Revista Económica
DOI: 10.54753/rve.v12i2.2234
Vol.12-N°2, Julio - Diciembre 2024
p-ISSN:2602-8204 |e-ISSN 2737-6257
ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN
Deuda externa y desarrollo humano en el Ecuador
External debt and human development in Ecuador
Karina Álvarez-Basantes ID 1|Viviana
Manobanda-Vizcaino ID 1|Felipe Andrade-Montalvo ID 1
1Universidad Nacional de Chimborazo, Riobamba,
Ecuador.
Correspondencia
Karina Álvarez-Basantes, Universidad
Nacional de Chimborazo, Riobamba, Ecuador.
Email: kalvarez@unach.edu.ec
Fecha de recepción
Mayo 2024
Fecha de aceptación
Junio 2024
RESUMEN
La investigación examina la relación entre la deuda externa y el desarrollo humano en Ecuador
durante el periodo 1990-2021. Se utilizó un modelo econométrico de mínimos cuadrados ordi-
narios. Los resultados indican que un aumento de una unidad en el gasto social en educación y
salud se relaciona con un incremento de 0.003280 y 0.010796 puntos en el Índice de Desarrollo
Humano (IDH), respectivamente. Se encontró que la variable empleo está relacionada de mane-
ra positiva con el IDH, con un aumento de 1.98 puntos cuando una persona obtiene empleo. La
formación bruta de capital fijo también influye positivamente en el desarrollo humano, con un
aumento de 0.005137 puntos en el IDH por cada punto porcentual de inversión adicional. Por
otro lado, existe una relación negativa entre la deuda externa y el IDH, con un descenso de 5.9
puntos porcentuales en el IDH por cada unidad de aumento en la deuda externa.
Palabras clave: Deuda Externa, Empleo; Formación Bruta de Capital Fijo; Gasto en Educación;
Gasto en Salud; Índice de Desarrollo Humano.
Códigos JEL: F34. J23. H52. H75. O15.
ABSTRACT
The research examines the relationship between external debt and human development in Ecua-
dor during the period 1990-2021, using an ordinary least squares econometric model. The results
show that an increase of one unit in social spending on education and health is associated with an
increase of 0.003280 and 0.010796 points in the Human Development Index (HDI), respectively.
Additionally, a positive relationship is observed between employment and HDI, with an increase
of 1.98 points when a person gains employment. Gross fixed capital formation also has a positive
impact on human development, with an increase of 0.005137 points in HDI for each additional
percentage point of investment. However, a negative relationship is identified between external
debt and HDI, with a decrease of 5.9 percentage points in HDI for each unit increase in external
debt.
Keywords: External Debt; Employment; Gross Fixed Capital Formation; Education Spending;
Health Spending; Human Development Index.
JEL codes: F34. J23. H52. H75. O15.
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Álvarez-Basantes. K, Manobanda-Vizcaino, V., Andrade-Montalvo, F.
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1|INTRODUCCIÓN
Durante las últimas cinco décadas, los países en vías de de-
sarrollo han recibido grandes préstamos a tasas de interés relativa-
mente favorables. Con objetivo principal de acelerar el desarrollo a
través de la inversión y lograr un crecimiento más rápido. Sin embar-
go, para 1980 los índices de endeudamiento alcanzaron niveles muy
altos, quedó claro que en muchos países el pago de la deuda no solo
impediría la actividad económica, sino que incluso sería imposible.
Varios países de ingresos medios, especialmente en América Latina,
enfrentaron graves crisis de deuda y, a mediados de la década de
1990, tanto el Fondo Monetario Internacional (FMI) como el Banco
Mundial (BM) lanzaron iniciativas para países pobres gravemente
endeudados con el fin de reducir la deuda a niveles sostenibles (Se-
raquive, 2016).
Álvarez et al. (2017) manifiestan que desarrollar una estrategia
para reducir la deuda y promover el crecimiento económico es un
desafío, por lo cual es necesario crear políticas económicas y finan-
cieras para gestionar y disminuir el aumento de la deuda pública y
estimular el crecimiento. En el caso de Ecuador, la trayectoria de la
deuda externa está determinada por la forma en que nuestro país
se incorporó al sistema capitalista, las dependencias que caracteri-
zan esta relación y la vigencia del modelo nacional de acumulación
altamente desigual, mayoritario y centralizador (Moncada y Cuéllar,
2004).
En 1990, se introdujo el Índice de Desarrollo Humano (IDH)
por el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD)
como respuesta a la crítica al enfoque convencional del desarrollo,
que se basaba únicamente en el ingreso nacional y no considera-
ba otros aspectos relevantes. El IDH se concibió para ofrecer una
evaluación más completa del desarrollo humano, incorporando ele-
mentos como la esperanza de vida, la salud y la educación de las
personas (Suárez, 2019). Según Sánchez (2021), de acuerdo con el
Ministerio de Economía y Finanzas, en septiembre de 2020, Ecua-
dor logró diferir pagos por deuda externa de los años 2020 y 2021
mediante bonos comerciales, bonos de Petroamazonas y renegocia-
ciones con el Banco de China, por un total de 4.020 millones de dó-
lares. Los alivios de pagos corresponden a 1.361 y 1.593 millones
de dólares en intereses por los bonos de 2020 y 2021, respectiva-
mente.
Además, los datos del Banco Central del Ecuador (BCE) indican
que la deuda externa privada de Ecuador fue de 10.998,7 millones
de dólares en 2019 (un 29,4 % más que en 2018), lo que represen-
ta el 10,2 % del PIB, con una tasa promedio de variación interanual
del 15,6 % entre 1990 y 2019. Es importante mencionar que la deu-
da externa privada representó el 21% de la deuda externa total en
2019.
El uso de la deuda externa puede estimular el crecimiento y
desarrollo de un país si se mantiene en un nivel sostenible. Sin em-
bargo, un exceso de deuda puede tener efectos negativos, como
dificultades para realizar los pagos y tasas de interés más altas, di-
ficultando que el gobierno destine recursos y los utilice de manera
efectiva en sectores productivos (Abad, 2021). Durante la década
de 1990, la deuda privada externa era considerablemente alta. La
tasa de crecimiento del saldo de la deuda aumentaba anualmente
en un 29.8 %. En el año 2000, la deuda externa alcanzó un total de
USD 2,322 millones (12.7 % del PIB), lo que generó desequilibrios
macroeconómicos durante una década. Estos desequilibrios afecta-
ron al sector industrial y comercial, así como a la mayoría de los
sistemas bancarios, y llevaron a un endeudamiento externo que re-
presentaba el 17.6 % del PIB en 2002 (BCE, 2020).
Cueva y Mora (2010) explican que el Índice de Desarrollo Hu-
mano (IDH) se refiere a la expansión de las capacidades humanas,
un proceso dinámico que evoluciona constantemente a lo largo del
tiempo. Por tanto existen tres aspectos fundamentales en todos los
niveles de desarrollo: tener una vida larga y saludable, adquirir nue-
vos conocimientos y contar con acceso a los recursos esenciales pa-
ra alcanzar un nivel de vida digno. En el año 2000, Ecuador ocupó
el puesto 91 en el IDH con 0.659, para el 2012 el IDH del Ecuador
paso al puesto 83. En 2019, Ecuador se situó en el puesto 86 de
189 países en el Índice de Desarrollo Humano, con una puntuación
de 0.759 (Ministerio de Finanzas, 2014).
El Estado justifica sus niveles de deuda argumentando que se
destinan a la prestación de servicios básicos como educación, salud
y bienestar para la ciudadanía. Sin embargo, es crucial considerar
que uno de los indicadores que evalúa la efectividad de esta inver-
sión es el IDH. Por tanto, esta investigación busca determinar si los
niveles de endeudamiento de Ecuador entre 1990 y 2021 han con-
tribuido realmente a mejorar los servicios de educación, salud y el
nivel de vida de la población. Con el fin de alcanzar el objetivo de es-
ta investigación, se estimará un modelo econométrico que relacione
las variables de deuda externa y desarrollo humano.
2|MARCO TEÓRICO Y EVIDENCIA
EMPÍRICA
2.1 |Antecedentes
En su estudio "Deuda Externa y Desarrollo Humano", Torres
(1996) empleó el modelo de mediano y largo plazo del Banco Mun-
dial, utilizando variables como el producto interno bruto, la balanza
comercial, la inversión, el ahorro, el consumo y el empleo. Revelando
que no existía restricción externa, es decir, que el financiamiento se
realizaba a través de la deuda. Además, observó que el incremento
de la tasa de interés y la inflación conducía a un aumento alarmante
de la deuda, con tasas de crecimiento del 4,1 %.
Por su parte para Umaru et al. (2013) analizaron el impacto
que tiene la deuda externa y la deuda interna en el crecimiento eco-
nómico de Nigeria. Los resultados obtenidos a través de la aplica-
ción de mínimos cuadrados ordinarios indicaron que la deuda exter-
na tuvo un efecto negativo en el desempeño económico del país,
mientras que la deuda interna mostró una correlación positiva con
el crecimiento económico. Encontraron que un cambio unitario en
la deuda externa redujo el crecimiento económico en 0,41 unidades,
mientras que un cambio unitario en la deuda interna aumentaría el
desempeño económico en 7,97 unidades.
Egungwu (2018) examinó el impacto de la deuda externa en
el desarrollo del capital humano en Nigeria mediante el uso de una
regresión de mínimos cuadrados ordinarios. Los resultados llevaron
a que un aumento unitario en la deuda externa provocaría una dis-
minución de aproximadamente 0,015749 en el índice de desarrollo
humano en Nigeria. Esto indica que el servicio de la deuda externa
tiene un impacto negativo en el índice de desarrollo humano en el
país.
Ruiz y Sinchigalo (2018) llevaron a cabo un análisis sobre el
empleo como factor determinante del desarrollo humano. Desarro-
llaron un modelo utilizando mínimos cuadrados ordinarios y ARIMA,
consideraron variables como el Índice de Desarrollo Humano (IDH),
la tasa de empleo, la población económicamente activa (PEA) y los
asalariados. Sus hallazgos destacaron que el empleo juega un papel
fundamental en el desarrollo humano y el bienestar social, demos-
trando que las variables PEA y la tasa de empleo explican el 84,09 %
de las variaciones observadas en el IDH.
Zaghdoudi (2018) propone una investigación centrada en de-
terminar si la relación entre la deuda externa y el desarrollo humano
es de naturaleza no lineal. Para abordar esta pregunta, emplea un en-
foque de Regresión de Umbral Suave para Paneles (PSTR) en países
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en desarrollo. Indicando que la relación entre la deuda externa
y el índice de desarrollo humano es no lineal, caracterizada por la
presencia de un umbral en la deuda externa, el cual se sitúa en el
41,75 %.
En su estudio, Cardenas et al. (2019) analizaron la relación en-
tre el gasto público en educación y salud con el desarrollo humano
en países sudamericanos. Los resultados indican que el gasto en
educación ha tenido un impacto mayor que el gasto en salud en
la reducción de la desigualdad de ingresos.
Figura 1. Índice de Desarrollo Humano en el Ecuador, periodo 1990-2021 (Medido de 0-1 puntos)
Astudillo et al. (2020) examinaron el impacto de variables so-
cioeconómicas en el desarrollo humano, utilizando un enfoque de
corrección y análisis de datos de panel. Las variables consideradas
incluyeron la esperanza de vida al nacer, el PIB per cápita y la tasa
de alfabetización. Se observó que un aumento del 1% en la esperan-
za de vida se asociaba con un incremento del 0,18859 % en el IDH.
Posteriormente, el PIB per cápita mostró un coeficiente de 0,00992,
seguido por la tasa de alfabetización, que influyó en un aumento del
IDH en un 0,00428 %.
En su trabajo, Dabós et al. (2021) investigaron el impacto del
gasto público en salud y educación en el desarrollo humano de Ar-
gentina. Para ello, consideraron variables explicativas del Índice de
Desarrollo Humano, como la inflación, la deuda pública interna y
externa en dólares, la apertura comercial, el PIB real y per cápita,
y la distribución del ingreso medida a través del coeficiente de Gini.
Los resultados destacaron que el gasto público en salud y educación
juega un papel crucial en el desarrollo humano del país.
Baque et al. (2022) se propusieron investigar el impacto de la
deuda externa en la economía de Ecuador. Para lograr este objetivo,
llevaron a cabo un análisis de la evolución durante el periodo com-
prendido entre los años 2015 y 2020 mediante un estudio descrip-
tivo y documental. En su análisis, utilizaron variables como la deuda
externa y el Producto Interno Bruto (PIB). Los resultados revelaron
un aumento significativo en la deuda, pasando de 33.558 millones
de dólares a aproximadamente 63.163 millones de dólares en un
lapso de cinco años, lo que representa un incremento del 198 %.
Finalmente, Mezni y Djebali (2022) en su estudio “Índice de
Deuda Externa y Desarrollo Humano: Caso de la región MENA” lle-
varon a cabo un análisis de datos de panel. Sus resultados revela-
ron que los flujos otorgados por el FMI, los cuales fueron utilizados
para financiar sectores vitales, ejercen una influencia positiva en el
índice de desarrollo humano. Asimismo, encontraron que tanto la
apertura comercial como la inversión extranjera directa están corre-
lacionadas positiva y significativamente con el IDH.
2.2 |Fundamentos teóricos
2.2.1 |Conceptualización de la deuda ex-
terna
Para Marón (2003) la deuda externa es “aquella obligación in-
ternacional de carácter financiero expresada en moneda extranjera,
contratada por el estado, que no es suficiente en los términos pac-
tados, así como aquella que, asumida por el sector privado, no llega
a ser cumplida por imperativo del Estado” (p. 159). Según Sabino
(2009) la deuda externa se refiere a los préstamos obtenidos de in-
dividuos o instituciones en el extranjero, los cuales generalmente
están denominados en una moneda distinta a la nacional.
2.2.2 |Clasificación de la deuda externa
Millan y Toussaint (20090 señalan que la deuda externa en na-
ciones en vías de desarrollo se segmenta en deuda externa pública
y deuda externa privada.
a) Deuda pública. Es un contrato firmado por varios niveles
del Estado o empresas privadas cuyas deudas están garantizadas
por el Estado. Se divide según la naturaleza del acreedor: segmento
multilateral; la parte bilateral; componente bilateral y el segmento
privado.
b) Deuda privada. Es la contraída por instituciones privadas,
que no tiene la garantía del Estado.
2.2.3 |Componentes de la deuda externa
Chamorro y Usiña (2018) manifiestan que los componentes de
la deuda externa son los siguientes:
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a) Por agente deudor. Para esta clase de registro y medición se
clasifica en deuda externa privada y pública. La deuda externa públi-
ca es todo lo que conforma el sector público, es decir se refiere a los
gobiernos central, estatal, municipal, empresas públicas e institutos
financiados por el Estado que sean autónomos.
b) Según el plazo. De acuerdo con los plazos de endeudamien-
to se divide en deuda de corto y largo plazo. La primera se relacio-
na con los vencimientos de una obligación externa, amortizaciones
más intereses, en periodos menores o iguales a un año. Por el con-
trario, la deuda de largo plazo para cancelarla se considera periodos
mayores a un año.
c) Por acreedor. Por agente acreedor tiene su clasificación en
acreencias oficiales y privadas. Los primeros a su vez se subclasifican
en deudas bilaterales y multilaterales; los organismos multilaterales
están básicamente representados, entre otros por Fondo Moneta-
rio Internacional, Banco Mundial y bancos regionales de desarrollo.
Por acreedores privados también se subclasifican en bonos, bancos
comerciales y otros.
d) Según el refinanciamiento. Está determinada por los arre-
glos o no de financiamiento de la deuda que puede ser reestructu-
rada y no reestructurada.
2.2.4 |Conceptualización del desarrollo
humano
Según PNUD (2020) el índice de desarrollo humano es: El Índi-
ce de Desarrollo Humano es una medida compuesta que evalúa el
progreso a largo plazo en tres dimensiones fundamentales del desa-
rrollo humano: vidas largas y saludables, acceso al conocimiento y
un nivel de vida digno. La medida de la salud y la longevidad es la es-
peranza de vida. Niveles de conocimiento medidos por el promedio
de años de escolaridad de la población adulta, que es el promedio de
años de escolaridad a lo largo de la vida de los mayores de 25 años;
y el acceso al aprendizaje y al conocimiento a través de los años es-
perados de escolaridad de los niños en edad escolar, patrones de
matriculación actuales en todos los grupos de edad se mantienen
constantes. El nivel de vida se mide por el Ingreso Nacional Bruto
(INB) per cápita. (p. 2)
Figura 2. Deuda externa en el Ecuador, periodo 1990-2021 (Millones de dólares)
Según López y Vélez (2003) el Índice de Desarrollo Humano es
un proceso que busca ampliar las oportunidades para que los indi-
viduos seleccionados puedan llevar vidas saludables, productivas y
con los recursos necesarios para desenvolverse en su entorno so-
cial. Esta compuesta por tres dimensiones principales: la esperanza
de vida al nacer; el nivel educativo; y el nivel de ingresos, medido
por el ingreso nacional bruto per cápita (PNUD, 2018).
2.2.5 |Indicadores del índice de desarro-
llo humano
Morales (2014) señala los tres parámetros del Índice de Desa-
rrollo Humano:
a) Vida larga y saludable. Es crucial para evaluar el impacto de
diversas políticas sociales destinadas a proteger los programas de
prevención y salud.
b) Educación. Se mide a través de la tasa de alfabetización de
adultos, la tasa bruta de matriculación en educación primaria, secun-
daria y superior, y la duración de la educación obligatoria.
c) Nivel de vida digno. Se evalúa económicamente mediante el
Producto Interno Bruto (PIB) per cápita en términos de paridad del
poder adquisitivo (PPA) en dólares. Para evitar problemas con las
comparaciones utilizando las unidades de las diferentes variables
que componen el indicador (años de vida, nivel de educación y dóla-
res per cápita), se utiliza un índice, en el que el valor de cada una de
estas variables se expresa en relación con los valores tomado entre
0 y 1 para los indicadores (Herrero, 2012).
2.2.6 |Teorías económicas que relacionan
la deuda externa y desarrollo humano
Musgrave y Musgrave (1992) mencionan que los servicios pú-
blicos deben ser financiados de acuerdo con el beneficio que repor-
tan, para ello es importante considerar la naturaleza del gasto que
se va a financiar; esto es:
- Si es gasto corriente, es en beneficio de la generación actual,
por lo que este tipo de gasto debe ser financiado mediante impues-
tos a esa generación.
- Cuando se trata de costos de inversión, por ejemplo, en el
caso de obras de infraestructura, los beneficios no los obtiene la ge
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neración presente, sino que se reparten en el tiempo a las ge-
neraciones futuras; por lo tanto, el financiamiento debe proporcio-
narse a través de la emisión de deuda pública, asegurando que su
valor se distribuya en el tiempo entre las diferentes generaciones
de beneficiarios.
El modelo de Obstfeld y Rogoff (1995) argumenta que la adqui-
sición de deuda externa es beneficiosa, ya que permite a un país ex-
pandir su capacidad de consumo e inversión más allá de su produc-
ción actual y nacional, lo que conduce a una asignación más eficien-
te de recursos y un mayor crecimiento económico. Stiglitz (2000)
indica que el financiamiento de la deuda pública es adecuado para
proyectos de infraestructura, educativos o industriales que genera-
rán beneficios a largo plazo. Sin embargo, sería inadecuado utilizar
los fondos para financiar proyectos interminables o cubrir déficits
operativos. Amartya Sen sostiene el desarrollo implica el progreso
de los seres humanos en sociedad. En este sentido, define el de-
sarrollo como el proceso de ampliación de las capacidades de los
individuos (Londres y Formichella, 2006).
3|DATOS Y METODOLOGÍA
3.1 |Método
Para la presente investigación se utilizó el método descriptivo-
analítico para detallar las diferentes teorías, además, se utilizaron
variables como deuda externa, gasto en educación, gasto en salud,
empleo, formación bruta de capital fijo, para explicar el índice de
desarrollo humano, y así entender su comportamiento en el perio-
do 1990-2021 a fin de destacar tendencias atípicas de las series. La
investigación acoge un enfoque cuantitativo, copilando datos sobre
las variables indicadas elaborándose un análisis con base a la utiliza-
ción de herramientas estadísticas para poder medir el impacto que
ha tenido la deuda externa con el desarrollo humano en el Ecuador,
utilizando base de datos del PNUD, Banco Mundial, Banco Central.
3.2 |Modelo econométrico
Según Caridad (1998), un modelo econométrico consta de una
o varias ecuaciones en las cuales la variable explicada o endógena
está influenciada por una o varias variables explicativas. Para Torres
(2018), “el método de mínimos cuadrados ordinarios permite lograr
una aproximación lo más ajustada posible de la función muestral,
es decir permite que la suma del cuadrado de las desviaciones con
respecto a los datos de la muestra sea mínima” (p.25).
El método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) será efi-
caz siempre que se satisfagan ciertos supuestos fundamentales. Es
crucial que las variables independientes sean exógenas, y para obte-
ner resultados óptimos dentro del conjunto de parámetros lineales,
se requiere que los errores sean homocedásticos y no exista auto-
correlación. Bajo estas condiciones, el método MCO proporciona
un estimador imparcial de varianza mínima, siempre y cuando los
errores tengan varianzas finitas. Al agregar la suposición de distri-
bución normal de los errores, el estimador MCO se convierte en el
estimador de máxima verosimilitud.
La presente investigación se fundamenta en la aplicación de la
técnica estadística de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) como
la principal herramienta para el análisis de datos. Con el objetivo de
demostrar la hipótesis de que, si existe una relación positiva entre
la deuda externa y el desarrollo humano, se plantea la siguiente la
ecuación:
I D H t=β0+β1D Et+β2G Et+β3G St+β4Et+β5F BK Ft+ϵt(1)
Donde, IDH es el indice de desarrollo humano, medida entre
0-1, la misma que es la variable dependiente, β0es la constante
del modelo, mientras que las variables independientes consideradas
son DE, deuda externa medida en millones de dólares, GE, gasto en
educación medido en porcentaje del PIB, GS, gasto en salud medido
en porcentaje del PIB, E, empleo, medido en millones, FBKF, forma-
ción bruta de capital fijo, medido en porcentaje del PIB, βson los
parámetros que se estima en la regresión y permite presentar una
cuantificación de las relaciones entre el IDH y deuda externa, y es
el término de error o perturbación estocástica.
3.3 |Variables de estudio
La Tabla 1 presenta los detalles de las variables empleadas en
el estudio.
4|DISCUSIÓN DE RESULTADOS
4.1 |Comportamiento de las variables en
estudio
La Figura 1 muestra la evolución del Índice de Desarrollo Hu-
mano (IDH) desde 1990 hasta 2021. En 1990, el IDH era de 0.648
puntos, mientras que para 2021 aumentó a 0.740, lo que sugiere un
progreso en el desarrollo humano durante este período. No obstan-
te, cabe recalcar que en ciertos años el IDH fluctuó ligeramente, por
ejemplo, en 2009 fue de 0.719, pero en 2010 aumentó a 0.726. En
el año 2021, el valor del IDH de Ecuador se registró en 0,740 pun-
tos, categorizando al país en un nivel medio de desarrollo humano,
ocupando el puesto 95 entre 191 países y regiones.
En la Figura 2 se muestra la evolución de la deuda externa en
millones de dólares desde el año 1990 hasta el 2021, en donde se
aprecia el aumento progresivo de la deuda externa a lo largo de los
años. En 1990, la deuda era de $12.162 millones y ha aumentado
gradualmente hasta alcanzar $58.259 millones en 2021. Esto indica
que el país recurrió a financiamiento externo para cubrir sus necesi-
dades económicas.
La Tabla 2 indica un resumen estadístico breve de las variables
de estudio en cuanto a las medidas de tendencia, máximos y míni-
mos, la desviación estándar como medida de dispersión de los da-
tos, la asimetría y curtosis que muestran información valiosa sobre
la forma y la concentración de una distribución. También se muestra
la prueba de Jarque-Bera que manifiesta la bondad de ajuste utiliza-
da en estadística para comprobar si una muestra de datos tiene la
asimetría y la curtosis de una distribución normal, es decir se ofre-
ce una visión general de las variables mencionadas y proporcionan
información clave sobre su distribución y tendencias.
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Tabla 1. Variables de estudio
Variable Concepto Medición Fuente
Gasto en educación
El gasto en educación se refiere al conjunto de recursos financieros
que un gobierno destina para financiar actividades relacionadas con
el sistema educativo de un país (CEPAL, 2018). La educación es un
componente directo del IDH, un mayor gasto en este sector puede
traducirse en un aumento de la tasa de alfabetización, una mejora en
la duración promedio de la escolarización (Patrinos, 2016).
Porcentaje del PIB Banco Mundial
Gasto en Salud
El gasto en salud se refiere a la cantidad de recursos financieros que
un gobierno destina específicamente al financiamiento de servicios
de salud y programas relacionados con la atención médica de la po-
blación (CEPAL, 2018). Un incremento en el gasto en salud puede
llevar a una mejora en la calidad de los servicios de atención médica.
Esto, a su vez, puede tener un efecto positivo en la salud de la pobla-
ción, manifestándose en un aumento de la esperanza de vida y una
disminución en las tasas de mortalidad infantil y materna (Organiza-
ción Panamericana de la Salud, 1997).
Porcentaje del PIB Comisión Económica para
América Latina y el Caribe
Empleo
El empleo se refiere a la relación laboral entre un individuo (emplea-
do) y una entidad empleadora (empleador) en la que el empleado rea-
liza un trabajo específico a cambio de una compensación, que co-
múnmente se denomina salario (Castillo y Rosero, 2015) El empleo
adecuado y bien remunerado contribuye directamente al ingreso per
cápita, uno de los componentes del IDH. Cuando las personas tienen
acceso a empleos estables y bien remunerados, sus ingresos tienden
a aumentar, lo que tiene un impacto positivo en el bienestar económi-
co (Ruiz y Sinchigalo, 2018).
Millones Banco Mundial
Formación Bruta de Capi-
tal Fijo
Mide la cantidad de recursos que una economía destina a la adquisi-
ción de activos fijos, como maquinaria, equipo, edificaciones, insta-
laciones industriales, y otros elementos que se utilizan en la produ-
cción a largo plazo (Banco Central del Ecuador, 2021) Al involucrar
inversiones en infraestructuras, maquinaria y equipo, juega un pap-
el fundamental en el desarrollo económico de un país. (Sarmiento
et al., 2014).
Porcentaje del PIB Banco Mundial
Nota: Elaborado por los autores.
4.2 |Estimación del modelo de mínimos
cuadrados ordinarios MCO
Una vez estimado el modelo con 32 observaciones se deter-
mina que el mismo presenta un buen ajuste, respaldado por un R-
cuadrado (R²) de 0.9902, lo cual indica que el modelo explica el
99.02 % de la variabilidad del IDH en base a las variables indepen-
dientes incluidas. Al ser un valor muy alto, permite establecer que
el modelo se ajusta muy bien a los datos. De la misma manera la
Prueba F, su valor es alto (630.84) y su probabilidad asociada es
muy pequeña (0.0000). Esto indica que el modelo en conjunto es
estadísticamente significativo para explicar el IDH.
En cuanto a las variables independientes y sus coeficientes, se
puede interpretar de la siguiente manera: β0, constante del modelo
o intercepto representa el valor del IDH estimado cuando todas las
variables independientes son cero. En este caso, el valor es 0.4803.
Hay que tener precaución al interpretar el intercepto ya que rara
vez el IDH sería cero. La variable DE presenta un coeficiente para la
deuda externa es muy pequeño y negativo (-5.90E-13).
Además, el valor p asociado de 0.0024, lo que indica una rela-
ción débilmente negativa entre la deuda externa y el IDH. Sin em-
bargo, la magnitud del coeficiente es tan pequeña que su impacto
práctico sería mínimo. En cuanto al gasto social en educación, GE, el
coeficiente para el gasto social en educación es positivo (0.003280)
y estadísticamente significativo (Prob. = 0.0523). Esto sugiere que
un mayor gasto en educación se asocia con un mayor IDH. La va-
riable de gasto social en salud, GS, presenta un coeficiente positivo
(0.010796) y altamente significativo (Prob. = 0.0001). Esto indica
una relación positiva fuerte entre el gasto social en salud y el IDH.
El empleo, E, su coeficiente es muy pequeño y positivo (1.98E-08).
A pesar de ser significativo (Prob. = 0.0000), la magnitud del coefi-
ciente es tan baja que su efecto práctico sería mínimo. Finalmente,
la variable de FBKF presenta un coeficiente positivo (0.005137) y al-
tamente significativo (Prob. = 0.0000). Esto sugiere que una mayor
inversión en infraestructura se asocia con un mayor IDH.
En resumen, el modelo exhibe una alta capacidad explicativa y
ajuste adecuado a los datos observados, respaldado por el alto co-
eficiente de correlación y los bajos valores de los criterios de Akaike,
Schwarz y Hannan- Quinn siendo su formulación:
IDHt= 0,48 − (5,90E−13) ∗ D Et+0,003280 ∗GEt(2)
+0,010796 ∗G St+ (1,98E−08) ∗ Et+0,005137 ∗F B K Ft+ϵt
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p-ISSN:2602-8204 |e-ISSN 2737-6257
Tabla 2. Variables de estudio
IDH DEUDA EXTERNA EMPLEO FORMACION BRUTA
DE CAPITAL FIJO
GASTO SOCIAL EN
EDUCACION
GASTO SOCIAL
EN SALUD
Mean 0.70575 2.37E+10 6129170. 21.38087 3.281510 1.734527
Median 0.69950 1.91E+10 6271102. 20.72934 3.053760 1.588303
Maximum 0.76400 5.83E+10 8652009. 27.55362 5.260990 2.9
Minimum 0.64800 1.22E+10 4048253. 16.65744 1.150930 0.699625
Std. Dev. 0.03905 1.29E+10 1361841. 3.518828 1.192438 0.645079
Skewness 0.14913 1.632085 0.217287 0.387472 0.093224 0.256664
Kurtosis 1.57867 4.412363 1.964834 1.749698 1.630182 1.985180
Jarque-Bera 2.81216 16.86609 1.680566 2.885057 2.548220 1.724486
Probability 0.24510 0.000218 0.431588 0.236329 0.279680 0.422214
Sum 22.5840 7.57E+11 1.96E+08 684.1877 105.0083 55.50488
Sum Sq. Dev. 0.04727 5.12E+21 5.75E+13 383.8467 44.07914 12.89994
Observaciones 32 32 32 32 32 32
Nota: Elaborado por los autores con base en el análisis efectuado en Eviews 12.
A continuación, se procede a realizar la diagnosis del modelo
de regresión, es decir, verificar si este modelo cumple con los su-
puestos de normalidad y homocedasticidad, de la misma forma ve-
rificar la autocorrelación y la multicolinealidad.
Tabla 3. Regresión lineal por mínimos cuadrados ordinarios
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
Constante 0.480317 0.006454 7.442.369 0.0000
DE_t -5.90E-13 1.75E-13 -3.365.714 0.0024
GE_t 0.003280 0.001613 2.033.294 0.0523
GS_t 0.010796 0.002257 4.782.815 0.0001
E_t 1.98E-08 2.14E-09 9.257.875 0.0000
FBKF_t 0.005137 0.000754 6.811.324 0.0000
R-squared 0.991824 Mean dependent var 0.705750
Adjusted R-squared 0.990252 S.D. dependent var 0.039048
S.E. of regression 0.003855 Akaike info criterion -8.111.425
Sum squared resid 0.000386 Schwarz criterion -7.836.600
Log likelihood 1.357.828 Hannan-Quinn criter. -8.020.328
F-statistic 6.308.397 Durbin-Watson stat 1.837.957
Prob(F-statistic) 0.000000
Nota: Elaborado por los autores con base en el análisis efectuado en Eviews 12.
4.2.1 |Supuesto de normalidad
Según la prueba de Jaque-Bera con un p valor de 0.43 el cual
es mayor a 0.05, y a un nivel de confianza del 95 %, existe suficiente
evidencia estadística para no rechazar Ho, por lo que, se concluye
que los residuos siguen una distribución normal (Figura 3.)
4.2.2 |Supuesto de homocedasticidad
Mediante el test de White con un p valor de 0.1891 mayor a
0.05, y a un nivel de confianza del 95%, existe suficiente eviden-
cia estadística para aceptar Ho, por lo que, se concluye que existe
homocedasticidad en el modelo.
4.2.3 |Supuesto de autocorrelación
Con ayuda del test Breusch-Godfrey, deducimos que, con un
p valor de 0.4076 mayor a 0.05, existe suficiente evidencia estadís-
tica para no rechazar Ho, por lo que, se concluye que, no existe pre-
sencia de autocorrelación. Una vez verificado que se cumplan con
los supuestos de normalidad y heterocedasticidad junto con la au-
sencia de autocorrelación se realiza un análisis de multicolinealidad
para conocer la relación de las variables explicativas.
4.2.4 |Matriz de correlación de las varia-
bles
La matriz de correlación muestra las relaciones lineales entre
las variables explicativas del modelo de regresión lineal, siendo ne-
cesario puntualizar lo siguiente: La Deuda Externa, tieneuna correla-
ción positiva moderada con todas las demás variables, siendo la más
fuerte con empleo (0.803658) y gasto social en salud (0.733582).
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Figura 3. Prueba de normalidad de las variables
El Empleo, tiene una correlación positiva moderada a fuerte
con todas las demás variables, siendo la más fuerte con la varia-
ble Formación Fruta de Capital Fijo (0.779479) y Gasto Social en
Educación (0.645726). En el caso de la Formación Fruta de Capi-
tal Fijo presenta una correlación positiva moderada con todas las
demás variables, siendo la más fuerte con el Gasto Social en Educa-
ción (0.857678). De la misma manera el Gato Social en Salud tiene
una correlación positiva moderada con todas las demás variables,
siendo la más fuerte con Gasto Social en Educación (0.658118). Fi-
nalmente, el Gasto Social en Educación su correlación es positiva
moderada con todas las demás variables.
Tabla 4. Matriz de correlación de las variables explicativas
DEUDA
EXTERNA
EMPLEO FORMACION BRUTA
DE CAPITAL FIJO
GASTO SOCIAL
EN SALUD
GASTO SOCIAL
EN EDUCACION
DEUDA EXTERNA 1 0.803658 0.356169 0.733582 0.380288
EMPLEO 0.803658 1 0.779479 0.622405 0.645726
FORMACION BRUTA DE CAPI-
TAL FIJO
0.356169 0.779479 1 0.453406 0.857678
GASTO SOCIAL EN SALUD 0.733582 0.622405 0.453406 1 0.658118
GASTO SOCIAL EN EDUCA-
CION
0.380288 0.645726 0.857678 0.658118 1
Nota: Elaborado por los autores con base en el análisis efectuado en Eviews 12.
Es importante tener en cuenta que la correlación no implica
causalidad. El hecho de que dos variables estén correlacionadas no
significa que una cause la otra. Es posible que haya otros factores
que expliquen la relación observada entre las variables. En conjunto,
la matriz de correlación sugiere que existe una cierta interrelación
entre las variables explicativas del modelo.
4.3 |Discusión de resultados
Los resultados obtenidos en este estudio indican que variables
como la deuda externa, el empleo, la formación bruta de capital fi-
jo y el gasto social en salud y educación son factores significativos
que impactan en el desarrollo humano en Ecuador. Estos resultados
son consistentes con estudios previos que han analizado la relación
entre estas variables y el desarrollo humano en diversos contextos.
En cuanto a la deuda externa, estudios anteriores han encontrado
una relación negativa entre la deuda externa y el desarrollo humano,
como Diallo (2007), quien destaca esta relación, ya que alude que el
crecimiento en esta deuda podría ser un impedimento en el desarro-
llo del país al igual que afectaría el bienestar social de la ciudadanía.
De la misma manera Baque et al. (2022), mencionan que un
mayor endeudamiento puede tener impactos negativos en la eco-
nomía de un país, lo que a su vez puede afectar el acceso a servicios
básicos, la calidad de vida de las personas y el desarrollo humano
en general. Además, señala que, la deuda externa alcanzo un pun-
to histórico económicamente en el país, en los años comprendidos
del 2015 al 2020, en donde la deuda paso de $33.558 millones a
$63.163 millones lo que es algo preocupante pero que no se puede
evitar debido es necesario para el financiamiento de obras públicas
que son importantes para el desarrollo del país.
En relación al empleo Ruiz y Sinchigalo (2018), indican que va-
rios estudios han destacado la importancia del empleo en el desa-
rrollo humano. El empleo adecuado y productivo no solo brinda in-
gresos a las personas, sino que también les proporciona una mayor
autonomía, acceso a servicios básicos y oportunidades de desarro-
llo. En este estudio se determinó que el aumento en el empleo tie-
ne una relación positiva con el IDH, lo cual se asemeja al estudio de
Ruiz y Sinchigalo mencionado, en donde también destacan que en el
año 2015, la tasa de empleo subio en 0.27 %, del 91.5 % registrado
en el 2015 a 94.5 % en el 2017, lo cual genero un incremento pro-
medio en el IDH con un 0,57 %. Afirmando así la relacion de estas
dos variables.
La formación bruta de capital fijo, que representa la inversión
en activos fijos, también ha sido identificada como un factor impor
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tante en el desarrollo humano. La inversión en infraestructura,
maquinaria y equipo puede fomentar el crecimiento económico a
largo plazo, mejorar la productividad y generar empleo. Es crucial
que los gobiernos promuevan la inversión en estos sectores para
impulsar el desarrollo humano en el país. En el estudio realizado por
Mora et al. (2017), confirma también la relación que existe esta va-
riable con el desarrollo humano, ya que menciona que en los años de
1982 al 2015 se pudo evidenciar un equilibrio en estos. En cuanto
al gasto social en salud y educación ha sido resaltado en numerosos
estudios por su importancia en el desarrollo humano. Cardenas et
al. (2019) señalan que entre los años 2000 y 2007 se registró un
crecimiento moderado, pero en 2008 se observó un aumento signi-
ficativo en el gasto social en salud y educación. Este estudio destaca
que el acceso a servicios de salud de calidad y a una educación in-
clusiva y equitativa son cruciales para mejorar la calidad de vida de
las personas y fomentar su desarrollo. Por otro lado, nuestros re-
sultados también muestran una relación positiva directa en cuanto
al gasto social en educación, lo cual coincide con los hallazgos de
Astudillo y otros (2020), en su estudio a nivel de países latinoame-
ricanos, encontraron una relación positiva donde cada aumento del
1 % en la tasa del gasto en educación se asoció con un incremento
del 0,00070 en el Índice de Desarrollo.
5|CONCLUSIONES
Se observa una evolución creciente de la deuda externa de
Ecuador durante el período 1990-2021. Se pasó de un valor míni-
mo de $12.162 millones de dólares en 1990 a un valor máximo de
$58.259 millones en 2021. Esta tendencia ascendente indica que el
país ha tenido que recurrir a financiamiento externo para cubrir sus
necesidades económicas. Durante este período, se pueden identi-
ficar algunos eventos económicos que han influido en la evolución
de la deuda externa. Por ejemplo, se observó un aumento significa-
tivo de la deuda en los años 1998 al 2000, alcanzando un valor de
$19.100 millones en 1999. Esto podría deberse a la necesidad de
financiar proyectos de infraestructura y afrontar la crisis económi-
ca de ese momento. A partir de 2014, la deuda externa ha experi-
mentado un aumento constante, llegando a un valor de $44.943,8
millones en 2018. Este incremento se atribuye a la crisis económi-
ca mundial, la pandemia de COVID-19 y la necesidad de financiar
programas para combatir la emergencia sanitaria.
De los resultados obtenidos, se concluye que el Índice de De-
sarrollo Humano (IDH) en Ecuador tiene una tendencia creciente.
El IDH ha aumentado desde 0.648 en 1990 hasta 0.740 en 2021.
Sin embargo, también se observan fluctuaciones en ciertos años, lo
que indica que el progreso en el desarrollo humano no ha sido uni-
forme. También, se identifica una disminución del IDH en los años
2019 y 2020 debido al impacto del COVID-19, el cambio climático y
los conflictos. Además, se encontró que la deuda externa tiene una
relación negativa con el IDH mientras que las variables empleo, for-
mación bruta de capital fijo, gasto social en salud y educación tienen
una relación positiva con el IDH, lo que implica que un aumento en
estas variables está relacionado con un mayor desarrollo humano.
El modelo demostró una relación negativa y significativa en-
tre la deuda externa y el índice de desarrollo humano en Ecuador
durante el período de 1990 a 2021. Es decir, un aumento de una
unidad en la deuda externa se traduce en una disminución de 5.9
puntos porcentuales en el IDH. Esto indica que niveles más altos de
endeudamiento externo están asociados con un menor desarrollo
humano en el país. En general, el modelo demostró ser altamente
eficaz, explicando el 99.18 % de la variabilidad del IDH en Ecuador.
Además, el estudio proporciona evidencia en cuanto a la influencia
de diversas variables en el desarrollo humano de Ecuador, desta-
cando la importancia de gestionar la deuda externa de manera res-
ponsable. Los resultados respaldan la utilidad de los modelos para
analizar y comprender las relaciones complejas entre variables eco-
nómicas y sociales en un contexto específico.
Referencias bibliográficas
[1] Abad, G. (2021). El rol de las instituciones en la relación entre
deuda externa y el crecimiento económico en países de Amé-
rica Latina, 2000-2019. Quito: Pontifica Universidad Catolica
del Ecuador. Obtenido de: https://n9.cl/elw17
[2] Alvarez Texocotitla, M., Alvarez Hernandez, M., Hernandez, S.
(2017). La Deuda Pública, el crecimiento económico y la políti-
ca. Scielo, 13(2). Obtenido de: https://n9.cl/wzts5
[3] Astudillo, I., Cacay, J., Blacio, A. M. R. (2020). Impact
of socioeconomic variables in the human development
index of the Latin American economies. Obtenido de:
Universidad y Sociedad, 12(2), 400-404.Obtenido de:
https://rus.ucf.edu.cu/index.php/rus/article/view/1536
[4] Baque, M., Pincay, M., Auria, G. (2021). Endeudamien-
to Externo y su Impacto en la Economía del País, Ca-
so Ecuador 2015 – 2020. Dialnet, 8(1). Obtenido de:
http://dx.doi.org/10.23857/dc.v8i1.2579
[5] Banco Central del Ecuador. (2020). 20 años de dolarizacion
de la economia ecuatoriana: analisis del sector externo. Quito:
Banco Central del Ecuador. Obtenido de: https://n9.cl/sulnf
[6] Banco Central del Ecuador. (2021). Formación Bruta de Capital
Fijo [Diapositivas]. BCE. Obtenido de: https://n9.cl/op1dt
[7] Banco Mundial. (2020). Balanza comercial de bienes y servicios.
World Bank Open Data. Obtenido de: https://n9.cl/7jrkgx
[8] Banco Mundial. (2023). Inflación, precios al consumidor. World
Bank Open Data. Obtenido de: https://n9.cl/b8m9gc
[9] Banco Mundial. (2022). Inversión extranjera directa, entra-
da neta de capital. World Bank Open Data. Obtenido de:
https://n9.cl/flr6m
[10] Caridad, J., 1998. Econometría: Modelos econométricos y se-
ries temporales con los paquetes uTSP y TSP, Barcelona.
[11] Cardenas, S., Morán, C., Rosero, C. (2019). Relación entre el
gasto público en educación y salud con el desarrollo humano
en paises de Sudamérica. R ev i s t a E S P AC I O S, 40(24), 12. Ob-
tenido de: https://n9.cl/0avln
[12] Castillo, R., y Rosero, J. (2015). Empleo y condición de actividad
en Ecuador. Revista de Estadística y Metodologías, 1. Obtenido
de: https://n9.cl/q9840
108
Álvarez-Basantes. K, Manobanda-Vizcaino, V., Andrade-Montalvo, F.
Vol.12-N°2, Julio - Diciembre 2024
p-ISSN:2602-8204 |e-ISSN 2737-6257
[13] CEPAL. (2018). Gasto en Educación. Base de datos de in-
versión social en América Latina y el Caribe. Obtenido de:
https://n9.cl/j5uei
[14] Cueva, M., Mora, M. (2010). El Gasto Público Social en el Ecua-
dor y su incidencia en el bienestar de la población. Estudio
Caso: Beneficiarias del Bono de Desarrolloso Humano de la
Parroquia Baño, Provincia de Azuay. Cuenca: Universidad de
Cuenca.
[15] Chamorro, D. Usiña, A. (2018). Incidencia de la
deuda externa sobre el crecimiento economico en
Ecuador en el periodo 2000-2016 [Tesis de pregra-
do]. Universidad Central del Ecuador. Obtenido de:
http://www.dspace.uce.edu.ec/bitstream/25000/16729/1/T-
UCE-0005-CEC-080.pdf
[16] Dabós, M., Mosquera, D., Barreto, J., Marx, R. (2021). Efectos
del gasto público en salud y en educación y de otras variables
en el desarrollo humano de Argentina durante el período 1990
a 2017. Obtenido de: https://n9.cl/4rz7s7
[17] Diallo, B. (2007). External Debt and Finan-
cing of Economic Development in Guinea.
P r o cee di n gsof t he Af r i ca nE conomi cC onf e r ence . Ob-
tenido de: https://n9.cl/1ef8h0
[18] Dresdner, J., Vásquez, F. (2007). Nociones de econometría in-
termedia (2.a ed.). Universidad de Concepción. Obtenido de:
https://n9.cl/j4tw0
[19] Egungwu, I. (2018). Impact of external debt
on human capital development in Nigeria.
I nt er nat ional J our nal of Adv ance Res ear cha ndI nnov at i on,
6(1), 47-57.
[20] Herrero, C. (2012). Capital Humano y Desarrollo Humano
en España, sus comunidades autónomas y Provincias. 2000 -
2005. España: Instituto Valenciano de Investigaciones Econó-
micas, S.A.
[21] London, S., Formichella, M. (2006). El concepto de
desarrollo de Sen y su vinculación con la Educación.
E conomía y S o ci e d ad , XI(17), 17-32.
[22] López, L. Vélez, R. (2003). El concepto de desarrollo humano,
su importancia y aplicación en México. PNUD. Obtenido de:
https://sic.cultura.gob.mx/documentos/1007.pdf
[23] Mancero, X. (2001). La medición del desarrollo hu-
mano: elementos de un debate. CEPAL. Obtenido de:
https://n9.cl/egrm2
[24] Marón, J. M. P. (2003). Globalización, deuda externa y exigen-
cias de justicia social. Akal.
[25] Mezni, M., Djebali, N. (2022). External Debt and Human Deve-
lopment Index: MENA Region Case. Universidad de Jendouba.
Obtenido de: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1650276/v1
[26] Millet, D. Toussaint, É. (2005). Deuda externa Banco Mundial
y FMI: 50 preguntas, 50 respuestas. Ediciones Abya Yala.
[27] Ministerio de Finanzas. (2014). Boletín de Ejecución Presu-
puestaria Número 9 Primer Trimistre 2013. Quito: Subcecre-
taria de Presupuesto.
[28] Moncada, M., y Cuéllar, J. (2004). El peso de la deuda externa
ecuatoriana y el impacto de las alternativas de conversion para
el desarrollo. Quito: Abya-Yala.
[29] Morales, W. (2014). Incidencia del Gasto Público Social en el
Índice de Desarrollo Humano en Colombia. Universidad de la
Salle, 10 - 15.
[30] Musgrave, R., Musgrave, P. (1992). Hacienda pública.
T eór i c ay ap l i cada, México: McGraw-Hill.
[31] Organización Panamericana de la Salud. (1997). Salud en el de-
sarrollo humano: escenario y prioridades para el nuevo milenio.
Obtenido de: https://n9.cl/4wmkg
[32] Patrinos, H. (2016, 27 mayo). Por qué la educación es impor-
tante para el desarrollo económico. Banco Mundial Blogs.
https://blogs.worldbank.org/es/voices/por-que-la-educacion-
es-importante-para-el-desarrollo-economico
[33] PNUD. (2018). Índices e indicadores de desarrollo humano.
Communications Development Incorporated.
[34] PNUD. (2020). La próxima frontera: desarro-
llo humano y el Antropoceno. Obtenido de:
https://hdr.undp.org/sites/default/files/Country-
Profiles/es/MEX.pdf
[35] Ruiz , M., Sinchigalo, K. (2018). El empleo: factor determinan-
te del desarrollo humano. Universidad Técnica de Ambato(17),
9-12. Obtenido de: https://n9.cl/15smy
[36] Sabino, C. (2009). Diccionario de Economía y Finanzas. Cara-
cas: Panapo.
[37] Sánchez, A. (2021). Deuda externa del Ecuador.
Obtenido de: https://blogs.cedia.org.ec/obest/wp-
content/uploads/sites/7/2021/03/Deuda-externa-del-
Ecuador.pdf
[38] Sarmiento, C., De la Cruz, M., Balmore, S. (2014). El desarrollo
humano y la inversión extranjera directa. La experiencia recien-
te de Ecuador con respecto a la situación de los BRICS y el G7.
V i si ón E mp r e s a r i a l , 4, 1-23.
109
Deuda externa y desarrollo humano en el Ecuador
Vol.12-N°2, Julio - Diciembre 2024
p-ISSN:2602-8204 |e-ISSN 2737-6257
[39] Seraquive, J. (2016). ¿Es la deuda externa una oportunidad de
crecimiento de los países? Nueva evidencia a nivel global. Re-
vista Economica, 1-12. ¿Es la deuda externa una oportunidad
de crecimiento de los países?
[40] Stiglitz, J. (2000). La economía del sector público, Mexico: An-
tonio Bosch Editor.
[41] Suárez , E. (2019). Indice de Desarrollo Humano: una mirada
desde Ecuador. PUCE, 3-24. Obtenido de: https://n9.cl/rrh8x
[42] Torres, V. (1996). Deuda Externa y Desarrollo Humano en Bo-
livia. 1985-1994. Universidad de Bolivia, 1-174.
[43] Torres, Y. (2018). Econometría Básica (Vol. 1). Universidad Na-
cional de Chimborazo. Obtenido de: https://n9.cl/9kkhv
[44] Umaru, A., Hamidu, A., & Musa, S. (2013). External debt and
domestic debt impact on the growth of the Nigerian eco-
nomy. I nt er nat i onal J our nal of E du cat i on al R es ear ch, 1(2),
70-85.
[45] Zaghdoudi, K. (2018). Is the relationship between external debt
and human development non-linear? A PSTR approach for
developing countries. E co nomi csBul l et i n, 38(4), 2194-2216.
Obtenido de: https://n9.cl/s7o6l
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©Autor(es) 2024
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DOI: 10.54753/rve.v12i2.2234
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Anexos
Tabla A1. Datos de las variables estudiadas
Año IDH Deuda Externa Gasto Social en
educación
Gasto Social en
salud Empleo Formación Bruta
de Capital Fijo
Índice Millones % del PIB % del PIB Millones % del PIB
1990 0.648 12162488782.00 3.20 1.50 4048253 18.31
1991 0.650 12520879955.00 2.70 1.40 4175570 18.30
1992 0.654 12262380673.00 2.60 1.70 4285085 17.62
1993 0.658 14119666467.00 3.70 1.60 4389776 18.36
1994 0.663 18104800381.00 3.50 1.80 4510027 17.82
1995 0.666 17000779726.00 2.00 1.88 4617573 17.33
1996 0.668 17448118081.00 2.10 2.20 4722823 16.75
1997 0.672 18355380902.00 2.10 1.99 4891099 17.07
1998 0.675 18513032219.00 2.20 1.41 5169290 18.90
1999 0.673 19100416764.00 1.55 1.38 5172094 16.66
2000 0.675 17174293325.00 1.15 0.70 5171107 19.01
2001 0.680 17805836810.00 2.02 0.76 5345861 19.05
2002 0.684 19577250175.00 2.09 0.88 5528235 20.69
2003 0.687 19967129789.00 2.44 0.92 5717711 19.24
2004 0.693 20622972718.00 2.35 0.99 6049202 19.70
2005 0.698 20423092328.00 2.28 1.04 6151040 20.42
2006 0.701 20385516556.00 2.33 1.10 6391164 20.85
2007 0.710 21108482826.00 2.68 1.21 6431063 20.77
2008 0.717 19022237671.00 2.91 1.50 6561532 22.37
2009 0.719 13366010558.00 4.34 1.58 6457726 22.81
2010 0.726 15377007844.00 4.51 1.53 6467670 24.62
2011 0.732 16167801266.00 4.73 1.49 6517322 25.82
2012 0.751 16249104507.00 4.64 1.77 6732540 26.96
2013 0.754 19080452491.00 5.00 2.14 6857058 27.55
2014 0.756 24992726037.00 5.26 2.28 7045425 27.21
2015 0.764 28401606811.00 5.00 2.48 7548658 26.58
2016 0.758 35378111194.00 4.36 2.51 7951902 25.10
2017 0.760 41158716636.00 4.61 2.70 8190955 25.40
2018 0.762 44943859424.00 4.62 2.76 8227052 25.58
2019 0.759 51883469836.00 4.23 2.69 8387366 24.89
2020 0.731 56332061419.00 4.11 2.73 7769265 21.22
2021 0.740 58259441213.00 3.69 2.90 8652009 21.20
Nota: Elaborado por los autores con base en el análisis efectuado en Eviews 12.
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