENEYRA CONONACO SANTA MARIA DE HUIRIRIMA TIPUTINI YASUNI 鎰ы 220350 LA JOYA DE LOS SACHAS, CABECERA CANTONAL 220351 220352 220353 220354 220450 220451 220452 220453 220454 220455 900151 900351 900451 ENOKANQUI (CAB. EN EL PARAISO) POMPEYA SAN CARLOS SAN SEBASTIAN DEL COCA LORETO, CABECERA CANTONAL AVILA (CAB. EN HUIRUNO) PUERTO MURIALDO SAN JOSE DE PAYAMINO SAN JOSE DE DAHUANO SAN VICENTE DE HUATICOCHA LAS GOLONDRINAS MANGA DEL CURA EL PIEDRERO TOTAL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 247 Fuente: INEC, Superintendencia de Bancos y Seguros, website de instituciones financieras reguladas por la SBS. Elaborado por: Autor 74 Anexo 3: MCO de la brecha de ingreso en función del acceso a compras a crédito brecha com_cred neg mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 0,3265197 0,0872158 * 12.145 0,0634 -0,0154909 0,0938827 12.145 0,3526 0,7931064 0,0798195 * 12.145 0,4945 EQ01 -0,2492141 0,0224332 * -0,3678301 0,038801 * EQ02 -0,2067957 0,0143127 -0,1647942 0,0264287 0,1559756 0,0371522 0,2127293 0,0472751 0,1608769 0,0285042 0,0781196 0,030564 -0,0153483 0,0047601 0,0001465 0,0000516 0,2309153 0,0098587 0,2206209 0,0097323 0,0470456 0,0210516 0,401916 ч 0,0418971 -0,2963528 0,0382692 -0,1120401 0,0371815 -0,3816563 0,0380609 EQ03 -0,1540099 0,0130009 -0,1416203 0,0212727 0,0641175 0,0312188 0,086369 0,0384316 0,0549848 0,029721 0,1006957 0,0293303 -0,002264 0,0039341 -0,0000878 0,0000462 0,1927593 0,0088959 0,1805985 0,0079393 0,0742994 0,0180293 0,1655568 0,0282195 -0,1940244 0,0270008 -0,0453679 0,0259944 -0,2654425 0,0273273 -0,07827 0,0030466 -0,0037404 0,0006378 EQ04(p) -0,1153952 0,0159597 -0,1181339 0,0205619 0,115924 0,0350686 0,1129142 0,0405489 0,0088988 0,0292033 0,1219903 0,0279782 -0,0035871 0,0040313 -0,0000757 0,0000472 0,180234 0,0088446 0,1744371 0,0085166 0,0709739 0,0168339 0,1487045 0,0382859 -0,2389093 0,0369837 0,1059739 0,0428336 0,0152958 0,0131342 -0,0751583 0,0036831 -0,0028996 0,000569 -0,0313876 0,029061 -0,277824 0,0216502 0,4120909 0,0727626 12.145 0,5536 * * * * * ** * * * * ** * * * * * * ** ** *** * * * * * * *** * * * * * *** * * * * * * * * ** * * * * * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% (p) Modelo corregido por parroquia Elaborado por: Autor 75 Anexo 4: MCO de la brecha de ingreso en función del acceso a préstamos en dinero brecha prestamo neg mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 0,276223 0,0915938 * 12.145 0,0484 -0,1044779 0,0938181 12.145 0,3424 0,7340753 0,0836305 * 12.145 0,4881 EQ01 -0,1017066 0,0241569 * -0,3763291 0,0420344 * EQ02 -0,0766113 0,0206333 -0,1690356 0,028395 0,1556494 0,0358708 0,2281706 0,0476691 0,1607033 0,0292793 0,0654199 0,0291071 -0,0138175 0,0048354 0,0001356 0,0000531 0,228165 0,0101452 0,2228764 0,0105703 0,0545679 0,0222438 ч 0,4185651 0,0415825 -0,284912 0,0377988 -0,1161733 0,0367981 -0,3689623 0,0377333 EQ03 -0,0146792 0,0178924 -0,144235 0,022559 0,059791 0,030107 0,0987085 0,0395301 0,0537325 0,0306989 0,0885113 0,0284019 -0,0011699 0,0040893 -0,0000963 0,0000479 0,189356 0,0091456 0,1813185 0,0083048 0,0804611 0,0190228 0,1782943 0,028321 -0,1839752 0,0268 -0,0457754 0,0259028 -0,2560645 0,0271094 -0,0793221 0,0030875 -0,0038462 0,0006462 EQ04(p) 0,0092528 0,0182631 -0,1183247 0,0214039 0,1123827 0,0343309 0,1166192 0,0407121 0,0069756 0,0294817 0,1114433 0,027392 -0,0030422 0,004279 -0,0000793 0,0000497 0,1765663 0,0091745 0,1745199 0,0089602 0,0746947 0,0179426 0,1594875 0,0385763 -0,2638586 0,0385168 0,0740493 0,044116 -0,0068929 0,0108495 -0,0761503 0,0037468 -0,0029491 0,0005688 -0,0298367 0,0295812 -0,3332373 0,0179425 0,3979123 0,0777349 12.145 0,5502 * * * * * ** * ** * * ** * * * * * ** ** *** * * * * * ** * * * * * *** * * * * * * * * *** * * * * * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% (p) Modelo corregido por parroquia Elaborado por: Autor 76 Anexo 5: MCO de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito para negocio brecha credito mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 -0,0922073 0,0625222 5.705 0,011 -0,3738562 0,1149899 * 5.705 0,2693 0,5728697 0,1320161 * 5.705 0,4333 EQ01 -0,2326421 0,0435342 * EQ02 -0,2136926 0,0274238 0,1414941 0,0542613 0,2580505 0,064929 0,2111739 0,0355546 -0,0041575 0,0375159 -0,0045717 0,0052917 0,0000263 0,0000577 0,2329244 0,0118477 0,2343397 0,0106122 0,0705438 0,0345108 0,2947794 0,0410391 깰ы -0,2347306 0,0334031 -0,1311295 0,0336394 -0,3186393 0,0335534 EQ03 -0,1345597 0,0212898 0,0185406 0,051815 0,0626808 0,0547898 0,1064513 0,035433 0,0415457 0,0333813 0,0047796 0,0055288 -0,0001727 0,0000591 0,1946757 0,0126111 0,1787191 0,0093617 0,0823063 0,0288678 0,1065157 0,0332393 -0,1470122 0,0276837 -0,0689613 0,0273029 -0,2164133 0,0278918 -0,0764249 0,0025005 -0,0046103 0,0007092 EQ04(p) -0,1343939 0,0233655 0,0473978 0,0582261 0,0737596 0,0768735 0,0823177 0,0350034 0,0483505 0,0336417 0,0029778 0,006202 -0,000154 0,0000656 0,1920974 0,013215 0,1801709 0,0099201 0,0627588 0,0323385 0,1387651 0,0526586 * * * * * * * ** * * * * * * ** * * * ** * * *** * * * ** * * * * -0,072569 0,0548684 -0,4106353 0,0763041 -0,0750209 0,0029113 -0,0037525 0,000659 0,2957744 0,0291595 1,144614 0,0977282 0,8109407 0,1177154 5.705 0,4982 * * * * * * * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% (p) Modelo corregido por parroquia Elaborado por: Autor 77 Anexo 6: MCO de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito formal para negocio brecha cred mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones -0,0922073 0,0625234 5.323 0,0237 -0,341713 0,1389331 ** 5.323 0,2831 0,6017596 0,1591636 * 5.323 0,4451 EQ01 -0,4180902 0,0496678 * EQ02 -0,3802187 0,0334463 0,1283637 0,0526444 0,2608593 0,067278 0,205795 0,0375011 -0,0104549 0,0370121 -0,0064344 0,0060634 0,0000525 0,0000637 0,234745 0,011683 0,238903 0,0104947 0,055426 0,0341607 0,2963967 0,0412542 깰ы -0,226788 0,0324809 -0,1438236 0,0330245 -0,3095983 0,0326872 EQ03 -0,2395985 0,028439 0,0045689 0,0509555 0,0677529 0,0561522 0,1001203 0,0369714 0,0283704 0,035031 0,0036404 0,0063017 -0,0001554 0,0000649 0,1928859 0,0125835 0,1832411 0,0092946 0,0763134 0,0269713 0,1086879 0,0343321 -0,1483353 0,0280874 -0,0744973 0,0278326 -0,2141381 0,0284357 -0,0764959 0,0026625 -0,0046801 0,0007729 EQ04(p) -0,2402112 0,0295523 0,0288873 0,0554526 0,0781462 0,0757886 0,0777711 0,0403195 0,0291958 0,034432 0,0022875 0,007139 -0,0001406 0,0000728 0,1896899 0,0127669 0,1854841 0,010296 0,050238 0,0305471 0,1404668 0,0558532 -0,1527319 0,062679 0,9584882 0,0663096 -0,329365 0,0814865 -0,0758332 0,0030074 -0,003795 0,0006837 -1,090484 0,0482501 0,1215556 0,1346845 0,7091094 0,1385952 5.323 0,5126 * ** * * * * * *** ** * * * * * * * * * *** * * * * * * * * ** ** * * * * * * * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% (p) Modelo corregido por parroquia Elaborado por: Autor 78 Anexo 7: MCO de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito informal para negocio brecha cred_nf mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 -0,0922073 0,0625237 5.087 0,0001 -0,3826554 0,1168549 * 5.087 0,2706 0,6080114 0,1328266 * 5.087 0,4346 EQ01 0,0304992 0,0455164 EQ02 0,0217917 0,0327986 0,1536345 0,0567268 0,2644473 0,0667191 0,211084 0,0378362 0,0104143 0,0416203 -0,0042883 0,0058609 0,0000185 0,0000641 0,2415421 0,0132838 0,229935 0,011667 0,0766162 0,0374832 0,2925356 0,0432921 뫠э -0,2383465 0,0353484 -0,1432778 0,0351997 -0,3477389 0,0356636 EQ03 0,0175984 0,0298142 0,0203311 0,0537813 0,0782164 0,0553341 0,1102755 0,0360753 0,0495387 0,0347813 0,0037104 0,0062537 -0,0001663 0,0000691 0,1977399 0,0127274 0,1765885 0,0108111 0,0854747 0,0322854 0,1042189 0,03455 -0,1487707 0,0289229 -0,0810413 0,0279873 -0,2386361 0,029252 -0,0755888 0,002826 -0,004903 0,0007047 EQ04(p) 0,0231512 0,0339822 0,0509997 0,0618953 0,0841271 0,0743362 0,0909069 0,0367454 0,0584123 0,0370173 0,002021 0,0070218 -0,0001497 0,0000772 0,1957036 0,0129379 0,1789384 0,0116173 0,0704389 0,0366336 0,1634488 0,0542798 * * * * ** ** * * * * * * * * * *** * * *** * * * ** * * * * -0,9916938 0,06301 -0,4206945 0,082565 -0,0739195 0,0033545 -0,0041413 0,0006513 1,222885 0,0378518 1,157003 0,1145733 -0,1001651 0,0644034 5.087 0,5061 * * * * * * * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% (p) Modelo corregido por parroquia Elaborado por: Autor 79 Anexo 8: Regresión cuantilica de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito formal para negocio (primera estimación) brecha cred mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% Cuantil 0,1 -0,4038987 0,067529 * 0,2044543 0,1013756 ** 0,3034042 0,0641273 * 0,2079145 0,0961441 ** 0,0807466 0,0839546 -0,0244362 0,0085976 * 0,0002157 0,0000883 ** 0,3063578 0,0284311 * 0,2899365 0,0231462 * 0,1035966 0,0413834 ** 0,4483251 0,0480426 * -0,2495332 0,0938141 * -0,0176141 0,0703123 -0,2558228 0,0962891 * Cuantil 0,2 -0,358691 0,0620356 0,2243493 0,068722 0,3161776 0,0555625 0,1862211 0,0599282 0,0643627 0,05625 -0,019415 0,0063532 0,0001848 0,0000679 0,2796831 0,0237153 0,2875311 0,0187652 0,0553485 0,0345117 0,4175365 0,033671 -0,3067877 0,083087 -0,0650048 0,0421535 -0,2514792 0,0967417 * * * * * * * * * * * Cuantil 0,3 -0,3677815 0,0438142 * 0,1969388 0,05258 * 0,2775138 0,0476306 * 0,1756564 0,0719039 ** 0,0473735 0,0457072 -0,0153681 0,0068811 ** 0,0001409 0,0000732 *** 0,2755399 0,0201097 * 0,2681102 0,0170821 * 0,0610288 0,0463227 0,3923569 0,0305777 * -0,1938789 0,0658335 * -0,0694204 0,0515714 -0,2294973 0,0834867 * Cuantil 0,4 -0,3729144 0,0414612 * 0,1822027 0,0468129 * 0,2454279 0,0479757 * 0,2041204 0,0589356 * 0,0569145 0,044308 -0,0079994 0,006891 0,000071 0,0000743 0,2724353 0,0182153 * 0,2707358 0,0186697 * 0,0695496 0,0385535 *** 0,3475744 0,0305309 * -0,2351756 0,0769401 * -0,1221753 0,0462921 * -0,2102426 0,0644641 * Cuantil 0,5 -0,3597145 0,0270592 * 0,206769 0,0420744 * 0,2528341 0,045458 * 0,2280962 0,0583051 * 0,0622569 0,0378078 *** -0,0090266 0,0065854 0,0000919 0,0000733 0,2648188 0,0148455 * 0,2739379 0,0155292 * 0,0437866 0,036796 0,3218161 0,0251631 * -0,1930141 0,049159 * -0,1160013 0,0410124 * -0,2858881 0,0526565 * Cuantil 0,6 -0,3821669 0,0428491 * 0,2009983 0,0471 * 0,2480067 0,0586389 * 0,19297 0,0471689 * 0,0651955 0,0440465 -0,0090171 0,0063663 0,0001012 0,0000713 0,2625544 0,0171178 * 0,280046 0,0147536 * 0,0501257 0,0433431 0,3047203 0,0261301 * -0,1622214 0,0445167 * -0,1027587 0,0473364 ** -0,3040612 0,062033 * Cuantil 0,7 -0,3166074 0,0438151 * 0,2529346 0,0476315 * 0,2520199 0,0637631 * 0,2227098 0,0457319 * 0,084311 0,0445534 *** -0,0105957 0,0068074 0,0001123 0,0000709 0,2564142 0,0180855 * 0,2719475 0,015176 * 0,084733 0,0360152 ** 0,2987224 0,0328574 * -0,1916541 0,0506323 * -0,0933269 0,0454782 ** -0,2706418 0,0792954 * Cuantil 0,8 -0,3162515 0,0331679 * 0,2619903 0,0621195 * 0,2753965 0,0574308 * 0,2073895 0,0574812 * 0,1053905 0,0624857 *** -0,0077372 0,0056345 0,0000896 0,0000595 0,2396194 0,0171115 * 0,2497286 0,0161592 * 0,0990601 0,0500142 ** 0,2950523 0,0303615 * -0,2104118 0,0475273 * -0,1191441 0,0450311 * -0,2872168 0,0737313 * Cuantil 0,9 -0,3597141 0,0441484 * 0,2453474 0,0847023 * 0,2746816 0,0812204 * 0,1780151 0,0868043 ** 0,0332274 0,0783254 -0,006667 0,0087108 0,0001254 0,0000927 0,2289224 0,0203399 * 0,2481948 0,0196092 * 0,0340833 0,0562965 0,272321 0,0349344 * -0,2576509 0,0782789 * -0,1890795 0,0502457 * -0,3143651 0,0861138 * -1,135574 0,1896542 * 5.323 0,1522 -0,9089464 0,1572973 * 5.323 0,1560 -0,719979 0,162569 * 5.323 0,1544 -0,6544829 0,1551467 * 5.323 0,1557 깰ы 0,1452763 5.323 0,1601 -0,4750942 * -0,3174065 0,1459995 ** 5.323 0,1591 -0,1102853 0,1579898 5.323 0,1561 0,0186181 0,1294129 5.323 0,1562 0,311904 0,2198639 5.323 0,1478 Elaborado por: Autor 80 Anexo 9: Regresión cuantilica de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito formal para negocio (segunda estimación) brecha cred mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% Cuantil 0,1 -0,2840008 0,0695689 * 0,0253357 0,0545554 -0,0115411 0,0506684 0,0551997 0,0646062 0,1371989 0,0561996 ** -0,0160897 0,0065509 ** 0,0000131 0,000072 0,2480011 0,0224178 * 0,2267798 0,0162536 * 0,1231517 0,0509456 ** 0,1580526 0,0390786 * -0,15902 0,0704863 ** -0,0063252 0,0417734 0,0071914 0,0896841 -0,0876086 0,0036901 * -0,0049526 0,0009413 * Cuantil 0,2 -0,2196594 0,0371979 * 0,0389676 0,0484105 0,0515544 0,0509551 -0,0228065 0,0587677 0,1478922 0,04717 * -0,0036601 0,0059373 -0,0000826 0,0000626 0,2380476 0,0147447 * 0,229001 0,0145122 * 0,0899122 0,0323535 * 0,1475573 0,0295104 * -0,1074965 0,0611991 *** 0,0128186 0,0386571 -0,1331041 0,0388026 * -0,0833282 0,0029942 * -0,005445 0,0007246 * Cuantil 0,3 -0,2207627 0,0400905 * 0,0508369 0,0526936 0,0918175 0,0471224 *** -0,0208153 0,0501418 0,1272473 0,044755 * -0,0007558 0,0056075 -0,000107 0,0000583 *** 0,2335002 0,0153303 * 0,2246679 0,0155869 * 0,0719261 0,0318276 ** 0,1250767 0,0300978 * -0,0929561 0,0332746 * -0,0370059 0,0357803 -0,1464321 0,0640585 ** -0,0838801 0,0026856 * -0,0053214 0,0006078 * Cuantil 0,4 -0,2082097 0,03518 * 0,1253388 0,0406059 * 0,070113 0,0325489 ** -0,0147388 0,0506864 0,1817258 0,0404541 * -0,0021315 0,0058694 -0,0000901 0,0000638 0,2263734 0,0121534 * 0,2295696 0,0145518 * 0,0735535 0,0316648 ** 0,1228351 0,026022 * -0,1589388 0,0364873 * -0,0287032 0,0356335 -0,1960747 0,0581062 * -0,0802817 0,0024537 * -0,0056145 0,0005456 * Cuantil 0,5 -0,1914192 0,0343149 * 0,1004825 0,045489 ** 0,0715614 0,0470633 0,0730928 0,0762006 0,1404391 0,0499348 * -0,0041389 0,0057939 -0,0000574 0,0000634 0,2243872 0,0152355 * 0,2286843 0,0175827 * 0,0793726 0,0277753 * 0,1147899 0,0255327 * -0,1974115 0,044299 * -0,045671 0,0348953 -0,1887474 0,0605036 * -0,0768372 0,0023263 * -0,0052436 0,0005817 * Cuantil 0,6 -0,1805995 0,0463212 * 0,1271851 0,042617 * 0,1192548 0,0445012 * 0,1425649 0,0696439 ** 0,1245313 0,0432368 * -0,0046072 0,0048857 -0,0000471 0,0000501 0,2241628 0,0156334 * 0,2280037 0,0146495 * 0,0590897 0,0275731 ** 0,1178996 0,0306997 * -0,1626263 0,0451596 * -0,0615859 0,03959 -0,1690874 0,0447229 * -0,0766488 0,0028406 * -0,004917 0,000594 * Cuantil 0,7 -0,1640355 0,0385194 * 0,1632089 0,0604515 * 0,1122743 0,0519585 ** 0,176214 0,0540887 * 0,1265616 0,0555463 ** -0,0041439 0,0055579 -0,0000526 0,0000606 0,21452 0,0173137 * 0,2298093 0,0169429 * 0,072319 0,0305281 ** 0,1227314 0,0331273 * -0,1448106 0,0409261 * -0,0734729 0,045256 -0,2171205 0,0541051 * -0,0738169 0,0031105 * -0,0050384 0,0007207 * Cuantil 0,8 -0,2182688 0,0344291 * 0,1516574 0,0552402 * 0,1257373 0,0537391 ** 0,1361362 0,0515005 * 0,1359065 0,052048 * -0,0030812 0,0060844 -0,0000384 0,0000629 0,2187654 0,0179789 * 0,220983 0,0158274 * 0,0613197 0,0493019 0,1355957 0,0299692 * -0,1699571 0,0684754 ** -0,0624639 0,0424797 -0,2578727 0,0692124 * -0,0705406 0,0036416 * -0,0053792 0,0006508 * Cuantil 0,9 -0,2204133 0,0465384 * 0,1869752 0,0646986 * 0,1287078 0,0670027 *** 0,1330296 0,0746474 *** 0,1256612 0,0614951 ** 0,0093575 0,0078461 -0,000153 0,0000839 *** 0,2113175 0,0224874 * 0,2232801 0,0182153 * 0,1428816 0,0624059 ** 0,1574524 0,0444467 * -0,1221902 0,0628983 *** -0,1479718 0,0454953 * -0,2288643 0,0907586 ** -0,0672676 0,0038266 * -0,0050216 0,0008335 * 0,1886547 0,1623641 5.323 0,2758 0,1115418 0,1513896 5.323 0,2770 0,2545277 0,1399814 *** 5.323 0,2728 0,3833347 0,1295536 * 5.323 0,2682 깰ы 0,1316543 5.323 0,2613 0,5507605 * 0,6825367 0,1255904 * 5.323 0,2510 0,8238333 0,121843 * 5.323 0,2384 0,9388375 0,1671982 * 5.323 0,2284 0,8933345 0,2037186 * 5.323 0,2162 Elaborado por: Autor 81 Anexo 10: Regresión cuantilica de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito formal para negocio (tercera estimación) brecha cred mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% Cuantil 0,1 -0,2993893 0,0689059 * 0,0324891 0,0616309 -0,0009221 0,0645752 0,0635284 0,0563688 0,1443701 0,0536508 * -0,0149775 0,0073668 ** 0,00000301 0,000076 0,2403637 0,0224273 * 0,2288657 0,0189316 * 0,1345417 0,0525515 ** 0,1590077 0,0440423 * -0,1719286 0,0638868 * -0,0241407 0,0551613 -0,0171367 0,0951001 -0,0865134 0,0039717 * -0,0045972 0,000958 * 0,0051026 0,0492206 -0,3131019 0,0996318 * 0,1426316 0,1886189 5.323 0,2785 Cuantil 0,2 -0,220166 0,0363499 0,0478101 0,0509596 0,0706033 0,0503179 -0,0526198 0,0534967 0,1455358 0,0465276 -0,0039689 0,005591 -0,000082 0,0000619 0,2353523 0,0156569 0,2283086 0,0148249 0,089588 0,0325828 0,1548742 0,0307489 -0,1110607 0,070922 -0,0280926 0,0402569 -0,1401874 0,0458987 -0,0823926 0,0031008 -0,0052247 0,0006393 0,0360344 0,029791 -0,1825733 0,0574065 0,1066853 0,13165 5.323 0,2790 * * * * * * * * * * Cuantil 0,3 -0,1950781 0,0437646 * 0,0862417 0,0568953 0,111492 0,0511102 ** -0,0308211 0,0629574 0,143947 0,0467574 * 0,0010688 0,0053523 -0,0001247 0,0000548 ** 0,2347489 0,0177483 * 0,2236835 0,0135777 * 0,0760113 0,0281664 * 0,133708 0,0274774 * -0,0866499 0,0435977 ** -0,0740541 0,0380399 *** -0,1424016 0,0663173 ** -0,0832847 0,0026647 * -0,0051132 0,000552 * 0,045105 0,0309087 -0,1481706 0,0580295 ** 0,1702984 0,1447783 5.323 0,2740 Cuantil 0,4 -0,2010732 0,0365452 * 0,1378497 0,0403432 * 0,0863968 0,036938 ** -0,0072536 0,0515618 0,1881494 0,0362363 * -0,0009464 0,0058099 -0,000097 0,0000646 0,2292801 0,0123072 * 0,2324664 0,0120253 * 0,077182 0,0301126 ** 0,1299763 0,0262039 * -0,1520018 0,0451972 * -0,0728951 0,0334344 ** -0,1899262 0,0677808 * -0,0792086 0,0023502 * -0,0051369 0,0004662 * 0,0510739 0,0281799 *** -0,1211632 0,0370635 * 0,2890223 0,1427429 ** 5.323 0,2701 깰ы Cuantil 0,5 -0,1864781 0,0382999 * 0,1149326 0,0422357 * 0,107339 0,0471982 ** 0,0496762 0,0712809 0,1521676 0,0401159 * -0,0061465 0,0054387 -0,0000327 0,0000599 0,2251996 0,0150314 * 0,2265112 0,0140812 * 0,0803331 0,0294369 * 0,1249561 0,0278737 * -0,1952156 0,053148 * -0,0720264 0,0332187 ** -0,1896595 0,0678546 * -0,076042 0,002228 * -0,0048902 0,0005491 * 0,0339575 0,0274189 -0,178684 0,0414084 * 0,5485818 0,1350609 * 5.323 0,2633 Cuantil 0,6 -0,1598688 0,0405372 * 0,1254619 0,038583 * 0,1217069 0,0400504 * 0,135651 0,0666812 ** 0,1219121 0,0369555 * -0,0060839 0,0044774 -0,0000289 0,0000461 0,2218183 0,0150846 * 0,2264295 0,0129127 * 0,0456362 0,0258347 *** 0,1578411 0,0314317 * -0,1334793 0,0586611 ** -0,0792245 0,0334783 ** -0,1529013 0,0547527 * -0,0744666 0,002974 * -0,0046287 0,0005823 * 0,0447393 0,0311629 -0,1829346 0,0447238 * 0,6650413 0,1319099 * 5.323 0,2530 Cuantil 0,7 -0,1610405 0,0380252 * 0,1771955 0,0518981 * 0,1182057 0,0459821 ** 0,1708767 0,0514575 * 0,1433317 0,0447699 * -0,00398 0,0054777 -0,0000521 0,0000583 0,2136752 0,016044 * 0,2310337 0,0140861 * 0,0759698 0,0336558 ** 0,1387838 0,032612 * -0,1340692 0,0490362 * -0,093993 0,0364985 ** -0,2023914 0,06597 * -0,0730434 0,0032017 * -0,0051363 0,0006265 * 0,0382816 0,0313956 -0,183118 0,0535784 * 0,7817614 0,1457814 * 5.323 0,2401 Cuantil 0,8 -0,2097166 0,039835 * 0,1567686 0,0529585 * 0,1167914 0,0616746 *** 0,1370173 0,0533133 ** 0,1402048 0,0494391 * -0,0032334 0,0061517 -0,000039 0,0000635 0,2141996 0,0180371 * 0,221252 0,0147806 * 0,0541741 0,0463253 0,134376 0,0315104 * -0,1813182 0,0680187 * -0,0662597 0,0376013 *** -0,2750126 0,0803192 * -0,0713248 0,0039272 * -0,0053212 0,0006984 * -0,0134321 0,0310707 -0,146087 0,0665367 ** 0,9657119 0,1694509 * 5.323 0,2290 Cuantil 0,9 -0,2132133 0,0486121 * 0,1625853 0,0884601 *** 0,1259529 0,0575804 ** 0,1255355 0,0687267 *** 0,10068 0,0758183 0,0086042 0,0077808 -0,0001493 0,0000823 *** 0,2116287 0,0216203 * 0,2274005 0,0229121 * 0,153545 0,0588854 * 0,1717258 0,0349866 * -0,1235414 0,0609499 ** -0,148859 0,0495281 * -0,225585 0,0945235 ** -0,0672924 0,0037263 * -0,0048954 0,0008284 * 0,0051604 0,038159 -0,1558806 0,0867814 *** 0,9279792 0,2089737 * 5.323 0,2167 Elaborado por: Autor 82 Anexo 11: Regresión cuantilica con variables instrumentales de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito formal para negocio (primera estimación) brecha cred_hat mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% Cuantil 0,1 -2,279182 0,2058454 * 0,1846567 0,0785656 ** 0,2487433 0,0605034 * -0,0527132 0,0634568 0,1487482 0,0811948 *** -0,0268868 0,0081027 * 0,0002236 0,0000825 * 0,2973161 0,0257753 * 0,2870224 0,0224934 * 0,0735324 0,0452085 0,3415924 0,0450746 * -0,212771 0,079964 * -0,1434663 0,0671021 ** -0,169764 0,0917701 *** Cuantil 0,2 -1,874961 0,1993589 * 0,1776694 0,061965 * 0,2930384 0,0506685 * 0,0635529 0,0702867 0,1410581 0,0556371 ** -0,0133092 0,0062565 ** 0,0000969 0,0000693 0,2613295 0,0200641 * 0,2810552 0,0156395 * 0,0773539 0,0539845 0,3315567 0,0385663 * -0,2713032 0,062302 * -0,1215787 0,037837 * -0,3007033 0,0807331 * Cuantil 0,3 -1,774328 0,1252025 * 0,1887082 0,0485217 * 0,2744869 0,0428331 * 0,1236304 0,064353 *** 0,1217001 0,0416656 * -0,0065181 0,0060206 0,0000235 0,0000676 0,2727121 0,0192473 * 0,2706811 0,01882 * 0,1128938 0,034282 * 0,3045613 0,032738 * -0,2172879 0,0532459 * -0,1849554 0,0414759 * -0,3091737 0,0712558 * Cuantil 0,4 Cuantil 0,5 -1,725702 -1,427352 0,1432152 * 0,1645093 * 0,1921734 0,2012057 0,0526239 * 0,0549431 * 0,2330012 0,2720279 0,0439108 * 0,0503093 * 0,1088322 0,147805 0,0619591 *** 0,0814064 *** 0,1148309 0,1000888 0,0479649 ** 0,0469422 ** -0,0018513 -0,0018949 0,0051617 0,0062119 5,12E-07 -0,00000212 0,0000569 0,0000688 0,2793672 0,2596548 0,0164225 * 0,0174159 * 0,2734912 0,2587567 0,0163062 * 0,0152601 * 0,0720347 0,0674409 0,0344969 ** 0,0411458 0,286024 0,296537 0,0304268 * 0,0318353 * -0,2124666 -0,1674085 0,0586019 * 0,0515837 * -0,1965751 -0,1695196 0,0408932 * 0,0397382 * -0,2547201 -0,2571681 0,086116 * 0,0550466 * Cuantil 0,6 -1,279507 0,1390218 * 0,2082559 0,0459968 * 0,2644741 0,0380124 * 0,1872504 0,0519952 * 0,1009467 0,0447113 ** -0,0066842 0,0069644 0,0000582 0,0000746 0,2595107 0,0151998 * 0,2653466 0,0129633 * 0,0695539 0,0370554 *** 0,2817724 0,0314617 * -0,1687723 0,0442239 * -0,1497978 0,047523 * -0,3103038 0,0666605 * Cuantil 0,7 -1,173205 0,1315347 0,2460823 0,0517108 0,2411679 0,0571706 0,1593236 0,045183 0,1317818 0,0460772 -0,0140223 0,0053009 0,0001418 0,0000541 0,2528138 0,0171889 0,2719016 0,0141936 0,0500104 0,0349453 0,278051 0,0331323 -0,2009668 0,0460889 -0,1684413 0,0374099 -0,2679731 0,0591383 * * * * * * * * * * * * * Cuantil 0,8 -1,076338 0,1310669 * 0,2730186 0,0549505 * 0,2471608 0,0519603 * 0,1727506 0,0633795 * 0,1554604 0,053862 * -0,0031893 0,0056314 0,0000385 0,0000578 0,2508348 0,0186705 * 0,2625148 0,0172403 * 0,0911617 0,0438726 ** 0,2865985 0,0351037 * -0,2467919 0,044374 * -0,1624862 0,0424729 * -0,3196024 0,0537883 * Cuantil 0,9 -1,065436 0,1309676 * 0,2292333 0,0797446 * 0,2998464 0,0878534 * 0,1824321 0,0791651 ** 0,0525162 0,0626631 -0,0025922 0,0099216 0,0000657 0,0001097 0,2546951 0,0182848 * 0,2262572 0,0242986 * 0,0580472 0,0628633 0,2598362 0,0489809 * -0,2664011 0,0880173 * -0,2413368 0,0514054 * -0,3334587 0,0964754 * -0,7918514 0,1954857 * 5.323 0,1689 -0,8001135 0,152412 * 5.323 0,1691 -0,7049247 0,1329503 * 5.323 0,1676 -0,653149 0,1210178 * 5.323 0,1665 깰ы 0,1420253 5.323 0,1669 -0,4679836 * -0,2314118 0,1676391 5.323 0,1666 0,0610529 0,1279729 5.323 0,1640 -0,028194 0,1336392 5.323 0,1620 0,324675 0,2151725 5.323 0,1521 Elaborado por: Autor 83 Anexo 12: Regresión cuantilica con variables instrumentales de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito formal para negocio (segunda estimación) brecha cred_hat mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% Cuantil 0,1 -0,2066185 0,1381516 0,022445 0,0530726 0,0317255 0,0621259 0,0593867 0,0587083 0,1258508 0,0490005 ** -0,0091573 0,005719 -0,0000528 0,0000636 0,2474398 0,0251573 * 0,227161 0,0174844 * 0,1557885 0,0493011 * 0,1554063 0,0407268 * -0,1725924 0,0679307 ** 0,0041221 0,0562366 0,0064742 0,0902621 -0,0872042 0,0035451 * -0,0054397 0,0009586 * Cuantil 0,2 -0,2686305 0,1534179 *** 0,033879 0,0520804 0,0509414 0,0537553 -0,0325905 0,051435 0,132563 0,040995 * -0,005907 0,005401 -0,0000628 0,0000594 0,2435122 0,0156943 * 0,2205309 0,0174327 * 0,0949854 0,0327485 * 0,1414019 0,0303567 * -0,1009741 0,0597146 *** 0,0012714 0,0489377 -0,134034 0,0406136 * -0,0827476 0,0027858 * -0,0053094 0,0008072 * Cuantil 0,3 -0,2016304 0,1317499 0,0734326 0,0492631 0,0822155 0,0506943 -0,0122551 0,056272 0,1556766 0,0374894 * -0,0011146 0,0052939 -0,0001063 0,0000582 *** 0,2272157 0,0153759 * 0,2248155 0,0144694 * 0,0826479 0,0263832 * 0,118367 0,025109 * -0,0882292 0,0333003 * -0,0532169 0,0331338 -0,1891086 0,0692854 * -0,0844863 0,0028895 * -0,005239 0,0007345 * Cuantil 0,4 -0,2383524 0,1011566 ** 0,1226356 0,0362751 * 0,0873265 0,0377161 ** -0,013332 0,0578182 0,1915824 0,0308715 * 0,0002017 0,0056605 -0,0001127 0,0000643 *** 0,2261495 0,0126102 * 0,2278919 0,0138462 * 0,0761312 0,0263594 * 0,1181487 0,0236835 * -0,1549299 0,0332534 * -0,0373067 0,036387 -0,1903685 0,0483307 * -0,0794578 0,0023637 * -0,0055364 0,0006549 * Cuantil 0,5 -0,2518814 0,0866191 * 0,112781 0,0491205 ** 0,0679472 0,0523463 0,0922126 0,0672655 0,1487623 0,0416893 * -0,0045688 0,0055702 -0,0000487 0,0000611 0,2190257 0,0145229 * 0,2329174 0,0155739 * 0,069081 0,0274819 ** 0,1142574 0,0237085 * -0,176898 0,0422943 * -0,035176 0,0335401 -0,1895566 0,0539117 * -0,0767063 0,0021938 * -0,0051833 0,000745 * Cuantil 0,6 -0,3122027 0,111276 * 0,1204025 0,043124 * 0,1151021 0,0504977 ** 0,1287592 0,0548056 ** 0,1253881 0,0401633 * -0,003774 0,0052889 -0,0000608 0,0000548 0,2200886 0,0154833 * 0,220672 0,0143355 * 0,0626528 0,0258841 ** 0,1219222 0,025116 * -0,1671698 0,0456589 * -0,075597 0,0345592 ** -0,1619944 0,0418275 * -0,0750644 0,0028388 * -0,0047884 0,0006965 * Cuantil 0,7 -0,2546275 0,1029561 ** 0,1633343 0,050798 * 0,0919419 0,0545134 *** 0,1618335 0,0544156 * 0,1297422 0,0457956 * -0,004916 0,006137 -0,0000449 0,0000671 0,2244341 0,0146311 * 0,2244998 0,0150274 * 0,0709459 0,031888 ** 0,1261736 0,0319547 * -0,1518053 0,0402033 * -0,0703216 0,038062 *** -0,216281 0,054494 * -0,0727472 0,0028368 * -0,0050089 0,0007117 * Cuantil 0,8 -0,304228 0,1644171 *** 0,1541003 0,0587509 * 0,114194 0,0548998 ** 0,1329351 0,0586178 ** 0,1306877 0,0574429 ** -0,0049193 0,0065267 -0,0000212 0,000069 0,2163048 0,0201793 * 0,2243789 0,0151441 * 0,0671644 0,045803 0,1403275 0,0364273 * -0,1608452 0,0633947 ** -0,0738628 0,0400604 *** -0,2590446 0,058318 * -0,0705819 0,0040288 * -0,0047746 0,0007372 * Cuantil 0,9 -0,2675863 0,147628 *** 0,1648862 0,0629913 * 0,1356096 0,068081 ** 0,1328279 0,0642082 ** 0,1183213 0,0745265 0,0089659 0,0090271 -0,0001578 0,0000999 0,2088719 0,0250765 * 0,2333724 0,0222727 * 0,1653706 0,0735212 ** 0,1511589 0,0387174 * -0,130153 0,0717446 *** -0,1656028 0,0485687 * -0,2668285 0,0790277 * -0,067637 0,0039743 * -0,0050954 0,0009648 * 0,0351819 0,1364295 5.323 0,2717 0,1760926 0,1282744 5.323 0,2728 0,2506552 0,1272552 ** 5.323 0,2693 0,3175755 0,1292446 ** 5.323 0,2653 믰ы 0,1391702 5.323 0,2587 0,5430018 * 0,6851028 0,1329066 * 5.323 0,2491 0,8371777 0,1406038 * 5.323 0,2366 0,9756849 0,1721766 * 5.323 0,2250 0,9418043 0,2334015 * 5.323 0,2124 Elaborado por: Autor 84 Anexo 13: Regresión cuantilica con variables instrumentales de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito formal para negocio (tercera estimación) brecha cred_hat mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% Cuantil 0,1 -0,2302234 0,1537395 0,0305013 0,0565821 0,0121858 0,0722739 0,0384659 0,061296 0,1219269 0,0507307 ** -0,0109716 0,0073842 -0,0000336 0,0000801 0,2439496 0,0231421 * 0,2384753 0,0192106 * 0,1553831 0,0419699 * 0,1652228 0,0439471 * -0,1697533 0,0845423 ** -0,0202126 0,0558776 -0,0088458 0,1005439 -0,0868637 0,0040069 * -0,0048681 0,0009776 * 0,0079858 0,0382811 -0,3207241 0,106396 * 0,0591607 0,1737328 5.323 0,2717 Cuantil 0,2 -0,2414769 0,1762987 0,0557272 0,0541933 0,0685208 0,0587869 -0,0521437 0,050216 0,1386193 0,0447742 -0,0056337 0,0059445 -0,0000643 0,0000666 0,2399177 0,016791 0,2241881 0,014668 0,0909721 0,0347313 0,1493119 0,0349442 -0,1056458 0,0780236 -0,0104278 0,0536751 -0,1377983 0,0449235 -0,0839405 0,0026895 -0,0049974 0,0007084 0,0217571 0,0367699 -0,1798558 0,0552481 0,1564187 0,1328667 5.323 0,2728 * * * * * * * * * Cuantil 0,3 -0,1401426 0,130121 0,0799458 0,0562911 0,100768 0,052619 *** -0,0360525 0,0577071 0,1536976 0,047476 * 0,0005655 0,0051236 -0,0001181 0,0000558 ** 0,2383742 0,0164828 * 0,2279191 0,0147066 * 0,0828466 0,0285876 * 0,1194638 0,0299041 * -0,0866679 0,0429275 ** -0,0830709 0,0400053 ** -0,1993473 0,0707217 * -0,0841207 0,002475 * -0,0053298 0,0006423 * 0,0357244 0,0323024 -0,1666157 0,0570965 * 0,1884795 0,1183448 5.323 0,2693 Cuantil 0,4 -0,1749377 0,0893719 *** 0,1364078 0,0425643 * 0,1077449 0,0349317 * -0,0096717 0,0507431 0,1875649 0,0448091 * 0,0000157 0,0056705 -0,0001072 0,0000634 *** 0,22725 0,0134661 * 0,2318771 0,0146029 * 0,0717007 0,0271438 * 0,1318321 0,0256446 * -0,1469318 0,0391093 * -0,063859 0,0411873 -0,1658415 0,0566853 * -0,0798676 0,0023487 * -0,0050461 0,0005908 * 0,0514875 0,0270929 *** -0,1161241 0,0482813 ** 0,2685842 0,139747 *** 5.323 0,2653 蘒ы Cuantil 0,5 -0,2176768 0,0929972 ** 0,1270372 0,0468174 * 0,1145422 0,044837 ** 0,0639854 0,0687992 0,1557577 0,0429096 * -0,0067277 0,0065819 -0,0000242 0,0000704 0,2247008 0,0146332 * 0,2296078 0,0153893 * 0,0595593 0,0303906 *** 0,1220512 0,0262084 * -0,1810797 0,0453672 * -0,0715085 0,039222 *** -0,178208 0,0678817 * -0,0760973 0,0024236 * -0,0048427 0,0006505 * 0,0401655 0,0315914 -0,1654774 0,0429395 * 0,5480567 0,159283 * 5.323 0,2587 Cuantil 0,6 -0,3270046 0,1162097 * 0,1300981 0,0432291 * 0,1022565 0,0373306 * 0,1258958 0,0599242 ** 0,1289604 0,0410538 * -0,0057772 0,005116 -0,0000346 0,0000544 0,2216723 0,0150655 * 0,2252338 0,0134374 * 0,0474412 0,026315 *** 0,1535709 0,0283051 * -0,1703615 0,0537585 * -0,0932935 0,0432554 ** -0,1549343 0,0565269 * -0,0740132 0,0024945 * -0,0045239 0,0006359 * 0,0264033 0,0318223 -0,2003631 0,0421162 * 0,6862096 0,136877 * 5.323 0,2491 Cuantil 0,7 -0,2568157 0,1076674 ** 0,1713341 0,0538182 * 0,0944258 0,0480683 ** 0,1676611 0,0520915 * 0,1352061 0,0495409 * -0,0039129 0,0055991 -0,0000574 0,0000617 0,2207308 0,0185491 * 0,2297707 0,0135298 * 0,0787751 0,0400982 ** 0,1311598 0,0319696 * -0,1532511 0,0484182 * -0,0934827 0,0392015 ** -0,2120135 0,0595417 * -0,0722081 0,0025281 * -0,0050158 0,0006692 * 0,0259423 0,0335651 -0,1784552 0,0636867 * 0,8071818 0,1490264 * 5.323 0,2366 Cuantil 0,8 -0,3045571 0,1734995 *** 0,1484325 0,0634351 ** 0,1198667 0,0576978 ** 0,1266973 0,055408 ** 0,1181799 0,0665834 *** -0,0038551 0,0059914 -0,0000305 0,0000624 0,2180695 0,0197302 * 0,2255704 0,0157483 * 0,0580259 0,0485144 0,1444179 0,0386454 * -0,1627975 0,0725281 ** -0,085712 0,041853 ** -0,258742 0,0645824 * -0,0708253 0,0036383 * -0,0045478 0,0007788 * 0,0075974 0,0401045 -0,1504388 0,0693983 ** 0,9506258 0,166212 * 5.323 0,2250 Cuantil 0,9 -0,2958505 0,1355423 ** 0,1531289 0,0792913 *** 0,1348102 0,0561101 ** 0,1344683 0,0594667 ** 0,1222107 0,0772388 0,0089874 0,0079111 -0,0001585 0,0000885 *** 0,2143478 0,0214901 * 0,2389265 0,0214099 * 0,1696545 0,0708604 ** 0,1501482 0,0415531 * -0,1562256 0,0770077 ** -0,1659183 0,0498785 * -0,2843941 0,0760134 * -0,0670427 0,0041558 * -0,0052061 0,0009493 * -0,0183109 0,0427959 -0,1763796 0,0939504 *** 0,9522439 0,2071834 * 5.323 0,2124 Elaborado por: Autor 85 Anexo 14: MCO con variable instrumental de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito formal para negocio brecha cred mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 0,8894478 0,2708124 * 5.323 0,0000 -0,1843373 0,2082919 5.323 0,0000 0,3883584 0,2061334 *** 5.323 0,0000 EQ01 -9,475241 2,335007 * EQ02 -3,062571 1,075296 0,0857417 0,0693151 0,2071225 0,0854982 0,0720846 0,0711607 0,0759555 0,0715482 0,0026557 0,0095763 -0,000074 0,0001142 0,2479306 0,0244904 0,2119325 0,0263449 0,0651811 0,0428141 0,2252146 뱀ы 0,0661806 -0,2096354 0,0445448 -0,2635846 0,0656365 -0,3197972 0,0445427 EQ03 -2,377664 1,01023 0,0332551 0,064881 0,0636582 0,0698573 0,0192773 0,0597891 0,0733389 0,05631 0,0081427 0,0075318 -0,0001992 0,0000844 0,2099381 0,0222037 0,1779767 0,018649 0,080413 0,0350735 0,1059517 0,0504391 -0,1558789 0,0426723 -0,1807198 0,0656315 -0,2339217 0,0436946 -0,0614443 0,0088662 -0,0003741 0,0021626 EQ04(p) -0,8087165 0,045099 * 0,0328837 0,0538448 0,0645768 0,0693136 0,0557838 0,0394366 0,0378059 0,0340466 0,003839 0,0061929 -0,0001565 0,0000639 ** 0,1942936 0,0143729 * 0,185112 0,0115203 * 0,0521401 0,0290171 *** 0,1341111 0,0562008 ** -0,1497066 0,0623279 ** -0,0428693 0,0599911 * ** ** ** * * ** ** * * * * * * * * * * -0,0726404 0,0032875 -0,002726 0,0006037 -0,6670083 0,0580494 0,4096232 0,1097844 1,832454 0,1985152 5.323 0,4743 * * * * * * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% (p) M odelo corregido por parroquia Elaborado por: Autor 86 Anexo 15: MCO de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito formal para negocio, de los hogares con ingreso mayor a la mediana nacional brecha cred mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 -0,7312534 0,022255 3.161 0,0059 -0,8004632 0,166068 3.161 0,0923 -0,2042335 0,1694051 3.161 0,2753 EQ01 -0,1267902 0,033608 EQ02 -0,1543956 0,0303395 0,103692 0,0436114 0,2564862 0,0591332 0,1322279 0,0697355 0,0738948 0,0581135 -0,0053336 0,0056084 0,0000449 0,0000591 0,1128017 0,0153064 0,1127234 0,0116075 0,0657819 0,0409869 0,1703266 蘒ы 0,0313895 -0,0955522 0,023799 -0,0354903 0,023253 -0,141748 0,0237818 EQ03 -0,1201547 0,0247974 0,0377436 0,0447402 0,0443167 0,0424831 0,0565042 0,058359 0,1006478 0,0515584 0,0047477 0,0058197 -0,0001317 0,0000608 0,1144787 0,0139232 0,1081353 0,011298 0,0918739 0,0350997 0,0328687 0,0263922 -0,0626808 0,0179942 0,0007628 0,0188357 -0,0887677 0,0185159 -0,0547137 0,002963 -0,0020527 0,0006295 EQ04(p) -0,1365359 0,0268367 * 0,0569999 0,0490765 0,0523816 0,0534939 0,0635272 0,0627651 0,1176362 0,0518117 ** 0,0036451 0,006535 -0,0001194 0,0000679 *** 0,1231577 0,0161264 * 0,1210047 0,0108832 * 0,0902697 0,0411631 ** 0,0308427 0,0428035 * * ** * *** * *** ** * * * * * * * * * * * * * * 0,4020704 0,06161 -0,1887271 0,0433682 -0,0555402 0,0032266 -0,0017224 0,0006523 -0,6288371 0,0384108 -1,077431 0,1219295 -0,1283773 0,1980155 3.161 0,3369 * * * * * * * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% (p) M odelo corregido por parroquia Elaborado por: Autor 87 Anexo 16: MCO de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito formal para negocio, de los hogares con ingreso menor o igual a la mediana nacional brecha cred mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 0,5936875 0,0220952 2.162 0,0117 0,5157415 0,1104135 2.162 0,1285 0,7631538 0,1126254 2.162 0,1544 EQ01 -0,1943437 0,0443529 EQ02 -0,1898839 0,0326573 -0,0111842 0,0567802 0,14245 0,0451639 0,0393811 0,0430817 -0,0855245 0,0507192 -0,0018236 0,0054736 0,0000241 0,0000618 0,0863936 0,0175442 0,0691869 0,0112899 -0,0127582 0,0289981 0,0729233 벐ы 0,0266011 -0,1043593 0,0181616 -0,0836691 0,0189989 -0,1519605 0,0183641 EQ03 -0,1385349 0,0362507 -0,0606035 0,0617829 0,1240567 0,0454936 0,030763 0,0437475 -0,0799093 0,0551296 -0,0005781 0,0054062 -0,0000117 0,0000608 0,0842434 0,0177328 0,0630648 0,0109238 -0,0116578 0,0307623 0,0430916 0,0260729 -0,091057 0,0182847 -0,0768224 0,0180571 -0,1428145 0,0179646 -0,0139018 0,0030391 -0,0028692 0,00071 EQ04(p) -0,1457161 0,0394957 -0,0872285 0,0636411 0,114955 0,0568558 0,0440255 0,0597408 -0,110059 0,0559929 -0,0037779 0,0066606 0,0000203 0,0000751 0,0839028 0,0222799 0,0600183 0,0124846 -0,0335698 0,0384265 0,0256785 0,048814 0,2251131 0,0629929 -0,028522 0,0470939 0,1727695 0,0624694 -0,014967 0,0037886 -0,0026822 0,0008028 0,2696975 0,0367153 -0,1999795 0,1361634 0,5577357 0,1522373 2.162 0,3517 * * * * * * ** *** ** * * * * * * * * * * *** * * * * * * * * * * * * * * * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% (p) M odelo corregido por parroquia Elaborado por: Autor 88 Anexo 17: MCO con variable instrumental de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito formal para negocio, de los hogares con ingreso mayor a la mediana nacional brecha cred mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 0,3824197 0,9177272 3.161 0,0000 -0,6663546 0,2799111 3.161 0,0000 -0,3058479 0,2381318 3.161 0,0000 EQ01 -7,796297 6,03392 EQ02 -2,337751 1,269918 0,0797853 0,0644987 0,2614666 0,1039168 0,0887677 0,1217255 0,1334439 0,0743888 0,0051502 0,0135988 -0,0000968 0,0001536 0,1671692 0,0457273 0,1487706 0,0410667 0,0496763 0,0495486 蘒ы 0,1184939 0,0660218 -0,1698009 0,0606593 -0,2048795 0,1118142 -0,2137928 0,0616907 EQ03 -1,923954 1,098022 0,0550777 0,0656339 0,0684003 0,0887351 0,0284452 0,0992206 0,1328252 0,0599723 0,0117778 0,0106074 -0,0002163 0,0001149 0,1543194 0,0359478 0,1413274 0,0353068 0,0761637 0,0436007 0,0147986 0,0535131 -0,1284119 0,0549178 -0,1395793 0,0959275 -0,1382718 0,0485634 -0,0489919 0,0052614 0,001382 0,0022264 EQ04(p) 0,0468813 0,0411235 0,0562797 0,0506288 0,0527591 0,057942 0,0704352 0,0614796 0,1154777 0,0533256 ** 0,0032357 0,0065548 -0,0001141 0,0000689 *** 0,1194723 0,017238 * 0,117081 0,0108123 * 0,093309 0,0420144 ** 0,0185227 0,0460761 0,0133588 0,0532057 *** *** ** *** ** *** * * *** * * *** * *** * ** * * ** -0,221605 0,0469457 -0,055992 0,0033881 -0,002073 0,0006363 0,0254225 0,0257194 0,445711 0,0427348 -0,0603494 0,1932067 3.161 0,3040 * * * * * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% (p) M odelo corregido por parroquia Elaborado por: Autor 89 Anexo 18: MCO con variable instrumental de la brecha de ingreso en función del acceso a crédito formal para negocio, de los hogares con ingreso menor o igual a la mediana nacional bre cha cred mujer indigena afro unido_casado edad_j edad_j2 edad0005 edad0611 edad65m rural quito guayaquil cuenca escoljef h_trab costa amazonia _cons No. Observaciones R2 0,7760519 0,0857979 * 2.162 0,0000 0,5186606 0,1096638 * 2.162 0,1234 0,7603396 0,15003 * 2.162 0,1543 EQ01 -2,993039 1,296041 ** EQ02 -0,3189054 0,7425065 -0,0132298 0,0576119 0,1395664 0,0444924 0,0342251 0,0492405 -0,0828251 0,0556596 -0,0016245 0,0053877 0,0000211 0,0000618 0,0879243 0,0195612 0,0686388 0,0121032 -0,0102831 0,0318483 볠ы 0,0735495 0,0269081 -0,0970232 0,0438793 -0,0853322 0,0222881 -0,1499055 0,0214784 EQ03 -0,1614169 0,8330055 -0,0602935 0,0628065 0,1238075 0,0445709 0,0299917 0,0488601 -0,07952 0,0585501 -0,0005605 0,0053823 -0,0000118 0,0000603 0,0845356 0,0207215 0,0630526 0,0109752 -0,0112468 0,0340139 0,0435992 0,0310368 -0,0899734 0,0415687 -0,0772004 0,0231113 -0,1425835 0,0195 -0,0137152 0,0072835 -0,0028308 0,0015794 EQ04(p) 0,3075276 0,0223398 * -0,0902987 0,0663101 0,1260961 0,0674457 *** 0,0595021 0,0618004 -0,1176085 0,0591283 ** -0,0047232 0,0079943 0,0000267 0,0000904 0,0794688 0,0250321 * 0,0594971 0,0134075 * -0,0429647 0,0394405 0,0382959 0,0501493 * * * * * * * ** * * ** * * *** *** -0,6316794 0,082233 0,1809313 0,0658233 -0,0181618 0,0038987 -0,0034145 0,0008437 0,8756786 0,0678322 1,646776 0,0891783 0,6063456 0,1658428 2.162 0,3040 * * * * * * * * Significancia al 1% ** Significancia al 5% *** Significancia al 10% (p) M odelo corregido por parroquia Elaborado por: Autor 90