universidad del azuay y durante de la dolarización...

Universidad del Azuay

Facultad de Ciencias de la Administración

Escuela de Economía

“Análisis econométrico del aporte de las industrias manufactureras a la

formación bruta de capital fijo nacional y su relación con la producción antes

y durante de la dolarización, periodo 1970-2015”

Trabajo de graduación previo a la obtención del título de Economista, mencion

Economía Empresarial.

Autoras:

Ana Carolina Armijos Orellana

Diana Elizabeth Sagbay Díaz

Director:

Econ. Manuel Freire Cruz

Cuenca, Ecuador

2019

ii

DEDICATORIA

Dedico este trabajo a mis padres y abuela, personas excepcionales que con su ejemplo,

han sabido motivarme para alcanzar mis metas a pesar de las dificultades que se

presentan en el camino.

A mis hermanas Gabriela y Camila, quienes han sido mis guías, mis mejores amigas y

principal motivación, día tras día.

A mi prima María José y a su familia, quienes han sido mi alegría y motor de energía.

A mi novio Brandon, mi apoyo y compañero incondicional.

Ana Carolina Armijos

El presente trabajo de investigación dedico a mis padres por su apoyo, consejos, amor

y sobre todo por confiar en mí. Además, por enseñarme que todo en la vida es posible

si se trabaja duro para conseguirlo.

A mi hermano Cristhian Sagbay, por ser un pilar importante en mi vida y

acompañarme en aquellos momentos difíciles.

Diana Sagbay Díaz

iii

AGRADECIMIENTO

Agradezco a Dios por haberme bendecido con la vida y por ser mi inspiración y

fortaleza en los momentos de dificultad.

A mis padres y abuela, por su amor, sacrificios y por haberme enseñado el valor de la

perseverancia en cada una de las actividades que he tenido que realizar para alcanzar

mis logros.

A mis hermanas, por acompañarme y brindarme su apoyo incondicional día tras día.

A mi tutor Manuel Freire, por ser un excelente guía metodológico, quien a través de

sus enseñanzas permitió que este trabajo de investigación se realice exitosamente.

A mi amiga Diana Sagbay, quien trabajó conmigo arduamente en la elaboración de

esta tesis.

Ana Carolina Armijos

Agradezco a Dios por darme la fuerza necesaria para afrontar aquellas adversidades

que se me presentaron con valentía y sabiduría.

A mis padres Félix Sagbay y Diana Díaz, quienes siempre han estado ahí brindadme

su apoyo y amor incondicional.

A mi hermano Cristhian Sagbay, quien por medio de sus consejos me ha apoyado en

aquellos momentos de dificultad.

Al Econ. Manuel Freire, quien por medio de sus conocimientos nos guió durante el

proceso de la elaboración del presente trabajo de investigación; y por confiar en

nosotras en el desarrollo del mismo.

A mi querida Ana Carolina Armijos, por el trabajo en equipo realizado que nos

permitió desarrollar una buena investigación. Además, por no solo ser mi compañera

si no también mi amiga en estos años de estudio.

Diana Sagbay Díaz

iv

Índice de Contenidos

ÍNDICE DE FIGURAS ............................................................................................. xi

ÍNDICE DE TABLAS ............................................................................................. xvii

ÍNDICE DE ECUACIONES ................................................................................. xviii

RESUMEN ................................................................................................................ xx

ABSTRACT .............................................................................................................. xxi

INTRODUCCIÓN ....................................................................................................... 1

CAPÍTULO 1 ............................................................................................................... 2

MARCO TEÓRICO Y ANTECEDENTES DE LA INDUSTRIA

MANUFACTURERA .................................................................................................. 2

1.1. Introducción ..................................................................................................... 2

1.2. Producto Interno Bruto .................................................................................. 2

1.2.1. Concepto. .................................................................................................... 2

1.2.2. Formas de cálculo y componentes. ............................................................. 3

1.2.2.1. Método del gasto .................................................................................. 3

1.2.2.2. Método de los ingresos o costes ........................................................... 4

1.3. Formación Bruta de Capital Fijo ................................................................... 4

1.3.1. Concepto y componentes. ........................................................................... 4

1.3.2. Forma de cálculo. ........................................................................................ 5

1.4. Teorías de Crecimiento ................................................................................... 5

1.4.1. Modelo de la Q de Tobin. ........................................................................... 5

1.4.2. Modelo del multiplicador-acelerador.......................................................... 6

1.4.3. Vernon: Hipótesis del ciclo del producto. .................................................. 6

1.4.4. Borensztein, De Gregorio, y Lee: Trasferencia tecnológica. ...................... 7

1.5. Sector Industrial Manufacturero ................................................................... 7

1.5.1. Origen y evolución de la industria. ............................................................. 7

v

1.5.1.1. Revoluciones industriales..................................................................... 7

1.5.1.1.1. Primera Revolución Industrial. ...................................................... 8

1.5.1.1.2. Segunda Revolución Industrial.................................................... 10

1.5.1.1.3. Tercera Revolución Industrial. .................................................... 12

1.5.1.1.4. Cuarta Revolución Industrial. ...................................................... 13

1.5.2. La importancia de la industria manufacturera dentro de la teoría

económica. .......................................................................................................... 15

1.5.2.1. Las leyes de Kaldor ............................................................................ 15

1.5.2.2. Young y Thirlwall (1928, 2003) ........................................................ 16

1.5.3. La industria manufacturera a nivel mundial. ............................................ 16

1.5.3.1. Características de la industria manufacturera en diferentes países a

nivel mundial. .................................................................................................. 17

1.5.3.2. Cifras estadísticas. .............................................................................. 22

1.5.4. La industria manufacturera en América Latina. ....................................... 24

1.5.4.1. Tendencias en la estructura productiva de América Latina. .............. 25

1.5.4.2. Cambios en los sistemas de producción a nivel internacional y

latinoamericano. .............................................................................................. 26

1.5.5. La industria manufacturera en Ecuador. ................................................... 27

1.5.5.1. Características de la industria ecuatoriana. ........................................ 27

1.5.5.2. Evolución de la industria manufacturera en Ecuador. ....................... 28

1.5.5.3. Clasificación de las industrias manufactureras- Normativa CIIU 4... 30

1.5.5.3.1. Estructura de la Clasificación Nacional de Actividades

Económicas CIIU Revisión 4.0. .................................................................. 31

1.6. Conclusión ...................................................................................................... 32

CAPÍTULO 2 ............................................................................................................. 34

ANÁLISIS DESCRIPTIVO Y ESTADÍSTICO DEL PIB, FBKF Y LA FBKF DE

LAS INDUSTRIAS MANUFACTURERAS, PERIODO 1970-2015 ...................... 34

vi

2.1. Introducción ................................................................................................... 34

2.2. Descripción del comportamiento del Producto Interno Bruto (PIB) antes

y durante la dolarización, periodo 1970-2015 .................................................... 34

2.2.1. Evolución del Producto Interno Bruto (PIB) en el Ecuador. ................. 34

2.2.1.1. El auge bananero, 1950-1971. ............................................................ 34

2.2.1.2. Primer auge petrolero y estabilidad cambiaria, 1972-1982. .............. 35

2.2.1.3. Estancamiento económico, 1983-1999. ............................................. 37

2.2.1.4. Nuevo auge petrolero, 2000-2008. ..................................................... 38

2.3. Descripción del comportamiento de la Formación Bruta de Capital Fijo

(FBKF) antes y durante la dolarización, periodo 1970-2015 ............................ 40

2.3.1. El auge bananero, 1950-1971. .................................................................. 40

2.3.2. Primer auge petrolero y estabilidad cambiaria, 1972-1982. ..................... 41

2.3.3. Estancamiento económico, 1983-1999. .................................................... 41

2.3.4. Nuevo auge petrolero, 2000-2008. ........................................................... 42

2.4. Asociación del comportamiento del PIB con el de la FBKF antes y

durante de la dolarización, durante el periodo 1970-2015 ............................... 44

2.4.1. Cifras estadísticas. .................................................................................... 44

2.4.1.1. Participación de la FBKF sobre el PIB. ............................................. 44

2.4.1.2. Tasas de variación y tendencia del PIB y la FBKF. ........................... 45

2.4.1.2.1. Acontecimientos que provocaron fuertes incrementos y

disminuciones en el PIB. ............................................................................. 46

2.4.1.2.2 Acontecimientos que provocaron fuertes incrementos y

disminuciones en la FBKF. ......................................................................... 48

2.4.2. Asociación del comportamiento del PIB y la FBKF antes y durante la

dolarización, periodo 1970-2015 mediante herramientas estadísticas................ 50

2.5 Estimación del aporte de los sectores industriales manufactureros a la

FBKF, durante el periodo 1970-2015 ................................................................. 59

2.5.1. Cifras estadísticas. .................................................................................... 60

vii

2.5.1.1. Participación de la FBKF manufacturera sobre la FBKF total. ......... 60

2.5.1.2. Participación de la FBKF de las industrias manufactureras sobre la

FBKF manufacturera total............................................................................... 61

2.5.2 Análisis del efecto de las industrias manufactureras sobre la FBKF total,

periodo 1970-2015 .............................................................................................. 64

2.5.2.1 Relación entre las variables. ................................................................ 64

2.5.2.2 Especificación del modelo matemático. .............................................. 64

2.5.2.3 Especificación del modelo estadístico de la teoría. ............................. 65

2.5.2.4 Planteamiento de hipótesis. ................................................................. 65

2.5.2.5 Resultados. .......................................................................................... 66

2.6. Conclusión ...................................................................................................... 71

CAPÍTULO 3 ............................................................................................................. 72

CONSTRUCCIÓN Y DESARROLLO DEL MODELO ECONOMÉTRICO ......... 72

3.1. Introducción ................................................................................................... 72

3.2. Especificación del modelo ............................................................................. 72

3.2.1. Naturaleza de los datos. ............................................................................ 72

3.2.2. Periodo y variables.................................................................................... 73

3.3. Método de estimación .................................................................................... 73

3.3.1. Notación de los MCO para la construcción de una regresión lineal

múltiple. .............................................................................................................. 73

3.3.2. Supuestos del método de MCO. ............................................................... 74

3.3.3. Procedimiento para la estimación de MCO de los coeficientes de regresión

parcial.................................................................................................................. 75

3.4. Diseño metodológico ...................................................................................... 76

3.4.1. Selección de variables. .............................................................................. 76

3.4.2. Relación entre las variables. ..................................................................... 77

3.4.3. Especificación del modelo matemático de la teoría.................................. 77

viii

3.4.4. Especificación estadístico del modelo teórico. ......................................... 78

3.5. Definición de variables .................................................................................. 79

3.6. Planteamiento de hipótesis ........................................................................... 80

3.7. Pruebas estadísticas para la construcción del modelo econométrico ....... 80

3.7.1. Prueba de estacionariedad de Dickey Fuller. ............................................ 81

3.7.2. Prueba de multicolinealidad...................................................................... 82

3.7.3. Prueba de heteroscedasticidad. ................................................................. 83

3.7.4. Prueba de autocorrelación. ........................................................................ 84

3.7.5. Prueba de normalidad Jarque-Bera (JB). .................................................. 84

3.7.6. Prueba del error de especificación de la regresión: RESET. .................... 85

3.7.7. Prueba de capacidad de predicción del modelo: raíz cuadrática media y el

coeficiente de Theil. ............................................................................................ 86

3.8. Análisis estadístico ......................................................................................... 87

3.8.1. Comportamiento histórico de las variables. .............................................. 87

3.8.2. Prueba de Dickey Fuller. .......................................................................... 89

3.8.3. Construcción del modelo econométrico para el periodo 1970-2015. ....... 91

3.8.3.1. Resultados del modelo econométrico de doble logaritmo para el

periodo 1970-2015. ......................................................................................... 92

3.8.3.1.1. Multicolinealidad ......................................................................... 93

3.8.3.1.2. Heteroscedasticidad. .................................................................... 93

3.8.3.1.3. Autocorrelación. .......................................................................... 93

3.8.3.1.4. Modelo final con corrección de autocorrelación, periodo 1970-

2015 ............................................................................................................. 94

3.8.4. Construcción del modelo econométrico para el periodo 1970-1982. ....... 95

3.8.4.1. Resultados regresión. ......................................................................... 95

3.8.4.1.1. Multicolinealidad. ........................................................................ 95

3.8.4.1.2. Heteroscedasticidad. .................................................................... 96

ix

3.8.4.1.3. Autocorrelación ........................................................................... 96

3.8.4.2. Modelo final, regresión sin IED ni saldo inicial de la deuda externa

privada. ............................................................................................................ 97

3.8.4.2.1. Multicolinealidad. ........................................................................ 98

3.8.4.2.2.Heteroscedasticidad. ..................................................................... 98

3.8.4.2.3. Autocorrelación. .......................................................................... 98

3.8.4.2.4. Prueba de normalidad Jarque-Bera. ............................................. 99

3.8.4.2.5. Prueba Ramsey RESET. .............................................................. 99

3.8.4.2.6. Pruebas de contrastación de la valía del modelo: raíz cuadrática

media y coeficiente de Theil...................................................................... 100

3.8.5. Construcción del modelo econométrico para el periodo 1983-1999. ..... 102

3.8.5.1. Resultados regresión. ....................................................................... 102

3.8.5.1.1. Multicolinealidad. ...................................................................... 102

3.8.5.1.2. Heteroscedasticidad ................................................................... 103

3.8.5.1.3. Autocorrelación. ........................................................................ 103

3.8.5.2.4. Prueba de normalidad Jarque-Bera. .......................................... 104

3.8.5.2.5. Prueba de Ramsey RESET. ....................................................... 104


media y el coeficiente de Theil. ................................................................. 105

3.8.6. Construcción del modelo econométrico para el periodo 2000-2015. ..... 107

3.8.6.1. Resultados regresión. ....................................................................... 107


3.8.6.1.2. Heteroscedasticidad. .................................................................. 108


3.8.6.2. Modelo final, regresión sin saldo inicial de la deuda externa privada ni

IED. ............................................................................................................... 109


x

3.8.6.2.2. Heteroscedasticidad. .................................................................. 110


3.8.6.2.4. Prueba de normalidad Jarque-Bera. ........................................... 111

3.8.6.2.5. Prueba de Ramsey RESET. ....................................................... 111


media y el coeficiente de Theil. ................................................................. 112

3.8. Reflexiones finales ....................................................................................... 113

3.9. Conclusión .................................................................................................... 115

CONCLUSIONES ................................................................................................... 117

RECOMENDACIONES ......................................................................................... 119

BIBLIOGRAFÍA ..................................................................................................... 120

ANEXOS .................................................................................................................. 134

Anexo 1: Datos de las industrias manufactureras, periodo 1970-2015 ......... 134

Anexo 2: Datos anuales, periodo 1970-2015 ..................................................... 138

xi

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1 Participación porcentual de la industrialización en el PIB de las economías

más grandes del mundo para el año 2015. Fuente: Banco Mundial........................... 23

Figura 2. Tasa de crecimiento de la industrialización en el PIB de las economías más

grandes del mundo para el año 2015. Fuente: Banco Mundial. ................................. 23

Figura 3. Participación porcentual de los sectores económicos en el PIB y el empleo,

periodo 1980-2014. Fuente: (Correa y Stumpo, 2017: 43), Brechas de productividad

y cambio estructural. Recuperado de:

https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/42363/4/S1700602_es.pdf ..... 26

Figura 4. Participación porcentual de los sectores económicos en el PIB y el empleo,

periodo 1980-2014. Fuente: (Correa y Stumpo, 2017: 43), Brechas de productividad

y cambio estructural. Recuperado de:

https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/42363/4/S1700602_es.pdf ..... 26

Figura 5. Estructura jerárquica piramidal CIIU ......................................................... 32

Figura 6. Participación de la FBKF sobre el PIB, 1970-2015. Fuente: Banco Central

del Ecuador [BCE], Noventa años del Banco Central del Ecuador (Series Estadísticas

Históricas), capítulo 4. ............................................................................................... 44

Figura 7. Tasas de variación de la FBKF sobre el PIB, 1970-2015. Fuente: Banco

Central del Ecuador [BCE], Noventa años del Banco Central del Ecuador (Series

Estadísticas Históricas), capítulo 4. ........................................................................... 45

Figura 8. Resultados de la regresión lineal simple, con el PIB como variable

dependiente y la FBKF como independiente, 1970-2015, proporcionados por el

Eviews 10. .................................................................................................................. 52

Figura 9. Resultados de la prueba de White de heteroscedasticidad de la regresión

lineal simple entre el PIB y la FBKF, 1970-2015, proporcionados por el Eviews 10.

.................................................................................................................................... 53

Figura 10. Resultados del test CUSUM, 1970-2015, proporcionados por el Eviews

10. ............................................................................................................................... 54

Figura 11. Resultados del test CUSUMQ, 1970-2015, proporcionados por el Eviews

10. ............................................................................................................................... 54

xii

Figura 12. Resultados del test CUSUM, periodos 1972-1982, 1983-1999 y 2000-

2015, proporcionados por el Eviews 10. .................................................................... 56

Figura 13. Resultados del test CUSUMQ, periodos 1972-1982, 1983-1999 y 2000-


Figura 14. Resultados del test de Chow, con fecha al año 2000, proporcionados por

el Eviews 10. .............................................................................................................. 59

Figura 15. Participación de la FBKF manufacturera sobre la FBKF total, 1970-2015.

Fuente: Banco Central del Ecuador [BCE], Noventa años del Banco Central del

Ecuador (Series Estadísticas Históricas), capítulo 4 .................................................. 60



Ecuador (Series Estadísticas Históricas), capítulo 4 .................................................. 61

Figura 17. Participación de la FBKF de las industrias manufactureras sobre la FBKF

manufacturera total, 1970-2015. Fuente: Banco Central del Ecuador [BCE], Noventa

años del Banco Central del Ecuador (Series Estadísticas Históricas), capítulo 4 ...... 63

Figura 18. Resultados de la regresión lineal entre la FBKF total y FBKF de las

industrias manufactureras, 1970-2015, proporcionados por el Eviews 10. ............... 67

Figura 19. Resultados de los Factores de Inflación de la Varianza (VIF), 1970-2015,

proporcionados por el Eviews 10. .............................................................................. 67


lineal múltiple entre la FBKF total y la FBKF de las industrias manufactureras, 1970-


Figura 21. Resultados de la prueba de Breusch Godfrey de autocorrelación de la

regresión lineal múltiple entre la FBKF total y la FBKF de las industrias

manufactureras, 1970-2015, proporcionados por el Eviews 10. Elaboración: Armijos

Ana, Sagbay Diana ..................................................................................................... 68

Figura 22. Resultados de la regresión lineal múltiple, con corrección de

heteroscedasticidad, entre la FBKF total y FBKF de las industrias manufactureras,

1970-2015, proporcionados por el Eviews 10. .......................................................... 69

xiii


lineal múltiple entre la FBKF total y la FBKF de las industrias manufactureras, 1970-


Figura 24. . Comportamiento histórico del PIB, personal ocupado en manufactura,

IED, FBKF de la industria manufacturera y el saldo inicial de la deuda externa

privada, periodo 1970-2015, , resultados proporcionados por el Eviews 10. ............ 87

Figura 25. Resultados de la regresión lineal logarítmica múltiple 1970-2015,




Figura 27. Resultados de la prueba de heteroscedasticidad de Glejser, periodo 1970-

2015, proporcionados por el Eviews 10. Elaboración: Armijos Ana, Sagbay Diana.

.................................................................................................................................... 93


regresión lineal logarítmica múltiple, modelo final 1970-2015, proporcionados por el

Eviews 10. .................................................................................................................. 93


proporcionados por el Eviews 10. Elaboración: Armijos Ana, Sagbay Diana. ......... 94





Figura 32. . Resultados de la prueba de heteroscedasticidad de Glejser, periodo

1970-1982, proporcionados por el Eviews 10. .......................................................... 96



Eviews 10. .................................................................................................................. 96

Figura 34 .Resultados de la regresión lineal logarítmica múltiple sin el saldo inicial

de la deuda externa privada ni IED, modelo final 1970-1982, proporcionados por el

Eviews 10. .................................................................................................................. 97

xiv

Figura 35. Resultados de los Factores de Inflación de la Varianza (VIF) de la

regresión lineal logarítmica sin el saldo inicial de la deuda externa privada ni la IED,

modelo final 1970-1982, proporcionados por el Eviews 10. ..................................... 98

Figura 36. Resultados de la prueba de Glejser de heteroscedasticidad de la regresión

lineal logarítmica múltiple, modelo final 1970-1982, proporcionados por el Eviews

10. ............................................................................................................................... 98



Eviews 10. .................................................................................................................. 98

Figura 38. Resultados de la prueba de normalidad de los residuos Jarque-Bera de la


Eviews 10. .................................................................................................................. 99

Figura 39. Resultados de la prueba de Ramsey RESET de la regresión lineal

logarítmica múltiple, modelo final 1970-1982, proporcionados por el Eviews 10.

Elaboración: Armijos Ana, Sagbay Diana. ................................................................ 99

Figura 40. Resultados de la raíz cuadrática media y el coeficiente de Theil para el

modelo final, 1970-1982, proporcionados por el Eviews 10. .................................. 100


proporcionados por el Eviews 10. ............................................................................ 102


regresión lineal logarítmica 1983-1999, proporcionados por el Eviews 10.

Elaboración: Armijos Ana, Sagbay Diana. .............................................................. 102



10. ............................................................................................................................. 103



Eviews 10. ................................................................................................................ 103



Eviews 10. ................................................................................................................ 104

xv



Elaboración: Armijos Ana, Sagbay Diana. .............................................................. 104



Figura 48. Resultados de la regresión lineal logarítmica múltiple, 2000-2015,

proporcionados por el Eviews 10. ............................................................................ 107


regresión lineal logarítmica, 2000-2015, proporcionados por el Eviews 10............ 107


lineal logarítmica múltiple 2000-2015, proporcionados por el Eviews 10. ............. 108


regresión lineal logarítmica múltiple, 2000-2015, proporcionados por el Eviews 10..

Elaboración: Armijos Ana, Sagbay Diana ............................................................... 108

Figura 52. Resultados de la regresión lineal logarítmica múltiple, sin saldo inicial de

deuda externa privada ni IED, modelo final 2000-2015, proporcionados por el

Eviews 10. ................................................................................................................ 109


regresión lineal logarítmica, modelo final 2000-2015, proporcionados por el Eviews

10. ............................................................................................................................. 110



10. ............................................................................................................................. 110



Eviews 10. ................................................................................................................ 110



Eviews 10. ................................................................................................................ 111

xvi



Elaboración: Armijos Ana, Sagbay Diana ............................................................... 111



xvii

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1 Las economías más grandes del mundo, 2015 .............................................. 18

Tabla 2 Industrialización en las economías más grandes del mundo, 2015 .............. 22

Tabla 3 Participación promedio de la FBKF de las industrias manufactureras, por

periodo........................................................................................................................ 62

Tabla 4 Resultados prueba Dickey Fuller Aumentada ............................................... 89

Tabla 5 Resultados prueba Dickey Fuller Aumentada para los residuos .................. 91

Tabla 6 Resultados estimación, 1982 ....................................................................... 101



xviii

ÍNDICE DE ECUACIONES

Ecuación 1: Medición del PIB por el método del gasto ............................................... 3

Ecuación 2: Resultado de la regresión lineal simple entre el PIB y la FBKF, periodo

1970-2015 .................................................................................................................. 52

Ecuación 3: Variables a incluir en la regresión lineal simple entre la FBKF total y las

industrias manufactureras........................................................................................... 64

Ecuación 4: Especificación del modelo matemático de la regresión lineal simple

entre la FBKF total y las industrias manufactureras .................................................. 64

Ecuación 5: Especificación del modelo estadístico de la regresión lineal simple entre

la FBKF total y las industrias manufactureras ........................................................... 65

Ecuación 6: Resultados de la regresión lineal simple doble logarítmica entre la FBKF

total y las industrias manufactureras .......................................................................... 69

Ecuación 7: Función de regresión poblacional .......................................................... 73

Ecuación 8: Primer supuesto de los MCO ................................................................. 74

Ecuación 9: Segundo supuesto de los MCO .............................................................. 74

Ecuación 10: Tercer supuesto de los MCO ................................................................ 74

Ecuación 11: Cuarto supuesto de los MCO ............................................................... 74

Ecuación 12: Quinto supuesto de los MCO ............................................................... 75

Ecuación 13: Séptimo supuesto de los MCO ............................................................. 75

Ecuación 14: Función de regresión muestral ............................................................. 75

Ecuación 15: Ecuación para la minimización de la suma de los residuos al cuadrado

.................................................................................................................................... 76

Ecuación 16: Ecuación para la estimación del coeficiente de regresión parcial

poblacional ................................................................................................................. 76

Ecuación 17: Ecuación para la estimación del coeficiente de regresión parcial

poblacional ................................................................................................................. 76

Ecuación 18: Variables a incluir en el modelo econométrico propuesto ................. 76

xix

Ecuación 19: Especificación matemática del modelo econométrico propuesto ........ 77

Ecuación 20: Especificación estadística del modelo econométrico propuesto, lineal ..

.................................................................................................................................... 78

Ecuación 21: Especificación estadística del modelo econométrico propuesto, doble

logarítmico ................................................................................................................. 79

Ecuación 22: Dickey Fuller, caminata aleatoria ........................................................ 82

Ecuación 23: Dickey Fuller, caminata aleatoria con deriva ....................................... 82

Ecuación 24: Dickey Fuller, caminata aleatoria con deriva alrededor de una

tendencia determinista ................................................................................................ 82

Ecuación 25: Multicolinealidad perfecta ................................................................... 82

Ecuación 26: Multicolinealidad menos perfecta ........................................................ 83

Ecuación 27: Raíz cuadrática media .......................................................................... 86

Ecuación 28: El coeficiente de Theil ......................................................................... 86

Ecuación 29: Modelo final de la regresión lineal múltiple logarítmica, 1970-1982 101

Ecuación 30: Modelo final de la regresión lineal múltiple logarítmica, 1983-1999 .....

.................................................................................................................................. 106

Ecuación 31: Modelo final de la regresión lineal múltiple logarítmica, 2000-2015 113

xx

RESUMEN

La presente investigación analizó el aporte de la Formación Bruta de Capital Fijo

(FBKF) al Producto Interno Bruto (PIB); y el aporte de la FBKF de las industrias

manufactureras a la FBKF total, en el periodo 1970-2015; esto es, antes y durante la

dolarización.

Como método de análisis se utilizó la modelización econométrica mediante

Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), para el periodo 1970-2015. Los resultados

demuestran que, históricamente hubo un comportamiento diferenciado de la FBKF de

las industrias manufactureras sobre el PIB, en los periodos: 1970-1982, 1983-1999 y

2000-2015. El aporte de la FBKF de las industrias manufactureras a la FBKF total fue

reducido durante 1970-2015. Además, se comprobó un quiebre estructural al iniciar la

dolarización.

Palabras clave: PIB, FBKF, FBKF de las industrias manufactureras.

xxi

ABSTRACT

1

INTRODUCCIÓN

La presente investigación realiza un análisis econométrico del aporte de las industrias

manufactureras a la FBKF nacional y su relación con la producción, antes y durante la

dolarización, periodo 1970-2015. Su objetivo, es analizar los cambios estructurales en

la economía ecuatoriana a través del aporte de la FBKF al PIB y el aporte de las

industrias manufactureras a la FBKF, durante el periodo de análisis. Para ello, se

analizan las teorías relativas a la relación PIB – FBKF y la dinámica de las industrias

manufactureras, se describe la evolución del PIB, la FBKF total, la FBKF de las

industrias manufactureras durante el periodo de análisis, se elabora y evalúa el modelo

econométrico que establece las relaciones de dependencia entre las variables de interés

antes y durante la dolarización y se prueba la bondad de estimación del mejor modelo

obtenido.

Debido a que la estructura productiva del país se ha basado tradicionalmente en

productos primarios, se pretende analizar si las industrias manufactureras han aportado

en gran medida a la FBKF nacional. A su vez, dicho aporte ha provocado un efecto

positivo sobre el PIB, dando paso a cambios estructurales evidenciados en el periodo

de análisis.

La información bibliográfica y estadística utilizada en este estudio fue obtenida a

través de fuentes secundarias oficiales. En cuanto a los datos, estos se obtuvieron de

la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), el Banco Central

del Ecuador (BCE) y del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC).

El contenido está desglosado en tres capítulos. En el primero, se presentan los

aspectos relevantes referentes al PIB, la FBKF total, las teorías de crecimiento, el

origen, la evolución e importancia de la industria manufacturera en el mundo,

Latinoamérica y Ecuador. En el segundo capítulo, se presenta un análisis estadístico

del PIB, la FBKF total, y el aporte de la FBKF de las industrias manufactureras a la

FBKF total en el país, durante el periodo 1970-2015. Finalmente, en el último capítulo,

se construyen tres regresiones múltiples correspondientes a distintas etapas

económicas de la nación; para ello, se llevó a cabo pruebas de estacionariedad,

multicolinealidad, heteroscedasticidad, autocorrelación, de normalidad de los

residuos, de error de especificación y de contrastación de la valía del modelo, de

manera que se pudieran obtener estimaciones adecuadas.

2

CAPÍTULO 1

MARCO TEÓRICO Y ANTECEDENTES DE LA INDUSTRIA

MANUFACTURERA

1.1. Introducción

El capítulo uno analiza y describe las tres variables de interés en nuestro estudio:

el Producto Interno Bruto (PIB), la Formación Bruta de Capital Fijo (FBKF) y la

industria manufacturera. La importancia de estudiarlas radica en que, en conjunto,

todas ellas contribuyen al crecimiento económico de una nación.

Con el objetivo de identificar las variables relevantes que potencialmente formarán

parte de nuestro modelo econométrico, se decidió realizar una revisión bibliográfica

exhaustiva, a través de internet y material impreso, que abarca los siguientes temas:

concepto, componentes y formas de cálculo del PIB y la FBKF; teorías económicas de

crecimiento; el sector industrial manufacturero desde su origen y evolución, tanto a

nivel mundial, latinoamericano como ecuatoriano; la importancia de la industria

manufacturera en la teoría económica y la clasificación de industrias manufactureras

a través de la normativa CIIU.

1.2. Producto Interno Bruto

1.2.1. Concepto.

Según Francisco Mochón (2009: 278), la Contabilidad Nacional es aquella que

mide la actividad de una economía durante un periodo de tiempo determinado. Lo

hace, a través del registro de las transacciones de los agentes económicos de una

nación, por medio de una serie de cuentas por las que se encuentra integrada (Mochón,

2009: 278).

De entre los agregados que recoge, destaca el Producto Interior Bruto (PIB), pues

éste es “el valor monetario total de los bienes y servicios finales producidos para el

mercado durante un año dado, dentro de las fronteras de un país” (Mochon, 2009: 278).

Su tasa de crecimiento suele considerarse como una medida integral de la situación

económica de una nación, es por ello que es utilizada, en diversos tipos de análisis,

para realizar comparaciones de bienestar económico (Mochón, 2009: 279).

Además, en los registros de la Contabilidad Nacional, generalmente es posible

encontrar el PIB expresado en términos tanto nominales como reales. Los primeros,

3

hacen referencia a la contabilización de la producción en función de los precios

existentes cuando ésta es llevada a cabo; mientras que los segundos, hacen referencia

a la medición del PIB de acuerdo a los precios de un año base específico (Mochón,

2009: 287).

1.2.2. Formas de cálculo y componentes.

1.2.2.1. Método del gasto

Existen distintos métodos para calcular el PIB. Uno de ellos es el del gasto, en

donde la producción es dividida en cuatro categorías, de acuerdo al grupo económico:

familias, empresas, gobierno y sector externo, que realiza las compras (Mochón, 2009:

281). Éstas son:

1. Consumo (C): Las familias compran tanto bienes como servicios. Suele ser el

componente más importante debido a su significativa participación sobre el

PIB.

2. Inversión (I): Las empresas compran bienes y servicios, las mismas que

representan sus inversiones. Está conformada por dos elementos: la Formación

Bruta de Capital Fijo (FBKF) y la variación de existencias. El primero, está

compuesto a su vez por la construcción residencial y la inversión en planta y

equipo.

3. Gasto público (G): El sector público compra bienes y servicios. Involucra los

pagos de nóminas de empleados, servicios, etc. Constituye el aporte del sector

público al PIB.

4. Exportaciones netas (XN): Es la diferencia entre las compras de bienes y

servicios realizados por los extranjeros (exportaciones X) y las que realiza la

economía nacional en el exterior (importaciones M) (Mochón, 2009: 281).

La medición del PIB por el método del gasto únicamente requiere sumar

cada una de las categorías mencionadas anteriormente, es decir:

Ecuación 1:

𝑃𝐼𝐵 = 𝐶 + 𝐼 + 𝐺 + 𝑋𝑁1

1 Mochón, F. (2009:281)

4

1.2.2.2. Método de los ingresos o costes

Otro de los métodos para calcular el PIB es el de los ingresos o costes. Para ello,

se suma los ingresos recibidos por las economías domésticas como pago por su

aportación de recursos al proceso de producción. De manera equivalente, este método

es la suma de los costos de factores de las empresas que integran una economía

(Mochón, 2009: 284).

Entre los rubros que conforman este tipo de ingresos están: sueldos, salarios y otras

rentas del trabajo, intereses, alquileres y otras rentas de la propiedad, impuestos

indirectos, depreciaciones o amortizaciones y los beneficios (Mochón, 2009: 285).

1.3. Formación Bruta de Capital Fijo

1.3.1. Concepto y componentes.

Dentro de la Contabilidad Nacional de nuestro país, uno de los componentes de la

inversión es registrado bajo el nombre de Formación Bruta de Capital Fijo (FBKF).

En esta cuenta de capital constan transacciones de acumulación, gastos en enseñanza

y la formación del personal. También se registran las significativas mejoras que

implican adiciones o ampliaciones de activos fijos, que permiten mejorar el

rendimiento, capacidad y prolonguen la vida útil esperada de ellos (Comisión Europea,

Fondo Monetario Internacional, Organización de Cooperación y Desarrollo

Económico, Naciones Unidas y Banco Mundial, 2016: 10).

A nivel empresarial, la FBKF es entendida como “las inversiones que llevan a cabo

las unidades productivas para incrementar sus activos fijos; los bienes están valorados

a precios de comprador y pueden ser obtenidos mediante compra directa o ser

producidos por cuenta propia” (Instituto Nacional de Estadística y Censos [INEC],

2011:56)

De acuerdo con el Banco Central del Ecuador (BCE) (2014), la FBKF identifica a

aquellos sectores económicos que se encuentran incrementando su capacidad de

producción, y consecuentemente, generan más trabajo y producción.

También, la FBKF es considerada como un motor de crecimiento económico, pues

le permite a un país incrementar su capacidad de producción durante largos periodos

de tiempo (BCE, 2018: 2).

5

1.3.2. Forma de cálculo.

La metodología de cálculo se basa en el “Manual del Sistema de Cuentas

Nacionales 2008 de Naciones Unidas, SCN 2008” (Banco Central del Ecuador [BCE],

2018:2). De acuerdo con dicho manual:

La formación bruta de capital fijo se mide por el valor total de las adquisiciones

menos las disposiciones, de activos fijos efectuadas por el productor durante el

período contable más ciertos gastos específicos en servicios que incrementan

el valor de los activos no producidos. (Comisión Europea et al., 2016: 235)

Anualmente, la FBKF en el país es calculada a nivel de 39 productos, 46

actividades y 5 sectores institucionales. Dentro de los productos se encuentran

aquellos correspondientes a la agricultura, ganadería, silvicultura, manufacturas,

trabajos de construcción, servicios inmobiliarios, empresariales y de alquiler. Dentro

de las ramas de actividad económica están: la agrícola, de pesca, silvicultura, las

industrias manufactureras, la generación eléctrica, construcción, servicios, entre otros.

En cuanto a los sectores institucionales, están las sociedades no financieras,

financieras, el Gobierno General, hogares y las instituciones sin fines de lucro que

sirven a los hogares (ISFLSH) (BCE, 2018: 3).

1.4. Teorías de Crecimiento

Existen numerosos estudios que hacen referencia a las teorías de crecimiento y

desarrollo económico, en donde la producción y la inversión están fuertemente

relacionadas. Así, aparece el pensamiento de los neoclásicos, modelos tales como la Q

de Tobin, el del acelerador, entre otros, que buscan probar la existencia o no de dicha

relación. A continuación, se presentan los principales:

1.4.1. Modelo de la Q de Tobin.

Dentro del campo económico, la Q de Tobin es un indicador financiero utilizado

para determinar la conveniencia de llevar a cabo una inversión. Se calcula como el

cociente del precio de un activo en el mercado2 y su costo de reposición3. Según Tobin

2 El precio de un activo es aquel que “refleja el flujo futuro de beneficios que de él se deriva, descontado

por la tasa de interés” (Tobin, 1969: 21, citado por Futerman, 2016: 49). 3 El costo de reposición de un activo, tal como su nombre lo indica, es el “precio de reponer un activo”

(Tobin, 1969: 21, citado por Futerman, 2016: 49).

6

(1969, 1978), citado por Montoro y Navarro (2010: 33), el valor que se obtiene como

resultado, refleja el precio de intangibles, poder de monopolio, oportunidades de

crecimiento, etc.

‘Q’ puede ser igual, mayor o menor a uno. Así, cuando es igual a la unidad, se

obtiene una situación de equilibrio; cuando es mayor, es aconsejable invertir

reponiendo un activo, por ejemplo, construyendo un edificio; finalmente, cuando es

menor, no es conveniente invertir, sino comprar un activo, por ejemplo, adquirir

acciones (Llach, J. J., Bernabé, N. y colaboradores, 2013: 10, citado por Futerman,

2016: 49).

1.4.2. Modelo del multiplicador-acelerador.

El multiplicador y el acelerador son dos conceptos económicos frecuentemente

utilizados para determinar la renta y el crecimiento económico de un país. Khan

inventó el multiplicador, el mismo que muestra los cambios en la renta ante aumentos

en la inversión. Éste, está determinado por la propensión marginal a consumir. Por su

parte, el modelo del acelerador fue inventado por Harrod, en donde se establece una

relación directa entre inversión y renta: si aumenta la renta, aumenta la inversión y

viceversa (Bernal y Meza, 2012: 12).

Este último modelo se ha utilizado en varias ocasiones para realizar predicciones

de crecimiento económico; en éstas, la participación de la inversión sobre el producto

cumple un rol fundamental. En varias naciones sirvió para determinar los

requerimientos de inversión necesarios para alcanzar metas de crecimiento concretas

(Bernal y Meza, 2012: 12).

1.4.3. Vernon: Hipótesis del ciclo del producto.

Bajo un enfoque neoclásico, Vernon publicó su “hipotesis del ciclo del producto”

en 1966. A través de dicha teoría, afirmó que una vez que un producto se haya

desarrollado en su país de origen con las innovaciones tecnológicas necesarias,

entonces la producción de ese mismo producto se transfiere a otros países menos

desarrollados.

Ello, se logra mediante un tipo de inversión en específico, la Inversión Extranjera

Directa (IED), que contribuye al crecimiento del PIB (Vernon, 1966 citado por Antras,

2005: 1). Según el autor, cuando las empresas multinacionales deciden buscar nuevos

7

mercados e invierten en países menos desarrollados, permiten que la productividad de

las empresas locales aumente (1966). Lo anterior, se debe a que las empresas

internacionales, al contar con mayor experiencia y mejores tecnologías, obligan a las

nacionales a mejorar su productividad, así como también la calidad de los productos

que ofertan en el mercado (Borensztein, De Gregorio, y Lee, 1998).

1.4.4. Borensztein, De Gregorio, y Lee: Trasferencia tecnológica.

Según Borensztein, De Gregorio, y Lee (1998), uno de los factores que permite el

crecimiento de la inversión de una economía es la transferencia de tecnología que se

logra a través de la IED. De acuerdo con los autores, ello sucede cuando una nación

es capaz de absorber la nueva tecnología y logra complementarse con el conocimiento

y las habilidades del capital humano que posee (Borensztein et al. 1998).

1.5. Sector Industrial Manufacturero

1.5.1. Origen y evolución de la industria.

La industria se define como “el conjunto de todas las unidades de produccion que

se dedican primordialmente a una misma clase o a clases similares de actividades

productivas” (INEC, 2012: 12).

Dentro de los hechos históricos más importantes que han marcado un antes y

después en la producción, y consecuentemente en la industria, sin duda alguna han

sido las revoluciones industriales. Por tanto, a continuación, se presentan los aspectos

más relevantes de cada una de ellas.

1.5.1.1. Revoluciones industriales.

Según el profesor británico David S. Landes (1979:15), citado por Chaves (2004),

una Revolución Industrial obedece al siguiente significado:

“El término revolucion industrial suele referirse al complejo de innovaciones

tecnológicas que, al sustituir la habilidad humana por la maquinaria y a fuerza

humana y animal por energía mecánica, provoca el paso desde la producción

artesana a la fabril, dando así lugar al nacimiento de la economía moderna”. (p.

96)

El resultado más importante que se obtuvo de este tipo de revolución es el proceso

de industrialización que se desarrolla dentro de una economía.

8

Según la teoría de la modernización: la industrialización, refleja la importancia del

sector industrial dentro del producto económico, el mismo que da paso a un aumento

perdurable de la productividad del trabajo y del ingreso per cápita, considerado este

último como un indicador central de desarrollo (Peemans, 1992: 16).

Dentro de esta misma teoría, se afirma que la industrialización requiere de la

concordancia de diferentes condicionantes. En primer lugar, de acuerdo con varios

autores, la revolución agrícola es un prerrequisito de la industrialización, pues se

considera que al elevarse el nivel de la productividad agrícola, el excedente resultante

tanto de la población como de los recursos, podrá ser transferido al sector industrial.

Bairoch (1969), citado por Peemans (1992: 16), por ejemplo, afirmó que éste fue el

caso de Inglaterra en el siglo XVIII. Por otro lado, según otros autores, el desarrollo

del sector agrícola puede simplemente acompañar a la industrialización, como lo fue

en el caso de Japón (Fei, 1964 citado por Peemans 1992:16).

En segundo lugar, se señala que la industrialización requiere un aumento

significativo de la tasa de la inversión, pues es ésta la que provoca un incremento de

la formación de capital y permite finalmente concretarla (Peemans, 1992: 16).

En tercer lugar, se recalca la importancia del rol que desempeña la tecnología, pues

es ella la que permite constantemente aumentar la productividad de la inversión y la

tasa de crecimiento económico. Con ausencia tecnológica, la posibilidad de retroceder

hacia una situación de partida, aumenta. Solo (1968) y Strassmann (1968), citados en

Peemans (1992: 16), afirman que la utilización de máquinas con funciones específicas

representa el eje de una revolución industrial.

Según la teoría de la modernización, una revolución industrial es más

‘revolucionaria’ siempre y cuando un país, dentro de un corto periodo de tiempo

histórico, posea un gran número de sectores con altos niveles de productividad

(Rostow, 1956 citado por Peemans 1992: 17).

1.5.1.1.1. Primera Revolución Industrial.

Orígenes

Según Vázquez (2017: 377), la Primera Revolución Industrial se desarrolló en el

siglo XVIII hasta mediados de la siguiente centuria (Urdangarín y Aldabaldetrecu,

1982: 77 citado por Chaves, 2004: 96). Ésta, estuvo precedida por una recesión en el

siglo XVII, la misma que fue superada por dos condicionantes (Vázquez, 2017: 377):

9

1. “El mercantilismo gubernamental que facilitó el desarrollo de la industria

nacional”.

2. “El flujo creciente del comercio colonial que incentivó de sobremanera la

inversión productiva en el área agrícola e industrial” (Vázquez, 2017: 377).

El primer condicionante, dio paso a un mercantilismo catalogado como ‘agresivo’,

el mismo que tendía a acumular capital y beneficios (Hobsbawm, 1971: 95 citado por

Vázquez, 2017: 377). Por su parte, el segundo condicionante permitió que los

mercados coloniales tuvieran plantas cuya producción no estuviera atada a ningún tipo

de restricción del producto total (Hobsbawm, 1971: 95 citado por Vázquez, 2017:

378).

La Primera Revolución Industrial utilizó varios recursos. Entre ellos se encuentran:

el hierro fundido, la madera, fibras naturales y el carbón, principalmente. Estos, fueron

combinados con el uso de máquinas de vapor y turbinas de agua, dando así los

primeros pasos de la industrialización. Esta revolución logró reorganizar las formas de

trabajo artesanal y la especialización de distintas operaciones productivas (Hernández

y Sánchez, 2003: 15).

Características determinantes.

Según la profesora de Universidad de la Cambridge, Phyllis Deane (citada por

Chaves 2004: 100), la Primera Revolución Industrial tuvo lugar en Inglaterra por siete

elementos bien definidos:

1. La ciencia moderna y el conocimiento empírico aplicados en el proceso

productivo.

2. Se especializó y enfocó la actividad económica en la producción para los

mercados nacionales e internacionales más que en el uso local y familiar.

3. Traslado de la población desde las comunidades rurales a las urbanas.

4. Se dio una ampliación y despersonalización de la unidad típica de producción:

la empresa privada o pública supera a la familia o tribu.

5. Movimiento de la mano de obra hacia actividades de producción de bienes

manufacturados y servicios, mas no a bienes primarios.

6. Uso intensivo y extensivo de los recursos de capital, como sustituto y

complemento del esfuerzo humano.

10

7. Aparición de clases sociales y profesionales debido a la posesión de medios de

producción de capital y ya no exclusivamente la tierra (Chaves, 2004: 100,

101).

Invención más importante.

La máquina de vapor fue la invención más importante de esta primera revolución,

dejando en evidencia que un cambio necesariamente genera otro nuevo, dando lugar a

un proceso que se prolonga indefinidamente. Esta máquina constituyó un claro

ejemplo de innovación técnica que permitió incrementar la productividad y además,

generó presión sobre actividades industriales análogas, potenciando así las

capacidades de creación y descubrimiento (Chaves, 2004: 97).

1.5.1.1.2. Segunda Revolución Industrial.

Orígenes.

La Segunda Revolución Industrial tuvo lugar entre 1870 y 1914, aunque algunos

historiadores la sitúan desde 1850 (Mokyr, 1998: 1). Apareció debido a la necesidad

de cambiar la tecnología de maquinaria de vapor predominante en la revolución

antecesora. En su reemplazo, aparecieron las turbinas de vapor, fibras ferrosas, entre

otras. Éstas, dieron paso a la generación eléctrica y distintos medios de transporte

automatizados (Hernández y Sánchez, 2003: 15).

Esta revolución permitió que varias industrias tuvieran continuidad directa y

mejorada en sus procesos productivos. Las grandes invenciones de este periodo

relacionadas con la energía, materiales, productos químicos y medicina, provocaron

un fuerte impacto en el aumento de la efectividad de la investigación, así como también

en el desarrollo de la actividad microinventiva4 (Mokyr, 1998: 1).

La Segunda Revolución Industrial, fue capaz de extender ampliamente los éxitos

alcanzados por la primera. Así, los niveles de vida y el poder adquisitivo del dinero

aumentaron; además, las clases media y trabajadora introdujeron las nuevas

tecnologías en su vida cotidiana (Mokyr, 1998: 2).


4 El término microinventiva hace referencia a cambios anónimos, pequeños y acumulativos que, de

hecho, contribuyeron significativamente a los procesos productivos de aquella época (Mokyr, 1998; 1).

11

1. El avance tecnológico provocó un cambio en el enfoque geográfico de

industrialización, pues Gran Bretaña dejó de ser el líder. Con la Segunda

Revolución Industrial dicho enfoque fue más disperso, aunque resaltando aún

en él la predominancia del mundo occidental (Mokyr, 1998: 14).

2. Los salarios reales y el nivel de vida de la población aumentaron

significativamente gracias a la implementación de sistemas tecnológicos en los

procesos productivos y en la vida cotidiana de los agentes económicos. Entre

ellos destacan los sistemas de suministro de gas, agua y alcantarillado (Mokyr,

1998: 2).

3. En Inglaterra surgen los sindicatos, a través de los cuales, el proletariado luchó

por erradicar la desigualdad económica, de la cual eran víctimas (Delgado de

Cantú, 2005).

4. Los complejos procesos que implicaba la expansión de los sistemas

tecnológicos, provocaron que los gobiernos y otras instituciones intervengan

para lograr suministrarlos de una manera adecuada (Mokyr, 1998: 2).

5. Cambió la organización de la producción debido al crecimiento de industrias

con economías de escala, tanto en actividades de fabricación como en aquellas

netamente organizacionales. Las primeras hacen referencia a la producción

masiva de piezas intercambiables; mientras que las segundas se refieren a la

búsqueda despiadada de monopolios y ventajas de comercialización (Mokyr,

1998: 8).

a. Según Delgado de Cantú (2005), el aparecimiento de los monopolios

obedeció a dos factores: la adquisición y mantenimiento de maquinaria

que sólo podían mantener grandes empresas, y la búsqueda constante

de la máxima rentabilidad.

6. Aparecimiento de grandes empresas enfocadas en nichos específicos de

mercado tales como General Electric, Ford Motors y Dupont (Scranton, 1997;

Kinghorn y Nye, 1995 citados por Mokyr, 1998: 2).

Invenciones más importantes.

La Segunda Revolución Industrial se caracterizó por el cambio tecnológico de

producción (Hughes, 1983, 1987 citado por Mokyr, 1998: 2). Durante el periodo en el

que se desarrolló, destacaron varios inventos tales como el ferrocarril, las redes de

telégrafos, la presencia de sistemas de suministro de agua, alcantarillado y gas en las

12

grandes ciudades. Además, después de 1870, se dio una expansión significativa de los

sistemas de electricidad y telefonía.

1.5.1.1.3. Tercera Revolución Industrial.

Orígenes.

Dentro del ámbito de las ciencias sociales, existe un consenso que afirma que

la Tercera Revolución Industrial tuvo lugar durante los últimos años del siglo XX. Se

caracterizó por utilizar las TIC (Tecnologías de la Información y Comunicación),

encargadas de emplear como input el conocimiento y la generación de conocimiento

como output (McClellan y Dorn, 1999: 2 citados por Torrent i Sellens, 2002: 42).

Esta tercera revolución presentó al mundo una nueva propuesta de sociedad: la

de la información y el conocimiento. Ésta, estuvo liderada por las tecnologías digitales,

en donde se aplicaron nuevos conocimientos e informaciones para desarrollar técnicas

destinadas a la producción y el consumo (Castells, 2000: 62 citado por Torrent i

Sellens, 2002: 41).


1. Surgió una creciente acumulación de capital debido a la transferencia de una

gran cantidad de capitales agrícolas e industriales a procesos de inversión de

corto y mediano plazo.

2. Se dieron movimientos dinámicos de inversión hacia aquellos lugares que

ofrecían mayores rendimientos.

3. Procesos de devaluación de la moneda en países vulnerables debido a los

movimientos de capitales por parte de los centros de poder.

4. Paralización del desarrollo productivo de países en desarrollo debido a su

creciente insolvencia.

5. El predominio económico pasó a ser de Estados Unidos, seguido de la Unión

Europea y Japón (Hernández y Sánchez, 2003: 13).

6. Según Stiroh (1999) y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo

Económicos [OCDE] (2000) (citados por Torrent i Sellens, 2002: 46), la

‘nueva economía’ derivada de la Tercera Revolución Industrial, dio paso a una

tendencia de crecimiento económico mayor. Ello se dio gracias al incremento

de la eficiencia y productividad por el uso de las TIC y sectores económicos

13

mayormente beneficiados, debido al aumento de rendimientos de escala y

externalidades positivas de Internet, entre las principales.


Las TIC abarcan al conjunto de tecnologías de la “microelectronica, informática,

telecomunicaciones y optoelectronica” (Torrent i Sellens, 2002: 39), que convergen

entre sí y se aplican dentro de la economía. Es así como forman parte de ellas

ordenadores, líneas telefónicas digitales, redes de comunicación, Internet, correo

electrónico, teléfono móvil, entre otros. La lista es amplia, y tal es su magnitud que se

habla de todo un mercado digitalizado, a través del cual las relaciones entre

demandantes y oferentes por medio de la red, son cada vez más comunes (Torrent i

Sellens, 2002: 40).

1.5.1.1.4. Cuarta Revolución Industrial.

Orígenes.

La Cuarta Revolución Industrial tiene lugar en el siglo XXI. Se caracteriza por

poseer tecnologías nuevas capaces de articular los mundos físicos, digitales y

biológicos. Como consecuencia, cada vez son más evidentes los grandes impactos a

nivel económico e industrial. Esta revolución se está abriendo paso gracias a que, en

la actualidad existe la gran oportunidad de conectar a billones de personas y mejorar

la eficiencia de las organizaciones a través de medios digitales. Incluso, es posible

administrar de manera más adecuada activos capaces de regenerar el medio ambiente

y eliminar paulatinamente los daños producidos por las revoluciones industriales

anteriores (KARGUE, 2016).

El fundador y director de la junta directiva del Foro Económico Mundial, Klaus

Schwab, está convencido de que esta nueva revolución traerá varias innovaciones

tecnológicas, pero también grandes preocupaciones. Entre ellas se encuentran: la

capacidad de las organizaciones para adaptarse a los cambios, el posible fracaso de los

gobiernos al tratar de emplear y regular las nuevas tecnologías, el probable incremento

de la inequidad, la fragmentación de sociedades, entre otros (KARGUE, 2016).

Simbad Ceballos, quien es market leader de Mercer en la región Andina, afirma

que esta revolución se diferenciará de las demás debido a su velocidad e impacto tanto

14

en amplitud como en profundidad (“Conozca como seguir vigente durante la cuarta

revolucion industrial”, 2016).


1. Los cambios más significativos se esperan en el mercado laboral debido a la

introducción de los nuevos inventos. Un ejemplo de ello son los carros no

tripulados, que prescindirán de una gran cantidad de taxistas en el futuro;

desarrollo de nano-robots capaces de introducirse en la sangre y hacer un

diagnóstico más certero, etc. De acuerdo con Ceballos (2016), al menos el 35%

de las competencias laborales actuales cambiarán indiscutiblemente (“Conozca

como seguir vigente durante la cuarta revolucion industrial”, 2016).

2. Además, dentro del ámbito laboral, se espera que ramas de empleo en las

fábricas, así como también, cargos administrativos desaparezcan por completo.

La razón de ello se encuentra en la automatización y robotización de procesos

manufactureros junto con la sistematización tecnológica del resto de

actividades que requieren de una mínima intervención humana para resolver

problemas (Economista, 2016).

3. A futuro, se espera una dualización dentro del mercado laboral, estableciendo

así la diferencia entre aquellos que sepan dominar el uso de máquinas y entre

los que realicen trabajos poco cualificados, de modo que no resulte factible

sustituirlo por máquinas (Oliván, 2016: 103).

4. Generación de trillones de datos nuevos diariamente gracias a que, tanto

máquinas como personas, trabajan con herramientas virtuales tomadas de

Internet (Economista, 2016).


Dentro de los inventos más relevantes se encuentra la impresión en 3D para la

construcción de casas y desarrollo de órganos artificiales para el cuerpo humano, uso

de energía solar para recargar rápidamente aparatos digitales portátiles, tecnologías

blockchain para realizar transacciones a través de la web de manera segura, etcétera

(“Conozca como seguir vigente durante la cuarta revolucion industrial”, 2016).

15

1.5.2. La importancia de la industria manufacturera dentro de la teoría

económica.

A lo largo de la historia, han surgido varios argumentos relacionados con la

importancia del rol que juega la manufactura dentro del desarrollo económico. Es por

ello que a continuación, se exponen las teorías propuestas por algunos autores que han

investigado y estudiado este tema a profundidad.

1.5.2.1. Las leyes de Kaldor

Nicholas Kaldor fue el creador de tres leyes que, de acuerdo con su trabajo, son

fundamentales para lograr un crecimiento endógeno de la economía. En ellas, la

inversión es considerada como una variable inducida clave que contribuye al progreso

económico (Cabezas, Laría y Rama, 2011: 238).

Las leyes son:

1. “La tasa de crecimiento de una economía (PIB) está positivamente

correlacionada con la tasa de crecimiento de su sector industrial

manufacturero (PIB industrial)”.

2. “Las tasas crecientes de producción en el sector industrial manufacturero

(PIB industrial) incrementan la productividad de ese sector (productividad

industrial)”.

3. “El incremento de la productividad en la industria manufacturera

(productividad industrial) a su vez aumenta la productividad en el resto de

los sectores de la economía (productividad en los sectores no industriales)”

(Cabezas et al., 2011: 239).

La primera ley considera a la manufactura como el “motor de crecimiento” que

conduce al desarrollo de una nación, haciendo énfasis en que la productividad

obtenida en la industria manufacturera es mayor a la agrícola (Cabezas et al., 2011:

240). La segunda ley hace referencia a que “un país industrializado sin restricción

de demanda puede explotar las economías de escala y colocarse en un sendero de

crecimiento” (Cabezas et al., 2011:250). Finalmente la tercera ley encuentra su

justificación al establecer que la mano de obra se trasladará del sector agrícola no

capitalista, al manufacturero capitalista, provocando así una disminución de la

desocupación. Sin embargo, es importante señalar que ello sucederá siempre y

16

cuando la productividad y los salarios agrícolas no superen a los de la industria

manufacturera (Cabezas et al., 2011: 259).

Por su parte, Cornwall (1976, 1977), citado por Sánchez y Moreno (2016: 278),

recalcó la importancia del incremento de la productividad en la industria

manufacturera sobre el crecimiento económico. Coincidió con Kaldor al considerar

que esta industria es fundamental para lograr aumentar el producto total, debido a la

transferencia tecnológica que termina produciéndose desde la manufactura hasta el

resto de sectores económicos, como resultado de la interdependencia que existe entre

ellos.

1.5.2.2. Young y Thirlwall (1928, 2003)

Young y Thirlwall explicaron la razón por la cual un incremento del producto

manufacturero permite un aumento del producto total. Por un lado, Young se basó en

dos tipos de rendimientos en la industria: los estáticos y los dinámicos. Los primeros,

están relacionados con el tamaño y la escala de unidades de producción. Los segundos,

son aquellos derivados del progreso técnico alcanzado, economías externas de

producción y el aprendizaje (Young, 1928 citado por Sánchez y Moreno, 2016: 279).

Por otro lado, Thirlwall (2003), citado por Sánchez y Moreno (2016: 279), explicó que

las diferencias de productividad de trabajo son las que provocan diferencias en las tasas

de crecimiento entre sectores. Por tanto, cuando la producción y el empleo aumentan

en la industria manufacturera, entonces disminuye el desempleo o subempleo existente

en otros sectores.

1.5.3. La industria manufacturera a nivel mundial.

La palabra ‘manufactura’ se deriva de dos términos latinos: “manus (manos) y

factus (hacer)” (Groove, 1997:3), que en combinación significan hacer con las manos.

Dicho término obedeció al método manual usado en la época durante la cual se

introdujo la palabra. Sin embargo en la actualidad, ‘manufactura’ también obedece a

la utilización de maquinaria que requiere de supervisión manual (Groove, 1997: 3).

Según Groove (1997), dentro del campo de estudio, la manufactura puede ser

definida desde un punto de vista tecnológico y económico. Desde el primero, “es la

aplicación de procesos químicos y físicos que alteran la geometría, las propiedades, o

el aspecto de un determinado material para elaborar partes o productos terminados”

17

(Groove, 1997:3); además incluye el proceso de ensamblaje de partes. Desde el

segundo, es un instrumento que permite a una nación crear riqueza material a través

de “la transformacion de materiales en artículos de mayor valor” (Groove, 1997:3). Lo

destacable de la manufactura es que agrega valor al estado original de un material

(Groove, 1997: 3).

Para llevar a cabo un proceso manufacturero, es necesario combinar la maquinaria

con el trabajo manual. También, se requiere de una sucesión de operaciones que

sistemáticamente llevan a un material a convertirse en el estado final deseado (Groove,

1997: 3).

Su historia puede dividirse en dos fases: la primera que abarca el invento de

materiales y procesos para la producción de bienes; y la segunda, que engloba el

desarrollo de sistemas manufactureros en donde destaca, por ejemplo, la división del

trabajo (Groove, 1997: 4).

1.5.3.1. Características de la industria manufacturera en diferentes países a nivel

mundial.

A nivel mundial, las industrias están dominadas por la tecnología, enfocada

principalmente en “computadoras, robotica, telecomunicaciones, medicamentos y

equipos médicos” (Agencia Central de Inteligencia [CIA], s.f.). Sin embargo, dicho

avance tecnológico industrial se ha dado mayoritariamente en los treinta y seis países

que forman parte de la OCDE (CIA, s.f.).

Según datos del Banco Mundial del año 2015, las economías más grandes del

mundo, de acuerdo con su participación de PIB en el total mundial, fueron diez (Gray,

2017):

18

Tabla 1

Las economías más grandes del mundo, 2015

País

Porcentaje de participación

del PIB nacional sobre el

PIB mundial

Estados Unidos 24,3%

China 14,8%

Japón 5,9%

Alemania 4,5%

Reino Unido 3,9%

Francia 3,3%

India 2,8%

Italia 2,5%

Brasil 2,4%

Canadá 2,1%

Nota. Fuente: World Economic Forum Recuperado de: https://es.weforum.org/agenda/2017/03/las-10-mayores-economias-del-

mundo-en-2017/

Elaboración: Armijos Ana, Sagbay Diana

Debido a la importancia económica que tienen estas naciones a nivel mundial, se

ha decidido presentar a continuación los aspectos más relevantes de sus industrias

manufactureras.

1. Estados Unidos

La economía estadounidense es considerada como la de mayor poder tecnológico

a nivel mundial. Sus empresas están a la vanguardia de la tecnología y sus avances.

Las empresas comerciales tienen mayor flexibilidad al momento de ampliar capital,

despedir a trabajadores y desarrollar productos nuevos, en comparación con sus

homólogas de Japón y Europa Occidental (CIA, s.f.).

Estados Unidos posee una industria bastante diversificada, tanto es así que tiene el

segundo producto industrial más grande del mundo (CIA, s.f.). Entre las industrias más

importantes se encuentran: “petroleo, acero, vehículos automotores, aeroespacial,

19

telecomunicaciones, productos químicos, electrónica, procesamiento de alimentos,

bienes de consumo, madera y minería” (CIA, s.f.).

2. China

Desde finales de los años setenta, China adoptó un sistema más abierto hacia el

mercado, dejando de lado uno planificado centralmente y cerrado. Con dicho cambio,

la nación ha implementado varias reformas entre las cuales se encuentran: el apoyo del

Estado hacia sectores clave, mayor crecimiento del sector privado, régimen de

inversión restrictivo, etc. En el año 2010 se posicionó como el exportador más grande

del mundo, mientras que en el 2013 logró convertirse en la mayor nación comercial

(CIA, s.f.).

Entre las industrias más importantes de China se encuentran:

Minería y procesamiento de mineral, hierro, acero, aluminio y otros metales,

carbón; construcción de maquinaria; armamento; textiles y prendas de vestir;

petróleo; cemento; productos químicos; fertilizantes; productos de consumo

(incluidos calzado, juguetes y productos electrónicos); procesamiento de

alimentos; equipos de transporte, incluidos automóviles, vagones y locomotoras,

barcos, aeronaves; equipos de telecomunicaciones, vehículos comerciales de

lanzamiento espacial y satélites. (CIA, s.f.)

3. Japón

Este país asiático ha logrado desarrollar su economía gracias a diversos factores,

entre ellos, la cooperación entre el gobierno y la industria, así como también por el

avance tecnológico que ha alcanzado (CIA, s.f.).

Entre las industrias más importantes se encuentran: “vehículos de motor, equipos

electrónicos, máquinas y herramientas, acero y metales no ferrosos más grandes y más

avanzados tecnológicamente, buques, productos químicos, textiles y alimentos

procesados” (CIA, s.f.).

4. Alemania

La nación alemana destaca por ser uno de los exportadores más importantes a nivel

mundial de vehículos, electrodomésticos, químicos y maquinaria; además, cuenta con

20

mano de obra calificada. Su economía no presenta niveles de inversión altos, y la que

se realiza, está dirigida hacia la infraestructura (CIA, s.f.).

Entre las industrias más importantes se encuentran: “el hierro, acero, carbón,

cemento, productos químicos, maquinaria, vehículos, máquinas y herramientas,

productos electrónicos, automóviles, alimentos y bebidas, construcción naval y

textiles” (CIA, s.f.).

5. Reino Unido

Considerada como una “potencia comercial y centro financiero”, es una de las

economías más grandes de Europa. Destaca por tener una agricultura mecanizada y

eficiente, capaz de producir aproximadamente el 60% de las necesidades alimentarias

nacionales con un porcentaje menor al 2% de su fuerza laboral total. El Reino Unido

posee grandes cantidades de recursos de carbón, gas natural y petróleo (CIA, s.f.).

Entre las industrias más importantes se encuentran:

Máquinas, herramientas, equipos de energía eléctrica, equipos de automatización,

equipos ferroviarios, construcción naval, aeronaves, vehículos de motor y partes,

equipos electrónicos y de comunicaciones, metales, productos químicos, carbón,

petróleo, papel y productos de papel, procesamiento de alimentos, textiles, y

prendas de vestir. (CIA, s.f.)

6. Francia

El país cuenta con una gran diversificación en todos sus sectores, en donde el

gobierno tiene una fuerte presencia en varios de ellos, principalmente en los de energía,

defensa y transporte público. Además, ha sido el encargado de privatizar varias

empresas (CIA, s.f.).

Entre las industrias más importantes se encuentran: “maquinaria, productos

químicos, automóviles, metalurgia, aviones, electrónica, textiles y procesamiento de

alimentos” (CIA, s.f).

7. India

La economía hindú engloba desde la agricultura tradicional hasta las industrias

modernas y una gran cantidad de servicios. Su principal fuente de crecimiento han sido

21

estos últimos, en donde destacan los relacionados con la tecnología de la información

(CIA, s.f.).

Entre las industrias más importantes se encuentran: “textil, productos químicos,

procesamiento de alimentos, acero, equipos de transporte, cemento, minería, petróleo,

maquinaria, software y productos farmacéuticos” (CIA, s.f.).

8. Italia

La economía italiana se caracteriza por poseer en el norte de la nación, un

importante desarrollo industrial dominado por empresas privadas; en contraste con el

sur, que se encuentra menos desarrollado y en donde la actividad principal es la

agricultura. La fabricación de bienes de consumo es producida por pequeñas y

medianas empresas, y es la que mayor impulso le da a la economía italiana (CIA, s.f.).

Entre las industrias más importantes se encuentran: “maquinaria, hierro y acero,

productos químicos, procesamiento de alimentos, textiles, vehículos de motor, ropa,

calzado y cerámica” (CIA, s.f.).

9. Brasil

Considerada como una de las economías más grandes de América, Brasil está

superando actualmente la recesión sufrida durante el periodo 2015-2016, considerada

como la peor de su historia. Se están aplicando varias reformas económicas, cuyo

objetivo es fortalecer el sector industrial, así como la fuerza laboral (CIA, s.f.).

Entre las industrias más importantes se encuentran: “textiles, calzado, productos

químicos, cemento, madera, mineral de hierro, estaño, acero, aviones, vehículos de

motor y sus partes, otras máquinas y equipos” (CIA, s.f.).

10. Canadá

Posee un sistema económico similar al estadounidense, en cuanto a orientación de

mercado, patrón de producción y nivel de vida. A partir de la Segunda Guerra Mundial,

el sector manufacturero, minero y de servicios han mostrado un crecimiento bastante

significativo, el mismo que ha permitido que la nación pase de una economía rural a

una urbana e industrial (CIA, s.f.).

Entre las industrias más importantes se encuentran: “equipos de transporte,

productos químicos, minerales procesados y no procesados, productos alimenticios,

productos de madera y papel, productos de pescado, petroleo y gas natural” (CIA, s.f.).

22

1.5.3.2. Cifras estadísticas.

El Banco Mundial presenta cifras anuales de estadísticas relacionadas con la

industria manufacturera. De entre ellas, son dos los que más destacan y resultan ser

apropiados para el análisis de esta industria: el valor agregado de la industrialización

y su tasa de crecimiento.

El primero, hace referencia a:

“La producción neta de un sector después de sumar todas las salidas y restar

las entradas intermedias. Se calcula sin deducciones por la depreciación de los

activos fabricados o el agotamiento y la degradación de los recursos naturales.

El origen del valor agregado está determinado por la Clasificación Industrial

Internacional Uniforme (CIIU), revision 3”. (Banco Mundial, 2018)

A continuación, se presentan las cifras estadísticas de estos dos indicadores

económicos, correspondientes a las economías más grandes a nivel mundial

mencionadas anteriormente.

Tabla 2

Industrialización en las economías más grandes del mundo, 2015

Industrialización, valor

agregado (% del PIB) 2015

Tasa de

crecimiento de

industrialización,

2015

China 29,38 -3,29%

Alemania 20,76 0,83%

Japón 20,72 5,01%

India 15,37 2,05%

Italia 14,39 3,45%

Estados Unidos 11,92 -0,37%

Canadá 10,54 7,80%

Brasil 10,52 1,78%

Francia 10,43 1,49%

Reino Unido 8,97 1,26%

Nota. Fuente: Banco Mundial

Recuperado de: https://datos.bancomundial.org/indicador/NV.IND.MANF.ZS

https://datos.bancomundial.org/indicador/NV.IND.MANF.KD.ZG



23

De acuerdo con las cifras, se evidencia que aunque Estados Unidos fue la economía

más grande del mundo en el año 2015, no tuvo la mayor participación de

industrialización sobre el PIB; quien ocupó el primer lugar fue China, dejando en sexto

lugar al país estadounidense, mostrando que su economía en crecimiento se apoya

significativamente en las manufacturas

29

,38

20

,76

20

,72

15

,37

14

,39

11

,92

10

,54

10

,52

10

,43

8,9

7

INDUSTRIALIZACIÓN COMO PORCENTAJE DEL PIB, 2015

7,8

0%

5,0

1%

3,4

5%

2,0

5%

1,7

8%

1,4

9%

1,2

6%

0,8

3%

-0,3

7%

-3,2

9%

TASA DE CRECIMIENTO DE INDUSTRALIZACIÓN 2015, CON RESPECTO AL AÑO ANTERIOR

Figura 1 Participación porcentual de la industrialización en el PIB de las

economías más grandes del mundo para el año 2015. Fuente: Banco Mundial.


Figura 2. Tasa de crecimiento de la industrialización en el PIB de las economías

más grandes del mundo para el año 2015. Fuente: Banco Mundial.


24

En cuanto a la tasa de crecimiento de industrialización, para el año 2015, se

evidencia que tanto Estados Unidos como China ocuparon los últimos lugares,

mientras que Canadá se encontró en la delantera del mundo. Así, este país demostró

que se está fortaleciendo su industria manufacturera y apoyándose en ella para hacer

crecer su economía.

1.5.4. La industria manufacturera en América Latina.

En América Latina, la industrialización se dio en la segunda mitad del siglo XX,

por tanto, para varias de las economías que la conforman, es un logro reciente. Este

hecho ocasionó que la fuerza laboral pasara de la agricultura a la industria, dio paso al

surgimiento de nuevas élites políticas y se estableció una política industrial cuyo

objetivo radicaba en el aseguramiento de las aspiraciones sociales (Castillo y Martins

2017: 18).

A pesar de ello, se afirma que la industria manufacturera ya alcanzó su nivel

máximo en la región, tanto en empleo como en valor añadido, y como consecuencia,

son ahora los servicios y una consecuente desindustrialización5 las que se están

produciendo en el territorio latinoamericano, tal como está sucediendo en los países

desarrollados (Castillo y Martins, 2017: 18).

En países del Cono Sur, tales como Argentina, Uruguay, Chile y Brasil, al igual

que en naciones andinas como Colombia, Ecuador y Perú, la orientación productiva se

ha dirigido principalmente hacia commodities industriales. Ejemplos de ellos son el

cobre, hierro, acero, papel, harina de pescado, aceites vegetales, entre otros (Correa y

Stumpo, 2017: 35). Son industrias de uso intensivo de recursos naturales, con plantas

de producción automatizadas, intensivas en capital y con poca utilización de mano de

obra. Sin embargo, desde una perspectiva tecnológica, dichos sectores son maduros,

en donde los esfuerzos en ingeniería, diseño de nuevos productos, mejoramiento de

procesos y organización de la producción, son bajos (Correa y Stumpo, 2017: 36).

5 Según Rowthorn y Ramaswany (1999), citado por Castillo y Martins (2017:18), la desindustrialización

es “el proceso de descenso de la participacion del empleo en el sector manufacturero en el empleo total”.

Por su parte, Tregenna (2009), citado por Castillo y Martins (2017:18), agregó que la

desindustrializacion “supone una caída en la participacion del valor añadido de manufactura en el PIB”.

25

A pesar de ello, existen otras naciones, como México y varias centroamericanas,

que se diferencian de las mencionadas anteriormente. Éstas, se caracterizan por tener

un patrón de especialización productivo que se ha acentuado en el ensamblaje de

aparatos electrónicos, computadoras y vestuario. Varias de estas industrias han

trabajado bajo el régimen de maquila (Dussel, 2000; Buitelaar, Padilla y Urrutia, 1999

citados por Correa y Stumpo, 2017: 36), en donde existe un uso intensivo de mano de

obra y diseño de productos (excepto en los centros fabriles) (Correa y Stumpo, 2017:

36).

Por otra parte, es importante mencionar que desde el año 2003, América Latina

entró en un periodo de crecimiento, experimentado por el incremento de los precios

tanto de materias primas como de commodities industriales, además del mayor grado

de apertura de países extranjeros. Sin embargo, posterior a la crisis financiera

internacional de los años 2008-2009 y a la caída de los precios de las materias primas

en el año 2011, el dinamismo del PIB se ha desacelerado. Tal fue la magnitud del

problema que en el 2015, se dio una caída del 0,5%, el mismo que ha cambiado el

patrón de crecimiento de la región en su conjunto (Correa y Stumpo, 2017: 36).

1.5.4.1. Tendencias en la estructura productiva de América Latina.

El desempeño de los distintos sectores productivos no ha logrado evolucionar

durante el periodo 1980-2014, en donde el menor dinamismo se evidencia a partir del

año 2003. Es así que, la agricultura representó un 5,5% del PIB en el año 2002; 5,4%

en el 2008 y 5,1% en el 2014. Por su parte, la minería mostró una participación sobre

el PIB del 8,1% en el 2002; de 7,3% en el 2008 y 6,6% en el 2014. Lo mismo sucede

con la industria, pues muestra una tendencia decreciente: pasa del 16,6% en el 2002,

al 16,3% en 2008 y 14,7% en el 2014 (Correa y Stumpo, 2017: 42).

Una situación similar ocurre en el empleo, pues en los mismos tres sectores de

producción mencionados, se evidencia la pérdida de participación (Correa y Stumpo,

2017: 43).

26

Figura 3. Participación porcentual de los sectores económicos en el PIB y el empleo, periodo 1980-

2014. Fuente: (Correa y Stumpo, 2017: 43), Brechas de productividad y cambio estructural.

Recuperado de: https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/42363/4/S1700602_es.pdf

1.5.4.2. Cambios en los sistemas de producción a nivel internacional y

latinoamericano.

De acuerdo con Correa y Stumpo (2017: 57), la industria latinoamericana ha

presentado problemas estructurales, sobre todo en los últimos diez años; mientras que,

a nivel internacional, varias características manufactureras están cambiando a causa

de la “Cuarta Revolucion Industrial”.

Figura 4. Participación porcentual de los sectores económicos en el PIB y el empleo, periodo 1980-

2014. Fuente: (Correa y Stumpo, 2017: 43), Brechas de productividad y cambio estructural.

Recuperado de: https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/42363/4/S1700602_es.pdf

https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/42363/4/S1700602_es.pdf

https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/42363/4/S1700602_es.pdf

27

Ella, está trayendo consigo una creciente digitalización de procesos productivos,

fábricas inteligentes, sistemas ciberfísicos, etc. que están provocando la paulatina

modificación de las políticas industriales que rigen a los países desarrollados, y que

indudablemente, tienen un impacto significativo en su organización productiva

(Correa y Stumpo, 2017: 57).

Sin embargo, la industria manufacturera de varios países que conforman la región,

no ha logrado alcanzar siquiera a la Tercera Revolución Industrial, lo que pone en

desventaja a América Latina al momento de competir a nivel internacional. Por tanto,

continúa siendo un reto para la región diseñar e implementar estrategias industriales

enfocadas en el cambio de la composición productiva y en la introducción de nuevos

sectores que requieran y fomenten la utilización de capacidades más complejas que

involucren a la tecnología (Correa y Stumpo, 2017: 57).

1.5.5. La industria manufacturera en Ecuador.

1.5.5.1. Características de la industria ecuatoriana.

La economía ecuatoriana no posee una industria diversificada pues su estructura

productiva se ha basado tradicionalmente en productos primarios (cacao, banano,

camarón, etc.) debido a las condiciones geográficas y ambientales que le han permitido

gozar de una gran cantidad de recursos naturales (Garzón, Kulfas y Tamayo, 2016: 5).

Además, la economía ecuatoriana se caracteriza por ser significativamente

dependiente del petróleo, tal es así que los ingresos derivados de él llegaron a

representar aproximadamente un tercio del total de ingresos de las exportaciones del

año 2017 (CIA, s.f.).

Dicha estructura productiva tradicional, ha provocado que el desarrollo de

industrias, tal como el de la manufactura, quede relegado, pues la presencia

predominante en los sectores industriales no es la ingeniería, sino las ramas intensivas

en trabajo y recursos naturales. En el año 2013, los primeros explicaron

aproximadamente el 10% de la concentración del empleo y del valor agregado

industrial, mientras que los segundos presentaron cifras del 41% y 17%

respectivamente (Garzón et al., 2016: 12).

Dentro de las industrias más importantes se encuentran aquellas relacionadas con

el petróleo, el procesamiento de alimentos, textiles, productos de madera y productos

28

químicos principalmente. Su tasa de crecimiento industrial fue del 2,1%6 en el año

2017 (CIA, s.f.).

En comparación con el contexto internacional, el sector industrial de Ecuador

puede ser catalogado como pequeño, pues en función de la producción industrial, el

país ocupa el puesto sesenta a nivel mundial y el octavo en América Latina. Así, la

nación se encuentra lejos de los países desarrollados (Garzón et al., 2016: 9).

1.5.5.2. Evolución de la industria manufacturera en Ecuador.

El origen de la industria nacional se remonta al preincario e incario, en donde los

productos principales fueron las artesanías utilitarias y artísticas. Posteriormente, en

los periodos de conquista y colonización, surgieron las industrias alimenticias (trigo,

cebada, maíz, etc.) así como también los obrajes para la producción de tejidos

(Benalcázar, 1990: 40).

Durante la república, el proceso de industrialización fue lento. Aunque se aceleró

en la primera década del siglo XX, volvió a decaer llegada la Primera Guerra Mundial,

para crecer nuevamente en los años veinte y finalmente estancarse en la década de los

años treinta hasta el fin de la Segunda Guerra Mundial. Sin embargo, encontró un

nuevo estímulo a finales de los años cuarenta (Benalcázar, 1990: 40).

Así, dentro del contexto ecuatoriano, el proceso de industrialización ha encontrado

numerosas dificultades, que le han impedido alcanzar un desarrollo óptimo. Las etapas

referentes a dicho proceso se presentan a continuación:

• Periodo anterior a 1950

Antes de los años 50, durante la época colonial y después de la independencia, la

actividad productiva principal fue la agrícola, mientras que la industria era bastante

incipiente y básicamente existía en forma de obrajes. Durante este mismo periodo, la

débil economía ecuatoriana no pudo realizar adquisiciones de bienes de capital y

materias primas para la industria, por tanto, los productos consumidos por las clases

pudientes eran importados. A pesar de que en 1906 y 1922 se dictaron La Primera Ley

6 No se incluye a la refinación de petróleo.

29

de Protección Industrial y de Fomento Industrial respectivamente, los avances

obtenidos para los años 30, apenas fueron significativos (Villamarín, 1994: 64).

• Periodo 1950-1972

Durante el periodo 1950-1972, se dieron notables avances industriales en los

grandes países del mundo, gracias a acontecimientos tales como la Tercera Revolución

Industrial, y una mayor presencia de corporaciones multinacionales. Sin embargo,

Ecuador no vio crecer su industria en la misma magnitud. Lo mismo sucedió con el

resto de países en vías de desarrollo. En 1957 se dictó la nueva Ley de Fomento

Industrial, en donde se pretendió potencializar a la industria después de haber

atravesado la crisis del modelo agroexportador. Posterior a ello, en los años 60, se

aplicó el modelo de Sustitución de Importaciones, como instrumento de solución a las

crisis del tipo anteriormente mencionado y a la inestabilidad política nacional de ese

entonces (Horna, Guachamín y Osorio, 2009: 234).

Pero finalmente, en los años 70 el modelo cepalino se consolidó fuertemente en la

nación, y gracias a la exportación de petróleo, en 1972 la industria manufacturera

comenzó a desarrollarse en mayor medida (Horna, Guachamín y Osorio, 2009: 234).

Además, el auge de estos años estuvo impulsado por un endeudamiento considerado

como agresivo y desmesurado, que sirvió para financiar tanto el consumo como la

inversión de la economía ecuatoriana (Oleas, 2017: 219). Según cifras del Banco

Central del Ecuador (BCE) (1984 citado en Naranjo, 2004: 225), la deuda externa

creció en 30 veces su rubro inicial entre los años 1971 y 1983.

Por tanto, gracias al excedente económico petrolero y al endeudamiento externo

derivado, gran cantidad de recursos fueron destinados hacia la industria manufacturera.

Ello, a su vez dio paso al desarrollo de la infraestructura adecuada, la urbanización

acelerada, la inversión extranjera gracias a los incentivos de la Ley de Fomento

Industrial y una relativa ampliación del mercado interno debido a las migraciones

internas rural-urbana, la Reforma Agraria y el incremento del nivel de ingresos de las

clases media y alta de la población (Horna et al., 2009: 234).

A pesar que su desarrollo permitió obtener avances más significativos, estos no

fueron suficientes para solventar las deficiencias que presentó este sector (Horna et al.,

2009: 234).

30

• Periodo 1980-2000

En los años 80, América Latina en general, y Ecuador en particular, sufrieron de

un estancamiento en su desarrollo industrial y adoptaron un modelo liberal. Este,

estableció como uno de sus objetivos, el mantenimiento de una nueva forma de

acumulación de capital, con una mayor oferta exportadora.

Como consecuencia, las ventas de productos primarios, tales como el banano y el

camarón, aumentaron en un 17,7%; sin embargo, también se evidenció una caída del

43% de los productos manufacturados (Acosta, 1995 citado en Procel y Martin-

Montaner, 2017: 517). En otras palabras, a partir de la década de los 80, la región

latinoamericana y Ecuador entraron en una etapa de reprimarización económica, la

misma que se mantiene, según diferentes autores, hasta la actualidad (Procel y Martin-

Montaner, 2017: 517).

• Periodo 2000-2014

Durante la primera década de dolarización, todas las industrias presentaron tasas

de crecimiento positivas de su valor agregado bruto7 (BCE, 2014). De esta manera, se

contribuyó al crecimiento del PIB. Sin embargo, el incremento que mostró la industria

manufacturera fue modesto, a pesar de ser la que representa el desarrollo tecnológico

e innovación, elementos clave para el crecimiento económico (BCE, 2010: 18).

En cuanto a esta misma industria, es importante mencionar que durante el periodo

2007-2014, su crecimiento promedio fue inferior al de la economía nacional. Como

consecuencia de ello, su participación sobre el PIB disminuyó. La razón de esta merma

se explicó por la reducción de la producción de refinados de petróleo. Sin contar con

ello, la participación se ha mantenido relativamente constante en un 12% (Garzón et

al., 2016: 51).

1.5.5.3. Clasificación de las industrias manufactureras- Normativa CIIU 4.

Una clasificación estadística es definida como un instrumento lógico que ordena y

categoriza las características de las realidades tanto económica como social de un país,

7 El valor agregado bruto es “la diferencia entre la produccion y el consumo intermedio” (BCE, 2014).

31

región, ciudad o localidad. Su finalidad está enfocada en permitir y garantizar la

comparación de información en tiempo y espacio (INEC, 2012: 5).

Un ejemplo de este instrumento es la Clasificación Industrial Internacional

Uniforme de Actividades Económicas CIIU, elaborado por las Naciones Unidas. Ésta,

es considerada como la ordenación referencial de las actividades productivas (United

Nations Statistics Division [UNSD], 2009: iii), la misma que “sirve para clasificar

uniformemente las actividades o unidades económicas de producción, dentro de un

sector de la economía, según la actividad economica principal que desarrolle” (INEC,

2012: 10).

Por su parte, dentro del contexto ecuatoriano, el Instituto Nacional de Estadística

y Censos (INEC), es el encargado de elaborar la Clasificación Nacional de Actividades

Económicas CIIU; la última corresponde a la Revisión 4.0. Este instrumento,

simplifica la recolección, ordenamiento, procesamiento y análisis de la información

mediante agrupaciones diferenciadas (INEC, 2012: 7).

Este tipo de clasificaciones son necesarias debido a los constantes cambios

económicos, sociales, tecnológicos y a la globalización. Esta última, requiere de

interdependencia entre las naciones mediante la unificación de sus sociedades, culturas

y mercados. Dichos cambios, además, han provocado modificaciones en los procesos

de transformación productivos, y por tanto, en la estructura empresarial (INEC, 2012:

9).

1.5.5.3.1. Estructura de la Clasificación Nacional de Actividades Económicas CIIU

Revisión 4.0.

La estructura de la clasificación propuesta por el INEC es jerárquica-piramidal.

Está compuesta por seis niveles mutuamente excluyentes8, de manera que se facilita el

análisis de datos económicos, así como también la comparación internacional debido

a la estandarización de la presentación de la información (INEC, 2012: 13).

Cada uno de los niveles posee un nombre y una codificación específica. En el nivel

superior se encuentran las ‘Secciones’, identificadas por un codigo alfabético de la A

a la U. En segundo lugar, se encuentran las ‘Divisiones’, identificadas por un codigo

8 Mutuamente excluyentes: “Un elemento de la población es asignado sólo a una categoría sin

duplicación u omision” (INEC, 2012:11).

32

numérico conformado por dos dígitos. En tercer lugar, se encuentran los ‘Grupos’, que

al igual que la categoría anterior, se identifican con un código numérico, pero de tres

dígitos. En cuarto lugar, se encuentran las ‘Clases’, identificadas con un codigo

numérico de cuatro dígitos; le siguen en quinta posición las ‘Subclases’, con codigo

numérico de cinco dígitos. Finalmente, están las ‘Actividades Economicas’, que es la

categoría más detallada, y se identifica con un código numérico de seis dígitos (INEC,

2012: 13).

1.6. Conclusión

Después de haber analizado y descrito los aspectos más relevantes relacionados

con el PIB, la FBKF y la industria manufacturera, se concluye que existe evidencia

teórica dentro del campo económico que confirma la existencia de una interrelación

entre las tres variables de interés mencionadas que permiten el crecimiento de una

nación. Asimismo, se concluye que las manufacturas cumplen un rol primordial al

momento de fomentar una industrialización sólida y fiable, pues las naciones

encuentran una fuente alternativa de desarrollo, en donde la agricultura deja de ser la

protagonista dentro del progreso económico.

Sección

(A-U)

División

Dos dígitos

Grupo

Tres dígitos

Clase

Cuatro dígitos

Subclase

Cinco dígitos

Actividad Económica

Seis dígitos

Figura 5. Estructura jerárquica piramidal CIIU

Fuente: Instituto Nacional de Estadística y Censos, Clasificación Nacional de Actividades

Económicas CIIU Rev. 4.0


33

La razón para realizar esta última afirmación se encuentra en las teorías y

estadísticas presentadas durante la revisión bibliográfica, en donde claramente se

muestra que la industria de las manufacturas provoca impactos positivos en las

variables macroeconómicas, facilitando el crecimiento de una economía tanto a nivel

local como internacional.

34

CAPÍTULO 2

ANÁLISIS DESCRIPTIVO Y ESTADÍSTICO DEL PIB, FBKF Y LA FBKF

DE LAS INDUSTRIAS MANUFACTURERAS, PERIODO 1970-2015

2.1. Introducción

El capítulo dos analiza desde una perspectiva estadística, al Producto Interno Bruto

(PIB), la Formación Bruta de Capital Fijo (FBKF) y la FBKF de las industrias

manufactureras. La importancia de este análisis radica en la posibilidad de contrastar

las teorías de crecimiento y los acontecimientos más relevantes suscitados dentro de

la economía ecuatoriana, con las cifras estadísticas de las variables ya mencionadas.

De esta forma, se podrán evidenciar los efectos derivados de los distintos sucesos y de

las políticas económicas, tanto a nivel nacional como internacional, sobre el

funcionamiento económico nacional.

Con el objetivo de describir la evolución del PIB, la FBKF total y la FBKF de las

industrias manufactureras durante el periodo 1970-2015, se decidió realizar una

revisión bibliográfica y estadística exhaustiva, a través de internet y material impreso,

que abarca los siguientes temas: evolución del PIB y FBKF nacionales por periodos,

presentación y análisis de cifras estadísticas de las tres variables de interés que

incluyen tasas de variación, tendencias y participaciones. Finalmente se presenta un

análisis mediante pruebas estadísticas y la construcción de regresiones lineales.

2.2. Descripción del comportamiento del Producto Interno Bruto (PIB) antes y

durante la dolarización, periodo 1970-2015

2.2.1. Evolución del Producto Interno Bruto (PIB) en el Ecuador.

Según Fernando Carvajal (2011), Adrián Carrasco, Pablo Beltrán y Jorge Luis

Palacios (2011), existen cuatro etapas económicas bien definidas en el país, cada una

con sus características particulares. A continuación, se presentan los datos más

relevantes de las mismas.

2.2.1.1. El auge bananero, 1950-1971.

A principios de los años cincuenta, se presentó un auge bananero en el país. Ante

este hecho, se planteó el objetivo de superar un estancamiento económico provocado

por la crisis del cacao, la misma que inició en los años veinte y no fue remontada sino

hasta avanzada la década de los cuarenta (Carvajal, 2011: 95).

35

El auge bananero permitió realizar cambios en la estructura económica del país.

Entre ellos se encuentran: la ampliación de la frontera agrícola, multiplicación de

relaciones salariales, obras de infraestructura vial y portuaria, incremento del crédito,

enfoque en la comercialización de frutas por parte de la gran empresa, nacional y

extranjera, logrando control monopólico y accediendo así a gran parte de la renta

generada en el país, entre otros (Acosta, 2006:101 citado por Carvajal, 2011: 95).

En el periodo 1950-1961, el Estado experimentó un cambio en el manejo de la

política económica. Se fomentó la producción exportable y se integró el mercado

interno a través de la construcción de infraestructura que facilitó las actividades

productivas (Carrasco et al., 2011: 122).

Posteriormente, en el periodo 1962-1971, el país creció gracias a las políticas de

industrialización que impulsaron a la demanda interna. Sin embargo, también se

restringieron impulsos de la demanda externa, a causa de dificultades de productos

agrícolas de los mercados internacionales, así como también de los precios de los

productos primarios (Carrasco et al., 2011: 122).


Esta primera etapa se caracterizó por presentar problemas tanto en el ámbito

económico como político:

Economía

• “Escasez de divisas”

• “Deterioro de términos de intercambio”

• “Variaciones en los niveles de demanda” (Carrasco et al., 2011: 122).

Política

• “Conformacion de un sistema estatal de apropiacion de excedentes en perjuicio

de las masas rurales y de nacientes cinturones de poblacion marginal urbana”

(Carrasco et al, 2011: 122).

2.2.1.2. Primer auge petrolero y estabilidad cambiaria, 1972-1982.

Esta segunda etapa se caracterizó por la abundancia de divisas y la

industrialización, que tuvieron lugar gracias al primer auge petrolero. Éste, trajo

consigo un cambio en la estructura económica del país, ya que hasta aquel momento

36

dependía principalmente de las exportaciones de bienes agrícolas (Fernández y Lara,

1998: 2).

En 1972, las exportaciones petroleras tomaron impulso debido a las condiciones

internacionales favorables en el precio del crudo. Éste, logró ascender de USD 2,5 a

USD 35,2 en 1980 (Samaniego Ponce, 1988: 156-157 citado por Narváez, 2011: 174),

logrando que, durante esta década, el aporte de la exportación del petróleo a las

exportaciones totales fuera del 68% (Fernández y Lara, 1998: 2).

Con una mejor situación financiera, el país se convirtió en un atractivo sujeto de

crédito, por lo cual en 1976 Ecuador contrajo un importante endeudamiento externo

(Fernández y Lara, 1998: 3).

También, los ingresos petroleros dieron paso a un incremento en los gastos

gubernamentales. Consecuentemente, el Estado incrementó su participación en la

demanda agregada, con un “crecimiento burocrático desmedido” que permitió un

crecimiento promedio del PIB del 6,5% (Carrasco et al., 2011: 129) y un desequilibrio

fiscal promedio del 4% del PIB entre 1977 y 1980 (Araujo 1998: 6 citado por Carrasco

et al., 2011: 132). Sin embargo, no logró mejorar las rentas destinadas a ciertos

sectores productivos (Fernández y Lara, 1998: 3).

Por otro lado, durante el periodo 1968-1975, la IED fue utilizada como medio para

compensar los déficits presentados en cuenta corriente. Además, durante los años

1975-1980, la deuda externa se incrementó en gran medida, llegando a superar el

“ritmo de crecimiento del PIB” (Carrasco et al., 2011: 129).

En años posteriores (1976-1981), el endeudamiento agresivo público y privado

tuvo lugar dentro de la economía ecuatoriana, debido a una política de apertura de la

cuenta de capitales. Sin embargo, este hecho causó efectos negativos dentro del

funcionamiento economico, pues se presentaron “síntomas de la enfermedad

holandesa” entre los años 1979 y 1982 (Carrasco et al., 2011: 131).


Esta segunda etapa estuvo caracterizada por aspectos tanto económicos como

políticos:

Economía

37

• “Abundancia de divisas”

• “Recuperacion de términos de intercambio”

• “Crecimiento impulsado por la demanda interna y externa” (Carrasco et al.,

2011: 123).

• Alta dependencia a las exportaciones petroleras y a capitales extranjeros

(Fernández y Lara, 1998: 3).

Política

• “Consolidacion de un sistema estatal de distribucion no equitativo a favor de

sectores formales urbanos” (Carrasco et al., 2011: 123).

2.2.1.3. Estancamiento económico, 1983-1999.

Durante esta tercera etapa, la región latinoamericana experimentó pérdidas

constantes provocadas, entre otros motivos, por la “reduccion de la demanda mundial

de productos de exportacion”, principalmente los agrícolas y minerales. Además, a

partir de 1980, las obligaciones de pago de la deuda externa contraída se agudizaron a

causa de la fuerte subida de las tasas de interés (Carrasco et al., 2011: 133).

En Ecuador, esta etapa estuvo marcada por dos factores principalmente: “la adopcion

de políticas de ajuste y la liberalización” (Carrasco et al., 2011: 123). Ambos, estuvieron

fundamentados sobre fuertes deterioros de la inversión, consumo y gasto público. Entre

las políticas de ajuste que se aplicaron se encuentran:

“Unificacion cambiaria, traslado de las operaciones privadas en moneda

extranjera hacia el mercado libre de cambios, tasas de interés de libre

contratación, restricción del crédito al sector público y privado, control del gasto

público y suspensión de pagos de la deuda externa”. (Fernández y Lara, 1998: 4)

Entre los años 1983-1992, la política económica se enfocó en el ajuste del gasto

interno y la depreciación cambiara. Además, durante el periodo 1990-1999, se enfocó en

la apertura comercial y la reforma financiera. El resultado final, fue una etapa

caracterizada “por un crecimiento esquivo y una marcada volatilidad financiera”

(Carrasco et al., 2011: 123).

A lo largo de estos años, las condiciones de vida poblacional se deterioraron, la

informalidad urbana y el pago del servicio de la deuda crecieron a causa de la

modalidad de desarrollo vigente en ese entonces. La economía ecuatoriana flaqueó a

38

tal punto, que las estadísticas de estos años hablaron de “una pobreza casi estructural”

(Carrasco et al., 2011: 123).

Entre los problemas macroeconómicos más significativos se encuentran la

reducción de la producción de 3,9% en 1981 a -2,8% en 1983 y el déficit de la cuenta

corriente, que ascendió a USD 1182 millones, representando el 9% del PIB (Fernández

y Lara, 1998: 3).

Años después, la economía logró una ligera mejora; sin embargo, en el gobierno

de León Febres Cordero el precio del petróleo cayó de USD 25,90 a USD 12,70 por

barril. Además, la economía tuvo que afrontar el terremoto de marzo de 1987 que dio

como resultado una disminución en el volumen de las exportaciones (Fernández y

Lara, 1998: 4).


• “Imposicion de restricciones a la demanda interna causadas por la escasez de

divisas” (Carrasco et al., 2011: 123), tales como la contracción de

importaciones (Carrasco et al., 2011: 133).

• “Tendencia oscilatoria de términos de intercambio” (Carrasco et al., 2011:

123).

2.2.1.4. Nuevo auge petrolero, 2000-2008.

En la cuarta etapa económica, Ecuador experimentó una nueva abundancia de

divisas así como también “una recuperacion en los términos de intercambio”. Además,

aumentó la demanda externa y por tanto se recuperó el gasto interno,

consecuentemente crecieron las importaciones (Carrasco et. al, 2011: 123).

Durante los seis primeros años de este periodo, la economía logró afianzarse a la

dolarización oficial, se construyó y entró en operación el Oleoducto de Crudos Pesados

(OCP) (León, 2016: 60). Además, de 2001 a 2008, se presentó un crecimiento

sostenido como resultado del dinamismo de las actividades de exportación, consumo

e inversión (BCE, 2008: 33).

En el año 2008, Ecuador presento un crecimiento del 6,5% respecto al año 2007,

que estuvo asociado directamente con el incremento del valor agregado no petrolero9.

9 “El Valor Agregado Bruto (VAB) es la diferencia entre la produccion y el consumo intermedio”

(BCE, 2015).

39

Además, es importante mencionar que la industria manufacturera contribuyó al

crecimiento del 14% alcanzado por el PIB en el año 2008. Las industrias que

destacaron fueron la fabricación de maquinaria y equipo, la elaboración de tabaco, de

bebidas, la fabricación de productos químicos, plásticos y del caucho, la producción

de madera y la fabricación de papel e imprentas (BCE, 2008: 43).

La recuperación económica de estos años se explicó por el dinamismo de la

demanda interna, específicamente, por el crecimiento de la inversión (Carrasco et al.,

2011: 123).


• “Recuperacion de los salarios reales y estabilidad de precios”.

• Disminución de la pobreza gracias a las remesas recibidas en el país.

• En el año 2007, se recupero “el poder de planificación, regulación y control del

Estado” y se implanto una política enfocada en construir un “sistema

economico social más justo y solidario” (Carrasco et al., 2011: 123).

Por otro lado, también es importante presentar lo ocurrido en la economía

ecuatoriana posterior a los periodos presentados. A continuación, se exponen los

aspectos más relevantes.

En el periodo 2007-2014, se suscitaron hechos que incidieron de forma directa en

la economía del país. Entre ellos se encuentran:

“políticas heterodoxas del gobierno de Rafael Correa, el incremento del precio del

petróleo, aumento del gasto y la inversión pública, crisis financiera de Estados

Unidos (2008-2009) con caída transitoria del precio del petróleo en 2009, caída del

precio del petróleo desde el segundo semestre de 2014”, entre otros. (León, 2016:

60)

Además, durante la presidencia de Rafael Correa, se presentaron varios sucesos que

incidieron en la economía del país. A continuación, se exponen los aspectos económicos

más importantes.

En el primer año de gobierno, el país experimentó un crecimiento económico leve.

Sin embargo, en el 2009, la economía ecuatoriana se vio afectada por la crisis mundial

que trajo como consecuencias la volatilidad en los precios del crudo, caídas en las

40

exportaciones de productos primarios, encarecimiento de importaciones y un deterioro

de los términos de intercambio (Carvajal, 2011: 103).

A pesar de las intervenciones del gobierno para superar estos problemas, la tasa de

variación del PIB mostró una tendencia decreciente. Así, en el año 2012, la tasa fue del

5,6%, en el 2013 fue de 4,9% y en el 2014 de un 4%10. (BCE, s.f.)

En el año 2015 el PIB creció un 0,2%, impulsado por el Gasto de Consumo Final del

Gobierno General. Éste, impulsó a dicho crecimiento con 0,09 puntos porcentuales.

Además, la actividad que contribuyó mayoritariamente al crecimiento del PIB fue el de

Servicios Sociales y Salud con un 0,44%, mientras que la que menor contribución

realizó, fue la Construcción con un -0,18%. En cuanto a las industrias manufactureras,

el aporte que realizaron fue de -0,11% y un crecimiento anual, para este mismo año, de

-0,9% (BCE, 2016).

Finalmente, debido a los problemas que la economía ecuatoriana tuvo que atravesar

desde el año 2014, tales como “la devaluacion de las monedas de países vecinos, la

importante caída del precio del crudo, la significativa reducción del ingreso por

exportaciones”, la estimacion de crecimiento de la tasa del PIB para el 2016 tampoco

fue positiva (BCE, 2016).

2.3. Descripción del comportamiento de la Formación Bruta de Capital Fijo

(FBKF) antes y durante la dolarización, periodo 1970-2015

2.3.1. El auge bananero, 1950-1971.

Durante los primeros años del boom bananero, en el periodo presidencial de Galo

Plaza Lasso (1948 – 1952), el gobierno realizó fuertes inversiones. Éstas, estuvieron

dedicadas a facilitar pactos con empresas transnacionales y a obtener créditos para los

productores. El resultado de ello fue una tasa de crecimiento anual de la inversión de

7,3%, en promedio. Sin embargo, el ahorro fue tan sólo de un 5,6%, por tanto, la salida

para sostener la inversión fue el endeudamiento externo (Carvajal, 2011: 96).

Por otro lado, las inversiones pública y privada afectaron de distinta manera a la

economía. La primera, fue de vital importancia para la integración de la Costa y la

10 Los porcentajes están dados en precios de 2007.

41

Sierra, pues permitió la ampliación del mercado interno. La segunda, perdió

protagonismo en la economía, ya que “descendió del 74% en 1950 al 57% en 1960,

mientras la inversión pública ascendió del 26% en 1950 al 43% en 1960” (Carrasco et

al., 2011: 127).

2.3.2. Primer auge petrolero y estabilidad cambiaria, 1972-1982.

Durante este periodo, el país decidió utilizar los excedentes de las exportaciones

para realizar un cambio de la matriz productiva basada en la sustitución de

importaciones. Sin embargo, dicho cambio se vio limitado debido a la poca atención

prestada a la expectativa de empleo, las bajas remuneraciones, la dependencia del

mercado internacional para obtener insumos productivos, entre otros (Carvajal, 2011:

98).

En estos años, la inversión mantuvo una tasa de crecimiento similar a la del PIB.

Además, es importante aclarar que el fuerte endeudamiento que contrajo el país en este

periodo no fue consecuencia del financiamiento de la inversión, sino del desmedido

gasto público en el que incurrió el gobierno.

2.3.3. Estancamiento económico, 1983-1999.

A lo largo del periodo 1983-1999, Ecuador sufrió un estancamiento económico,

explicado, entre otros sucesos, por una reducida inversión. Ésta, mostró una

participación promedio sobre el PIB del 15%, considerada como una de las más bajas en

comparación con el resto de las economías de la región latinoamericana (Cornejo,

Naranjo, Pareja y Montufar, 1999: 402). La causa de la reducción de la inversión fue la

volatilidad de las tasas de interés de aquel entonces, principalmente durante los años 80

a causa de la crisis económica por el endeudamiento bancario de toda la región

latinoamericana (French-Davis y Devlin, 1993: 10).

La inversión nacional, comenzó a presentar tasas promedio anuales negativas,

llegando a disminuir su participación en el gasto interno en un 5,3%. Para dinamizar esta

variable macroeconómica, el gobierno decidió aplicar, en 1993, las siguientes reformas

al sector público:

• Privatización de empresas públicas, consideradas como ineficientes, a cargo del

Consejo Nacional de Modernización (Conam).

42

• Reformar la Ley de Hidrocarburos, de manera que logre incentivar tanto la

inversión extranjera como la inversión del sector privado en la actividad petrolera

(Carvajal et al. 2011: 140).

También, es importante destacar que la inversión extranjera no fue relevante ni en la

FBKF ni en el crecimiento económico de los años 90, pues ésta mostró cifras del 1,2%

en 1990 y del 3,2% en 1993. Por su parte, la inversión pública sufrió varias fluctuaciones

por el deterioro de las empresas de su sector (Cornejo, et al., 1999: 402).

2.3.4. Nuevo auge petrolero, 2000-2008.

Durante los primeros años de dolarización, el país decidió realizar inversión

petrolera, con la finalidad de reactivar la economía. Para ello, se realizaron distintas

actividades. Entre ellas se encuentra la construcción del Oleoducto de Crudos Pesados

y actividades de explotación en nuevos campos (Carrasco et al., 2011: 144).

En el periodo 2001-2008, la economía experimentó un crecimiento sostenido como

resultado del dinamismo de las actividades de exportación, consumo e inversión. Los

componentes que más contribuyeron a dicho crecimiento fueron el consumo y la

Formación Bruta de Capital Fijo. Para el año 2008, el consumo ayudó al crecimiento

del PIB en 4,8% y la FBKF lo hizo crecer en 4,3% (BCE, 2008: 33).

Sin embargo, durante esta etapa, la inversión no pudo ser sostenida únicamente por

el ahorro interno, por lo cual, se recurrió a las remesas y a la inversión extranjera para

impulsar la explotación de los recursos petroleros (Carrasco et al., 2011: 145).

Por otra parte, según el BCE (2014), durante el periodo 2007-2013, Ecuador fue

una de las naciones que más dinero destinó a la FBKF en la región latinoamericana.

En estos años, la variable alcanzó un promedio de 24,5% del PIB, el cual fue superior

al promedio de América Latina y el Caribe, que se ubicó en 20,1%. El sector que más

apoyó a su crecimiento fue el de la construcción.

En el país, la FBKF se ha incrementado principalmente por el aumento de la

inversión pública. Ésta, se ha enfocado en impulsar la construcción de carreteras,

proyectos hidroeléctricos, escuelas, hospitales, entre otros. Además, la inversión

privada también ha aumentado, pues pasó de USD 7257 millones en 2007 a USD

43

12,461 millones en 2013, concluyendo que en promedio su crecimiento anual fue de

8,5% aproximadamente (BCE, 2014).

Es importante mencionar que, en el año 2009, el gobierno aplicó una medida

proteccionista para evitar experimentar un fuerte impacto derivado de la crisis

mundial. Para ello, realizó una inversión de USD 6794 millones, que representó un

52,5% más de lo invertido en el año 2008 (BCE, 2014).

Con respecto al gobierno de Rafael Correa, podemos mencionar los siguientes

aspectos relevantes:

Durante su primer año de mandato, el crecimiento de la economía ecuatoriana fue

modesto, a pesar del intento del gobierno por aumentarlo mediante el gasto y la

inversión pública. En el año 2008, las actividades relacionadas con el sector público

se vieron beneficiadas por la alta inversión estatal. En el 2009 la crisis financiera

internacional afectó a la economía del país, provocando la reducción de las

exportaciones, la inversión y el consumo privado (BCE, 2014).

El gobierno canalizó los excedentes del petróleo hacia la inversión en educación y

salud. Así, el país experimentó un crecimiento sustentado en la inversión pública; sin

embargo, esta situación fue distinta a las de los siglos pasados. Se utilizaron los fondos

provenientes de una abundancia de divisas acumulada en el ex Feirep11, los ahorros

del Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social (IESS) y otros depósitos del sector

público en el Banco Central, las cuales eran parte de la reserva monetaria internacional

(BCE, 2014). Sin embargo, la inversión no fue lo suficientemente grande como para

sostener un crecimiento de la economía en el largo plazo. Durante el periodo analizado,

la FBKF tuvo una variación promedio anual del 7% (BCE, 2014).

En 2013, el sector de los servicios fue el que más inversión realizó, siendo ésta de

un 70,9%, seguida de la extracción de petróleo y explotación de minas con el 13,2% y

las manufacturas con el 10,4% (BCE, 2014).

11 Fondo de Estabilización, Inversión Social y Productiva y Reducción del Endeudamiento Público.

44

Antes del inicio del gobierno del expresidente Rafael Correa, el sector público

participaba con el 27% de la FBKF y el sector privado con el 73%. Pero a partir del

inicio del gobierno de Correa, la situación cambió, pues el sector público tomó una

mayor participación (Hidalgo Pallares, 2016 citado por Márquez, Carriel y Salazar,

2017: 37).

2.4. Asociación del comportamiento del PIB con el de la FBKF antes y durante

de la dolarización, durante el periodo 1970-2015

Debido a la importante relación existente entre el PIB y la FBKF, dado que las

teorías económicas de crecimiento así lo afirman, a continuación, se analiza su

comportamiento durante el periodo 1970-2015 mediante un análisis estadístico.

2.4.1. Cifras estadísticas.

2.4.1.1. Participación de la FBKF sobre el PIB.

Durante el periodo 1970-2015, las cifras estadísticas reflejan una disminución de

la participación de la FBKF sobre el PIB12. Es así que, durante el primer auge petrolero

(1972-1982), la FBKF presentó una participación promedio sobre el producto total de

30,1%. La misma, se explica por la gran cantidad de recursos provenientes de las

12 Las cifras están dadas en dólares del año 2007.

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

19

70

19

72

19

74

19

76

19

78

19

80

19

82

19

84

19

86

19

88

19

90

19

92

19

94

19

96

19

98

20

00

20

02

20

04

20

06

20

08

20

10

20

12

20

14

PARTICIPACIÓN DE LA FBKF SOBRE EL PIB

Figura 6. Participación de la FBKF sobre el PIB, 1970-2015. Fuente: Banco Central

del Ecuador [BCE], Noventa años del Banco Central del Ecuador (Series Estadísticas

Históricas), capítulo 4.

Elaboración: Armijos Ana, Sagbay Diana.

45

exportaciones petroleras que le permitieron al país destinar recursos hacia la inversión.

Sin embargo, durante el estancamiento económico (1983-1999), la participación

promedio cae bruscamente a un 19,4%, provocada por una economía nacional

debilitada.

A partir de este último periodo, la participación promedio se ha ido recuperando.

Durante la dolarización, en el periodo 2000-2015, alcanzó una cifra del 22%. Es

importante destacar que durante los primeros años de dolarización, la participación

promedio fue de 19,1% para después pasar a un 24,2% en el gobierno de Rafael Correa.

A pesar de la recuperación alcanzada en el periodo de dolarización, la participación

promedio de la FBKF sobre el PIB, no ha vuelto a mostrar cifras similares al del primer

auge petrolero. .

2.4.1.2. Tasas de variación y tendencia del PIB y la FBKF.

Tendencia.

La FBKF, en miles de dólares de 2007, muestra una tendencia creciente durante el

periodo 1970-2015. Lo contrario sucede con el PIB. Por tanto se evidencia que, a pesar

de que la FBKF ha contribuido al crecimiento de la producción total, ésta no ha sido

suficiente para que el PIB se mantenga en ascenso en el largo plazo.

-30,0

-20,0

-10,0

0,0

10,0

20,0

30,0

19

70

19

72

19

74

19

76

19

78

19

80

19

82

19

84

19

86

19

88

19

90

19

92

19

94

19

96

19

98

20

00

20

02

20

04

20

06

20

08

20

10

20

12

20

14

TASAS DE VARIACIÓN

PIB FBKF

Figura 7. Tasas de variación de la FBKF sobre el PIB, 1970-2015. Fuente: Banco

Central del Ecuador [BCE], Noventa años del Banco Central del Ecuador (Series

Estadísticas Históricas), capítulo 4.


46

En cuanto al comportamiento de las dos variables macroeconómicas, se evidencia

que en los periodos anteriores a la dolarización13, estos son opuestos durante varios años.

Sin embargo, a partir de la dolarización, tanto el PIB como la FBKF comienzan a mostrar

patrones similares de comportamiento.

Es importante mencionar que, a pesar de que la FBKF mostró una tendencia creciente

durante el periodo 1970-2015, su participación presentó un comportamiento opuesto

durante los mismos años. Este hecho evidencia que, aunque la FBKF ha crecido, sus

resultados han sido incapaces de permitir que su participación sobre el PIB evidencie un

incremento significativo, y que, de hecho, permita un crecimiento en el largo plazo para

la economía ecuatoriana.

2.4.1.2.1. Acontecimientos que provocaron fuertes incrementos y disminuciones en

el PIB.

Los incrementos y disminuciones en las variables macroeconómicas analizadas se

presentan gráficamente en forma de picos y valles14. Sus explicaciones, se presentan a

continuación.

Incrementos

• 1973: El primer auge petrolero, que dio paso a un incremento significativo del

precio y de las exportaciones de crudo, permitió que el PIB presente una tasa de

variación del 14% con respecto al año anterior.

• 2004: Fue el año de mayor crecimiento de la economía ecuatoriana durante el

periodo 2000-2009. De acuerdo con el BCE, el PIB alcanzó una tasa de variación

de 8,2% en el 2004, con respecto al año anterior. Este crecimiento se debió

principalmente a la entrada en operación del Oleoducto de Crudos Pesados

Ecuador, OCP. Sin embargo, cabe señalar que, debido a la falta de proyectos de

gran escala, el ritmo de crecimiento en los años siguientes, disminuyó (BCE,

2010: 10).

• 2011: En este año, Ecuador alcanzó una tasa de variación del PIB del 7,9%, con

respecto al año anterior, debido al crecimiento de los sectores agrícola, comercial

13 Periodos analizados correspondientes, primer auge petrolero y de estabilidad cambiara y

estancamiento económico. El auge bananero no se encuentra dentro de nuestro periodo de estudio.

14 Todas las tasas de variación que se presentan a continuación están dadas en precios de 2007 y han

sido tomadas del Capítulo 4 de las Series Estadísticas Históricas del BCE.

47

y manufacturero (Ray y Kozameh, 2012: 2). También, según cifras del BCE, el

crecimiento obedeció a un incremento del precio del petróleo, que osciló entre

los $81,99 y $117,87, alcanzando un precio promedio anual de $96,96 (BCE,

2012).

Disminuciones

• 1977: En este año, la tasa de variación del PIB se redujo en 5,8 puntos

porcentuales, con respecto al año anterior. Así, dicha tasa llegó a 1,6%. La razón

de ello se encontró en el agresivo endeudamiento externo privado y la fuga de

capitales suscitados en este año (Oleas, 2017: 218).

• 1983: En la década de los ochenta, Ecuador sufrió dos acontecimientos que

tuvieron fuertes impactos en la economía ecuatoriana. El primero, hace

referencia al endeudamiento externo, que se multiplicó treinta veces en el periodo

1971-1983. Por otra parte, entre los años 1982-1983, el fenómeno de El Niño

provocó inundaciones en el litoral ecuatoriano. Como consecuencia, la

producción agrícola tanto para la exportación como para el consumo interno, se

destruyeron. La oferta exportable de banano, café y cacao se vieron limitadas y

el ingreso de divisas se redujo. Se estima que el costo de este fenómeno natural

fue de aproximadamente 3 000 millones de dólares (Naranjo, 2004: 231).

• 1987: La exportación petrolera y la producción del país se vieron paralizadas

durante varios meses a causa del terremoto (Cornejo, Naranjo, Pareja y Montúfar,

1999, 403) y el descenso de los precios internaciones de petróleo (Oleas, 2017:

226). En consecuencia, en 1987, según el BCE, el PIB obtuvo una tasa de

variación del -0,3% con respecto al año anterior (Cornejo et al., 1999: 403)

• 1999: La gran crisis desatada al final de la década de los noventa, provocó un

decrecimiento económico en el país. La tasa de variación del PIB fue de -4,7%,

con respecto al año anterior. Como medida de salvación, el presidente Jamil

Mahuad implementó la dolarización a partir de enero del año 2000 (BCE, 2010:

9). Entre otros problemas, la crisis financiera internacional provocó la reducción

de fuentes externas de financiamiento, incrementos de la inflación por encima

del 60%, restricciones de crédito de consumo de hogares, incremento del

desempleo, incremento del endeudamiento externo público del 100% del PIB

para este año, entre otros (BCE, 2000: 5).

48

• 2009: Debido a la crisis mundial financiera desatada en Estados Unidos, el PIB

logró un crecimiento de tan sólo el 0,36% en el 2009. Este incremento se dio

debido al Consumo del Gobierno (4,03%), sin embargo, las exportaciones

disminuyeron en 5,9% mientras que las importaciones lo hicieron en un 11,57%

(BCE, 2010: 12).

• 2015: Según la Cámara de Comercio de Guayaquil, la disminución del precio del

petróleo ocurrido a finales del año 2014 ha sido la principal razón para que el

PIB prácticamente no haya crecido. En este año, la producción ecuatoriana se

incrementó en un ligero 0,2% (Cámara de Comercio de Guayaquil, 2017: 2).

También es importante mencionar otros acontecimientos significativos que han

impacto a la economía ecuatoriana. Entre ellos se encuentran los siguientes:

• 1993: El derrumbe de la Josefina dañó gravemente el complejo hidroeléctrico

más importante del país. A este hecho se sumó un estiaje que agravó en ese

entonces la situación energética del país (Cornejo et al., 1999:403).

• 1981 y 1995: Ecuador hizo frente a dos conflictos bélicos derivados de la tensión

diplomática y militar que mantuvo con Perú. Las consecuencias fueron no

solamente la destrucción, sino también un precio alto para mantener y renovar el

equipamiento bélico (Cornejo et al., 1999: 404). Además, en 1995 las sequías

afectaron tanto a las exportaciones agrícolas, así como a la producción de

alimentos destinada para el mercado doméstico (Solimano, 2003:43).

2.4.1.2.2 Acontecimientos que provocaron fuertes incrementos y disminuciones

en la FBKF.

Incrementos

• 1971: En 1970, el país alcanzó una tasa de variación anual de -0,2%, pero en

1971, ésta aumentó significativamente a un 25,1%. La razón de ello se debió a

la masiva importación de capital necesaria para poner en marcha la explotación

petrolera del año siguiente. Ésta, involucró proyectos tales como: la

“construccion del oleoducto transecuatoriano, terminales de bombeo en el

nororiente, terminal de embarque en Esmeraldas, etc.” (Oleas y Burneo: 1996:

8).

• 1975: La FBKF en este año experimentó un crecimiento del 17,6% con

respecto al año anterior, pasando de un 5,1% (1974) a un 22,7% (1975). La

49

razón de ello se dio gracias a los recursos provenientes del endeudamiento

externo. Durante este periodo, existieron fuertes presiones inflacionarias

combinadas con el boom petrolero que dieron paso a un aumento de las

importaciones (Burneo y Oleas, 1996: 10).

• 2001: La tasa de variación de la FBKF aumentó de 12,4% en el 2000 a un

20,3% en el 2001. Este crecimiento fue alcanzado gracias a las

administraciones públicas y el resto de agentes económicos que contribuyeron

con incrementos de 16% y 45,9%, respectivamente. Este nivel también fue

estimulado por “el mantenimiento de las carreteras y pavimentacion de nuevas

vías, construcción del oleoducto de crudos pesados y, a nivel privado, por la

construccion de vivienda”. Ello es corroborado con las cifras de importaciones

de materiales de construcción que se duplicaron, con respecto al año anterior

(BCE, s.f.: 2).

Disminuciones

• 1972: La inversión cae bruscamente entre 1971 y el tercer trimestre de 1972,

pasando de una tasa de variación anual de 25,1% a un reducido -4,5%, debido

a la inercia económica que se encontraba a la expectativa de una nueva época

petrolera (Burneo y Oleas, 1996: 8).

• 1983: Desde inicios de la década de los ochenta, la FBKF comenzó a presentar

tasas de variación negativas. Sin embargo, en 1983, alcanzó una de sus tasas

más bajas, siendo ésta de -18%. La razón de ello se encuentra en dos fenómenos

incontrolables: “la crisis de la deuda externa y las inundaciones que afectaron

al sector agrícola de la Costa y a la infraestructura de todo el país”. Además, la

incidencia del aparato público dentro de la economía retrocedió debido a la

falta de ingresos que tuvieron que ser compensados con déficit fiscales, los

mismos que resultaron ser insostenibles (Burneo y Oleas, 1996: 6).

• 1987: La tasa de variación de la FBKF pasó de 3,3% en 1986 a -1,3% en 1987.

La razón de ello se encontró en la caída del precio del petróleo suscitada en

1986 (Burneo y Oleas, 1996: 7), situación que fue agravada con el terremoto

del año siguiente. Este último fenómeno destruyó el oleoducto petrolero y

suspendió la exportación de crudo durante seis meses, provocando así una

reducción de recursos para invertir (Carrasco, et al., 2011: 138).

50

• 1999: La crítica situación económica del país, marcada por la crisis del sistema

bancario y la disminución de la producción de petróleo de la empresa estatal

causada por niveles bajos de inversión del Estado, provocaron que la FBKF en

este año alcance una tasa de variación de -25,2% (BCE, 2008: 54).

• 2009: La crisis inmobiliaria originada en Estados Unidos provocó que la FBKF

en este año, contribuyera de manera negativa al crecimiento del PIB. La razón

de ello se debió a que se redujo la inversión destinada a maquinaria y equipo,

productos minerales básicos, metálicos y no metálicos (BCE, s.f., 15).

• 2015: En este año, la inversión privada se incrementó debido a:

“Adquisición de activos fijos por parte de los sectores de procesamiento

de alimentos, explotación de minas y canteras, elaboración de cervezas,

fabricación y producción de cemento y hormigones en general,

telecomunicaciones, entre otras, sustentado también por un incremento

de la inversion extranjera directa”. (BCE, 2016)

Sin embargo, ésta no fue suficiente para mostrar cifras de crecimiento. De hecho,

la tasa de variación de la FBKF en este año fue de -5,9%, con respecto al año anterior,

causada principalmente por diversos factores que afectaron al año 2014, entre los que

se encuentran “la apreciacion del dolar, la devaluacion de las monedas de países

vecinos, caída del precio del crudo y reduccion de ingresos por exportaciones” (BCE,

2016).

2.4.2. Asociación del comportamiento del PIB y la FBKF antes y durante

la dolarización, periodo 1970-2015 mediante herramientas estadísticas15.

Para la asociación del comportamiento del PIB y la FBKF, hemos decidido

construir una regresión lineal simple. Para la construcción de la misma, se decidió que

el PIB sea la variable dependiente y la FBKF, la independiente.

Es importante también señalar que, para presentar un análisis más completo entre

estas variables, se decidió llevar a cabo tres pruebas estadísticas: CUSUM, CUSUMQ

y Chow.

15 Para la construcción de la base de datos se utilizará Microsoft Excel, mientras que para el análisis

econométrico se utilizará el paquete de software estadístico Eviews 10 con número de serie

U1001481-D34ADA23-F4D1838D.

51

El test de CUSUM y el test de CUSUMQ son pruebas de residuales recursivos que

permiten identificar la inestabilidad en los coeficientes de los estimadores de una

regresión, sin especificar la fecha en la que sucede. Al hablar de estimaciones

recursivas, se hace referencia a aquellas que estiman la ecuación varias veces,

utilizando siempre la mayor cantidad de datos muestrales (CEPAL, s.f.: 82).

Este tipo de pruebas, examinan “el comportamiento de los residuos que generan

estimaciones recursivas del modelo” (CEPAL, s.f.: 82). Además, permiten observar

gráficamente un cambio del estimador en el tiempo (CEPAL, s.f.: 82).

El test de CUSUM grafica “la suma acumulada de los residuales recursivos

(CUSUM) respecto al tiempo y permite verificar desviaciones sistemáticas de éstos

desde su línea de cero que es el valor esperado”, el mismo que se encuentra entre dos

bandas que representan un límite superior e inferior (CEPAL, s.f.: 85).

Por su parte, el test de CUSUMQ es una medida alternativa a CUSUM. Éste, utiliza

“los cuadrados de los residuos recursivos” y “permite comprobar desviaciones no

aleatorias desde su línea de valor medio” (CEPAL, s.f.: 89).

Esta prueba, está asociada con cambios en la varianza de los errores, es por ello

que se recomienda realizar previamente pruebas de heteroscedasticidad (CEPAL, s.f.:

91).

Generalmente, existen tres razones por las cuales pueden suscitarse problemas de

inestabilidad, y que consecuentemente causan problemas de estimación en el modelo.

Éstas son:

1. “Choques externos o medidas de política economica que han afectado la

evolucion de las variables”.

2. “El problema de heteroscedasticidad y forma funcional relacionados con el

cambio estructural”.

3. Poca cantidad de información estadística incluida en el modelo. En este caso,

es posible incluir nuevas variables explicativas o rezagar las ya existentes

(CEPAL, s.f.: 92).

Por su parte, el test de Chow también es un test de estabilidad estructural o

paramétrica en los modelos de regresión. Según Gujarati y Porter (2010: 254), es posible

52

que exista un cambio estructural cuando se construye un modelo de regresión con series

de tiempo.

Al hablar de cambio estructural los autores se refieren a “que los valores de los

parámetros del modelo no permanecen constantes a lo largo de todo el periodo” (Gujarati

y Porter, 2010: 254). Dicho cambio puede deberse a fuerzas externas, tales como un

incremento del precio del petróleo, cambios en las políticas económicas de un país, por

decisiones gubernamentales tales como cambios impositivos, entre otros. Para poder

llevar a cabo esta prueba, es necesario conocer la fecha en la cual se haya dado el cambio

estructural (Gujarati y Porter, 2010: 254).

Resultados

o Regresión lineal simple

Ecuación 2:

𝑃𝐼𝐵 = 5689611 + 3,720848𝐹𝐵𝐾𝐹16

Los resultados de la prueba F, cuya probabilidad de 0,00 indica que el modelo es

estadísticamente significativo en su conjunto. Además, la FBKF también es

16 Los datos utilizados están en miles de dólares del año 2007

Figura 8. Resultados de la regresión lineal simple, con el PIB como variable

dependiente y la FBKF como independiente, 1970-2015, proporcionados por el

Eviews 10.


53

estadísticamente significativa, pues su valor p de 0,00 así lo indica. Por otro lado, el

coeficiente de determinación y el de determinación ajustado, muestran que la variable

dependiente explica en un 82,99% y 82,60%, respectivamente, a la variable

independiente. Por último, según el coeficiente de correlación, existe una asociación

lineal de 91,10% aproximadamente entre ambas variables.

Antes de llevar a cabo el test de CUSUM, se llevó a cabo la prueba de White para

verificar que no existan problemas de heteroscedasticidad en el modelo. Sus hipótesis

son las siguientes:

𝐻𝑜: El modelo es homoscedástico

𝐻1: No se verifica la 𝐻𝑜

Según el test de White, la probabilidad de 0,0538 es mayor a 0,05, por tanto, no existe

evidencia estadística para rechazar la hipótesis nula, es decir, el modelo es

homoscedástico.

o Test de CUSUM, periodo 1970-2015

𝐻𝑜: Los parámetros son estables en el periodo de análisis

𝐻1: Los parámetros no son estables en el periodo de análisis

Figura 9. Resultados de la prueba de White de heteroscedasticidad de la regresión lineal

simple entre el PIB y la FBKF, 1970-2015, proporcionados por el Eviews 10.


54

De acuerdo con los resultados, se observa que el estadístico se sale de las bandas

de confianza, por lo tanto, se puede afirmar que los parámetros no son estables en el

periodo de análisis, a un nivel de confianza del 95%.

o Test de CUSUMQ, periodo 1970-2015

𝐻𝑜: Los parámetros son estables en el periodo de análisis

𝐻1: Los parámetros no son estables en el periodo de análisis

-20

-10

0

10

20

30

40

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

CUSUM 5% Significance

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

CUSUM of Squares 5% Significance

Figura 10. Resultados del test CUSUM, 1970-2015, proporcionados por

el Eviews 10.


Figura 11. Resultados del test CUSUMQ, 1970-2015, proporcionados

por el Eviews 10.


55

De acuerdo con los resultados, se observa que el estadístico se sale de las bandas

de confianza, por lo tanto, se puede afirmar que los parámetros no son estables en el

período de análisis a un nivel de 5% de significancia.

Con el afán de identificar el periodo de tiempo que está provocando inestabilidad

en los parámetros del modelo, hemos decidido realizar un test de CUSUM para las tres

etapas económicas especificadas anteriormente que se corresponden con el periodo de

análisis 1970-2015. Los resultados se presentan a continuación:

56

o Test de CUSUM por periodos

De acuerdo con las gráficas, se observa que el estadístico no se sale de las bandas

de confianza en los periodos 1972-1982 y 2000-2015, por lo tanto, se puede afirmar

que los parámetros son estables en dichos periodos de análisis, a un nivel de confianza

del 95%. Sin embargo, no sucede lo mismo para el periodo de 1983-1999, es decir, los

parámetros no son estables durante estos años, pues es el estadístico se sale de las

bandas de confianza.

-10.0

-7.5

-5.0

-2.5

0.0

2.5

5.0

7.5

10.0

72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82


-15

-10

-5

0

5

10

15

20

25

85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99


-12

-8

-4

0

4

8

12

02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15


Periodo 1972-1982 Periodo 1983-1999

Periodo 2000-2015

Figura 12. Resultados del test CUSUM, periodos 1972-1982, 1983-1999 y 2000-2015, proporcionados por

el Eviews 10.


57

o Test de CUSUMQ por periodos

De acuerdo con las gráficas, se observa que el estadístico no se sale de las bandas

de confianza en los periodos 1972-1982 y 2000-2015, por lo tanto, se puede afirmar

que los parámetros son estables en dichos periodos de análisis a un nivel de 5% de

significancia. Sin embargo, no sucede lo mismo para el periodo de 1983-1999, es decir,

los parámetros no son estables durante estos años, pues es el estadístico se sale de las

bandas de confianza.

Anteriormente se especificó que una de las razones por las cuales los parámetros

podrían no ser estables durante un periodo de tiempo, es la existencia de “choques

externos o medidas de política economica” (CEPAL, s.f.: 92) que pudieran afectar a

las variables, en este caso al PIB y a la FBKF. Si atendemos a los resultados, según el

-0.4

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82


-0.4

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99


-0.4

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15


Periodo 1972-1982 Periodo 1983-1999

Periodo 2000-2015

Figura 13. Resultados del test CUSUMQ, periodos 1972-1982, 1983-1999 y 2000-2015, proporcionados

por el Eviews 10.


58

test de CUSUM y CUSUMQ, los parámetros no son estables durante el periodo 1983-

1999, es decir, durante el estancamiento económico. En esta etapa económica

existieron choques externos y drásticas medidas de política económica que

ocasionaron trastornos en la economía nacional. Entre los hechos más significativos

se encuentran:

• La reducción de la demanda mundial de productos agrícolas, lo cual afectó a

las exportaciones del país.

• La crisis económica que sufrió América Latina durante la década de los años

80 a causa de la deuda externa.

• La adopción de políticas de ajuste y liberalización en Ecuador, que provocaron

deterioros en la inversión, consumo y gasto público.

• Las inundaciones de 1983 que afectaron al sector agrícola y la infraestructura

del país; la caída del precio del crudo en 1986 y el terremoto de 1987 que

afectaron a las exportaciones petroleras.

• La crisis bancaria de 1999 que dio paso a la dolarización del país en el año

2000.

o Test de Chow, periodo 1970-2015

También, se decidió llevar a cabo un test de Chow, eligiendo como fecha de corte

estructural al año 2000, pues es ahí en donde empezó la dolarización en Ecuador. A

continuación, se presentan los resultados obtenidos.

o Test de Chow, con fecha a 2000

𝐻𝑜: No hay quiebre estructural

𝐻1: Hay quiebre estructural

59

Se concluye que existe quiebre estructural al 5% de significancia. Los parámetros

no son estables en el tiempo.

De esta manera, los resultados demuestran que existió un cambio estructural en el

año 2000, cuando se adoptó la dolarización en el país. Así, las decisiones

gubernamentales y los cambios de política económica fueron las razones principales

que propiciaron este quiebre.

2.5 Estimación del aporte de los sectores industriales manufactureros a la

FBKF, durante el periodo 1970-2015

El aporte de los sectores industriales manufactureros a la FBKF será analizado en

dos etapas. La primera, presentará cifras estadísticas y la segunda, mostrará una

regresión lineal múltiple. Los datos utilizados se encuentran en miles de dólares del

año 2007.

Figura 14. Resultados del test de Chow, con fecha al año 2000, proporcionados por el Eviews

10.


60

2.5.1. Cifras estadísticas.

2.5.1.1. Participación de la FBKF manufacturera sobre la FBKF total.

La participación de la FBKF manufacturera sobre la FBKF total alcanzó un

máximo de 36% en 1970 y un mínimo de 9,84% en el año 2009, correspondiéndose

con el primer auge petrolero y la crisis económica mundial, respectivamente.

La FBKF manufacturera, en miles de dólares de 2007, muestra una tendencia

decreciente durante el periodo 1970-2015. Lo contrario sucedió con la FBKF total

durante este periodo de tiempo. Por tanto, se evidencia que el crecimiento económico

de largo plazo no está sustentado mayoritariamente en las manufacturas.

Durante el periodo 1970-2015, las cifras estadísticas reflejan una disminución de

la participación de la FBKF manufacturera sobre la FBKF. Es así que, durante el

primer auge petrolero (1972-1982), la FBKF manufacturera presentó una participación

promedio sobre la FBKF total de 17,51%. La misma, se explica por la concentración

del país en el petróleo, prestando menor atención al resto de sectores económicos.

Durante el estancamiento económico (1983-1999), la participación promedio cayó a

un 15,38%.

Sin embargo, durante el periodo 2000-2015 de dolarización, la participación

promedio no logró mejorar. Ésta fue de 12,44%. Es importante señalar que antes del

gobierno de Rafael Correa, la participación fue de 13,60%, pero en su mandato cayó a

0,00%

5,00%

10,00%

15,00%

20,00%

25,00%

30,00%

35,00%

40,00%

19

70

19

72

19

74

19

76

19

78

19

80

19

82

19

84

19

86

19

88

19

90

19

92

19

94

19

96

19

98

20

00

20

02

20

04

20

06

20

08

20

10

20

12

20

14

PARTICIPACIÓN DE LA FBKF MANUFACTURERA SOBRE LA FBKF TOTAL



Ecuador (Series Estadísticas Históricas), capítulo 4


61

11,53%, a pesar del plan propuesto del cambio de la matriz productiva, el mismo que

tuvo el afán de dar valor agregado a los commodities, lo cual, sin duda alguna, requería

de una mayor intervención manufacturera.

Tal como lo demuestra la figura 16, es importante señalar que la FBKF

manufacturera ha mostrado participaciones reducidas sobre la FBKF durante el

periodo 1970-2015. Ello evidencia que no es este sector, sino otros, los que

contribuyeron en mayor medida al crecimiento de la FBKF total.

2.5.1.2. Participación de la FBKF de las industrias manufactureras sobre la

FBKF manufacturera total.

Antes de presentar los resultados, es importante mencionar que, según la base de

datos del BCE y de acuerdo con el CIIU 4, las industrias manufactureras son:

1. Elaboración de productos alimenticios (EPA)17

2. Elaboración de bebidas y productos de tabaco (EPT)

3. Fabricación de productos textiles, prendas de vestir; fabricación de cuero y

artículos de cuero (EPV)

4. Producción de madera y fabricación de productos de madera (EPM)

17 Las letras que aparecen entre paréntesis han sido asignadas por las autoras para un mejor manejo de

la información.

0

5.000.000

10.000.000

15.000.000

20.000.000

25.000.000

19

70

19

72

19

74

19

76

19

78

19

80

19

82

19

84

19

86

19

88

19

90

19

92

19

94

19

96

19

98

20

00

20

02

20

04

20

06

20

08

20

10

20

12

20

14

PARTICIPACIÓN DE LA FBKF MANUFACTURERA SOBRE LA FBKF TOTAL

FBKF total FBKF Manufacturera



Ecuador (Series Estadísticas Históricas), capítulo 4


62

5. Fabricación de papel y productos de papel (FPP)

6. Fabricación de productos de la refinación de petróleo (FRP)

7. Fabricación de sustancias, productos químicos; del caucho y plástico (FSQ)

8. Fabricación de productos metálicos y no metálicos (FPM)

9. Fabricación de maquinaria y equipo; equipo de transporte e industrias

manufactureras N.C.P. (FPM)

La participación promedio de las industrias manufactureras ha sido calculada tanto para

el periodo 1970-2015, así como también para cada una de las etapas económicas que se

expusieron anteriormente. Los resultados se presentan a continuación:

Tabla 3

Participación promedio de la FBKF de las industrias manufactureras, por periodo

Participació

n promedio EPA EPT EPV EPM FPP FRP FSQ FPM FME

1970-2015 24% 6% 7% 2% 6% 14% 11% 21% 9%

1972-1982 23% 5% 11% 3% 6% 13% 10% 17% 11%

1983-1999 24% 6% 7% 2% 6% 12% 13% 22% 9%

2000-2015 25% 6% 5% 1% 6% 12% 11% 26% 9%

Nota. Fuente: Banco Central del Ecuador [BCE], Noventa años del Banco Central del Ecuador (Series

Estadísticas Históricas), capítulo 4


63

Las estadísticas revelan que, durante el periodo 1970-2015, la FBKF

correspondiente a la elaboración de productos alimenticios es la que ha aportado en

mayor medida al crecimiento de la FBKF manufacturera. Su participación promedio

fue superior al resto de las industrias durante 1970-2015 así como durante todas las

etapas económicas estudiadas, excepto en el periodo de dolarización, que fue superada

por un 1% por parte de la fabricación de productos metálicos y no metálicos.

Además, esta última industria también ha destacado con su participación durante

el periodo analizado. De hecho, según las cifras estadísticas presentadas, es la que

ocupa el segundo lugar en cuanto a participación promedio sobre la FBKF

manufacturera. Así, la fabricación de productos metálicos y no metálicos en 1970-

2015, únicamente es inferior a la elaboración de productos alimenticios por tres puntos

porcentuales. También cabe destacar que su participación promedio, durante las etapas

económicas analizadas, es cercana a la de alimentos.

Es importante también mencionar a la fabricación de productos de la refinación de

petróleo, debido a la importancia del crudo dentro de la economía ecuatoriana. Con

respecto a esta industria se puede señalar que su participación promedio se ha

mantenido relativamente constante durante las etapas económicas analizadas. Sus

participaciones promedio hacen que esta industria ocupe el tercer lugar entre aquellas

que han permitido el crecimiento de la FBKF manufacturero.

0%

20%

40%

60%

80%

100%

19

70

19

72

19

74

19

76

19

78

19

80

19

82

19

84

19

86

19

88

19

90

19

92

19

94

19

96

19

98

20

00

20

02

20

04

20

06

20

08

20

10

20

12

20

14

PARTICIPACIÓN FBKF INDUSTRIAS MANUFACTURERAS SOBRE LA FBKF

MANUFACTURERA TOTAL

EPA EPT EPV EPM FPP FRP FSQ FPM FME

Figura 17. Participación de la FBKF de las industrias manufactureras sobre la FBKF

manufacturera total, 1970-2015. Fuente: Banco Central del Ecuador [BCE], Noventa

años del Banco Central del Ecuador (Series Estadísticas Históricas), capítulo 4


64

Por su parte, la producción de madera y fabricación de productos de madera ha

sido la industria que menor participación de FBKF ha tenido sobre la FBKF

manufacturera. Ésta, presentó una participación promedio de 2% en el periodo 1970-

2015, 3% en el periodo 1972-1982, 2% en 1983-1999 y de 1% durante la dolarización.

Con respecto al resto de las industrias manufactureras, se puede mencionar que su

participación promedio, durante el periodo 1970-2015 así como también en las etapas

económicas señaladas, ha sido inferior al 10%. Por ello, se concluye que su aporte al

crecimiento de la FBKF manufacturera no es significativa.

2.5.2 Análisis del efecto de las industrias manufactureras sobre la FBKF

total, periodo 1970-2015

Para analizar el efecto de las industrias manufactureras sobre la FBKF total, se ha

decidido construir una regresión lineal tomando en cuenta las participaciones

promedio durante el periodo 1970-2015, presentadas en la tabla 3. En base a ello, se

decidió tomar como variable independiente a la FBKF total y como independientes a

la elaboración de productos alimenticios, fabricación de productos de la refinación de

petróleo y de productos metálicos y no metálicos. Además, se incluyó una variable

denominada ‘Otros’, en donde se agregaron a todas las industrias manufactureras cuya

participación promedio fue bajo, con respecto a las mencionadas anteriormente. Así,

las variables incluidas en la regresión serán las siguientes:

Ecuación 3:

𝐹𝐵𝐾𝐹 = 𝑓(𝐸𝑃𝐴, 𝐹𝑅𝑃, 𝐹𝑃𝑀, 𝑂𝑇𝑅𝑂𝑆)

2.5.2.1 Relación entre las variables.

Se espera tener una relación directa entre todas las variables independientes y la

dependiente puesto que se pretende evidenciar que la FBKF de las industrias

manufactureras está aportando al crecimiento de la FBKF total.

2.5.2.2 Especificación del modelo matemático.

Ecuación 4:

𝑢 = 𝑏1 + 𝑏2𝐸𝑃𝐴 + 𝑏3𝐹𝑅𝑃 + 𝑏4𝐹𝑃𝑀 + 𝑏5𝑂𝑇𝑅𝑂𝑆, en donde:

65

Los bi representan los coeficientes de aporte al crecimiento de la FBKF total

durante el periodo 1970-2015. Así,

• b1representa al coeficiente del punto de corte

• b2 es el coeficiente de la FBKF de la elaboración de productos alimenticios

• b3 es el coeficiente de la FBKF de la fabricación de productos de la refinación

de petróleo

• b4 es el coeficiente de la FBKF de la fabricación de productos metálicos y no

metálicos

• b5 es el coeficiente de la FBKF del resto de las industrias manufactureras cuya

participación ha sido inferior al 10% durante el periodo de análisis.

Todo esto en un contexto de un modelo determinístico, en donde no hay presencia

de error.

2.5.2.3 Especificación del modelo estadístico de la teoría.

Ecuación 5:

�� = 𝑏1 + 𝑏2𝐸𝑃𝐴 + 𝑏3𝐹𝑅𝑃 + 𝑏4𝐹𝑃𝑀 + 𝑏5𝑂𝑇𝑅𝑂𝑆 + 𝑒, en donde:

• b1 representa la estimación del coeficiente del punto de corte, que muestra la

FBKF cuando el aporte de las industrias manufactureras es nulo.

• b2 es el coeficiente estimado del aporte de la FBKF de la elaboración de

productos alimenticios al crecimiento de la FBKF total.

• b3 es el coeficiente estimado del aporte de la FBKF de la fabricación de

productos de la refinación de petróleo al crecimiento de la FBKF total.

• b4 es el coeficiente estimado del aporte de la FBKF de la elaboración de

productos metálicos y no metálicos al crecimiento de la FBKF total.

• b5 es el coeficiente estimado de la FBKF del resto de las industrias

manufactureras al crecimiento de la FBKF total.

2.5.2.4 Planteamiento de hipótesis.

PRUEBA GLOBAL: Para probar la significancia del modelo, se llevó a cabo la

prueba global, con una significancia del 5%. Las hipótesis utilizadas fueron las

siguientes:

66

• Hipótesis nula (Ho): El modelo en su conjunto no es significativo ya que todos

los coeficientes son iguales a 0.

• Hipótesis alternativa (H1): Al menos uno de los coeficientes de las variables

es distinto de cero.

Estadísticamente, están representados de la siguiente manera:

H0: b2, b3, b4, b5 = 0

H1: Al menos una de las variables es diferente de cero.

∝= 0.05

Regla de decisión: Rechazar la hipótesis nula si la significancia del modelo es menor

a ∝.

PRUEBAS INDIVIDUALES: Para probar la significancia de cada una de las

variables consideradas en el modelo, se llevaron a cabo pruebas individuales, con una

significancia (∝) del 5%. Las hipótesis planteadas fueron las siguientes:

• Hipótesis nula (Ho): El aporte al crecimiento de la FBKF de la industria de

elaboración de productos alimenticios es cero, y por tanto, no es significativa

dentro del modelo. La misma hipótesis fue planteada para el resto de las

variables independientes.

• Hipótesis alternativa (H1): El aporte al crecimiento de la FBKF de la industria

de elaboración de productos alimenticios es diferente de cero, por tanto, es

significativa dentro del modelo. La misma hipótesis fue planteada para el resto

de las variables independientes.

Estadísticamente, están representadas de la siguiente manera:

H0: βi = 0

H1: βi ≠ 0

Regla de decisión: Rechazar la hipótesis nula si el valor p de cada variable es menor a

∝.

2.5.2.5 Resultados.

La regresión obtenida fue la siguiente:

67

Como se puede evidenciar en la regresión, según el valor p, tanto la fabricación de

productos de la refinacion de petroleos como la variable ‘Otros’, no son significativas.

Además, esta última variable tiene signo negativo, es decir, no muestra la relación

positiva esperada entre ella y la FBKF. Por tanto, fue necesario analizar la existencia

de problemas estadísticos en el modelo tales como multicolinealidad,

heteroscedasticidad y autocorrelación. Los resultados se presentan a continuación:

Multicolinealidad

Figura 18. Resultados de la regresión lineal entre la FBKF total y FBKF de las

industrias manufactureras, 1970-2015, proporcionados por el Eviews 10.



proporcionados por el Eviews 10.


68

Debido a que ninguno de los Factores de Inflación de la Varianza (VIF), de cada

una de las variables, son mayores a 10, se concluye que no existen problemas de

multicolinealidad en el modelo.

Heteroscedasticidad

Según el test de White, debido a que la probabilidad de 0,0026 es menor a 0,05, se

rechaza la hipótesis nula, es decir, existe evidencia estadística para afirmar que el

modelo sufre de problemas de heteroscedasticidad.

Autocorrelación

Para analizar la autocorrelación, se decidió llevar a cabo el test de Breusch-

Godfrey, cuyas hipótesis son las siguientes:

𝐻𝑜 = 𝑁𝑜 ℎ𝑎𝑦 𝑎𝑢𝑡𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛

𝐻𝑜 = 𝐻𝑎𝑦 𝑎𝑢𝑡𝑜𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛

Según el test de Breusch-Godfrey, debido a que la probabilidad de 0,3083 es mayor

a 0,05, no se rechaza la hipótesis nula, y por tanto, no existe evidencia estadística para

afirmar que el modelo sufre de problemas de autocorrelación.


múltiple entre la FBKF total y la FBKF de las industrias manufactureras, 1970-2015,



Figura 21. Resultados de la prueba de Breusch Godfrey de autocorrelación de la regresión

lineal múltiple entre la FBKF total y la FBKF de las industrias manufactureras, 1970-2015,



69

De acuerdo con los resultados obtenidos, fue necesario corregir la

heteroscedasticidad del modelo. Para ello, se convirtió a logaritmos todas las variables.

Los resultados obtenidos fueron los siguientes:

Ecuación 6:

𝑙𝑜𝑔(𝐹𝐵𝐾𝐹) = 4,034217 + 0,293562 𝑙𝑜𝑔(𝐸𝑃𝐴) + 0,451198 𝑙𝑜𝑔(𝐹𝑃𝑀)

+ 0,135676 𝑙𝑜𝑔(𝐹𝑅𝑃) + 0,074921 𝑙𝑜𝑔(𝑂𝑇𝑅𝑂𝑆)

Los resultados indican que:

• La relación directa entre todas las variables independientes y la dependiente se

cumple, por tanto, se evidencia que la FBKF de las industrias manufactureras

aporta al crecimiento de la FBKF total.

• Según el coeficiente de determinación y de determinación ajustado, la

elaboración de productos alimenticios, la fabricación de productos metálicos y

no metálicos, la fabricacion de productos de la refinacion de petroleo y ‘otros’,

explican en un 77,21% y en un 74,98% respectivamente a la FBKF total.

Figura 22. Resultados de la regresión lineal múltiple, con corrección de

heteroscedasticidad, entre la FBKF total y FBKF de las industrias manufactureras,

1970-2015, proporcionados por el Eviews 10.


70

• Según el coeficiente de correlación, existe una asociación lineal 87,87%

aproximadamente entre las variables dependientes e independientes.

• Según la prueba global F, la probabilidad de 0,00 indica que el modelo es

estadísticamente significativo en su conjunto.

• De acuerdo con los valores p de cada variable independiente, todas son

estadísticamente significativas a excepcion de la variable ‘Otros’. Sin embargo,

ello no constituye un problema, de hecho, es razonable pues las industrias que

se encuentran agregadas en ella tienen una participación reducida en la FBKF

manufacturera y por tanto, no aportan de manera significativa ni a su

crecimiento así como tampoco lo hacen para la FBKF total.

Este modelo, ya no sufre de problemas de heteroscedasticidad, tal como lo indica el

siguiente test de White:

Por tanto, mediante esta última regresión obtenida se pueden evidenciar los

siguientes aspectos:

1. Durante el periodo 1970-2015, la elaboración de productos alimenticios, la

fabricación de productos metálicos y no metálicos y la fabricación de productos

de la refinación de petróleo son las que mayor participación promedio han

tenido sobre la FBKF manufacturera y también las que mayor han aportado al

crecimiento de la FBKF total.

2. El resto de las industrias manufactureras cuya participación promedio fue

menor con respecto a las anteriormente mencionadas sobre la FBKF

manufacturera también son aquellas que no aportan de manera significativa al

crecimiento de la FBKF total. Por tanto, ante esta situación, se evidencia la

necesidad que tiene el país por enfocar y direccionar mejor sus recursos de

inversión, de manera que estos potencialicen un crecimiento a largo plazo


múltiple entre la FBKF total y la FBKF de las industrias manufactureras, 1970-2015,



71

basado en una industria sólida y diversificada. Solamente de esta manera, será

posible alcanzar un verdadero cambio de la matriz productiva, en donde las

empresas tengan varias opciones viables para dar un verdadero valor agregado

a los commodities y así dar paso a un crecimiento sostenible de largo plazo de

la economía ecuatoriana.

2.6. Conclusión

Después de haber analizado estadísticamente y presentado los hechos económicos

más relevantes relacionados con la evolución del PIB, la FBKF nacional y la FBKF de

las industrias manufactureras, se concluye que el comportamiento de las variables

mencionadas es coherente con las cifras estadísticas así como también con los sucesos

económicos que los respaldan, durante el periodo 1970-2015. Asimismo, se concluye

que Ecuador ha atravesado por distintas etapas económicas, en las cuales la industria

manufacturera no ha sido la principal protagonista, a pesar de ser una fuente alternativa

de desarrollo, tal como lo enuncian las teorías económicas de crecimiento.

La razón para realizar esta última afirmación radica en que, el principal

protagonista en Ecuador ha sido básicamente el petróleo desde la década de los setenta,

debido a la gran cantidad de recursos que es capaz de inyectar en la economía, a pesar

de la volatilidad de su precio y los trastornos económicos que se derivan. Ello, deja en

evidencia que, a pesar de la existencia de planes, tales como el Modelo de Sustitución

de Importaciones propuesto por la CEPAL en la década de los setenta o el cambio de

la matriz productiva durante el gobierno de Rafael Correa, éstos no han sido lo

suficientemente sólidos como para dar paso a la creación de una verdadera industria

en el país, similar a las de las naciones desarrolladas.

Finalmente, también es importante mencionar que la tendencia de la FBKF

nacional durante el periodo 1970-2015 fue creciente, sin embargo, la de la FBKF de

las industrias manufactureras fue decreciente, lo cual indica que el crecimiento

económico de largo plazo del país no está necesariamente sustentado en ellas.

72

CAPÍTULO 3

CONSTRUCCIÓN Y DESARROLLO DEL MODELO ECONOMÉTRICO

3.1. Introducción

El capítulo tres construye modelos econométricos para el periodo de análisis 1970-

2015, basándose en la teoría y análisis estadístico de los capítulos anteriores. La

importancia de este capítulo radica en la posibilidad de determinar las variables

relacionadas con las industrias manufactureras que contribuyeron al crecimiento del

producto total del país en tres etapas económicas distintas, en donde cada una de ellas

estuvo marcada por sus propias características y que se encuentran dentro del periodo

de análisis mencionado.

Con el objetivo de construir adecuadamente los modelos econométricos, se decidió

realizar una revisión bibliográfica y estadística exhaustiva, a través de internet y

material impreso, de los siguientes temas: Naturaleza de los datos, método de

estimación, diseño metodológico, definición de variables y las pruebas estadísticas

para la construcción de los modelos. Finalmente, se presenta el análisis econométrico

realizado para el periodo 1970-2015, divido en las etapas económicas analizadas en

los capítulos anteriores.

3.2. Especificación del modelo

3.2.1. Naturaleza de los datos.

Según Gujarati y Porter (2010: 22), “el éxito de todo análisis econométrico

depende a final de cuentas de la disponibilidad de los datos recopilados”. Además,

Gujarati (2006: 5) señala que dicho éxito está supeditado a la calidad y cantidad de los

mismos.

Es por ello que, para la estimación del modelo, se ha decidido trabajar con datos de

series agregadas anuales, comprendidas desde 1970 hasta 2015, cuya naturaleza es

cuantitativa. Estos, están expresados en términos constantes, cuya base es el año 2007.

Los datos fueron recopilados de las siguientes fuentes secundarias oficiales:

• Banco Central del Ecuador (BCE)

• Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC)

• Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL)

73

3.2.2. Periodo y variables

La población de estudio es Ecuador, cuya muestra está compuesta por cuarenta y

seis años en total, correspondiente al periodo 1970-2015. Además, según la revisión

bibliográfica realizada, las variables que forman parte de la construcción del modelo

econométrico son: PIB, IED, el saldo inicial de la deuda externa privada

(𝑆𝑎𝑙𝑑𝑜 𝑖𝑛𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙𝐷𝑒𝑢𝑑𝑎𝑒𝑥𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎), la FBKF de la industria manufacturera, todas expresadas

en miles de dólares del año 2007; también, se incluye al personal ocupado en esta

última industria, expresado en miles de personas.

Las cifras estadísticas de estas variables han sido recopiladas de las fuentes de

información secundarias mencionadas anteriormente.

3.3. Método de estimación

Para la construcción del modelo econométrico, se ha elegido al método de mínimos

cuadrados ordinarios (MCO) con el objetivo de construir una regresión lineal múltiple.

Según Gujarati y Porter (2010: 55), este método se caracteriza por presentar

propiedades estadísticas atractivas que han permitido que sea “uno de los más eficaces

y populares del análisis de regresion”.

3.3.1. Notación de los MCO para la construcción de una regresión lineal

múltiple.

La función de regresión poblacional (FRP), para tres variables, viene expresada de

la siguiente manera18:

Ecuación 7:

𝒀𝒊 = 𝜷𝟏 + 𝜷𝟐𝑿𝟐𝒊 + 𝜷𝟑𝑿𝟑𝒊 + 𝒖𝒊, en donde

𝑌es la variable dependiente y 𝑋2, 𝑋3 son las variables explicativas o regresoras.

Además, 𝑢 es el término de perturbación estocástica, y la letra 𝑖 representa a la

observación i-ésima (Gujarati y Porter, 2010: 188).

También, el término 𝛽1 es el intercepto, el mismo que “da el efecto medio o

promedio sobre 𝑌 de todas las variables excluidas del modelo, aunque su interpretación

18 Ver en (Gujarati y Porter, 2010: 188)

74

mecánica sea el valor promedio de 𝑌 cuando las variables independientes se igualan a

cero” (Gujarati y Porter, 2010: 189).

Por su parte, los coeficientes 𝛽2 y 𝛽3, son conocidos como “coeficientes de

regresion parcial o coeficientes parciales de pendiente” (Gujarati y Porter, 2010: 191).

Su nombre obedece a su interpretación pues, por ejemplo en el caso de 𝛽2, este

“mide el cambio en el valor de la media de 𝑌, 𝐸(𝑌), por unidad de cambio en 𝑋2, con

𝑋3 constante” (Gujarati y Porter, 2010: 191).

3.3.2. Supuestos del método de MCO.

Es importante señalar también que, el modelo clásico estándar de regresión lineal

plantea ciertos supuestos fundamentales para poder aplicarlo. Estos son:

1. “El modelo de regresion es lineal en los parámetros, aunque puede o no ser

lineal en las variables” (Gujarati y Porter, 2010: 62). Además, “está

correctamente especificado” (Gujarati, 2006: 210), es decir,

Ecuación 8:

𝒀𝒊 = 𝜷𝟏 + 𝜷𝟐𝑿𝟐𝒊 + 𝜷𝟑𝑿𝟑𝒊 + 𝒖𝒊

2. “Valores fijos de X, o valores de X independientes del término de error. En

este caso, esto significa que se requiere covarianza cero entre 𝑢𝑖 y cada

variable X” (Gujarati y Porter, 2010: 189). Esto es,

Ecuación 9:

𝒄𝒐𝒗(𝒖𝒊, 𝑿𝟐𝒊) = 𝒄𝒐𝒗(𝒖𝒊, 𝑿𝟑𝒊 ) = 𝟎

3. “El valor medio de la perturbacion 𝑢𝑖 es igual a cero: Dado el valor de 𝑋𝑖,

la media o el valor esperado del término de perturbación aleatoria 𝒖𝒊 es

cero” (Gujarati y Porter, 2010: 63). Es decir,

Ecuación 10:

𝑬(𝒖𝒊|𝑿𝟐𝒊, 𝑿𝟑𝒊) = 𝟎

4. “Homoscedasticidad o varianza constante de 𝑢𝑖: La varianza del término

de error es la misma sin importar el valor de X” (Gujarati y Porter, 2010:

64), es decir, es constante:

Ecuación 11:

75

𝒗𝒂𝒓(𝒖𝒊) = 𝝈𝟐

5. “No hay autocorrelacion entre las perturbaciones: Dados dos valores

cualesquiera de X, 𝑋𝑖 y 𝑋𝑗, la correlación entre dos 𝑢𝑖 y 𝑢𝑗 cualesquiera

(𝑖 ≠ 𝑗) es cero. En pocas palabras, estas observaciones se muestrean de

manera independiente” (Gujarati y Porter, 2010: 66). Es decir,

Ecuación 12:

𝒄𝒐𝒗(𝒖𝒊, 𝒖𝒋|𝑿𝒊, 𝑿𝒋) = 𝟎

𝒄𝒐𝒗(𝒖𝒊, 𝒖𝒋) = 𝟎, si X no es estocástica

6. No existe colinealidad exacta entre las variables explicativas, es decir, no

hay una relación lineal entre ellas (Gujarati, 2006: 211).

7. “Para la contrastacion de hipotesis, el término de error 𝑢 sigue la

distribución normal con media cero y varianza (homoscedástica) 𝜎2”

Gujarati, 2006: 211). Es decir,

Ecuación 13:

𝒖𝒊~𝑵(𝟎, 𝝈𝟐)

8. “El número de observaciones 𝑛 debe ser mayor que el número de

parámetros por estimar: Sucesivamente, el número de observaciones 𝑛 debe

ser mayor que el número de variables explicativas”. (Gujarati y Porter,

2010: 67)

9. “Debe haber variacion en los valores de las variables X” (Gujarati y Porter,

2010: 189)

3.3.3. Procedimiento para la estimación de MCO de los coeficientes de

regresión parcial.

Para encontrar los estimadores de MCO, primero se plantea la función de regresión

muestral (FRM), que viene expresada de la siguiente manera19:

Ecuación 14:

𝑌𝑖 = 𝛽1 + 𝛽2𝑋2𝑖 + 𝛽3𝑋3𝑖 + 𝑢��

En donde 𝑢�� = 𝑌𝑖𝑟𝑒𝑎𝑙 − 𝑌𝑖𝑝𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠𝑡𝑎

19 Ver (Gujarati y Porter, 2010: 192)

76

Una vez planteada, es importante recordar que el procedimiento de los MCO,

consiste básicamente “en seleccionar los valores desconocidos de los parámetros de

forma que la suma de cuadrados de los residuos (SCR) ∑𝑢𝑖2 sea lo más pequeña

posible” (Gujarati y Porter, 2010: 193), es decir:

Ecuación 15:

𝑚𝑖𝑛∑𝑢𝑖2 = ∑(𝑌𝑖 − 𝛽1 − 𝛽2𝑋2𝑖 − 𝛽3𝑋3𝑖)

2

En cuanto los estimadores20, estos se pueden obtener a través de las siguientes

fórmulas:

Ecuación 16:

𝛽2 =(∑𝑦𝑖𝑥2𝑖)(∑𝑥3𝑖

2 ) − (∑𝑦𝑖𝑥3𝑖)(∑𝑥2𝑖𝑥3𝑖)

(∑𝑥2𝑖2 )(∑𝑥3𝑖

2 ) − (∑𝑥2𝑖𝑥3𝑖)2

Ecuación 17:

𝛽3 =(∑𝑦𝑖𝑥3𝑖)(∑𝑥2𝑖

2 ) − (∑𝑦𝑖𝑥2𝑖)(∑𝑥2𝑖𝑥3𝑖)

(∑𝑥2𝑖2 )(∑𝑥3𝑖

2 ) − (∑𝑥2𝑖𝑥3𝑖)2

Así, 𝛽2 y 𝛽3 constituyen “los estimadores de los coeficientes de regresion parcial

poblacionales 𝛽2 y 𝛽3, respectivamente (Gujarati y Porter, 2010: 193).

3.4. Diseño metodológico

3.4.1. Selección de variables.

Para la construcción del modelo, consistente con la técnica de estimación

econométrica planteada, se ha decido establecer una relación entre el PIB, la FBKF

de la industria manufacturera, el saldo inicial de la deuda externa privada, la inversión

extranjera directa (IED) y el personal ocupado en la industria manufacturera. La

primera variable, será considerada como la variable dependiente, mientras que las

restantes serán las independientes. Esta relación se representa de la siguiente manera:

Ecuación 18:

20 Según Gujarati y Porter (2010: 193), “el procedimiento más directo para obtener los estimadores

que reducen 𝑚𝑖𝑛∑𝑢𝑖2 es diferenciarla respecto de las incógnitas (diferenciación parcial), igualar a cero

las expresiones resultantes y resolverlas al mismo tiempo”.

Es importante aclarar que 𝑢�� representa la estimación del error 𝑢𝑖 de la FRP.

77

𝑷𝑰𝑩 = 𝒇(𝑭𝑩𝑲𝑭𝒎𝒂𝒏, 𝒑𝒐𝒎𝒂𝒏, 𝑰𝑬𝑫, 𝑺𝒂𝒍𝒅𝒐 𝒊𝒏𝒊𝒄𝒊𝒂𝒍𝑫𝒆𝒖𝒅𝒂𝒆𝒙𝒕𝒆𝒓𝒏𝒂𝒑𝒓𝒊𝒗𝒂𝒅𝒂) en

donde,

➢ Variable dependiente

• PIB: Representa al Producto Interno Bruto, expresado en miles de dólares

del año 2007.

➢ Variables independientes

• 𝐹𝐵𝐾𝐹𝑚𝑎𝑛: Representa a la Formación Bruta de Capital Fijo de la industria

manufacturera.

• 𝑝𝑜𝑚𝑎𝑛: Representa al personal ocupado en la industria manufacturera.

• 𝐼𝐸𝐷: Representa a la Inversión Extranjera Directa.

• 𝑆𝑎𝑙𝑑𝑜 𝑖𝑛𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙𝐷𝑒𝑢𝑑𝑎𝑒𝑥𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑝𝑟𝑖𝑣𝑎𝑑𝑎: Representa al saldo inicial de la deuda

externa privada.

3.4.2. Relación entre las variables.

• Se espera una relación directa entre el PIB y todas las variables independientes

consideradas en el análisis.

o El incremento de la 𝐹𝐵𝐾𝐹𝑚𝑎𝑛 permitirá un crecimiento del PIB

sostenible en el tiempo.

o Ante un incremento de 𝑝𝑜𝑚𝑎𝑛, existirá evidencia de una mayor

cantidad de empleados en la industria manufacturera debido al

crecimiento de su producción, y consecuentemente, de la producción

total.

o Un aumento, tanto de la deuda externa privada como de la IED,

permitirá disponer de más recursos productivos, consecuentemente,

aumentará el PIB.

3.4.3. Especificación del modelo matemático de la teoría.

Ecuación 19:

𝑷𝑰�� = 𝜷�� + 𝛃��𝑭𝑩𝑲𝑭𝒎𝒂𝒏 + 𝜷��𝒑𝒐𝒎𝒂𝒏 + 𝜷��𝑰𝑬𝑫 +

𝜷��𝑺𝒂𝒍𝒅𝒐 𝒊𝒏𝒊𝒄𝒊𝒂𝒍𝑫𝒆𝒖𝒅𝒂𝒆𝒙𝒕𝒆𝒓𝒏𝒂𝒑𝒓𝒊𝒗𝒂𝒅𝒂, en donde

𝛽1 representa al punto de corte; β2, β3, 𝛽4 y 𝛽5representan a los coeficientes

estimados de la FBKF de la industria manufacturera, el personal ocupado en la

78

industria manufacturera, la IED y el saldo inicial de la deuda externa privada. No hay

presencia de error.

3.4.4. Especificación estadístico del modelo teórico.

Ecuación 20:

𝑷𝑰�� = 𝜷�� + 𝛃��𝑭𝑩𝑲𝑭𝒎𝒂𝒏 + 𝜷��𝒑𝒐𝒎𝒂𝒏 + 𝜷��𝑰𝑬𝑫 +

𝜷��𝑺𝒂𝒍𝒅𝒐 𝒊𝒏𝒊𝒄𝒊𝒂𝒍𝑫𝒆𝒖𝒅𝒂𝒆𝒙𝒕𝒆𝒓𝒏𝒂𝒑𝒓𝒊𝒗𝒂𝒅𝒂 + 𝒖�� en donde:

• 𝛽1 representa la estimación del coeficiente del punto de corte. Muestra el valor

promedio del PIB cuando el resto de las variables independientes son iguales a

cero.

• β2 es el coeficiente estimado de FBKF de las industrias manufactureras.

Muestra, el incremento promedio del PIB por cada mil dólares adicionales en

𝐹𝐵𝐾𝐹𝑚𝑎𝑛, manteniendo el resto de variables independientes constantes.

• 𝛽3 es el coeficiente estimado del personal ocupado en la industria

manufacturera. Muestra el incremento promedio del PIB por cada mil personas

ocupadas adicionales en esta industria.

• 𝛽4 es el coeficiente estimado de la IED. Muestra el incremento promedio del

PIB por cada mil dólares adicionales en IED, manteniendo el resto de variables

independientes constantes.

• 𝛽5 es el coeficiente estimado del saldo inicial de la deuda externa privada.

Muestra el incremento promedio del PIB por cada mil dólares adicionales en

el saldo inicial de la deuda externa privada, manteniendo el resto de variables


Sin embargo, el modelo que se construirá no será lineal sino del tipo de doble

logaritmo, es decir, tanto las variables independientes como la dependiente estarán

expresadas en logaritmos21. La razón de ello radica en que dicha forma funcional

permite medir “la variacion porcentual de Y para determinada variación porcentual de

X” (Gujarati, 2006: 246), facilitando así el manejo y la lectura de los resultados.

21 Al construir un modelo de doble logaritmo, es necesario que los datos con lo que se trabaje sean

positivos.

79

Con este modelo, la especificación del modelo estadístico y sus respectivas

interpretaciones se presentan a continuación:

Ecuación 21:

𝒍𝒐𝒈𝑷𝑰𝑩 = 𝒍𝒐𝒈𝜷𝟏 + 𝒍𝒐𝒈𝛃𝟐

𝑭𝑩𝑲𝑭𝒎𝒂𝒏 + 𝒍𝒐𝒈𝜷𝟑 𝒑𝒐𝒎𝒂𝒏 + 𝒍𝒐𝒈𝜷𝟒

𝑰𝑬𝑫 +

𝒍𝒐𝒈𝜷𝟓 𝑺𝒂𝒍𝒅𝒐 𝒊𝒏𝒊𝒄𝒊𝒂𝒍𝑫𝒆𝒖𝒅𝒂𝒆𝒙𝒕𝒆𝒓𝒏𝒂𝒑𝒓𝒊𝒗𝒂𝒅𝒂 + 𝒖�� en donde:

• 𝛽1 representa la estimación del coeficiente del punto de corte. Muestra el valor

promedio del PIB cuando el resto de las variables independientes son iguales a

cero.

• β2 es el coeficiente estimado de FBKF de las industrias manufactureras.

Muestra, el incremento porcentual promedio del PIB por un 1% adicional en

𝐹𝐵𝐾𝐹𝑚𝑎𝑛, manteniendo el resto de variables independientes constantes.

• 𝛽3 es el coeficiente estimado del personal ocupado en la industria

manufacturera. Muestra el incremento porcentual promedio del PIB por cada

1% de personas ocupadas adicionales en esta industria.

• 𝛽4 es el coeficiente estimado de la IED. Muestra el incremento porcentual

promedio del PIB por cada 1% adicional en IED, manteniendo el resto de

variables independientes constantes.

• 𝛽5 es el coeficiente estimado del saldo inicial de la deuda externa privada.

Muestra el incremento porcentual promedio del PIB por cada 1% adicional en

el saldo inicial de la deuda externa privada, manteniendo el resto de variables


3.5. Definición de variables

• Producto Interno Bruto (PIB): Es “el valor monetario total de los bienes y

servicios finales producidos para el mercado durante un año dado, dentro de

las fronteras de un país” (Mochon, 2009: 278).

• FBKF de la industria manufacturera: Es aquella que se define como,

“las inversiones que llevan a cabo las unidades productivas para incrementar

sus activos fijos; los bienes están valorados a precios de comprador y pueden

ser obtenidos mediante compra directa o ser producidos por cuenta propia”

(INEC, 2011:56)

80

• Inversión Extranjera Directa (IED): Es aquella que contribuye al

crecimiento del PIB de un país, cuando las empresas multinacionales deciden

buscar nuevos mercados e invierten en países menos desarrollados y permiten

que la productividad de las empresas locales aumente (Vernon, 1966 citado por

Antras, 2005: 1). Además, según el Banco Mundial (2018), la IED “constituye

la entrada neta de inversiones para obtener un control de gestión duradero de

una empresa que funciona en un país que no es el del inversionista”.

• Personal ocupado en la industria manufacturera: Es aquel que “comprende

a todas las personas que trabajan en/o para la empresa con quienes se mantiene

una relacion laboral” (INEC, 2011 citado por INEC, 2018: 11).

• Deuda externa privada: Es aquella que incluye información de desembolsos,

intereses, amortizaciones, entre otros cargos financieros, tanto de corto como

de largo plazo (BCE, s.f.). Sin embargo, es importante aclarar que en el saldo

inicial, no se incluyen los intereses ni atrasos. Generalmente este rubro es

contraído por agentes económicos para destinar dichos recursos a la inversión.

Por otro lado, es importante aclarar que la deuda externa pública externa ha

sido utilizada no solamente para ello, sino para financiar distintas actividades.

Una de ellas, fue el financiamiento de gastos de guerra, durante la crisis de los

años 80.

3.6. Planteamiento de hipótesis

La hipótesis planteada para el modelo econométrico propuesto, es la siguiente:

La FBKF de las industrias manufactureras ha provocado un efecto positivo sobre

el Producto Interior Bruto (PIB), dando paso a cambios estructurales evidenciados

durante el periodo de análisis, 1970-2015.

3.7. Pruebas estadísticas para la construcción del modelo econométrico22

Para la construcción del modelo econométrico, se realizarán siete pruebas

estadísticas con el afán de obtener resultados adecuados. Éstas, se explican a

continuación:

22 Para la construcción de la base de datos se utilizará Microsoft Excel, mientras que para el análisis

econométrico se utilizará el paquete de software estadístico Eviews 10 con número de serie

U1001481-D34ADA23-F4D1838D

81

3.7.1. Prueba de estacionariedad de Dickey Fuller.

Es una prueba de raíz unitaria que permite determinar si una serie de datos es o no

estacionaria. La importancia de este test radica en que, un “trabajo empírico basado en

series de tiempo supone que la serie de tiempo en cuestion es estacionaria” (Gujarati

y Porter, 2010: 737), es decir, “su media, varianza y autocovarianza son invariantes

respecto del tiempo” (Gujarati y Porter, 2010: 741).

El punto de partida para realizar una prueba de este tipo es analizar un proceso

estocástico (Gujarati y Porter, 2010: 754), que establece los siguientes aspectos:

𝑌𝑡 = 𝜌𝑌𝑡−1 + 𝑢𝑡 − 1 ≤ 𝜌 ≤ 1 en donde

Si 𝜌 = 1, el modelo es calificado como de ‘caminata aleatoria sin deriva’,

indicando la existencia de raíz unitaria.

Debido a que la ecuación anterior no puede ser estimada por medio de Mínimos

Cuadrados Ordinarios, de modo que se pueda probar si 𝜌 es igual o diferente a 1, y

consecuentemente determinar si la serie es o no estacionaria, se resta la variable

dependiente rezagada un periodo a ambos lados y se obtiene la siguiente ecuación

(Gujarati y Porter, 2010: 754):

𝑌𝑡 − 𝑌𝑡−1 = (𝜌 − 1)𝑌𝑡−1 + 𝑢𝑡

Que también se expresa como:

∆𝑌𝑡 = 𝛿𝑌𝑡−1 + 𝑢𝑡 en donde

𝛿 = (𝜌 − 1) y ∆ es el operador de primeras diferencias (Gujarati y Porter, 2010: 754).

Así, se evidencia que si 𝛿 = 0 entonces se tendrá que ∆𝑌𝑡 = 𝑌𝑡 − 𝑌𝑡−1 = 𝑢𝑡; por

tanto, se podrá concluir que la variable es no estacionaria, pero si es negativa, entonces

será estacionaria (Gujarati y Porter, 2010: 755).

Entonces para probar si 𝛿 = 0 o no lo es, Dickey Fuller propusieron tres diferentes

formas para hacerlo (Gujarati y Porter, 2010: 755):

1. 𝑌𝑡 es una caminata aleatoria:

82

Ecuación 22:

𝑌𝑡 = 𝛿𝑌𝑡−1 + 𝑢𝑡

2. 𝑌𝑡 es una caminata aleatoria con deriva:

Ecuación 23:

𝑌𝑡 = 𝛽1 + 𝛿𝑌𝑡−1 + 𝑢𝑡

3. 𝑌𝑡 es una caminata aleatoria con deriva alrededor de una tendencia

determinista:

Ecuación 24:

𝑌𝑡 = 𝛽1 + 𝛽2𝑡 + 𝛿𝑌𝑡−1 + 𝑢𝑡

Debido a que no existe un método que permita saber cuál de las tres

especificaciones es la correcta, se recomienda hacer pruebas de ensayo-error (Gujarati

y Porter, 2010: 756).

Las hipótesis que se utilizan para esta prueba son las siguientes:

𝑯𝒐 = 𝑳𝒂 𝒔𝒆𝒓𝒊𝒆 𝒅𝒆 𝒕𝒊𝒆𝒎𝒑𝒐 𝒏𝒐 𝒆𝒔 𝒆𝒔𝒕𝒂𝒄𝒊𝒐𝒏𝒂𝒓𝒊𝒂 𝒐 𝒑𝒓𝒆𝒔𝒆𝒏𝒕𝒂 𝒓𝒂í𝒛 𝒖𝒏𝒊𝒕𝒂𝒓𝒊𝒂

𝑯𝟏 = 𝑳𝒂 𝒔𝒆𝒓𝒊𝒆 𝒅𝒆 𝒕𝒊𝒆𝒎𝒑𝒐 𝒆𝒔 𝒆𝒔𝒕𝒂𝒄𝒊𝒐𝒏𝒂𝒓𝒊𝒂, 𝒐 𝒏𝒐 𝒑𝒓𝒆𝒔𝒆𝒏𝒕𝒂 𝒓𝒂í𝒛 𝒖𝒏𝒊𝒕𝒂𝒓𝒊𝒂

3.7.2. Prueba de multicolinealidad.

La multicolinealidad es aquella que hace referencia a la relación lineal perfecta o

exacta entre algunas variables o todas las variables explicativas de un modelo de

regresión (Gujarati y Porter 2010: 321). Ello sucede cuando:

Ecuación 25:

1𝑋1 + 2𝑋2 + ⋯ + 𝑘𝑋𝑘 = 0

Donde 1, 2, … , 𝑘 son constantes las cuales no todas son simultáneamente igual

a cero.

83

Sin embargo, la multicolinealidad también puede ser considerada como ‘menos

perfecta’, es decir, cuando hay X variables que están relacionadas, pero no en forma

perfecta (Gujarati y Porter, 2010: 321).

Ecuación 26:

1𝑋1 + 2𝑋2 + ⋯ + 2𝑋𝑘 + 𝑣𝑖 = 0

En donde 𝑣𝑖 es el término de error estocástico.

Existen diferentes métodos para detectarla. Uno de ellos es el Factor de Inflación

de la Varianza (VIF) para cada variable, el mismo que será utilizado en esta

investigación. El VIF es aquel valor que muestra cómo se infla la varianza de un

estimador ante la presencia de multicolinealidad. La regla indica que cuando éste es

mayor a 10, existe un problema estadístico de este tipo (Gujarati y Porter, 2010: 321).

3.7.3. Prueba de heteroscedasticidad.

La heteroscedasticidad es aquel problema estadístico que surge cuando la varianza

de los términos de perturbacion ui, “condicional a los valores seleccionados de las

variables explicativas”, es un número no constante, es decir, diferente a 𝜎2 (Gujarati

y Porter, 2010: 366).

Existen diferentes pruebas para analizarla. Una de ellas es la de Glejser23, la misma

que será utilizada en esta investigación. Las hipótesis de este test son las siguientes:

𝑯𝒐: 𝑬𝒔 𝒉𝒐𝒎𝒐𝒔𝒄𝒆𝒅á𝒔𝒕𝒊𝒄𝒐

𝑯𝟏: 𝑵𝒐 𝒆𝒔 𝒉𝒐𝒎𝒐𝒔𝒄𝒆𝒅á𝒔𝒕𝒊𝒄𝒐

La regla de decisión establece que, cuando el valor p sea mayor que nivel de

significancia, entonces no se rechazará la hipótesis nula.

23 El test de Glejser es una prueba estadística de heteroscedasticidad alternativa a la prueba de White,

útil para trabajar con muestras grandes y pequeñas de datos. La razón para usarla en el análisis de los

modelos econométricos que se presentarán más adelante, es que, de hecho, se realizan análisis de tres

muestras menores a 20 datos; el test de White, debido a los grados de libertad que utiliza en su

cálculo, sería incapaz de proporcionar resultados estadísticos de ellas (Murillo y González, 2000:15).

De esta manera, el test de Glejser permite obtener una noción adecuada acerca de la existencia de

heteroscedasticidad en estos casos (Gujarati y Porter, 2010: 380).

84

3.7.4. Prueba de autocorrelación.

Es aquella que se define como la “correlacion entre miembros de series de

observaciones ordenadas en el tiempo (como en datos de series de tiempo) o en el

espacio (como datos de corte transversal) (Maurice, Kendall y William, 1971: 8 citados

por Gujarati y Porter 2010: 413). Cuando se construye una regresion, “el modelo

clásico de regresión lineal supone que no existe tal autocorrelación entre las

perturbaciones 𝑢𝑖, es decir:

𝐸(𝑢𝑖 𝑢𝑗) ≠ 0 𝑖 ≠ 𝑗

En otras palabras, en el modelo clásico de regresión se realiza el supuesto de que

“el término de perturbacion relacionado con una observacion cualquiera no recibe

influencia del término de perturbacion relacionado con cualquier otra observacion”

(Gujarati y Porter, 2010: 413).

Existen diferentes pruebas para analizarla. Una de ellas es la de Breusch-Godfrey,

la misma que será utilizada para esta investigación. Sus hipótesis son las siguientes:

𝑯𝒐 = 𝑵𝒐 𝒉𝒂𝒚 𝒂𝒖𝒕𝒐𝒄𝒐𝒓𝒓𝒆𝒍𝒂𝒄𝒊ó𝒏

𝑯𝟏 = 𝑯𝒂𝒚 𝒂𝒖𝒕𝒐𝒄𝒐𝒓𝒓𝒆𝒍𝒂𝒄𝒊ó𝒏

La regla de decisión establece que, cuando el valor p sea mayor que el nivel de

significancia, entonces no se rechazará la hipótesis nula.

3.7.5. Prueba de normalidad Jarque-Bera (JB).

La construcción de un modelo econométrico adecuado, requiere demostrar que

cumple con los supuestos de estimación de MCO presentados anteriormente; entre

ellos se encuentra la normalidad de los residuos. Una prueba muy utilizada para

realizar este análisis es la de Jarque-Bera.

Las hipótesis que plantea son las siguientes:

𝑯𝒐 = 𝑳𝒐𝒔 𝒓𝒆𝒔𝒊𝒅𝒖𝒐𝒔 𝒆𝒔𝒕á𝒏 𝒏𝒐𝒓𝒎𝒂𝒍𝒎𝒆𝒏𝒕𝒆 𝒅𝒊𝒔𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒊𝒅𝒐𝒔

𝑯𝟏 = 𝑳𝒐𝒔 𝒓𝒆𝒔𝒊𝒅𝒖𝒐𝒔 𝒏𝒐 𝒆𝒔𝒕á𝒏 𝒏𝒐𝒓𝒎𝒂𝒍𝒎𝒆𝒏𝒕𝒆 𝒅𝒊𝒔𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒊𝒅𝒐𝒔

La regla de decisión establece lo siguiente:

85

“Si el valor p del estadístico JB es lo bastante bajo en una aplicación, entonces

se puede rechazar la hipótesis nula. Pero si el valor p es razonablemente alto,

no rechazamos la suposicion de normalidad”. (Gujarati y Porter, 2010: 132)

3.7.6. Prueba del error de especificación de la regresión: RESET.

Según Gujarati (2006: 333), un modelo puede ser deficiente a causa de los

denominados errores de especificación. Los más comunes en la práctica son:

• “Omision de una (o varias) variables relevantes”.

• “Inclusion de una (o varias) variables innecesarias”.

• “Adopcion de la forma funcional erronea”.

• “Errores de medicion” (Gujarati, 2006: 33).

Tal como lo establece Davidson:

“Debido a la naturaleza no experimental de la economía, nunca estamos

seguros de la forma en que se generaron los datos observados. En economía

resulta que la prueba de cualquier hipótesis siempre depende de supuestos

adicionales necesarios para especificar un modelo razonablemente ambicioso,

los cuales pueden o no estar justificados”. (Davidson, 2000: 153 citado por

Gujarati y Porter, 2010: 474)

Ante este panorama, Ramsey desarrollo “un test general de mala especificación de

un modelo”, conocido como prueba RESET. A través de ésta, es posible detectar tanto

la omisión de variables como la elección de una forma funcional inadecuada (Gujarati,

2006: 349). Las hipótesis que plantea con las siguientes:

𝑯𝒐 = 𝑬𝒍 𝒎𝒐𝒅𝒆𝒍𝒐 𝒆𝒔𝒕á 𝒄𝒐𝒓𝒓𝒆𝒄𝒕𝒂𝒎𝒆𝒏𝒕𝒆 𝒆𝒔𝒑𝒆𝒄𝒊𝒇𝒊𝒄𝒂𝒅𝒐

𝑯𝟏 = 𝑬𝒍 𝒎𝒐𝒅𝒆𝒍𝒐 𝒏𝒐 𝒆𝒔𝒕á 𝒄𝒐𝒓𝒓𝒆𝒄𝒕𝒂𝒎𝒆𝒏𝒕𝒆 𝒆𝒔𝒑𝒆𝒄𝒊𝒇𝒊𝒄𝒂𝒅𝒐

La regla de decisión dependerá de la probabilidad 𝑝 del valor 𝐹 a un nivel de

confianza dado, por ejemplo del 5%. Así, si p es mayor al 5%, entonces no se rechazará

la hipótesis nula (Gujarati, 2006: 351).

86

3.7.7. Prueba de capacidad de predicción del modelo: raíz cuadrática media y

el coeficiente de Theil.

Existen dos medidas útiles para contrastar la valía de un modelo y analizar su

capacidad de predicción: la raíz cuadrática media (rms) y el coeficiente de Theil

(U).

La rms “mide qué tan bueno es el modelo para predecir” (Quispe, s.f.: 10).

Según la teoría, su valor debe ser el menor posible (Quispe, s.f.: 10). Para

calcularla, se utiliza la siguiente fórmula:

Ecuación 27:

𝑟𝑚𝑠 = √1

𝑛∑ (𝑌�� − 𝑌𝑡)2𝑛

𝑡=1 en donde,

• 𝑌𝑡 es el valor observado

• 𝑌�� es el valor estimado de 𝑌𝑡

• 𝑛 es el número de periodos

Por su parte, el coeficiente de Theil, o el coeficiente de desigualdad de Theil,

mide la calidad de un modelo para predecir y adopta valores entre 0 y 1. Cuando

es igual a 0, se dice que el ajuste del modelo es perfecto, y por tanto, es bueno para

predecir; sin embargo, si es igual a 1, ocurre lo contrario (Quispe, s.f.: 11). Para

calcularlo, se utiliza la siguiente fórmula:

Ecuación 28:

𝑈 =√

1

𝑛∑ (𝑌��−𝑌𝑡)2𝑛

𝑡=1

√1

𝑛∑ (𝑌��)2𝑛

𝑡=1 +√1

𝑛∑ (𝑌𝑡)2𝑛

𝑡=1

en donde,

• 𝑌𝑡 es el valor observado

• 𝑌�� es el valor estimado de 𝑌𝑡

• 𝑛 es el número de periodos

Es importante mencionar que la proporción de sesgo del coeficiente de desigualdad

de Theil, ‘Bias Proportion’, indica el porcentaje de riesgo sistemático presente en el

87

modelo. Así, a través de él, se puede medir la confiabilidad del modelo para predecir

(Quispe, s.f.: 11).

3.8. Análisis estadístico

3.8.1. Comportamiento histórico de las variables.

1. Producto Interno Bruto (PIB): En el periodo 1970-2015, se evidencia una

tendencia creciente de esta variable macroeconómica. Sin embargo, es

importante señalar que, en los años previos a la dolarización (1998-1999), el

PIB muestra un cambio negativo en su tendencia, para volver a ser positiva a

partir del año 2000.

10,000,000

20,000,000

30,000,000

40,000,000

50,000,000

60,000,000

70,000,000

80,000,000

70 75 80 85 90 95 00 05 10 15

PIB (miles de dólares del 2007)

40

80

120

160

200

240

70 75 80 85 90 95 00 05 10 15

Personal ocupado (miles de personas)

0

250,000

500,000

750,000

1,000,000

1,250,000

1,500,000

70 75 80 85 90 95 00 05 10 15

IED (miles de dólares del 2007)

400,000

800,000

1,200,000

1,600,000

2,000,000

2,400,000

70 75 80 85 90 95 00 05 10 15

FBKF manufacturera (miles de dólares del 2007)

0

2,000,000

4,000,000

6,000,000

8,000,000

70 75 80 85 90 95 00 05 10 15

Saldo inic ial de la Deuda Externa Privada (miles de dólares del 2007)

Figura 24. . Comportamiento histórico del PIB, personal ocupado en manufactura, IED, FBKF de

la industria manufacturera y el saldo inicial de la deuda externa privada, periodo 1970-2015,

resultados proporcionados por el Eviews 10.


88

2. Personal ocupado en la industria manufacturera24: En el periodo 1970-2015,

esta variable ha mostrado un comportamiento oscilatorio con tendencia

positiva.

3. Inversión Extranjera Directa (IED)25: En el periodo 1970-2015, se evidencia

un comportamiento variable, mostrando desde 1971 hasta 1985, una tendencia

decreciente. Sin embargo, a partir de este año, se evidencia un comportamiento

oscilatorio con tendencia creciente, hasta el 2000. Posterior a ello, la tendencia

se torna decreciente hasta el año 2010 y culmina mostrando crecimiento hasta

el último año de análisis.

4. Formación bruta de capital fijo (FBKF) de la industria manufacturera: En el

periodo 1970-2015, se evidencia un comportamiento notablemente variable,

mostrando una tendencia decreciente hasta 1973, para después cambiar a una

creciente hasta el año 1980, y volver a caer vertiginosamente en el año

siguiente. Además, en el periodo 1981-1999, esta variable presenta un

comportamiento oscilatorio sin datos atípicos relevantes. Finalmente, a partir

de la dolarización la tendencia se vuelve positiva y creciente.

5. Saldo inicial de la deuda externa privada: En el periodo 1970-2015, se

evidencia un comportamiento oscilatorio. Durante los siete primeros años del

periodo de análisis, la tendencia es relativamente constante. Posterior a ello, se

evidencia un crecimiento notable en el año 1983, para nuevamente mostrar una

tendencia relativamente constante desde 1985 hasta 1993. A partir de este

último año, la variable muestra una tendencia oscilatoria creciente hasta el año

2005, para después mostrar un comportamiento decreciente.

24 Para los años 1980 y 1994, no existe información del personal ocupado en la industria manufacturera

dentro de los registros de las fuentes secundarias oficiales. Por tanto, para obtener los datos faltantes, se

realizó un promedio utilizando el año inmediatamente anterior y posterior para cada uno de ellos.

25 Para el año 1976, el valor original de la IED fue negativo (hubo desinversión) y atípico con la serie.

Según el informe “Análisis de las Políticas de Inversion en Ecuador” de las Naciones Unidas, explica

que dichos valores obedecieron, entre otras cosas, a que el Estado rechazó vender empresas estatales

cuando varias políticas de inversión fracasaron en el país; esta situación se complicó con la falta de

voluntad del sector privado para reestructurar a las compañías con problemas (2002: 6). Además, en

este año el crecimiento económico estuvo sustentado principalmente en la exportación petrolera (BCE,

2002).

Este valor ocasionó problemas durante la construcción del modelo pues no es posible obtener el

logaritmo de un valor negativo; por tanto, se decidió reemplazarlo con un promedio, utilizando los datos

del año inmediatamente anterior y posterior.

89

3.8.2. Prueba de Dickey Fuller.

Para esta prueba, se transformó a las variables independientes y a la dependiente

en logaritmos con el afán de reducir sus niveles. Además, cada una de ellas fue

analizada tanto en primeras diferencias como en niveles y se realizaron pruebas de

ensayo-error, pues “no hay forma de saber cuál especificacion es la correcta” (Gujarati

y Porter, 2010: 756). Los resultados obtenidos fueron los siguientes:

Tabla 4

Resultados prueba Dickey Fuller Aumentada

Variable Hecho en Incluye Resultados

DFA

Valor

crítico

al 5%

Valor

p Orden

FBKF Manufacturera

Primeras

diferencias

Intercepto -6,46 -2,93 0,00 I(1)

Intercepto y

tendencia -6,56 -3,52 0,00 I(1)

Ninguna -9,59 -1,95 0,00 I(1)

Niveles

Intercepto -1,25 -2,93 0,65 I(0)

Intercepto y

tendencia -3,6 -3,51 0,04 I(0)

Ninguna 0,87 -1,95 0,89 I(0)

IED

Primeras

diferencias

Intercepto -7,57 -2,93 0,00 I(1)

Intercepto y

tendencia -6,42 -3,52 0,00 I(1)

Ninguna -7,66 -1,95 0,00 I(1)

Niveles

Intercepto -1,75 -2,93 0,40 I(0)

Intercepto y

tendencia -2,43 -3,51 0,53 I(0)

Ninguna 0,23 -1,95 0,75 I(0)

90

PIB

Primeras

diferencias

Intercepto -4,24 -2,93 0,00 I(1)

Intercepto y

tendencia -4,41 -3,52 0,01 I(1)

Ninguna -2,12 -1,95 0,03 I(1)

Niveles

Intercepto -1,72 -2,93 0,41 I(0)

Intercepto y

tendencia -3,58 -3,52 0,04 I(0)

Ninguna 3,09 -1,95 1,00 I(0)

Primeras

diferencias

Intercepto -4,51 -2,93 0,00 I(1)

Intercepto y

tendencia -3,96 -3,52 0,02 I(1)

Ninguna -3,54 -1,95 0,00 I(1)

Niveles

Intercepto -1,73 -2,93 0,41 I(0)

Intercepto y

tendencia -3,22 -3,52 0,09 I(0)

Ninguna 2,44 -1,95 1,00 I(0)

Saldo inicial deuda

externa privada

Primeras

diferencias

Intercepto -4,95 -2,93 0,00 I(1)

Intercepto y

tendencia -4,96 -3,52 0,00 I(1)

Ninguna -4,81 -1,95 0,00 I(1)

Niveles

Intercepto -1,69 -2,93 0,43 I(0)

Intercepto y

tendencia -2,18 -3,52 0,49 I(0)

Ninguna 0,90 -1,95 0,90 I(0)

Nota. Resultados obtenidos con Eviews 10


91

Debido a que las probabilidades en primeras diferencias de las variables analizadas

son menores a 0,05, existe suficiente evidencia estadística para rechazar la hipótesis

nula, es decir, no tienen raíz unitaria o son estacionarias. Así los resultados coinciden

con Gujarati y Porter (2010: 747) cuando afirman que “la mayoría de series de tiempo

económicas se convierten en estacionarias sólo después de tomar sus primeras

diferencias”.

Además, se evaluó la estacionariedad de los residuos, esta vez únicamente en

niveles, es decir, la serie de residuos que se genera directamente del modelo.

Nuevamente, los resultados indican que estos son estacionarios pues la probabilidad

es menor al 0,05. De esta manera, es posible construir un modelo econométrico lineal

y no hace falta aplicar otra forma funcional. Los resultados obtenidos se presentan a

continuación:

Tabla 5

Resultados prueba Dickey Fuller Aumentada para los residuos

Variable Hecho

en Incluye

Resultados

DFA

Valor

crítico

al 5%

Valor

p Orden

RESIDUOS Niveles Ninguna -3,10 -1,95 0,002 I(0)



3.8.3. Construcción del modelo econométrico para el periodo 1970-2015.

Tal como se mencionó anteriormente, el modelo econométrico propuesto será

del tipo de doble logaritmo. Al construirlo, los resultados demuestran que no es posible

obtener una regresión adecuada debido a los problemas estadísticos que presenta

(regresión espuria). Además, según los resultados obtenidos a través de los test

CUSUM y Chow26, existe evidencia estadística para afirmar que existen quiebres

estructurales en diferentes etapas económicas del país, por lo que la construcción de

un solo modelo econométrico para el periodo de análisis 1970-2015, podría no ser

26 Los test estadísticos CUSUM y Chow fueron presentados en el capítulo dos.

92

adecuado debido a que no se evidenciarían con precisión las variables que incidieron

en el crecimiento del PIB nacional en diferentes periodos de tiempo, y que están

relacionadas con la industria manufacturera. Para corroborar lo mencionado, los

resultados se presentan a continuación.

3.8.3.1. Resultados del modelo econométrico de doble logaritmo para el periodo

1970-2015.

Los resultados obtenidos no podrán ser susceptibles de análisis, puesto que nos

encontramos ante una regresión espuria o sin sentido. Según Granger y Newbold

citados por Gujarati y Porter (2010: 748), ello se comprueba cuando el coeficiente de

determinación, 𝑅2, es mayor al de Durbin Watson, 𝑑, tal como sucede en este caso:

𝑅2 = 0,984220 > 𝑑 = 0,677207.

Con el afán de demostrar que el modelo obtenido no es el adecuado, se decidió

evaluarlo estadísticamente. Los resultados indicaron que la regresión no presenta

problemas de multicolinealidad ni heteroscedasticidad, pero sí de autocorrelación.

Dichos resultados se presentan a continuación:




93

3.8.3.1.1. Multicolinealidad

Ninguna de las variables presenta un VIF mayor a 10, por tanto, existe evidencia

estadística para afirmar que no existen problemas de multicolinealidad en el modelo.

3.8.3.1.2. Heteroscedasticidad.

La probabilidad de 0,2105 es mayor a 0,05 lo cual indica que existe evidencia

estadística para no rechazar la hipótesis nula, es decir, el modelo es homoscedástico.

3.8.3.1.3. Autocorrelación.

La probabilidad de 0,00 es menor a 0,05 lo cual indica que existe evidencia

estadística para rechazar la hipótesis nula, es decir, hay autocorrelación. Por tanto, es

necesario corregir este problema estadístico para poder obtener un modelo

econométrico adecuado.




Figura 27. Resultados de la prueba de heteroscedasticidad de Glejser, periodo 1970-

2015, proporcionados por el Eviews 10.




Eviews 10. Elaboración: Armijos Ana, Sagbay Diana.

94

3.8.3.1.4. Modelo final con corrección de autocorrelación, periodo 1970-2015

Los resultados de esta nueva regresión muestran que todas las variables

independientes, a excepción del personal ocupado en la industria manufacturera, no

son estadísticamente significativos. Por tanto, ante esta situación, existe la opción de

eliminar todas aquellas variables que impiden la adecuada construcción del modelo

econométrico. Sin embargo, si optaríamos por ejecutarla, entonces estaríamos

cometiendo errores de especificación, pues se estarían obviando variables relevantes

relacionadas con la industria manufacturera y que, de hecho, tuvieron efecto sobre el

crecimiento económico nacional durante el periodo de análisis 1970-2015.

Es por ello que para solucionar este inconveniente, se decidió construir un modelo

de doble logaritmo para cada una de las tres etapas económicas que han sido analizadas

en los capítulos anteriores, y que se corresponden con la evolución y desarrollo de

nuestro país27.

27 La construcción de tres modelos resulta razonable pues, tal como lo indicó el test de CUSUM

realizado anteriormente en el capítulo dos, no existe estabilidad en los parámetros durante el periodo

1970-2015. Por tanto, ante este panorama, la solución es dividir a dicho periodo en otros más pequeños.

En este caso, resulta coherente utilizar las tres etapas económicas analizadas previamente.


proporcionados por el Eviews 10. Elaboración: Armijos Ana, Sagbay Diana.

95

De esta manera, se han obtenido tres modelos en total: el primero le corresponde

al periodo 1970-198228, el segundo 1983-1999 y el tercero 2000-2015.


3.8.4.1. Resultados regresión.

Este modelo, no presenta problemas de multicolinealidad, heteroscedasticidad ni

autocorrelación, tal como lo demuestran los siguientes resultados:

3.8.4.1.1. Multicolinealidad.

28 A pesar de que 1970 y 1971 pertenecen al primer auge bananero, el mismo que se encuentra fuera de

nuestro periodo de análisis, hemos decidido incluirlo en la primera regresión. De este modo, no

dejaremos fuera datos que se encuentran disponibles y son susceptibles de análisis.







96






3.8.4.1.3. Autocorrelación


estadística para no rechazar la hipótesis nula, es decir, no hay autocorrelación.

A pesar de que el modelo construido para este periodo no presenta problemas

estadísticos de multicolinealidad, heteroscedasticidad ni autocorrelación, sí posee dos

variables independientes estadísticamente no significativas: la IED y el saldo inicial

de la deuda externa privada, por lo cual, se decidió eliminar a ambas con el afán de

mejorar el modelo. Los resultados se presentan a continuación.

Figura 32. . Resultados de la prueba de heteroscedasticidad de Glejser, periodo 1970-

1982, proporcionados por el Eviews 10.




Eviews 10.


97

3.8.4.2. Modelo final, regresión sin IED ni saldo inicial de la deuda externa

privada.

En cuanto al modelo resultante, es importante mencionar que, si se compara el

coeficiente de determinación ajustado obtenido (0,976821) con el anterior (0,975098),

podemos evidenciar que éste es mayor en 0,001723 aproximadamente, por tanto, con

la eliminación de la IED y el saldo inicial de la deuda externa, se logra un mayor grado

de explicación de las variables independientes, que se mantuvieron, a la variable

dependiente. Ello es equivalente a decir que el aporte de explicación de las variables

independientes eliminadas no era realmente significativo.

Este modelo es estadísticamente significativo en su conjunto, pues la probabilidad

de la prueba global F de 0,00 así lo indica; además, cada una de las variables

independientes también son estadísticamente significativas, pues, de acuerdo con la

probabilidad de la prueba individual t, todas son menores a 0,05. Es importante

mencionar que las variables independientes explican en un 98,06% a la variable

dependiente. Por otro lado, el modelo no presenta problemas de multicolinealidad,

heteroscedasticidad ni autocorrelación, tal como lo demuestran los siguientes

resultados:

Figura 34 .Resultados de la regresión lineal logarítmica múltiple sin el saldo inicial

de la deuda externa privada ni IED, modelo final 1970-1982, proporcionados por el

Eviews 10.


98


Los VIF de ambas variables son menores a 10, por tanto se puede decir que existe

evidencia estadística para afirmar que no existen problemas de multicolinealidad en el

modelo.

3.8.4.2.2.Heteroscedasticidad.





estadística para no rechazar la hipótesis nula, es decir, no hay autocorrelación.


regresión lineal logarítmica sin el saldo inicial de la deuda externa privada ni la IED,

modelo final 1970-1982, proporcionados por el Eviews 10.




10.




Eviews 10.


99

3.8.4.2.4. Prueba de normalidad Jarque-Bera.


estadística para no rechazar la hipótesis nula, y por tanto, los residuos están

distribuidos normalmente.

3.8.4.2.5. Prueba Ramsey RESET.


estadística para no rechazar la hipótesis nula, y por tanto, el modelo está correctamente

especificado.



Eviews 10.





100

3.8.4.2.6. Pruebas de contrastación de la valía del modelo: raíz

cuadrática media y coeficiente de Theil.

• Raíz cuadrática media (rms): La rms del modelo es 0,034, considerado como

un valor reducido. Por tanto, se puede afirmar que existe evidencia estadística

que establece que modelo es bueno para predecir.

• El coeficiente de Theil es 0,001, por tanto, al ser un valor muy cercano a 0 se

puede afirmar que existe evidencia estadística para establecer que el modelo es

bueno para predecir.

o Bias Proportion: La proporción del sesgo de desigualdad del coeficiente

de Theil es muy reducida (0,00), por tanto, se puede afirmar que existe

evidencia estadística para concluir que el riesgo sistemático presente en

el modelo es muy bajo o muy reducido, y por tanto, éste es confiable

para predecir.

Para corroborar que el modelo es bueno para predecir, se ha decidido estimar el

PIB para 1982 y compararlo con su valor observado29. Los resultados se presentan a

continuación:

29 La comparación entre el valor observado y estimado se realiza para el año 1982 debido a que ese es

el último año de la etapa económica analizada: el auge petrolero. Además, los test estadísticos revelaron

que no hay estabilidad en los parámetros, por tanto, es necesario realizar las estimaciones por cada una

16.2

16.4

16.6

16.8

17.0

17.2

70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82

LOGPIBF ± 2 S.E.

Forecast: LOGPIBF

Actual: LOGPIB

Forecast sample: 1970 1982

Included observations: 13

Root Mean Squared Error 0.034116

Mean Absolute Error 0.025577

Mean Abs. Percent Error 0.151931

Theil Inequality Coefficient 0.001018

Bias Proportion 0.000000

Variance Proportion 0.004876

Covariance Proportion 0.995124

Figura 40. Resultados de la raíz cuadrática media y el coeficiente de Theil para el modelo final, 1970-1982,



101

Tabla 6

Resultados estimación, 1982

PIB 1982 Intervalo de confianza

Valor

observado

Valor

estimado

Límite

inferior

Límite

superior

17,05 16,99 16,91 17,07



Los valores observado y estimado son cercanos, además este último se encuentra

dentro del intervalo de confianza; por tanto se concluye que es estadísticamente

significativo y que el modelo es bueno para realizar estimaciones correspondientes a

la etapa económica que comprende el periodo 1970-1982.

Una vez que se ha encontrado el modelo final, éste se interpreta de la siguiente

manera:

Ecuación 29:

log(𝑃𝐼𝐵) = 14,92742 − 0,145090 log (𝐹𝐵𝐾𝐹𝑚𝑎𝑛) + 0,884863 log(𝑝𝑜𝑚𝑎𝑛)

• FBKF manufactura: Cuando la FBKF manufacturera aumenta un 1%, el PIB

disminuye en promedio, 0,1451% aproximadamente, manteniendo todo lo

demás constante. Esta situación parece corresponderse con los hechos

sucedidos durante este periodo en el país, en donde el protagonismo estuvo en

manos de la explotación petrolera, lo cual provocó que se destinara una menor

cantidad de recursos para el desarrollo del resto de las industrias, tal como el

de la manufactura. Además, es importante recordar que durante este periodo, a

pesar de que la CEPAL fomentó una mayor industrialización en la región

latinoamericana, los resultados no lograron ser positivos, pues la gran cantidad

de importaciones de maquinaria, para dar paso al desarrollo de la industria

manufacturera, terminó por perjudicar a la producción nacional.

de las etapas económicas estudiadas con anterioridad. El mismo procedimiento se realizará para los dos

siguientes modelos que se presentar a continuación.

102

• Personal ocupado en manufactura: Cuando el personal ocupado en

manufactura aumenta un 1%, el PIB aumenta en promedio, 0,88%

aproximadamente, manteniendo todo lo demás constante.










regresión lineal logarítmica 1983-1999, proporcionados por el Eviews 10.


103

3.8.5.1.2. Heteroscedasticidad

La probabilidad de 0,1750 es mayor a 0,05, lo cual indica que existe evidencia




estadística para no rechazar la hipótesis nula, es decir, no existe autocorrelación.

Aunque la FBKF manufacturera no es estadísticamente significativa dentro del

modelo, se decidió no eliminarla debido a la importancia que tiene dentro de este

estudio30.

Por otro lado, este modelo es estadísticamente significativo en su conjunto, pues la

probabilidad de la prueba global F de 0,00 así lo indica; además, cada una de las

variables independientes también son estadísticamente significativas, pues, de acuerdo

con la probabilidad de la prueba individual t, todas son menores a 0,05. Es importante

mencionar que las variables independientes explican en un 96,24% a la variable

dependiente.

30 Según Gujarati y Porter (2010: 344), si se elimina una variable que, según la teoría económica, debe

estar dentro del modelo econométrico, es probable que se esté cometiendo un error de especificación.



10.




Eviews 10.


104





3.8.5.2.5. Prueba de Ramsey RESET.



especificado.



Eviews 10.





105

3.8.5.2.6. Pruebas de contrastación de la valía del modelo: raíz cuadrática media

y el coeficiente de Theil.



para establecer que el modelo es bueno para predecir.

• El coeficiente de Theil es 0,004751, por tanto, al ser un valor muy cercano a 0

se puede afirmar que existe evidencia estadística para establecer que el modelo

es bueno para predecir.

o Bias Proportion: La proporción del sesgo del coeficiente de Theil es

muy reducida (0,00), por tanto, se puede afirmar que existe evidencia

estadística para establecer que el riesgo sistemático presente en el

modelo es muy bajo o muy reducido, y por tanto, éste es confiable para

predecir.


PIB para 1999 y compararlo con su valor observado. Los resultados se presentan a

continuación:

16.9

17.0

17.1

17.2

17.3

17.4

17.5

17.6

1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998

PIB__MILESF ± 2 S.E.

Forecast: PIB__MILESF

Actual: LOG(PIB__MILES_DE_DOLARES_DE)










Figura 47. Resultados de la raíz cuadrática media y el coeficiente de Theil para el modelo final, 1983-1999, proporcionados

por el Eviews 10.


106

Tabla 7



Valor

observado

Valor

estimado

Límite

inferior

Límite

superior

17,44 17,45 17,38 17,52 Nota. Resultados obtenidos con Eviews 10







manera:

Ecuación 30:

log(𝑃𝐼𝐵)

= 13,14598 − 0,0071771 log(𝐹𝐵𝐾𝐹𝑚𝑎𝑛) + 0,602395 log(𝑝𝑜𝑚𝑎𝑛)

+ 0,071085 log(𝐼𝐸𝐷) 0,029028 log(𝑆𝑎𝑙𝑑𝑜 𝑖𝑛𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙𝐷𝑒𝑢𝑑𝑎𝑒𝑥𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑝𝑟𝑖𝑣𝑎𝑑𝑎)

• FBKF de la industria manufacturera: Cuando la FBKF manufacturera aumenta

en 1%, el PIB disminuye en promedio, 0,007% aproximadamente,

manteniendo todo lo demás constante.

• Personal ocupado en la industria manufacturera: Cuando el personal ocupado

en la industria manufacturera aumenta en 1%, el PIB aumenta en promedio,

0,60239% aproximadamente, manteniendo todo lo demás constante.

• Inversión Extranjera Directa: Cuando la IED aumenta un 1%, el PIB aumenta

en promedio, 0,07108% aproximadamente, manteniendo todo lo demás

constante.

• Deuda externa privada: Cuando el saldo inicial de la deuda externa privada

aumenta en 1%, el PIB aumenta en promedio, 0,0290% aproximadamente,

manteniendo todo lo demás constante.

107



El modelo obtenido, no presenta problemas de multicolinealidad,

heteroscedascticidad ni autocorrelación, tal como lo demuestran los siguientes

resultados:




Figura 48. Resultados de la regresión lineal logarítmica múltiple, 2000-2015,




regresión lineal logarítmica, 2000-2015, proporcionados por el Eviews 10.


108







A pesar de que el modelo no presenta problemas estadísticos, se decidió eliminar

al saldo inicial de la deuda externa privada y la inversión extranjera directa por ser

variables no estadísticamente significativas dentro del modelo. Los resultados

obtenidos fueron los siguientes:


lineal logarítmica múltiple 2000-2015, proporcionados por el Eviews 10.



regresión lineal logarítmica múltiple, 2000-2015, proporcionados por el Eviews 10..


109

3.8.6.2. Modelo final, regresión sin saldo inicial de la deuda externa privada ni

IED.

En cuanto al modelo resultante, es importante mencionar que, si se compara el

coeficiente de determinación ajustado obtenido (0,967569) con el anterior (0,963331),

se evidencia un aumento de 0,004238, por tanto, con la eliminación de las dos

variables, se logra un mayor grado de explicación de las variables independientes, que

se mantuvieron, a la variable dependiente. Ello es equivalente a decir que el aporte de

explicación de las variables independientes eliminadas no era realmente significativo.

Por otro lado, este modelo es estadísticamente significativo en su conjunto, pues la

probabilidad de la prueba global F de 0,00 así lo indica; sin embargo, no todas las

variables independientes también son estadísticamente significativas, pues en este

caso, la FBKF de la industria manufacturera no es menor a 0,05; sin embargo, se ha

decidido no eliminarla debido a su importancia dentro del análisis económico que se

está llevando a cabo31. Es importante mencionar que las variables independientes

explican en un 97,18% a la variable independiente. Además, el modelo no presenta

problemas de multicolinealidad, heteroscedasticidad ni autocorrelación, tal como lo

demuestran los siguientes resultados:

31 Tal como en el caso del modelo econométrico del periodo 1983-1999, se decidió no eliminar a la

formación bruta de capital fijo de la industria manufacturera, por ser una variable de interés dentro del

análisis. De esta manera, se evita cometer errores de especificación.

Figura 52. Resultados de la regresión lineal logarítmica múltiple, sin saldo inicial de

deuda externa privada ni IED, modelo final 2000-2015, proporcionados por el Eviews

10.


110











regresión lineal logarítmica, modelo final 2000-2015, proporcionados por el Eviews

10.




10.




Eviews 10.


111





3.8.6.2.5. Prueba de Ramsey RESET.



especificado.



Eviews 10.





112

3.8.6.2.6. Pruebas de contrastación de la valía del modelo: raíz cuadrática media

y el coeficiente de Theil.



para establecer que el modelo es bueno para predecir.

• El coeficiente de Theil es 0,0009, por tanto, al ser un valor muy cercano a 0 se

puede afirmar que existe evidencia estadística para establecer que el modelo es

bueno para predecir.

o Bias Proportion: La proporción del sesgo del coeficiente de Theil es

muy reducida (0,00), por tanto, se puede afirmar que existe evidencia

estadística para establecer que el riesgo sistemático presente en el

modelo es muy bajo o muy reducido, y por tanto, éste es confiable para

predecir.


PIB para 2015 y compararlo con su valor observado. Los resultados se presentan a

continuación:

17.3

17.4

17.5

17.6

17.7

17.8

17.9

18.0

18.1

18.2

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15

LOGPIBF ± 2 S.E.

Forecast: LOGPIBF

Actual: LOGPIB










Figura 58. Resultados de la raíz cuadrática media y el coeficiente de Theil para el modelo final, 1970-1982, proporcionados

por el Eviews 10.


113

Tabla 8



Valor

observado

Valor

estimado

Límite

inferior

Límite

superior

18,07 18,09 18 18,17

Nota. Resultados obtenidos con Eviews 10 Elaboración: Armijos Ana, Sagbay Diana






manera:

Ecuación 31:

log(𝑃𝐼𝐵) = 11,39337 + 0,078210 log (FBKFman) + 1,023049 log(poman)

• Formación Bruta de Capital Fijo de la industria manufacturera: Cuando la

FBKF manufacturera aumenta un 1%, el PIB aumenta en promedio,

0,078% aproximadamente, manteniendo todo lo demás constante.

• Personal ocupado en manufactura: Cuando el personal ocupado en

manufactura aumenta en 1%, el PIB aumenta en promedio, 1,023%

aproximadamente, manteniendo todo lo demás constante.

3.8. Reflexiones finales

Una vez que se han obtenido los tres modelos econométricos, es importante señalar

entonces, aquellas variables que han contribuido al crecimiento del PIB ecuatoriano

durante las tres etapas económicas analizadas. Éstas son:

• Periodo 1970-182:

o 𝑃𝐼𝐵 = 𝑓(−𝐹𝐵𝐾𝐹𝑚𝑎𝑛, +𝑝𝑜𝑚𝑎𝑛)

𝐥𝐨𝐠(𝑷𝑰𝑩) = 𝟏𝟒, 𝟗𝟐𝟕𝟒𝟐 − 𝟎, 𝟏𝟒𝟓𝟎𝟗𝟎 𝐥𝐨𝐠 (𝑭𝑩𝑲𝑭𝒎𝒂𝒏) + 𝟎, 𝟖𝟖𝟒𝟖𝟔𝟑 𝐥𝐨𝐠(𝒑𝒐𝒎𝒂𝒏)

114

• Periodo 1983-1999:

o 𝑃𝐼𝐵 = 𝑓(−𝐹𝐵𝐾𝐹𝑚𝑎𝑛 , +𝑝𝑜𝑚𝑎𝑛𝑢𝑓𝑎𝑐𝑡𝑢𝑟𝑎 +

𝐼𝐸𝐷, +𝑆𝑎𝑙𝑑𝑜 𝑖𝑛𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙𝐷𝑒𝑢𝑑𝑎𝑒𝑥𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑝𝑟𝑖𝑣𝑎𝑑𝑎)

𝐥𝐨𝐠(𝑷𝑰𝑩) = 𝟏𝟑, 𝟏𝟒𝟓𝟗𝟖 − 𝟎, 𝟎𝟎𝟕𝟏𝟕𝟕𝟏 𝐥𝐨𝐠(𝑭𝑩𝑲𝑭𝒎𝒂𝒏) + 𝟎, 𝟔𝟎𝟐𝟑𝟗𝟓 𝐥𝐨𝐠(𝒑𝒐𝒎𝒂𝒏)

+ 𝟎, 𝟎𝟕𝟏𝟎𝟖𝟓 𝐥𝐨𝐠(𝑰𝑬𝑫)

+ 𝟎, 𝟎𝟐𝟗𝟎𝟐𝟖 𝐥𝐨𝐠(𝑺𝒂𝒍𝒅𝒐 𝒊𝒏𝒊𝒄𝒊𝒂𝒍𝑫𝒆𝒖𝒅𝒂𝒆𝒙𝒕𝒆𝒓𝒏𝒂𝒑𝒓𝒊𝒗𝒂𝒅𝒂)

• Periodo 2000-2015:

o 𝑃𝐼𝐵 = 𝑓(+𝐹𝐵𝐾𝐹𝑚𝑎𝑛, +𝑝𝑜𝑚𝑎𝑛)

𝐥𝐨𝐠(𝑷𝑰𝑩) = 𝟏𝟏, 𝟑𝟗𝟑𝟑𝟕 + 𝟎, 𝟎𝟕𝟖𝟐𝟏𝟎 𝐥𝐨𝐠 (𝐅𝐁𝐊𝐅𝐦𝐚𝐧)

+ 𝟏, 𝟎𝟐𝟑𝟎𝟒𝟗 𝐥𝐨𝐠(𝐩𝐨𝐦𝐚𝐧)

Según los resultados, se evidencia que tanto en el periodo 1970-1982 y 2000-2015,

las variables que tuvieron efectos sobre el PIB fueron las mismas. Sin embargo, en el

caso de la FBKF de las industrias manufactureras, el aporte no fue positivo para el

primer periodo mencionado así como tampoco lo fue entre 1983-1999. Ello evidencia

que la inversión realizada en estas industrias durante los años 70 y principios de los

80, no fueron eficientes; los planes propuestos por la CEPAL, al contrario de ser

positivos, provocaron efectos negativos dentro de la economía nacional. Además, es

lógico pensar que el desempeño de esta industria tampoco fue positivo durante la etapa

de recesión económica, por lo tanto, su aporte no pudo ser positivo para el crecimiento

del PIB nacional. Dicha situación cambió durante el periodo de dolarización, en donde

esta variable aportó positivamente al crecimiento de una economía mucho más estable.

También es importante mencionar, con respecto al segundo periodo 1983-1999,

correspondiente a la crisis económica de Ecuador, que se evidencia que las variables

que permitieron el crecimiento del PIB y que estuvieron relacionadas con la FBKF de

las industrias manufactureras, fueron principalmente, recursos provenientes del

extranjero, es decir, la IED y la deuda externa privada. Ello refleja que, durante este

periodo, la contribución del resto del mundo fue crucial tanto para el desarrollo

manufacturero en particular, como para el nacional en general.

También, se debe señalar que los resultados demuestran que no es adecuado

construir un solo modelo econométrico para realizar análisis de un periodo de tiempo

en específico, especialmente cuando en él, se han suscitado cambios estructurales, los

mismos que han originado distintas etapas económicas en el país, cada una con sus

115

propias características. La razón de ello encuentra su justificación en los problemas

estadísticos que se generan y que imposibilitan encontrar resultados adecuados.

Finalmente, también es importante destacar que los modelos econométricos

obtenidos son dinámicos, mas no estáticos, dentro de cada uno de los periodos de

tiempo en los que han sido analizados, es decir, los modelos obtenidos explican la

trayectoria del PIB en tres etapas económicas distintas, en función de los valores de

las variables independientes seleccionadas para este estudio en específico.

3.9. Conclusión

Después de haber construido los modelos econométricos correspondientes a las

tres etapas económicas analizadas, las mismas que se encuentran dentro del periodo

1970-2015, se concluye que el crecimiento del PIB ecuatoriano depende de distintas

variables, según el periodo de tiempo de análisis.

Además, los efectos sobre el producto total, no necesariamente son positivos, pero

sí estadísticamente significativos. Esta última afirmación muestra entonces que, la

implantación de planes o políticas que buscan una mayor industrialización, no

necesariamente es exitosa durante su aplicación y su efecto puede ser perjudicial para

la economía en general, tal como sucedió en los periodos 1970-1982 y 1983-1999 con

la FBKF de las industrias manufactureras.

También, se puede mencionar que, en el país las relaciones establecidas con el

resto del mundo fueron claves para trabajar por la reactivación productiva y económica

en el periodo de crisis, 1983-1999.

Por otro lado, es importante señalar que el efecto de la FBKF de las industrias

manufactureras y el personal ocupado en ellas, se torna positivo dentro de un ambiente

económico estable que utiliza el sistema de dolarización para realizar las distintas

transacciones económicas, tal como lo evidencia el periodo 2000-2015.

Finalmente, se puede concluir que nuestra hipótesis se ha cumplido parcialmente,

pues la FBKF de las industrias manufactureras ha provocado tanto efectos positivos

como negativos sobre el PIB. En cuanto a los cambios estructurales, se puede decir

que estos son evidentes, pues se han manifestado durante las distintas etapas

económicas analizadas, y que a su vez, están marcadas y diferenciadas por

características propias, que han permitido que ellos tengan lugar dentro del ámbito

116

económico. También, el análisis realizado evidencia que la formulación de una

propuesta macroeconómica, que puede parecer exitosa, podría ser inconsistente con la

política económica diseñada para su implementación.

117

CONCLUSIONES

Según los resultados encontrados en este trabajo de investigación, se concluye lo

siguiente:

1. En cuanto al análisis de las teorías relativas a la relación PIB – FBKF y la

dinámica de las industrias manufactureras, se puede afirmar que existe

evidencia teórica dentro del campo económico, presentada a través de teorías

y estadísticas, que confirma la existencia de una interrelación entre el PIB, la

FBKF y la FBKF de las industrias manufactureras. Asimismo, se evidencia que

el desarrollo de las industrias mencionadas anteriormente, cumple un rol

primordial al momento de fomentar una industrialización sólida y fiable, sobre

todo para las naciones en vías de desarrollo.

2. Por su parte, el análisis estadístico referente a la evolución del PIB, la FBKF

total y la FBKF de las industrias manufactureras durante el periodo de análisis

revelaron tres aspectos importantes. Primero, que el país ha atravesado por

distintas etapas económicas, durante las cuales, el principal protagonista ha

sido el petróleo y no las industrias manufactureras, a pesar de planes, tales

como el Modelo de Sustitución de Importaciones y el cambio de la matriz

productiva, cuyos resultados estuvieron alejados de la creación de una industria

sólida en el país. Segundo, que el análisis estadístico reveló una tendencia

creciente de la FBKF nacional durante el periodo 1970-2015, sin embargo, la

de la FBKF de las industrias manufactureras fue decreciente, lo cual indica que

el crecimiento económico de largo plazo del país no está necesariamente

sustentado en ellas. Tercero, que hubo un cambio estructural en la economía

ecuatoriana tanto al iniciar la etapa de recesión en los años 1983-1999, como

también al iniciar la dolarización.

3. Por otro lado, la elaboración y evaluación de los tres modelos econométricos

presentados, para los periodos 1970-1982, 1983-1999 y 2000-2015,

demostraron que el crecimiento del PIB ecuatoriano ha dependido de distintas

variables relacionadas con las industrias manufactureras, según el periodo de

análisis. Además, se evidencia que los efectos sobre el producto total no fueron

necesariamente positivos durante todos los periodos analizados, demostrando

así que, en ocasiones, ciertos planes o políticas que buscan una mayor

118

industrialización, no necesariamente son exitosos al momento de ser aplicados,

y que por el contrario, perjudican a la economía en general.

Así, las conclusiones recién enunciadas permiten afirmar que han existido cambios

en la producción de la economía nacional durante el periodo 1970-2015, explicados

primordialmente por los hechos acontecidos en cada una de las etapas económicas que

fueron analizadas. Además, dan paso a nuevas preguntas relacionadas con el efecto de

cada una de las industrias manufactureras sobre el PIB. Entre ellas, y sólo a modo de

ejemplo, cómo afectan las decisiones políticas tributarias u otras de carácter legal a las

decisiones de inversión de las industrias manufactureras. Este asunto, y otros, deberán

ser objeto de análisis de nuevas investigaciones.

119

RECOMENDACIONES

• Promover procesos y alianzas entre el sector público-privado para la

generación y desarrollo de información tanto cualitativa como cuantitativa,

destinada a la mejora y creación de productos manufacturados.

• Implementar una política cuyo objetivo principal sea promover el desarrollo

tecnológico, de manera que este pueda ser aprovechado por las industrias

manufactureras con el afán de mejorar su competitividad.

• Implementar una política industrial, mediante alianzas público-privadas, que

dedique una mayor cantidad de recursos a las industrias manufactureras que

mayor participación tienen sobre su FBKF y sobre la FBKF total, pues son

aquellas que mayor potencial de crecimiento tienen en la nación.

• Implementar una política industrial sólida que sea capaz de atraer no solo a

inversionistas locales, sino también a internacionales, de modo que la

exigencia en innovación y calidad en productos y servicios dentro del país,

crezca. Esta recomendación, constituye una excelente alternativa para la

exportación de nuevos y mejores productos ecuatorianos.

• Implementar un análisis cuantitativo de carácter legal y tributario referente a

las políticas económicas que condicionan las decisiones de inversión de las

industrias manufactureras en el país.

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134

ANEXOS

Anexo 1: Datos de las industrias manufactureras, periodo 1970-2015

AÑO

Elaboración

de

productos

alimenticios

(EPA)

Elaboración

de bebidas y

productos

de tabaco

(EPT)

Fabricación

de

productos

textiles,

prendas de

vestir;

fabricación

de cuero y

artículos de

cuero

(EPV)

Producción

de madera y

fabricación

de

productos

de madera

(EPM)

Fabricación

de papel y

productos

de papel

(FPP)

Fabricación

de

productos

de la

refinación

de petróleo

(FRP)

Fabricación

de

sustancias,

productos

químicos;

del caucho

y plástico

(FSQ)

Fabricación

de

productos

metálicos y

no

metálicos

(FPM)

Fabricación de

maquinaria y

equipo; equipo

de transporte e

industrias

manufacturera

s N.C.P.

(FME)

1970 325464 30579 29131 19408 33941 738469 70204 65409 39171

1971 130021 51184 198710 14304 35184 330392 75077 67758 39868

1972 169839 48546 199539 31533 47642 196531 68036 114995 41210

1973 182732 32394 81006 23351 54945 54948 59424 230359 63783

135

1974 174399 51893 105160 29982 48732 80373 73700 107720 121722

1975 244695 38618 122285 31245 48870 86777 82428 113032 157094

1976 359907 47168 113345 25757 60572 104366 111534 107325 157899

1977 341393 50070 104667 19368 60328 105028 117524 192343 144090

1978 319287 77597 139255 19819 74206 154880 123973 216862 139062

1979 303503 101477 99390 71088 78191 158876 135457 209988 126469

1980 315778 119013 155356 126412 132725 165786 166454 411061 140139

1981 147379 34668 70551 35678 52706 191480 109767 153115 121605

1982 229256 32649 109294 22195 65188 207506 118531 213609 91015

1983 124160 19336 40776 4927 17306 168132 89104 241404 47031

1984 177365 47134 41650 2954 10844 142942 112005 178893 78609

1985 310703 78780 68519 9150 27646 88951 107178 174255 90615

1986 213773 21390 49658 13188 27338 152705 104065 123044 54860

1987 150360 47052 65520 14258 40374 223370 137704 180714 83530

1988 207410 33521 57812 14705 27442 108197 91359 116328 74882

136

1989 252112 32136 28761 10692 44692 16226 120833 139006 60572

1990 334104 51500 169686 40504 74321 84078 124312 128751 95983

1991 298682 76228 146496 12177 104017 86635 133168 163548 97258

1992 307737 88585 95111 16864 95179 79288 200108 284169 63662

1993 312326 206366 25853 17465 149152 84901 144257 239435 44534

1994 165493 38210 82536 59041 78233 131600 147775 321301 59504

1995 97461 43810 62641 48145 61516 118081 99647 292299 60851

1996 115389 60094 17001 19443 44897 128562 91903 161260 103863

1997 273419 63312 51428 23928 54838 120590 116401 261511 118022

1998 270179 60000 65228 23456 61241 125695 134228 271925 122258

1999 186020 33835 34817 11935 35577 45804 97517 208513 89298

2000 228067 44846 46938 17983 42178 64380 107177 227845 95329

2001 245541 48075 53074 18499 49926 155422 118754 276208 100161

2002 273713 53348 64726 21450 59118 155138 135852 324141 110765

2003 255318 48208 58900 19458 53802 111306 133073 306987 103365

137

2004 241455 42159 49543 15462 52019 92610 123523 291441 104470

2005 297187 52515 70054 20424 74936 90831 153872 366379 126382

2006 312061 52349 72518 20011 83183 78143 162047 394753 176392

2007 346858 98245 79239 25466 81775 72810 102146 243508 122528

2008 409855 123446 55474 17882 80907 181040 130188 520205 260752

2009 263284 106076 27364 9716 53543 188048 76589 327702 113338

2010 335607 70227 51112 11887 81573 225227 167786 454085 122841

2011 655492 125600 94120 44848 187041 272137 254600 433206 141774

2012 417508 70126 82488 29201 122723 229679 215217 359532 98371

2013 417347 189439 55367 10727 18419 338021 200590 445082 123140

2014 509840 132555 92128 14784 184643 337737 239054 388950 110055

2015 589342 121195 98842 36074 241701 256899 280332 516795 161470

Nota. Base de datos, periodo 1970-2015. Fuente: BCE


138

Anexo 2: Datos anuales, periodo 1970-2015

Año PIB (miles de

dólares del 2007)

FBKF manufacturera

(miles de dólares del

2007)

Personal ocupado IED (millones de

dólares)

Saldo inicial de la

Deuda Externa

Privada (millones

de dólares)

1970 3.755.199 1.351.776 48105 89,0 12,1

1971 4.696.063 942.498 50333 162,0 12,2

1972 4.485.935 917.871 53666 81,0 12,8

1973 4.518.591 782.942 58940 52,0 14,1

1974 4.749.379 793.681 66400 77,0 14,0

1975 5.825.874 925.044 74894 95,0 32,8

1976 6.096.519 1.087.873 80804 -20,0 56,2

1977 6.692.704 1.134.811 87561 34,0 57,3

1978 7.206.292 1.264.941 99600 49,0 252,0

1979 7.113.930 1.284.439 107433 63,0 496,2

1980 7.386.762 1.732.724 105475 70,0 706,3

139

1981 7.143.998 916.949 103516 60,0 1.121,5

1982 7.000.035 1.089.243 100616 40,0 1.452,3

1983 5.738.581 752.176 94575 50,0 1.628,5

1984 5.732.366 792.396 95186 50,0 1.138,3

1985 6.179.486 955.797 97165 62,0 227,2

1986 6.385.704 760.021 102036 81,0 155,3

1987 6.377.176 942.882 108534 123,0 85,2

1988 6.040.147 731.656 109577 155,0 98,0

1989 5.862.796 705.030 110353 160,0 119,3

1990 5.598.369 1.103.239 112148 126,0 158,2

1991 5.999.038 1.118.209 124937 160,0 163,5

1992 6.074.252 1.230.703 126331 178,0 165,9

1993 6.087.342 1.224.289 122318 474,0 254,8

1994 6.440.394 1.083.693 120060 576,0 602,7

1995 6.369.945 884.451 117802 452,0 828,4

140

1996 6.177.175 742.412 116271 500,0 1.555,1

1997 6.662.640 1.083.449 124769 724,0 1.958,1

1998 6.961.316 1.134.210 131172 870,0 2.520,1

1999 5.205.829 743.316 118838 648,4 3.159,5

2000 5.853.793 874.743 124206 720,0 2.529,9

2001 7.039.554 1.065.660 135244 538,6 2.229,0

2002 8.313.170 1.198.251 147883 783,3 3.038,0

2003 8.344.508 1.090.417 145584 871,5 4.899,4

2004 8.785.131 1.012.682 148380 836,9 5.272,0

2005 9.728.992 1.252.580 157629 493,4 6.151,3

2006 10.213.818 1.351.457 167825 271,4 6.386,7

2007 10.593.947 1.172.575 172681 193,9 6.884,1

2008 12.286.215 1.779.749 173770 1057,1 6.845,4

2009 11.843.329 1.165.660 187328 308,6 6.864,6

2010 13.050.148 1.520.345 190876 165,8 6.142,5

141

2011 14.920.791 2.208.818 194891 644,1 5.300,4

2012 16.496.168 1.624.845 196953 567,5 5.260,8

2013 18.214.094 1.798.132 219406 727,0 5.132,4

2014 18.904.840 2.009.746 217089 772,3 5.850,3

2015 17.797.927 2.302.650 226405 1322,5 6.516,9

Nota. Base de datos, periodo 1970-2015. Fuente: BCE, INEC, CEPAL


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