Mujer empresaria en España: Obstáculos y oportunidades. (2003-2013)

Antonio García Tabuenca (antonio.gtabuenca@uah.es)Fernando Crecente Romero (fernando.crecente@uah.es)

Federico Pablo Martí (federico.pablo@uah.es)

Universidad de Alcalá e Instituto de Análisis Económico y Social (Madrid)

Área Temática: Emprendimiento y Dinámica Empresarial

La investigación sobre emprendimiento femenino ha estudiado principalmente los siguientes temas: i) las características y motivaciones ii) la elección estratégica que las mujeres adoptan la hora de tomar la decisión de poner en marcha un negocio, iii) el papel de liderazgo, iv) las barreras de entrada y los factores de la disminución de la actividad emprendedora, sobre todo el acceso a la financiación, y v) el rendimiento y logró resultados. Estos temas han sido bien estudiados. Sin embargo, se requiere más investigación en este campo.

El largo período de crisis a partir de 2007, posiblemente ha cambiado algunos de los hallazgos relacionados con estos temas. Esto es especialmente significativo en las economías más afectadas, como las de los países del sur de la Unión Europea. En estos países la gravedad de la crisis ha tenido consecuencias significativas para el sector productivo (destrucción de muchas empresas, el alto desempleo y fuertes restricciones de crédito y la caída de la inversión) y en las finanzas públicas bajo incertidumbre grave (crisis de la deuda soberana, crisis bancaria y la presión monetaria perteneciente a la zona euro). En este contexto, cabe la hipótesis de que los avances y resultados de las actividades dirigidas por mujeres empresarias tuvieron cambios significativos entre el período anterior a la crisis y la actual etapa de recuperación incierta.

En este artículo analizamos la dinámica y la evolución de la actividad empresarial de las mujeres en España en el período de 2003 hasta 2013. Incluye un período de fuerte expansión y otra recesiva, aunque con una ligera mejora en el último año estudiado. Además, la investigación se centra en las diferencias encontradas en dos de los temas mencionados anteriormente: a) los obstáculos en el acceso a la financiación y b) los resultados de las empresas propiedad de mujeres en comparación con los de las empresas propiedad de hombres. Los resultados permiten comprender el diferente comportamiento de las mujeres empresarias y sus razones. También pueden servir para desarrollar nuevas políticas empresariales relacionadas con el género en la recuperación económica.

Palabras Clave: mujer, emprendedores, financiación, resultados empresariales.

1

Clasificación JEL: G3, M1, L2.

Introducción

La influencia de la mujer en la actividad emprendedora y propiedad de empresas ha

venido tomando mayor relevancia en las últimas décadas. Hasta bien entrada la década

de 1970 la investigación académica apenas se había ocupado de este fenómeno, aún

bastante emergente. Desde entonces ha aumentado progresivamente el interés por el

estudio de la mujer que toma la decisión de entrar en mercado como dueña y gestora de

negocios. El análisis de las diferencias de comportamientos entre mujer y varón

empresarios es uno de los que más literatura ha generado (Schwartz, 1976; Hisrish and

Brush, 1983; Loscocco et al., 1991; Verheul, 2005, entre otros destacados).

En la actualidad hay importantes iniciativas dedicadas sistemáticamente a esta

investigación. The Diana Project (2015) es uno de los más importantes. Fue establecido

en 1999 por un grupo de profesoras en torno al Babson College y al ESBRI de

Estocolmo. Tiene por objeto compartir una agenda global de investigación sobre la

mujer emprendedora y sus empresas orientadas al crecimiento. Se reconoce que esta

creación de negocios propiedad de mujeres es una fuente importante de la creación de

riqueza, empleo y desarrollo económico. Un seguimiento de este proyecto y de sus

publicaciones permite estar al día de la evolución y nuevas aportaciones en este campo.

Los gobiernos y organizaciones económicas internacionales (OECD, 2004; European

Commission, 2008) también han desarrollado políticas y programas orientados a

favorecer la entrada de mujeres en los negocios y la gestión de las empresas. En general,

los resultados de las evaluaciones de estos proyectos de índole pública muestran

resultados positivos. Pero reflejan también que los incentivos facilitados sirven a

menudo más para extender la importancia del fenómeno social de la mujer

emprendedora que para aumentar el peso relativo de nuevas empresas de mujeres

(Carter and Shaw, 2006).

En general, la investigación se ha referido principalmente a cinco temas: i) las

características y motivaciones (cepillo y Hisrich, 1991; Pablo-Martí et al, 2014), ii) la

elección estratégica que las mujeres adoptan la hora de tomar la decisión de poner en

marcha un negocio (Verheul et al., 2008), iii) el papel de liderazgo (Schwartz, 1976;

Justo et al 2006)), iv) las barreras de entrada y los factores de la disminución de la

actividad emprendedora (Brush y Gatewood, 2008), sobre todo el acceso a la

2

financiación. (Klapper y Parker, 2010), y v) el rendimiento y logró resultados (Coleman

y Robb, 2009; Díaz y Jiménez, 2010; Crespo-Espert et al, 2012). Estos temas han sido

bien estudiados. Sin embargo, se requiere más investigación en este campo.

Este trabajo, referido a la economía española y, en particular, a su tejido PYME, se

centra en los dos últimos tópicos citados. Es decir, de un lado, se estudian los obstáculos

de entrada a la actividad empresarial de la mujer, particularizándolos en el acceso a la

financiación y el crédito necesarios para abordar o consolidar su iniciativa inversora. Y

de otro, se examinan los resultados conseguidos por sus empresas. Junto a ellos se

presentan y analizan otras variables complementarias. Se comparan ambos con los que

se derivan de las iniciativas empresariales pertenecientes a varones empresarios. El

período de estudio es de interés ya que recoge los años que van desde 2003, en medio de

la fase expansiva (y de burbuja) de la economía, y 2013, tras la emergencia de la crisis y

la profunda y larga recesión. De este modo, pueden extraerse algunas ideas y

conclusiones de un período que casi suma un ciclo económico completo.

El estudio se ciñe a un panel de 23.504 empresas, de las que 3.262 están dirigidas por

mujeres accionistas de estas empresas, y otras 20.242 por varones también accionistas.

El panel permite la división de las variables económico-financieras de acuerdo a tres

criterios de análisis: tamaños empresariales (empleo), sectores (ocho grandes ramas de

actividad) y localización de las empresas (de acuerdo a regiones NUTS-11). Se trata, por

tanto, de un amplio conjunto de empresas que ofrecen información económica completa

de dos indicadores -endeudamiento y la rentabilidad económica- para los once años de

estudio. Tan sólo el 1,42% del total son empresas de tamaño grande, por lo que

básicamente son PYME. Esta configuración facilita el análisis de diferencias por

género.

Con estos antecedentes, el trabajo, junto a esta introducción, consta de otras tres

secciones. La segunda ofrece las fuentes de información y el método de análisis

empleado. En la tercera se presentan y comentan los resultados, y en la cuarta se

extraen las principales conclusiones y algunas sugerencias para la orientación de nuevas

políticas en la esfera de la mujer empresaria.

2. Fuentes de información y método

1 Las NUTS-1 son divisiones territoriales o regiones homogéneas de la UE, constituidas por EUROSTAT.

3

En el estudio se emplea la base de dados SABI, que recoge información de las empresas

españolas que, con forma mercantil, tienen la obligación de presentar anualmente sus

balances y cuentas de resultados en los registros mercantiles oficiales. SABI dispone

información de las empresas de España y Portugal. La base AMADEUS ofrece

características similares para una buena parte de las empresas de los países europeos.

En la versión de 2015, esta base da información de 1.361.523 empresas españolas que

tienen forma jurídica (sociedades anónimas y sociedades limitadas), de las cuales a la

hora de la extracción se encuentran activas 783.818. Cuando para el período 2003-2013

(último año con información completa) se impone la restricción de que todas las

empresas dispongan de datos que permitan obtener las ratios de endeudamiento y

rentabilidad económica, el número de empresas desciende hasta 206.893. Finalmente, se

añade la condición de que los directores/administradores de la empresa ostenten el cargo

de Director general o Consejero delegado/Director y, además, que sean accionistas. Con

estas características comunes, el conjunto final queda en 3.262 empresas dirigidas y

propiedad (total o parcial) de mujeres y 20.242 dirigidas y propiedad de hombres. El

98,6% del total tienen tipología PYME: únicamente 31 empresas de mujeres y 303 de

hombres son de tamaño grande. En el cuadro 1 se presenta el descriptivo del panel de

empresas estudiado, así como su representación respecto a los datos aportados por la

economías española por el DIRCE-INE (2015).

Este panel, por tanto, no es en propiamente representativo de la estructura empresarial

española, sino del conjunto de empresas que en la base de la que se extrae la

información (requerida oficialmente a las empresas mercantiles) disponen de

información completa. Esto incluye, entre otros datos, los que permite calcular los dos

indicadores seleccionados: endeudamiento y rentabilidad económica. Aparentemente

pues se trataría del conjunto de empresas españolas con mejor o mayor grado de

transparencia informativa, al menos desde la perspectiva del cumplimiento de las

obligaciones registrales mercantiles. Ello da pie a suponer también que son empresas

pujantes, si bien esta suposición ha de contrastarse con la media de la economía (grupo

de control).

Esta circunstancia es de interés en la investigación. De un lado, porque los datos

extraídos y los resultados obtenidos del análisis del panel reflejan con bastante rigor el

comportamiento de las empresas en el período estudiado, que además han atravesado

4

una larga etapa recesiva de la economía, con una profunda caída de la demanda interna

y fuertes restricciones del crédito. De otro lado, porque también la comparación de los

dos subgrupos estudiados –mujeres y hombres empresarios- es más precisa y menos

aproximativa, como puede ocurrir en otros trabajos relativos al género. Por ejemplo, en

los que se emplean encuestas o registros de insuficiente representatividad estadística. Y

en tercer lugar, porque pese a estas advertencias metodológicas el conjunto estudiado se

refiere a un extenso número de más de 23.000 observaciones, lo que da consistencia al

análisis.

En suma, el panel estudiado, aun siendo robusto por su extensión y tipología de

empresas, ofrece comportamientos y resultados de las empresas que lo configuran

ajustados a su propia caracterización. Pero éstos no tienen por qué ser coincidentes con

la media empresarial, ni tampoco si se discrimina por género. Aun así ofrece un marco

de referencia para la estructura empresarial española, contemplando incluso las

perspectivas del tamaño, el sector y la localización regional.

Ya en concreto, obsérvese que, por tamaños empresariales, la participación en la

distribución del panel de empresas mujer-hombre es muy distinta a la que ofrece la

media de la economía a través de los datos del DIRCE-INE (2015). En 2013, el DIRCE

arroja que el 85,9% del total de empresas (con forma mercantil y asalariados) son

microempresas; el 11,3%, pequeñas; el 1,8%, medianas, y el 0,5%, grandes. En el panel

de este estudio la participación de las microempresas es mucho más reducida, el 16,2%;

las pequeñas suponen el 68,9%; las medianas el 13,5%, y las grandes el 1,2%.

La muestra-panel está por tanto sesgada hacia los tamaños mayores, principalmente

porque las microempresas tienen muy bajo peso, mientras que pequeñas y medianas

alcanzan un peso muy superior al valor medio del DIRCE. Cabe argumentar que la

principal razón de este sesgo se basa en una supuesta relación negativa entre peores

niveles de transparencia informativa y tamaños de las empresas.

Asimismo, dentro de las empresas del panel, se observa que la mayor diferencia en

cuanto a participación por género se da en el grupo de microempresas de mujeres, que

son muchas más que en el hombres (24,1% frente a 14,9%). Los otros estratos están

bastante equilibrados.

Sin embargo, en cuanto a sectores y localización regional de las empresas, los

desequilibrios son menores que por tamaños. Aun así, por sectores, hay una importante

5

desigualdad entre las pertenecientes al sector industrial (y extractivas), con más del

triple del peso en el panel que en el DIRCE (30% frente a 11,1%). También esta

magnitud induce a suponer que las empresas industriales (presentes en el panel) son más

trasparentes por su, a priori, naturaleza más competitiva. En los sectores de la

construcción y servicios de distribución comercial no hay grandes desigualdades, y en el

del resto de servicios (transporte, hostelería, servicios a empresas y a apersonas) ocurre

lo contario que en la industria, es decir, la participación en el panel es mucho más baja

(27,9%) que la del DIRCE (54,4%). A su vez, las participaciones relativas mujer-

hombre dentro del panel están bastante equilibradas.

Cuadro 1. Panel de empresas hombre y mujer base SABI, y participación en DIRCE (Empresas con asalariados), año 2013

Tamaño (empleo)Mujeres Hombres DIRCE

número % número % %

Microempresas (< 10 trabaj.) 786 24,1 3.025 14,9

85,9

Pequeña (10 a 49) 2.064 63,3 14.129 69,8

11,3

Mediana (50-249) 381 11,7 2.785 13,8

1,8

Grande (> 250) 31 1,0 303 1,5 0,5Total 3.262 100 20.242 100 100

Sector (CNAE 2009)

Agrario y extractivas (1-9) 86 2,6 529 2,68,5

Industria (10-39) 837 25,7 5.604 27,7

Construcción (41-43) 303 9,3 2785 13,8 10,8

Serv. distr. comercial (45-47) 955 29,3 5.858 28,9 26,3

Transp. y com. (49-53 y 57-62) 214 6,6 1.619 8,0 6,3

Hostelería (55-56) 224 6,9 1.016 5,0 12,3

Servicios a empresas (63-82) 452 13,9 2.102 10,4

20,5

Servicios a personas (85-99) 191 5,9 729 3,6 15,3Total 3.262 100 20.242 100 100

Localización (NUTS-1)

Región Madrid 604 18,5 3905 15,3 14,5

Región Este 1.275 39,1 7.608 37,6 31,3

Región Sur (incl. Canarias) 444 13,6 3.125 15,4 22,8

Región Centro 314 9,6 2.172 10,7 11,3

Región Noroeste 284 8,7 1.943 9,6 9,8Región Noreste 341 10,5 2.299 11, 10,2

6

4Total 3.262 100 20.242 100 100

Fuente: SABI y DIRCE (INE), elaboración propia

Respecto a la localización, resalta tan sólo la mayor participación de las empresas del

panel en la región Este y la menor participación en las del Sur, respecto a las de DIRCE.

Por otra parte, junto a estos datos de panel se contempla también una muestra de

empresas que representa a la media de la economía, a modo de grupo de control. Esta

muestra está basada en el conjunto de las empresas de la base SABI, sin distinguir el

género de la propiedad, ni exigir que cada observación tenga datos completos al menos

de las dos variables indicadas (rentabilidad económica y endeudamiento). De esta

manera puede hacerse un seguimiento temporal, al menos aproximativo, del

comportamiento y evolución de las variables utilizadas en el panel respecto a las del

grupo de control.

El estudio del comportamiento de las empresas según el género (mujer-hombre) se ha

realizado desde dos perspectivas. La primera mediante un examen de indicadores

económico-financieros y del análisis gráfico de los mismos, así como del cálculo del

posicionamiento medio, antes y tras la crisis, de los resultados de las empresas de

mujeres respecto a las de hombres. En concreto, se han obtenido los siguientes

indicadores: a) ratio de endeudamiento (valor de la deuda sobre el valor del activo), b)

rentabilidad económica (beneficio antes de intereses e impuestos dividido por valor del

activo), c) rentabilidad financiera (beneficio neto por unidad de fondos propios), d)

EBITDA sobre activo (beneficio antes del pago de intereses, impuestos, depreciaciones

y amortizaciones dividido por el valor del activo), y e) productividad (medida en euros

de beneficio neto –en lugar de VA– por trabajador).

En todo caso, el indicador de endeudamiento se emplea en el trabajo como proxi del de

crédito bancario sobre activo, puesto que se asume que el endeudamiento consta de dos

componentes principales: la deuda con proveedores y el crédito externo (bancario casi

siempre pero que también puede ser de origen no bancario, por ejemplo préstamos

familiares). Suponemos que la deuda con proveedores tiene un comportamiento similar

entre mujeres y hombres empresarios.

El segundo punto de vista del análisis incluye un modelo Probit aplicada al panel en el

que la variable dependiente es dicotómica, adoptando el valor 0 o 1 en función de si la

7

observación se refiere a una mujer empresaria o a un varón empresario,

respectivamente. Las variables exógenas son la tasa de endeudamiento, rentabilidad

económica, la rentabilidad financiera y la productividad (beneficio por empleado), y las

variables ficticias se consideran las seis regiones NUTS1, los cuatro tamaños de

empresa y los ocho sectores de actividad elegidos. A estos efectos una base de datos ad

hoc ha sido elaborada con el conjunto de indicadores económico-financieros descritos y

el grupo de variables ficticias que facilitan el análisis sobre la base del tamaño, sector y

localización regional de las empresas.

En un análisis previo se observa que las variables exógenas EBITDA sobre activo y

productividad presentan fuerte correlaciones con la rentabilidad económica, por lo que

son excluidas. La rentabilidad financiera respecto a la rentabilidad económica presenta

un grado de correlación inferior a 0,4, por lo que mantiene como variable en el modelo.

Así, las variables empleadas en el modelo son:

Variable dependiente:

- género: 1 si es varón y 0 si es mujer

Variables independientes:

- debt: ratio de endeudamiento -proxi del crédito bancario-

-ecprof: economic profitability

-fiprof: financial profitability

Variables dummies:

- micro: micro-enterprises (less than 10 employees)

- small-enterprises (10-49 employees)

- medium-enterprises (50-249 employees)

Respecto a los cuatro tamaños de empresas adoptados, se toma de referencia a las empresas de tamaño grande.

- agric: companies in agriculture and extractive

- constr: companies in the construction sector

- who&reta: whole and retail sector

- trans&comm: transport and communications companies

- hospitality: hospitality and tourism industry companies

- buss_serv: business services companies.

- pers-serv: personal services companies.

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Respecto a los ocho sectores de empresas adoptados, se toma de referencia al sector industrial.

- NUTS1: Madrid; companies located in the Region of Madrid.

- NUTS2: East; companies located in Catalonia, Valencia and Balearic Islands.

- NUTS3: South; companies located in Andalusia, Murcia and Canary Islands.

- NUTS4: Centre; companies located in Castile and Leon, Castile-La Mancha and Extremadura.

- NUTS5: Northwest; companies located in Galicia, Asturias and Cantabria.

- NUTS6: companies located in the Basque Country, La Rioja, Navarre and Aragon.

Respecto a las seis regiones NUTS1, se toma de referencia a la Región de Madrid.

3. Resultados

3.1 Estudio de indicadores económico-financieros

Del estudio de indicadores económico-financieros y análisis gráfico se desprende que

durante el período estudiado (2003 a 2013), que recorre una parte álgida del ciclo en

expansión de la economía española (1996 a 2007) y otra (2008 a 2013) desde el inicio

de la crisis hasta su profundización y recesiones de 2009 y 2011-12, las empresas de

hombres presentan, en general, mejor desempeño que las de mujeres (gráfico 1)

En todos los casos, la tendencia creciente de los indicadores en la fase de expansión se

derrumba a partir de 2007, incluso el endeudamiento se anticipa en esta caída al año

2006. En 2013 se observa un ligero repunte en todos los indicadores con la excepción de

endeudamiento y crédito sobre activo.

No obstante, las diferencias hombre-mujer son mayores en los indicadores de

endeudamiento y crédito bancario sobre activo -que por otra parte se achican en los

últimos años de la crisis-, que en los indicadores de productividad y resultados

(beneficio por empleado, rentabilidad económica, rentabilidad financiera). En estos

últimos, aun hallándose los valores arrojados por las empresas de mujeres durante todos

los años del período por debajo de las de los hombres, la diferencia es menor, incluso

muy reducida. Únicamente en la ratio de rentabilidad financiera los valores se alejan

algo más, sobre todo en el período anterior a la crisis.

9

En suma, menos deuda externa (menos crédito) por parte de las empresas dirigidas por

mujeres pero resultados no tan alejados respecto a las dirigidas por hombres.

Este comportamiento económico aparentemente discordante podría ser explicado

teniendo en cuenta, entre otros factores, el menor tamaño relativo de las empresas de

mujeres (más microempresas y menos del resto de tamaños), así como los sectores en

los que operan, con mayor o menor competitividad esperada (industria y servicios a

empresas frente a hostelería o servicios a personas). Las estimaciones econométricas

que desarrolla el trabajo permiten avanzar en la clarificación de estos factores.

Por su parte, el grupo de control evoluciona con valores bastante superiores en

endeudamiento y crédito bancario sobre activo, y adopta comportamientos variados en

los indicadores de resultados. De un lado, el beneficio por empleado es

aproximadamente entre un punto y punto y medio porcentual inferior al de las empresas

del panel en fase expansiva de la economía, hasta ir reduciéndose la diferencia y casi

convergiendo en la fase de crisis. Y de otro, llama la atención que los valores de la

rentabilidad financiera se coloquen por encima de los del panel, ampliando la diferencia

en los últimos años de la crisis, seguramente porque para lograr la supervivencia en un

contexto de crisis los gestores de las empresas están más preocupados por incrementar

el beneficio para sus accionistas o propietarios.

Gráfico 1. Indicadores económico-financieros de las empresas españolas en función de su actividad comercial internacional, 2003-2012, medianas (empresas de más de 9 trabajadores).

a) Endeudamiento, %

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 201340.00

45.00

50.00

55.00

60.00

65.00

70.00

Mujer Hombre Economía

b) Rentabilidad económica, %

10

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 20130.00

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

Mujer Hombre Economía

c) Rentabilidad financiera, %

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 20130.002.004.006.008.00

10.0012.0014.0016.0018.00

Mujer Hombre Economía

d) Beneficio neto por empleado, mil Euros (productividad)

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 20130.00

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

Mujer Hombre Economía

11

e) Crédito bancario sobre activo (*)

2007 2008 2009 2010 2011 2012 201320

21

22

23

24

25

26

Mujer Hombre Economía

(*) Únicamente de las empresas que se dispone de información, según lo indicado en la sección 3

3.2 Posicionamiento relativo de las empresas de mujeres

Junto a este este estudio gráfico se ha hecho otro cuantitativo, calculando los valores

medios de los indicadores de endeudamiento y resultados de las empresas de mujeres

respecto a las de hombres. Con ello se obtiene un indicador de posicionamiento

empresarial referido al género (cuadro 2). A estos efectos, se ha calculado el valor

medio por períodos (2003-2007 y 2008-2013) entre el resultado de los indicadores

económico-financieros principales empleados en el trabajo –endeudamiento,

rentabilidad, productividad y crédito/activo– de empresas de mujeres menos el

correspondiente a empresas de hombres, y esta diferencia ha sido dividida por el

resultados del mismo indicador de las empresas de hombres. Un signo negativo

significa peor desempeño de una empresa de mujer respecto a la de un hombre. Por

ejemplo, en el caso del endeudamiento:

Posicionamiento Mujer endeudamiento = [(m_e)-(h_e)]/(h_e)

Este cálculo se ha efectuado para las tres segmentaciones realizadas en el análisis:

localización regional NUTS1, tamaño empresarial y sectores.

De la observación de este cuadro, en general, se desprende que para todos los

indicadores y ambos períodos estudiados -antes y desde la crisis- las empresas de

mujeres obtienen desempeños más bajos que los de sus homologas propiedad de

hombres. Existen tan sólo algunas pequeñas excepciones. En el cuadro 2 se han

sombreado en tono gris los valores positivos, es decir, aquellos en los que las mujeres

habrían obtenido mejor desempeño.

12

El posicionamiento del endeudamiento es muy claro en este sentido, con la excepción

de que las empresas grandes de mujeres tendrían mejor desempeño que las equivalentes

de hombres. Por el contrario, el endeudamiento de las microempresas de mujeres (de

mayor especialización respecto a hombres) arroja gran distancia negativa con las de los

hombres, más de veinte puntos porcentuales. Sin embargo, estas mismas microempresas

de mujeres muestran una destacable productividad, muy por encima de la de los varones

empresarios (72,32% y 37,74% antes y después de la crisis, respectivamente). Ambos

resultados aparentemente contradictorios podrían explicarse, de un lado, por la alta

concentración de mujeres en este segmento de menor tamaño empresarial y, de otro,

porque las mujeres empresarias estarían aprovechando oportunidades que les permitiría

extraer un beneficio por empleado (productividad, tal como se mide en este trabajo)

bastante más alto que el recibido por los hombres en esta misma escala empresarial.

Esta distancia de más de 20 puntos desfavorables a las empresas de mujeres, se repite en

las que pertenecen al sector de servicios a empresas, y de 33% en los servicios de

hostelería durante la fase de crisis.

También es favorable, aunque en menor proporción, a las mujeres que dirigen empresas

de tamaño grande las cifras de endeudamiento y acceso al crédito, lo que estaría

indicando que a partir de determinado tamaño las diferencias mujer-hombre se reducen

o incluso cambian de posición, especialmente si se tiene en cuenta los sectores en los

que opera la empresa. En esta línea, la productividad de las empresas de mujeres

especializadas en el sector de la construcción arroja valores de posicionamiento muy

superiores a los de los hombres.

Cuadro 2. Resultados empresas de mujeres, posicionamiento sobre empresas de hombres, por regiones, tamaños y sectores, en los períodos 2003-2007 y 2008-2013, en porcentajes

Endeudamiento Rentab. económica Rentab. financiera Productividad Crédito/Activo2003/2007 2008/2013 2003/2007 2008/2013 2003/2007 2008/2013 2003/2007 2008/2013 2008/2013

Regiones NUTS:Región Madrid -11.85 -9.42 -17.48 -14.23 -22.39 -24.36 -19.70 -9.84 -12.18Región Este -9.77 -7.66 -9.16 -5.47 -15.94 -12.67 -14.55 -11.00 -0.17Región Sur (+Canarias) -7.14 -7.55 -20.23 -6.48 -23.43 -19.82 -8.55 5.18 -10.43Región Centro -14.29 -15.72 0.28 8.76 -19.53 -15.09 1.17 6.52 -9.61Región Noroeste -5.88 -8.26 -26.76 -13.13 -27.38 -15.72 -12.48 -3.30 -1.70Región Noreste -11.52 -10.20 -3.61 -3.40 -13.18 -14.25 -15.59 -8.04 -9.67

Tamaños empresa:                  

Microempresas -21.22 -20.14 15.03 -5.22 -10.78 -25.43 72.32 37.74 -4.08Pequeñas -8.44 -7.16 -8.71 -3.17 -12.11 -10.77 -8.97 -8.54 -9.58

13

Medianas -1.74 -5.43 -6.67 -6.04 -0.97 -2.77 -44.09 -39.03 1.21Grandes 1.80 4.53 -16.48 -23.79 -10.35 -30.96 -45.74 -57.59 8.60Sectores de actividad:                 Agrario y extractivas -6.85 -11.37 34.77 -22.49 20.15 -26.95 59.20 -0.36 -16.48Industria -8.48 -6.97 -7.69 -1.79 -11.53 -5.55 -12.33 -7.27 -11.18Construcción -16.89 -14.44 -15.13 -5.38 -30.81 -21.53 19.16 40.95 -3.48Servic. dist. comercial -7.10 -6.20 -17.91 -3.76 -23.16 -12.41 -17.20 -7.18 -10.99Transporte y comun. -4.78 -7.31 -17.78 12.44 -15.40 -6.62 -7.23 29.88 12.48Hostelería -12.02 -33.37 -38.33 1.73 -40.02 -29.54 -35.08 -13.25 -3.98Servic. a empresas -20.90 -21.02 -30.03 -25.75 -43.38 -43.24 -9.24 7.12 -4.26Servic. a personas -1.68 -0.58 14.32 -12.95 1.11 -8.42 -6.46 -41.74 9.62

Fuente: elaboración propia, datos base SABI

En cuanto a la rentabilidad económica, se dan algunas limitadas excepciones, que

podrían estar asociadas al comportamiento de las empresas de acuerdo al nivel de

apalancamiento financiero anterior y tras la emergencia de la crisis.

3.3 Modelo Probit

Siguiendo la metodología propuesta, el modelo probit empleado en el período 2003-

2013 permite discriminar los resultados entre empresas de mujeres y hombres (cuadro

2).

Se han obtenido dos acercamientos a estos resultados. De un lado, el modelo ha sido

aplicado al conjunto total de empresas del panel y de las variables independientes y

dummies descritas en la sección 3. Y de otro, solo a las empresas del panel localizadas

en cada una de las seis regiones NUTS1. O sea, se han realizado siete estimaciones, una

general y seis desde una perspectiva regional. Asimismo, el modelo cuenta con una

variable dummy, denominada ‘crisis’, que permite extraer los efectos de la crisis –antes

y durante la misma– en el comportamiento de las empresas de mujeres y hombres. Es

decir, si la crisis ha tenido consecuencias diferenciadas entre las empresas propiedad de

mujer o propiedad de hombre.

La estimación general muestra que la variable ‘género’ en la propiedad/dirección de las

empresas tiene efectos estadísticamente significativos en todas las variables empleadas,

tanto exógenas como ficticias, con la excepción de la variable dummy ‘agric’ que

indicaría que en las empresas del sector agrario-extractivo no cabe establecer

diferencias significativas según el género. Si bien, regionalmente las habría en tres de

las NUTS estudiadas, aunque en distinta escala y con distintos efectos.

14

Por tanto, las tres variables independientes sirven para predecir el género en la

propiedad/dirección de las empresas. En los tres casos, ratio de endeudamiento,

rentabilidad económica y rentabilidad financiera, el modelo arroja coeficientes con

signo positivo, lo que indica que las empresas de varones tienen mayor probabilidad de

disponer de un nivel superior de endeudamiento (proxi de mayor acceso al crédito

bancario) y de mayor rentabilidad, tanto económica como financiera, si bien en esta

última la significatividad es más reducida. Por otra parte, los efectos de la crisis quedan

también remarcados, de manera que ésta habría tenido consecuencias más desfavorables

(3,58%) en las empresas de mujeres que en las de hombres.

En términos territoriales, respecto a la región de Madrid, es más probable que las

empresas localizadas en las distintas NUTS1 pertenezcan a hombres, según los distintos

coeficientes positivos que aparecen en cada caso (mayor en los casos de las regiones

Centre and South, y menor en East). O, dicho de otro modo, en Madrid -en términos

relativos- hay mayor concentración de empresas propiedad de mujeres que en el resto de

las regiones estudiadas, lo cual podría estar asociado a su mayor dinámica

emprendedora y de oportunidades de negocios.

En relación a las dummies que contrastan el comportamiento del tamaño de las

empresas (microempresas, pequeñas y medianas respecto a las grandes empresas), los

resultados del modelo indican que las empresas de mujeres tienden a concentrarse más

en los segmentos de menor tamaño que las de los hombres. La probabilidad de que ello

suceda aumenta notablemente cuanto más reducido es el segmento de trabajadores por

empresa. Así, la probabilidad de que una microempresa pertenezca a una mujer es

55,39% mayor que cuando es de un hombre, aunque esta probabilidad se contrae

cuando se trata de pequeñas (24,42%) o de medianas (17,96%). Sectorialmente, los

comportamientos son más heterogéneos. Respecto a las empresas del sector industrial,

son más proclives a pertenecer a hombres las de los sectores de la construcción (21,95%

más) y de transporte y comunicaciones (4,29% más). Pero ocurre lo contrario con las

que pertenecen a los sectores de servicios a personas (34,91%), hostelería (23,09%),

servicios a empresas (10,10%), distribución comercial (3,40%) y agricultura-extractivas

(2,69%), en los que se da una mayor concentración de mujeres empresarias.

15

En esta estimación general, se observa que en el período 2008-2013 las empresas

pertenecientes a hombres han podido soportar mejor las consecuencias derivadas de la

crisis y recesiones subsiguientes que las de mujeres.

Por otra parte, de las estimaciones realizadas para las seis NUTS1 en las que se

localizan las empresas del panel estudiado, se desprenden algunas características y

diferencias de interés, tanto respecto a la estimación general como entre las distintas

regiones.

En relación a las variables exógenas ratio de endeudamiento y rentabilidad económica,

se repite en todas las regiones el mismo comportamiento que en la estimación general.

Es decir, las empresas de hombres tienen más probabilidad de acceder al crédito u otras

fuentes de endeudamiento y de lograr mejor resultado en rentabilidad económica. Sin

embargo, las empresas localizadas en las regiones Centro (5,06%) y Noreste (4,69%)

aumentan la probabilidad de disponer de más deuda, ya que sus estimaciones arrojan

coeficientes por encima del de la estimación general (3,06%). Madrid, por el contario,

se sitúa en la parte más baja. Y las empresas de las regiones Sur, Madrid y Noroeste,

frente a las del Este, presentan mejores resultados en cuanto a rentabilidad económica.

Cuadro 2. Resultados modelo Probit por Regiones NUTS

Variables Total Madrid East South Centre Northwest Northeast

debt .0030601 .00027582 .0024176 .0029488 .0050641 .0027829 .0046902(23.64)*** (10.09)*** (11.56)*** (8.45)*** (11.18)*** (6.42)*** (11.50)***

eco_prof .0027705 .0036562 .0009343 .0047618 .0029929 .0033751 .0023556(8.75)*** (5.88)*** (1.72)* (5.99)*** (2.39)* (3.37)** (2.60)**

fin_prof .0001345 .0000641 .0002388 .0000391 .0003835 .0001175 .0000933(2.10)* (0.49) (2.14)* (0.25) (1.65)* (0.54) (0.49)

micro -.5539607 -.9210656 -.2424878 -.6534954 -4.820893 -.4398305 -1.035.784(-18.44)*** (-13.80)*** (-5.33)*** (-8.33)*** . (-4.45)*** (-7.39)***

small -.2442602 -.5607416 .0541331 -.3615568 -4.61525 -.062037 -.6665011(-8.29)*** (-8.53)*** (1.22) (-4.71)*** . (-0.64) (-4.82)***

medium -.1796259 -.4674745 .1544622 -.4430558 -4.495435 .0650113 -.6150671(-5.91)*** (-6.88)*** (3.36)** (-5.64)*** . (0.65) (-4.35)***

agric -.026969 .1245061 .0657742 -.326115 .2618219 .0080495 .0143585(-1.34) (1.78)* (1.57) (-8.50)*** (5.14)*** (0.15) (0.21)

constr .2195973 .1810297 .2263414 .191332 .3603137 .2345281 .1443253(19.41)*** (6.24)*** (11.64)*** (6.07)*** (11.03)*** (7.09)*** (4.51)***

whol&reta -.0340407 -.0357406 -.0208808 -.1636933 .2097284 .0858721 -.2598454(-4.06)*** (-1.55) (-1.59) (-7.11)*** (8.34)*** (3.02)** (-10.65)***

trans&comm .0429914 -.0357406 .1632495 -.221957 .1523512 .066307 -.0357196(3.27)** (-1.55) (7.15)*** (-6.56)*** (3.56)*** (1.64) (-0.94)

hospitality -.2309908 -.111299 -.272511 -.3303033 .1465925 -.1571717 -.517986

16

(-16,43)*** (-2.87)** (-13.68)*** (-8.87)*** (2.70)** (-2.70)** (-10.49)***

buss_servic -.101092 -.0321974 -.1719962 -.2572203 -.2253084 .0130329 .1756407(-9.08)*** (-1.32) (-9.72)*** -7.54 (-5.75)*** (0.32) (4.41)***

pers_servic 

-.3491471 -.4210677 -.4224727 -.2167004 -.1744822 -.1902871 -.4254542(-22.35)*** (-11.64)*** (-17.63)*** (-5.03)*** (-2.88)** (-3.36)** (-8.14)***

crisis .0358346 .0388285 .0224929 .0418895 .0566007 .0391439 .0465593(5.51)*** (2.46)* (2.16)* (2.43)* (2.70)** (1.81)* (2.33)*

nuts2 .0615102(6.70)***

nuts3 .1255044(11.13)***

nuts4 .1291001(10.30)***

nuts5 .0964367(7.48)***

nuts6 .0957419(7.83)***

_cons 1.122.283 1.443971 .9330334 1.479552 5.351481 .9939016 1.623672(35.21)*** (20.52)*** (19.77)*** (17.90)*** . (9.66)*** (11.55)***

Number of obs 25780 40522 97491 39119 27290 24427 28958Wald chi2(19) 4397.57 995.39 1734.03 597.75 . 383.57 694.99Prob > chi2 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 . 0.0000 0.0000Log pseudolik. -101644.47 -17538.016 -39246.393 -14373.343 -10030.04 -91500.018 -10797.517Pseudo R2 0.0212 0.02276 0.0213 0.0217 0.0307 0.0195 0.0318

***Significativo por encima del 1 por mil; **por encima de 1 por cien; *por encima de 1 por diez

La rentabilidad financiera, que presentaba una escala de significatividad más baja en la

estimación general que la rentabilidad económica, es ahora tan sólo significativa en las

regiones Este y Centro. De este modo, esta variable tiene mayor consistencia a nivel del

territorio en su conjunto que de cada una de las regiones en las que se divide.

Contemplando el efecto de los tamaños empresariales respecto al género desde la

perspectiva de cada región, se mantiene la misma dinámica que en la estimación

general: las mujeres se concentran más en los segmentos empresariales más pequeños

que los hombres. Ahora bien, esta visión general presenta matices regionales. En

algunas regiones este comportamiento se agudiza. Así, en la región Centro,

principalmente (aunque no se conoce la significatividad ya que no hay empresas

grandes con las que compararse), pero también en el Noreste (103% en el caso de las

microempresas) y Madrid (92,10%) aumenta mucho esta probabilidad de concentración

de empresas de mujeres en tamaños pequeños. Por el contario, las empresas de mujeres

localizadas en la región Este presentan menor probabilidad de concentración en los

mencionados tamaños.

En cuanto a los sectores y el género, las empresas del sector de la construcción, respecto

a las que operan en la industria, tienen mayor probabilidad de pertenecer a hombres. Y

ello ocurre en las seis regiones analizadas, si bien ello se manifiesta con más intensidad

17

en la región Centro, y con menor intensidad en la región Noreste. Sin embargo, aunque

en la estimación general este mismo comportamiento se daba en las empresas de

transportes y comunicaciones, ahora, regionalmente, ocurre lo mismo en las regiones

Este, Centro y Noroeste, pero lo contrario en las de Sur, Madrid y Noroeste. En estas

tres últimas, la probabilidad aumenta en favor de las mujeres empresarias.

Asimismo, las empresas de distribución comercial (mayoristas y minoristas), que a nivel

general eran más probables de encontrar entre las mujeres, desde esta visión regional se

observan diferencias. En las regiones Centro y Noroeste existe mayor probabilidad de

que predominen las empresas de hombres.

En hostelería, con la excepción de la región Centre, domina la presencia relativa de

mujeres, principalmente en Noreste, Sur y Este.

En servicios a empresas, favorable en la estimación general a mujeres empresarias,

regionalmente ocurre lo contrario en las regiones Noreste y Noroeste, y en Madrid esta

variable no presenta significatividad.

En servicios personales se confirma la tendencia de la estimación general, que otorgaba

mayor probabilidad a las empresas de mujeres, y que ahora se repite en todas las

regiones. Las regiones de Noreste, Este y Madrid aumentan la probabilidad media.

Finalmente, en todas las regiones el impacto de la crisis ha tenido peores consecuencias

para las empresas propiedad de mujeres.

5. Conclusiones.

Dentro del contexto de la influencia que el género desempeña en la actividad

empresarial, este trabajo estudia el comportamiento de las mujeres empresarias en

España, relacionándolo con la de los hombres empresarios. En concreto, el análisis

calcula y valora las diferencias que por género se dan en el nivel de endeudamiento de

las empresas (proxi del acceso al crédito) y en los resultados económicos de las mismas,

tomando como período de evaluación 2003-2013, de modo que se contempla las dos

últimas fases de expansión y crisis de la economía española.

El estudio se ciñe a un panel de 23.504 empresas, básicamente PYME (sólo 334

empresas grandes), de las que 3.262 son propiedad de mujeres y otras 20.242 de

varones. El panel está organizado de acuerdo a tres criterios que facilitan el análisis de

diferencias por género: el tamaño empresarial (medido por el empleo), el sector (ocho

18

grandes ramas de actividad) y la localización de las empresas (de acuerdo a regiones

NUTS-1). Este amplio conjunto de empresas ofrece información completa de origen

mercantil de dos indicadores, endeudamiento y rentabilidad económica, para los once

años de estudio. No obstante, se consideran también otros indicadores como la

rentabilidad financiera, el EBITDA sobre activo, la productividad y el crédito sobre

activo.

Este panel, aun siendo robusto y extenso, no es propiamente representativo de la

estructura empresarial española, pero ofrece un buen marco de referencia de la misma

así como del género en la actividad empresarial. El mayor sesgo se encuentra en la

reducida participación de las empresas más pequeñas (microempresas) en el panel, ya

que contiene el 16,2% del total, mientras que en la estructura general de la economía es

de 85,9%. Por tanto, esto significa una mayor participación de empresas pequeñas y

medianas. Cabe intuir que esta circunstancia se debe a la menor capacidad de

transparencia (mercantil) informativa de las empresas más pequeñas. En el panel, sin

embargo, el 24,1% son microempresas de mujeres y 14,9% microempresas de hombres,

indicativo de la mayor preponderancia de estas empresas muy pequeñas en manos de

mujeres empresarias.

El estudio de las empresas según el género se ha realizado mediante un análisis

económico-financiero (y posicionamiento de las empresas de mujeres) y otro

econométrico. El primero sirve de complementación y marco de referencia al segundo,

si bien en el primero se han contemplado dos variables más (productividad y crédito

bancario sobre activo), que se han excluido en el segundo por su alta correlación con las

otras variables independientes (endeudamiento, rentabilidad económica y rentabilidad

financiera).

En consonancia con la literatura especializada, se desprende que, en general, las

empresas gestionadas por mujeres registran peores desempeños en los indicadores

económico-financieros empleados, tendencia que se mantuvo o empeoró con la llegada

y profundización de la crisis. Esta evidencia encontrada en el panel estudiado de

empresas españolas se correspondería con las tipologías dominantes de sector y tamaño

de las empresas en las que operan las mujeres (Rosa et al, 1996; Ehlers and Main, 1998;

Watson, 2002; Coleman and Robb, 2009).

19

Esta conclusión general se concreta con la valoración específica de cada uno de los

indicadores estudiados.

Así, el menor grado de endeudamiento en el caso de empresarias destaca de manera

notable, tanto antes como después de la emergencia de la crisis. Y es acorde con la

elección de tamaños empresariales más pequeños o con sectores que en general exigen

menor capitalización (Klapper and Parker, 2010; Carter et al. 2004), con una probable

mayor aversión al riesgo que dificulta el acceso a acceso a financiación ajena (Verheul

et al., 2008) o la exigencia de mayores garantías e intereses (Muravyev et al., 2009).

Existen, sin embargo, algunos estudios que han no han obtenido evidencia sobre este

extendido obstáculo en el acceso a la financiación de las empresas de mujeres (Van

Hulten, 2012, Pablo-Martí et al. 2014).

Conviene remarcar también que en las empresas propiedad de mujeres de tamaño

grande, sobre todo, pero incluso en las medianas, el nivel de endeudamiento puede ser

mayor que en las empresas de hombres. Esta característica indicaría que, pese a la gran

concentración de empresas de mujeres en el segmento de microempresas, cuando el

tamaño aumenta, disminuye la probabilidad de que el acceso a deuda externa sea un

obstáculo mayor que en el caso de los hombres.

Como sucede con el endeudamiento, el esquema favorable a hombres, tanto antes como

en la crisis, se reproduce con la rentabilidad económica y financiera. Regionalmente, la

rentabilidad económica es significativa en todas las NUTS1, mientras que la financiera

tan sólo lo es en tres de ellas.

Regionalmente, no se observan diferencias destacables, aunque en las empresas de

Centro y Noreste aumenta la probabilidad de acceder a más deuda, frente a las demás.

Asimismo, en la región de Madrid se da la mayor concentración relativa de

microempresas de mujeres.

Finalmente, desde la visión sectorial, las empresas de mujeres se concentran sobre todo

en la distribución comercial, hostelería, servicios a empresas y servicios personales, si

bien en algunas regiones se dan excepciones en favor de los hombres. Estos sectores, en

general, son propensos a una menor capitalización, menor tamaño y, por tanto, menor

riesgo y menor proporción de recursos externos. Por el contrario, las empresas de

hombres se concentran en el sector industrial, construcción y transportes y

comunicaciones. En este último caso, sin embargo, al introducir la perspectiva regional

20

se observa que tres de las seis NUTS1 siguen este comportamiento nacional (Este,

Centro y Noroeste), mientras que las otras tres muestran especialización en empresas de

mujeres (Sur, Madrid y Noreste).

En suma, en el período 2003-2013 las empresas de mujeres han presentado en general

peores desempeños que las de hombres. Esta tendencia se ha repetido en cada uno de los

tres indicadores económico-financieros estudiados. Asimismo, la crisis ha generado

consecuencias más desfavorables para estas empresas de mujeres. Por tanto, la crisis no

ha modificado en España el comportamiento y tendencias generales sobre el acceso a

fondos externos y resultados de la actividad empresarial dirigida por mujeres.

Estas evidencias y conclusiones indicarían que en la fase de recuperación económica

podrían abordarse políticas conducentes a favorecer la presencia de la mujer en la

actividad empresarial española. De este modo podría seguir consolidándose la

tendencia, que ya se observaba antes de la crisis, de aumento de la participación de

iniciativas empresariales de mujeres en la estructura productiva española. Asimismo,

nuevas políticas, bien focalizadas y evaluadas periódicamente, deberían reforzar los

campos en los que las empresas de mujeres presentan mayores fragilidades. En

concreto, adoptar incentivos específicos dirigidos a aumentar el tamaño de las empresas

de mujeres –que incluye la asunción de mayores riesgos–, su participación en sectores

que no sean de predominancia de mujer –que incluye asumir mayor capitalización de las

empresas–, facilitaría el acceso a fondos externos de financiación y permitiría mejorar

los beneficios de sus empresas.

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