DOI: 10.54753/rve.v10i1.1290
Vol.10-N°1, Enero - Junio 2022
p-ISSN:2602-8204 | e-ISSN 2737-6257
Manufacturas y crecimiento económico en Ecuador bajo una pers-
pectiva regional. Un modelo de panel dinámico, 2007 -2020
Manufacturing and economic growth in Ecuador from a regional perspective. A
dynamic panel model, 2007-2020
Diego Ochoa-Jiménez
1
| Reinaldo Armas-Herrera
2
|
Christian Pereira
3
1
Departamento de Economía, Universidad Técnica
Particular de Loja, Loja, Ecuador
2
Departamento de Ciencias Empresariales, Universidad
Técnica Particular de Loja, Loja, Ecuador
3
Carrera de Economía, Universidad Técnica Particula de
Loja, Loja, Ecuador
Correspondencia
Diego Ochoa, Carrera de Economía, Universidad
Técnica Particular de Loja, Loja, Ecuador
Email: daochoa@utpl.edu.ec
Agradecimientos
Fecha de recepción
Enero 2021
Fecha de aceptación
Junio 2021
Dirección
Bloque 100. Ciudad Universitaria Guillermo Falconí.
Código Postal: 110150, Loja, Ecuador
RESUMEN
El objetivo de este artículo es investigar a nivel regional la situación del sector manufacture-
ro en la economía ecuatoriana y su influencia en el crecimiento económico para el período
2007-2020, utilizando como base teórica las leyes de crecimiento económico de Kaldor.
En Ecuador, el sector manufacturero no presenta un desarrollo significativo, representa el
20.8 % del valor agregado bruto nacional, con una tasa de crecimiento promedio del 1.5 %
anual durante el período de estudio, por debajo del sector primario y de servicios, con un
3 % y 2.7 % respectivamente. Por otro lado, al realizar el análisis utilizando un modelo eco-
nométrico de panel estático y dinámico a nivel provincial, los resultados de los ejercicios
empíricos sugieren que la industria ecuatoriana esta correlacionada positivamente con el
nivel de productividad del trabajo y con el crecimiento de los sectores restantes de la eco-
nomía. Asimismo, los resultados para la Segunda Ley de Kaldor muestran la existencia de
rendimientos crecientes a escala, al menos cuando se utiliza información a nivel regional
para el período de estudio. Finalmente, este estudio recomienda políticas públicas orien-
tadas a promover el desarrollo del sector manufacturero con el objetivo de propiciar un
desarrollo económico sostenible en Ecuador.
Palabras clave: Crecimiento económico; manufactura; Leyes de Kaldor.
Códigos JEL: O14. O41. O47.
ABSTRACT
In Ecuador, the manufacturing sector does not present a significant development, it repre-
sents 20.8 % of the national gross value added, with an average growth rate of 1.5 % per
year during the study period, below the primary and services sector, with a 3 % and 2.7 %
respectively. On the other hand, when performing the analysis using a static and dyna-
mic panel econometric model at the provincial level, the results of the empirical exercises
suggest that the Ecuadorian industry is positively correlated with the level of labor produc-
tivity and with the growth of the remaining sectors of the economy. Likewise, the results
for Kaldor’s Second Law show the existence of increasing returns to scale, at least when in-
formation at the regional level is used for the study period. Finally, this study recommends
public policies oriented to the development of the manufacturing sector with the objec-
tive of promoting sustainable economic development in Ecuador. sustainable economic
development in Ecuador.
Keywords: Economic growth; manufacturing; Kaldor laws.
JEL codes: O14. O41. O47.
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Ochoa D., Armas R., & Pereira C.
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1 | INTRODUCCIÓN
Un entorno internacional cada vez más dinámico y competiti-
vo, junto a mayores procesos de liberalización comercial y de globali-
zación de mercados, exige que aspectos como la causa de industria-
lización y el nivel de productividad en una economía sean asumidos
como un eje de la política de desarrollo de todo país, y aún más,
como un factor indispensable en la efectiva transición de una eco-
nomía en vías de desarrollo, hacia una economía generadora de alto
valor agregado. Esto, en cuanto, un nivel de industrialización eleva-
do propicia un cambio estructural de la economía, sustentado en la
transformación desde la producción de bienes primarios a bienes
secundarios.
Un factor clave dentro del nivel de crecimiento en un país, es
el sector manufacturero, cuyo crecimiento, según manifiesta Kaldor
(1966), a más de aumentar la tasa de crecimiento de la productividad
del propio sector manufacturero, indirectamente tenderá a aumen-
tar la tasa de crecimiento en otros sectores. Por su parte, para el ca-
so económico de la India, Dagsgupta y Singh (2006) encuentran que
inclusive dentro de la era digital o informática, el sector manufactu-
rero aún se constituye como el motor de crecimiento económico,
pudiendo ser una excepción el sector de tecnologías de la informa-
ción y comunicación.
En el caso ecuatoriano, el sector manufacturero aún no pre-
senta un desarrollo significativo; representa el 20.8 % del total de
producción del país, mientras el sector servicios y el sector primario
representan el 64.2 % y el 14.9 % respectivamente. Si bien es cier-
to, en términos sociales se habían tenido avances sustanciales hasta
2016, dicho cambio no vino acompañado de importantes transfor-
maciones y mejoras en el ámbito productivo. La tasa de crecimiento
del sector industrial, durante el periodo 2007 - 2020 fue del 1.5 %
mientras el sector de servicios y primarios crecieron al 3 % y 2.7 %
respectivamente. Por otro lado, al considerar que el sector manu-
facturero es la base del desarrollo al ser el encargado de liderar el
crecimiento sectorial y de la productividad del trabajo, y el sector
primario un componente complementario de su dinámica de desa-
rrollo, para Ochoa-Jiménez et al. (2011); Alvarado e Iglesias (2017),
en Ecuador sucede justamente lo contrario, el sector primario a tra-
vés de las exportaciones, determina la trayectoria de crecimiento y
el sector manufacturero complementa dicho crecimiento. Esta dife-
rencia ha traído varias consecuencias, como el hecho de que nuestro
país sea demasiado dependiente del comercio internacional y no le
sea posible afianzar un mercado interno fuerte que le permita ami-
norar los efectos de choques externos (precios en commodities).
En cuanto a las industrias manufactureras clasificadas dentro
de bienes de consumo, ésta participaba en 1999 con el 42 % del
producto manufacturero, los bienes intermedios 47 % y los bienes
de capital con el restante 10 %; mientras tanto, para el 2020 los
porcentajes fueron de 51 %, 39 % y 10 %, con lo que se denota que
los bienes de capital ganaron participación hasta el año 2014, para
luego volver a descender a niveles registrados a principio del siglo
XXI.
Dado que Ecuador busca alcanzar un modelo que privilegie
una producción diversificada y de mayor valor agregado y dejar de
lado un modelo primario exportador y extractivista, es importante
analizar el rol y la influencia del sector manufacturero en el resto de
la economía y como mediante este sector se puede generar un ma-
yor dinamismo en el crecimiento económico del país. Es por ello por
lo que, el presente estudio, estará enfocado a analizar la influencia
de variaciones en el crecimiento del sector manufacturero sobre los
sectores no manufactureros de la economía ecuatoriana, tomando
como fundamento teórico las tres leyes de crecimiento económico
de Kaldor (1966), para el período 2007 – 2020.
Por tanto, en este documento, se plantea como hipótesis que
las tasas de crecimiento económico están asociadas con tasas de
crecimiento del sector manufacturero, siendo ésta una caracterís-
tica de una fase intermedia del desarrollo de una economía. Para
abordar este tema, el resto de este documento se divide en cua-
tro apartados: inicialmente, se aborda una revisión de literatura pre-
via donde se exponen los fundamentos conceptuales y teóricos que
sustentan las leyes del desarrollo económico de Kaldor, junto con las
modificaciones hechas a las mismas por algunos economistas con-
temporáneos; en el segundo apartado se analiza la información uti-
lizada, se realiza un análisis al sector manufacturero de la economía
y la metodología econométrica utilizada; en el tercer apartado se
examina el cumplimiento de las leyes de Kaldor mediante la aplica-
ción de modelos econométricos de panel usando datos provinciales
para el período de estudio; finalmente, se establecen las conclusio-
nes principales y se proveen algunas recomendaciones de política
pública.
2 | REVISIÓN DE LITERATURA PRE-
VIA: CRECIMIENTO ECONÓMICO
E INDUSTRIA MANUFACTURERA
El crecimiento económico de una nación y los factores inheren-
tes al mismo, han sido objeto de estudio de varios economistas por
muchos años, existiendo así varios aportes teóricos que de alguna
forma han contribuido a esclarecer y comprender mejor cuáles son
las condiciones inherentes al mismo.
Uno de los primeros autores en explicar la importancia que tie-
nen las manufacturas en el logro de dicho crecimiento fue Smith
(1776), quien afirmaba que, con la división del trabajo, especialmen-
te en las actividades manufactureras, se crea el progreso más impor-
tante en las facultades productivas del trabajo, debido a que genera
una mayor especialización en los trabajadores y permite mayor in-
ventiva en favor de los procesos, incrementando la producción por
unidad de trabajo (productividad).
De esta forma, Smith (1776) reconoce la existencia de rendi-
mientos crecientes a escala, por lo que es posible incrementar el
volumen de la producción en una dimensión mayor al aumento de
los insumos, a lo que se añade que no existe posibilidad para este
tipo de rendimiento en otros sectores, mucho menos en el sector
agrícola. Ciertamente, un factor de producción fijo como la tierra
mantendrá rendimientos decrecientes a medida que se incrementa
el trabajo.
Años más tarde Young (1928), recupera la visión del crecimien-
to como un proceso acumulativo que tiene como base los rendimien-
tos crecientes generados en el sector industrial. Young aporta a lo
manifestado por Smith (1776) principalmente: el tener en cuenta
las operaciones realizadas entre industria, concibiendo a estas como
un todo interrelacionado y reinterpreta la relación entre división del
trabajo y tamaño del mercado. Similar pensamiento sería desarrolla-
do luego por economistas como Rosenstein-Rodan (1943), Nurske
(1953), Myrdal (1957) y Prebisch (1959), pioneros en la economía
del desarrollo, quienes establecieron teorías que mantenían un en-
foque céntrico en la industria.
No obstante, la globalización si bien no ha restado potencial
al sector manufacturero en muchos países, ha hecho que haya una
concentración geográfica en determinados países (Harauchi et al.,
2017). A partir de la década de los 90, la aportación del sector ma-
nufacturero al crecimiento del PIB es menor (Szirmai y Verspagen,
2015). También hay que destacar que el aporte de cada rama de la
industria al crecimiento no es igual, siendo las ramas más intensivas
en capital y/o tecnología las que registran mayores contribuciones
al crecimiento de la productividad debido a una mayor tasa de ex-
pansión de la demanda (Fernández y Palazuelos, 2018).
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2.1 | Modelo de crecimiento económico
kaldoriano
Kaldor (1966, 1972), siguiendo la línea teórica de los economis-
tas del desarrollo, estableció la importancia de la industria manufac-
turera en el crecimiento económico, cuyo dinamismo y crecimiento
se traduce en un aumento de la productividad y un impulso de los
demás sectores.
Entonces, es la tasa de crecimiento de la producción manufac-
turera (junto con las actividades auxiliares de servicios públicos y la
construcción), quien ejerce un efecto dominante en la tasa de cre-
cimiento económico. Entre las razones para el liderazgo del sector,
se argumenta: posee importantes encadenamientos productivos y
acentúa el proceso acumulativo del desarrollo; se encuentra sujeto
a rendimientos crecientes a escala, además de que actúa el proceso
de learning by doing; hay una afluencia de trabajadores de sectores
con desempleo o rendimientos decrecientes hacia este sector, por
lo que la mano de obra se vuelve más calificada (Felipe, 1998).
Dicha relación, entre industria manufacturera y crecimiento
económico, queda comprendida en tres leyes, conocidas también
como “Leyes de Kaldor”. Estas leyes son como sigue:
2.1.1 | Primera Ley de Kaldor
La primera ley kaldoriana establece que el crecimiento de la
producción de una economía se relaciona positivamente con el cre-
cimiento de la producción manufacturera. Esta relación formalmen-
te puede expresarse así:
y
i
= α + β q
man
i
(1)
Donde y
i
representa la tasa de crecimiento del Producto Interno
Bruto real (PIB) y q
man
i
representa la tasa de crecimiento del pro-
ducto o valor agregado bruto manufacturero. Sin embargo, para re-
ducir la presencia de efectos espurios, dado que gran parte de q
man
i
está contenida en y
i
, Kaldor mostró que existe una fuerte correla-
ción entre la tasa de crecimiento de la producción manufacturera y
la tasa de crecimiento de la producción no manufacturera. (Kaldor,
1966; McCombie y Thirlwall, 1994; Felipe, 1998; Thirlwall, 2015).
Entonces, una mejor expresión de la primera ecuación sería:
q
nman
i
= α + β q
man
i
(2)
Kaldor propuso dos razones para apoyar esta Ley: la reasignación de
recursos subutilizados en el sector primario o terciario, donde exis-
tía desempleo disfrazado y un nivel de productividad menor, lo que
permitía aumentar la producción sin reducir la oferta de los demás
sectores; y, la existencia de rendimientos crecientes a escala está-
ticos y dinámicos en la industria manufacturera. (Thirlwall, 2015).
Otra formulación a la primera ley kaldoriana es la propuesta por
Thirlwall (2015):
y
i
= α + β (q
man
i
− q
nman
i
) (3)
La composición de la ecuación (3) implica que las tasas de cre-
cimiento del sector manufacturero deberán ser lo suficientemente
elevadas para que, su diferencial con el crecimiento del resto de
sectores sea tal que influya en la producción total del país. Como
señala Ocegueda (2003), dentro de la ecuación 2 y 3, un β positivo
y estadísticamente significativo permitiría validar la primera ley y si
alguno de estos dos escenarios no se cumple se rechazaría.
2.1.2 | Segunda Ley de Kaldor
La segunda ley también conocida como ley de Verdoorn (1949),
señala una relación positiva existente entre la tasa de crecimiento
del producto manufacturero y el crecimiento de la productividad la-
boral en el mismo sector. Kaldor (1966) expresa esta de ley de dos
formas:
p
man
i
= δ + λq
man
i
(4)
e
man
i
= −δ + (1 − λ)q
man
i
(5)
Donde p
man
i
es la tasa de crecimiento de la productividad laboral en
la industria manufacturera, q
man
i
y e
man
i
son la tasa de crecimiento
de la producción y el empleo en la industria manufacturera respec-
tivamente. Lo que la ecuación indica es que el empleo depende de
manera positiva del crecimiento de la producción manufacturera, lo
que se explica debido al proceso de aprendizaje derivado de una di-
visión del trabajo, así como a las economías de escala que emergen
consecuencia del progreso técnico y de la innovación en general.
De igual forma, mientras más rápida es la tasa de crecimiento
de la producción manufacturera, más rápido será el ritmo de creci-
miento de la productividad del trabajo en la fabricación debido a las
economías estáticas y dinámicas de escala.
Kaldor (1966) concibe a los rendimientos a escala fenómenos
macroeconómicos relacionados con la interacción entre la elastici-
dad tanto de la demanda como de la oferta de bienes del sector
manufacturero. Es esta sólida interacción la que justifica la relación
directa entre el crecimiento del producto manufacturero y la pro-
ductividad laboral, conocida como Ley Verdoorn (Thirlwall 2015).
La validación de las estimaciones de la ecuación (4) o (5) se
concentran en el valor y significación estadística de λ y (1 − λ). Si
los resultados muestran que 0 < λ y 0 < ( 1 − λ) < 1 se acepta
la hipótesis de rendimientos crecientes a escala (Ocegueda, 2003).
Resultados empíricos demuestran que el valor de λ es aproximada-
mente 0,5, lo que confirmaría la existencia de altos rendimientos a
escala en el sector industrial de una región. (Kaldor, 1975; McCom-
bie y Thirlwall, 1994).
2.1.3 | Tercera Ley de Kaldor
La tercera ley kaldoriana establece que el crecimiento del pro-
ducto total por trabajador está relacionado positivamente con el cre-
cimiento del producto manufacturero, y de forma negativa con el
crecimiento del empleo no manufacturero. La expresión formal de
esta ecuación es:
p
T
i
= α + β q
man
i
− φe
nman
i
(6)
Donde p
T
i
es la tasa de crecimiento de la productividad total,
q
man
i
es la tasa de crecimiento del producto manufacturero y e
nman
i
es el empleo en los sectores no manufactureros. Esta ley expone
que el crecimiento de la industria manufacturera incrementa la de-
manda de empleo hacia este sector, lo que disminuye la oferta de
empleo hacia el resto de los sectores de la economía, pero no reduce
el producto. Esto permite que la productividad del trabajo aumen-
te en todos los sectores. Entonces en caso de existir un excedente
laboral en los sectores no manufactureros de la economía, un creci-
miento del sector manufacturero incrementará la productividad en
la economía en general, debido a la transferencia sectorial de traba-
jadores de un sector agrícola o de servicios donde la productividad
marginal es baja, a un sector industrial donde es elevada.
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Ochoa D., Armas R., & Pereira C.
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2.2 | Modelo de crecimiento económico
kaldoriano
Varios son los estudios que mantienen como base teórica un
enfoque kaldoriano, y que tienen por finalidad determinar la rela-
ción existente entre el crecimiento de la industria manufacturera y
el crecimiento económico. Dentro de esta línea, trabajos como: Mo-
reno (2008), Acevedo et al. (2009), Castilla (2009), Loría (2009), Gil
y Martínez (2009), Coronado y Barrón (2011), Vera (2011), y Alastre
(2013); Ros (2015) y Sallam (2021), encuentran una relación signifi-
cativa entre crecimiento del sector manufacturero y el crecimiento
económico en sus respectivas regiones. Cabe recalcar que estos es-
tudios realizan un análisis de la economía en su conjunto y no de
forma subnacional. Sin embargo, aunque el planteamiento original
de Kaldor (1966) se realizó de manera agregada y no regional o es-
pacial, se han ido generando estudios en los cuales las tres leyes se
evalúan a nivel regional o incluyendo el factor espacial: Dasgupta y
Singh (2006) examina varios países en desarrollo, Borgoglio y Odi-
sio (2011) realizan un estudio en Argentina, Brasil y México; Wells y
Thirlwall (2015) toman en cuenta países africanos; Sánchez (2011 y
2012), Rendón y Mejía (2015) y Carvajal et al. (2015) analizan a nivel
macroeconómico y regional a México, Quintana et al. (2012) reali-
zan un análisis regional comparativo entre México y Corea del Sur.
Los resultados muestran que la insuficiencia dinámica presente en el
sector industrial es la principal causa de las bajas tasas de crecimien-
to económico a nivel regional y, por consiguiente, a nivel nacional
en cada país. De igual manera tanto la productividad manufacturera
como el empleo se encuentran correlacionados positivamente con
el crecimiento de la producción en el sector manufacturero.
Dong (2007) usando las leyes de Kaldor, analiza los efectos in-
directos del sector manufacturero y como han contribuido al creci-
miento económico regional, utilizando los datos regionales del pro-
ceso de crecimiento de 1978 a 2004 en China. Este estudio presen-
ta como resultados una muestra más de la validación de las leyes
de Kaldor en el caso de la economía regional de China, es decir, la
manufactura es el principal motor de crecimiento de la economía
donde el crecimiento del sector manufacturera también activa el
crecimiento de la productividad global.
Otros estudios sobre la aplicación de las leyes de Kaldor están
teniendo en cuenta el componente espacial para explicar la diver-
sidad en el crecimiento dentro de las regiones que componen los
países (Dong, Dall’erba y Le Gallo, 2012). Además, se están realizan-
do análisis comparativos entre diversos grupos de países en función
de sus ingresos, siendo los países de renta media los que se ven más
beneficios por el desarrollo del sector manufacturero (Marconi et al.,
2016).
En lo concerniente a Ecuador, el trabajo realizado por Carton
(2009) se enfoca en comprobar la validez de las leyes kaldorianas
analizando el crecimiento económico de 11 países miembros de la
Asociación Latinoamericana de Integración (ALADI), basándose en
un panel de datos entre 1980 – 2007. Los resultados confirman el
cumplimiento del primer mecanismo o ley “Kaldor-Verdoorn” para
varios países incluido Ecuador, lo que muestra la existencia de una
correlación positiva entre las tasas de crecimiento de la producción
y de la productividad del trabajo.
Agurto (2018) y Zapata et al (2022) valida la primera ley de Kal-
dor para la economía ecuatoriana. Los resultados en ambos estudios
muestran que la producción manufacturera incide positiva y signifi-
cativamente en el crecimiento de la economía en el corto y largo
plazo. Además, existe causalidad unidireccional entre la producción
manufacturera y el crecimiento económico.
3 | DATOS Y METODOLOGÍA
3.1 | Datos
Para comprobar las leyes de Kaldor se utilizaron datos de panel
para el periodo 2007-2020. Los datos incluyen las variables: valor
agregado bruto, empleo por sector y productividad, obtenidas para
21 provincias del país, exceptuando Galápagos, Santa Elena y San-
to Domingo de los Tsáchilas, debido a la falta de disponibilidad de
datos para el período comprendido. Todas las ecuaciones se estima-
ron con cifras deflactadas usando como año base 2007. Los valores
fueron obtenidos del Banco de Información Económica del INEC,
de la sección correspondiente a Encuesta Nacional de Empleo, Des-
empleo y Subempleo (ENEMDU), así como del Banco Central del
Ecuador en la sección de Cuentas regionales.
Tabla 1. Variables utilizadas en el estudio empírico
Variable Descripción
Vab_s1 Valor agregado bruto en el sector primario
Vab_m Valor agregado bruto en el sector manufacturero
Vab_s3 Valor agregado bruto en el sector de servicios
Vab_nm Valor agregado bruto en el sector no manufacturero (primario y servicios)
Vab_t Valor agregado bruto nacional
L_s1 Empleo pleno en el sector primario
L_m Empleo pleno en el sector manufacturero
L_s3 Empleo pleno en el sector de servicios
L_nm Empleo pleno en el sector no manufacturero (primario y servicios)
L_t Empleo pleno nacional
P_s1 Productividad del sector primario medido como Vab_s1/ L_s1
P_m Productividad del sector manufacturero medido como Vab_m/ L_m
P_s3 Productividad del sector servicios medido como Vab_s3/ L_s3
P_nm Productividad del sector no manufacturero medido como Vab_nm/
L_nm
P_t Productividad nacional medido como Vab_t/ L_t
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Manufacturas y crecimiento económico en Ecuador bajo una perspectiva regional .....
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No obstante, algunos de los datos que no pudieron encontrar-
se se obtuvieron mediante estimaciones propias. Es así como, para
la obtención de la variable empleo se utilizó la participación de cada
provincia en la población del país para cada año para luego multipli-
car por el número total de personas empleadas en el país. Para la
obtención del empleo por sectores se usó la ENEMDU para obte-
ner la participación de cada sector en el empleo total de cada una
de las provincias. Para la obtención del Valor Agregado Bruto se
realizó un empalme de series teniendo finalmente como año base
el 2007. Finalmente, la variable productividad se obtuvo mediante
la relación VAB/empleo.
Al analizar los principales estadísticos descriptivos para las va-
riables incluidas en el estudio, detalladas en la Tabla 1, podemos ob-
servar una desviación estándar mucho mayor en el sector servicios,
en lo que se refiere al valor agregado bruto y el empleo. Para ca-
si todas las variables, la desviación estándar es mayor a la media, lo
que denota un comportamiento altamente volátil. El sector primario
muestra un comportamiento más estable que el resto de sectores.
La distribución del VAB y el empleo de los sectores secundario
y servicios es asimétrica positiva y tiene una curtosis leptocúrtica,
lo que significa que hay una mayor agrupación de datos en la re-
gión central. Por otro lado, la productividad para todos los sectores
mantiene una curtosis inferior a 3, por lo que tendría una distribu-
ción platicúrtica, pudiendo identificar que los datos presentan gran
variabilidad o dispersión en relación a su media.
Tabla 2. Estadísticos descriptivos para cada variable considerada en el estudio, período 2007 - 2020
Notación Promedio Desviación estandar Mediana Mínimo Máximo Simetría Curtosis
Vab_s1 295001.5 381288.9 111810.5 10637.5 1787841.8 1.897 3.179
Vab_m 397449.3 928551.7 54843.1 1685.2 4435764 2.791 6.529
Vab_s3 1352142.8 2520458.5 517050.9 66345 10807892 2.664 5.601
Vab_nm 1647144.3 2831001.1 729706.1 88899.6 11737247 2.595 5.332
Vabt 2044593.6 3748441.5 796221.7 90676.2 15562238 2.643 5.55
L_s1 49844.4 36344.1 38163.5 3591.8 168370 0.937 0.099
L_m 26907.3 45409.5 8640.8 175 189497.1 2.371 4.541
Ls3 150101.6 250733.2 70159.1 8288.9 1072757.5 2.607 5.416
L_nm 199945.9 277788.2 124749 17405.9 1203441.9 2.482 4.984
Lt 226853.2 321975.2 140464.7 18103.7 1392939 2.483 4.975
P_s1 4.759 3.534 3.476 0.307 17.689 1.291 1.034
P_m 7.69 5.806 5.637 0.615 36.092 1.453 2.039
P_s3 7.746 1.726 7.471 4.248 15.117 0.925 1.241
P_nm 6.46 2.097 6.143 1.795 14.408 0.578 0.11
Pt 6.599 2.381 6.159 1.822 16.679 0.833 0.576
3.1.1 | Sector manufacturero y crecimien-
to económico en Ecuador
En el gráfico 1 se presenta una línea del tiempo que ilustra la
tendencia de crecimiento económico por la que atravesó la econo-
mía ecuatoriana desde 1970, año en que se afianza el proceso de
industrialización en el Ecuador debido a la exportación del petróleo.
No obstante, pese al crecimiento cuantitativo experimentado, la es-
tructura productiva del país seguía enmarcada en torno a sectores
muy específicos como la exportación de bienes primarios.
Figura 1. Tasas de crecimiento del PIB total, per cápita y
manufacturero en Ecuador (2017)
Elaboración propia con datos del Banco Mundial (2021)
Es así que, en la década de los ochenta, el crecimiento prome-
dio de la industria fue de solo 1,68 %, y el de la economía en ge-
neral fue del 2,62 %, mientras que, en la década de los noventa, el
crecimiento promedio de la industria fue del 1,14 % y el de la eco-
nomía en general fue del 2,31 %. A partir del siglo XXI la economía
ecuatoriana inicia su proceso de recuperación y el crecimiento del
PIB comienza a registrar valores positivos después del elevado de-
crecimiento de 1999 (-6,3 %); los procesos migratorios y el envío
de remesas, estabilidad política entre otros factores incidieron en el
desarrollo económico del país. A partir del año 2001 hasta el año
2015, el crecimiento económico promedio fue del 4,23 % mientras
que el crecimiento de la producción industrial fue del 4,63 %. A par-
tir del año 2018 se registra una desaceleración en la economía con-
secuencia de una nueva línea política, con grandes restricciones en
ámbitos como el gasto público o política social, lo que, sumado a
la crisis sanitaria mundial, entre otros factores, provocaría que, en
el año 2020, se registre el decrecimiento más alto en el PIB total y
PIB manufacturero durante el período estudiado, con un 7.7 % y un
8.2 % respectivamente.
En línea con la teoría planteada, los gráficos 1 y 2 muestran
también la elevada correlación que existe entre las variaciones de
las tasas de crecimiento del PIB total y las del PIB en el sector indus-
trial y de servicios; mientras que, por otro lado, el PIB agropecuario
mantiene un comportamiento distinto, esto debido a que este sec-
tor se encuentra en parte desarticulado del resto de sectores y a que
su producción se encuentra sujeta a otros factores, como cambios
climáticos que se presentan durante el año.
A nivel sectorial, para todo el periodo, el sector de mayor cre-
cimiento fue el de los servicios, seguido del industrial y agropecua-
rio. El sector servicios se ha visto influenciado por el dinamismo de
sectores tradicionales y un mercado internacional favorable en de-
terminados períodos que permitió contar con una gran afluencia de
recursos, influyendo en el crecimiento de mercados como el finan-
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Vol.10-N°1, Enero - Junio 2022
p-ISSN:2602-8204 | e-ISSN 2737-6257
ciero, de transporte, comercio, etc. Pero también una economía ines-
table y un desempleo creciente favoreció el traslado de las personas
a un sector informal, vinculado al sector servicios por la actividad
comercial, dando como resultados muchas empresas, pero poca in-
novación.
Por otro lado, la industria de forma general presenta sus mejo-
res tasas de crecimiento dentro de los periodos: 1970-1974, 1990-
1994, 2000-2004 y 2010-2014, los mismos en los que la tendencia
de crecimiento del PIB total y per cápita son más elevados, este
resultado no es una coincidencia y permite ya evidenciar el rol fun-
damental del sector manufacturero en la economía.
Figura 2. Crecimiento económico por sectores de
actividad económica
Elaboración propia con datos del Banco Mundial (2021)
De acuerdo con el modelo propuesto, la productividad es un
factor determinante, donde aumentos en su tasa de crecimiento
dentro de un período, como se ha indicado anteriormente, están
asociados a una mayor división del trabajo resultado de economías
a escala estáticas y dinámicas que permiten incrementar el tama-
ño del mercado y finalmente un incremento en la productividad, es
decir propicia círculos virtuosos de crecimiento. En la gráfica 3 se
presenta la relación entre las tasas de crecimiento del VAB y de la
productividad para el sector manufacturero de 1990 a 2021 (ley
Verdoorn-Kaldor), la línea de tendencia sugiere una correlación di-
recta entre estas dos variables, lo que previamente se había estable-
cido mediante la teoría base, específicamente la segunda ley kaldo-
riana.
Figura 3. Crecimiento del VAB y productividad
manufacturera en Ecuador
Elaboración propia con datos del BCE (2021)
En cuanto a la estructura de las industrias manufactureras clasi-
ficadas dentro de bienes de consumo, ésta participaba en 1999 con
el 42 % del producto manufacturero, los bienes intermedios 47 % y
los bienes de capital con el restante 10 %; mientras tanto, para el
2020 los porcentajes fueron de 51 %, 39 % y 10 %, con lo que se
denota que los bienes de capital ganaron participación hasta el año
2014, para luego volver a descender a niveles registrados a principio
del siglo XXI, manteniéndose la estructura de la industria de manera
muy similar a lo registrado hace dos décadas. La gráfica 4 nos per-
mite ver que los bienes de capital crecen por encima del resto, en
especial en el período comprendido entre 1982-1990; en general
la tasa media anual de crecimiento de la producción de bienes de
capital es de 6.69 % para el periodo 2000-2020, de 4.44 % para los
bienes intermedios y de 6.57 % para los bienes de consumo.
Figura 4. Estructura de la industria manufacturera para
el período 1970-2021
Elaboración propia con datos del BCE (2021)
En lo que respecta a la participación provincial en la industria
manufacturera para el año 2020 se debe señalar que únicamente la
provincia de Guayas y Pichincha concentran alrededor del 77 % del
total la manufactura, seguida de Manabí y Azuay con el 7 %, 5 % y
7 % de participación respectivamente. Esto se confirma en el Gráfico
5, donde se muestra la convergencia sigma en el VAB manufacture-
ro, y se aprecia un incremento en el nivel de inequidad regional de
alrededor de 0,10 puntos entre 2007 y 2020.
Si analizamos la convergencia Sigma para el VAB manufacture-
ro, como se muestra en el gráfico 5, el comportamiento de las pro-
vincias, agrupadas en dos grupos según su participación en el VAB,
es muy similar. En una primera instancia, entre el año 2008 y 2010,
una nueva política de gobierno permitió una mayor estabilidad, fac-
tores acompañados de mayor gasto público destinado a la creación
de activos para la industria y el comercio permiten una reducción en
la concentración de la participación manufacturera en las distintas
provincias. Para el período 2012 – 2013 la pendiente se incrementa
ligeramente, como consecuencia de una caída en las exportaciones
debido a la baja en el precio del petróleo, no obstante, las provincias
con un menor nivel en el VAB registran un crecimiento, dado que, al
tener una industria más doméstica, el efecto de choques externos
fue menor. Para el período 2017 – 2020 la tendencia muestra un
incremento considerable, teniendo como razón principal el nuevo
enfoque restrictivo de la política social y el gasto público.
Figura 5. Convergencia Sigma en VAB manufacturero
en Ecuador
Elaboración propia con datos del BCE (2021)
En lo referente al crecimiento promedio anual del VAB manu-
facturero, para el periodo 2007-2018, Morona Santiago registra el
mayor crecimiento con un 12,9 %, seguido de Chimborazo y El Oro,
con una tasa de crecimiento del 10.9 % y 9.9 % respectivamente.
No obstante, todas las regiones del país mantienen una tendencia
de crecimiento positiva durante los últimos años.
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Manufacturas y crecimiento económico en Ecuador bajo una perspectiva regional .....
Vol.10-N°1, Enero - Junio 2022
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3.2 | Metodología
Para el análisis de las tres leyes de Kaldor, considerando que
una regresión ordinaria sería una condición muy restrictiva dado
que implicaría que las intersecciones sean comunes para todas las
provincias,se realizaron las respectivas estimaciones econométricas
usando un modelo de datos de panel y un modelo de panel dinámi-
co.
En término generales, un modelo de datos de panel es aquel
modelo de regresión que utiliza, para la estimación de los paráme-
tros de interés, la variabilidad temporal y transversal de los datos.
Generalmente se supone que las variables que aparecen como ex-
plicativas en un modelo econométrico están relacionadas contem-
poráneamente con la variable endógena, no obstante, la teoría eco-
nómica nos lleva a relaciones dinámicas entre variables, donde los
impactos de una variable sobre otra pueden producirse o extender-
se a varios periodos.
Se utilizan modelos de datos de panel de efectos fijos y aleato-
rios. El modelo de efectos fijos considera que las diferencias entre
provincias son constantes y no identifica los coeficientes de regre-
sores que no varíen en el tiempo; el modelo de efectos aleatorios
supone que las diferencias entre provincias son variables.
Para la elección entre estos modelos se utilizó el contraste de
Hausman, el cual, permite analizar la posible correlación entre los co-
eficientes y los regresores de cada modelo y, de esta forma, poder
elegir entre las estimaciones comparadas. En este caso, si se recha-
za la hipótesis nula, los estimadores son diferentes en cada modelo,
y la conclusión es que el modelo de efectos fijos es más convenien-
te que el modelo de efectos aleatorios. Si no se puede rechazar la
hipótesis nula, se prefiere el modelo de efectos aleatorios, que al
incorporar un número menor de variables dicotómicas resulta más
eficiente.
Regularmente los datos de panel suelen presentar algunos pro-
blemas como correlación contemporánea, cuando los errores de di-
ferentes individuos están correlacionados, o correlación serial cuan-
do los errores dentro de cada individuo se correlacionan temporal-
mente. Para la detección de autocorrelación se utiliza el método de
Breusch-Godfrey/Wooldridge.
Por otro lado, cuando la varianza de los errores de cada unidad
transversal no es constante o heterocedasticidad, existe una viola-
ción de los supuestos Gauss-Markov. Una forma de comprobar la
existencia de este problema es a través de la prueba del Multiplica-
dor de Lagrange de Breusch y Pagan que testea la hipótesis nula de
mínimos cuadrados ordinarios (OLS) con la hipótesis alternativa de
efectos aleatorios de mínimos cuadrados generalizados (GLS).
Los problemas de heterocedasticidad y autocorrelación que
han sido examinados, en caso de persistir, pueden solucionarse con-
juntamente con estimadores de Mínimos Cuadrados Generalizados
Factibles (Feasible Generalizad Least Squares ó FGLS), que será el
método utilizado en este estudio.
Los estimadores generales FGLS se basan en un proceso de
estimación de dos pasos, comenzando con la estimación de un mo-
delo de mínimos cuadrados ordinarios, cuyos residuos u
i t
serán uti-
lizados para el cálculo de una matriz de covarianza de error más
general que la de efectos aleatorios, la misma que es utilizada uso
en un análisis de mínimos cuadrados generalizados factible.
Adicionalmente, en el presente trabajo se considerará el carác-
ter dinámico del modelo, por lo que se procede a realizar una esti-
mación de panel dinámico con el método de momentos generaliza-
dos (GMM) con retardos en la variable endógena y en las variables
exógenas simultáneamente, el mismo que viene dado por la expre-
sión:
y
i t
= α
i t
+
n
Õ
i =1
α
i
Y
t −i
+
m
Õ
i =0
β
i
X
t −i
+ u
t
(7)
El estimador GMM tiene como base un incremento en el número
de instrumentos válidos en conjunto con t :
t = 3 : y
1
t = 4 : y
1
, y
2
,
t = 5 : y
1,
y
2,
y
3
Este modelo se lo estimará mediante la técnica de Arellano – Bond
(1991) para datos de panel dinámico, que está especialmente indi-
cado para marcos de datos con un número mayor de individuos que
períodos. En el caso de existir problemas de heterocedasticidad se
utilizará la metodología de Datos de Panel Dinámico Robusto.
No obstante, suelen surgir algunos problemas de esta estima-
ción que necesitan especial atención. Uno de ellos es la sobreidenti-
ficación de instrumentos. Producto de la generación de instrumen-
tos en diferencias y niveles existe la posibilidad de que se generen
un número mayor de instrumentos que los requeridos, existiendo
una sobreidentificación del modelo. Roodman (2009) hace un am-
plio análisis de este problema y propone algunos procedimientos
para comprobar la existencia del problema de exceso de instrumen-
tos, siendo uno de ellos el Test de Sargan. En este test, los valores p
bajos representan la presencia de instrumentos no exógenos y, por
lo tanto, no se satisface las condiciones de ortogonalidad para su
uso.
Por otro lado, también resulta importante analizar la correla-
ción serial. En este modelo es necesario la ausencia de autocorrela-
ción de segundo orden. Sin embargo, es preferible que las primeras
diferencias si estén correlacionadas en primer orden, lo que mos-
traría la presencia de efectos dinámicos y justificaría la utilización
de este tipo de modelos. La no correlación serial de los errores se
comprueba con el test de Arellano y Bond.
Acorde a los objetivos de investigación, las estimaciones eco-
nométricas son las siguientes: las primeras concernientes a la ve-
rificación de la primera ley de Kaldor o la hipótesis de la industria
manufacturera como motor del crecimiento económico; las segun-
das se refieren a las estimaciones de la segunda ley o Ley de Ver-
doom que señala la existencia de una relación positiva entre la tasa
de crecimiento del producto manufacturero y el crecimiento de la
productividad laboral en el mismo sector, resultados básicos para el
objetivo de esta investigación. Finalmente, se evidencia la validez
de la tercera ley de Kaldor.
En la presente investigación se ha considerado que las cuatro
especificaciones mostradas a continuación son las más adecuadas
para evaluar la primera ley de Kaldor:
q
nman
i t
= α + β q
man
i t
+ v
1
+ u
i t
(8)
y
T
i t
= α + β q
man
i t
+ v
1
+ u
i t
(9)
y
T
i t
= α + β q
serv
i t
+ v
1
+ u
i t
(10)
y
T
i t
= α + β q
agr i c
i t
+ v
1
+ u
i t
(11)
Donde q
man
,q
serv
,q
agr i c
,q
nman
,y
T
son las tasas de crecimiento
del valor agregado bruto manufacturero, de servicios, no manufac-
turero, agropecuario, y total, respectivamente.
37
Ochoa D., Armas R., & Pereira C.
Vol.10-N°1, Enero - Junio 2022
p-ISSN:2602-8204 | e-ISSN 2737-6257
Las ecuaciones a estimar para la segunda ley de crecimiento
económico de Kaldor serán las siguientes:
p
ma n
i t
= α + β q
ma n
i t
+ v
1
+ u
i t
(12)
e
ma n
i t
= −α + (1 − β )q
ma n
i t
+ v
1
+ u
i t
(13)
Para la tercera ley de Kaldor se considera la siguiente especifi-
cación:
p
T
i t
= α + β q
ma n
i t
− φe
nman
i t
+ v
1
+ u
i t
(14)
4 | DISCUSIÓN DE RESULTADOS
4.1 | Primera ley de crecimiento económi-
co de Kaldor
La estimación de las ecuaciones especificadas en la sección an-
terior se realizó mediante un modelo de datos de panel con efectos
fijos y efectos aleatorios. Como se señaló en la sección anterior, pa-
ra la elección del modelo más apropiado se procedió a realizar el
contraste de Hausman, cuyos resultados detallados en la Tabla 3
muestran que, para las ecuaciones 8 y 9, es mejor realizar un mo-
delo mediante efectos aleatorios, mientras para la ecuación 10 y 11
sería más adecuado realizar la estimación mediante un modelo de
efectos fijos.
Tabla 3. Test de Hausman para efectos fijos o aleatorios
Chi2 p-value
Ecuación 8 0.54255 0.4614
Ecuación 9 0.00159 0.9682
Ecuación 10 40.771 0.0434
Ecuación 11 46.444 0.0311
Los resultados arrojados por el Test de Bresuch – God-
frey/Wooldridge para las ecuaciones 8 y 9 muestran presencia de
correlación serial, mientras que para las ecuaciones 10 y 11 no exis-
te presencia de correlación serial. Por otro lado, al evaluar la heteros-
cedasticidad, los resultados mostrados por la prueba Breusch-Pagan
muestran que no se puede rechazar la hipótesis nula, por lo que no
existe presencia de heterocedasticidad.
Tabla 4. Pruebas para correlación serial y heterocedasticidad
Breusch-
Godfrey/Wooldridge
test
Breusch-Pagan
test
Chi2 p-value BP p-value
Ecuación 8 17.129 0.1935 18.461 0.1742
Ecuación 9 18.221 0.1493 19.233 0.1655
Ecuación 10 86.453 6,64E-10 24.935 0.1143
Ecuación 11 29.533 0.005502 0.0891 0.7652
En la Tabla 5, los resultados de la estimación de la ecuación (8)
confirman la existencia de una correlación positiva entre el PIB ma-
nufacturero y el PIB no manufacturero. A partir de estos resultados
se confirma la primera ley de Kaldor para la economía ecuatoriana,
tanto a nivel macroeconómico como a nivel regional, conclusión que
se había adelantado de forma descriptiva en el capítulo segundo.
Tabla 5. Resultados Primera Ley de Kaldor
Variable independiente
Variables de-
pendientes
VAB_nm VAB_t VAB_t VAB_t
VAB_m
0.034* 0.098***
(2.88) (9.34)
VAB_s1
0.121***
(28.61)
VAB_s3
0.802***
(41.92)
Observaciones 273 273 273 273
z,t statistics in parentheses
* p <0.05, ** p <0.01, *** p <0.001
Se puede observar que los coeficientes del VAB manufacture-
ro son significativos tanto en la ecuación (8) como en la (9). De esta
forma, se tiene que, para las provincias de Ecuador, un incremento
de aproximadamente un 10 % en el VAB manufacturero se corre-
laciona con un incremento de alrededor del 1 % del VAB total del
país. Sin embargo, dada la naturaleza de la economía ecuatoriana se
puede observar un mayor coeficiente tanto para el sector primario
como para el sector servicios.
Finalmente, considerando una especificación dinámica, el test
de Arellano y Bond permiten contrastar la hipótesis de no autocorre-
lación serial de segundo orden en las perturbaciones. Los resultados
del test de Sargan también confirman que no existe una sobreiden-
tificación en los instrumentos como se muestra en la Tabla 6, por lo
que la especificación del modelo es correcta.
Tabla 6. Contrastes de no autocorrelación
Test de Sargan de res-
tricciones de sobre-
identificación
Test de Arellano y
Bond de no auto-
correlación serial de
segundo orden
Ecuación 8 Chi2(83) = 21, p = 1 normal = 0.5711, p =
0.5679
Ecuación 9 Chi2(83) = 21, p = 1 normal = 0.2490, p =
0.8033
Ecuación 10 Chi2(83) = 21, p = 1 normal = 1.5284, p =
0.1264
Ecuación 11 Chi2(105) = 21 (p = 1) normal = -1.5811, p
= 0.1138
Como se observa en la Tabla 7, al incluir 2 rezagos tanto en la
variable endógena como en las variables exógenas, los coeficientes
obtenidos son bastante similares a los obtenidos en el modelo de
panel. En las cuatro ecuaciones propuestas, únicamente el segundo
rezago del Valor Agregado Bruto en el sector primario y secunda-
rio y el primer rezago del sector servicios resulta significativo. El
incluir rezagos al parecer altera la significancia del coeficiente para
la ecuación (8), aunque la ecuación (9) sigue siendo significativa. Es
así como, para las provincias de Ecuador, un incremento de un 10 %
en el VAB manufacturero se correlaciona con un incremento del 1 %
del VAB total del país.
38
Manufacturas y crecimiento económico en Ecuador bajo una perspectiva regional .....
Vol.10-N°1, Enero - Junio 2022
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Tabla 7. Resultados Primera Ley de Kaldor - Modelo dinámico
Variable independiente
Variables
depen-
dientes
VAB_nm VAB_t VAB_t VAB_t
VAB_nm t-1
-0.062
(-1.15)
VAB_nm t-2
0.127
-1.738
VAB_m
0.069 0.105**
(1.25) (8.18)
VAB_m t-1
0.058* 0.044**
(2.12) (3.97)
VAB_m t-2
0.0005 -0.0001
(0.02) (-0.00)
VAB_t r t-1
0.023 -0.047 -0.111
(0.19) (-0.62) (-0.95)
VAB_t t-2
0.008 -0.206** -0.046
(0.05) (-2.58) (-0.52)
VAB_s1
0.117***
(22.23)
VAB_s1 t-1
0.006
(0.18)
VAB_s1 t-2
0.059*
(2.34)
VAB_s3
0.931***
(5.30)
VAB_s3 t-1
0.274***
(3.31)
VAB_s3 t-2
0.134
(1.59)
Observations 210 210 210 210
z statistics in parentheses
* p <0.05, ** p <0.01, *** p <0.001
Sin embargo, teniendo esto como base explicativa, no es posi-
ble afirmar que la insuficiencia dinámica del sector manufacturero
se encuentra detrás de la desaceleración en el crecimiento econó-
mico de Ecuador. Es más, como se observa en la ecuación (10) y
(11), el coeficiente beta del VAB del sector primario y del sector ser-
vicios son bastante altos y superan ampliamente el coeficiente del
VAB manufacturero. Esto podría explicarse debido a la gran partici-
pación que tienen actividades propias del sector primario y servicios
en el Producto Interno Bruto del país.
4.2 | Segunda ley de crecimiento económi-
co de Kaldor
Para la segunda Ley de Kaldor, los resultados del Test de Haus-
man muestran que para la ecuación 12, la mejor estimación es me-
diante un modelo de efectos fijos, mientras para la ecuación 13 es
mejor optar por un modelo de panel de efectos aleatorios.
Por otro lado, conforme los resultados mostrados en la tabla 8,
se evidencia que para la ecuación 13 existe autocorrelación, mien-
tras que no existe heteroscedasticidad en las ecuaciones 12 y 13.
Tabla 8. Test de Hausman para efectos fijos o aleatorios
Chi2 p-value
Ecuación
12
66.525 0.009902
Ecuación
13
21.416 0.1433
Tabla 9. Pruebas para correlación serial y heterocedasticidad
Breusch-
Godfrey/Wooldridge
test
Breusch-Pagan
test
Chi2 p-value BP p-value
Ecuación
12
39.583 0.0001613 0.005358 0.9416
Ecuación
13
13.223 0.4307 0.42159 0.5161
La ecuación (12) arrojó un coeficiente de Verdoorn estadística-
mente significativo y superior a la unidad, bajo esta forma los rendi-
mientos crecientes en las manufacturas regionales serían de 1.308
en el modelo de panel dinámico y de 1.092 bajo el modelo de pa-
nel tradicional. Por otro lado, la ecuación (13) presenta resultados
no significativos. En base a los resultados de la ecuación (12), en el
modelo de panel se tiene que, a nivel provincial, un incremento de
un 0.91 % en el VAB manufacturero incrementara en 1 % la produc-
tividad total del país. Esto podría obedecer a que la mayor parte del
sector manufacturero del país corresponde a industria ligera, inten-
siva en mano de obra y no en capital.
En lo que respecta al modelo de datos de panel dinámico, los
resultados para el Test de Sargan muestran que las ecuaciones no
tienen problemas con el número de instrumentos incluidos en el mo-
delo. El Test de Arellano Bond da como resultado un valor p mayor
a 0.05, por lo que no se debe rechazar la hipótesis nula de que los
errores no están serialmente correlacionados.
Tabla 10. Contrastes de no autocorrelación
Test de Sargan de
restricciones de so-
breidentificación
Test de Arellano y
Bond de no autoco-
rrelación serial de se-
gundo orden
Ecuación 12 Chi2(83) = 21 , p = 1 normal = -1.330, p =
0.1832
Ecuación 13 Chi2(83) = 21, p = 1 normal = -1.330, p =
0.2939
Dentro del modelo de panel dinámico, los resultados descritos
en la Tabla 11 muestran que un incremento de un 0,76 % en el VAB
manufacturero incrementaría en un 1 % el nivel de productividad.
Los resultados son muy similares a los obtenidos en el modelo de
panel, por lo que los rezagos del VAB manufacturero hasta en dos
períodos no influyen en el comportamiento de la productividad ac-
tual.
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Tabla 11. Resultados Segunda Ley de Kaldor
Modelo de panel Modelo de panel
dinámico
Variable
independiente
Variable
independiente
Variables
depen-
dientes
L_m P_m L_m P_m
L_m t-1
-0.30***
(-3.97)
L_m t-2
-0.21***
(-3.90)
P_m t-1
-0.28***
(-6.64)
P_m t-2
-0.112
(-1.53)
VAB_m
-0.103* 1.092*** -0.029 1.308**
(-2.25) (12.16) (-0.07) (2.80)
VAB_m t-1
-0.344 0.522*
(-0.99) (1.86)
VAB_m t-2
0.283 -0.373*
(1.39) (-0.774)
Observations 273 273 210 210
z,t statistics in parentheses
* p <0.05, ** p <0.01, *** p <0.001
De esta forma se tiene evidencia de la correlación positiva exis-
tente entre el crecimiento del producto manufacturero y la produc-
tividad manufacturera para la economía ecuatoriana.
4.3 | Tercera ley de crecimiento económi-
co de Kaldor
La estimación de las ecuación 14 se realiza mediante un mo-
delo de panel de efectos fijos conforme los resultados del test de
Hausman detallados en la Tabla 12.
Tabla 12. Test de Hausman para efectos fijos o aleatorios
Chi2 p-value
Ecuación
14
16.394 0.0002754
Los resultados obtenidos al aplicar el Test de Breusch-
Godfrey/Wooldridge muestran que la presencia de correlación se-
rial. Por otro lado, al evaluar la heteroscedasticidad, los resultados
mostrados por la prueba Breusch-Pagan muestran que también exis-
tiría presencia de heterocedasticidad.
Tabla 13. Pruebas para correlación serial y heterocedasticidad
Breusch-
Godfrey/Wooldridge
test
Breusch-Pagan
test
Chi2 p-value BP p-value
Ecuación
14
49.287 3.95e-06 45.378 1.40e-10
Como se había señalado en la sección de Metodología, los pro-
blemas de heterocedasticidad y autocorrelación se pueden solucio-
narse conjuntamente con estimadores FGLS. Los resultados obte-
nidos en la tercera ley de Kaldor muestran coeficientes estadística-
mente significativos y de igual forma presentan los signos espera-
dos. Partiendo de esto, se puede afirmar que en la economía ecua-
toriana decrementos en el empleo no manufacturero e incrementos
en el VAB manufacturero incrementan el nivel de productividad en
el país. En el modelo de panel, el coeficiente obtenido para el VAB
manufacturero es de 0,118, mientras para el Empleo no manufac-
turero es de -0,699. Esto muestra, como ya se había manifestado,
que la producción dentro del sector manufacturero mantuvo tasas
de crecimiento en la productividad laboral mayores en comparación
al sector agrícola y de servicios, por lo que debió actuar de manera
positiva en la productividad agregada, cooperando así a acrecentar
el crecimiento económico de las provincias del país, especialmente
en las que tienden a centrarse en este tipo de actividades.
En el modelo de panel dinámico, se evidencia, conforme los
resultados obtenidos mediante el Test de Sagan que no existen pro-
blemas con el número de instrumentos incluidos en el modelo. El
Test de Arellano Bond nos muestra que no existe correlación serial
de segundo orden.
Tabla 14. Resultados Tercera ley de Kaldor
Modelo
de panel
Modelo de
panel diná-
mico
Variable
independiente
Variable
independiente
Variables de-
pendientes
P_t P_t
P_t t-1
0.049
(0.43)
P_t t-2
0.131
(1.03)
VAB_m
0.118*** 0.242***
(7.65) (3.34)
VAB_m t-1
0.024
(0.51)
VAB_m t-2
0.035
(0.67)
L_nm
-0.699** -0.595***
(-35.79) (-4.93)
L_nm t-1
0.220
(1.16)
L_nm t-2
0.125
(0.88)
Observations 273 210
t statistics in parentheses
* p <0.05, ** p <0.01, *** p <0.001
Los resultados de la Tabla 14 permiten observar que, en el mo-
delo de panel dinámico, el coeficiente del empleo es de -0,595, por
lo que un incremento del 1,68 % en el empleo no manufacturero re-
duce el nivel de productividad del trabajo en un 1 %. Por otro lado,
un incremento del 4,1 % en el VAB manufacturero incrementará la
productividad del trabajo en un 1 % aproximadamente. El VAB ma-
nufacturero en un rezago y la productividad en uno y dos rezagos
resultan significativos y condicionan el nivel de productividad del
trabajo actual.
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Tabla 15. Contrastes de no autocorrelación
Test de Sargan de
restricciones de so-
breidentificación
Test de Arellano y
Bond de no autoco-
rrelación serial de se-
gundo orden
Ecuación 14 Chi2(187) = 21 , p =
1
normal = -0.1778, p
= 0.8588
5 | CONCLUSIONES Y RECOMEN-
DACIONES DE POLÍTICAS
Se puede resumir la historia reciente de la economía ecuato-
riana básicamente en dos periodos que tienen como punto inter-
medio a la dolarización. El período precedente a la dolarización se
encuentra caracterizado por grandes fluctuaciones en las tasas de
crecimiento del PIB total asociadas a una economía inestable po-
líticamente, y el segundo, post dolarización, caracterizado por un
crecimiento sostenido y mayor estabilidad.
Al analizar el desempeño industrial manufacturero, los princi-
pales resultados son que: el sector manufacturero presenta tasas
de crecimiento más durante los periodos: 1970-1974, 1990-1994,
2000-2004 y 2010-2014, períodos en los que el ritmo de crecimien-
to del PIB total y per cápita son también más elevados; existe gran
divergencia en la participación manufacturera de las distintas pro-
vincias, donde únicamente la provincia de Guayas y Pichincha con-
centran alrededor del 77 % del total la manufactura; aunque la ten-
dencia de crecimiento del VAB manufacturero es positiva en todas
las provincias para el periodo 2007-2018. Morona Santiago regis-
tra el mayor crecimiento con un 12,9 %, seguido de Chimborazo y
El Oro, con una tasa de crecimiento del 10.9 % y 9.9 % respectiva-
mente. De igual manera, la industria en el Ecuador está orientada
en mayor medida a bienes de consumo y bienes intermedios y en
menor medida a bienes de capital o actividades manufactureras no
tradicionales como las industrias pesadas, energéticas, de investiga-
ción y desarrollo de tecnologías, entre otras.
Los resultados de los ejercicios empíricos sugieren que en la in-
dustria ecuatoriana si existen rendimientos crecientes a escala cuan-
do se utiliza información regional, al menos para el periodo 2007-
2020. Dentro del modelo de panel dinámico, los resultados mues-
tran que un incremento de un 0,76 % en el VAB manufacturero in-
crementaría en un 1 % el nivel de productividad. Los resultados son
muy similares a los obtenidos en el modelo de panel, por lo que los
rezagos del VAB manufacturero hasta en dos períodos no influyen
en el comportamiento de la productividad actual al aplicar la ecua-
ción definida para la primera ley. No obstante, no se puede encon-
trar a las industrias manufactureras como el motor del desarrollo
económico en el país. Quizá el hecho de que los resultados no sean
lo suficientemente robustos se debe a la escasa capacidad de la in-
dustria ecuatoriana para generar economías externas, sistema sin
grandes cambios estructurales, con mercados reducidos y fragmen-
tados, altos costos de transacción.
A partir de los resultados econométricos obtenidos se conclu-
ye que la insuficiencia dinámica del sector manufacturero se en-
cuentra correlacionado con el crecimiento económico regional y,
por ende, de la economía ecuatoriana. Como se observa en la ley
de Kaldor-Verdoom, dado que la productividad está determinada
por el crecimiento de la producción del sector manufacturero, esta
se encuentra limitada lo que podría fortalecer un proceso de estan-
camiento. Cabe recalcar que para este caso, el VAB manufacturero
en un y dos rezagos si resultan significativos y condicionan el nivel
de productividad del período actual.
De esta forma, al ser las leyes de Kaldor consistente con los da-
tos analizados, es evidente que el nivel de especialización en activi-
dades manufactureras genera externalidades positivas en los demás
sectores de la economía. Entonces podemos concluir que los polos
de desarrollo regional en Ecuador se podrían enlazar con los pro-
cesos de especialización en cada provincia, obteniendo una ventaja
notoria las regiones donde se ha visto una mayor industrialización
y retrasándose aquellas donde ha existido cierta predisposición por
las actividades agrícolas o de servicio.
Entonces, teniendo como base los resultados expuestos, es cla-
ro que los actores del cambio de la matriz productiva tales como el
Sector Privado y Sector Público deben buscar emplear ejes de trans-
formación para superar el actual patrón de especialización primario-
exportador y a su vez convertir la actual matriz productiva en un
patrón diferente que se enfocará en fortalecer el conocimiento del
exportador, diversificar la matriz, generar un valor agregado y susti-
tuir las importaciones.
Si se analizan las experiencias exitosas de desarrollo de países
asiáticos, europeos y latinoamericanos, estos arrojan importantes
lecciones que deben ser sistematizadas para orientar el desarrollo
productivo de nuestro país y leídas con beneficio de inventario; en-
tre otras se podría establecer las siguientes:
Las políticas sustitutivas de importaciones, y por ende de pro-
tección de la producción local, se han mantenido solo por un
tiempo determinado y nunca dejaron de estar acompañadas
de políticas de mejora de productividad y promoción de expor-
taciones industriales y de servicios.
Las medidas tradicionales de política industrial, verticales y se-
lectivas, han estado condicionadas a determinadas metas e
indicadores de eficiencia productiva y de capacitación de la
mano de obra, y, muy vinculadas a utilizar en forma crecien-
te el factor de la innovación tecnológica.
Las políticas de competitividad sistémica, la calidad de la infra-
estructura, los servicios básicos y una mayor institucionaliza-
ción de las reglas del juego de la competencia, como la de re-
gulación de los mercados, son condiciones indispensables para
el éxito de políticas de desarrollo productivo.
Un crecimiento económico sostenido no solamente puede ser
el resultado de mayor valor agregado industrial y productivo,
sino de una diversificación óptima de otros sectores producti-
vos con alto contenido tecnológico.
En forma creciente se comprueba que las políticas de desarro-
llo productivo exitosas ya no derivan de medidas de políticas
unilaterales o únicas del Estado, o de la entrega de paquetes
económicos al sector privado por parte del sector público, sino
de instancias de consenso público-privado como un medio de
provocar mayor eficacia y eficiencia en la aplicación de estas
políticas. Y estas instancias de diálogo tienen también que dar-
se no sólo a nivel nacional sino regional y local. Es necesario
también que el cambio de la matriz productiva también sea im-
pulsado a través de una política comercial al servicio del desa-
rrollo de todo el aparato productivo y que permita una articu-
lación estratégica con el mundo, pero precautelando la salud
de la balanza de pagos.
Para esto se requiere que los acuerdos, negociaciones y promoción
internacionales estén orientados a enfocar esfuerzos y recursos que
potencien a los sectores priorizados, se fortalezca la institucionali-
dad en esta materia estructurando de un sistema integrado de co-
mercio exterior, y fomentar la oferta exportable de los actores de
la Economía Popular y Solidaria y MIPYMES acompañado de una
internacionalización inclusiva.
El gobierno ecuatoriano debe atender y adecuar el nivel en-
tre la demanda y la oferta agregada, su estructura entre bienes
transables y no transables, cuidar tasas de interés, inflación, finanzas
públicas, entre otros, para alcanzar la meta principal que consiste en
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la generación de crecimiento económico y empleo. Las políti-
cas macroeconómicas deben contribuir al desarrollo, y para ello se
requiere de un enfoque integral que considere sus impactos sobre
el sector productivo, conciliando los equilibrios de las principales
variables macro con los objetivos sociales, y trabajar para que las
tendencias favorables se sostengan en el tiempo.
Los equilibrios macroeconómicos, además de incluir la meta de
una inflación baja y finanzas públicas sanas, deberían incluir: déficit
externo sostenible, inversión pública sostenida en capital físico y
humano, tasas de interés que fomenten la inversión, elevado ahorro
interno y transparencia del sistema financiero. Aunque son muchos
requisitos y en la práctica pueden resultar complicados, son posibles
y por ello pocas naciones lo logran. Una buena política macroeco-
nómica debe promover las exportaciones manufactureras, para que
generen efectos de derrame en el resto de sectores del país. Para
que el país crezca de forma elevada y sostenida, se requiere de una
estrategia macroeconómica enfocada a tal objetivo y de una política
industrial para la competitividad. Es necesario volver a industrializar
el país, continuar el trabajo que se dejó pendiente a principios de los
ochenta, construir el núcleo endógeno de dinamización tecnológica
que tanto necesitamos. La industrialización generaría los empleos
necesarios y reactivaría el resto de los sectores.
La implementación adecuada de una estrategia industrial exi-
ge una alianza virtuosa entre los sectores público y privado, un go-
bierno activo y capacitado, que opere en un marco institucional
acorde con la envergadura de su estrategia y sus prioridades.
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