DataSet:Credit Access as a Mediator of Cooperative Economic Performance: Evidence from Peru, 2019–2024

Este repositorio contiene datos, código, y documentación de investigación para el estudio "Credit Access as a Mediator of Cooperative Economic Performance: Evidence from Peru, 2019–2024". Resumen del Proyecto El estudio examina la relación estructural entre acceso al crédito y desempeño económico en cooperativas productivas peruanas utilizando un modelo de ecuaciones estructurales (SEM). Utilizando datos administrativos de panel del Ministerio de la Producción (PRODUCE), la Superintendencia de Banca y Seguros (SBS), y la Superintendencia Nacional de Aduanas y de Administración Tributaria (SUNAT), cubriendo 296 cooperativas productivas observadas durante 2019–2024, el estudio identifica dos hallazgos principales: La antigüedad organizacional es el predictor dominante del acceso al crédito (β = 0.387, p < 0.001), superando ampliamente el efecto del tamaño de la empresa (β = 0.126, p = 0.052). Este patrón sugiere que los prestamistas en el sector cooperativo peruano se basan principalmente en el capital reputacional acumulado a través de años de relaciones financieras, más que en la capacidad de colateral. El acceso al crédito tiene un efecto positivo significativo en el desempeño económico (β = 0.115, p = 0.003), mediando el 43.2% de la relación entre antigüedad y ventas (BCa IC 95%: [0.014, 0.084]). Contenidos del Repositorio Datos: Panel de datos administrativos microeconómicos integrados de SUNAT, SBS, y PRODUCE (2019–2024) Código: Scripts de análisis en R/Stata para replicar los resultados de SEM, análisis de mediación, y verificaciones de robustez Documentación: Especificación completa del modelo, supuestos de identificación, y archivos de lectura Resultados: Coeficientes de ruta, intervalos de confianza bootstrap BCa, y diagnósticos de ajuste del modelo Metodología El estudio utiliza un modelo de ruta parcial (SEM) estimado mediante Máxima Verosimilitud con errores estándar robustos (MLR; Satorra and Bentler, 1994). La estrategia de identificación incluye: (1) diseño transversal con promedios de panel para mitigar shocks transitorios, (2) datos de tres fuentes administrativas independientes para reducir sesgo de método común, (3) estimación de efectos fijos en panel como verificación de robustez, y (4) pruebas de causalidad de Granger para descartar causalidad inversa. Principales Verificaciones de Robustez Comparación de modelos: mediación parcial vs. completa Estimación con efectos fijos de cooperativa en panel (2019–2024) Pruebas de normalidad multivariante y diagnósticos de heterocedasticidad Pruebas de causalidad de Granger para la dirección causal crédito → ventas Exclusión del período pandémico (2020–2021) Validación fuera de muestra (80/20 split) Corrección de pruebas múltiples (procedimiento Benjamini–Hochberg) Hallazgos de Política El estudio identifica tres mecanismos de política: (1) programas de graduación de historial crediticio dirigidos a cooperativas jóvenes, (2) productos crediticios diferenciados según estacionalidad de flujos de caja, y (3) complementos de demanda a shocks de oferta crediticia (como se evidenció durante la pandemia COVID-19 con el programa Reactiva Perú). Limitaciones Diseño transversal basado en colapso de panel de seis años Falta de datos sobre tasas de interés, plazos, o requisitos de colateral Datos anonimizados a nivel de cooperativa, sin análisis a nivel de miembro Acceso limitado a registros microeconómicos de elegibilidad del programa Reactiva Perú Autores Jorge A. Restrepo Morales, Eduar Antonio Rodríguez Flores, Emerson Andrés Giraldo Betancurt Referencias de Datos Los datos administrativos utilizados están disponibles bajo licencia Open Data Commons Attribution del Ministerio de la Producción (PRODUCE) bajo el título: "Acceso al crédito y desempeño económico de las cooperativas a nivel nacional, 2019–2024" Palabras Clave cooperativas, acceso al crédito, modelado de ecuaciones estructurales (SEM), análisis de mediación, Perú, finanzas inclusivas, restricciones financieras Códigos JEL G21, G32, L21, P13本仓库包含研究《信贷可得性作为合作社经济绩效的中介变量：秘鲁2019-2024年实证证据》的研究数据、代码与文档资料。 项目摘要 本研究采用结构方程模型（Structural Equation Model, SEM），考察秘鲁生产型合作社的信贷可得性与经济绩效之间的结构性关联。本研究整合秘鲁生产部（Ministerio de la Producción, PRODUCE）、银行与保险监管局（Superintendencia de Banca y Seguros, SBS）以及全国海关与税务管理局（Superintendencia Nacional de Aduanas y de Administración Tributaria, SUNAT）的面板行政数据，覆盖2019-2024年间的296家生产型合作社，最终得到两项核心研究发现： 1. 组织存续年限是信贷可得性的最强预测因子（标准化回归系数β=0.387，p<0.001），其解释力远超企业规模的影响（β=0.126，p=0.052）。该结果表明，秘鲁合作社领域的放贷机构主要依据长期金融往来积累的声誉资本进行信贷决策，而非抵押物价值。 2. 信贷可得性对经济绩效具有显著正向影响（β=0.115，p=0.003），并中介了组织存续年限与销售额之间43.2%的关联（偏差校正加速置信区间95% BCa CI：[0.014, 0.084]）。 仓库内容 数据：整合自SUNAT、SBS与PRODUCE的微观经济行政面板数据集（2019-2024年） 代码：用于复现结构方程模型、中介效应分析与稳健性检验的R/Stata分析脚本 文档：完整的模型设定、识别假设与数据说明文件 结果：路径系数、BCa Bootstrap置信区间与模型拟合诊断结果 研究方法 本研究采用稳健标准误极大似然估计（Maximum Likelihood with Robust Standard Errors, MLR；Satorra与Bentler, 1994）求解偏路径结构方程模型。其识别策略包括：（1）采用面板均值构建横截面设计以弱化暂时性冲击的影响；（2）使用三类独立行政数据源以降低共同方法偏差；（3）通过面板固定效应估计开展稳健性检验；（4）采用格兰杰因果检验排除反向因果关系。 核心稳健性检验 核心稳健性检验内容包括： 1. 模型对比：部分中介与完全中介模型的比较 2. 采用合作社层面面板固定效应进行估计（2019-2024年） 3. 多元正态性检验与异方差性诊断 4. 针对“信贷→销售额”因果方向的格兰杰因果检验 5. 剔除新冠疫情周期（2020-2021年）的样本检验 6. 样本外验证（80/20分块抽样） 7. 多重检验校正（Benjamini-Hochberg程序） 政策启示 本研究提出三项政策优化路径：（1）面向年轻合作社推出信贷历史培育计划；（2）针对现金流季节性特征设计差异化信贷产品；（3）针对信贷供给冲击推出需求端补充政策——如新冠疫情期间秘鲁推出的Reactiva Perú计划所验证的实践。 研究局限 本研究存在以下局限： 1. 基于6年面板数据折叠构建的横截面研究设计 2. 缺乏贷款利率、贷款期限与抵押物要求相关数据 3. 仅提供合作社层面的匿名数据，未开展社员层面的分析 4. 难以获取Reactiva Perú计划的微观资格认定数据 作者 豪尔赫·A·雷斯特雷波·莫拉莱斯、爱德华·安东尼奥·罗德里格斯·弗洛雷斯、爱默生·安德烈斯·希拉尔多·贝坦库尔特 数据来源说明 本研究使用的行政数据可在秘鲁生产部（PRODUCE）的开放数据Commons署名许可下获取，数据集标题为《全国层面合作社信贷可得性与经济绩效：2019-2024年》。 关键词 合作社、信贷可得性、结构方程模型（SEM）、中介效应分析、秘鲁、普惠金融、信贷约束 JEL分类代码 G21、G32、L21、P13