La mora en el pago de los créditos no sólo refleja diferencias entre estratos sociales o grupos etarios. También expone una marcada brecha geográfica. Mientras que en la Ciudad de Buenos Aires apenas el 16,1% de los deudores registra atrasos superiores a 90 días, en provincias como San Juan, La Rioja y Catamarca la proporción supera el 35%, según un informe de la consultora Analytica basado en datos del Banco Central (BCRA).
San Juan encabeza el ranking nacional con una tasa de mora del 36%, seguida por La Rioja (35,3%) y Catamarca (34,8%). En el otro extremo aparecen la Ciudad de Buenos Aires (16,1%), La Pampa (19,5%) y Neuquén (23,6%). La diferencia entre los extremos supera los 20 puntos porcentuales y muestra que el deterioro de la capacidad de pago de los hogares tiene una fuerte dimensión territorial.
Para la consultora, las provincias del norte concentran los niveles más elevados de incumplimiento, aun cuando suelen presentar una menor incidencia del crédito formal en relación con su población. Es decir, no solo tienen menos personas endeudadas dentro del sistema financiero, sino también una mayor proporción de deudores con dificultades para afrontar sus obligaciones.
Los datos sugieren que la situación está vinculada a factores estructurales, como la informalidad laboral, los menores ingresos promedio y una menor profundidad del sistema financiero. De hecho, Analytica señaló que Santiago del Estero, Corrientes y Jujuy figuran entre las provincias con menor cantidad de deudores formales por habitante.
La distribución de la mora tampoco guarda una relación lineal con el tamaño de las deudas. La Patagonia concentra los montos medianos más elevados del país, con Tierra del Fuego, Neuquén y Santa Cruz entre las jurisdicciones con mayores niveles de endeudamiento por persona. Sin embargo, ninguna de ellas figura entre las provincias con más incumplimientos. El dato sugiere que el problema está más asociado a la capacidad de pago de los hogares y a las condiciones del mercado laboral que al volumen de deuda tomado por cada deudor.
La heterogeneidad también aparece dentro de una misma jurisdicción. En la provincia de Buenos Aires, por ejemplo, el 27,7% de los deudores presenta atrasos superiores a 90 días. Sin embargo, al separar el conurbano del resto del territorio provincial, surgen diferencias significativas. En los municipios del Gran Buenos Aires (GBA) la proporción de morosos asciende al 30,3%, mientras que en el interior bonaerense se reduce al 23,1%.
Las brechas son todavía más marcadas cuando se observan los municipios. Vicente López exhibe una tasa de mora del 15,1%, similar a la de la Ciudad de Buenos Aires. En cambio, Florencio Varela alcanza el 38,3%, seguido por José C. Paz (37,3%), Moreno (35,9%) y Malvinas Argentinas (35,1%).
El mapa de la mora también parece reflejar las diferencias que atraviesan hoy a la economía. Un informe reciente de la Gerencia de Estudios Económicos del Banco Provincia sostuvo que el mercado de crédito está profundizando una dinámica de “dualidad permanente”, en la que conviven sectores con acceso creciente al financiamiento y otros que enfrentan mayores restricciones.
Según el trabajo, el crédito en dólares y las emisiones de deuda se concentraron en actividades vinculadas a las exportaciones, como energía, minería y agroindustria, mientras que los hogares y las empresas orientadas al mercado interno muestran mayores dificultades para acceder al financiamiento. En ese contexto, la entidad advirtió que la irregularidad de cartera aumentó especialmente en sectores como comercio, construcción e industria, que también exhibieron un desempeño más débil de la actividad.
Aunque el informe no analiza las diferencias provinciales, los datos de Analytica sugieren que esas brechas también podrían estar reflejándose en el territorio. Las jurisdicciones con mayores niveles de informalidad laboral y menor acceso al crédito formal son, al mismo tiempo, las que exhiben los niveles más altos de mora.
Para Analytica, la distribución territorial de la mora constituye una expresión financiera de desigualdades económicas preexistentes. Allí donde el empleo formal es más escaso y los ingresos son más bajos, los hogares enfrentan mayores dificultades para cumplir con sus obligaciones y acceder a nuevas fuentes de crédito.
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