ACCION Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia

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1 Número 13 Febrero 2005 ACCION Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia Resumen Ejecutivo El propósito de este reporte es presentar y examinar los Hallazgos del Análisis de Pobreza de BancoSol, nuestro socio en Bolivia. Los resultados serán utilizados para informar a la gerencia de BancoSol sobre la distribución de pobreza en la población de su clientela, como también proveer una idea global sobre algunas de las características de su clientela. Este informe es el tercero en la serie de evaluaciones de pobreza realizadas por ACCION para las instituciones de microfinanzas afiliadas. 1 En este estudio, ACCION utilizó tres fuentes de información (las cuales están descritas en mayor detalle en la sección 2 de este reporte): 1) Datos de la evaluación de Créditos colectados por BancoSol a través del proceso de evaluación de crédito y almacenados en sus bases de datos. 2) Datos disponibles al público del Programa de Mejoramiento de Estudios y Mejora de las Condiciones de Vida en Latinoamérica y el Caribe (MECOVI), estudio realizado por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE) de Bolivia. 2 Estos datos se utilizaron para comparar el nivel de pobreza de los clientes con el de los no clientes en la región o el país. 3) Encuestas de hogar que se enfocaron principalmente en ingresos y gastos, las cuales fueron llevadas a cabo por ACCION para realizar una comparación entre los niveles de pobreza de los clientes y la línea de pobreza nacional y evaluar comparativamente los datos de la IMF con los datos de la encuesta nacional. Tabla 1: Porcentaje de la Populación por debajo de la Línea de Pobreza (% de pobres) Muestra de la Populación Línea de Pobreza de Bolivia 3 Línea de Pobreza de US $1/día Línea de Pobreza de US $2/día Clientes de BancoSol Población Urbana Población de Bolivia Fuente: Datos de la Encuesta de Hogar 1 Para más detalles, por favor hacer referencia a los InSights de ACCION #1, #5 y #8, en los cuales se detalla el marco de la herramienta de pobreza de ACCION, como también los hallazgos del análisis de pobreza para Mibanco en Perú y Sogesol en Haití. Estas publicaciones están disponibles para bajar sin recargo alguno en nuestro sitio Internet 2 Los datos están disponibles al publico en el sitio del INE: 3 La Línea de Pobreza de Bolivia representa hogares que están por debajo de las líneas de pobreza urbana o rural, dependiendo de su localización geográfica. 4 Los datos de la población urbana y nacional provienen del Instituto Nacional De Estadísticas (INE) Encuesta MECOVI, Programa MECOVI Bolivia.

2 Los niveles de pobreza de los clientes de BancoSol fueron evaluados en relación con las líneas de pobreza nacional e internacional. Usando datos de nuestra encuesta de hogar a clientes de BancoSol encontramos una distribución de pobreza es similar a la población urbana de Bolivia. Sin embargo, puesto que la pobreza en Bolivia está concentrada en la zona rural, la clientela de BancoSol, que en su mayoría es urbana, es en efecto menos pobre que la distribución de la población nacional. Tal como se ilustra en la Tabla 1, 49 % de los clientes de BancoSol y 51% de la población urbana se encuentran por debajo de la Línea de Pobreza urbana, mientras que el 58 % del total de la población están por debajo de la línea de pobreza nacional. El 3 % de los clientes de BancoSol viven por debajo de la línea de pobreza de US $1/día, mientras que 19 % están por debajo de la línea de pobreza de US $2/día. Además, la tabla muestra que un porcentaje similar de la población urbana de Bolivia está por debajo de las líneas de pobreza internacionales y un porcentaje significativamente mayor de la población Boliviana vive con menos de US $1 y US $ 2 por día. Este análisis ilustra la variabilidad de los resultados de acuerdo a las líneas de pobreza. Así mismo, permite observar el nivel de pobreza relativo de la población de Bolivia al ser comparada con la población urbana del país y con los clientes de BancoSol 5. Los resultados sobre incidencia y distribución de pobreza entre los clientes de BancoSol y las poblaciones de Bolivia serán discutidas en mayor detalle en la sección 3 de este reporte. La sección 4 presenta y discute los resultados del análisis de regresión entre niveles de gastos (de donde se derivan los niveles de pobreza) y características demográficas y de crédito de los clientes del Banco. Aquí encontramos que las variables que mejor predicen el nivel de gastos per capita son el tamaño del hogar, el género, la localización geográfica (ciudad), el nivel de educación y el nivel de activos fijos de la microempresa. Entretanto, las variables que no están fuertemente correlacionadas a los gastos per capita incluyen el monto del préstamo, el nivel de ganancias del negocio, el nivel de ventas, la morosidad en pagos, la existencia de una cuenta de ahorros, el nivel de ahorros y la edad. La sección 5 compara los datos provenientes de la evaluación de crédito y los datos de la encuesta de hogar y ofrece algunas pistas que permiten explicar las diferencias observadas. La sección 6 presenta una herramienta que permite el monitoreo automático de los perfiles de pobreza de los clientes del Banco, La Social Score Card o tarjeta de puntaje Social. Sección 1: El Contexto de Bolivia y de BancoSol Bolivia Bolivia es el país más pobre de Sur América. Desde que su periodo de hiperinflación terminó en 1985, Bolivia ha implementado reformas importantes a su economía. El crecimiento del PIB per capita entre 1987 y 1998 en promedio de 1.8% anual ha sido impresionante, pero no ha sido lo suficientemente alto para incrementar los ingresos de la mayoría de los bolivianos al nivel de sus vecinos Sur Americanos. A pesar de algunas mejoras en las condiciones sociales 6, que han 5 Los datos de la población nacional muestran un mayor porcentaje de bolivianos pobres que los datos de solamente la población urbana. Esto se debe a que la pobreza en Bolivia tiene un carácter predominantemente rural. 6 Los Gastos Sociales se han incrementado de 2.5 por ciento del PIB en 1985 a 18.7 por ciento en el La tasa de terminación de educación primaria ha aumentado de 55.4 por ciento en 1992 a 71.8 por ciento en (Banco Mundial, 2002). Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia 2

3 llevado a una constante mejora en el Indice de Desarrollo Humano (IDH), la situación social en Bolivia continúa siendo frágil y está por debajo del nivel social de la mayoría de los países Sur Americanos. 7 En la actualidad, Bolivia es uno de los mercados más competitivos de microfinanzas en el mundo. El servicio de microfinanzas es ofrecido por varios tipos de instituciones incluyendo ONGs, cooperativas, Fondos Financieros Privados (FFPs) y bancos. Entre los cambios más sobresalientes debido al alto nivel de competitividad en el mercado de Bolivia, sobresalen la reducción en las tasas de interés y una diversificación en los productos y servicios ofrecidos para los pequeños y micro empresarios. BancoSol BancoSol fue el primer banco comercial dedicado exclusivamente a las microfinanzas en el mundo. Este se creó en 1992 a partir de la organización no gubernamental Prodem. Actualmente, BancoSol posee 33 sucursales en las principales ciudades de La Paz, Santa Cruz, Cochabamba, El Alto, Sucre y Oruro, además de estar también en las ciudades secundarias de Montero, Quilacollo y Punata. BancoSol ofrece siete productos de crédito 8 a 71,609 clientes a diciembre del 2004, 9 BancoSol es la IMF más grande de Bolivia tanto en número de clientes activos como de saldo de cartera (108 Millones de dólares a diciembre 2004). Sección 2: Los Datos y las fuentes utilizadas en el estudio Se utilizaron tres fuentes de datos para realizar el análisis de alcance de pobreza. Datos de la Evaluación de Créditos de BancoSol Aunque BancoSol ofrece siete diferentes productos de crédito, nuestro análisis se enfoca en los clientes que reciben créditos individuales y solidarios para capital de trabajo de todas las sucursales de BancoSol, totalizando así una muestra de 27,342 clientes. Esta base de datos incluye todos los clientes que solicitaron y recibieron un préstamo para capital de trabajo entre el 3 de septiembre 2002 y el 31 de mayo de Cada cliente es único, es decir, que se toma la informacion de la evaluación más reciente para clientes que tienen más de un préstamo. Los datos provienen de las evaluaciones minuciosas de las microempresas y de los hogares realizadas por los asesores de crédito durante el proceso de evaluación crediticia. Datos de la Encuesta de Hogares de los Clientes de BancoSol La encuesta de hogares está enfocada en ingresos y gastos, siguiendo el modelo LSMS (encuesta de calidad de vida) del Banco Mundial. Esta encuesta fue llevada a cabo por ACCION para comparar los niveles de pobreza de los clientes con los niveles de pobreza nacionales y así 7 En 2002, el IDH de Bolivia era.653, el más bajo en Sur América. En comparación, el IDH en el año 2002 para otros países de Latino América y del Caribe son: Haití =.471, Guatemala =.631, Ecuador =.732, Perú =.747 y Argentina = Sol Individual (Crédito individual para capital de trabajo), Solidario (Crédito de grupo solidario para capital de trabajo), Sol Vivienda (crédito de vivienda), Sol Efectivo (crédito al consumidor), Sol Vehículo (préstamo para la compra de un auto), Solicita (línea de crédito) y Sol de Oro (préstamo sobre garantía). Nuestro análisis se enfoca sobre clientes de Sol Individual y Solidario únicamente. 9 ASOFIN, Asociación de entidades financieras especializadas en microfinanzas (ASOFIN) La Paz, Bolivia, diciembre 2004 Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia 3

4 evaluar un punto de comparación entre los datos de la IMF con los datos de la encuesta nacional MECOVI. El tamaño de la muestra aleatoria fue de 513 hogares de clientes, dando un margen de error del 4.38%, y un nivel de confianza asociado del 95%. La encuesta se llevó a cabo en las ciudades de La Paz, El Alto, Cochabamba y Santa Cruz, cubriendo así el 80% de la zona de operaciones de BancoSol. La encuesta se desarrollo de abril a junio de 2004 y fue realizada por Apoyo y Opinión, una compañía encuestadora profesional, bajo la dirección de ACCION. Datos Nacionales (MECOVI) Los datos nacionales de Bolivia provienen de la base de datos del Programa de Mejoramiento de Encuestas y Mejora de las Condiciones de Vida en Latinoamérica y el Caribe (MECOVI) del El programa MECOVI fue lanzado en 1999 con el propósito de compilar información precisa acerca de las condiciones de vida de los hogares bolivianos. Como parte de este programa, el INE conduce una encuesta anual de hogares. MECOVI tiene una metodología y encuestas similares al estudio LSMS, con base al cual las encuestas de hogar utilizadas en este proyecto de análisis de pobreza se basaron. Nos apoyamos en los datos de MECOVI, puesto que la encuesta LSMS no ha sido realizada en Bolivia. La encuesta de 2002 de MECOVI es la cuarta y más completa encuesta realizada por el INE. Esta fue llevada a cabo entre Noviembre y Diciembre 2002 e incluye datos a nivel nacional, tales como migración, salud, educación, ingresos, gastos, vivienda además de otras características asociadas con las condiciones de vida. Cada área está dividida entre las poblaciones urbanas y rurales. En total, 5,952 hogares fueron entrevistados en la encuesta MECOVI del Sección 3: Comparación de resultados sobre niveles de Pobreza La siguiente discusión, describe las líneas de pobreza utilizadas, las clasificaciones de pobreza utilizadas y la distribución de pobreza de los clientes de BancoSol. Líneas de Pobreza El análisis llevado a cabo por ACCION hace uso de las líneas de pobreza oficiales calculadas por el INE en Bolivia. Puesto que no se hizo un cálculo para la línea de pobreza nacional para Bolivia, solamente podemos utilizar las líneas de pobreza rural y urbana, enfocándonos principalmente en la línea urbana para la mayoría de los análisis debido al enfoque urbano de BancoSol. También se hizo uso de las líneas de pobreza internacionales de US $1 y US $2 por día, que representan el poder adquisitivo de US $1 y US $ 2 por persona, por día en todos los países. Las líneas de pobreza oficiales urbanas y rurales (que fueron usadas para este estudio) están basadas sobre la línea de pobreza extrema (indigencia). La línea de pobreza extrema es el costo de la canasta familiar designada para cumplir con los requerimientos nutricionales básicos, la cual contiene 50 productos. Las líneas de pobreza moderada se obtienen al multiplicar la línea de Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia 4

5 pobreza extrema por un factor fijo que toma en cuenta el costo de productos básicos no alimenticios. 10 La tabla 2 presenta las líneas de pobreza empleadas en nuestro análisis. Tabla 2: Cálculos de la Línea de Pobreza de Bolivia Línea de Pobreza Gastos Mensuales (Bs. per capita) Gasto Mensual (US$ per capita) 11 Línea de Pobreza Urbana 12 Bs./323 $40 Línea de Pobreza Rural 13 Bs./235 $30 Línea Internacional de pobreza de US Bs./189 $24 $2/día Línea Internacional de pobreza de US $1/día Bs./ 95 $12 La Incidencia de Pobreza, la Distribución y la intensidad El enfoque de ACCION para la evaluación de pobreza utiliza el consumo como indicador de bienestar para medir el nivel absoluto de pobreza. En nuestro análisis, utilizamos principalmente los gastos de hogar, ya que es el indicador más aproximativo para medir el consumo, aunque también se incluyen resultados basados en ingresos en este análisis. Nosotros basamos nuestro análisis sobre gastos debido a que los datos de gastos son más comparables con las líneas de pobreza y los datos nacionales, y todos éstos datos se enfocan en los datos de gastos de hogar. En la tabla 1 presentada en el resumen, se observa que 49% de los clientes de Bancosol están por debajo de la línea de pobreza. Este porcentaje se asemeja al porcentaje observado de pobres en la población urbana boliviana (51%), indicando que el perfil de clientes de BancoSol es similar al de la población urbana. La incidencia de pobreza por región esta representada en el siguiente grafico. Grafico 1: Incidencia de pobreza por zonas geográficas El Alto Cochabamba Santa Cruz La Paz Observamos que la incidencia es más alta en la Ciudad de El Alto (54% de los clientes son pobres) y mas baja en la ciudad de La Paz (43% de los clientes son pobres). La meta principal de la evaluación de pobreza de ACCION es la de comparar la distribución y no simplemente la incidencia de pobreza entre los clientes de las instituciones afiliadas a la Red En Bolivia, estos factores han sido calculados por la Unidad de Análisis de Política Económica (UDAPE) utilizando la metodología de la Curva de Engel. 11 La tasa de cambio a la fecha de nuestros datos estaba en promedio en Bs. / 7.74 por US $1. 12 Calculado por el Instituto Nacional de Estadísticas INE, y basado sobre datos de una encuesta de hogar en áreas urbanas que data de Para las áreas rurales, el cálculo de la línea de pobreza esta basado sobre las encuestas del Fondo de Inversión Social de 1993 y Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia 5

6 ACCION y la población del país en general. Para este propósito, se clasificaron los hogares en 4 niveles económicos para así poder examinar una distribución más detallada. Para ello, se clasificaron los hogares con base en sus gastos per capita, y se comparan con las líneas de pobreza per capita. Los niveles 1 y 2 representan todos los hogares que se encuentran por debajo de la línea de pobreza (nivel 1 para clientes muy pobres y nivel 2 para clientes pobres ); el nivel 3 para los hogares considerados vulnerables (están por encima de la línea de pobreza pero no muy encima) y el nivel 4 para los hogares considerados como no pobres porque sus niveles de gastos están suficientemente por encima de la línea de pobreza. Tabla 3: Distribución de pobreza por niveles Niveles de pobreza Definición del nivel de pobreza % de clientes encuestados Nivel % de la línea de 15 % Muy pobres pobreza urbana Nivel % de la línea 34 % Pobres de pobreza urbana Nivel % de la línea 18 % Vulnerables de pobreza urbana Nivel 4 > 150% de la línea de 32 % No Pobres pobreza urbana Total, N= % Fuente: Datos de la Encuesta de Hogares De la Tabla 3, observamos que la distribución de clientes se concentra más en los niveles 2 ( pobres ) y 4 ( no pobres ). Una Representación Gráfica de la distribución de Pobreza La función de distribución acumulativa (FDA) en la figura 2 proporciona una representación gráfica de cómo las tres muestras de población (Bolivia, Bolivia Urbana, clientes de BancoSol según datos de la encuesta de hogares) se distribuyen y comparan con las líneas de pobreza. Las cuatro líneas de pobreza (urbana, rural, líneas de pobreza de US $ 1, y US $2 por día) están representadas como líneas verticales. Una curva de distribución más alta demuestra un número mayor de hogares pobres. Por ende, la curva FDA de la población nacional, es continuamente superior que las curvas FDA e la población urbana y la de BancoSol, ilustrando así un porcentaje mayor de hogares pobres que viven por debajo de cada una de las cuatro líneas de pobreza. Este grafico demuestra, una vez más que la población rural de Bolivia tiene la incidencia más alta de pobreza, mientras que las poblaciones urbanas y la de BancoSol tienen perfiles de pobreza similares. Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia 6

7 Figura 2: Funciones de distribución de pobreza por líneas de pobreza 100% 80% % de poblacion 60% 40% 20% 0% Gastos del Hogar (Bs. /Month) BancoSol Datos de la Evaluacion de Credito Poblacion Urbana de Bolivia Linea de pobreza rural $2/dia Poblacion Boliviana Total Linea de pobreza urbana $1/dia BancoSol Datos de la Encuesta de Hogar E valuación de Desigualdad de los Clientes de BancoSol Para analizar las tendencias de desigualdad de los clientes de BancoSol y la población urbana, utilizamos la Curva de Lorenz que muestra la distribución cumulativa de los ingresos o gastos entre la población por deciles de la población. La figura 3 ilustra como los clientes de BancoSol tienen un perfil económico más homogéneo que la población urbana boliviana puesto que la curva de Lorenz de los clientes de BancoSol esta más cercana a la diagonal. Figura 3: La Curva de Lorenz para la población de BancoSol y la Población Urbana Boliviana % de los gastos totales Deciles Igualdad Perfecta Bancosol Poblacion Urbana Fuente: MECOVI y los Datos de Evaluación de Crédito Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia 7

8 Clientes de Créditos Solidarios vs. Clientes de Crédito Individual Nuestro análisis confirma la hipótesis que la incidencia de pobreza es mayor en los clientes de grupos solidarios que en los clientes de crédito individual. La figura 4 compara la distribución de pobreza entre los grupos solidarios y los clientes individuales. En esta figura encontramos que el 63% de los clientes de grupos solidarios y el 53% de los clientes individuales están por debajo de la línea de pobreza. También encontramos que 90% de los clientes de nuestro estudio reciben el producto de crédito individual de BancoSol. Tal como se espera, un gran porcentaje de clientes que reciben créditos a través de grupo solidario se encuentran más en la categoría más pobre (26 por ciento en el nivel 1) que en la categoría más pudiente (15 por ciento en el nivel 4). 14 Figura 4: Distribución de pobreza por productos: Individuales vs. Solidarios 100% 80% % dela poblacion 60% 40% 20% Clientes Individuales BancoSol Clientes Grupos Solidarios BancoSol Linea de Pobreza Urbana 0% ,000 Gastos del Hogar (Bs. /Mes) Fuente: Muestra de Base de datos de BancoSol de Julio 2004 Sección 4: La búsqueda de Indicadores Aproximativos de Medición de Pobreza: Las Relaciones entre las Características del Cliente y el Ingreso En tanto la industria de las microfinanzas esté en búsqueda de índices apropiados de medición de pobreza, es importante examinar la relación entre gastos per capita y otras variables para determinar que indicadores aproximativos de pobreza son de utilidad. Según nuestro análisis de regresión sobre características demográficas, económicas, y de la microempresa de los clientes de BancoSol, encontramos que las variables que mejor explican la variación en el nivel de gastos de 14 Es una suposición común que los miembros de un grupo solidario sean mas pobres que aquellos que pueden tomar un crédito individual. El estudio de Navajas et al. (1999) hace la comparación de dos IMF con diferentes metodologías de crédito: una con prestamos individuales y la segunda con prestamos grupales, y demuestra que los prestamos grupales alcanzan gente más pobre que los prestamos individuales (Navajas, S et al Lending technologies, Competition, and Consolidation in the market for microfinance in Bolivia, Ohio State University and Williams College). Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia 8

9 hogar per capita son: el género, el tamaño del hogar, la localización geográfica (la ciudad en Bolivia) y el nivel de activos fijos de la microempresa; El nivel de activos fijos de la microempresa tiene el poder explicativo más alto (representado por R²) a pesar de que su coeficiente es pequeño. El modelo a continuación, captura por ciento de la variación en los gastos de hogar per capita. (Representado por R² de.2917) Tabla 4: Selección de Resultados de Regresión más significativos Los errores Standard están en paréntesis, todos los coeficientes son significativos por encima del nivel de confianza del 95 por ciento Variables Coeficiente Genero (53.75) Tamaño de Hogar (15.52) Localización (La Paz, Cochabamba, El Alto o Santa Cruz) (23.31) Nivel de Activos Fijos de la Microempresa.003 (.00027) Interceptación # de observaciones 484 R Los coeficientes pueden ser interpretados como el cambio de unidad en gastos per capita (en Bolivianos), asociados con un cambio unitario en la variable listada. Por ejemplo, el aumento de una unidad (persona) en el tamaño de hogar está asociado con un decrecimiento de Bolivianos en gastos per capita. Así se observa que el hecho de ser un cliente masculino de BancoSol es asociado con gastos de Bolivianos menores que el promedio de los clientes femeninos de BancoSol. Sin embargo, cabe señalar que este resultado no se replica en un análisis de regresión similar de ingresos per capita. Aunque solamente se presentaron las variables que son significativas en un 95 % de nivel de confianza, otras variables fueron estudiadas para medir su asociación con la variable gastos per capita. Las variables que fueron puestas a prueba, pero que no fueron significativamente asociadas con gastos per capita incluyen el Monto del crédito, la morosidad en los pagos, la existencia de una cuenta de ahorros, el nivel de ahorros y la edad. Sección 5: Comparando los Datos de Evaluación de Crédito con los Datos de la Encuesta de Hogar Para poder determinar si los datos de la evaluación de crédito pueden ser utilizados para medir los niveles de pobreza en referencia con las normas nacionales, hemos comparado los datos de la encuesta de hogar con los datos provenientes de las evaluaciones de crédito para los mismos hogares. De los 513 hogares encuestados, 493 hogares coincidían. Esta sección presenta los resultados para estos 493 clientes y sus hogares. En la tabla 5, observamos que los niveles de ingresos y gastos de hogar son mucho más bajos en los datos de evaluación de crédito que en los datos de la encuesta de hogar. Así mismo, observamos que el promedio de los datos de ingresos y gastos per capita encontrado en los datos provenientes de evaluaciones de crédito es también inferior al de los datos de la encuesta de hogar. Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia 9

10 Tabla 5: Comparación: Datos de Evaluación de Crédito y Datos de la Encuesta de Hogar Todas las cifras están en Bolivianos por mes (1$=8.05 Bs., muestra de 493 clientes) Datos de Evaluación de Datos de la Encuesta de Hogar Crédito Mediana Media Mediana Media Ingresos Hogar 2,420 3, Per Capita 966 1, Gastos Hogar Per Capita Sin embargo, también observamos que para los datos per capita, la mediana de los datos de la encuesta de hogar para ingresos y gastos es similar a los datos correspondientes a la evaluación de crédito. Esta similitud en ingresos y gastos per capita puede ser atribuida en parte a ajustes hechos en el tamaño de hogar. Las cifras de gastos levantadas a través de la evaluación de crédito están más cercanas a los resultados de la encuesta que las cifras de ingresos. La consecuencia directa de estas diferencias en datos se puede entrever en la amplia gama de estadísticas de pobreza que se calculan usando diferentes fuentes de datos. Si los niveles de pobreza son calculados usando la información de la encuesta de hogar, encontramos un 49% de hogares viviendo por debajo de la línea de pobreza. Sin embargo, los diferentes ajustes al tamaño de hogar dan una amplia variedad de resultados cuando se calculan los niveles de pobreza por medio de los datos de la evaluación de crédito. Por lo tanto, en el cálculo a partir de datos de la evaluación de crédito, el porcentaje de clientes que están por debajo de la línea de pobreza va desde 39% a 55% dependiendo del tamaño de hogar que se utiliza para hacer el cálculo. Explicando las diferencias entre Datos de la Evaluación de Crédito y Datos de la Encuesta de Hogar Existen varias razones para explicar las diferencias observadas. Entre ellas, podemos citar a: 1) Diferencias en Definiciones del tamaño de hogar Para el cálculo de ingresos y gastos per capita, se dividen los datos agregados del hogar por el número de miembros de hogar. Sin embargo cuando los asesores de crédito recolectan información para la evaluación de crédito, ellos utilizan una definición limitada del hogar, enfocándose en el número de dependientes inmediatos del cliente. Entretanto, las encuestas de hogares modeladas sobre la base de la metodología LSMS del Banco Mundial, definen un hogar basado en el número de personas que comparten alimentos dentro de una vivienda, incluyendo personas que no son de la familia, como también los no dependientes. En consecuencia, una definición más amplia de hogar aumenta la cifra equivalente al tamaño de hogar, reduciendo así el ingreso y gasto per capita final y aumentando el porcentaje de personas consideradas pobres. En el caso de BancoSol, encontramos una diferencia significativa en los tamaños de hogar reportados para las dos diferentes fuentes de datos: el tamaño promedio del hogar reportado en las Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia 10

11 evaluaciones de crédito es de 2.8 mientras que el tamaño promedio del hogar reportado en la encuesta de hogar es de ) Los datos de la evaluación de crédito sobre ingresos y gastos tienen un enfoque diferente y un nivel de detalle diferente que los datos de la encuesta de hogar Mientras que la encuesta de hogar solicita información sobre el ingreso del hogar en su totalidad, la evaluación de crédito se enfoca sobre todo en la capacidad de pago del cliente. Además, ciertas categorías de ingresos no monetarios (como autoconsumo de bienes producidos) aparecen en la encuesta de hogar, pero no en la evaluación de crédito. Por otro lado, los asesores de crédito se concentran más en los gastos corrientes que en otros tipos de gastos (como es el caso de gastos grandes de poca frecuencia) que si aparecen en la encuesta de hogar. También cabe señalar que las encuestas tipo LSMS recogen información mínima sobre el ingreso de la microempresa, mientras que los asesores de crédito llevan a cabo un análisis detallado de los ingresos, gastos y ganancias de esta. 3) Contextos Diferentes para la recolección de datos generan diferentes resultados El reportar datos para la evaluación de crédito a un asesor de crédito con quién el cliente mantiene una relación permanente es muy diferente que cuando se reportan los datos a un encuestador anónimo. Los asesores de crédito controlan de cierta manera el acceso al crédito de un cliente, pudiendo incentivarlo a sobreestimar su capacidad de pago al minimizar los gastos reportados o incrementar sus ingresos (problemas de asimetría de información). Los asesores de crédito también pueden tener incentivos de hacer una de dos cosas, ya sea el reportar un ingreso mayor al real (para hacer aprobar el préstamo) o reportar los ingresos por debajo de lo real (piensan así reducir la posibilidad de un incumplimiento de pago), puesto que tanto la cantidad como la calidad de los prestamos son consideradas dentro del calculo de de incentivos para asesores de crédito. Así mismo, es posible que los encuestadores y encuestados estén sujetos a incentivos que pueden llevar a prejuicios. Sección 6: Monitoreo automático de pobreza por la gerencia, la Social Score Card de ACCION Al participar en este estudio, BancoSol tenia un alto grado de interés en el análisis de pobreza para poder conocer más a fondo su alcance hacia poblaciones pobres así como las características de sus clientes. En el pasado, se han hecho suposiciones que BancoSol ha subido de nicho, (es decir que está sirviendo una clientela más pudiente que en el pasado). Sin embargo tal como sostiene la gerencia de la entidad, ese no es el caso ya que los clientes han mejorado su negocio y por tanto requieren y piden préstamos de montos mayores, implicando la aparente percepción de que la institución está atendiendo clientes menos necesitados. Con el objetivo de monitorear automáticamente el perfil de pobreza de los clientes (y sus características), ACCION propone un modelo de reporte llamado Tarjeta de Puntaje Social (Social Score Card). El nivel 1 representa clientes que están por debajo de la línea de pobreza, el nivel 2 esta compuesto de los vulnerables no-pobres ( % por arriba de la línea de pobreza) y el nivel 3 esta conformado los clientes no-pobres (mayor que 150% de la línea de pobreza). La Tarjeta de Puntaje Social puede ser ajustada según las variables de interés que la IMF quiera monitorear por niveles de pobreza. Esto puede ser por región geográfica o tipo de producto. Se Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia 11

12 espera que esta tarjeta sea incorporada dentro del Sistema de Informacion Gerencial (SIG) de las IMF afiliadas a la RED ACCION. Además, se espera que este reporte sea monitoreado regularmente como parte del rendimiento social de la institución y a la par de los índices de rendimiento financiero. Como tal se espera que la tarjeta de puntaje social sea parte de los datos presentados al Directorio del Banco y que la alta gerencia pueda eventualmente trazar metas para estos índices en ejercicios estratégicos de la institución. 15 Tabla 6: Modelo de Tarjeta de Puntaje Social Estadísticas por Nivel de Pobreza % de clientes % del saldo de % de nuevos Ingreso Promedio Monto Promedio % de Cartera % de ahorristas la cartera (en US$) clientes (en US$) de Hogar (en Bs.) de préstamo (en US$) en riesgo (>30 días) Nivel ,606 3, Clientes Pobres Nivel ,527 3, Clientes vulnerables Nivel ,582 4, No pobres Fuente: Simulación de ACCION sobre una muestra de la base de Datos de BancoSol Julio 2004 Evaluando la Precisión de la Tarjeta de Puntaje Social Usando como base la información de gastos del cuestionario de hogares mas detallado, se quiso estimar la precisión de la tarjeta de puntaje social en clasificar a los clientes en el nivel de pobreza correcto. La Tabla 7 muestra el nivel de coincidencia entre los niveles de pobreza obtenidos de las fuentes. Tabla 7: Comparación de Niveles de Pobreza de los Datos de la Encuesta de Hogar y los Datos de la Evaluación de Crédito Gastos per capita % de clientes Mismo nivel 45% Diferencia de 1 nivel 32% Diferencia de 2 niveles 23% Cuarenta y cinco clientes fueron clasificados correctamente en el mismo nivel de pobreza por la encuesta de hogares y la evaluación de los datos del préstamo, mientras que dos tercios de los clientes fueron categorízados en niveles de pobreza que fueron diferentes por un nivel en la encuesta de hogares y la evaluación de los datos del préstamo. Aunque la tarjeta de puntaje social clasificó incorrectamente por dos niveles de pobreza un 23% de las veces, podemos concluir que al usar datos de la evaluación crediticia en un formato de Tarjeta de Puntaje Social le permite a BancoSol tener una herramienta practica y de bajo costo para monitorear en forma regular el nivel de pobreza de los clientes con una eficacia comparable a otras herramientas para medir la pobreza que actualmente estan siendo probadas. 15 Al finalizar el estudio, la gerencia de BancoSol pensó insertar algunos indicadores del Social Score Card dentro de su Cuadro de Mando Integral (Balanced Score Card) Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia 12

13 Este reporte fue preparado por David Dewez, Especialista de microfinanzas, Sandra Neisa Velásquez, Estadística, ACCION Centro, y Rekha Reddy, Directora de Investigación y Políticas. La investigación fue llevada a cabo bajo la dirección de Elisabeth Rhyne, Vice presidente Senior de ACCION de Investigación, Políticas y Análisis Financieros. Agradecemos a Karen Horn Welch y a Patricia Lee Devaney por sus importantes contribuciones para los borradores de este documento, a Derly Durán por sus explicaciones sobre las bases de datos y a Gustavo Cañavire del Instituto Nacional de Estadísticas de Bolivia por compartir con nosotros información e ideas sobre la encuesta MECOVI en Bolivia. Agradecimientos especiales a todo el personal de BancoSol, en particular al Sr. Julio César Herbas, Gerente Comercial Nacional por su apoyo y comentarios. Finalmente, agradecemos a Issette Cholima de la encuestadora Apoyo y Opinión por su profesionalismo y entusiasmo durante el proceso de la encuesta de hogares. La serie InSight de ACCION está diseñada para compartir los resultados de nuestro trabajo con la comunidad de las microfinanzas tan rápida y eficientemente como sea posible. La serie resalta las aplicaciones prácticas, puntos de vista de políticas y las investigaciones en permanencia de ACCION. Si desea descargar otras ediciones de InSight sin recargo, por favor visite nuestro sitio Web Otros títulos en la serie InSight de ACCION incluyen: InSight 1: Marco de ACCION para la Evaluación de la Pobreza InSight 2: Perfil Económico para 15 MicroKing Clientes en Zimbabwe InSight 3: Como hacer que las microfinanzas sean transparentes: Artículo de Políticas de ACCION sobre la Transparencia. InSight 4: Constuyendo Vivienda para los Pobres Un Ladrillo a la Vez Crédito para el Mejoramiento de Vivienda en Mibanco InSight 5: Hallazgos del Análisis de Pobreza: Mibanco, Perú InSight 6: El Modelo de Compañía de Servicio: Una Nueva Estrategia para los Bancos Comerciales en Microfinanzas InSight 7: Inteligencia del Mercado: Cómo lograr que la Investigación del Mercado Funcione para las Microfinanzas InSight 8: ACCION Hallazgos del Análisis de la Pobreza: SOGESOL, Haití InSight 9: : El Sistema PortaCredit de ACCION: Tecnología para aumentar la eficiencia de las instituciones microfinanzas InSight 10: Impulsando el Impacto de las Remesas a través de Productos Microfinancieros: Perspectivas de Investigación de Mercado InSight 11: Experiencias de ACCION en las Finanzas Rurales en América Latina y África InSight 12: El Desarrollo de Productos de Microfinanzas de Vivienda en Centroamérica A excepción del InSight No. 2, todos los InSights están disponibles en ingles y español. InSight 4 y InSight 8 también están disponibles en francés. Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia 13

14 Bibliografía ASOFIN (Asociación de Entidades Financieras Especializadas en Microfinanzas), Informacion Financiera: Evolución por entidad, La Paz, Bolivia Dewez, David, Welch, Karen Horn and Patricia Lee Devaney (2003), Poverty Outreach Findings: Sogesol, Haiti, ACCION InSight No. 8, Boston, MA. ( Funda-Pro El Desarrollo de las Microfinanzas en Bolivia, Serie Crédito, Vol. 2. Fundacion para la Producción, La Paz, Bolivia Instituto Nacional De Estadísticas (INE) Documento Metodológico de la Encuesta a Hogares, Programa MECOVI Bolivia. Navajas, S et al Lending technologies, Competition, and Consolidation in the market for microfinance in Bolivia, The Ohio State University and Williams College. Rhyne, E Mainstreaming Microfinance: How Lending to the Poor Began, Grew and Came of Age in Bolivia, Bloomfield, CT USA: Kumarian Press, Inc. Thiele, R The Social Impact of Structural Adjustment in Bolivia, Kiel Working Paper No.1056, Kiel Institute of World Economics. Welch, Karen Horn ACCION Poverty Assessment Framework, ACCION InSight No.1, Boston, MA. ( World Bank Bolivia: Poverty Diagnostic 2000, Poverty Reduction and Economic Management Unit, Document of the World Bank Hallazgos del Análisis de la Pobreza: BancoSol, Bolivia 14