Impacto de la supervivencia empresarial e inserción de PyMES sobre el comportamiento del PBI de Loreto durante el período 2016 – 2023

Abstract

This doctoral research analyzes the impact of business survival and the insertion of SMEs on the behavior of the GDP of the Loreto region during the 2016–2023 period. Using a quantitative approach with a non-experimental longitudinal panel design, data from 2847 formally registered SMEs in SUNAT were analyzed, complemented by macroeconomic time series from INEI and BCRP, applying fixed-effects models, Kaplan-Meier survival analysis, and Cox regression. Loreto's real GDP showed a moderate upward trend, rising from S/ 7,932 million in 2016 to S/ 9,534 million in 2023, with a contraction of -14.0% in 2020 due to the COVID-19 pandemic, followed by progressive recovery. The three-year business survival rate was 41.8%, significantly below the national average of 56.8% (PRODUCE, 2023). Econometric analysis demonstrates that a 10% increase in the survival rate generates a 2.18% rise in regional GDP (β = 0.218, p = 0.031), while SME entry shows a positive but smaller effect (β = 0.127; p = 0.048). The services sector records an impact 1.8 times greater than commerce. The main survival determinants identified are: access to formal credit (HR = 0.712), entrepreneur's educational level (HR = 0.745), initial firm size (HR = 0.798), and economic sector.La presente investigación doctoral analiza el impacto de la supervivencia empresarial y la inserción de PyMEs en el comportamiento del PBI del departamento de Loreto durante el período 2016-2023. Mediante un enfoque cuantitativo con diseño no experimental longitudinal de panel, se analizaron datos de 2847 PyMEs formales registradas en la SUNAT, complementados con series de tiempo del INEI y el BCRP, aplicando modelos de efectos fijos, análisis de supervivencia de Kaplan-Meier y regresión de Cox. El PBI real de Loreto presentó una tendencia creciente moderada, pasando de S/ 7,932 millones en 2016 a S/ 9,534 millones en 2023, con una contracción del -14,0 % en 2020 por efecto de la pandemia COVID-19 y recuperación progresiva posterior. La tasa de supervivencia empresarial a tres años fue del 41,8 %, significativamente inferior al promedio nacional del 56,8 % (PRODUCE, 2023). El análisis econométrico demuestra que un incremento del 10 % en la tasa de supervivencia genera un aumento del 2,18 % en el PBI regional (β = 0,218; p = 0,031), mientras que la inserción de nuevas PyMEs presenta un efecto positivo de menor magnitud (β = 0,127; p = 0,048). El sector servicios registra un impacto 1,8 veces mayor que el sector comercio. Los principales determinantes de supervivencia identificados son: acceso a crédito formal (HR = 0,712), nivel educativo del empresario (HR = 0,745), tamaño inicial de la empresa (HR = 0,798) y sector económico.Esta pesquisa doutoral analisa o impacto da sobrevivência empresarial e da inserção de PMEs no comportamento do PIB do departamento de Loreto durante o período 2016–2023. Por meio de uma abordagem quantitativa com delineamento não experimental longitudinal de painel, foram analisados dados de 2847 PMEs formalmente registradas na SUNAT, complementados por séries temporais do INEI e do BCRP, aplicando modelos de efeitos fixos, análise de sobrevivência de Kaplan-Meier e regressão de Cox. O PIB real de Loreto apresentou tendência crescente moderada, passando de S/ 7,932 milhões em 2016 para S/ 9,534 milhões em 2023, com uma contração de 14,0% em 2020 devido à pandemia de COVID-19 e recuperação progressiva posterior. A taxa de sobrevivência empresarial em três anos foi de 41,8%, significativamente inferior à média nacional de 56,8% (PRODUCE, 2023). A análise econométrica demonstra que um aumento de 10% na taxa de sobrevivência gera um crescimento de 2,18% no PIB regional (β = 0,218; p = 0,031), enquanto a entrada de novas PMEs apresenta efeito positivo de menor magnitude (β = 0,127; p = 0,048). O setor de serviços registra impacto 1,8 vezes maior que o setor comercial. Os principais determinantes de sobrevivência identificados são: acesso a crédito formal (HR = 0,712), nível educacional do empresário (HR = 0,745), tamanho inicial da empresa (HR = 0,798) e setor econômico.