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Investigacióny Estudios

Publicación cuatrimestral de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuadorhttp://ojs.supercias.gob.ec/

Vol. 4

9Mayo - Agosto 2020

ISSN: 2602-831X

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AUTORIDADES SUPERINTENDENCIA DE COMPAÑÍAS, VALORES Y SEGUROS DEL

ECUADOR

Superintendente de Compañías, Valores y Seguros Ab. Víctor Anchundia Places

Intendente de Compañías Ab. Dorys Alvarado Benítez

Intendente de Mercado de Valores

Ing. Carlos Murillo Cabrera

Intendente de Seguros Ab. Jorge Lince

Intendente de Planificación y Gestión Estratégica

M.Sc. Álvaro Acosta Ávila

CONSEJO EDITORIAL

EDITOR EN JEFE Ph.D. (c) Segundo Camino Mogro

EDITOR ASISTENTE Ph.D. Renato Jácome Ph.D. Laura Varela

CONSEJO CIENTÍFICO

Ph.D. José Gabriel Castillo, ESPOL, Ecuador

Ph.D. Xavier Ordeñana, ESPAE Graduate School of Management, Ecuador

Ph.D. Jorge García Regalado, Universidad Agraria, Ecuador

Ph.D. César Freire Quintero, Universidad Católica de Santiago de Guayaquil y Universidad Agraria, Ecuador

Ph.D. Carmen Padilla, Universidad Católica de Santiago de Guayaquil, Ecuador

Ph.D. (c) Paúl Carrillo Maldonado, Banco Interamericano de Desarrollo, Ecuador

Ph.D. (c) Jorge Calderón, Tecnológico Argos, Ecuador

Ph.D. (c) José Luis Castillo Burbano, ESPOL, Ecuador

Ph.D. (c) Andres Chiriboga, Max Planck – Sciences Po Center (MaxPo), Francia

Ph.D. (c) Bernard Moscoso, Universitat de Barcelona, España

Ph.D. (c) Alexandra Contreras, Universidad Complutense de Madrid, España

Ph.D. (c) Elba Calderón Farfán, Universidad ECOTEC, Ecuador

M.Sc. Juan Carlos Campuzano, ESPOL, Ecuador

MBA. Erick Paul Murillo, Universidad de Guayaquil y Universidad Católica de Santiago de Guayaquil, Ecuador

MBA. Javier Castillo Jurado, Universidad de Especialidades Espíritu Santo, Ecuador

MBA. Paul Vera Gilces, ESPAE Graduate School of Management, Ecuador

Econ. Natalia Bermudez-Barrezueta, Universidad Católica de Lovaina, Bélgica

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ÍNDICE

Editorial Ab. Víctor Anchundia Places

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Preámbulo Ph.D. (c) Segundo Camino Mogro

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Imposición efectiva a las empresas en Ecuador. María Cecilia Deza Paul Carrillo-Maldonado Marta Ruiz-Arranz

6

Análisis de la Inversión Societaria en la Provincia de Manabí 2007-2018. Nathalia Montesdeoca Ormaza Vinicio Chávez Galo Fernández María Ormaza

31

Brecha Salarial de Género en los Sectores Público y Privado del Ecuador. José Antón Johana Vera Carpio Jorge Rodríguez-Moreno Napoleón Lara

47

Influencia del Gasto Publico en la Inversión Privada como un Efecto Desplazamiento en Ecuador periodo 2007-2017. Nuria Caballero-De la Torre

68

Una radiografía a las empresas ecuatorianas antes del COVID-19. Paul Carrillo-Maldonado María Cecilia Deza Segundo Camino-Mogro

83

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EDITORIAL

an pasado 56 años desde que un 14 de septiembre de 1964, inició su vida institucional la

Superintendencia de Compañías, como una pequeña oficina llamada a vigilar el adecuado

encauzamiento de la actividad societaria en el Ecuador.

Más de medio siglo de existencia se rememora con la emotividad propia de remontarse al génesis de lo

que en su momento fue un proyecto institucional destinado a cumplir con la tarea específica de

controlar el desarrollo de la empresa privada, para posteriormente asumir nuevos retos y recorrer un

amplio camino en el que asumiría con beneplácito y compromiso la supervisión del ámbito de mercado

de valores y del régimen de seguros, hasta convertirse en la Superintendencia de Compañías, Valores y

Seguros como la conocemos hoy en día.

Muchas transformaciones importantes y acordes con la modernidad, se han dado a lo largo de este

tiempo. Una de las más importantes fue la incorporación de la tecnología informática como herramienta

para optimizar la calidad y agilidad en la atención al usuario. Esta institución ha centrado esfuerzos en

fortalecer su plataforma digital y automatizar sus procesos. De esta manera es posible realizar 55

trámites a través del portal web institucional y contar con un sistema sólido que permite reforzar las

tareas de supervisión y control.

Notables hitos han marcado el devenir de esta institución. La constitución de compañías en línea es uno

de ellos, el cual desde el 2014 ha permitido la creación de más de 18.700 sociedades en forma ágil. Si

bien la modalidad física aún tiene un mayor número de procesos, el trámite virtual tiene una tendencia

creciente. Desde mayo de 2020, la Superintendencia implementó la creación de Sociedades por

Acciones Simplificadas S.A.S., esta nueva figura societaria permite a los emprendedores formalizar sus

negocios mediante un trámite simplificado sin costo directamente en esta institución.

Hoy, marcando un nuevo rumbo institucional acorde con el carácter de una sociedad golpeada por un

escenario global inesperado, la institución orienta la potestad que le ha confiado el Estado para asumir la

tarea de estimular y contribuir al fortalecimiento de la actividad productiva, aplicando la ley con

imparcialidad y eficacia, y proponiendo las reformas necesarias para una normativa estructurada que

permita modernizar el derecho societario, en la búsqueda de la promoción y desarrollo de la empresa.

En esta ocasión en que se celebra un aniversario más, es necesario extender un sentido reconocimiento a

quienes conforman la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros, servidores prestos a cumplir a

cabalidad con su gestión desde sus lugares de trabajo en la Oficina Matriz en Guayaquil y en las

intendencias regionales de Quito, Ambato, Cuenca, Loja, Machala y Portoviejo; y qué mejor momento

para renovar el compromiso de entrega de su contingente profesional, con mística de servicio y trabajo,

para lograr, con aciertos, el objetivo institucional de control y apoyo al desarrollo empresarial, fuente

de trabajo y bienestar.

Ab. Víctor Anchundia Places Superintendente de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador

H

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PREAMBULO

enemos el gusto de presentar la Revista X-Pedientes Económicos Volumen 4, número 9, correspondiente al período mayo-agosto 2020, en este noveno número se incluyen cinco trabajos científicos, académicos que analizan aspectos importantes de la economía ecuatoriana desde una

visión de la inversión societaria, impositiva, de brecha salarial de género y como se encontraban las empresas antes del COVID-19. Los trabajos representan una importante contribución al área societaria los cuales se describen a continuación.

Deza, Carrillo-Maldonado y Ruiz-Arranz estiman el tipo impositivo efectivo de Impuesto a la Renta de las Sociedades en Ecuador, desagregando por tamaño de empresa y sector económico. Para aquello, utilizan las declaraciones anuales de 2006, 2011 y 2016 realizadas por las empresas ante el Servicio de Rentas Internas y evidencian que las empresas grandes abarcan la mayor parte de los incentivos, que si se retiran los beneficios tributarios se generaría una recaudación adicional mayor al 1% del PIB, y que no existe una relación entre la productividad y los incentivos.

Por otro lado, Montesdeoca Ormaza, Chávez, Fernández y Ormaza analizan el comportamiento de la inversión en la provincia de Manabí durante el período 2007-2018 y encuentran que el crecimiento económico de la provincia depende tanto de la inversión pública y privada, pero de la inversión privada en mayor proporción.

Por su parte, Antón, Vera Carpio, Rodríguez-Moreno y Lara analizan la brecha salarial de género en términos ajustados. Entre los principales resultados destacan que no hubo evidencia de brecha salarial de género en el sector público. Sin embargo, en el sector privado se evidencia una brecha salarial que en su mayoría se debe a discriminación por género y no por las dotaciones de capital humano.

Adicionalmente, Caballero-De la Torre determina la influencia del gasto público en la inversión privada como un efecto desplazamiento en Ecuador periodo 2007-2017, como principal conclusión, se determina que la influencia del gasto público en el Ecuador genera un efecto desplazamiento en un corto plazo en la inversión privada durante el periodo de estudio.

Finalmente, Carrillo-Maldonado, Deza y Camino-Mogro realizan un análisis descriptivo del panorama empresarial del Ecuador en 2018. Ello, de manera de entender cómo estaban preparadas las empresas para enfrentar una situación como la llegaba del COVID-19 al país. Los resultados evidencian que existe heterogeneidad entre sectores y entre empresas. En este sentido, se muestra que las microempresas tienen menor capacidad para enfrentar una parada súbita de sus ingresos. El acceso al sector externo también es importante para que las firmas tengan mayores días de soporte con respecto a empresas locales.

Esperamos que estos artículos rigurosamente revisados sean de utilidad para los investigadores en las áreas presentadas. Reciban todos los autores nuestro sincero agradecimiento por escoger X-Pedientes Económicos para la divulgación, así como también a los evaluadores que participaron en la revisión de los artículos y a nuestros lectores la gratitud de siempre por su solidaridad.

Ph.D. (c) Segundo Camino Mogro

Editor en Jefe de la Revista X-Pedientes Económicos

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X-Pedientes Económicos, Vol. 4 (9), Mayo – Agosto 2020, pp. 6-30

Imposición efectiva a las empresas en Ecuador*

The effective taxation of companies in Ecuador

María Cecilia Deza†, Paul Carrillo-Maldonado‡†, Marta Ruiz-Arranz§

Fecha de recepción: 24/06/2020, Fecha de aceptación: 24/08/2020

RESUMEN

En el presente documento se tiene como objetivos la estimación del tipo impositivo efectivo de Impuesto a la Renta de las Sociedades en Ecuador, desagregando por tamaño de empresa y sector económico. Para aquello, se utiliza las declaraciones anuales de 2006, 2011 y 2016 realizadas por las empresas ante el Servicio de Rentas Internas. Además, se realiza microsimulaciones estáticas para conocer la modificación en el tipo impositivo efectivo si los incentivos tributarios que utilizan las firmas no existieran y así cuantificar las posibles ganancias recaudatorias para el fisco de incrementarse las tasas efectivas de tributación a las sociedades por eliminación de incentivos tributarios. En los resultados se evidencia que las empresas grandes abarcan la mayor parte de los incentivos, que si se retiran los beneficios tributarios se generaría una recaudación adicional mayor al 1% del PIB, y que no existe una relación entre la productividad y los incentivos.

Palabras claves: Impuesto a la Renta, Tipo Impositivo Efectivo, Empresas, Productividad

ABSTRACT

This document aims to estimate the effective tax rate for corporate income tax in Ecuador, broken down by company size and economic sector. For this purpose, the annual returns for 2006, 2011 and 2016 filed by companies with the Internal Revenue Service are used. In addition, static simulations are performed to determine the modification in the effective tax rate if the tax incentives used by the firms do not exist and thus quantify the possible tax gains for the Treasury if the effective tax rates for companies are increased by eliminating tax incentives. The results show that large firms cover most of the incentives, that withdrawing tax benefits would generate additional revenue of more than 1% of GDP, and that there is no relationship between productivity and incentives.

Keywords: Corporate Income Tax, Effective Tax Rate, Firms, Productivity.

* Los autores agradecen los comentarios del equipo de economistas del Departamento de Países Andinos del BID y del Servicio de Rentas Internas (SRI) de Ecuador. Este estudio se enmarca en la Cooperación Técnica (CT) RG-T3253, ejecutada por la Gerencia de Países Andinos (CAN) del BID, que busca proponer estrategias para acelerar el crecimiento económico en la región andina, a través de la identificación de restricciones fiscales a la inversión en infraestructura y las propuestas de política para levantar dichas restricciones. Los comentarios, omisiones y errores son exclusiva responsabilidad de los autores. † Inter-American Development Bank; Washington, EEUU; ‡ Banco Interamericano de Desarrollo, Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales, Ecuadorian Political Economy Lab (EPEL) ; Quito, Ecuador; § Inter-American Development Bank; Washington, EEUU; † Autor de correspondencia.

Imposición efectiva a las empresas en Ecuador • Deza, Carrillo-Maldonado y Ruiz-Arranz

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I. INTRODUCCIÓN

l fin del “superciclo” de los precios internacionales de las materias primas tuvo impactos severos en el comercio internacional y las finanzas públicas de un número importante de países de la región, en especial aquellos exportadores de commodities, principalmente de metales y energía, como los países

andinos. Entre 2013 y 2017, las economías andinas en promedio aumentaron su déficit fiscal y de cuenta corriente en 3,5 y 1,4 puntos porcentuales respectivamente, mientras que la deuda pública, como porcentaje del Producto Interno Bruto (PIB), se elevó en 14 puntos porcentuales1. Esto tuvo consecuencias en el crecimiento del PIB, que se redujo de un 5,5% en promedio en 2013 a un 2,7% en 2017 (Ruiz-Arranz y Deza, 2018).

Este escenario ha provocado una drástica reducción en los ingresos de los gobiernos de los países andinos. En efecto, de recaudar un 32% del PIB en ingresos totales del gobierno general en 2013 se pasó a recaudar en promedio un 27% en 2017. Con el afán de garantizar la sostenibilidad de sus finanzas públicas, los gobiernos han implementado medidas de consolidación fiscal, consistentes sobre todo en reducciones del gasto. Estos ajustes pusieron un mayor énfasis en recortar los gastos de capital, lo que en definitiva compromete las

perspectivas de crecimiento de largo plazo2 (BID, 2018a).

Con todo, los retos de crecimiento sostenible y desarrollo de las economías andinas trascienden el ajuste macroeconómico de corto plazo. Las necesidades de inversión en infraestructura son todavía sustanciales y requieren medidas proactivas para generar espacio fiscal que sean sostenibles en el tiempo. Se deben procurar ingresos fiscales más altos y sostenidos, ampliando las bases tributarias a través de la eliminación o

racionalización de aquellos incentivos tributarios (gasto tributario)3 que reducen la recaudación fiscal, introducen distorsiones en las decisiones de los agentes y comprometen la eficiencia económica a través de variaciones en los tipos efectivos pagados por las firmas con respecto a la tasa legal. Los gastos tributarios en la región andina ascendieron a alrededor de un 3,5% del PIB, según la última información disponible de fuentes oficiales de cada país (CIAT, 2017).

Para tener una idea del potencial generador de espacio fiscal que implica el racionalizar los gastos tributarios, se debe conocer la capacidad recaudatoria efectiva de los principales impuestos. Aunque las condiciones entre países difieren, esta tarea se puede realizar analizando el diseño de los impuestos sobre la base de la legislación vigente (Devereaux y Griffith, 1998; Pecho y Peragón, 2013) o mediante un indicador de tipo impositivo efectivo (TIE) a partir de información administrativa consistente en las declaraciones realizadas por los contribuyentes acerca de lo que efectivamente declararon y pagaron en obligaciones tributarias en un ejercicio fiscal determinado.

El presente documento estima un indicador del Tipo Impositivo Efectivo del Impuesto a la Renta (IR) de las empresas en Ecuador. A partir de las declaraciones del IR entregadas al Servicio de Rentas Internas (SRI), se presenta la distribución del TIE de acuerdo con las actividades económicas y el tamaño de las empresas. Además, se realiza un ejercicio de microsimulación estática para comprender el efecto que tendría en el TIE de las firmas la eliminación de una parte de los incentivos tributarios de los que disponen. Finalmente, a

1 Promedio simple de las cifras para los países andinos. Se excluye Venezuela. Fuente: FMI. 2 Carriere-Swallow y Leigh (2018) presentan evidencia econométrica que indica que la consolidación fiscal en América Latina ha tenido efectos adversos sobre el PIB de los países. 3 Los gastos tributarios persiguen diferentes objetivos de política pública, con incentivos como deducciones, exenciones, créditos tributarios, etc. Estudiar la magnitud en que las empresas utilizan estos beneficios y el impacto de los mismos en el desempeño de los beneficiarios es fundamental para evaluar el potencial recaudatorio de remover, total o parcialmente, los diferentes incentivos.

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partir de esta microsimulación se estima la potencial ganancia recaudatoria para el SRI de la racionalización de los gastos tributarios por tamaño de empresa y sector económico.

El resto del documento tiene la siguiente estructura: la segunda sección explica el diseño del IR a las empresas en Ecuador; la tercera parte describe la base de datos y metodología utilizada para estimar el TIE y expone la distribución de este por tamaño de los nuevos TIE por empresa y sector económico; en la cuarta sección se realiza un ejercicio de microsimulación de eliminación de incentivos tributarios; la quinta sección presenta las potenciales ganancias recaudatorias para el SRI por eliminación de gastos tributarios; y en la sexta sección se exponen las conclusiones y recomendaciones de políticas que se desprenden de este estudio.

II. EL DISEÑO DEL IMPUESTO A LA RENTA DE LAS EMPRESAS EN ECUADOR

La estructura del IR a las sociedades en Ecuador está detallada en la Ley Orgánica del Régimen Tributario Interno (LORTI) y su Reglamento. Actualmente, la tasa nominal del IR a las empresas en Ecuador se ubica en un 22%; hasta 2010, la alícuota ascendía al 25% y luego (desde 2011) descendió 1 punto porcentual cada año para mantenerse en la tasa actual a partir del 2013. Esta modificación se generó en el marco del Código Orgánico de Producción, Comercio e Inversiones (COPCI). El gráfico 1 muestra la evolución de la tasa legal del IR a las empresas desde 2000 y su recaudación en porcentaje del PIB. Esta ha seguido una tendencia creciente de la mano de la reducción de las tasas legales, aunque su magnitud es todavía limitada, ya que recauda poco menos del 4% del PIB (ver gráfico 1).

Dicha tasa estatutaria se aplica sobre los ingresos de las empresas menos los gastos en que incurrieron para obtener dichos ingresos, lo que se conoce como utilidad del ejercicio (lo que se denominará “renta”). Bajo un concepto de conciliación tributaria, el SRI permite la modificación de la renta por ingresos exentos o deducciones amparadas en la ley y su reglamento, convirtiendo a la utilidad del ejercicio en utilidad gravable (esta última constituye la base imponible). Además, se suman los gastos que no se contemplan en la ley como deducibles y se resta la participación de los trabajadores en las utilidades del ejercicio (15% de la utilidad del ejercicio) a la que tienen derecho por el Código de Trabajo (art. 97). Sobre la utilidad gravable se aplica la alícuota indicada. Se debe recalcar que, si la firma desea reinvertir un porcentaje de la renta, entonces se aplicará una reducción de 10 puntos en la tasa legal. Por ejemplo, en 2016 la tasa nominal fue del 22%, pero ante la reinversión de dicho monto, solo se lo grava a una tasa del 12%.

Gráfico 1. Tasa legal del Impuesto a la Renta de las Sociedades en Ecuador y recaudación (porcentaje y porcentaje del PIB).

Fuente: Elaboración propia sobre la base de la información del CIAT y las estadísticas multidimensionales del SRI.

Existe una particularidad en la normativa tributaria con respecto al pago del IR a las empresas en Ecuador que vale la pena mencionar. Además de la declaración anual, durante el año fiscal las firmas pagan un


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anticipo del IR, monto que se calcula como un porcentaje del patrimonio total (0,2%), del total de costos y gastos deducibles a efectos del impuesto a la renta (0,2%), del activo total (0,4%), y del total de ingresos gravables a efectos del impuesto a la renta (0,4%), calculados en la declaración anual del año fiscal anterior. A partir de 2011 y hasta fines de 2017 el anticipo tenía carácter de pago mínimo y definitivo, no sujeto a la devolución en caso de que resultase mayor al impuesto causado. Antes de 2009 el anticipo se calculaba como el 50% del IR causado menos las retenciones realizadas del año anterior y se devolvía el excedente si el anticipo superaba al impuesto determinado.

Asimismo, durante el año fiscal cierto porcentaje del ingreso sujeto a tributación de las firmas es retenido por agentes de retención acreditados por el SRI, a cuenta del pago del impuesto correspondiente. A diferencia del anticipo, las retenciones que se hayan efectuado a una empresa se pueden deducir del impuesto causado una vez descontado el anticipo y, por lo tanto, las firmas pueden obtener un saldo a favor si las retenciones fueron mayores que el impuesto a pagar.

Sobre la base de la normativa citada, el SRI ha creado el Formulario 101 para que las empresas realicen su declaración del IR. Este formulario contiene información del balance general y del estado de resultados de las sociedades, así como la conciliación tributaria y el pago del impuesto causado (retenciones, anticipo, etc.). De manera didáctica, el gráfico 2 muestra las cuentas agregadas del Formulario 101 para la determinación del IR.

Gráfico 2. Estructura de la información del Formulario 101. Fuente: Elaboración propia sobre la base de la LRTI, su reglamento y el Formulario 101.

III. EL TIPO IMPOSITIVO EFECTIVO DE LAS EMPRESAS EN ECUADOR

En función de la información que los contribuyentes declaran en el Formulario 101 se estima el TIE de las empresas para los años 2006, 2011 y 2016. La relevancia de los períodos mencionados se debe a que 2006 fue un año de aceleración económica, en 2011 se puso en práctica el COPCI, con nuevos incentivos y una


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reducción de la tasa nominal, y 2016 se caracterizó por la recesión económica4 y el hecho de que ya se operaba con un alícuota inferior al 22%, la cual se mantiene hasta la actualidad, a la vez que se introdujeron nuevos incentivos tributarios para suavizar la carga tributaria de las firmas durante la fase recesiva. A estas declaraciones se unieron las características de las empresas, en función de la base de datos del Registro Único del Contribuyente (RUC) del mismo SRI, donde se obtiene la rama de actividad, la localización geográfica, etc. De todos los tipos de contribuyentes registrados como sociedades, para el análisis se consideraron únicamente los contribuyentes activos del sector privado; es decir, se excluyeron las empresas inactivas, los sectores público, popular y solidario, y las misiones y organismos internacionales.

Con esta depuración de datos, se calculó el TIE de cada empresa. La literatura ha propuesto varias medidas de TIE sobre la base del impuesto causado y diferentes medidas de renta (véanse, por ejemplo, Collins y Shackelford, 1995; Grubert y Mutti, 2000; Swenson, 1994). En el presente documento se calcula el TIE como la razón entre el impuesto causado y la utilidad del ejercicio, debido que se realizan simulaciones sobre la conciliación tributaria, la cual afecta tanto a la renta gravable como al impuesto, pero no a la utilidad del

ejercicio5. Para la construcción del TIE se realizaron los siguientes ajustes de modo de atender posibles

inconsistencias6 en las declaraciones:

Se consideró un TIE de cero si el impuesto a la renta causado (IRC) fue cero, pero la utilidad del ejercicio fue positiva.

Se consideró un TIE igual a la tasa estatutaria (25%, 24%, 22%, respectivamente) si la firma declaró un valor positivo del IRC, pero una utilidad gravable (UG) de cero.

Los resultados se presentan por tamaño de empresa y por sector económico. La definición de tamaño de empresa se basa en los ingresos, de acuerdo con la definición del COPCI: i) la microempresa es aquella que tiene hasta US$100.000 de ventas anuales, ii) la pequeña empresa es aquella con ventas anuales mayores a US$100.000 y de hasta US$1 millón, iii) la mediana empresa tiene ventas anuales superiores a US$1 millón y de hasta US$5 millones, iv) el resto son empresas grandes. La clasificación de sectores económicos abarca: agricultura y pesca, petróleo y minas, manufactura, electricidad y agua, construcción e inmobiliaria, comercio, y servicios.

Los TIE calculados se dividen por rangos: el primero corresponde a valores de TIE menores al 1%, el segundo a TIE de entre un 1% y un 50%, el tercero a TIE de entre un 50% y un 100% y el cuarto a valores de TIE superiores al 100%. El gráfico 3 detalla la distribución del TIE en cada uno de los rangos mencionados. A fin de excluir valores inusuales, el análisis de esta sección y del resto del documento se

4 Para mayor comprender los detalles económicos alrededor de estos años se puede revisar Díaz-Cassou y Ruiz-Arranz (2018). Además, la elección de los años no modificará las conclusiones debido que es una simulación estática sin comportamiento en las empresas. No obstante, la inclusión de todos los años entre 2006 y 2016, complicaría el análisis desagregado que presentados en el documento, confundiendo posiblemente al lector con mayor número de tablas y gráficos, que ya tiene el documento. 5 A partir de 2017 el SRI implementó el TIE con respecto al total de ingreso de los contribuyentes para realizar la devolución del excedente del anticipo del impuesto a la renta (SRI, 2017). 6 En el formulario existen ciertas variables que las empresas pueden llenar manualmente; por ejemplo, el detalle de ventas gravadas con impuesto al valor agregado (IVA), sin IVA, exportaciones, u otro ingreso, donde el total de ingresos se computa automáticamente. Sin embargo, existen otros campos, como el referido al monto de utilidades a reinvertir, donde la firma puede introducir un valor arbitrario, que en algunos casos resulta mayor a la utilidad, generando inconsistencias. Se realizaron solamente las modificaciones mencionadas para el cálculo del TIE y no en las variables. Alternativamente, se puede introducir un comportamiento específico (de evasión, por ejemplo) para imputar dicho dato en la variable respectiva (véase Ramírez y Carrillo-Maldonado, 2011).


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enfocará solo en el segundo rango, que concentra entre el 30% y el 34% de las firmas de la muestra y abarca entre el 93% y el 98% del monto del IRC pagado. Cabe resaltar que prácticamente la totalidad de las firmas del primer rango tienen una TIE del 0%, comportamiento que no es inusual en el impuesto a la renta en Ecuador, siendo que un número significativo de declaraciones registran valores de cero (véase Ramírez y Carrillo-Maldonado, 2011; Ramírez, 2014). La elección del segundo rango también se basa en la literatura que calcula esta misma razón con datos administrativos para países avanzados (por ejemplo, Collins y Shackelford, 1995; Grubert y Mutti, 2000; Swenson, 1994).

Gráfico 3. Composición del TIE por rangos (número de empresas). Fuente: SRI. Elaborado por autores.

La tabla 1 presenta el número de observaciones totales, por tamaño de empresa y por sector, con el cual se trabajará el resto del análisis (1<TIE<50). El número de firmas estudiadas asciende a alrededor de 28.000 en 2006, de 39.000 en 2011 y de 45.000 en 2016, cifras que equivalen a un crecimiento anualizado del 7% y 3% en 2011 (en relación con 2006) y 2016 (en relación con 2011), respectivamente. Por tamaño de empresa, en 2016 la mayor parte de la muestra la integran microempresas (42%) y pequeñas empresas (39%), mientras que las medianas y grandes empresas representan un 13% y un 5%, respectivamente. Por sector económico, en 2016 la mayor parte de las firmas analizadas operaba en el sector servicios (48%), un 24% en comercio, un 15% en construcción, un 8% en manufactura y el resto en sectores primarios o electricidad y agua. Cabe resaltar la caída de la proporción de empresas manufactureras y de comercio, que contrasta con el aumento de las de servicios durante el período analizado. Por provincia, el 70% de las empresas se concentra en Pichincha (donde se encuentra la ciudad capital, Quito) y Guayas (cuya capital es Guayaquil). En estas dos provincias, las empresas pequeñas y micro explican alrededor del 80% del universo empresarial, aunque este patrón se replica en el resto de las provincias.

Las tablas A.1 y A.2 presentan los estadísticos descriptivos de las variables utilizadas para el cálculo del TIE y el número de observaciones disponible por tamaño de empresa y sector, respectivamente. Resalta el crecimiento de los ingresos y de las utilidades en 2011, en comparación con 2006, impulsado principalmente por la expansión de las pequeñas, medianas y grandes empresas, lo que llevó a un aumento del 6% en el impuesto a la renta causado. En contraste, los ingresos de las microempresas no crecieron, mientras que el IRC experimentó una suba del 6%, debido que estas empresas incrementaron sus gastos no deducibles en un 50%, en promedio, y con ello la base imponible.


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Nota: La variación porcentual compuesta se define como (𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟𝑎ñ𝑜 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙

𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟𝑎ñ𝑜 𝑖𝑛𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙)

1

𝑎ñ𝑜 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙−𝑎ñ𝑜 𝑖𝑛𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙− 1.

Tabla 1. Número de observaciones para el TIE por tamaño de empresa y sector. Fuente: SRI. Elaborado por autores.

Durante 2016 la recesión económica causó una caída generalizada de los ingresos y las utilidades; las medianas y pequeñas empresas no crecieron, en promedio, mientras que en las microempresas y grandes empresas los ingresos se elevaron ligeramente (1%). Destaca que los ingresos de las grandes empresas mostraron un alza de un 1%, pero la utilidad del ejercicio y, en consecuencia, el impuesto a la renta causado experimentó caídas. En general, el aproximadamente nulo crecimiento de la utilidad gravable parece haberse apoyado en el uso de los incentivos tributarios por parte de las empresas grandes, que aumentaron un 10% en ese período. De hecho, la utilidad gravable excluyendo deducciones se incrementó en un 1%. Por lo tanto, parece que las firmas maximizaron el uso de deducciones para disminuir su carga tributaria en un año de recesión. Por sectores económicos, en 2011 –con respecto a 2006– la mayoría de los sectores creció tanto en ventas como en utilidad, con excepción de petróleo y minas, y electricidad y agua. En contraste, en 2016 todos los sectores experimentaron caídas en ingresos y en utilidad, con excepción de agricultura y pesca, y construcción e inmobiliaria. Nuevamente destaca el crecimiento de los incentivos promedio en los sectores primarios, así como en construcción y comercio en este año de recesión.

Finalmente, cabe resaltar que, según la información de las declaraciones reportadas en nuestra base de datos, el total pagado por concepto de impuesto a la renta por las empresas del sector privado ascendió a US$443 millones, US$719 millones y US$800 millones en 2006, 2011 y 2016 respectivamente, cifras equivalentes a algo menos del 1% del PIB en cada año. Como referencia, las estadísticas oficiales del SRI ubican las declaraciones del impuesto a la renta de personas jurídicas –sin incluir anticipos ni retenciones– en un 0,9% del PIB en 2016.

La tabla 2 reporta los estadísticos del TIE para los años 2006, 2011 y 2016, por tamaño y por sector económico para el rango bajo análisis (1<TIE<50). El TIE promedio fue del 22,9%, 22,5% y 21,9% en dichos años, respectivamente. La mediana del TIE en el total de la muestra ascendió a un 21,3% en 2006, un 20,8% en 2011 y un 21,3% en 2016. Tanto en media como en mediana, el TIE siempre está por debajo de la tasa nominal estatutaria de cada año. La variabilidad del indicador es relativamente elevada, con una desviación estándar que supera los 5 puntos porcentuales. Por tamaño de empresa, los TIE promedio fueron superiores en las microempresas y grandes empresas, pero en estas últimas presentaron mayor variabilidad. A nivel de sectores económicos, manufactura, petróleo y minas y comercio presentaron las tasas promedio más altas de TIE, aunque también las más variables, junto con agricultura y pesca.

2006 2011 2016 2006 2011 2016 2011/06 2016/11 2011/06 2016/11

Gran empresa 1.346 2.342 2.376 5% 6% 5% 74% 1% 12% 0%

Mediana empresa 3.264 5.588 5.862 12% 14% 13% 71% 5% 11% 1%

Pequeña empresa 10.611 15.092 17.368 38% 39% 39% 42% 15% 7% 3%

Microempresa 13.026 15.916 18.878 46% 41% 42% 22% 19% 4% 3%

Agricultura y pesca 1.393 2.168 2.168 5% 6% 5% 56% 0% 9% 0%

Petróleo y minas 208 291 305 1% 1% 1% 40% 5% 7% 1%

Manufactura 2.663 3.276 3.431 9% 8% 8% 23% 5% 4% 1%

Electricidad y agua 85 97 257 0% 0% 1% 14% 165% 3% 22%

Construcción e inmobiliaria 4.433 6.150 6.507 16% 16% 15% 39% 6% 7% 1%

Comercio 7.862 10.223 10.499 28% 26% 24% 30% 3% 5% 1%

Servicios 11.603 16.733 21.317 41% 43% 48% 44% 27% 8% 5%

Total 28.247 38.938 44.484 100% 100% 100% 38% 14% 7% 3%

Número Porcentaje del total Var. porcentual Var. porc. compuesta


13

Tabla 2. Estadísticos descriptivos del TIE por tamaño y sector (en porcentaje). Fuente: SRI. Elaborado por autores.

El gráfico 4 presenta un resumen de la distribución del TIE, donde se comprueba que las medianas están por debajo o muy cerca de las tasas nominales en todos los tamaños de empresa. No obstante, el rango es amplio, lo cual se aprecia especialmente durante 2016 por ser un año de recesión, y particularmente elevado en el caso de las empresas grandes en todos los años. Por su parte, se observa mayor uniformidad en las tasas efectivas en 2011, probablemente por ser un año de transición hacia una nueva alícuota y nuevos incentivos del COPCI. En contraste, las empresas micro y pequeñas tienen la menor variabilidad, lo cual coindice con la hipótesis de que las firmas de menor tamaño poseen menor margen de uso de los incentivos tributarios (ver Ruiz-Arranz y Deza, 2018).

Nota: Las líneas punteadas indican las tasas estatutarias en cada año: 2006=25%; 2011=24%; 2016=22%.

Gráfico 4. Distribución del valor del TIE por tamaño de empresa en porcentaje. Fuente: SRI. Elaborado por autores.

MediaDesv.

est.Mediana

Tasa

estatutariaMedia

Desv.

est.Mediana

Tasa

estatutariaMedia

Desv.

est.Mediana

Tasa

estatutaria

Total 22,8 5,0 21,3 25 22,5 5,4 20,8 24 21,7 5,8 20,8 22

Gran empresa 22,3 6,7 21,4 25 22,8 6,6 21,2 24 23,6 7,6 22,0 22

Mediana empresa 23,0 5,7 21,3 25 22,9 6,5 20,8 24 22,7 7,1 20,6 22

Pequeña empresa 22,8 5,1 21,3 25 22,4 5,7 20,4 24 21,6 6,2 19,2 22

Microempresa 22,9 4,4 21,3 25 22,5 4,4 24,0 24 21,1 4,5 22,0 22

Agricultura y pesca 23,0 5,4 21,3 25 22,4 6,2 20,4 24 21,2 6,6 19,3 22

Petróleo y minas 23,4 5,4 22,0 25 21,9 5,1 20,8 24 22,3 7,0 21,2 22

Manufactura 22,4 5,2 21,3 25 22,4 5,7 20,4 24 22,1 6,3 20,3 22

Electricidad y agua 22,8 5,0 21,3 25 22,5 6,0 20,7 24 20,7 4,9 22,0 22

Construcción e inmobiliaria 23,0 4,5 21,3 25 22,4 4,7 21,1 24 21,6 5,4 21,8 22

Comercio 22,8 4,8 21,3 25 22,6 5,3 20,4 24 21,7 5,9 19,7 22

Servicios 22,9 5,1 21,3 25 22,6 5,6 21,4 24 21,6 5,7 22,0 22

2006 2011 2016


14

La dispersión del TIE entre tamaños de empresas se puede ratificar al observar las densidades (gráfico 5). Así, se confirma que las empresas de mayor tamaño tienen mayor amplitud en su densidad, pero con un comportamiento más ajustado, lo que puede sugerir una mayor planificación tributaria para reducir el pago efectivo del impuesto.

La densidad de los otros tamaños de empresa tiene concentraciones alrededor de la tasa nominal o una inferior, comportamiento que se va diluyendo con el incremento de los ingresos de las firmas. Esta concentración es más leve en las empresas medianas, y casi imperceptible en las grandes. Una posible explicación es que las firmas estarían haciendo uso del beneficio tributario por reinversión de utilidades que se menciona en la primera sección de este documento, en especial las microempresas y pequeñas empresas, con lo que su impuesto causado finalmente sería determinado como un promedio ponderado entre la tasa general y la tarifa de reinversión de utilidades (grafico 5).

El gráfico 6 resume la distribución del TIE por sectores para los años 2006, 2011 y 2016. A nivel sectorial, se vuelve a ratificar que las empresas pagan una tasa menor a la nominal. La dispersión entre sectores es significativa, en especial en 2006 y 2011, mientras que en 2016 se redujo ligeramente en varios de ellos, con excepción del sector de petróleo y minas, probablemente el más afectado tras la recesión de 2016. En el mismo año, los sectores de servicios, comercio, construcción, agricultura y pesca tienen los rangos más bajos. En 2006 y 2011 los sectores con menores rangos son manufactura, electricidad y agua.


Gráfico 5. Densidad del TIE por tamaño de empresa. Fuente: SRI. Elaborado por autores.

Al considerarse la densidad de la distribución del TIE por sector económico (gráfico 7), se observa el mismo patrón que por tamaño de empresa, ya que los valores se concentran tanto en torno a la tasa legal como en un valor inferior, lo que puede deberse al uso de la tarifa preferencial por reinversión de utilidades por parte de todos los sectores económicos en general. Como se mencionó anteriormente, en 2016 servicios, construcción e inmobiliaria han sido los sectores de mayor concentración alrededor de la tasa nominal


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(22%), mientras que comercio y servicios se aglomeraron en torno a una tasa menor, probablemente a través del uso de beneficio tributario de la reinversión de utilidades. Por su parte, se corrobora que el sector de mayor dispersión en TIE es petróleo y minas, seguido de electricidad y agua.


Gráfico 6. Distribución del valor del TIE por sector económico. Fuente: SRI. Elaborado por autores.

Incluso, al comparar empresas en categorías específicas, se encuentran dispersiones significativas. Por ejemplo, el TIE de una empresa grande en el sector petrolero y minero que se halla en el percentil 90 de la distribución puede llegar a ser casi tres veces superior al de una empresa del mismo grupo y que se encuentra en el percentil 10 de la distribución. Este comportamiento se reproduce en casi todos los pares de sector/tamaño, aunque va decreciendo con el tamaño de la empresa (gráfico 8). El hecho de que exista una variación significativa al interior de los sectores económicos es indicio de que el sistema tributario puede estar distorsionando la asignación de recursos. Si las actividades económicas que pagan menor tasa efectiva tienen una productividad relativamente más baja, la productividad agregada de la economía podría verse afectada negativamente.


16


Gráfico 7. Densidad del TIE por sector económico. Fuente: SRI. Elaborado por autores.

Gráfico 8. TIE de una empresa en el percentil 10 vs. una empresa en el percentil 90 por pares de sector/tamaño, 2016. Fuente:

SRI. Elaborado por autores.

IV. EFECTO DE LOS INCENTIVOS TRIBUTARIOS: UN EJERCICIO DE

MICROSIMULACIÓN

En esta sección se presentan los resultados de una microsimulación para estimar el efecto de la posible racionalización de los incentivos tributarios contemplados en la normativa ecuatoriana en las tasas efectivas pagadas por las firmas, y cuantificar potenciales ganancias recaudatorias para el SRI. Utilizando la información administrativa disponible, en este primer ejercicio se simula una nueva utilidad gravable que no considera los incentivos tributarios y, a partir de ella, se calcula el nuevo impuesto causado asumiendo que las firmas reinvierten el mismo monto declarado originalmente. Este TIE simulado sin incentivos se construye como la razón entre el nuevo impuesto causado y la utilidad del ejercicio. Además, se considera una microsimulación comparada entre los tres años, sin tomar en cuenta las particularidades de 2016 sobre empresas con accionistas en paraísos fiscales o en Zonas Especiales de Desarrollo Económico (ZEDE), debido a cierta inconsistencia de dicha información o a la falta de más información sobre estas empresas beneficiarias. La principal ventaja de la microsimulación es la posibilidad de evaluar escenarios antes de la ejecución de políticas públicas (Ramirez, 2014). Dado que se utiliza microsimulación estática, se debe tener en cuenta que los escenarios generados no consideran el comportamiento dinámico de las empresas (Ramírez y Carrillo-Maldonado, 2011).

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

Ag

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Se

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Grande Mediana Pequeña Microempresa

TIE

(p

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enta

je)

Percentil 10 Percentil 90


17

Los incentivos tributarios contemplados en el Formulario 101 y que serán analizados en esta sección corresponden a aquellos que se describen en la conciliación tributaria y constituyen nuestro escenario base: i) dividendos exentos, ii) otras rentas exentas, iii) otras rentas exentas derivadas del COPCI, iv) amortización de pérdidas tributarias de años anteriores, v) deducciones por leyes especiales, vi) deducciones especiales derivadas del COPCI, vii) deducciones por incremento neto de empleados y por pago a trabajadores con discapacidad, y viii) ingresos sujetos al impuesto a la renta único. Además, para fines de la microsimulación en un escenario alternativo, se incluye también la depreciación acelerada –que no forma parte de la conciliación tributaria– y una reducción en la tasa preferencial para reinversión de utilidades, como un ejercicio similar a Collins y Shackelford (1995); Grubert y Mutti (2000); y, Swenson (1994), beneficios que normalmente tienen una relación con la inversión, producción y productividad. Para fines de comparación, no se consideran los incentivos tributarios que se otorgaron en 2016 para hacer frente a la recesión que siguió a la caída de los precios del petróleo.

La tabla 3 muestra la distribución de los incentivos tributarios en el escenario base por tamaño de empresa y sector. Se observa que las firmas de mayor tamaño son las que abarcan más del 70% de estos beneficios tributarios en todo el período de análisis. Le siguen las empresas medianas con porcentajes de participación de entre un 10% y un 15%, la pequeña empresa con una participación de entre un 9% y un 10%, y las microempresas con valores residuales de un 1% y un 2%. Por sectores, se evidencia que entre 2006 y 2011 las firmas de servicios abarcan en promedio entre el 60% y el 70% de los incentivos. Además, las industrias de petróleo, minas, electricidad y agua tienen participación sin un patrón específico; por ejemplo, en 2006 el sector de petróleo y minas concentraba el 8% de los incentivos, en 2011 su participación se redujo a un 5% y en 2016 se incrementó a un 13%, mientras que sectores como manufactura y comercio mantuvieron su porcentaje de participación entre un 3% y un 6% en promedio.

Tabla 3. Participación de los incentivos por tamaño y sector económico.

Fuente: SRI. Elaborado por autores.

Como se muestra en la tabla 4, por tipo de incentivo, las microempresas utilizan principalmente las exenciones tributarias y en menor medida la depreciación acelerada para reducir su carga tributaria, mientras que las pequeñas y medianas empresas utilizan casi exclusivamente exenciones. Por su parte, las firmas grandes muestran un uso más equilibrado de las exenciones, deducciones y reinversión de utilidades. Por sectores económicos, las exenciones explican la mayor parte de los incentivos tributarios utilizados por los sectores de construcción e inmobiliaria, electricidad y agua y servicios, mientras que el resto de los sectores emplea proporciones distribuidas entre exenciones, deducciones y reinversión de utilidades. Finalmente, destaca el hecho de que entre 2006 y 2016 en las medianas y grandes empresas la participación


18

del uso del incentivo por reinversión de utilidades se redujo significativamente –en las microempresas y pequeñas empresas el uso de este incentivo mantuvo su reducida participación–, así como en todos los sectores, con excepción de agricultura y pesca (tabla 5).

Tabla 4. Participación de los incentivos tributarios por tipo y tamaño.


Tabla 5. Participación de los incentivos tributarios por tipo y sector económico.


2006 2011 2016 2006 2011 2016

Total 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Exenciones 51% 66% 78% 76% 82% 90%

Deducciones 19% 15% 12% 6% 10% 2%

Otros 5% 3% 2% 3% 3% 2%

Reinversión 25% 14% 6% 13% 3% 2%

Depreciación acelerada 0% 1% 1% 1% 3% 5%

Total 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Exenciones 84% 87% 89% 76% 87% 81%

Deducciones 5% 6% 1% 3% 3% 2%

Otros 3% 2% 2% 2% 2% 3%

Reinversión 5% 1% 1% 1% 1% 1%


Gran empresa Mediana empresa

Pequeña empresa Microempresa

2006 2011 2016 2006 2011 2016

Total 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Exenciones 69% 47% 63% 66% 51% 54%

Deducciones 0% 21% 6% 8% 6% 36%

Otros 8% 7% 3% 11% 37% 0%

Reinversión 22% 21% 22% 15% 4% 9%


Total 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Exenciones 33% 25% 63% 1% 98% 97%

Deducciones 0% 27% 11% 45% 2% 0%

Otros 6% 3% 3% 20% 0% 0%

Reinversión 59% 40% 19% 33% 0% 1%


Total 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Deducciones 11% 8% 1% 3% 25% 4%

Otros 4% 5% 2% 7% 6% 3%

Reinversión 10% 7% 1% 56% 20% 14%


Total 100% 100% 100%

Exenciones 62% 75% 87%

Deducciones 22% 13% 6%

Otros 2% 1% 2%

Depreciación acelerada 0% 1% 2%

Servicios

Petróleo y minas

Manufactura Electricidad y agua

Construcción e inmobiliaria Comercio

Agricultura y pesca


19

Escenario base

Los resultados de la simulación estática en el escenario base, en el que se consideran únicamente exenciones, deducciones y otros incentivos mencionados al inicio de esta sección, indican que se podrían obtener ganancias recaudatorias de alrededor de 1 punto porcentual del PIB de 2017 con la información financiera de las empresas de 2016. Si se considera la información de 2011 y 2006, la recaudación potencial asciende a un 0,4% y un 0,8% del PIB, respectivamente. Sobre la base de la información de 2016, la mayor parte de la recaudación adicional vendría por parte de las empresas grandes (0,8% del PIB), seguida de las empresas medianas (0,15% del PIB), mientras que un restante 0,1% provendría de empresas pequeñas y microempresas. Por sectores económicos, un 0,8% del PIB sería aportado en conjunto por el sector de petróleo y minas y servicios, seguido de construcción e inmobiliaria (0,1% del PIB), y el resto se distribuiría en proporciones similares entre los demás sectores.

Escenarios alternativos

A continuación, se consideran tres escenarios alternativos sin la deducción de depreciación acelerada y el beneficio por reinversión, que se suman a los resultados del escenario base. En el primero de ellos, se aumenta la tasa preferencial para reinversión de utilidades en 5 puntos porcentuales, para evidenciar el impacto en recaudación potencial sin dejar de reinvertir; es decir, para 2016 se simulan nuevas tasas efectivas, asumiendo que la tasa preferencial para reinversión de utilidades es del 17% y no del 12%. En la siguiente sección se desarrolla una discusión entre productividad y beneficios tributarios. El resultado de este ejercicio incrementaría ligeramente la ganancia recaudatoria (en un 0,1% del PIB, o el equivalente a US$17 millones) en 2016. Los efectos se disipan por tamaño de empresa y por sector económico, por lo cual los cambios no resultan sustanciales y la estructura presentada en el escenario base se mantiene.

Si se elimina completamente la tasa preferencial para reinversión de utilidades y se iguala la tasa a la estatutaria; la ganancia fiscal por este concepto se duplica (US$35 millones), lo que implica que en este escenario se obtendría una mayor recaudación, equivalente al 1,12% del PIB en conjunto, del cual un 0,9% sería aportado por empresas grandes, y habría aportes similares por parte del resto de los tamaños de firmas y sectores.

Finalmente, se considera un escenario en el que se elimina completamente el beneficio de la depreciación acelerada. En términos de la información disponible, esto implicaría un aumento de la utilidad del ejercicio en la magnitud declarada por las empresas por concepto de costos y gastos por depreciación acelerada. Al considerar la remoción de este beneficio en conjunto con el escenario base y una eliminación completa del incentivo para reinversión de utilidades, se obtiene una ganancia fiscal consolidada del 1,2% del PIB. La tabla 6 presenta un resumen de los estimados de ganancias recaudatorias en cada uno de estos escenarios.

Con respecto a la distribución de los TIE, en el escenario 4, que concentra el impacto fiscal más completo, el gráfico 9 muestra un desplazamiento de las medianas de TIE a niveles más cercanos a la tasa estatutaria en todos los años, pero con mayor impacto en 2011 y 2016. Vale destacar también que la dispersión de TIE se incrementa en 2016 y se mantiene casi inalterada en otros años. Por tamaño de empresa (gráfico 10), se observa el mismo patrón de desplazamiento de las medianas de TIE hacia niveles más altos en todos los tamaños, pero con notoriedad en las empresas grandes y medianas, mientras que las empresas de menor tamaño se ven menos afectadas. Cabe mencionar que la distribución de TIE de las empresas grandes se extiende hacia rangos más altos, pero la mediana se mantiene sin mayor variación, pues aún en el escenario sin incentivos la mediana de TIE ya se encontraba muy cercana a la tasa estatutaria (tabla 4). De manera similar, para las microempresas el cambio de la distribución, tanto en rango de TIE como en mediana es prácticamente imperceptible. Esta evidencia respalda la afirmación de que son las firmas grandes las que más


20

se ven beneficiadas de los incentivos tributarios otorgados, posiblemente porque cuentan con mayores recursos para destinar a la planificación tributaria.

Tabla 6. Potencial ganancia fiscal de la eliminación de incentivos tributarios, varios escenarios (millones de dólares y porcentaje

del PIB de 2017). Fuente: SRI. Elaborado por autores.

El incremento de la dispersión de TIE tras el ejercicio de eliminación de incentivos tributarios pone en evidencia la existencia de distorsiones en la asignación de recursos que se explica en BID (2018b) y revela que existen empresas en los diferentes sectores y tamaños que podrían no ser eficientes pero que se mantienen en el mercado gracias a la rentabilidad económica que les ofrece el aprovechamiento de los incentivos tributarios. Como se explica más adelante, el ejercicio de simulación estática elaborado en este documento no introduce ningún comportamiento de entrada y salida de firmas, o de evasión; su inclusión probablemente podría modificar la asignación de recursos como resultado de la eliminación de los incentivos tributarios. No necesariamente se observaría un incremento de la recaudación, ya que las empresas podrían también ajustar sus costos de producción para seguir pagando el mismo monto de impuesto a la renta como

2006 2011 2016 2006 2011 2016 2006 2011 2016 2006 2011 2016

Total 382 840 1.131 410 867 1.149 437 894 1.166 442 911 1.197

Empresa grande 318 614 865 344 639 881 369 665 897 370 674 911

Empresa mediana 32 129 156 34 130 157 35 131 158 36 135 166

Empresa pequeña 25 83 96 25 83 97 26 83 97 27 87 104

Microempresa 6 14 14 6 14 14 7 14 14 9 15 15

Agricultura y pesca 25 24 26 27 26 28 28 27 30 28 29 32

Petróleo y minas 24 44 142 25 44 146 27 45 150 27 45 151

Manufactura 16 41 54 21 47 58 26 53 61 26 56 65

Electricidad y agua 11 47 53 12 47 53 14 47 53 14 47 55

Construcción e inmobiliaria 25 45 98 25 45 99 26 46 99 26 49 103

Comercio 25 40 57 33 43 59 40 45 62 43 47 68

Servicios 255 600 702 266 615 706 277 631 711 278 638 724

2006 2011 2016 2006 2011 2016 2006 2011 2016 2006 2011 2016

Total 0,37% 0,81% 1,08% 0,39% 0,83% 1,10% 0,42% 0,86% 1,12% 0,42% 0,87% 1,15%

Empresa grande 0,31% 0,59% 0,83% 0,33% 0,61% 0,84% 0,35% 0,64% 0,86% 0,35% 0,65% 0,87%

Empresa mediana 0,03% 0,12% 0,15% 0,03% 0,12% 0,15% 0,03% 0,13% 0,15% 0,03% 0,13% 0,16%

Empresa pequeña 0,02% 0,08% 0,09% 0,02% 0,08% 0,09% 0,02% 0,08% 0,09% 0,03% 0,08% 0,10%

Microempresa 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01%

Agricultura y pesca 0,02% 0,02% 0,02% 0,03% 0,02% 0,03% 0,03% 0,03% 0,03% 0,03% 0,03% 0,03%

Petróleo y minas 0,02% 0,04% 0,14% 0,02% 0,04% 0,14% 0,03% 0,04% 0,14% 0,03% 0,04% 0,15%

Manufactura 0,02% 0,04% 0,05% 0,02% 0,05% 0,06% 0,02% 0,05% 0,06% 0,03% 0,05% 0,06%

Electricidad y agua 0,01% 0,04% 0,05% 0,01% 0,04% 0,05% 0,01% 0,04% 0,05% 0,01% 0,04% 0,05%

Construcción e inmobiliaria 0,02% 0,04% 0,09% 0,02% 0,04% 0,09% 0,02% 0,04% 0,09% 0,03% 0,05% 0,10%

Comercio 0,02% 0,04% 0,05% 0,03% 0,04% 0,06% 0,04% 0,04% 0,06% 0,04% 0,05% 0,06%

Servicios 0,24% 0,58% 0,67% 0,26% 0,59% 0,68% 0,27% 0,60% 0,68% 0,27% 0,61% 0,69%

Eliminación de incentivos

varios*

Esc. 1 + aumento tasa

reinversión en 5pp


reinversión en 10pp

Esc. 3 + eliminación de

depreciación acelerada

Porcentaje del PIB, 2017

Millones de dólares

Escenario 1 Escenario 2 Escenario 3 Escenario 4

Escenario 3 Escenario 4

Eliminación de incentivos

varios*


reinversión en 5pp


reinversión en 10pp

Esc. 3 + eliminación de

depreciación acelerada

Escenario 1 Escenario 2


21

se evidencia en Carrillo, Pomeranz y Singhal (2017). En todo caso, el número de firmas parece ser limitado y la forma de las curvas de densidad prácticamente se mantiene inalterada.


Gráfico 9. Distribución del valor del TIE con incentivos y sin incentivos. Fuente: SRI. Elaborado por autores.


Gráfico 10. Distribución del TIE con incentivos y sin incentivos tributarios por tamaño de empresa. Fuente: SRI. Elaborado por autores.

Al observar las densidades de TIE con y sin incentivos (en el escenario de impacto completo) tanto por tamaño de empresa como por sector económico para 2016 (gráfico 12), se aprecia un desplazamiento a la derecha de la curva de densidad que ocurre principalmente en las empresas grandes, en menor medida en las


22

medianas y en mucha menor proporción en las pequeñas y microempresas. En el caso de las firmas medianas, se produce un aumento de la concentración en niveles de TIE que son cercanos a la tasa legal. Este desplazamiento se manifiesta sobre todo en los rangos medios de la distribución y se diluye en los extremos.


Gráfico 11. Distribución del TIE con incentivos y sin incentivos por sector económico. Fuente: SRI. Elaborado por autores.

Del mismo modo, por sector económico (gráfico 13), en la mayoría de las actividades hay un aumento de la concentración de empresas que pagan TIE cercana a la tasa estatutaria, pero la forma de la distribución original se mantiene. La excepción es el sector de petróleo y minas, en el que se percibe un desplazamiento más claro de la distribución hacia la derecha para un rango más amplio de TIE, similar a lo que se observa para las empresas grandes.

Como se mencionó anteriormente, los montos calculados en estos escenarios corresponden a un ejercicio estático y no asumen un cambio de comportamiento por parte de las empresas ni un patrón de entrada y salida de firmas. Este punto es importante y puede contribuir a explicar el aumento de la dispersión del TIE tras la eliminación de los incentivos tributarios. Tampoco se asumen mayores esfuerzos de fiscalización por parte del SRI ante un potencial incremento de la evasión como reacción a la obligación tributaria repuesta. Igualmente, los resultados no deben compararse con aquellos derivados de estimaciones oficiales de cuantificación de los gastos tributarios, los cuales siguen metodologías alternativas. Por ejemplo, el SRI


23

utiliza la metodología del “ingreso perdido”, 7 que consiste en establecer un benchmark, constituido por el marco normativo aplicable a las empresas cuando los incentivos se canalizan únicamente a través del gasto público y calcular de forma ex post el monto en que cae la recaudación por mantener los incentivos tributarios.

Microempresa Empresa pequeña

Empresa mediana Empresa grande

Nota: Las líneas punteadas indican las tasas estatutarias en 2016. La curva de color azul representa la densidad de TIE con incentivos tributarios y la curva roja la densidad sin dichos incentivos.

Gráfico 12. Densidad del TIE con incentivos y sin incentivos por tamaño de empresa, 2016. Fuente: SRI. Elaborado por autores.

Con todo, los montos reportados en estos ejercicios se acercan a los calculados por el SRI: para 2016 se estima que el total del gasto tributario en impuesto a las sociedades ascendía a US$1.382 millones, monto

equivalente al 1,4% del PIB8 (SRI, 2017). Una de las principales diferencias radica en la inclusión de los créditos tributarios por el Impuesto a la Salida de Divisas (ISD) por parte del SRI, además de la metodología empleada en sus estimaciones de gasto tributario. Con la información de las declaraciones de los demás años en análisis se tiene un impacto de US$442 millones y US$911 millones en 2006 y 2011 respectivamente.

7 Existen otras metodologías, como la del gasto equivalente y el método ex ante, que simulan un probable comportamiento de los agentes económicos ante la imposición del régimen tributario de referencia en un esquema de equilibrio general (elasticidades entre bienes sustitutos y complementarios, propensiones marginales al consumo, evasión, entre otros aspectos). 8 La publicación del SRI desagrega el gasto tributario en impuesto a las sociedades en ingresos exentos (US$382,9 millones), créditos tributarios por el Impuesto a la Salida de Divisas (ISD) (US$331 millones), convenios de doble tributación (US$249 millones), organizaciones sin fines de lucro (US$195 millones), deducciones adicionales (US$118,2 millones), reinversión de utilidades (US$33,7 millones), gastos desde el exterior (US$25,9 millones), amortización de pérdidas (US$25,2 millones) y depreciación acelerada (US$20,5 millones). Las deducciones adicionales que se calculan son deducciones especiales COPCI, deducción por nuevos empleados, ingresos exentos COPCI, deducción por leyes especiales y otras deducciones COPCI.


24

Agricultura y pesca Petróleo y minas


Construcción e inmobiliaria Comercio

Servicios

Nota: Las líneas punteadas indican las tasas estatutarias en 2016. La curva de color azul representa la densidad de TIE con incentivos tributarios y la curva roja la densidad sin dichos incentivos.

Gráfico 13. Densidad del TIE con incentivos y sin incentivos por sector económico, 2016. Fuente: SRI. Elaborado por autores.


25

V. INCENTIVOS TRIBUTARIOS Y PRODUCTIVIDAD: ANALISIS PRELIMINAR

La reducción o eliminación de incentivos tributarios tiene el potencial de generar un espacio fiscal importante para la economía ecuatoriana. Sin embargo, a pesar de que el gobierno redujo su gasto público desde 2015, el gobierno general tuvo un déficit fiscal superior al 8% del PIB en 2016, mientras que en 2017 este bajó a un 4,5% del PIB, en parte gracias a la recuperación de los precios del petróleo. No obstante, las necesidades de espacio fiscal son todavía significativas. Si se disminuyen o racionalizan los incentivos tributarios estudiados en la sección anterior, el déficit se podría reducir hasta en 1,2 puntos porcentuales de manera estática, o estos recursos se podrían destinar a políticas públicas contracíclicas que reactiven la demanda agregada, tal como muestra una vasta literatura sobre el multiplicador fiscal en tiempos de

recesión.9

Los ejercicios de microsimulación presentados indican que los incentivos tributarios han sido utilizados con mayor intensidad por empresas grandes, mientras que no han sido aprovechados por firmas de menor tamaño, que constituyen el grueso de la base empresarial del país. No obstante, dada la importancia del aporte de las empresas grandes a la producción y la economía, vale la pena analizar si el uso de los incentivos tributarios tiene relación con la productividad de este tipo de firmas.

Esta sección presenta un análisis preliminar de la relación entre el uso de incentivos tributarios y la productividad (laboral y total de los factores, PTF). Esta asociación es compleja, pues la causalidad puede ir en ambas direcciones: las empresas dedicadas a actividades “productivas” pueden estar aprovechando más el uso de incentivos contemplados en la legislación para estas actividades, o también puede ocurrir que las empresas se vuelven más productivas al utilizar los incentivos tributarios. En ambos casos, las asociaciones que se analizan permiten dar una primera respuesta acerca de: i) la correcta focalización de los incentivos tributarios en la legislación y ii) la efectividad de los incentivos tributarios.

Gráfico 14. Relación contemporánea entre productividad total de los factores e incentivos tributarios. Fuente: SRI y Camino-

Mogro, Pinzón y Carrillo-Maldonado (2020). Elaborado por autores.

Para este propósito, se toman las estimaciones de productividad –medida como la PTF– y la productividad laboral de Camino-Mogro, Pinzón y Carrillo-Maldonado (2020) para estudiar si existe alguna correlación entre los incentivos tributarios y la PTF. Los gráficos 14 y 15 muestran una relación positiva contemporánea entre los incentivos analizados y la productividad (en logaritmos) para 2011 y 2016. Se observa que a medida que se incrementa el monto de estos beneficios tributarios también lo hace la PTF, aunque la relación es menos fuerte en 2016. Esta relación es mucho menos evidente en la productividad laboral en ambos años.

9 Carrillo-Maldonado (2017) muestra que el incremento del gasto público en un 1% provocaría un aumento de la actividad económica del 0,2% en los períodos de recesión en el corto plazo. Además, se evidencia que elevaría los ingresos no petroleros (impuestos) en un 0,3% en tiempos de crisis.


26

Cabe resaltar la existencia de empresas que no utilizan incentivos tributarios y muestran una productividad similar a los que sí se deducen, lo que indica que dichos incentivos son solo uno de los factores vinculados a la productividad empresarial.

Puede ocurrir que las firmas utilicen los incentivos para incrementar su productividad de manera dinámica. En otras palabras, las empresas que usan los beneficios en 2011 (por ejemplo, COPCI) pueden ver incrementada su productividad en los años siguientes. Sin embargo, no se encuentra una relación consistente entre el monto de los incentivos utilizados en 2011 y el crecimiento de la PTF de 2012, 2013 y 2014 (gráfico 16). La misma evidencia se obtiene con la productividad laboral (gráfico 17). Por supuesto, también se observa que hay firmas que incrementaron (o redujeron) sus medidas de productividad, pero no utilizaron los beneficios tributarios.

Gráfico 15. Relación contemporánea entre productividad total de los factores e incentivos tributarios. Fuente: SRI y Camino-

Mogro, Pinzón y Carrillo-Maldonado (2020). Elaborado por autores.

Gráfico 16. Relación dinámica entre productividad e incentivos tributarios. Fuente: SRI y Camino-Mogro, Pinzón y Carrillo-

Maldonado (2020). Elaborado por autores.

Gráfico 17. Relación dinámica entre productividad laboral e incentivos tributarios. Fuente: SRI y Camino-Mogro, Pinzón y

Carrillo-Maldonado (2020). Elaborado por autores.


27

Aunque el análisis debe profundizarse, esta evidencia preliminar y de manera agregada parece indicar que los incentivos no han estado asociados a mejoras de la productividad empresarial. No obstante, dado que los incentivos tributarios tienen objetivos distintos, una dimensión básica del análisis consiste en desagregar las asociaciones presentadas por tipo de incentivo. Por ejemplo, los beneficios del COPCI se diseñaron después de la crisis financiera internacional, con el afán de que las empresas pudiesen incrementar su productividad y crear empleo. Además, se buscaba que las firmas utilizaran nuevas tecnologías y generasen ingresos en las zonas económicamente deprimidas, bajo las perspectivas de la nueva Constitución de 2008. A pesar de que esta normativa tenía beneficios tributarios para todas las empresas, la misma Federación Nacional de Cámaras de Industrias del Ecuador, con apoyo de la Organización International del Trabajo (OIT), realizó una evaluación del COPCI, donde se crítica la sustitución de importaciones, la priorización de sectores, la inversión en zonas deprimidas, entre otros aspectos.10

VI. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

El presente documento busca identificar posibles espacios fiscales en Ecuador vía la ampliación de las bases tributarias, en particular eliminando o racionalizado los gastos tributarios. Con información de las declaraciones anuales de las empresas al SRI en 2006, 2011 y 2016, se analizan los tipos impositivos efectivos (TIE) pagados por las firmas, en comparación con las tasas estatutarias, y se estudia la dispersión de TIE por tamaño de firma y sector económico, como un indicador de la distorsión introducida por el sistema fiscal mediante los incentivos tributarios.

Así, se observa que son las empresas medianas y grandes las que aprovechan en mayor medida los incentivos tributarios, antes que las empresas micro y pequeñas. Para estas últimas se encuentra una concentración mayor en torno a la tasa estatutaria o un nivel menor, posiblemente asociado con la tasa preferencial que existe para firmas que reinvierten utilidades, mientras que las densidades de TIE para empresas medianas y grandes es más suave, lo cual evidencia una diferenciación mayor entre firmas y una potencial mejor capacidad de planificación tributaria.

Además, se realizan microsimulaciones estáticas eliminando un grupo de incentivos tributarios presentados en la conciliación tributaria en el escenario base. En escenarios alternativos, se añaden la eliminación total o parcial del beneficio de reinversión de utilidades y la eliminación de la depreciación acelerada. La eliminación de incentivos tributarios hace que las empresas se desplacen hacia rangos de TIE más elevados y acerca las medianas de TIE a las tasas legales; no obstante, no se altera la forma de la distribución del TIE de forma significativa, de modo agregado o por tamaño de empresa o sector económico. Es posible que la razón de esto último resida en la naturaleza estática de las simulaciones y que revele que existirían empresas que sin los incentivos tributarios no serían eficientes económicamente y, por lo tanto, deberían salir del mercado; sin embargo, esta dinámica de entrada y salida de firmas no se incorpora en esta versión de las microsimulaciones. En el escenario más completo, la capacidad recaudatoria para el SRI por eliminación de incentivos tributarios ascendería hasta el 1,2% del PIB. Finalmente, se expone un análisis preliminar de la relación entre el uso de incentivos tributarios y la productividad –medida como PTF– y la productividad laboral. En general, se encuentra que no existe una relación clara entre ambas variables, tanto de manera contemporánea como estática.

10 El documento completo se puede revisar en http://www.industrias.ec/archivos/CIG/file/Informe%20sobre%20la%20eficacia%20del%20COPCI.pdf.


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REFERENCIAS

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ANEXOS

Tabla A.1. Estadísticos descriptivos de las variables utilizadas para el cálculo del TIE, total y por tamaño de empresa (miles de

dólares). Fuente: SRI. Elaborado por autores.

Var. porc. compuestaVar. porc. compuesta

Media Desv. estándar Mediana Media Desv. estándar Mediana Media Desv. estándar Mediana 2011/06 2016/11

Ingresos 1.762 14.729 121 2.340 19.835 168 2.174 21.187 150 6% -1%

Utilidad del ejercicio (renta) 161 2.969 3 225 4.371 8 186 3.242 6 7% -4%

Impuesto gravable (UG) 143 2.710 3 201 3.819 8 184 2.941 7 7% -2%

Impuesto causado 34 697 1 47 906 2 40 644 1 7% -3%

Incentivos (Inc) 20 878 0 29 736 0 38 1.999 0 7% 6%

Gastos No Deducibles (GND) 28 743 0 39 681 0 61 1.661 0 7% 9%

UG sin GND 122 2.340 3 171 3.428 6 139 2.127 5 7% -4%

UG sin incentivos 163 2.959 4 230 4.158 8 220 4.145 7 7% -1%

Ingresos 29.407 62.007 11.264 31.021 75.210 11.562 32.291 86.170 10.812 1% 1%

Utilidad del ejercicio (renta) 3.053 13.430 381 3.180 17.558 578 2.898 13.734 559 1% -2%

Impuesto gravable (UG) 2.700 12.277 356 2.837 15.331 548 2.852 12.415 629 1% 0%

Impuesto causado 645 3.168 81 659 3.639 127 625 2.716 138 0% -1%

Incentivos (Inc) 400 4.047 0 412 2.968 18 650 8.618 0 1% 10%

Gastos No Deducibles (GND) 540 3.397 25 544 2.661 66 979 7.117 132 0% 12%

UG sin GND 2.279 10.613 290 2.402 13.787 438 2.109 8.968 430 1% -3%

UG sin incentivos 3.099 13.375 392 3.249 16.662 616 3.473 17.602 679 1% 1%

Ingresos 2.145 1.025 1.820 2.211 1.052 1.876 2.211 1.043 1.905 1% 0%

Utilidad del ejercicio (renta) 95 192 45 148 245 79 146 247 74 9% 0%

Impuesto gravable (UG) 86 165 44 134 206 74 147 225 80 9% 2%

Impuesto causado 20 38 11 32 49 18 32 50 18 10% 0%

Incentivos (Inc) 7 79 0 18 144 0 17 161 0 21% -1%

Gastos No Deducibles (GND) 15 106 1 25 121 3 40 161 9 11% 10%

UG sin GND 76 156 36 115 190 62 118 201 59 9% 0%

UG sin incentivos 92 188 45 152 261 80 164 287 83 10% 2%

Ingresos 357 233 279 372 238 297 364 237 286 1% 0%




Incentivos (Inc) 1 17 0 3 26 0 2 26 0 16% -3%


UG sin GND 16 36 7 22 39 11 23 44 10 7% 1%


Ingresos 30 28 21 31 29 22 32 29 23 0% 1%




Incentivos (Inc) 0 1 0 0 3 0 0 3 0 20% -7%

Gastos No Deducibles (GND) 0 7 0 3 217 0 1 7 0 51% -25%

UG sin GND 2 5 1 3 6 1 3 6 1 6% 1%


2006 2011 2016

Total

Gran empresa

Mediana empresa

Pequeña empresa

Microempresa


30

Tabla A.2. Estadísticos descriptivos de las variables utilizadas para el cálculo del TIE, por sector (miles de dólares). Fuente: SRI.

Elaborado por autores.

Var. porc. compuestaVar. porc. compuesta

Media Desv. est. Mediana Media Desv. est. Mediana Media Desv. est. Mediana 2011/06 2016/11

Ingresos 1.787 12.266 289 2.369 19.072 400 2.962 25.378 450 6% 5%

Utilidad del ejercicio (renta) 65 1.238 3 142 1.213 14 198 1.401 18 17% 7%

Impuesto gravable (UG) 53 909 4 128 1.035 15 182 1.239 18 19% 7%


Incentivos (Inc) 10 205 0 25 252 0 26 399 0 21% 1%


UG sin GND 48 879 3 101 826 11 146 1.078 13 16% 8%

UG sin incentivos 63 1.112 4 153 1.258 16 204 1.398 18 20% 6%

Ingresos 21.880 82.151 473 12.675 55.509 436 11.859 65.895 428 -10% -1%

Utilidad del ejercicio (renta) 7.366 28.559 21 4.748 26.123 22 3.308 24.064 17 -8% -7%

Impuesto gravable (UG) 7.126 27.397 21 4.162 22.129 21 2.658 19.296 24 -10% -9%

Impuesto causado 1.841 7.233 5 996 5.308 5 574 4.237 5 -12% -10%

Incentivos (Inc) 102 445 0 491 3.729 0 1.683 19.193 0 37% 28%

Gastos No Deducibles (GND) 1.051 5.808 1 718 3.912 0 1.463 14.520 1 -7% 15%

UG sin GND 6.107 24.012 18 3.547 19.327 16 1.687 11.676 13 -10% -14%

UG sin incentivos 7.229 27.538 21 4.653 25.103 24 4.340 34.358 24 -8% -1%

Ingresos 3.881 19.456 362 5.871 28.661 437 5.521 26.228 367 9% -1%


Impuesto gravable (UG) 275 2.697 10 472 3.531 19 503 4.307 15 11% 1%


Incentivos (Inc) 20 376 0 43 626 0 30 769 0 17% -7%

Gastos No Deducibles (GND) 32 313 0 76 481 0 120 1.111 0 19% 9%

UG sin GND 247 2.452 8 400 3.145 15 391 3.694 11 10% 0%

UG sin incentivos 295 2.977 10 515 4.033 20 533 4.771 15 12% 1%

Ingresos 13.886 40.444 197 4.942 16.537 212 2.132 11.313 51 -19% -15%

Utilidad del ejercicio (renta) 1.391 4.714 9 797 2.822 12 302 1.803 4 -11% -18%

Impuesto gravable (UG) 1.472 5.195 9 727 2.492 12 301 1.869 3 -13% -16%

Impuesto causado 342 1.273 2 174 598 3 65 408 1 -13% -18%

Incentivos (Inc) 510 3.373 0 38 180 0 41 493 0 -40% 1%

Gastos No Deducibles (GND) 815 3.707 0 64 253 0 72 653 0 -40% 2%

UG sin GND 714 2.269 7 663 2.374 10 239 1.519 3 -1% -18%

UG sin incentivos 1.983 7.618 10 765 2.584 15 342 2.048 4 -17% -15%

Ingresos 443 2.509 48 823 7.045 74 896 7.309 96 13% 2%

Utilidad del ejercicio (renta) 36 470 3 87 880 6 138 2.448 7 20% 10%

Impuesto gravable (UG) 28 246 3 77 784 6 116 1.821 7 22% 9%


Incentivos (Inc) 13 468 0 18 516 0 55 2.518 0 6% 25%

Gastos No Deducibles (GND) 23 730 0 20 432 0 47 1.648 0 -3% 19%

UG sin GND 24 232 2 65 603 5 92 1.698 6 22% 7%

UG sin incentivos 41 549 3 94 1.016 7 171 3.507 8 18% 13%

Ingresos 2.445 15.886 269 3.719 25.117 410 3.584 29.569 361 9% -1%


Impuesto gravable (UG) 89 868 5 192 1.869 12 193 2.176 11 17% 0%


Incentivos (Inc) 8 214 0 11 136 0 15 373 0 6% 6%


UG sin GND 80 820 5 166 1.706 10 150 1.853 9 16% -2%

UG sin incentivos 98 965 6 203 1.971 12 207 2.396 11 16% 0%

Ingresos 906 10.615 69 1.165 15.534 96 1.113 15.638 90 5% -1%


Impuesto gravable (UG) 74 1.227 2 136 4.492 4 113 2.477 4 13% -4%

Impuesto causado 16 279 0 31 1.063 1 25 541 1 14% -4%

Incentivos (Inc) 26 1.265 0 33 907 0 24 976 0 4% -6%

Gastos no deducibles (GND) 17 610 0 33 791 0 42 1.250 0 14% 5%

UG sin GND 60 860 2 116 4.086 3 82 1.597 3 14% -7%

UG sin incentivos 100 1.971 2 169 4.771 5 133 2.886 4 11% -5%

2006 2011 2016

Agricultura y pesca

Petróleo y minas

Manufactura

Electricidad y agua

Servicios

Construcción e inmobiliaria

Comercio


Análisis de la Inversión Societaria en la Provincia de Manabí 2007-2018

Analysis of Corporate Investment in the Province of Manabí 2007-2018

Nathalia Montesdeoca1†, Vinicio Chávez2, Galo Fernández3, María Ormaza4


RESUMEN

La inversión pública y privada son elementos esenciales en la dinámica de crecimiento de los países y la sostenibilidad del desarrollo económico, debido a que propicia el empleo, eleva el nivel de eficiencia de los recursos, estimula la producción nacional, fomenta la competencia y permiten el ahorro y la innovación. La provincia de Manabí es de gran interés para los diferentes actores de la economía ya que, es considerada como una zona potencial de desarrollo e inversión en áreas de logística, turismo, transporte, así como de acuacultura, agroindustria pesca y silvicultura, de allí se deriva la importancia del presente estudio para sistematizar información que propicie la toma de mejores decisiones por parte del gobierno central, empresarios nacionales y extranjeros a la hora de realizar inversiones en la provincia. Se empleó el análisis descriptivo como método de análisis de las distintas variables de la inversión desde su dimensión societaria, es decir, por constitución, aumento de capital, por sector y por su origen. El comportamiento de la inversión en la provincia de Manabí durante el período en estudio mantuvo una tendencia cíclica bastante cónsona con el ciclo económico y de la economía en general. El crecimiento económico de la región depende tanto de la inversión pública y privada, pero de la inversión privada en mayor proporción. Es fundamental el diseño de políticas público-privadas orientadas a regulaciones efectivas y eficientes, que permitan mejorar el vínculo con las comunidades, canalizar el acceso a los mercados y generar capacidades tecnológicas.

Palabras claves: Inversión, Inversión Extranjera Directa, Crecimiento Económico

ABSTRACT

Public and private investment are essential elements in the growth dynamics of countries and the sustainability of economic development, because they promote employment, raise the level of efficiency of resources, stimulate national production, promote competition and allow savings and innovation. The province of Manabí is of great interest to the different actors in the economy, since it is considered a potential area with great opportunities for investment, hence the importance of the present study to systematize information that favors better decision-making by the central government, national and foreign businessmen when making investments in the province. Descriptive analysis was used as a method of analysis of the different investment variables from their societal dimension, that is, by constitution, capital increase, by sector and by origin. The behavior of investment in the province of Manabí during the period under study maintained a cyclical trend quite consistent with the economic cycle and the economy in general. The economic growth of the region depends both on public and private investment, but on private investment to a greater extent. The design of public-private policies oriented to effective and efficient regulations is essential, which allow improving the link with communities, channeling access to markets and generating technological capabilities.

Keywords: Investment, Foreign Direct Investment, Economic Growth

1 Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros; Portoviejo, Ecuador; [email protected] 2 Universidad Internacional del Ecuador, Ecuador; [email protected] 3 Ban Ecuador; Ecuador; [email protected] 4 Escuela Superior Politécnica Agropecuaria de Manabí; Portoviejo, Ecuador; [email protected] † Autor de correspondencia.

Análisis de la Inversión Societaria en la Provincia de Manabí 2007-2018 • Montesdeoca et al.

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I. INTRODUCCIÓN

a inversión dentro de los modelos de crecimiento económico y más específicamente en el sistema de cuentas de la contabilidad nacional, puede ser definida como la adición a la concentración física de capital en la economía de un país. En palabras de Krugman (2015), la concentración física de capital se refiere a la formación bruta de capital físico productivo, es decir, a la maquinaria, construcción de

inmuebles y al stock y variación de capital en los inventarios existentes.

Es importante diferenciar la inversión financiera y la inversión real, cuando el destino de los fondos o dinero invertido son instrumentos financieros, la inversión se denomina “inversión financiera” y cuando los fondos o dinero se destinan a la adquisición y/o mantenimiento de bienes de capital (planta, equipos, vivienda e inventarios), se denomina “inversión real”; de allí la importancia de esta variable en el crecimiento económico de un país, región o ciudad.

Según Brito & Iglesias (2017), existen dos tipos de inversión privada, la que proviene de los nacionales de un país conocida como inversión privada nacional y la inversión privada extranjera que se da por la llegada de capitales al país desde el extranjero. Para Marín (2018), tanto la inversión nacional como la extranjera son elementos esenciales para un mejor y mayor desempeño en la economía de los países. Al no ser estimulada existe escasa o nula posibilidad que se genere un crecimiento económico sostenido, esencialmente porque la inversión es generadora de empleo, mejora la capacidad instalada por el uso de tecnología e incrementa los niveles de producción.

En este orden de ideas, la Inversión Extranjera Directa (IED) y la inversión nacional, pueden ser consideras como elementos esenciales para la compresión en la dinámica de crecimiento de los países, fundamentalmente porque considera las diferentes alternativas para la sostenibilidad del desarrollo económico, es decir, eleva el nivel de eficiencia en el uso de los recursos, permite la creación de empleo directo, estimula la producción nacional a través de la formación bruta de capital, fomenta la competencia y permiten el ahorro y la innovación. Por otra parte, la IED contribuye al país receptor con conocimientos y habilidades empresariales que forman parte de la amplia experiencia de las grandes corporaciones industriales y comerciales. Debido a la convergencia entre regiones, países y la comunidad económica global la IED se presenta como una alternativa de recursos permitiendo valorar la calidad de vida de las naciones a partir de la especialización productiva, la división internacional del trabajo y la relación positiva entre el comercio y el crecimiento económico (Zerpa, Hurtado, & Kim, 2020).

Según Dussel (2017), en parte el alto crecimiento económico de países como China e India es explicado porque sus niveles de inversión representan el 40% del PIB, así como el aumento en la inversión enfocada a la investigación y desarrollo, lo que se traduce en el corto plazo en más innovación y mejor desempeño económico.

En la región latinoamericana destacan Brasil, México, Argentina, Colombia y Panamá como los países con mayores inversiones en 2018, con una participación del 48%, 20%, 6%, 6% y 4% respectivamente. Destaca el hecho que la inversión en los países mencionados disminuyó en 2018 con respecto a 2017. Al analizar el crecimiento de la IED en el mediano plazo, se observa que en el 2018 Brasil no alcanza los niveles de crecimiento obtenidos en 2011 o 2012. En Bolivia la tendencia del nivel de inversión presentó una caída mucho mayor en este periodo con respecto a países como Perú, Colombia y Chile. Además se evidencia que el sector con mayor nivel de inversión estuvo representado por las industrias extractivas que presentaron un aumento significativo debido al auge en los precios de materia prima derivadas de este sector (CEPAL, 2016).

Con respecto a los principales indicadores macroeconómicos para el Ecuador, según informe presentado por el INEC (2017) durante el período 2007-2016, el Ecuador experimentó un crecimiento interanual del 3.3% del PIB superando al 2.4% de América Latina y el Caribe. Sin embargo, durante el 2014 y 2016 la región en

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general sufrió una contracción del -1.05%. Específicamente en el 2016, el Ecuador experimentó una contracción del PIB de -1,5%, en la tendencia decreciente desde el 2012 este fue el punto más crítico.

Los bajos resultados observados para la región, incluida el Ecuador, se explican entre otros factores, por los bajos precios de las materias primas particularmente los precios del petróleo cuyo desplome inició en el 2015, el precio promedio fue de US$35 por barril en 2016, aunado a la apreciación del dólar. En el caso de Ecuador se adjudica a la caída de los indicadores macroeconómicos, el impacto del sismo de 7,8 grados Richter, ocurrido el 16 de abril del mismo año. Esto trajo como consecuencia un déficit en las finanzas públicas, donde los ingresos del gobierno cayeron en un 12,1% entre 2015 y 2016, por lo que aumentaron las necesidades de financiamiento (Weisbrot, Johnston, & Merling, 2017).

Para el 2017 el PIB del Ecuador experimentó un crecimiento del 3% recuperando la dinámica económica después de la contracción que tuvo en 2016 del 1.6%. El desenvolvimiento positivo de la economía estuvo caracterizado, en primer lugar, por el aumento del crédito y el mantenimiento de la liquidez como consecuencia de la contracción en la formación bruta de capital fijo y en segundo lugar, el elevado consumo interno de los hogares, el consumo del gobierno en bienes finales. La caída del 0.5% de la formación bruta de capital fijo estuvo determinada por una contracción del sector de la construcción. Con respecto al sector externo, el Ecuador cerró el 2017 con un leve pero significativo superávit en valor, de las exportaciones petroleras, equilibrando parcialmente las importaciones totales (21%) (CEPAL, 2018).

Según informe del Banco Central del Ecuador (2018), la IED durante el 2001-2017, se distribuyó por sector de la siguiente manera: USD 4,275 millones destinado principalmente al sector de explotación de minas y canteras seguido de los USD 1,969 millones de la Industria manufacturera por su parte USD 1,631 millones fueron al comercio, el sector con USD 1,228 millones, finalmente Agricultura, Silvicultura, Caza y Pesca con USD 656 millones.

Entre 2017-2018 el saldo total de IED totalizó en USD 832 millones, distribuidos principalmente en el sector minero-petrolero con un 36% de participación, servicios 20% y para los sectores manufactureros, de construcción, comercio y la agricultura un 12%, 10%, 9% y 9% respectivamente (Asociación de Bancos del Ecuador, 2019).

En torno al panorama de la inversión empresarial en el Ecuador, se han realizado diversos estudios, principalmente para evaluar el comportamiento de la inversión a nivel nacional en conjunto y desagregado a nivel provincial. Tal es el caso de la investigación realizada por Camino-Mogro, Bermudez-Barrezueta, & Alvarado (2018), donde concluyen que, durante el período 2012-2017 el 41.5% de la inversión empresarial total provino de la IED, destinada principalmente al sector de minas y explotación petrolera y en 2017 al sector manufacturero. También destacan la importancia de la tendencia creciente de la inversión empresarial en Ecuador durante el período en estudio pese a la desaceleración que experimentó en el 2017 con respecto al 2016.

En un estudio posterior presentado por Camino-Mogro, Bermudez-Barrezueta & Avilés (2018), reportan una correlación positiva entre la inversión empresarial y la tasa de crecimiento del PIB durante el período 2013-2018. Destacan que el mayor nivel de inversión, se registró en el año 2015 con un valor total de USD 3.019 millones. Pese a la tendencia creciente del PIB durante el periodo en estudio, para el 2015 se evidencia una breve desaceleración. En términos del panorama económico nacional tanto la inversión pública como la privada experimentaron una caída del 9.2% a nivel agregado. Sin embargo, el estudio destaca que la inversión empresarial, por constituciones, y aumentos de capitales, presentaron un aumento del 29% y 139%, respectivamente, respecto a los años precedentes.

En Ecuador la relación entre la rentabilidad de las empresas que reciben IED con respecto aquellas que se constituyen con capital nacional es mayor solo en ciertos casos según lo expuesto por el estudio elaborado por


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Armijos, Camino-Mogro, Avilés, Parrales, & Herrera (2020). Los autores afirman que esta variación depende de aspectos que van desde el tamaño de la empresa, la ubicación geográfica y sector económico. Destacan que las empresas con IED presentan mayores niveles de rentabilidad son el sector manufacturero y de servicios. Por otra parte, las pequeñas y medianas empresas tienen mayores deficiencias en la gestión y manejo de su capital en comparación con las empresas más grandes que reciben IED. Además aseveran que las empresas que reciben IED proporcionan mayor estabilidad laboral y mejor remuneración a sus trabajadores a pesar de que la rentabilidad no siempre sea superior.

Diversos estudios realizados por el Banco Mundial (2019), destacan la importancia de los estudios en relación a la inversión privada y muy particularmente a la inversión en infraestructura, ya que, actualmente existe una importante brecha de financiamiento en América Latina y el Caribe en el sector de infraestructura. Cerrar esta brecha es de gran importancia para aumentar el crecimiento económico y reducir la pobreza, para lo que se precisa un marco regulatorio que favorezca una mayor inversión del sector privado.

Si bien la inversión nacional, regional y extranjera conducen a las economías de los países hacia el crecimiento económico e inciden de manera positiva para alcanzar el desarrollo, para Marín (2018), la inversión en sí misma no puede alcanzar estos objetivos, por lo que se precisa que la inversión vaya acompañada de políticas públicas que las favorezcan. Ello se calza con lo expuesto por Armijos, Camino-Mogro, Avilés, Parrales, & Herrera (2020) sobre la necesidad de la intervención del gobierno ecuatoriano a nivel sectorial y provincial para mejorar el manejo de la inversión en todas sus dimensiones, fundamentalmente a través del diseño e implementación de políticas públicas que fortalezcan la inversión y permitan el ingreso de nuevos inversionistas extranjeros.

En este mismo orden de ideas, la CEPAL (2019), sugiere que las políticas públicas deben estar orientadas a regulaciones para mejorar el vínculo con las comunidades, acceso a los mercados, mejoras en la legislación laboral, políticas acordes a la preservación del medio ambiente, entre otras. Así mismo reconoce la importancia de generar capacidades tecnológicas y regulatorias para garantizar que los productos finales sean de alta calidad y con características propias y auténticas para su diferenciación. Destaca la importancia de las políticas público-privadas para ganar espacio en los segmentos de mayor valor agregado de la cadena productiva, más allá de las actividades de promoción tradicional que se le da a las inversiones en América Latina.

La gestión de proyectos estratégicos desde los gobiernos centrales por medio de la inversión pública, es de suma importancia para combatir la problemática territorial impulsando el crecimiento de las provincias, por lo que se precisa de una adecuada vinculación, articulación y asociación con los actores involucrados. En este sentido, desde el gobierno nacional entre 2011 y 2013 se realizaron inversiones importantes, en grandes proyectos, como la refinería en la provincia de Manabí, la renovación de la refinería en Esmeraldas y un nuevo gaseoducto de Pascuales a Cuenca (Weisbrot, Johnston, & Merling, 2017).

Manabí forma parte de las seis provincias que conforman la región costa y de la zona 4-Pacífico dentro de la planificación nacional. Algunos de sus cantones son considerados como zonas potenciales y de grandes oportunidades en relación con su ubicación geográfica, idóneas para el desarrollo de infraestructura logística y de transporte, por lo que existe gran interés por parte del gobierno nacional en esta provincia. Sin embargo, según Carmona (2016), se debe evaluar la capacidad de gestión institucional que permita direccionar y aplicar instrumentos adecuados para obtener resultados positivos, que propicien elementos de inversión y soporte técnico a los productores y agentes locales para que aprovechen en función de sus necesidades particulares y de cada territorio. Las prioridades nacionales y estratégicas se deben afrontar de una forma objetiva y con bastante precaución, de modo que se logren los objetivos, metas operativas de las instituciones. Aquí radica, la importancia de abordar los proyectos estratégicos de enfoques territoriales que mejoren la competitividad de sus organizaciones económicas productivas presentes en las regiones. En este sentido, la presente


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investigación sienta las bases para futuras investigaciones que permitan abordar los futuros proyectos desde enfoques más acertados.

La provincia de Manabí está ubicada al centro noroeste de Ecuador, su capital es Portoviejo, donde limita al Oeste con el Océano Pacifico, al norte a la provincia de Esmeraldas, al este la provincia de Santo Domingo de Tsáchilas y Los Ríos y al sur con la provincia de Santa Elena. Según la última encuesta realizada por el INEC su población es de 1.395. 249 habitantes, lo cual representa la tercera provincia más poblada del Ecuador. Manabí tiene una superficie aproximada de 18.940 km² y está dividida políticamente en 22 cantones INEC (2010).

Un total de 1.942.764 ha (hectáreas) abarcan la provincia, de las cuales 740mil ha se destina a forrajes y otros cultivos. Para los monocultivos y asociados que producen alimentos para el abastecimiento local. Se destinan unas 490 mil ha. Al menos unas 10270 embarcaciones distribuidas en 49 caletas, constituyen la pesca artesanal. Porto viejo, Manta, El Carmen y Chone forman parte de sus principales cantones las últimas con un alto dinamismo económico en la ganadería (Torresa, Rivas, Herederoc, & Peread, 2014).

Sin embargo, sectores como Jipijapa estuvieron caracterizados por su baja productividad y escaza tecnología en sus sistemas de agricultura que más bien son de tipo tradicional (Santistevan, Julca, Borjas , & Tuesta, 2014). También existen otras dinámicas productivas, entre los que destacan los ejes agroindustriales de Manta, Portoviejo y Montecristi con un área de alrededor 2.350 m2, destinadas al sector pesquero y turístico cerca de la franja costera, propiciando los intercambios comerciales y económicos con Guayaquil (Zanzzi, 2012)

Manta, Montecristi y Portoviejo destacan por las actividades de pesca, agropecuarias y de acuicultura como potenciales actividades de explotación económica, así como zonas estratégicas para el turismo por la gran diversidad de paisajes naturales e identidad cultural. Debido a estos atributos, desde la planificación central se busca promover las siguientes líneas de acción en la zona: transformar la matriz productiva a través de la industrialización de alimentos frescos derivados del sector agropecuario, desarrollar rutas identificadas, fortalecer el sector turístico por medio de mejores servicios, conservar el patrimonio natural desarrollar la industria mediante el proyectos de grandes dimensiones (SENPLADES, 2019).

Como se mencionó anteriormente, Manabí es considera una zona de gran potencial para el desarrollo productivo e inversiones, por lo que se ha convertido en una de las provincias más atractivas tanto para inversionistas nacionales, extranjeros y por parte del gobierno nacional, regional y local. Manabí destaca entre otras provincias del Ecuador fundamentalmente por los siguientes aspectos según Sanchez (2017).

Ubicación geográfica, al encontrarse al Norte de América del Sur, le permite mantener una posición privilegiada y estratégica por el acceso inmediato hacia el Océano Pacífico por medio del puerto de manta, además mantiene una cercanía relativa con la costa oeste de los Estados Unidos, el este de Asia, con el canal de Panamá y el Oriente medio. La Provincia cuenta con la trayectoria costera más extensa del Pacífico lo que resulta beneficioso en la eficiencia de los recursos y optimización del tiempo de carga y producción para las empresas navieras.

Aspectos climáticos y ambientales, Su ubicación también privilegiada en la zona intertropical le permite tener la mejor condición natural lo que favorece la producción agrícola local durante todo el año, la luminosidad y el buen clima optimizan las operaciones en el aeropuerto de Manta.

Infraestructura y grandes proyectos, cuenta con un puerto y un aeropuerto, que proporciona ventajas logísticas naturales consideradas únicas en la región que propicia un ambiente ideal para los negocios a escala internacional como lo es el comercio futuro entre Asia y Sudamérica. Los proyectos de gran envergadura desarrollados y en fase de desarrollo como: el Proyecto Múltiple Chone en el cual se construye el mayor


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reservorio de agua para riego, el puerto de transferencia de carga internacional de Manta, las importantes inversiones en el la refinería del Pacífico y la ruta comercial multimodal Manta-Manaos

Capital humano, la alta productividad de la mano de obra manabita destaca por su alto sentido de pertenencia, escolaridad y por su gran capacidad para ser entrenada. La provincia cuenta con recursos humanos altamente calificado, además cuenta con los sueldos y salarios más competitivos de la región. La vasta experiencia de los manabitas ha permitido que sus trabajadores adquieran destrezas y habilidades únicas en el manejo de sus procesos productivos, especialmente en las actividades camaroneras, floricultura y bananeras.

Por lo anteriormente expuesto surge la necesidad de prestar mayor atención a la provincia de Manabí con estudios que permitan sistematizar información relevante, que propicie la optimización en la toma de mejores decisiones por parte del gobierno nacional, regional y local, así como por parte de los empresarios nacionales y extranjeros a la hora de realizar inversiones en la provincia. Identificar los sectores económicos y los cantones con mayores índices de inversión puede servir para que los gobiernos regionales y nacionales los consideren en el diseño de políticas públicas y privadas que incentiven el desarrollo empresarial. Sentar las bases para futuras investigaciones relacionadas con el crecimiento económico de la provincia y la rentabilidad empresarial.

En este sentido, el objetivo de la investigación consiste fundamentalmente en describir la evolución del nivel de inversión empresarial desde la dimensión societaria en la provincia de Manabí durante el período 2007-2018. Como objetivos específicos se pretende identificar el número total de empresas registradas tanto por constitución como por aumentos de capital, así mismo, determinar los mayores niveles de inversión total e identificar los cantones con mayor número de empresas registradas y su nivel de participación en las inversiones totales. También se buscar determinar si el nivel de inversión es mayor desde la IED en contraste con la inversión nacional.

II. ASPECTOS METODOLÓGICOS

En la presente investigación se presenta un análisis descriptivo de tipo documental acerca del comportamiento de la inversión real ejecutada por las empresas públicas y privadas en la Provincia de Manabí durante 2007-2018. Se comienza el análisis con la descripción del panorama general de la provincia, en términos de capital

pagado y capital suscrito5; se denomina capital suscrito a lo que cada institución, pública o privada se compromete a pagar, en tanto el capital pagado es lo que efectivamente cada empresa paga.

Los datos empleados fueron tomados de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS) (2020) del Ecuador, quien es el ente encargado de controlar y vigilar, según lo establecido en las leyes ecuatorianas, las actividades, organización, funcionamiento, liquidación y disolución de las empresas. Entre otras funciones se encarga del registro y clasificación de las empresas según acto jurídico, tipos de inversión, tipo de compañía y según la actividad económica que realizan.

Desde la SCVS, la inversión según acto jurídico puede clasificarse en dos grandes grupos: la inversión societaria por constitución y la inversión societaria por aumento de capital de las empresas ya constituidas. Para comprender el comportamiento de la inversión empresarial en la provincia de Manabí el siguiente análisis se realiza sobre la base de esta dimensión de la inversión.

Para la descripción de los datos se utilizan cálculos promedios y totales, según la agrupación realizada. Se analiza la inversión en un primer momento a través de un panorama general, seguido de la distribución de la inversión según el acto jurídico realizado por la compañía de la que se tomó la información (Aumento de Capital o Constitución); se determinó la inversión de acuerdo al tipo de compañía que ejecutó los recursos

5 En este documento se utilizarán las palabras inversión y capital como sinónimos, ya que el capital consiste en la cantidad de dinero que los accionistas aportan a las empresas que no es otra cosa que la inversión que realizan.


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(Anónima, Responsabilidad Limitada o Economía Mixta). Adicionalmente, se clasificó la inversión por año según la rama de la actividad económica establecida en la Clasificación Internacional Industrial Uniforme (CIIU), el tipo de inversión (extranjera directa, extranjera residente, nacional o subregional) y finalmente se clasificó la inversión por los cantones de interés. Todos los cálculos se realizaron para las variables señaladas que mostraron periodicidad adecuada.

III. DESARROLLO

Comportamiento general de la inversión en la provincia de Manabí

En el figura 1, se aprecia el comportamiento de la inversión en Manabí, en los términos descritos, para los años señalados, en promedio por compañía. Destaca que entre los años 2007 y 2009 se presentó un comportamiento relativamente estable cónsono con el comportamiento de la economía ecuatoriana de ese periodo que arrastró los efectos de la crisis económica mundial del 2008, con una inversión efectiva (capital pagado) promedio de 5.61%, cayendo en el año 2010 a menos de 4%, producto de la reducción de la inversión extranjera que sufrió el país de 49% según el Banco Central de Ecuador (BCE, 2020). Se evidenció una leve recuperación entre los años 2011 y 2012, debido al estímulo causado por la inversión pública para recuperar la economía.

Figura 1. Promedio por compañía de capital suscrito vs. Capital pagado, 2007-2018 Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por los autores.

El año 2013 fue de decrecimiento considerable, tan solo se invirtió el 2.89% de la inversión total del periodo estudiado, y es importante destacar que en el año 2013 el Ecuador tuvo una recuperación de la inversión extranjera directa de 38.8% y un incremento en la inversión pública de 16.6% (BCE, 2020), privilegiando lo social y la infraestructura según SENPLADES (2013). Esto significa que el comportamiento de la inversión en Manabí fue inverso en comparación con el país, a pesar de que los ingresos fiscales se vieron afectados por la caída en el precio del petróleo. En líneas generales, mientras que la inversión creció en el país en 2013, en Manabí disminuyó.

En el año 2014 se observa un incremento de la variable de interés, esto evidencia el comienzo de la recuperación que mostró la inversión en el año 2015, donde alcanzó su máximo nivel ya que representó el 44.74% de la inversión real de todo el periodo 2007-2018. Este comportamiento se debió principalmente al aumento de capital de la compañía mixta, ubicada en Manta, Refinería del Pacífico Eloy Alfaro (RDP), de USD 434 millones en contexto nacional el año 2015 fue un año de poco dinamismo en la economía

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Capital Pagado Cía 116.044 98.466 109.888 71.009 107.546 110.995 55.727 101.902 862.941 168.118 57.374 68.732

Capital Suscrito Cía 118.009 153.533 123.848 80.460 111.246 113.615 57.509 105.925 867.021 186.610 60.122 68.826

Porcentaje Capital Pagado Cía 6,02 5,11 5,70 3,68 5,58 5,75 2,89 5,28 44,74 8,72 2,97 3,56

Porcentaje Capital Suscrito Cía 5,77 7,50 6,05 3,93 5,44 5,55 2,81 5,18 42,36 9,12 2,94 3,36

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

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100.000

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400.000

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900.000

1.000.000

%

USD


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ecuatoriana en donde la fuente de crecimiento de la inversión fue privada, y superó a la inversión pública considerablemente, el 54% de la inversión total realizada en el país provino de fuentes privadas.

En 2016 la inversión en Manabí cayó fuertemente debido a las dificultades económicas que presentó el Ecuador para sostener la inversión privada y pública del año anterior. Según FMI (2020) el peso de la inversión pública en el PIB fue de 5.3%, mientras que la privada fue de 16.9%. Está caída de la inversión se sintió considerablemente en Manabí pues tan solo se ejecutó el 8.72% de la inversión del periodo estudiado, presentando el mismo comportamiento decreciente que en el país. La disminución continuó durante los años 2017 y 2018, en niveles bastante inferiores, comparados con el año 2015

Inversión en Manabí según acto jurídico de las compañías

En la figura 2, se observa cuál fue el número de compañías según el acto jurídico realizado, presente en Manabí entre 2007 y 2018. Destaca la constitución de nuevas compañías, las cuales aportaron una inversión durante ese periodo de 84,373,999 USD. En tanto el aumento de capital con acta representó durante el periodo el menor número de compañías aportando tan solo 22,390,845 USD. El aumento de capital representó 924,842,280 USD, esto significa que en la provincia de interés la fuente de inversión principal es el aumento de capital de las compañías ya existentes, la constitución de compañías nuevas representó solo el 9.1% del aumento de capital.

Figura 2. Número de compañías según acto jurídico en Manabí, 2007-2018

Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por los autores.

En la tabla 1, se observa el total de inversión por año y se confirma que para la provincia de Manabí el año con mayor niveles de inversión fue el año 2015, cuya inversión mediante aumento de capital representó 53.46% del total del periodo en estudio. Esto significa que la inversión se destinó a compañías ya creadas, producto de la dinámica económica del país, además de que las compañías existentes permiten al inversor evidenciar la rentabilidad de las mismas, minimizando el riesgo que implica invertir en la creación de nuevas empresas.

107 93 78 81 81 64 73

143 116

74 74 78

7 0

7 3 2 0 1

2

0

0 0 0

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458

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478 495

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800

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Constitución

Aumento de Capital con Acta

Aumento de Capital


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Año Aumento de Capital Aumento de Capital con Acta Constitución

2007 41,986,875 938,200 1,171,797

2008 36,249,827 0 9,635,510

2009 33,509,609 12,312,645 990,169

2010 26,830,125 2,270,000 1,078,585

2011 43,005,031 1,800,000 10,043,328

2012 34,411,857 0 27,301,372

2013 25,956,380 5,000,000 919,315

2014 62,957,162 70,000 5,654,788

2015 494,437,230 0 891,049

2016 67,995,729 0 13,205,420

2017 29,415,702 0 2,254,904

2018 28,086,753 0 11,227,763

Total 924,842,280 22,390,845 84,373,999

Tabla 1. Inversión según acto jurídico de la compañía en USD, 2007-2018.


Inversión en Manabí según el tipo de compañía

En el figura 3 se observa la evolución de la inversión en la Provincia de Manabí según el tipo de compañía, resalta el hecho de que las compañías denominadas de economía mixta solo realizaron inversión en los años 2008 y 2015, 7,500,000 USD y 430,000,000 USD, respectivamente. Las compañías de responsabilidad limitada, en términos de inversión, mostraron un comportamiento relativamente estable desde 2007 a 2010, un incremento muy fuerte en 2011 de 6,500,904 USD, disminuyendo cerca de un quinto de ese monto entre 2012 y 2013, comenzando una recuperación en 2014, presentando el aporte más elevado en el año 2015, de 17,164,638 USD, cayendo significativamente los años posteriores. Respecto a las compañías anónimas, su comportamiento es muy variable entre 2007 y 2010, en 2011 y 2012 realizaron inversiones significativas, aproximadamente el 11% del total de la inversión realizada por las compañías anónimas durante el periodo de estudio. El año más relevante de este tipo de empresas fue el año 2016 donde aportaron 77,478,499 USD, es decir, el 14.32% del total.

Entre los años 2007 y 2018 las compañías anónimas aportaron 540,848,586 USD, las empresas de economía mixta 441,500,000 UDS, y las de responsabilidad limitadas 49,258,538 UDS, para un total de 1,031,607,124 USD en 11 años. Esto significa que el motor de la inversión en la provincia de Manabí procede de la inversión privada; sin embargo, la economía mixta, si bien es cierto que no tiene presencia en todos los años de la muestra, destaca que, con tan solo dos participaciones, represente el 42.79%.

Del total de la inversión del periodo, las compañías anónimas participando todos los años representan el 52.42% y las de responsabilidad limitada el 4.79%, comportamiento similar al comportamiento del país, según el BCE (2020). Esto permite determinar que el crecimiento económico de la región depende en su la mayoría de la inversión privada y otra parte de la combinación de ésta con el sector público. Es decir, que para el fortalecimiento de la región deben continuar ambos sectores trabajando conjuntamente.


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Figura 3. Inversión en Manabí según el tipo de compañía, 2007-2018


Inversión en Manabí según actividad económica

En la tabla 2 se muestra la evolución de la inversión en la Provincia de Manabí según actividad económica. Se evidencia que son tres las actividades que más inversión efectiva realizan, el sector de agricultura, ganadería, silvicultura y pesca (A), el sector industrias manufactureras (C), construcción (F), comercio al por mayor y al por menor reparación de vehículos automotores y motocicletas (G) y transporte y almacenamiento (H).

La actividad económica que más inversión aporta en Manabí es la actividad A, en la mayoría de los años aportó más del 50% de la inversión, el año con mayor inversión fue 2012 con un 70.91%, los dos años donde menos aportó este sector fueron 2008 con solo el 6.51% y 2015 con tan solo el 1.69%, en promedio esta actividad aportó el 34.34% de la inversión total ejecutada.

La actividad manufacturera industrial (C), es la segunda actividad que más invirtió en el periodo estudiado con un promedio anual de 28.47%. El año que este sector aportó mayor inversión fue 2008 con un 56.78% del total invertido ese año, en contraste con el año que menos invirtió esta actividad económica que fue 2015 con tan solo, 3.07%. La actividad económica F, presentó un promedio anual de 12.66%, destacando el año con mayor porcentaje el 2015 con 87.85%, considerado casi el único sector que motorizó la inversión ese año.

El año donde menos tuvo participación este sector fue en el 2012, donde no alcanzó ni el 1% de la inversión (0.57%). Las actividades económicas del sector comercio al por mayor y al por menor reparación de vehículos automotores y motocicletas, realizaron una inversión promedio anual de 6.63%. El año con mayor inversión en esta rama de actividad económica fue 2017 con 18.84%, en tanto el año con menor participación de este sector fue 2015 con 0.61%.

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Anónima 38.933.448 37.866.899 44.425.259 28.555.153 48.347.455 60.629.987 30.492.949 65.110.198 44.163.641 77.478.499 27.201.363 37.643.735

Responsabilidad Limitada 5.163.424 518.438 2.387.164 1.623.557 6.500.904 1.083.242 1.382.746 3.571.752 17.164.638 3.722.650 4.469.243 1.670.781

Economía Mixta 0 7.500.000 0 0 0 0 0 0 434.000.000 0 0 0

0

50000000

100000000

150000000

200000000

250000000

300000000

350000000

400000000

450000000

500000000

0

10.000.000

20.000.000

30.000.000

40.000.000

50.000.000

60.000.000

70.000.000

80.000.000

90.000.000

US

D

US

D


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Sector 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

A 52.47 6.51 34.45 39.42 18.34 70.91 24.40 28.51 1.69 65.32 31.77 38.28

B 0.00 0.00 0.30 0.13 0.00 0.00 0.00 0.14 0.00 0.00 0.13 0.05

C 25.82 56.78 42.51 28.84 41.23 19.90 36.91 32.78 3.07 6.66 27.56 19.59

D 0.00 0.00 0.00 0.02 0.39 0.04 0.63 0.12 0.01 0.57 0.34 0.28

E 0.06 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.02 0.01 0.00 0.00 0.01 0.31

F 0.88 20.51 8.86 4.52 3.66 0.57 5.36 8.91 87.85 2.35 4.78 3.70

G 5.59 8.86 8.09 4.69 2.91 1.30 5.21 5.05 0.61 12.14 18.84 6.24

H 8.08 1.75 1.96 5.44 20.05 3.04 3.09 5.96 3.37 6.23 0.71 9.52

I 0.01 0.72 0.04 2.78 0.47 0.15 0.10 0.07 1.87 0.57 4.56 2.31

J 0.43 1.29 0.01 0.20 1.65 0.03 0.07 2.68 0.05 0.32 0.96 0.84

K 0.45 0.85 0.00 7.82 0.00 0.01 20.71 12.75 0.87 4.38 0.08 13.14

L 3.49 1.18 2.38 3.96 9.29 0.74 0.05 1.01 0.09 0.51 4.21 0.64

M 1.17 1.08 0.19 1.74 0.11 0.06 0.07 0.14 0.11 0.04 0.24 0.12

N 0.64 0.24 0.96 0.31 0.34 0.23 1.43 0.92 0.15 0.69 3.48 0.67

O 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

P 0.00 0.00 0.00 0.06 0.63 2.42 0.80 0.01 0.10 0.01 0.85 0.30

Q 0.90 0.20 0.24 0.04 0.90 0.17 0.44 0.94 0.14 0.01 0.67 3.95

R 0.00 0.02 0.00 0.03 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.32 0.02

S 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.44 0.70 0.00 0.01 0.19 0.48 0.01

Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00

Tabla 2. . Inversión en Manabí según la actividad económica en porcentaje, 2007-2018 Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por los autores.

Las actividades relacionadas con transporte y almacenamiento presentaron una inversión promedio anual de 5.77%. En 2011 fue el año donde este sector tuvo mayor participación en la inversión en Manabí (20.05%). El año con menor participación fue 2017 con 0.71%. Por último, la actividad económica que más destaca en materia de inversión fueron las actividades financieras y de seguros (K) con un promedio anual para la muestra de 5.09%. Fue el año 2013 donde más inversión realizó este sector (20.71%) y los años con menor participación fueron 2009 y 2011.

En este apartado destaca la diversidad en la participación de las ramas de la actividad económica en materia de inversión, sin embargo se mantiene la presencia del sector agropecuario, lo que es consistente con la principal actividad económica de la provincia. Esto significa que existe consistencia entre la principal actividad económica de Manabí y el comportamiento de la inversión de dicha actividad, reforzando la idea de que se mantiene la estructura económica de la provincia. Manabí no deja de ser una zona agropecuaria, lo que implica que este es el sector fuerte en el que debe invertir de forma segura.

Ahora bien, los demás sectores que no destacan en términos de participación pueden ser considerados como nichos de mercado a explorar y explotar con la finalidad de realizar inversiones asumiendo el riesgo de invertir en una actividad económica poco desarrollada, eso puede ser utilizado por el gobierno para atraer inversión siempre y cuando garantice confianza a los dueños de los capitales.

Inversión en Manabí según el tipo de inversión

Respecto a la inversión en Manabí según el tipo o el origen de la misma durante el periodo 2007-2018, se aprecia en la figura 4 dicho comportamiento. La inversión extranjera directa, aquella realizada por extranjeros que no viven en el Ecuador, muestra una tendencia a la baja, es decir, a partir del año 2009 hasta el 2012 esta disminuyó, pasó de 56.78% en 2009 a 8.58% en 2012, recuperándose en 2013, donde representó un 14.86%. Para los años posteriores volvieron a caer hasta el año 2018 donde representó 17.5% del total invertido en Manabí.


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La inversión extranjera residente, realizada por aquellos extranjeros con residencia en el Ecuador, muestra que en los once años del estudio su comportamiento es bastante irregular, en el año 2007 representó tan solo el 2.85%, para pasar a representar en 2008 el 44.16% de la inversión total de ese año. En 2010 fue 74.54% para pasar el año siguiente, 2011, a ser nula. Del 2012 al 2014 representó más del 80% de la inversión realizada en cada año, para posteriormente ausentarse entre 2015 y 2018. El comportamiento de la inversión subregional, es bastante insignificante en comparación con los otros tipos de inversión, el año clave de este tipo de inversión fue 2011 donde representó el 63.82% del total.

Lo referente a la inversión nacional es muy importante porque se determina que en el año 2007 la inversión estuvo representada por el 86.01% de total invertido. Entre los años 2008 y 2014 no se ejecutó inversión nacional en Manabí, pero en los años siguiente sus números fueron impresionantes. En el año 2015 toda la inversión que se realizó en Manabí fue de tipo nacional, año en el que se concluyó fue en el que en promedio se realizó más inversión; lo característico de este hecho es que la caída de la inversión extranjera fue opacada por los programas empleados por el sector nacional para reactivar los sectores económicos que sufrieron los avatares de la caída de la economía ecuatoriana entre 2008 y 2014. En 2016 y 2017 la inversión nacional superó el 95% del total, continuando con los planes de recuperación de la inversión ejecutados desde 2015, fundamentados en la caída de la inversión extranjera que representó menos del 4% de la inversión total en esos dos años. En el año 2018, la inversión nacional representó 82.84% lo que implicó una disminución en comparación con el comportamiento que venía presentando, hecho comprensible debido a que en ese año se recupera la inversión extranjera. Esta conducta significa que la provincia de Manabí ha tenido la capacidad de mantener o impulsar sus actividades económicas con inversión nacional cuando la inversión extranjera directa o residente disminuye, es decir, que se ha comportado como salvavidas de la economía manabita.

Figura 4. Tipo de inversión en Manabí, 2007-2018.


2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

EXTRANJERA DIRECTA 11,14 55,84 56,78 25,45 36,18 8,58 14,86 10,00 0,22 3,04 3,63 17,15

EXTRANJERA RESIDENTE 2,85 44,16 43,15 74,54 0,00 88,79 84,35 87,31 0,00 0,00 0,05 0,00

NACIONAL 86,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 99,78 95,91 96,31 82,84

SUBREGIONAL 0,00 0,00 0,07 0,00 63,82 2,63 0,78 2,69 0,00 1,05 0,01 0,00

11,14

55,84 56,78

25,45

36,18

8,58

14,86

10,00

3,04 3,63

17,15

2,85

44,16 43,15

74,54

88,79

84,35 87,31 86,01

99,78

95,91 96,31

82,84

63,82

2,63 2,69 0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00


43

Inversión en Manabí por Cantón

En lo referente a la inversión en Manabí por catón, es muy importante declarar que de la data manejada solo se tenía información completa para el periodo estudiado, 2007-2018 para las ciudades de Bahía de Caraquez, Calceta, Chone, El Carmen, Jama, Jipijapa, Manta, Montecristi, Pedernales, PortoViejo, Puerto López, Santa Ana de Vuelta Larga y Tosagua, para el resto de ciudades de la provincia la información era no periódica.

En función de esto, en la figura 5 se puede observar que las ciudades con el mayor porcentaje de inversión son Manta y Montecristi. En el caso de Manta, el año con mayor inversión ejecutada fue 2018 con un 79.11% de la inversión total, el año con menos inversión fue el 2017 con 25.41%. En ese cantón se ejecutó una inversión anual promedio de 58.36%; en tanto, Montecristi tuvo como año con mayor inversión el 2016 con 69.57%, mientras que el año con menor inversión fue 2015 con 2.55%. La inversión anual promedio de Montecristi fue de 34.21%.

Este resultado es de esperar debido a que son las ciudades con mayor actividad económica. El significado de este hallazgo, tiene dos vertientes: i) la inversión en Manabí entre 2007 y 2018 estuvo concentrada en solo dos cantones, y ii) dado el hallazgo anterior son estos dos cantones los que motorizan las actividades económicas de la provincia, resultado de ser los principales centros de atracción de inversiones.

Esto implica que la inversión con menor riesgo debe estar dirigida a estas ciudades, pero las demás ciudades pueden ser atractivo para invertir dado su poco desarrollo pero el riesgo asumido va a ser mayor y la inversión realizada debe ser mayor porque hay que realizar trabajos exploratorios para definir cuál sector, en dichas ciudades, es más rentable o qué actividad económica genera mayores ganancias según la inversión ejecutada.

Figura 5. Distribución de la inversión en Manabí por ciudad, 2007-2018. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por los autores.

IV. CONCLUSIONES

Tal como se mencionó en la parte introductoria de la presente investigación, la inversión tanto pública como privada tienen efectos importantes en el crecimiento y desarrollo de los países. Al realizar los análisis respectivos de la inversión real de tipo societaria en la Provincia de Manabí se pudo evidenciar que el máximo

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

TOSAGUA 0,00 0,02 0,00 0,12 0,06 0,01 0,01 0,02 0,00 0,02 0,04 0,15

SANTA ANA DE VUELTA LARGA 0,01 0,00 0,00 0,00 0,03 0,00 0,03 0,02 0,01 0,07 0,01 0,01

PUERTO LOPEZ 0,00 0,00 0,01 0,00 0,01 0,01 0,02 0,02 0,00 0,09 0,03 0,01

PORTO VIEJO 4,12 9,71 11,50 4,55 2,14 0,98 2,60 5,97 0,24 2,05 6,88 12,30

PEDERNALES 0,16 0,01 0,00 0,06 0,01 0,49 0,01 0,16 0,01 1,14 3,90 0,17

MONTECRISTI 38,18 51,11 59,79 23,93 69,25 15,09 20,22 29,35 2,55 69,57 28,27 7,18

MANTA 55,37 38,93 26,93 67,70 26,02 83,36 76,77 62,63 96,44 25,41 58,71 79,11

JIPIJAPA 0,18 0,01 1,29 0,00 0,01 0,00 0,01 0,03 0,00 0,00 0,02 0,04

JAMA 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,01 0,01 0,19 0,01 0,89 0,30

EL CARMEN 0,03 0,03 0,13 0,41 0,02 0,01 0,24 0,32 0,02 0,11 0,04 0,21

CHONE 0,00 0,02 0,01 0,40 1,72 0,02 0,03 0,06 0,01 0,15 0,13 0,08

CALCETA 0,00 0,02 0,03 0,01 0,00 0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,07 0,04

BAHÍA DE CARAQUEZ 1,93 0,14 0,30 2,80 0,74 0,01 0,06 1,42 0,53 1,36 1,01 0,41

55,37

38,93 26,93

67,70

26,02

83,36 76,77 62,63

96,44

25,41

58,71 79,11

38,18

51,11 59,79

23,93

69,25

15,09 20,22 29,35

2,55

69,57

28,27 7,18

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

120,00

%


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nivel de inversión se registró en el año 2015 con un 44.74%. Este comportamiento se explica principalmente por el aumento de capital de la compañía mixta, Refinería del Pacífico Eloy Alfaro por un monto total de USD 434 millones. Este hecho es de gran de relevancia porque destaca los grandes proyectos e infraestructura que se desarrollaron y se llevan a cabo actualmente en la Provincia de Manabí, tal es el caso del proyecto Múltiple Chone en el cual se construye el mayor reservorio de agua para riego, el puerto de transferencia de carga internacional de Manta, y la ruta comercial multimodal Manta-Manaos. Contar con infraestructura que faciliten los tiempos de distribución y producción en combinación con la ubicación estratégica y el clima privilegiado de Manabí, representan fuertes ventajas competitivas en comparación con el resto de las provincias. Lo cual la hace mucho más atractiva para futuros inversionistas.

Según acto jurídico, la fuente de inversión principal estuvo determinada por el aumento de capital, con respecto al 9.1% de la constitución de compañías nuevas. Este evento puede interpretarse en que las empresas han estado operando eficientemente en el mercado, lo que les ha permitido en cierto modo expandir sus operaciones y obtener mayores beneficios. Si bien es cierto, que el número de compañías nuevas es menor, se evidencia una tendencia creciente a lo largo del período en estudio, confirmando en cierto modo que si hay incentivos en la provincia que atrae a nuevos inversores y nuevos emprendedores.

Con respecto a la IED representó el 7.5% del total invertido se evidenció una tendencia bajista, a lo largo de todo el periodo analizado, con una leve recuperación a partir del 2013. Lo referente a la inversión nacional es bastante significativo durante el período en estudiado, más del 90% en promedio de la inversión fue de tipo nacional. Si bien, la inversión nacional tiene un impacto positivo en la producción nacional y en la economía en general, es recomendable según Zerpa, Hurtado, & Kim (2020), para economías en desarrollo como la de Ecuador fomentar y atraer la IED más allá de que sea una fuente adicional de financiamiento externo privado, su importancia es mucho mayor fundamentalmente, porque permite el aumento de la formación bruta de capital, así como el incremento de los recursos disponibles para la realización de inversiones. Lo más importante es que la IED representa un vehículo de transferencia de tecnología de producción, capacidad técnica capacidad de innovación y prácticas institucionales y de gestión entre regiones, también permite obtener acceso a redes internacionales de comercialización. Si el ambiente es propicio, alineados con políticas públicas y económicas eficientes estos activos pueden transferirse también a empresas nacionales y a la economía en sentido más amplio dentro del país receptor.

En la inversión por cantón, se pudo comprobar que las ciudades con el mayor porcentaje de inversión son Manta con 79.11% y Montecristi 34.21%. En este sentido, se puede decir que son estos dos territorios los que dinamizan la actividad económica de la provincia, resultado de ser los principales centros de atracción de inversiones. No quiere decir que el resto de los cantones sean menos importantes o menos atractivos, se precisa de estudios de campo más rigurosos para para identificar los cantones con potencial de explotación empresarial según el tipo de recursos disponibles y la actividad económica que se pueda desarrollar.

En líneas generales, el comportamiento de la inversión en la provincia de Manabí durante el período en estudio mantuvo una tendencia cíclica bastante cónsona con el ciclo económico y el comportamiento de la economía ecuatoriana en ese mismo periodo, lo que pone en evidencia la vulnerabilidad del país ante los shocks de oferta externos, tal es el caso de la caída de los precios de las materias primas. En este sentido, se pudo evidenciar que la provincia de Manabí representa una zona potencial de desarrollo ya que, presenta múltiples características entre las que destacan: su ubicación geográfica estratégica, el clima privilegiado y megadiverso, su desarrollo en grandes proyectos e infraestructura ideales para diversificar los sistemas de producción nacional evitando la excesiva dependencia del petróleo.

El análisis de la inversión también permitió determinar que el crecimiento económico de la región depende tanto de la inversión pública y privada, pero de la inversión privada nacional en mayor proporción y poca IED. Es decir, que para el fortalecimiento de la región deben continuar ambos sectores trabajando


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conjuntamente con políticas público-privadas orientadas a regulaciones efectivas y eficientes, que permitan mejorar el vínculo con las comunidades, canalizar el acceso a los mercados y generar capacidades tecnológicas con el fin de ganar espacio en los segmentos de mayor valor agregado de la cadena productiva, más allá de las actividades de promoción tradicional que se le da a las inversiones en Ecuador, así como el diseño y evaluación e implementación de políticas públicas que permitan atraer IED debido a la importancia y las ventajas que esta representa para los países en desarrollo.

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Brecha Salarial de Género en los Sectores Público y Privado del

Ecuador

Gender Wage Gap in the Public and Private Sectors of Ecuador

José Antón1, Johana Vera Carpio2†, Jorge Rodríguez-Moreno3, Napoleón Lara4


RESUMEN

El presente estudio tiene como objetivo estimar y analizar la brecha salarial de género en términos ajustados. Para ello se realizaron estimaciones econométricas por medio del empleo de tres modelos: Mínimos Cuadrados Ordinarios para identificar los factores que influyen en la determinación del salario, Oaxaca-Blinder para estimar la diferencia salarial entre hombres y mujeres y Descomposición por cuantiles de manera que se conozca la relación del género sobre el salario a lo largo de la distribución de los ingresos. En estos se empleó una base de datos de 323.700 observaciones del año 2016, a la que se tuvo acceso a través del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC). Entre los principales resultados destacan que no hubo evidencia de brecha salarial de género en el sector público. Sin embargo, en el sector privado se evidencia una brecha salarial que en su mayoría se debe a discriminación por género y no por las dotaciones de capital humano.

Palabras Claves: Brecha salarial; género; sector público, sector privado; MCO; Oaxaca-Blinder.

ABSTRACT

The aim of this research is to estimate and analyze the gender wage gap in adjusted terms. Econometric estimates were made using three models: Ordinary Least Squares to identify the factors that influence wage determination, Oaxaca-Blinder to estimate the wage difference between men and women, and Decomposition by quantiles to realize the effect of gender on wages throughout the distribution of income. A database of 323,700 observations from 2016 was used, which was accessed through the National Institute of Statistics and Censuses (INEC). The main results highlight that there was no evidence of a gender pay gap in the public sector. However, in the private sector there is a wage gap that is mostly due to gender discrimination and not due to human capital endowments.

Keywords: Wage gap; gender; public sector; private sector; OLS; Blinder-Oaxaca.

1 Universidad Santa María - Campus Guayaquil, Ecuador; [email protected] 2 Universidad Santa María - Campus Guayaquil, Ecuador; [email protected] 3 Universidad del Río; Guayaquil - Ecuador; [email protected] 4 Universidad Santa María - Campus Guayaquil, Ecuador [email protected] † Autor de correspondencia.

Brecha Salarial de Género en los Sectores Público y Privado del Ecuador • Antón et al.

48

I. INTRODUCCIÓN

e acuerdo a la Confederación Española de Organizaciones Empresariales (CEOE) (2019) actualmente la posición de la mujer en el mercado laboral es inferior a la de los hombres debido a la amplia brecha de género en los salarios y el limitado número de mujeres en puestos de altos

mandos. En esta misma línea, la Organización de Naciones Unidas (2015) indica que en promedio las mujeres tienen menores ingresos que los hombres por motivo del tipo de trabajo que desempeñan, ya que las mujeres en ciertos países laboran en actividades no remuneradas relacionadas con el hogar o trabajos informales. Para que las mujeres se sientan incentivadas a tener una mayor participación en el mercado laboral tendrían que percibir salarios justos y acorde a las actividades que desempeñen en su puesto de trabajo. Esto traería consigo ventajas económicas y sociales (European Comission, 2019).

Además de aumentar la participación femenina en la fuerza laboral, las mejores asignaciones de las mujeres trabajadoras en las diversas profesiones y sectores económicos pueden contribuir aún más al crecimiento (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, 2013). Por ejemplo, Hsieh, Hurst, Jones, & Klenow (2019) sugirieron que entre el 17% y 20% del crecimiento económico de EE.UU. entre 1960 y 2008 podría haberse debido a la distribución cambiante de los grupos subrepresentados en la fuerza laboral, lo que incluye mujeres.

De acuerdo a Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) (2013) los gobiernos tienen un papel importante para la promoción de la igualdad de género, no solo por el control en la elaboración y evaluación de políticas; sino también al asegurar la igualdad de oportunidades en la administración pública. Con ello, el gobierno termina actuando como un ejemplo a seguir para otros empleadores. Por otra parte, argumenta que muchos sistemas y sociedades aún consideran implícitamente que la crianza de los hijos es responsabilidad de la madre por lo que las mujeres siguen con la carga de las tareas no remuneradas de la vida doméstica diaria, tales como el cuidado de niños y las tareas del hogar. Consideran que dicha situación no va a cambiar mientras el costo del cuidado de niños equivalga a un salario entero, de modo que haya poco o nada de beneficio económico en salir a trabajar. Por tanto, plantean que el costo de oportunidad de trabajar en el caso de una mujer es equivalente al cuidado de los hijos.

En el caso de Ecuador, en 2016 el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC) publicó los resultados de la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo en donde se destaca información de empleo e ingresos de la población ecuatoriana. Entre los resultados indicaron que la población económicamente activa (PEA) fue de 7.9 millones de personas de la cual el 94.8% contaban con un trabajo. Además, destacan que la tasa de empleo global, donde se incluye empleo adecuado5 e inadecuado6, para hombres fue de 95.5% frente al 93.8% correspondiente a las mujeres. Sin embargo, en el caso de la tasa de empleo adecuado esta fue de 47.9% para los hombres en comparación con el 31.9% de las mujeres; lo que refleja una diferencia en la tasa de empleo adecuado de 16 puntos porcentuales entre hombres y mujeres.

Por otro lado, el INEC (2016) reporta que en Ecuador el salario promedio de un hombre es USD 367,7 mientras que el de una mujer es USD 287,2. Esta desigualdad en las remuneraciones dentro del sector laboral, para hombres y mujeres, origina un fenómeno socioeconómico conocido como la brecha salarial de

5 El INEC (2015) define en situación de empleo adecuado a personas con empleo que perciben ingresos laborales iguales o superiores al salario mínimo, trabajan igual o más de 40 horas a la semana, independientemente del deseo y disponibilidad de trabajar horas adicionales 6 Personas con empleo que no satisfacen las condiciones mínimas de horas o ingresos y, perciben ingresos laborales menores al salario mínimo y/o trabajan menos de 40 horas a la semana INEC (2015).

D


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género, el cual es definido por la Organización Internacional del Trabajo (2018) como la diferencia del salario promedio de hombres y mujeres en razón del salario de los hombres. Según Castillo & Salas (2018) para las mujeres, la brecha salarial de género en Ecuador se acentúa ante la presencia de hijos y cónyuge en el hogar indistintamente de su cualificación. Además, argumenta que incluso en las actividades económicas con mayor participación femenina influye la presencia de hijos en la oferta del número de horas laborales.

La desigualdad en los salarios de hombres y mujeres publicada por el INEC (2016) permite estimar que la brecha salarial de género es de aproximadamente 21,89%. Sin embargo, dicha estimación no considera los factores que influyen en la determinación del salario. Además, dicho dato no hace una diferenciación entre los salarios promedios de hombres y mujeres en los sectores público y privado. Esto no permite un análisis profundo de la igualdad de género y la no discriminación en los niveles de remuneración.

Por lo anteriormente mencionado, en este estudio se plantea realizar un análisis de la brecha salarial de género en los sectores público y privado del Ecuador en términos ajustados para el año 2016. Mediante la implementación de estimaciones econométricas, se busca incorporar variables que permitan considerar aspectos socioeconómicos y laborales para medir: primero la magnitud de la brecha salarial de género a nivel general, segundo si las diferencias se intensifican o son menores entre el sector público y privado, y finalmente si por niveles cuartiles de ingresos este patrón se modifica. Es importante mencionar que, el estudio es de corte transversal por lo que se realiza un análisis correlacional cuya relevancia se centra en el empleo de registros administrativos de instituciones públicas, conocidos también como micro datos.

Para llevar a cabo el estudio, se emplean los siguientes modelos econométricos: Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), Oaxaca-Blinder y Descomposición por cuantiles. El modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios a pesar de su sencillez, permite llevar a cabo la ecuación del salario propuesta por Mincer (1974) de tal manera que se logran identificar los factores que influyen en la determinación del salario. El método de Oaxaca-Blinder ha sido utilizado por autores como Miller (2009) para realizar estudios en el sector laboral tomando en consideración la existencia de grupos por lo que permite estimar la diferencia salarial entre hombres y mujeres en los sectores público y privado. El método de descomposición por cuantiles es útil para medir las variables explicativas en una variable explicada en diferentes puntos de una distribución condicional, por ejemplo, en el caso de ingresos. Por tal motivo, autores como Castagnetti & Giorgetti (2019) emplearon este método para analizar la distribución salarial teniendo en consideración el género del individuo.

El artículo está estructurado de la siguiente forma: en la sección 2, se realiza una revisión de la literatura orientada a comprender los conceptos, teorías y causas de la brecha salarial de género y se exponen estudios realizados en otros países referentes a este fenómeno socioeconómico; en la sección 3, se detalla la metodología empleada en este estudio; en la sección 4, se presentan los resultados obtenidos mediante las diferentes estimaciones econométricas; finalmente, en la sección 5, se plantean las conclusiones sobre la brecha salarial de género en Ecuador.

II. REVISIÓN DE LA LITERATURA

Según la Organización Internacional del Trabajo (2018) la brecha salarial de género se define como la diferencia del salario promedio de hombres y mujeres en función al salario de los hombres. Por otro lado, de acuerdo a la CEOE (2019) este concepto hace referencia a la existencia de diferencia entre las remuneraciones percibidas por hombres y por mujeres. Este define dos formas de medir la brecha salarial de género: la brecha salarial sin ajustar hace referencia a la diferencia existente entre los salarios percibidos por los trabajadores por motivo de género, calculada sobre la base de la diferencia media entre los ingresos brutos por hora de todos los trabajadores (Comisión Europea – Dirección General de Justicia, 2014). Mientras que la brecha salarial ajustada mide la diferencia salarial entre hombres y mujeres teniendo en


50

consideración las diferencias socioeconómicas de cada trabajador y las del puesto de trabajo que desempeñan (Confederación Española de Organizaciones Empresariales, 2019).

Autores como Altonji y Blank (1999) definen tres determinantes de la brecha salarial de género. La primera determinante, hace referencia a la diferenciación entre preferencias o necesidades de cada individuo entre los diferentes tipos de trabajo o el valor que le dan al trabajo remunerado, en el cual se centra la diferencia salarial. Este tipo de brecha se da por elección del trabajador, sin importar los factores que determine, tiene su propia decisión de donde trabajar. Por otra parte, de acuerdo a autores como Ayala (2017), la segunda determinante se relaciona con las ventajas comparativas que se define como la especialización en diferentes áreas por género donde la mujer ocupa un papel importante dentro de la familia al ser la encargada del hogar, ella es la encargada del trabajo no remunerado el cual se enfoca del cuidado de su familia lo cual hace que su productividad en su mayoría este en relación con el bienestar de la familia. La última determinante, hace referencia a la teoría de capital humano creada por Schultz (1961) y Becker (1964). En esta línea, Schultz (1961) plantea que la inversión en educación en muchos países es determinada por el ingreso de las personas y esto se relacionado con la calidad del servicio. Mientras mayor ingreso se tiene hay mayor probabilidad de tener mejor nivel de educación y salud.

Basado en la teoría de capital humano de Schultz (1961) y Becker (1964), Mincer (1974) realiza un modelo basado en la racionalidad económica del individuo en el mercado laboral, el cual se enfoca en una regresión lineal como un medio para calcular la contribución de la escolaridad y la experiencia en los ingresos de los trabajadores siendo estos considerados como dotaciones de capital humano que determinan el nivel salarial del individuo. La ecuación de regresión de Mincer se llama “función de ingresos”, la cual incluye el logaritmo del ingreso como variable explicada y la escolaridad y los años de experiencia como variables explicativas.

∆ 𝑊𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑒𝑑𝑢𝑖 + 𝛽2 𝑒𝑥𝑝𝑖 + 𝛽3𝑒𝑥𝑝𝑖2 + ⋯ + 𝜀 (1)

Donde 𝑊𝑖 es el salario del individuo por un periodo determinado, 𝑒𝑑𝑢𝑖son los años de educación del

individuo, 𝑒𝑥𝑝𝑖 son los años de experiencia que tiene el individuo en el trabajo, y 𝑒𝑥𝑝𝑖2 al cuadrado la cual

ayuda a captar la no linealidad del perfil edad-ingresos, 𝛽0 es la constante del modelo es decir en estado

neutro como estaría el individuo. El 𝛽1 aproxima la tasa privada de rentabilidad de la educación; la experiencia no es una variable de observación directa, por lo cual se utiliza experiencia potenciada al cuadrado para poder ver su representación en el modelo.

Otro punto que tiene relevancia para la brecha salarial de género es el “sticky floor” o suelo pegajoso la cual es una expresión utilizada como metáfora para apuntar a un patrón de empleo discriminatorio que mantiene a las mujeres trabajadoras, principalmente, en los niveles más bajos de la pirámide laboral, con baja movilidad y barreras invisibles para su avance profesional (European Institute for Gender Equality (EIGE), 2019). Por otro lado, el término “glass ceiling” o techo de cristal hace referencia a los obstáculos artificiales y barreras invisibles que impiden que las mujeres lleguen a puestos más altos en el organigrama de la empresa, ya sea pública o privada y sea cual sea el ámbito (European Institute for Gender Equality (EIGE), 2019). Se introdujo por primera vez en 1986 cuando se realizó un artículo para el Wall Street Journal. Desde la introducción del concepto muchos autores han utilizado el término para realizar trabajos acerca de la brecha salarial de género o mercado laboral. Autores como Albrecht et al. (2003) y Arulampalam et al. (2007) realizaron trabajos acerca del sticky floor y el glass ceiling donde lo describen como un problema social que ha estado en el mercado laboral a lo largo del tiempo.

Uno de los estudios más actuales que se ha podido encontrar sobre la brecha salarial de género fue realizado por la Confederación Española de Organizaciones Empresariales (2019) en España. En este estudio se emplearon micro datos tanto del sector privado como del público y se incluyeron variables socioeconómicas


51

como edad, educación y antigüedad en la empresa; variables laborales como tipo de contrato, tipo de jornada, actividad, ocupación y tamaño de la empresa en la que trabaja; y otras variables de control como nacionalidad, región, propiedad y mercado. Entre las conclusiones establecieron que en España las mujeres perciben 12.2% menos ingresos que los hombres además factores como la edad, la actividad económica de la empresa y la antigüedad en un lugar de trabajo contribuyen a aumentar dicha brecha mientras el nivel de educación, contribuye a reducirla

Otros estudios como el realizado por Castagnetti y Giorgetti (2019) emplean un modelo de Descomposición por cuantiles para analizar la brecha salarial de género. En el caso de estos autores utilizaron la metodología planteada por Koenker y Basset (1982) en Italia y plantearon como variables independientes al: género, los años de experiencia, antigüedad en el lugar de trabajo, nivel de educación, conocimientos de inglés y computación, sector, edad, estado civil, número de hijos, nacionalidad, sector en el que vive, tipo de contrato, tamaño de la empresa y cargo. Ellos concluyen que existe una diferencia sustancial en la brecha salarial de género entre el sector público y el privado a lo largo de los diferentes niveles de ingresos. Por una parte, trabajadores del sector público enfrentan mayor discriminación en los rangos salariales más altos. Por el contrario, en el sector privado existe una mayor diferencia salarial en los rangos de ingresos más bajos. Uno de los argumentos mencionados por Castagnetti y Giorgetti (2019) es la existencia de una influencia política en la determinación de los salarios en el sector público, a diferencia del sector privado que tiene al mercado como su referente. Sin embargo, encuentran que en el sector público es menor la brecha que en el privado debido a que la legislación antidiscriminatoria es más estricta en dicho sector.

Otro estudio relevante sobre la brecha salarial de género es realizado por Miller (2009) en Estados Unidos utilizando el modelo Oaxaca-Blinder7. En este estudio el autor analiza con datos del año 2000, la diferencia de la brecha salarial de género entre el sector público y el sector privado incluyendo como variables explicativas: género, educación, años de experiencia, estado civil, raza e idioma. Entre sus conclusiones el autor indica que, indistintamente del sector las mujeres perciben un menor salario por hora que los hombres. Sin embargo, la brecha es mayor en el sector privado que en el sector público lo que puede deberse a: (i) El sector público no persigue la maximización de beneficios como una de sus metas. (ii) El sector público pone hace mayor énfasis en los procedimientos burocráticos para establecer salarios, lo que puede llevar a que las mujeres reciban remuneraciones justas con mayor frecuencia en que en el sector privado. Por otro lado, Miller (2009) concluye que las mujeres que trabajan en el sector privado tienen un salario menor en alrededor del 30% que sus homólogos masculinos indistintamente de su posición en la distribución de ingresos. Adicionalmente, argumenta que en el sector público se presenta el “sticky floor” debido a que la brecha salarial de género es mayor en la parte inferior de la distribución de los ingresos.

III. METODOLOGÍA

Para llevar a cabo el presente estudio, se tuvo acceso a los registros administrativos del año 2016 del Laboratorio de Dinámica Laboral y Empresarial (LDLE), a través del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC). Estos registros recopilan información de cuatro instituciones públicas como lo son: la Dirección General de Registro Civil, Identificación y Cedulación; la Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT); el Servicio de Rentas Internas (SRI); y el Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social (IESS). Los registros administrativos de cada institución pública fueron proporcionados por el INEC en bases de datos independientes. Posteriormente, se procesaron e integraron los datos de tipo de corte transversal. A partir de ello, el presente estudio se limita a los individuos de la

7 El método de descomposición de Oaxaca-Blinder (1973) es utilizado para obtener la diferencia media del salario en modelos de regresión lineal entre dos grupos.


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población económicamente activa de Ecuador en el año 2016, con títulos académicos de tercer y cuarto nivel, afiliados al sistema público de seguridad social en los sectores público y privado y regidos por la Ley Orgánica de Servicio Público (LOSEP) y el Código del Trabajo vigentes al momento. Se obtuvo una base de datos con 323.700 observaciones. Del total de dichas observaciones, la cantidad de mujeres asciende a 184.800 mientras la cantidad de hombres a 138.900; llegando a representar el 57% y 43%, respectivamente. Por otro lado, del total de observaciones 174.104 son individuos que trabajan en el sector público mientras 149.596 trabajan en el sector privado, llegando a representar el 54% y 46%, respectivamente.

Se emplean tres modelos econométricos, los cuales son: Mínimos Cuadrados Ordinarios, Modelo de Oaxaca-Blinder y Método de Descomposición por cuantiles. En la Tabla 1 se muestra la definición de las variables que se emplean en dichas estimaciones econométricas. En los tres modelos, la variable dependiente o explicada es el logaritmo del salario. Sin embargo, difiere cómo se incluye la variable de interés, la cual es el género. Las variables independientes o explicativas son clasificadas en dos tipos: características individuales como edad, nivel de formación, provincia de nacimiento, estado civil y años experiencias laboral, y características puesto del trabajo como el sector (público o privado) en el que trabaja el individuo, actividad económica y el tipo de relación laboral mantiene con su empleador. Adicionalmente, se incluyen interacciones del nivel de formación (cuarto nivel) y el estado civil (casado) con la variable de interés (género). Los estadísticos descriptivos de las variables pueden ser visualizados en el Anexo 1.

Clasificación Variable Descripción

V. Dependiente Salario Logaritmo del salario del individuo. Se representa como 𝑦.

V. de interés Género Variable binaria: 1 si es mujer y 0 si es hombre.

Características individuales (CI)

Edad Variable continua que describe la edad del individuo en años.

Nivel de formación Variable binaria que describe el nivel de educación del individuo: 1 si es tercer nivel y 0 si es cuarto nivel.

Años de experiencia laboral Variable continua que describe los años de experiencia laboral del individuo en años.

Soltero Variable binaria: 1 si el individuo está casado, caso contrario es 0. Casado Variable binaria: 1 si el individuo está soltero, caso contrario es 0. Viudo Variable binaria: 1 si el individuo está viudo, caso contrario es 0. Divorciado Variable binaria: 1 si el individuo está divorciado, caso contrario es 0.

Unión libre Variable binaria: 1 si el individuo está en unión libre, caso contrario es 0.

Provincias de nacimiento Variables binarias referentes a la ubicación geográfica en la que nació el individuo. Se consideraron las 24 provincias del Ecuador más la variable Exterior para los nacidos en el extranjero.

Características del puesto de trabajo (CPT)

Sector: Privado Variable binaria: 1 si el individuo trabaja en el sector privado, caso contrario es 0.

Sector: Publico Variable binaria: 1 si el individuo trabaja en el sector público, caso contrario es 0.

Código de Trabajo Variable binaria que describe el tipo de relación laboral que mantiene el individuo son su empleador: 1 si es Código del Trabajo, caso contrario es 0.

LOSEP Variable binaria que describe el tipo de relación laboral que mantiene el individuo son su empleador: 1 si es LOSEP, caso contrario es 0.

Actividad económica Variables binarias referentes a la actividad que desempeña la empresa donde trabaja cada individuo, de acuerdo a la Clasificación Nacional de Actividades Económicas (CIIU Rev. 4.0) (ver Anexo 2).

Interacción de variables

Mujer con título de cuarto nivel (MTCN)

Variable binaria: 1 si el individuo es una mujer con título de cuarto nivel; caso contrario es 0.

Mujer casada (MC) Variable binaria: 1 si el individuo es una mujer casada; caso contrario es 0.


53

Tabla 1. Definición de variables. Elaborado por los autores.

Mínimos Cuadrados Ordinarios

El modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) o modelo de regresión lineal simple, tiene la siguiente

premisa: 𝑦 y 𝑥 son aquellas variables que equivalen a una población, donde se explica 𝑦 en términos de 𝑥 o

la variación de 𝑦 con los cambios de 𝑥 (Wooldridge, 2006). Mientras que la regresión múltiple es la más certera para un análisis ceteris paribus donde se permite controlar de manera más detallada, los factores que influyen de manera simultanean con la variable dependiente. El modelo de regresión múltiple es el más utilizado para análisis empíricos económicos y en otras ciencias sociales (Wooldridge, 2009).

En este estudio, se realizaron tres estimaciones por Mínimos Cuadrados Ordinarios a partir de las variables de la Tabla 1. En la primera estimación se emplean las variables explicativas sin incluir interacciones de variables. En la segunda y tercera estimación se incluyen las interacciones de mujer con título de cuarto nivel y mujer casada, respectivamente. Es por ello que, las ecuaciones empleadas son las siguientes:

𝑦 = + ∑ 𝛽𝑗

𝑚

𝑗=1

𝐶𝐼𝑗 + + ∑ 𝑗

𝑛

𝑗=1

𝐶𝑃𝑇𝑗 + +𝜀𝑗 (2)

𝑦 = + ∑ 𝛽𝑗

𝑚

𝑗=1

𝐶𝐼𝑗 + ∑ 𝑗

𝑛

𝑗=1

𝐶𝑃𝑇𝑗 + 𝜙 𝑀𝑇𝐶𝑁 + 𝜀𝑗 (3)

𝑦 = + ∑ 𝛽𝑗

𝑚

𝑗=1


𝑛

𝑗=1

𝐶𝑃𝑇𝑗 + 𝜙 𝑀𝐶 + 𝜀𝑗 (4)

Donde: es una constante. 𝛽𝑗 es un vector de los coeficientes de las características individuales. 𝑗 es un

vector de los coeficientes de las características del puesto de trabajo. 𝜀𝑗 representa el término de error con

las propiedades estándar. 𝑚, 𝑛 representan la cantidad de variables explicativas.

Modelo de Oaxaca-Blinder

En literatura, se conoce como método de descomposición Oaxaca-Blinder al que usualmente es utilizado para realizar estudios en el sector laboral tomando en consideración la existencia de grupos (por género, raza, etc.).

En este estudio, se realiza la estimación de la brecha salarial de género por medio del empleo del modelo de Oaxaca-Blinder. Para ello, el total de observaciones se dividió en dos grupos a partir del género. Además, se tomó en consideración el sector (público o privado) en el que trabaja el individuo. La ecuación 5 presenta, en términos generales, las variables empleadas en la ejecución del modelo:

𝑦𝑖

𝑠 = + ∑ 𝛽𝑗

𝑚

𝑗=1


𝑛

𝑗=1

𝐶𝑃𝑇𝑗 + 𝜀𝑗 (5)


54

Donde: 𝑖 es el género del individuo. 𝑠 es el sector en el que trabaja el individuo. representa una

constante. 𝛽𝑗 es un vector de los coeficientes de las características individuales. 𝑗 es un vector de los

coeficientes de las características del puesto de trabajo. 𝜀𝑗 representa el término de error con las

propiedades estándar. 𝑚, 𝑛 representan la cantidad de variables explicativas.

Método Descomposición por cuantiles

La descomposición por cuantiles o regresión por cuantiles fue creada por Koenker y Bassett (1982). Es un método para medir las variables explicativas en una variable explicada en diferentes puntos de una distribución condicional y es eficiente cuando se conoce que los datos utilizados presentan heterocedasticidad, por ejemplo, en el caso de ingresos. Para ello, se emplea la Ecuación 6 para la presente investigación.

𝑦𝑞𝑖

𝑠 = + ∑ 𝛽𝑗

𝑚

𝑗=1


𝑛

𝑗=1

𝐶𝑃𝑇𝑗 + 𝜀𝑗 (6)

Donde: 𝑠 es el sector en el que trabaja el individuo el cual puede ser público o privado. 𝑞𝑖 es el cuantil,

puede tomar los valores 0.25, 0.50 y 0.75. representa una constante. 𝛽𝑗 es un vector de los coeficientes

de las características individuales. 𝑗 es un vector de los coeficientes de las características del puesto de

trabajo. 𝜀𝑗 representa el término de error con las propiedades estándar. 𝑚, 𝑛 representan la cantidad de variables explicativas

IV. RESULTADOS

Mínimos Cuadrados Ordinarios

En la Tabla 2 se muestran los resultados de las estimaciones por Mínimos Cuadrados Ordinarios. En la primera estimación se evidencia que el género mujer está asociado a un menor salario con respecto al de los hombres. Por otra parte, indistintamente del género, tener un título de cuarto nivel contribuye a un mayor salario que tener un título de tercer nivel. Según Organización Internacional del Trabajo (2019) una mayor educación del individuo corresponde a tasas de empleo más altas y las brechas de género en la participación en el empleo se reducen si el nivel de educación es el más elevado. En el caso del estado civil, estar casado, divorciado, viudo o en unión libre contribuye a un salario mayor que estar soltero. Esto refleja que tener pareja sentimental tiene una correlación positiva con el salario.

Por otro lado, la segunda estimación muestra que existe correlación positiva y estadísticamente significativa entre el salario y las mujeres con título de cuarto nivel lo que evidencia que para las mujeres una mayor preparación académica se relaciona con un nivel salarial mayor con respecto a sus homólogos masculinos. Además, no llegar a dicho nivel de formación se asocia a un salario menor que el percibido por los hombres. Según la CEOE (2019) históricamente la educación ha contribuido a reducir la brecha salarial entre hombres y mujeres sobre todo en los niveles superiores. Esto puede deberse a que de acuerdo a la OCDE (2013) existe una correlación positiva entre la educación y los ingresos de un país por lo que constantemente existe una mayor inversión en capital humano teniendo como resultado mujeres con niveles de formación más elevados y con posibilidades de alcanzar salarios similares a los de sus homólogos masculinos. Por otro lado, las demás variables explicativas empleadas en esta regresión mantienen la incidencia descrita en la primera estimación.

En la tercera estimación prevalece una correlación negativa y estadísticamente significativa entre el salario y las mujeres casadas lo que se asocia a discriminación en contra de las mujeres no solo por su género sino


55

también por su estado civil. De acuerdo a la CEOE (2019) esto puede darse por la maternidad ya que el nacimiento de un hijo se relaciona con la situación profesional y las condiciones laborales de las mujeres debido a que por lo general dejan de trabajar o reducen su jornada laboral por el cuidado los niños. Además, plantean que tras tener su primer hijo comienza a existir una brecha de género con respecto a los hombres y con respecto a las mujeres que no tienen hijos. Por otro lado, las demás variables explicativas empleadas en esta estimación mantienen la incidencia descrita en la primera estimación.


56

Variable

(1) (2) (3)

Salario Salario Salario

Coeficiente Error Estándar Coeficiente Error Estándar Coeficiente Error Estándar

Constante 5,162*** 0,043 5,088*** 0,043 4,886*** 0,043

Mujer -0,166*** 0,002

Características individuales

Edad 0,020*** 0,001 0,027*** 0,001 0,029*** 0,001

Edad al cuadrado -0,000*** 0,000 -0,000*** 0,000 -0,000*** 0,000

Nivel formación: Cuarto nivel 0,376*** 0,004

0,387*** 0,004

Años de experiencia laboral 0,022*** 0,000 0,019*** 0,000 0,023*** 0,000

Años de experiencia laboral al cuadrado -0,000*** 0,000 -0,000*** 0,000 -0,000*** 0,000

Casado 0,088*** 0,002 0,091*** 0,003

Divorciado 0,068*** 0,004 0,073*** 0,004

Viudo 0,039*** 0,011 0,041*** 0,011

Unión libre 0,181*** 0,027 0,186*** 0,027

Interacción de variables

Mujer con título de cuarto nivel 0,226*** 0,002

Mujer casada -0,091*** 0,002

Características del puesto de trabajo

Sector: Público 0,633*** 0,004 0,648*** 0,004 0,639*** 0,004

Código del trabajo 0,564*** 0,007 0,563*** 0,008 0,564*** 0,008

LOSEP 0,149*** 0,008 0,139*** 0,008 0,133*** 0,008

R2 0,289 0,275 0,277

Tabla 2. Estimación por MCO de la brecha salarial de género. Fuente: INEC, (2016). Notas: (i) Se utilizó el logaritmo del Salario. (ii) *** Indica significancia estadística al 1%. ** Indica significancia estadística al 5%. * Indica significancia estadística al 10%.


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Dentro de las características del puesto de trabajo se evidencia que, para los individuos indistintamente de su género, trabajar en el sector público se relaciona con un salario mayor en comparación a trabajar en el sector privado. Además, es evidente que mantener una relación de trabajo regida por el Código del Trabajo8 o la Ley Orgánica de Servicio Público (LOSEP)9 se relacionan positivamente con el salario, con respecto a otros tipos de contratación.

Modelo de Oaxaca-Blinder

El Modelo de Oaxaca-Blinder, explicado en la metodología, se aplicó en los sectores público y privado. Sin embargo, en el sector público no hay evidencia estadísticamente significativa de que exista una brecha salarial de género. Por otro lado, en el sector privado se evidencia que existe una brecha salarial a favor de los hombres como se muestra en la Tabla 3.

Resultados Coeficiente Porcentaje Error Estándar

Salario Hombres 6,872***

0,003 Salario Mujeres 6,628***

0,003

Diferencia 0,244***

0,004

Dotaciones 0,029*** 12% 0,002 Coeficientes 0,208*** 86% 0,004 Interacciones 0,005** 2% 0,002

Tabla 3. Estimación de Oaxaca – Blinder en el sector privado. Fuente: INEC, (2016). Notas: (i) El Salario hace referencia a la predicción del logaritmo del mismo. (ii) *** Indica significancia estadística al 1%. ** Indica significancia estadística al 5%. * Indica significancia estadística al 10%.

Variables Salario

Coeficiente Error Estándar

Constante 0,185 0,139


Edad 0,157 0,128 Edad al cuadrado -0,108* 0,058 Nivel formación: Cuarto nivel 0,085*** 0,013 Años de experiencia laboral 0,004 0,016 Años de experiencia laboral al cuadrado 0,014** 0,006 Casado -0,077*** 0,004 Divorciado -0,016*** 0,001 Viudo -0,001*** 0,001 Unión libre 0,000 0,000


Código del trabajo -0,020 0,014 LOSEP 0,000*** 0,000

Tabla 4. Coeficientes de Oaxaca – Blinder en el sector privado. Fuente: INEC, (2016). Notas: (i) Se utilizó el logaritmo del Salario. (ii) *** Indica significancia estadística al 1%. ** Indica significancia estadística al 5%. * Indica significancia estadística al 10%.

En el sector privado, se evidencia que la diferencia salarial entre hombres y mujeres es estadísticamente significativa al 1% a favor de los hombres debido a que su salario llega a ser mayor que el de las mujeres. Además, se evidencia que el 12% de esta diferencia se explica por las dotaciones de capital humano de cada individuo y el 86% de la diferencia se da por motivo de género por lo que en la Tabla 3 se muestran las variables explicativas de la diferencia salarial entre hombres y mujeres en el sector privado. Cabe mencionar que el 2% adicional puede ser interpretado como aspectos no considerados dentro del modelo.

8 Es la normativa que rige a instituciones privadas y públicas con respecto a los trabajadores y su vínculo empresarial

(Comisio n de Legislacio n y Codificacio n del H. Congreso Nacional, 2005). 9 Es una ley constituida por la Asamblea Nacional que tiene por objetivo propender al desarrollo profesional, técnico y personal de las y los servidores públicos (Gobierno Nacional de la República del Ecuador, 2010).


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A partir de la Tabla 4 se evidencia que, para las mujeres la edad se relaciona positivamente con el salario durante su vida adulta temprana. Sin embargo, a medida que pasan los años la correlación entre el salario y la edad pasa a ser negativa. Esto podría deberse a que durante su vida adulta las mujeres se encuentran en su etapa reproductiva y tienen la posibilidad de quedar embarazadas. De acuerdo a Anghel, Conde-

Ruiz, & Marra de Arti nano (2019) una explicación plausible de porque la brecha salarial se amplifica con la edad, es probablemente por la maternidad. La CEOE (2019) plantea que la maternidad se relaciona con mayor dedicación al trabajo no remunerado de las mujeres entre ellos el cuidado de niños y tareas del hogar, por lo que pueden llegar a disminuir sus jordanas laborales.

El nivel de formación tiene una correlación positiva con el salario. Esto evidencia que, para las mujeres contar con un título de cuarto nivel se asocia a un salario mayor que el de sus homólogos masculinos. Como se mencionó anteriormente la OCDE (2013) plantea que existe una correlación positiva entre la educación y los ingresos de un país por lo que largo de los años ha habido una mayor inversión en capital humano lo que ha dado como resultado mujeres con niveles altos niveles de educación que les permiten percibir un salario de acuerdo a sus dotaciones al igual que a sus homólogos masculinos.

Por otro lado, para las mujeres, los años de experiencia laboral tienen una correlación positiva con el salario, a lo largo de su vida profesional. Esto no necesariamente es un indicador favorable para las mujeres ya que puede deberse a que les toma más años que a los hombres en llegar a cargos de altos mandos, a tal punto en el que su salario no aumenta con el paso del tiempo. De hecho, la CEOE (2019) plantea que esto puede deberse a que las mujeres se incorporan más tarde que los hombres en el mercado laboral.

Para las mujeres, ser casadas, divorciadas o viudas tiene una correlación negativa con el salario respecto a ser solteras. Esto está relacionado con la edad, como se describió anteriormente, ya que los empleadores pueden percibir a las mujeres solteras como más productivas en su trabajo por tener disponibilidad de tiempo a diferencia de las mujeres que tienen sus hijos y familias a las que deben dedicar su tiempo.

Es importante destacar que la Tabla 3 presenta un resumen de la estimación de Oaxaca-Blinder en donde se muestra la estimación del salario de hombres y mujeres en términos de logaritmo natural. Esto permite tener una estimación robusta de los coeficientes del modelo. Sin embargo, no permite tener una aproximación de la brecha salarial de género en dólares estadounidense (USD). En la Tabla 5 se evidencia que la diferencia salarial entre hombres y mujeres es de 209,12 USD además de que los hombres ganan 21,66% más que las mujeres. Por otro lado, de la diferencia salarial 25,68 USD se da por las dotaciones de cada individuo, 178,91 USD por motivo de género y 4,51 USD por la interacción entre las dos anteriores.

Resultados Coeficiente Porcentaje Error Estándar

Salario Hombres 965,319*** 1,000

Salario Mujeres 756,204 *** 1,000

Diferencia 209,116*** 21,66% 1,000

Dotaciones 25,681*** 12% 1,000

Coeficientes 178,916*** 86% 1,000

Interacciones 4,519*** 2% 1,000

Tabla 5. Estimación de la brecha salarial de género en el sector privado. Fuente: INEC, (2016). Notas: (i) El Salario es la predicción en dólares estadounidense. (ii) *** Indica significancia estadística al 1%. ** Indica significancia estadística al 5%. * Indica significancia estadística al 10%.


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Variables

Cuantil .25 Cuantil .50 Cuantil .75



Constante 5,575*** 0,032 5,227*** 0,094 5,514*** 0,107 Mujer -0,182*** 0,001 -0,369*** 0,007 -0,639*** 0,000


Edad 0,006*** 0,001 0,034*** 0,003 0,046*** 0,004 Edad al cuadrado 0,000*** 0,000 -0,000*** 0,000 -0,000*** 0,000 Nivel formación: Cuarto nivel 0,523*** 0,018 -0,700*** 0,016 -0,637*** 0,014 Años de experiencia laboral 0,005*** 0,001 0,025*** 0,001 0,034*** 0,002 Años de experiencia laboral al cuadrado -0,000*** 0,000 -0,000*** 0,000 -0,000*** 0,000

Estado civil

Casado 0,001 0,003 0,016 0,008 0,058*** 0,009 Divorciado 0,027*** 0,005 0,061*** 0,014 0,053*** 0,015 Viudo 0,009 0,014 0,008 0,044 0,019 0,063 Unión libre 0,075** 0,026 0,060 0,055 0,129 0,110


Código del trabajo 0,679*** 0,006 0,575*** 0,012 0,604*** 0,019 LOSEP -0,205 0,166 -0,396 0,059 -0,410 0,104 R2 0,146 0,181 0,179

Tabla 6. Estimación por cuantiles en el sector privado. Fuente: INEC, (2016). Notas: *** Indica significancia estadística al 1%. ** Indica significancia estadística al 5%. * Indica significancia estadística al 10%.


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Variables

Cuantil .25 Cuantil .50 Cuantil .75



Constante 5,628*** 0,056 5,539*** 0,054 5,251*** 0,140 Mujer 0,584*** 0,002 0,633*** 0,001 -0,657*** 0,004


Edad 0,031*** 0,001 0,020*** 0,001 0,028*** 0,001 Edad al cuadrado -0,000*** 0,000 -0,000*** 0,000 -0,000*** 0,000 Nivel formación: Cuarto nivel 0,094*** 0,005 0,088*** 0,002 -0,005*** 0,010 Años de experiencia laboral 0,072*** 0,001 0,068*** 0,004 0,643*** 0,001 Años de experiencia laboral al cuadrado -0,032*** 0,000 -0,039*** 0,009 0,315*** 0,000

Estado civil

Casado 0,094 0,002 0,088 0,002 0,091*** 0,004 Divorciado 0,072*** 0,002 0,068*** 0,004 0,073*** 0,008 Viudo 0,032 0,004 0,039 0,009 0,041 0,010 Unión libre 0,189** 0,066 0,181 0,027 0,186 0,055


Código del trabajo 0,131 0,024 0,385*** 0,026 0,218*** 0,027 LOSEP 0,564*** 0,025 0,425*** 0,026 0,673*** 0,027 R2 0,131 0,178 0,183

Tabla 7. Estimación por cuantiles en el sector público. Fuente: INEC, (2016). Notas: *** Indica significancia estadística al 1%. ** Indica significancia estadística al 5%. * Indica significancia estadística al 10%.


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Método Descomposición por cuantiles

En esta subsección se muestran los resultados obtenidos al llevar a cabo la descomposición por cuantiles por sectores: privado y público.

En la Tabla 6 se presentan las estimaciones para el primer (0.25), segundo (0.50) y tercer (0.75) cuantil de la distribución del salario en el sector privado. En este sector, para las mujeres en comparación a los hombres, el género se asocia con un menor salario en todos los niveles de la distribución salarial. Además, es evidente que la desventaja salarial a la que se enfrentan las mujeres aumenta entre cuantiles llegando a ser mayor en el tercer cuantil. Por otra parte, es evidente que, en el sector privado, el salario se correlaciona positivamente cuando existe una relación de trabajo regida por Código del Trabajo y negativamente cuando se rige por LOSEP, respecto a otros tipos de contrataciones.

En la Tabla 7 se presentan las estimaciones para el primer (0.25), segundo (0.50) y tercer cuantil (0.75) de la distribución del salario en el sector público. Dentro de este sector, para las mujeres existe una correlación positiva entre su género y su salario, en comparación con los hombres, en el primer y segundo cuantil de la distribución salarial. Sin embargo, en el tercer cuantil hay una correlación negativa entre el salario y las mujeres en comparación con sus homólogos masculinos. Por otro lado, en este sector y a diferencia del sector privado, tanto la LOSEP como el Código del Trabajo mantienen una correlación positiva y estadísticamente significativa con el salario del individuo a lo largo de la distribución de los ingresos. Esto evidencia que el ambiente político y regulado del sector público se encuentra a favor del salario de los trabajadores.

V. CONCLUSIONES

A partir del presente estudio de corte transversal, se analiza un fenómeno socioeconómico presente en Ecuador conocido como la brecha salarial de género. Por medio de Mínimos Cuadrados Ordinarios se identifican los factores que influyen en la determinación salarial de un individuo. Con el empleo del Modelo de Oaxaca-Blinder se realiza una estimación de su magnitud en los sectores público y privado. Y, con el Modelo de Descomposición por cuantiles se identifica la desigualdad salarial en los diferentes niveles de la distribución de ingresos.

De las estimaciones de Mínimos Cuadrados Ordinarios cabe destacar tres de los hallazgos obtenidos. En primer lugar, hay evidencia que el género mujer está asociado a un menor salario con respecto al de los hombres. Este resultado es contrario a lo planteado por la escuela neoclásica referente a la determinación del salario debido a que refleja que, en Ecuador, el salario que percibe cada individuo no está basado únicamente en sus características de capital humano. En segundo lugar, para las mujeres tener un título de cuarto nivel se relaciona con un salario mayor en comparación a quienes cuentan con otro nivel de formación e incluso mayor que el de los hombres. Por lo que, respalda a la Teoría del Capital Humano definida por Schultz (1961) y Becker (1964) en la que plantean a la educación como un factor que le permite a los individuos obtener mayores salarios por ser una inversión en sus dotaciones. En tercer lugar, para las mujeres, estar casada contribuye a un menor salario con respecto a las mujeres solteras y en comparación a los hombres. Este último hallazgo mantiene relación con el argumento de Andreu (2007) de que gran parte de las mujeres se ven afectadas en el mercado laboral antes de los treinta años, coincidiendo con su matrimonio o maternidad.

Al llevar a cabo el método de Oaxaca-Blinder no se evidencia una brecha salarial de género ajustada estadísticamente significativa en el sector público mientras que en el sector privado se evidencia que, teniendo en consideración características individuales, del puesto de trabajo y otras variables de control, esta es de 21,66% a favor de los hombres. De acuerdo a Castagnetti & Giorgetti (2019) los salarios en el sector público se establecen en un ambiente político mientras en el sector privado se dan en un ambiente fuertemente relacionado con el mercado además de que en el sector público existen procedimientos burocráticos que se deben cumplir y es estricto con el cumplimiento de las legislaciones antidiscriminatorias. Esto sugiere que, en el sector público de Ecuador, los procesos de contratación y la


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aplicación de las políticas a favor de la igualdad de género, como lo establecido en el Art. 5 de la LOSEP, están siendo efectivas. Y que, por el contrario, en el sector privado no se está logrando cumplir con lo establecido en el Art. 79 del Código del Trabajo referente a la igualdad de remuneración sin discriminación. Por otro lado, se debe hacer hincapié de que en este último sector la brecha salarial ajustada estimada en este trabajo no difiere sustancialmente con la no ajustada que según datos del INEC (2016) es del 21,89%.

En lo que respecta a la brecha salarial de género estimada en el sector privado, se encontró que el 86% de la diferencia salarial entre hombres y mujeres se da por motivo de género mientras tan sólo 12% se debe a las dotaciones de capital humano lo que sugiere que las mujeres que alcanzan altos niveles de dotaciones, como un título de cuarto nivel, logran compensar la discriminación de género. Sin embargo, aquellas mujeres cuyo nivel de formación es de tercer nivel y no logran invertir más es su educación, se ven severamente afectadas por la discriminación de género en el mercado laboral. Esto respalda el planteamiento de Lupica (2015) de que las mujeres que han tenido mayores logros en el mercado laboral son las que trabajan en el área urbano, en edad adulta, sin hijos, que cuentan con recursos económicos y las cuales tienen título de tercer y cuarto nivel. Por otro lado, el estado civil es determinante para el salario de las mujeres debido a que las casadas, divorciadas o viudas están asociadas con un salario menor con respecto a las mujeres solteras y en comparación a sus homólogos masculinos. De acuerdo a la CEOE (2019) existe evidencia empírica de que el nacimiento de un hijo afecta en mayor medida a la situación profesional y las condiciones laborales de las mujeres debido a que dejan de trabajar o reducen su jordana laboral por el cuidado los niños. Además, plantea que tras tener su primer hijo comienza a existir una brecha de género con respecto a los hombres y con respecto a las mujeres que no tienen hijos.

Al realizar la descomposición por cuantiles tanto para el sector privado como el público se evidenció que, en el primero la desventaja salarial a la que se enfrentan las mujeres aumenta entre cuantiles; y en el segundo las mujeres están asociadas a un salario mayor que el de los hombres, en el primer y segundo cuantil de la distribución salarial mas no en el tercer cuantil. A partir de ello, se puede establecer que en el sector privado hay presencia de “sticky floor” o suelo pegajoso además de “glass ceiling” o techo de cristal ya que las mujeres se encuentran en desventajas salariales a lo largo de la distribución del salario y únicamente las que tienen un alto nivel de formación pueden superar los obstáculos y barreras de la discriminación de género. Mientras tanto, en el sector público hay evidencia de “glass ceiling” ya que las mujeres perciben menor salario en el nivel salarial más alto.

A partir de lo anteriormente mencionado, se puede concluir que, en Ecuador, la diferencia salarial entre hombres y mujeres es a favor de los hombres. Esta se debe mayormente al género del individuo y no a las dotaciones de capital humano. Sin embargo, la educación y los años de experiencia laboral son factores que pueden contribuir a disminuir dicha brecha. Las mujeres con alto nivel de educación y las que dedican mayor parte de su vida adulta a trabajar pueden mitigar la relación negativa sobre su salario. Por otro lado, cabe recalcar que la brecha salarial de género se evidenció principalmente en el sector privado a lo largo de la distribución salarial y que, en el sector público, pese a que no se encontró evidencia estadísticamente significativa, se determinó que las mujeres aún mantienen una desventaja en nivel salarial más alto.

A pesar de encontrarse a nivel constitucional y en la legislación laboral, el derecho a la igualdad salarial difícilmente se concreta en la práctica si no se acompaña de disposiciones concretas que lo hagan operativo (Organización Internacional del Trabajo, 2019). Por tanto, se recomienda que Ecuador implemente legislación específica contra la desigualdad salarial al igual que otros países de América Latina como Chile (2009), Colombia (2011) y Perú (2017). Estos países han acentuado un precedente que inició con Chile como pionero para plantear leyes que constituyan una obligación para los empleadores de que exista igualdad salarial para hombres y mujeres que realicen un mismo trabajo. Además, es destacable en el caso de Colombia que la ley incorpora que las empresas tanto del sector


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público como privado están obligados a llevar un registro de perfil y asignación de cargos por sexo, funciones y remuneración con la finalidad de garantizar la igualdad salarial.

El presente estudio se limita a los individuos de la población económicamente activa de Ecuador en el año 2016, con títulos académicos de tercer y cuarto nivel, afiliados al sistema público de seguridad social en los sectores público y privado; y regidos por la Ley Orgánica de Servicio Público (LOSEP) y el Código del Trabajo vigentes al momento. Para ello, se emplean los registros administrativos del año 2016 de cuatro instituciones públicas, proporcionados por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC): Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social (IESS), Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT), Servicio de Rentas Internas (SRI) y Dirección General de Registro Civil, Identificación y Cedulación. Por otro lado, el estudio se limita a las variables que dispone el INEC en su catálogo del LDLE por lo que no se pudieron incluir variables relevantes en el estudio de la brecha salarial de género como aquellas relacionadas a los hijos.

Para futuras líneas de investigación, se pueden incorporar otras formas funcionales de las variables. Por ejemplo, a diferencia de este estudio, la edad puede incluirse como variable categórica. También, se puede explorar la influencia que tiene sobre el salario la convivencia en pareja, haciendo uso de interacción entre las variables mujer casada o en unión libre. Adicionalmente, es posible incluir otras variables que están disponibles en el catálogo del LDLE como el nivel de formación de la Dirección General de Registro Civil, Identificación y Cedulación que incluye categorías adicionales a las incluidas en este estudio tales como nivel primario y secundario. Por otro lado, en el caso de que el LDLE llegase a contar con registros administrativos actualizados y de múltiples años, se sugiere realizar estudios de panel que permitan establecer causalidad.

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ANEXOS

Variable Fuente de información Media Dev. Estándar

Log sueldo IESS 6,964 0,750 Hombre* Registro Civil 0,429 0,495 Mujer Registro Civil 0,571 0,495 Edad Registro Civil 41,177 10,542 Edad al cuadrado Registro Civil 1.806,656 917,698 Nivel formación: Tercer nivel* Senescyt 0,890 0,312 Nivel formación: Cuarto nivel Senescyt 0,110 0,312 Años de experiencia Senescyt 10,312 6,750 Años de experiencia al cuadrado Senescyt 151,886 226,530 Soltero* Registro Civil 0,360 0,480 Casado Registro Civil 0,540 0,498 Divorciado Registro Civil 0,089 0,284 Viudo Registro Civil 0,009 0,096 Union libre Registro Civil 0,002 0,042 Azuay Registro Civil 0,053 0,224 Bolivar Registro Civil 0,026 0,158 Cañar Registro Civil 0,019 0,137 Carchi Registro Civil 0,021 0,142 Cotopaxi Registro Civil 0,032 0,176 Chimborazo Registro Civil 0,048 0,214 El Oro Registro Civil 0,045 0,206 Esmeraldas Registro Civil 0,026 0,160 Guayas Registro Civil 0,199 0,400 Imbabura Registro Civil 0,031 0,172 Loja Registro Civil 0,056 0,230 Los Ríos Registro Civil 0,037 0,188 Manabí Registro Civil 0,094 0,292 Morona Santiago Registro Civil 0,006 0,080 Napo Registro Civil 0,005 0,067 Pastaza Registro Civil 0,005 0,069 Pichincha Registro Civil 0,199 0,399 Tungurahua Registro Civil 0,049 0,216 Zamora Chinchipe Registro Civil 0,005 0,071 Galápagos Registro Civil 0,001 0,028 Sucumbios Registro Civil 0,002 0,043 Orellana Registro Civil 0,001 0,034 Santo Domingo de los Tsáchilas Registro Civil 0,011 0,107 Santa Elena* Registro Civil 0,011 0,103 Exterior Registro Civil 0,019 0,137 Sector: Público IESS 0,538 0,499 Sector: Privado* IESS 0,462 0,499


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Código del trabajo IESS 0,702 0,457 LOSEP IESS 0,256 0,437 Otros tipos de contratación* IESS 0,041 0,199 Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca* SRI 0,017 0,129 Explotación de minas y canteras SRI 0,008 0,090 Industrias manufactureras SRI 0,048 0,213 Suministro de electricidad, gas, vapor y aire acondicionado

SRI 0,010 0,100

Distribución de agua; alcantarillado, gestión de desechos y actividades de saneamiento

SRI 0,003 0,058

Construcción SRI 0,014 0,116 Comercio al por mayor y al por menor; reparación de vehículos automotores y motocicletas

SRI 0,095 0,293

Transporte y almacenamiento SRI 0,017 0,128 Actividades de alojamiento y de servicio de comidas

SRI 0,010 0,099

Información y comunicación SRI 0,020 0,141 Actividades financieras y de seguros SRI 0,030 0,171 Actividades inmobiliarias SRI 0,012 0,108 Actividades profesionales, científicas y técnicas SRI 0,074 0,261 Actividades de servicios administrativos y de apoyo

SRI 0,012 0,110

Administración pública y defensa; planes de seguridad social de afiliación obligatoria

SRI 0,372 0,483

Enseñanza SRI 0,135 0,342 Actividades de atención de la salud humana y de asistencia social

SRI 0,098 0,298

Artes, entretenimiento y recreación SRI 0,003 0,058 Otras actividades de servicios SRI 0,020 0,141 Actividades de los hogares como empleadores; actividades no diferenciadas de los hogares como productores de bienes y servicios para uso propio

SRI 0,000 0,010

Actividades de organizaciones y órganos extraterritoriales

SRI 0,001 0,025

Anexo 1. Estadísticas descriptivas de las variables. Elaborado por: Los autores. Notas: *Categorías de referencia de variables explicativas.


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Código Clasificador

Descripción

A Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca

B Explotación de minas y canteras

C Industrias manufactureras

D Suministro de electricidad, gas, vapor y aire acondicionado

E Distribución de agua; alcantarillado, gestión de desechos y actividades de saneamiento

F Construcción

G Comercio al por mayor y al por menor; reparación de vehículos automotores y motocicletas

H Transporte y almacenamiento

I Actividades de alojamiento y de servicio de comidas

J Información y comunicación

K Actividades financieras y de seguros

L Actividades inmobiliarias

M Actividades profesionales, científicas y técnicas

N Actividades de servicios administrativos y de apoyo

O Administración pública y defensa; planes de seguridad social de afiliación obligatoria

P Enseñanza

Q Actividades de atención de la salud humana y de asistencia social

R Artes, entretenimiento y recreación

S Otras actividades de servicios

T Actividades de los hogares como empleadores; actividades no diferenciadas de los hogares como productores de bienes y servicios para uso propio

U Actividades de organizaciones y órganos extraterritoriales

Anexo 2. Clasificación Ampliada de las Actividades Económicas CIIU REV. 4.0. Elaborado por: Los autores. Fuente: INEC (2016).


Influencia del Gasto Publico en la Inversión Privada como un Efecto

Desplazamiento en Ecuador periodo 2007-2017

Influence of Public Expenditure on Private Investment as Crowding-out Effect in Ecuador Period 2007-2017

Nuria Caballero De la Torre1


RESUMEN

El presente trabajo tiene como objetivo determinar la influencia del gasto público en la inversión privada como un efecto desplazamiento en Ecuador periodo 2007-2017, enfoque que permite evidenciar las consecuencias que el mismo generó. El método aplicado es un Modelo de Rezagos autorregresivos distribuidos (ARDL), además de la aplicación del test de causalidad de Granger. Esta metodología ha sido seleccionada partiendo de la propuesta de determinar la influencia del gasto público, en relación a la inversión privada. Como principal conclusión, se determina que la influencia del gasto público en el Ecuador genera un efecto desplazamiento en un corto plazo en la inversión privada durante el periodo de estudio.

Palabras claves: Gasto público, Inversión Privada, Efecto Desplazamiento, Modelo ARDL.

ABSTRACT

The purpose of this paper is to determine the influence of public expenditure on private investment as Crowding-out Effect in Ecuador period 2007-2017, an approach that shows the consequences that it generated. The applied method is an Autoregressive Distributed Lag Model (ARDL), in addition to Granger causality test application. This methodology has been selected on the basis of the proposal to determine the influence of public expenditure, in relation to private investment. As the main conclusion, it is determined that the influence of public expenditure in Ecuador has a short-term shifting effect on private investment during the study period.

Key words: Public Expenditure, Private Investment, Crowding-out Effect, ARDL Model.

1 Universidad Católica de Santiago de Guayaquil (UCSG); Guayaquil, Ecuador; [email protected]

Influencia del Gasto Publico en la Inversión Privada como un Efecto Desplazamiento en Ecuador periodo

2007-2017 • Caballero De la Torre

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I. INTRODUCCIÓN

ado el esquema de dolarización implementado en el año 2000, la política fiscal adquiere protagonismo en Ecuador. Los gobiernos de turno enfatizan el uso de las teorías económicas dentro del marco fiscal, con una visión positiva al crecimiento económico. Aunque “es importante

especificar que no necesariamente la intervención del Estado es capaz de generar efectos permanentes sobre el crecimiento” (López, 2015). En el caso ecuatoriano se debe evaluar constantemente los efectos de la política fiscal, en la que prevalece el gasto público, la inversión pública, las transferencias corrientes y los impuestos que inciden en el crecimiento de la economía; siendo los únicos instrumentos que se pueden utilizar al cien por ciento en un sistema que carece de moneda propia (Camino-Mogro & Ortíz, 2019).

En Ecuador, desde el 2007, la política keynesiana obtiene un rol importante en el aparato gubernamental, con la hipótesis de que un aumento del gasto público estimula la demanda y, eleva el nivel de actividad económica en el corto plazo (Aparco & Flores, 2019). En el 2008, el gasto público aumentó en 67%, obteniendo una variación promedio de 12.48% durante el periodo de estudio. A pesar de los tiempos de bonanza en el precio del petróleo, no se evidenciaba una mejora en ámbitos de reducción de pobreza y crecimiento económico; el Estado ecuatoriano utilizaba el gasto público como un agente dinamizador de la economía. Según el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y estudios de otros organismos, mencionan que Ecuador es un país con características ineficientes, con gastos públicos altos y con niveles considerables de corrupción. En su informe “Gastar mejor para mejorar vidas”, y los estudios tanto de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), se estima que Ecuador pierde anualmente por corrupción y su cálculo supera las estimaciones. Considerando factores exógenos ajustados a las características descritas, este organismo multilateral añade que el dinero que el país perdió en 10 años, llega a un monto de aproximadamente 70.000 millones de dólares (La Hora, 2018).

Las investigaciones demuestran que el gasto público en América Latina, es un rubro excesivamente alto. En algunos países sudamericanos (incluido Ecuador), puede sobrepasar el 35% del PIB. Ámbitos como el costo de bienes y servicios que adquiere el ente, el egreso generado por cobertura de remuneraciones a servidores públicos y los valores cubiertos debido a políticas de subsidios, son los componentes claves para que los países alcancen una buena administración de sus recursos. Si no se encuentra un equilibrio en las situaciones detalladas, los países los usaran de forma ineficiente (Izquierdo, Pessino & Vuletin, 2017).

Ahora bien, la inversión pública es parte del gasto de gobierno y existen comportamientos semejantes en cuanto a su incremento. Hasta el 2008 la inversión privada cubrió la Formación Bruta de Capital Fijo (FBKF) en un 67.8%. En el 2009, la inversión pública representó el 47,7% (USD 6.794 millones) de la FBKF mientras que la privada desciende a 52,3% (USD 7.464). Ya en el 2013, el sector publico abarcó el 57.8% de la FBKF total del país (USD 15.155 millones). En el 2015, la FBKF total sumó USD 26.390 millones, de los cuales 50,6% correspondió a la inversión pública y 49,4% a la privada. Pero en el 2016, la FBKF total sumó USD 25.081 millones, la inversión pública sufre un descenso a 45.7% y la inversión privada se recupera a 54,3%, mientras que en el 2017 la FBKF total es de USD 26.496 millones.2 Las evidencias anteriores, dan apertura al cuestionamiento entre las nuevas disposiciones hacia la inversión pública, qué ocurre con esa caída en la inversión privada. En todo caso, “La discusión conceptual es en qué áreas debería invertir el Estado con el fin de no intervenir en las actividades privadas y provocar un efecto crowding out” (De Gregorio, 2007, p. 519) sobre la inversión privada.

El efecto crowding-out o efecto desplazamiento se refiere generalmente a los efectos económicos de las acciones fiscales expansivas. Si un aumento de la demanda del Gobierno, financiado con impuestos o emisión

2 Según cifras del Banco Central del Ecuador (BCE).

D



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de deuda al público, no estimula la actividad económica total, se dice que el sector privado se ha visto “excluido” por la acción del Gobierno. La presunción de una oferta de dinero constante asegura que la acción política que acompaña al aumento de la demanda del Gobierno sea fiscal y no monetaria (Spencer & Yohe, 1970). Además, el efecto desplazamiento de la inversión privada por la inversión pública se presenta en el mercado financiero por la tasa de interés. El sector público al competir por fondos con el sector privado, presiona al alza esta variable que desincentiva la inversión privada (Gutiérrez, 2017). Dentro de esta perspectiva, Según el Consejo sectorial de la producción (2010) en Ecuador, mencionó que es indispensable establecer las diferencias en cuanto a las fuentes de financiamiento que posee el sector público y el sector privado, para llevar a cabo sus inversiones. Mientras que, la banca constituye el socio más habitual para el sector privado, así como el mercado de valores del país y cualquier aporte de otros socios provenientes del extranjero que quieren sumarse a los proyectos; a riesgo del inversionista. En cambio, el sector público lleva a cabo sus inversiones con lo destinado del presupuesto estatal, impuestos, deuda, impuestos futuros e ingresos petroleros que pueden resultar menos eficientes (Carrillo, 2013); alianzas con otras naciones, instituciones provenientes de otros países y también de aquellos organismos que promueven el desarrollo de los países.

Frente a esta situación real, en el país se han realizado varios estudios con el objetivo de demostrar el efecto desplazamiento causado por el sector público. Entre ellos, Gonzales (2019), realiza un análisis del periodo 1965-2015 usando un modelo econométrico de vectores autorregresivos (VAR) con cuatro variables endógenas y tres exógenas. Cabe considerar, que usa variables dummys para identificar el boom petrolero y el cambio de moneda a dólar. No obstante, él encuentra una presencia débil del efecto crowding-out, pero halla que el aumento de la tasa de interés no afecta las decisiones de inversión privada en el país. Por otra parte, Carrillo (2013) analiza el periodo comprendido entre 2000-2013 donde evalúa la relación entre la inversión privada, el gasto público, y los multiplicadores. Con el método autorregresivo y de rezagos distribuidos, también conocidos como modelos dinámicos para series de tiempo. Concluye en que, no se demuestra que la inversión privada es desplazada por el gasto publico respecto al PIB, predominando entonces el efecto crowding out. Aunque para futuras investigaciones sugiere que: los datos podrían manejarse en porcentaje del PIB en lugar de niveles absolutos, además, tomar datos estadísticos desde 2002 en lugar del 2000, porque el 2000 y 2001 fueron años de fuerte recuperación de precios relativos en la economía y eso ciertamente distorsiona la muestra.

El conjunto de evidencias, da inicio a cuestionamientos en relación al tiempo, variables y metodología. A diferencia de los estudios realizados en el país, en este trabajo se utilizará un periodo de tiempo que evalúe el comportamiento del gobierno de los años 2007-2017. Con el fin, de identificar si las medidas económicas ejecutadas afectan al sector privado. Luego de una serie de reflexiones del gasto público, la inversión privada y el PIB, la investigación tiene como objetivo determinar la influencia del gasto público en la inversión privada. Los datos del estudio fueron obtenidos del Banco Central del Ecuador (BCE), además, se usa la metodología de Celi y Cadena (2000) para la transformación de datos anuales a trimestrales. Atendiendo a estas consideraciones, se contestará la pregunta de investigación ¿En qué medida el gasto público ha provocado un efecto desplazamiento en la inversión privada del Ecuador periodo 2007 -2017? Y, comprobar si el país ha experimentado un efecto desplazamiento mediante un modelo econométrico. Primero se ejecutará una prueba de causalidad de Granger seguido de, un Modelo de Rezagos autorregresivos distribuidos (ARDL) con la siguiente hipótesis de estudio:

H0: Un incremento en el gasto público no incide negativamente en la inversión privada.

El desarrollo del trabajo se estructura de la siguiente manera: En la primera sección se encuentra la introducción, en donde se detalla en un plano general el enfoque del trabajo y el desarrollo del mismo.



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Además, se plantean el objetivo general, la hipótesis y la pregunta de investigación. En la siguiente sección se plantea el marco referencial, donde se detallan estudios realizados en otros países con el mismo enfoque. En la sección tres se presenta la metodología de la investigación. En la sección cuatro, se muestra el resultado de las pruebas de autocorrelación y estacionariedad. Continuando con pruebas de causalidad y un modelo de rezagos autorregresivos distribuidos. Finalmente, se presentan las conclusiones de la investigación realizada.

II. TRABAJOS RELACIONADOS

En esta perspectiva, se muestran estudios relacionados al efecto desplazamiento provocado por la política fiscal sobre el sector privado en dos países.

México

México es uno de los países que más ha aportado a investigaciones sobre el efecto desplazamiento o efecto atracción. Fonseca (2009) analiza el impacto de la inversión pública en la inversión privada entre el periodo de 1980 al 2007. Con la intención de identificar el efecto, menciona tres posibles casos de la política fiscal ante un cambio del gasto gubernamental. Primero, un incremento en el gasto público genera un resultado positivo sobre la inversión privada, generando un efecto de complementariedad; la inversión privada se desplaza en la misma proporción ante un aumento porcentual del gasto público. Por consiguiente, se da el caso en que el efecto sea nulo, pues no existe un efecto complementario, esto ocurre frente a la posibilidad de que un aumento del 1% en el gasto público desplaza en un monto menor del 1% a la inversión privada, llamado también un efecto desplazamiento parcial. Por último, el gasto gubernamental tiene un impacto negativo sobre la inversión privada, con el sustento que un aumento porcentual del gasto público desplaza a la inversión privada más de un porciento, denominando un efecto desplazamiento.

Para su estudio desarrolla, pruebas de estacionalidad y estima un modelo dinámico de rezagos autorregresivos (ARDL). Con tres variables: log inversión privada, log inversión pública y log PIB. Como resultado Fonseca (2009), destaca la presencia de un efecto desplazamiento parcial en la inversión privada con un valor promedio de -0.15 en un corto plazo. También, menciona que el efecto tiende a revertirse con el pasar del tiempo, ya que para dos ecuaciones se presenta un efecto de complementariedad, en el tercer rezago.

Por otro lado Gutiérrez (2017) analiza la relación que existe entre el gasto público y la inversión privada del periodo 1980-2015. Su análisis se lleva a cabo con datos de series de tiempo, utilizando un modelo econométrico de rezagos distribuidos autorregresivos. Dentro de las variables de estudio se encuentran: inversión privada, PIB y Gasto Primario. Los resultados del caso mexicano son contradictorios, ya que en este estudio existe una relación positiva entre el gasto público y la inversión privada. Según Gutiérrez (2017) por esa razón es que en México, a partir de la crisis de 1982 y hasta 2015, la caída de la tasa de acumulación productiva privada (inversión privada como proporción del PIB) puede en parte ser explicada por la caída de los distintos tipos de gasto público (incluida la inversión pública) como proporción del PIB (p.147). Concluye, en que carece de sustento la idea de limitar el gasto público por sus efectos desplazamiento sobre la inversión privada. Después de la estimación del modelo se rechaza la hipótesis de que el gasto público desplaza a la inversión privada.

Bolivia

Coronado y Aguayo (2002), realizan un estudio en la que priorizan analizar el impacto del gasto gubernamental destinado a inversión sobre la inversión privada y su impacto en el crecimiento económico del país periodo 1990 - 2000. En la cual, contrastan dos teorías el efecto expulsión (crowding out) y el



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efecto atracción (crowding in). Como metodología estiman un modelo de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) con las siguientes variables: formación de capital fijo privado por habitante, formación bruta de capital fijo público por habitante e inversión extranjera directa por habitante. Se resalta el efecto favorable que tiene la variable formación bruta de capital fijo público y la inversión extranjera directa sobre la inversión privada, verificando que la relación que existe entre el gasto gubernamental y la inversión privada es de complementariedad verificándose un efecto de atracción o “Crowding in” (Coronado y Aguayo, 2002).

Cernadas (2010) analiza los efectos macroeconómicos de la política fiscal con un modelo de vectores autorregresivos estructurales. Estima la respuesta del producto, nivel de precios, inversión privada y consumo ante shocks fiscales expansivos y contractivos. Considera una muestra trimestral desde 1990 a II 2010. Concluye en que tras un aumento en el gasto público la inversión privada se contrae, evidenciando un efecto desplazamiento. Además de mencionar, que la inversión privada respondería positivamente ante la conducta del gasto en consumo público en el primer semestre, pero en la relación de la inversión pública y privada la motivaría en el corto y largo plazo. Finalmente, si bien un incremento en el gasto publico lograría motivar el crecimiento del producto, se deben considerar sus resultados sobre los precios. Las estimaciones sugieren que un choque positivo de gasto del público ocasionaría un alza permanente en el nivel de precios. Por tanto, la autoridad fiscal deberá considerar que incrementos en la actividad económica no vienen solos, ya que estos estarían acompañados de inflación en el corto y largo plazo (Cernadas, 2010).

III. DATOS Y METODOS

El presente estudio se realizará con un enfoque cuantitativo y deductivo. El procedimiento parte de antecedentes aceptados por medio de la deducción lógica, para aplicarlos en casos particulares contrarrestando su validez en la hipótesis de investigación. Además, es de tipo correlacional, y se usará una base de datos de series de tiempo.3 Los datos del estudio fueron obtenidos del BCE, específicamente para el gasto público se extrajo de las “Operaciones del Presupuesto general del Estado (Base devengado)”; y en boletines macroeconómicos. En primera instancia los datos vinculados al estudio van del 2007 a 2017 anual, pero debido a la limitación en la búsqueda de datos trimestrales se utilizó una metodología para la transformación de datos anuales a trimestres, y así tener una muestra de 40 datos.

A partir de las evidencias anteriores se detalla la elección de las variables y se medirán las conductas que surgen debido a la relación entre ellas. Por lo tanto, se especifican en la Tabla 1.

Variable Característica Nomenclatura Unidad de medida

Inversión privada Cuantitativa INV_PR Millones de dólares

Gasto público Cuantitativa G_PUB Millones de dólares

PIB Cuantitativa PIB Millones de dólares

Tabla 1. Variables de estudio. Elaboración propia

Transformación de datos anuales a trimestrales

El actual estudio presenta limitaciones en cuanto a la base de datos, pues la variable inversión privada únicamente se la obtuvo anual. Tal razón, hace relevancia para la búsqueda de una metodología que permita transformar datos anuales a trimestres, se decidió que todas las variables tengan las mismas características. Los autores Celi y Cadena (2000), mencionan que el cálculo propuesto se basa en la siguiente hipótesis, pues la tasa de crecimiento poblacional trimestral es constante entre el año n y n+1.

3 Su elaboración se desarrolla en softwares estadísticos E-views y Gretl.



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X0= Población del año n

X1= la población del año n+1, por tanto igual a la población del cuarto trimestre X4

R= Tasa de crecimiento, de la variable seleccionada durante los trimestre del año n+1

La siguiente ecuación es la que se utilizó para el cálculo de la tasa de crecimiento:

(𝐗𝟏

𝐗𝟎)

𝟏𝟒⁄

− 𝟏 = 𝐑 (1)

Para la aplicación de la metodología se utilizaron las siguientes ecuaciones que corresponden a cada trimestre, considerando que para cada uno su exponente se eleva a n periodo:

Primer trimestre 𝐗𝟏 = 𝐗𝟎(𝟏 + 𝐑) (2)

Segundo trimestre 𝐗𝟐 = 𝐗𝟎(𝟏 + 𝐑)𝟐 (3)

Tercer trimestre 𝐗𝟑 = 𝐗𝟎(𝟏 + 𝐑)𝟑 (4)

Cuarto trimestre 𝐗𝟒 = 𝐗𝟎(𝟏 + 𝐑)𝟒 (5)

Pruebas de estacionariedad

En las pruebas formales, hay un método sencillo para probar si existe estacionariedad o no en variables. La prueba de Dickey-Fuller desarrollada en 1981, diseña un procedimiento para demostrar la presencia de

raíces unitarias. El Test empieza con la suposición que la serie Yt sigue un proceso autorregresivo de orden uno. Expresado en la siguiente función:

𝐘𝐭 = 𝐟 (𝐘𝐭−𝟏) (6)

Seguido de tres ecuaciones que permiten calcular la presencia de la raíz unitaria:

𝐘𝐭 = ∞ 𝐘𝐭−𝟏 + 𝐮𝐭 (7)

𝐘𝐭 = 𝛃𝟎 + ∞ 𝐘𝐭−𝟏 + 𝐮𝐭 (8)

𝐘𝐭 = 𝛃𝟎 + ∞ 𝐘𝐭−𝟏 + 𝛃𝟏𝐭 + 𝐮𝐭 (9)

Las tres ecuaciones tienen la presencia de elementos determinísticos como β0 y β1t. El primer término antecede a un modelo de caminata aleatoria, mientras que el segundo agrega un intercepto a la regresión, y el ultimo incorpora ambos términos intercepto y una variable de tendencia (Mata, 2002). Para la estimación de las ecuaciones anteriores se debe tener en cuenta el siguiente planteamiento de hipótesis:

Hipótesis nula: H0: ∞ = 0 hay raíz unitaria, serie de tiempo no estacionaria

Hipótesis alternativa: H1: ∞ < 0 serie de tiempo estacionaria

En síntesis, si rechazamos la hipótesis nula, esto significa que Yt es estacionaria con media cero en el caso de

la ecuación (6) o que Ytes estacionaria con una media distinta de cero en el caso de la ecuación (8). En el

caso de la ecuación (9), podemos probar que ∞ < 0 (es decir, no hay tendencia estocástica) y α ≠ 0 (es



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decir, la existencia de una tendencia determinista) simultáneamente, mediante la prueba F pero con los valores críticos tabulados por Dickey y Fuller. Cabe señalar que una serie de tiempo puede contener tanto una tendencia estocástica como una determinista (Gujarati & Porter, 2010, p. 756). Dentro de este orden

de ideas la prueba Dickey Fuller aumentada menciona que el termino de error ut esta correlacionado. Por lo que implica aumentar en las tres ecuaciones descritas anteriormente la adición de los valores rezagados de la

variable dependiente ∆Yt según Gujarati y Porter (2010). Visto de esta forma la ecuación (9) quedaría de la siguiente manera:

∆𝐘𝐭 = 𝛃𝟎 + ∞ 𝐘𝐭−𝟏 + ∑ 𝛂𝒊𝒎𝒊=𝟏 ∆𝐘𝒕−𝒊 + 𝛃𝟏𝐭 + 𝐔𝐭 (10)

Prueba de causalidad de Granger

La causalidad de Granger es un concepto estadístico de causalidad que se basa en la predicción. Si una señal

Yt causa una señal en Xt, los valores pasados de Yt deberían contener información que ayude a predecir a las

variables explicativas Xt más allá de la información contenida en los valores pasados de Xt únicamente. Su formulación matemática se basa en modelos de regresión lineal de procesos estocásticos. La prueba de "causalidad de Granger" también se puede utilizar como prueba para determinar si una variable es exógena. Es decir, si ninguna variable en un modelo afecta a una variable en particular, puede verse como exógena.

El VAR se puede considerar como un medio para realizar pruebas de causalidad, o más específicamente pruebas de causalidad de Granger. La causalidad de Granger realmente implica una correlación entre el valor actual de una variable y los valores pasados de otra, no significa que los cambios en una variable causen cambios en otra. Al utilizar una prueba F para probar conjuntamente la importancia de los retrasos en las variables explicativas, esto en efecto prueba la "causalidad de Granger" entre estas variables. El rezago optimo es el valor mínimo en el rango de rezagos considerados, que se encuentran con un valor p significativo <0.05.

Modelo de rezagos distribuidos autorregresivos

El modelo de rezago distribuido autorregresivo (ARDL) es fundamental en las regresiones dinámicas de una sola ecuación. Una reparameterización particularmente atractiva es el modelo de corrección de errores. Su popularidad en la econometría de series temporales aplicadas ha aumentado, ya que para variables no estacionarias la cointegración es equivalente a un mecanismo de corrección de errores4, Al diferenciar y formar una combinación lineal de los datos no estacionarios, todas las variables se transforman de manera equivalente en un modelo de corrección de errores con series estacionarias solamente. Los regresores pueden incluir valores rezagados de la variable dependiente, valores actuales y rezagados de una o más variables explicativas. Este modelo nos permite determinar cuáles son los efectos de un cambio en una

variable de política. Donde Yt y Xt son variables estacionarias, y ut es un ruido blanco.

El modelo de rezago distribuido autorregresivo de orden p y n, ADL (p, n), se define para una variable

escalar Yt como:

𝒀𝒕 = ∑ 𝒂𝒊𝒀𝒕−𝒊 + ∑ 𝒄𝒊𝑿𝒕−𝒊 + 𝒆𝒕𝒏𝒊=𝟎

𝒑𝒊=𝟏 (11)

4 Ver el teorema de representación de Granger en Engle y Granger (1987)



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Donde et es un término de error medio escalar cero y Xt es un proceso de vector de columna de K-

dimensional. Los coeficientes aison escalares, mientras que ci son vectores de fila (Hassler &Wolters, 2006). Para la estimación del modelo de estudio se estableció la siguiente ecuación:

𝒍𝑰𝑵𝑽𝑷𝑹𝒕= 𝜶 + 𝜷𝟎𝒍𝑮𝑷𝑼𝑩𝒕−𝟏

+ 𝜷𝟐𝒍𝑷𝑰𝑩𝒕−𝟏+ 𝜷𝟑𝒍𝑰𝑵𝑽𝑷𝑹𝒕−𝟏

+ 𝜷𝟒𝒍𝑰𝑵𝑽𝑷𝑹 𝒕−𝟐 + 𝜷𝟓𝒍𝑰𝑵𝑽𝑷𝑹𝒕−𝟑

+

+𝜷𝟔𝒍𝑰𝑵𝑽𝑷𝑹𝒕−𝟒+ +𝜷𝟕𝒍𝑰𝑵𝑽𝑷𝑹 𝒕−𝟓

+ 𝜷𝟖𝒍𝑰𝑵𝑽𝑷𝑹𝒕−𝟔+ 𝒆𝒕 (12)

IV. RESULTADOS

La economía ecuatoriana por utilizar un esquema de dolarización, se ve imposibilitada en aplicar todos los instrumentos de la política económica (Camino-Mogro & Ortíz, 2019). Por lo que, se le da un mayor énfasis a la política fiscal, por tal motivo se le otorga una gran preponderancia a la variable más expansiva de dicha política que es el gasto público. En la Figura 1, se puede observar la evolución del gasto público durante el periodo 2007 al 2017, donde el gasto corriente representaba un 69.54% y la diferencia la constituye el gasto de capital. Si se analiza el peso porcentual del gasto público en el PIB, este es de 16.91%, lo que según Barro (1990) para maximizar el crecimiento de la economía, la tasa impositiva tiene que ser igual a la participación del gasto público respecto al PIB. Por lo tanto, si el gobierno aplica sobre la renta de los agentes económicos una tasa impositiva del 25%, esto se puede interpretar como una insuficiencia dinámica porque no se maximiza el crecimiento del capital per cápita en la economía ecuatoriana, por consiguiente, para incrementar el crecimiento de largo plazo de la economía se debe bajar la tasa impositiva.

Figura 1. Gráfico de Gastos públicos. Fuente: Adaptado de Banco Central del Ecuador – Boletines Macroeconómicos.

Posteriormente se observa un crecimiento en promedio del nivel de gastos gubernamentales de 12.48% durante el periodo 2008-2017, lo que indica que la administración pública requirió de mayores tributos para financiar ese nivel de gastos, que lamentablemente engroso el rubro del gasto corriente en desmedro del gasto de capital. A pesar que para el año 2009 el crecimiento del PIB fue de 1.23%, mientras que el gasto



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total del gobierno se redujo en 1.35%. Para el año 2015 el crecimiento de la economía fue negativo e igual a 2.39%, lo que obligó al gobierno ante la falta de financiamiento a reducir el tamaño del Estado en aproximadamente 9.36%.

En el año 2016, el crecimiento del PIB fue insignificante y cercano al 0.65%, esto pudo darse a un alto déficit fiscal de USD 6.082 millones que acarreo el gobierno, sumado a ello, se agotaron sus fuentes de financiamiento (IESS y organismos regionales de financiamiento). Por lo que, hubo pocas posibilidades de fomentar el crecimiento en el corto plazo por la vía del incremento del gasto público.

Figura 2. Grafico composición de la FBKF. Fuente: Adaptado de Banco Central del Ecuador – Boletines macroeconómicos.

En cuanto a la composición de FBKF, se encuentra la inversión privada y la inversión del sector público. En la figura 2, se puede observar que el comportamiento de la inversión privada en el 2008 alcanza un nivel máximo con 67.76% con respecto a la inversión total, a diferencia de la inversión pública. Otro comportamiento importante se da en el año 2013 la inversión privada cae en 12.54% con respecto al año anterior, mientras que la inversión pública aumenta en 36.95% en comparación al año 2012. Este comportamiento se describe como un efecto desplazamiento de la inversión privada causada por el sector público. Para el año 2016 la inversión privada muestra una leve recuperación hasta el 2017.5

Análisis de series

Consecuentemente, de acuerdo a lo establecido entre las pruebas formales se realizara la prueba aumentada de Dickey Fuller, dando relevancia al estadístico de Durbin Watson detectando si los datos sufren de autocorrelación. De estas evidencias se analizaran los valores críticos y estadísticos t de la prueba ADF, que

5 Camino-Mogro, Bermudez-Barrezueta & Avilés (2018) encuentran que en promedio un 41.5% de la inversión empresarial total durante el período 2012-2017, corresponde a IED y aunque en el 2017, el Ecuador tuvo dificultades en la captación de IED por parte de las empresas respecto al 2016, en donde la inversión societaria proveniente del extranjero se canalizó en el sector de Minas y explotación petrolera; en el 2017 el Sector Manufacturero tuvo mayor protagonismo y además se convirtió en el sector que más recibió IED (27%); por otro lado, encuentran que a pesar que la inversión empresarial del 2017 es menor a la del 2016, esta se encuentra en mejores niveles que la del 2013 donde la economía se encontraba en una fase de expansión.



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permitirán concluir si las hipótesis de raíz unitaria resultan estacionarias o no. Si bien es cierto lo ideal es que se detecte estacionariedad en la prueba de raíz unitaria. A continuación, se presentan las tres ecuaciones que servirán para la estimación de la Prueba Dickey Fuller y los resultados en la tabla 3. Asimismo, se utilizó el software estadístico E-views para detectar la estacionariedad mediante las hipótesis de raíz unitaria.

∆𝒍_𝑰𝑵𝑽_𝑷𝑹𝒕 = 𝜷𝟎 + ∞ 𝒍_𝑰𝑵𝑽_𝑷𝑹𝒕−𝟏 + ∑ 𝜶𝒊𝒎𝒊=𝟏 ∆𝒍_𝑰𝑵𝑽_𝑷𝑹𝒕−𝒊 + 𝜷𝟏𝒕 + 𝑼𝒕 (13)

∆𝒍_𝑮_𝑷𝑼𝑩𝒕 = 𝜷𝟎 + ∞ 𝒍_𝑮_𝑷𝑼𝑩𝒕−𝟏 + ∑ 𝜶𝒊𝒎𝒊=𝟏 ∆𝒍_𝑮_𝑷𝑼𝑩𝒕−𝒊 + 𝜷𝟏𝒕 + 𝑼𝒕 (14)

∆𝒍_𝑷𝑰𝑩𝒕 = 𝜷𝟎 + ∞ 𝒍_𝑷𝑰𝑩𝒕−𝟏 + ∑ 𝜶𝒊𝒎𝒊=𝟏 ∆𝒍_𝑷𝑰𝑩𝒕−𝒊 + 𝜷𝟏𝒕 + 𝑼𝒕 (15)

Variable Estadístico t Valor crítico Est. Durbin

Watson

Valor p

INV_PR -3.6566 -3.5207 2.0781 0.0368

G_PUB -2.3619 -3.5207 1.8635 0.3932

PIB -1.5754 -3.5207 1.8563 0.7859

Tabla 2. Prueba Aumentada Dickey Fuller. Elaboración propia

En este caso para identificar si el conjunto de datos de las variables sufren de autocorrelación, se observa el valor estadístico de Durbin Watson. Se ha acordado que para que no exista autocorrelación en los datos, el estadístico debe estar comprendido entre 1.85 y 2.15. Tomando en cuenta el nivel de confianza de 95%. En el modelo se observa un estadístico de DW que se encuentra dentro de lo establecido, por lo tanto cumplen

el criterio de caer en la zona de no rechazo y cada variable acepta la H0: no existe autocorrelación. La prueba de raíz unitaria en la inversión privada coloca al estadístico de Dickey-Fuller en la región de rechazo de la hipótesis nula. Es decir, que con un valor de -3.65 se rechaza la Ho. También se puede interpretar el p valor 0.0368, lo cual refleja que es inferior al nivel de significancia (0.05) y llega a la misma conclusión la series son estacionarias.

La variable gasto público no es estacionaria, para contrarrestar este resultado el p valor con 0.3932 superior al nivel de significancia de 0.05, asimismo se concluye que se cumple la hipótesis nula: presencia de raíz unitaria. A lo largo del análisis de la variable del gasto público, se mostró que la serie de datos no sufre de problemas de autocorrelación y tampoco es estacionaria. Con la razón de que el software establece un máximo de 9 retardos para la estimación de la regresión. En el último caso, es preocupante no presentar estacionariedad por lo que puede causar inconvenientes al realizar inferencias estadísticas a lo largo de la investigación. Asimismo ocurre con la variable PIB.

Prueba de causalidad de Granger

Con el objetivo de estimar la prueba de causalidad de Granger se utilizó la metodología de vectores autorregresivos (VAR). Al mismo tiempo, se recurrió a estimar el modelo con dos rezagos para una mejor significancia econométrica, un modelo VAR de orden dos.



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En este sentido se comprende la primera ecuación que da como resultado valores significativos. El valor p de todas variables es 0.0075 inferior a 0.05, lo que amerita que la variable dependiente Inversión privada está en función del gasto público y el PIB. Además la ecuación revela que el bloque de los valores rezagados del gasto público y PIB ayuda a mejorar el pronóstico de la inversión privada. Este resultado sustenta que el requisito de endogeneidad de la variable Y sugiere que es provechosa la inclusión de las variables explicativas en el VAR. Es decir que las variables gasto público y PIB causan a la Inversión Privada. Por último, se puede observar que los valor p individuales de cada variables son estadísticamente significados, están por debajo de 0.05.

Variable dependiente: L_INV_PR

Chi-sq Df Prob.

L_G_PUB 8.394400 2 0.0150

L_PIB 9.807230 2 0.0074

All 13.93468 4 0.0075

Tabla 3. Prueba de causalidad de Granger ecuación 1 Inversión Privada. Elaboración propia

Según Cernadas (2010) menciona “teoría y evidencia en cuanto a la inversión apuntan a importantes efectos desplazamiento crowding-out después de un shock fiscal: por ejemplo, Blanchard y Perotti (2002), Mountford y Uhlig (2009) y Afonso y Sousa (2011) encuentran que la inversión privada cae en respuesta a un incremento en el gasto público” (p.22). Y, Wagner (1877) postula que existe una tendencia de largo plazo en la que la actividad gubernamental, observable por medio del gasto público, se incrementa como resultado del crecimiento económico. Es decir existe una correlación positiva entre el nivel de desarrollo de una nación y el tamaño de su sector público. El análisis de Wagner (1977), se basa en dos teorías. La primera indica que la industrialización y modernización traen aparejadas unas sociedades más complejas, urbanizadas y tecnológicamente más avanzadas que requieren una mayor intervención pública en muchas áreas. Y la segunda sostiene que los bienes sociales son bienes superiores cuya demanda crece más que proporcionalmente con la renta (Montaño, Ordoñez & Garrochamba, 2017).

Variable dependiente: L_G_PUB

Chi-sq Df Prob.

L_INV_PR 3.032600 2 0.2195

L_PIB 6.234486 2 0.0443

All 7.034637 4 0.1341

Variable dependiente: L_PIB

Chi-sq Df Prob.

L_INV_PR 2.757630 2 0.2519

L_G_PUB 6.276767 2 0.0434

All 6.395292 4 0.1715

Tabla 4. Prueba de causalidad de Granger ecuación 2 y 3 Elaboración propia



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Para el caso de la ecuación 2 y 3, el valor probabilístico de cada una es superior a 0.05 esto indica que las variables elegidas no explican a la variable dependiente de forma general. En particular la ecuación 2 se aprecia que la inversión privada no causa al gasto público. Mientras que el PIB si causa al gasto público con un p valor de 0.04. Consecuentemente, en la ecuación 3 la única relación significativa es entre el gasto público y el PIB con un p valor de 0.04, existiendo una relación bilateral entre ellas.

Modelo de rezagos distribuidos autorregresivos (ARDL)

En las generalizaciones anteriores, se evaluaron los distintos sistemas para detectar autocorrelación, estacionariedad y cointegración de las variables, una vez especificado las variables más significativas. Se procede a estimar la siguiente ecuación mediante método ARDL en el software estadístico Gretl,

Modelo 1: Cochrane-Orcutt, usando las observaciones 2008:4-2017:4 (T = 37) Variable dependiente: l_INV_PR

rho = -0,152573 Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p

Const −1,66763 0,595027 −2,8026 0,0091 ***

l_G_PUB −0,364704 0,122558 −2,9758 0,0060 ***

l_PIB 0,708947 0,195265 3,6307 0,0011 ***

l_INV_PR_1 1,48201 0,262453 5,6468 <0,0001 ***

l_INV_PR_2 −0,721614 0,418174 −1,7256 0,0954 *

l_INV_PR_3 0,121106 0,318332 0,3804 0,7065

l_INV_PR_4 −0,665883 0,261863 −2,5429 0,0168 **

l_INV_PR_5 0,932455 0,252332 3,6953 0,0009 ***

l_INV_PR_6 −0,443959 0,145631 −3,0485 0,0050 ***

Estadísticos basados en los datos rho-diferenciados:

R-cuadrado 0,992309 R-cuadrado corregido 0,990112

F(8, 28) 595,8192 Valor p (de F) 3,59e-29

Rho −0,017986 Durbin-Watson 1,965687

Tabla 5. Modelo de rezagos distribuidos autorregresivos Elaborado propia

Con una variable dependiente rezagada en 6 periodos trimestrales, se corrige problemas de autocorrelación. El modelo se ajusta a un durbin Watson de 1.96 cuyo rango de no autocorrelación es de 1.85 a 2.15, cumpliendo con un nivel de confianza de 95%. El modelo es estadísticamente significativo. Las variables están medidas porcentualmente considerando que para la estimación se expresaron en logaritmos, con la razón de que cada coeficiente representa elasticidades. Dicho de otro modo, los coeficientes indican la proporción en que cambia la variable dependiente, ante un cambio en cierta proporción en la variable explicativa, además del signo que precede cada coeficiente da sentido a los cambios, directos o inversos (Gutiérrez, 2017).

En el caso del modelo propuesto, un aumento en un punto porcentual en el gasto público provocará un decrecimiento de la inversión privada en 0.3647. En atención a la problemática, se rechaza la Ho: Un incremento en el gasto público no incide negativamente en la inversión privada. . Se establece una relación inversamente direccional. De allí pues, se continúa con el análisis del PIB en la que un incremento porcentual de la variable, induce a un incremento de 0.70 en la inversión privada del Ecuador. Esto atribuye que la inversión privada está en función del PIB con una relación directamente proporcional. La inversión privada en relación a sus periodos rezagados demuestra una variabilidad en cuanto a trimestres. De acuerdo al primer trimestre rezagado un aumento porcentual de la variable provocaría un aumento sobre la misma en 1.48. En un segundo trimestre pasado la variable inversión privada tiene un decrecimiento en 0.72 con un p



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valor 0.09 no significativo que sobrepasa los parámetros de 0.05. En el rezago número tres surge otra vez una relación directamente proporcional con respecto al trimestre pasado de la variable dependiente, un aumento porcentual en el tercer trimestre anterior provocaría una disminución de la variable dependiente.

V. CONCLUSIONES

El presente estudio tuvo como objetivo determinar la influencia del gasto público en la inversión privada del Ecuador en el periodo 2007-2017, con la hipótesis de que un incremento en el gasto público no incide negativamente en la inversión privada. Los datos que se utilizaron fueron transformados de anuales a trimestres, series de tiempo que debían ser evaluadas para una mejor estimación. De acuerdo, a investigaciones previas en Ecuador, este estudio se diferencia por escoger un periodo gubernamental más específico y con una orientación económica.

Para la estimación del modelo se realizaron diferentes pruebas para especificar la relación de variables y su significancia estadística. En primer lugar, se realiza un análisis de autocorrelación; como resultado las variables inversión privada, gasto público y PIB no sufren de autocorrelación con la premisa de que se utilizaron los rezagos necesarios (9). Por consiguiente, se realizó una prueba de Durbin Watson en la que la única variable con presencia de estacionariedad es la inversión privada, mientras que el gasto público y el PIB tienen raíz unitaria, no hay estacionariedad en las variables.

En Ecuador se presenció un efecto desplazamiento en la inversión privada en el periodo 2007-2017 provocado por el aumento del gasto público corroborado en un análisis de rezagos autorregresivos distribuido (ARDL). Aunque se pudo constatar que el PIB tiene una relación positiva con respecto a la inversión privada, afirmando la teoría expuesta de la ley de Wagner, donde el gasto público explica el crecimiento económico.

Finalmente, se realiza un modelo de rezagos distribuidos autorregresivos (ARDL), de acuerdo con los resultados econométricos al aumentar en un punto porcentual al gasto público, la inversión privada decrece en 0.36. Un aumento del gasto público desplaza la inversión privada, por lo que la inversión pública es considerada un buen sustituto de la privada. De acuerdo al estudio de Fonseca (2009), para el efecto negativo de corto plazo la explicación lógica serıa que el gobierno desplaza a los agentes privados en la búsqueda de recursos para la formación de capital. Entonces, se debe evaluar los componentes del gasto público para determinar cual tiene más significancia hacia la inversión privada. Sin dejar atrás que no se puede dar uso desmedido del gasto, este debe ser controlado con el fin de no desincentivar a los inversionistas, y así obtener un efecto de complementariedad del gasto público e inversión privada.

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Una radiografía a las empresas ecuatorianas antes del COVID-19

An overview of Ecuadorian companies before COVID-19

Paul Carrillo-Maldonado1†, María Cecilia Deza2, Segundo Camino-Mogro3


RESUMEN

En el presente documento se realiza un análisis descriptivo del panorama empresarial del Ecuador en 2018. Ello, de manera de entender cómo estaban preparadas las empresas para enfrentar una situación como la llegaba del COVID-19 al país. Para esta estimación, se calculan indicadores como el número de días que podrían soportar las empresas ecuatorianas sin la entrada de efectivo. Los resultados evidencian que existe heterogeneidad entre sectores y entre empresas. En este sentido, se muestra que las microempresas tienen menor capacidad para enfrentar una parada súbita de sus ingresos. El acceso al sector externo también es importante para que las firmas tengan mayores días de soporte con respecto a empresas locales.

Palabras claves: Empresas, Liquidez, Gastos, Cash Buffer, Ecuador.

ABSTRACT

This document makes a descriptive analysis of the business landscape of Ecuador in 2018. This, in order to understand how companies were prepared to face a situation such as COVID-19 arrived in the country. For this estimate, indicators such as the number of days that Ecuadorian companies could endure without the entry of cash are calculated. The results show that there is heterogeneity between sectors and between companies. In this sense, it is shown that micro-enterprises have less capacity to face a sudden stop in their income. Access to the external sector is also important so that firms have longer days of support with respect to local companies.

Keywords: Companies, Liquidity, Expenses, Cash Buffer, Ecuador.

1 Banco Interamericano de Desarrollo, Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales, Ecuadorian Political Economy Lab (EPEL); Quito, Ecuador; [email protected] 2 Inter-American Development Bank; Washington, EEUU; [email protected] 3 Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros; ESAI Business School – Universidad Espíritu Santo, Ecuadorian Political Economy Lab (EPEL); Guayaquil, Ecuador; [email protected]

Una radiografía a las empresas ecuatorianas antes del COVID-19 • Carrillo-Maldonado et al.

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I. INTRODUCCIÓN

a emergencia sanitaria por el COVID-19 (Coronavirus) ha afectado a nivel mundial en todos los sentidos de la vida común. La principal herramienta que han dictaminado los expertos epidemiológicos para reducir el nivel de contagio y muertes ha sido el aislamiento social; es decir,

evitar la aglomeración de personas en un mismo espacio y mantener a la ciudadanía en una cuarentena. En este sentido, el sistema productivo se ha paralizado parcial o totalmente debido al aislamiento, donde solo los sectores prioritarios como el alimenticio, salud, farmacéuticos, químicos o energía pueden producir. Esto ha conllevado también a una súbita interrupción de ingresos de las empresas, complicando el pago de sueldos y salarios, de servicios básicos y de gastos financieros, entre otros. Sin políticas de rescate y reactivación empresarial por parte del Estado, las firmas no podrían sobrellevar más la cuarentena y comenzarían a retrasar sus pagos, con la posibilidad concreta de llegar a una quiebra, aumentar el desempleo y generar una ruptura en la cadena de pagos.

En este sentido es importante comprender cómo están preparadas las empresas ante esta suspensión de sus actividades, con la dificultad concreta de tener que seguir pagando sus obligaciones inmediatas. En el caso de economías pequeñas, como Ecuador, existe tanto un choque de oferta como de demanda. El choque de demanda se da por la caída de la actividad económica de los países como Estados Unidos, China y la Unión Europea, reduciendo así las exportaciones, en especial de productos primarios4. Por su parte, el choque de oferta se debe a la suspensión de la producción y de las actividades comerciales.

En este documento se presenta un análisis descriptivo de las empresas ecuatorianas para evidenciar la situación del sistema empresarial en 20185. Esto permite entender el grado de preparación de las empresas para enfrentar una situación como la actual, con una casi completa inactividad económica. Para esto se utilizan los estados financieros de las empresas formales6 presentados a la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador (SCVS, órgano de control empresarial). Con esta información se construyeron indicadores de corto plazo, como liquidez, y de mediano plazo, como financiamiento, para realizar el análisis. Además, se utiliza el concepto de Cash Buffer para conocer el número de días que las empresas podrían sobrevivir ante esta paralización de actividades y reducción de las ventas.

El documento tiene la siguiente estructura: la segunda sección presenta la fuente de información, la depuración de los datos y los indicadores a utilizar para el análisis mencionado; en la tercera parte se expone el análisis de los indicadores de corto y mediano plazo de las empresas; en el cuarto acápite se muestra el Cash Buffer que tienen las empresas para sobrellevar la paralización de actividades y la reducción de ingresos; por último, la quinta sección expone las reflexiones finales sobre el sistema empresarial.

II. DATOS Y CÁLCULO DE LOS INDICADORES

4 Para un análisis del impacto del comercio exterior en la economía ecuatoriana se puede revisar Díaz-Cassou, Carrillo-Maldonado y Moreno-Huaccha (2020). 5 Últimos datos disponibles hasta junio 2020. 6 Se estima que el tamaño de la economía informal en el Ecuador oscile entre el 25% y 30% del PIB según Schneider (2017) y Delgado Salazar y Ruesga (2019). De acuerdo con el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos, el sector informal, empresas y personas naturales sin registro fiscal, representó 47% de las empresas y personas naturales en 2019. Dado que estos agentes económicos informales no se encuentran dentro de este análisis y que tienen una alta proporción sobre el PIB, no entrarían en un programa potencial de apoyo estatal, de ahí se desprende la importancia de la formalidad.

L


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La información de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros es una base de datos administrativa pública de los estados financieros anuales declarados por parte de las empresas7. Dentro de la base de datos, existe información que no tiene consistencia en 2018 para este análisis, probablemente por problemas de tipeo y evasión fiscal, entre otros. Por ello, se realizó una depuración de esta fuente de información antes de la construcción de los indicadores. Los criterios fueron eliminar a las empresas que tienen: i) valores negativos o cero en sus ventas anuales; ii) cero empleados; y/o, iii) valores ceros o negativos en el activo, pasivo y patrimonio.

No. Nombre Cálculo

1 Liquidez 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒

𝑃𝑎𝑠𝑖𝑣𝑜 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒

2 Prueba ácida 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 − 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜

𝑃𝑎𝑠𝑖𝑣𝑜 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒

3 Efectivo 𝐶𝑎𝑗𝑎 𝑦 𝑏𝑎𝑛𝑐𝑜𝑠

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠

4 Inventario por Activo 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜


5 Cuentas y documentos por pagar (CDP) 𝐶𝑢𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠 𝑦 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑝𝑎𝑔𝑎𝑟

𝐶𝑎𝑗𝑎 𝑦 𝑏𝑎𝑛𝑐𝑜𝑠

6 Porcentaje de Importaciones/ Ventas 𝐼𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑠 𝑝𝑟𝑖𝑚𝑎𝑠

𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠

7 Gasto en alquiler 𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜 𝑒𝑛 𝑎𝑙𝑞𝑢𝑖𝑙𝑒𝑟 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑚𝑢𝑒𝑏𝑙𝑒𝑠

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑦 𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜𝑠

8 Dependencia del crédito 𝑃𝑎𝑔𝑜 𝑑𝑒 𝑜𝑏𝑙𝑖𝑔𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑛𝑐𝑖𝑒𝑟𝑎𝑠


9 Apalancamiento 𝑃𝑎𝑡𝑟𝑖𝑚𝑜𝑛𝑖𝑜

𝑃𝑎𝑡𝑟𝑖𝑚𝑜𝑛𝑖𝑜 𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑃𝑎𝑠𝑖𝑣𝑜𝑠

10 Provisiones por Pasivo 𝑃𝑟𝑜𝑣𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑃𝑎𝑠𝑖𝑣𝑜𝑠

11 Porcentaje de Exportación/ Ventas 𝐸𝑥𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑏𝑖𝑒𝑛𝑒𝑠 𝑦 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑖𝑜𝑠

𝑉𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠

12 Intensidad Laboral

1 si

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑙𝑒𝑠

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑦 𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜𝑠≥ 𝑃𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 (

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑙𝑒𝑠

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑦 𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜𝑠)

Tabla 1: Indicadores financieros Fuente: elaboración propia

Con esta depuración se construyeron indicadores de corto y mediano plazo para el análisis descriptivo de las empresas en 2018. Para el corto plazo se consideró el ratio de liquidez; la prueba ácida (liquidez sin inventarios); el dinero efectivo sobre activo; las cuentas y documentos por pagar; el pago de alquiler; y, el inventario e importaciones de materia prima. Los indicadores de mediano plazo son: el ratio de exportaciones sobre ventas; la dependencia de crédito; las provisiones sobre el pasivo; y, el ratio de capital

7 La base de datos se puede descargar del portal de información de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros: https://appscvsmovil.supercias.gob.ec/portalInformacion/sector_societario.zul.

https://appscvsmovil.supercias.gob.ec/portalInformacion/sector_societario.zul


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sobre el pasivo y capital. Además, se construyeron las variables de ventas que consideran ingresos por la venta dentro del país y exportaciones, y de inventarios, donde se considera solamente el inventario de materias primas. La Tabla 1 muestra el cálculo de estos indicadores y para mayor detalle en el cálculo se puede revisar el anexo B.

Dada la súbita reducción de las ventas por el confinamiento de la sociedad, es importante conocer el Cash Buffer que tienen las empresas para soportar los gastos recurrentes con los ingresos pasados. En este sentido el manejo del efectivo es fundamental para la resiliencia y sobrevivencia de las empresas en el momento de la cuarentena. Así, los gerentes deberían revisar, en primera instancia, las fuentes internas de financiamiento para los gastos impostergables y luego acudir a fuentes financieras externas de la empresa.

El Cash Buffer se define como los días de amortiguación de efectivo (días de resistencia sin liquidez) para una empresa calculando el saldo promedio de efectivo dividido para el egreso promedio mensual de efectivo. Este indicador de días de resistencia de liquidez de las empresas se realiza en base al estudio de Farrell y Wheat (2016) publicado por JP Morgan Chase Institute y al reporte publicado por Camino-Mogro, Portalanza y Ordeñana (2020). Este indicador parte de la idea que, si las firmas dejan de producir y paralizan sus ingresos, existe la posibilidad que sigan funcionando con el saldo de efectivo aun disponible.

Para calcular cuántos días podrían resistir en esta situación, se calcula la razón del saldo promedio de efectivo sobre los egresos a los que incurren mensualmente las empresas, es decir, se calcula lo siguiente:

Cash Buffer =saldo promedio del efectivo mensual

egreso promedio mensual𝑥 30

Para la construcción de los días de Cash Buffer se consideraron las siguientes variables que reportan las empresas formales a la SCVS:

Variable Cuentas del estado financiero Estado

financiero

Saldo

promedio del

efectivo

Caja Efectivo y equivalentes Balance general

Cuentas por cobrar corrientes Cuentas y documentos por cobrar comerciales Balance general

Otras cuentas por cobrar

corrientes

Otras cuentas por cobrar corrientes operativas Balance general

Inventario total Mercadería en tránsito, inventarios de materia

prima, productos, suministros

Balance general

Proveedores Cuentas y documentos por pagar corrientes Balance general

Otras cuentas por pagar

corrientes

Otras cuentas por pagar corrientes operativas (a

clientes y empleados)

Balance general

Ventas Ventas de bienes, prestaciones de servicios,

exportaciones netas, ingresos de actividades

ordinarias.

Estado de

resultados

Egreso

promedio

Costo de ventas Inventario inicial y final de bienes no producidos

por el sujeto pasivo, materia prima y productos en

proceso. Compras e importaciones.

Estado de

resultados


87

Gastos administrativos y de

ventas

Gastos por importaciones de bienes, sueldos y

salarios, honorarios, pagos servicios ocasionales.

Estado de

resultados

Otros gastos operacionales Gastos de gestión, promoción, transporte,

arrendamientos operacionales, etc.

Estado de

resultados

Depreciaciones,

amortizaciones y provisiones

Depreciaciones amortizaciones y provisiones Estado de

resultados

Tabla 2: Variables incluidas en el Cash Buffer Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros

III. ¿CÓMO LES FUE A LAS EMPRESAS EN 2018?

Dada las depuraciones mencionadas en la sección 0, se trabaja en el análisis con 27.764 empresas formales que entregaron sus estados financieros a la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros. Como se puede apreciar en la Tabla 3, el 10% son empresas grandes, el 21% son medianas, 46% son pequeñas y 23% son micro. Cerca de la mitad de las empresas corresponden al sector de Servicios, seguido de un 26% de las empresas de Comercio, y un 11% del sector de Manufactura y Construcción e Inmobiliaria, respectivamente.8

Número de

Empresas Participación

Ventas/

PIB

Utilidades

/

PIB

Empleo registrado/

Empleo total

Total 27764 100% 93.6% 7.6% 14.5%

Micro 6302 23% 0.3% 0.0% 0.6%

Pequeña 12855 46% 4.6% 0.3% 2.8%

Mediana 5940 21% 12.2% 0.7% 3.7%

Grande 2667 10% 76.6% 6.6% 7.4%

Agricultura y pesca 2297 8% 8.9% 0.4% 2.1%

Petróleo y minas 292 1% 4.0% 1.1% 0.2%

Manufactura 2936 11% 22.4% 1.8% 3.8%

Electricidad y agua 261 1% 0.9% 0.1% 0.1%

Construcción e Inmobiliaria 2936 11% 4.4% 0.6% 0.8%

Comercio 7210 26% 39.1% 2.2% 3.6%

Servicios 11832 43% 13.9% 1.3% 3.8%

Tabla 3: Ventas, Utilidades y Empleo de las Empresas en 2018 Nota: se utiliza el PIB de US$ 107.562 millones publicado por el Banco Central y en Empleo total de 7.787.896 de

trabajadores publicado por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos. Ambos datos para el 2018. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros; Banco Central del Ecuador, e Instituto Nacional de

Estadísticas y Censos

8 Sin las depuración mencionadas en la sección 2, el tejido empresarial formal está constituido por 4% de empresas grandes y 96% de micro, pequeña y medianas (ver SCVS, 2018).


88

En total, estas empresas formales tuvieron ingresos por ventas que representan el 93,6% del PIB, utilidades cerca de 7,6% del PIB y concentraron el 14,5% del empleo en 2018. Las empresas grandes obtuvieron ventas de 76,6% del PIB, utilidades de 6,6% del PIB y 7,4% del empleo total. Las micro y pequeñas empresas vendieron 4,9% del PIB, lograron 0,3% del PIB en utilidades y generaron el 3,4% del empleo nacional. Por su parte, las empresas medianas obtuvieron ingresos de 12,2% del PIB, abarcaron utilidades de 0,3% del PIB y 2,8% del empleo (ver Tabla 3).

Los sectores de Comercio y Manufactura tuvieron ingresos de 39,1% y 22,4% del PIB en 2018, seguidas por Servicios con 13,9% del PIB; Agricultura y pesca con 8,9% del PIB; Construcción e inmobiliaria con 4,4% del PIB; Petróleo y minas con 4% del PIB; y, Electricidad y agua con 0,9% del PIB. De estos sectores, Comercio obtuvo utilidades mayores al 2% del PIB; Manufactura, Petróleos y minas, Servicios lograron utilidades mayores al 1%; y el resto tuvieron utilidades menores al 1%. Además, los sectores de Servicios, Manufactura, Comercio, y Agricultura y pesca generan más del 2% del empleo total, concentrando el 13,3% del empleo nacional en 2018 (ver Tabla 3).

La Tabla 4 y el Gráfico 1 muestran estadísticas de los indicadores financieros de las empresas en 2018. La tabla presenta tanto el promedio y la desviación estándar como los percentiles 10, 25, 50, 75 y 90. Por su parte, el gráfico mencionado presenta la mediana de los indicadores financieros clasificado por sector y tamaño. En el anexo C se muestran diagramas de caja para cada indicador por tamaño y sector. El análisis posterior se basa en la mediana y otras medidas de posición, ya que la media está sesgada por los valores externos y atípicos como se puede ver en la Tabla 4.

El nivel de efectivo (caja y bancos) de las firmas es menor al 34% del total de activos en el 90% de las empresas, siendo 5% y 12% en la mediana y el promedio (Tabla 4). Este indicador es relativamente homogéneo entre los tamaños dentro de los sectores. El efectivo del sector de Agricultura y pesca tiene las medianas entre 2% y 3% del total de activos, siendo éstas las más bajas. La Manufactura muestra valores de 4% entre las firmas con diferente tamaño; Electricidad y agua presentan porcentajes de 4% a 6%; Construcción e inmobiliaria entre 3% y 5%; Comercio muestra medianas entre 5% y 6%; y, Servicios tiene efectivo de 7% y 8% del total de activos, siendo los más altos. En contraste, el sector de Petróleo y minas tiene un rango mayor 2%-6% entre las medianas de los tamaños (Gráfico 1).

Al comparar por tamaño, se observa que las medianas tienen mayor heterogeneidad entre sectores. La microempresa muestra valores mínimos de la mediana de 2% y 3% del total de activos en los sectores de Agricultura y pesca, y Construcción e inmobiliaria; y, valores máximos de 6% y 8% en Petróleo y minas, y Servicios. Las firmas pequeñas y medianas tienen un valor mínimo de 2% en Agricultura y pesca y el valor máximo de 7% en Servicios. Las empresas grandes presentan un valor mínimo de 3% en Agricultura y pesca, y un valor máximo en 7% en Servicios (Gráfico 1).

Al observar los inventarios de materias primas para producir, se evidencia que el 90% de las empresas tienen su inventario por debajo del 28% de su total de activos. En la mediana, el porcentaje es de 5% y el promedio es de 11% del total de activos (Tabla 4). Este indicador es heterogéneo tanto entre sectores como por tamaño. Así, las microempresas tienen valores más altos en todos los sectores con respecto al resto de las firmas, entre 5% y 13%, con excepción del sector de Petróleo y minas (2% del total de activo). En contraste, la gran empresa muestra los valores más bajos en todos los sectores en el rango 2%-3% del total de activos.

Por sectores, se observa que el sector de Agricultura y pesca presenta valores más bajos en el rango de 3%-5%, y Manufactura presenta mayores porcentajes entre 9% y 12%. Por su parte, el sector de Construcción e inmobiliaria muestra rangos más amplios de 3%-13%; Comercio tiene porcentajes entre 3% y 10%; Servicios, y Electricidad y agua expone valores entre 2% y 9% del total de activos.


89

Indicador Promedio Desv. std.

Mínimo Percentil

10 Percenti

l 25 Percenti

l 50 Percenti

l 75 Percentil

90 Máximo

Liquidez 17.00 973.04 0.00 0.48 0.96 1.44 2.68 6.54 139031.5

5

Prueba ácida 16.72 971.95 0.00 0.43 0.89 1.38 2.57 6.26 139031.5

5

Efectivo 0.12 0.17 0.00 0.00 0.01 0.05 0.16 0.34 1.00

Inventario por Activo

0.11 0.14 0.00 0.00 0.02 0.05 0.14 0.28 0.99

Cuentas y documentos por pagar

212.18 7407.1

2 0.00 0.14 0.63 2.73 11.91 54.54

763019.06

Porcentaje de Importaciones/ Ventas

0.23 0.39 0.00 0.02 0.06 0.17 0.35 0.50 11.15

Gasto en alquiler

0.04 0.06 0.00 0.00 0.01 0.02 0.05 0.10 0.88

Porcentaje de Exportación/ Ventas

0.43 0.42 0.00 0.00 0.03 0.27 0.94 1.00 1.00

Dependencia del crédito

0.19 0.34 0.00 0.01 0.03 0.11 0.26 0.47 19.93

Apalancamiento

0.26 0.14 0.00 0.06 0.14 0.26 0.38 0.46 0.50

Provisiones por Pasivo

0.09 0.16 0.00 0.00 0.01 0.03 0.11 0.27 0.88

Porcentaje de Gasto en Mano de obra

0.95 0.11 0.01 0.85 0.95 0.99 1.00 1.00 1.00

Tabla 4: Estadísticas de los indicadores en 2018 Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros

En la Tabla 4 se puede apreciar que la mediana para el indicador de liquidez y prueba acida (liquidez sin inventarios) se ubican en 1,44 y 1,38, respectivamente, en el 2018. Además, aproximadamente el 75% de las empresas tuvo la capacidad de afrontar sus pasivos corrientes con sus activos corrientes en 2018. En este sentido, la parte inferior de la distribución (el restante 25%), no habría podido solventar dichas obligaciones corrientes. A pesar de tener un indicador mayor a 1 en su mediana en ambos indicadores, el sector de Agricultura y pesca tuvo la liquidez y prueba ácida más bajos entre los sectores, seguidos del sector de Petróleo y minas (Gráfico 1).

Se puede identificar que, entre los sectores, la mediana de los indicadores tiene un comportamiento heterogéneo por tamaño. Así, en los sectores de Agricultura y pesca, y Manufactura, las microempresas tienen el valor más bajo de liquidez para afrontar un cierre inmediato de actividades por la crisis sanitaria. En contraste, estas firmas tienen la mediana más alta, con respecto a las otras, en los sectores de Electricidad y agua, Construcción e inmobiliaria, y Servicios. Además, se tiene a las empresas grandes con los niveles de liquidez más bajos, aún mayor a uno, en los sectores de Electricidad y agua, Construcción e inmobiliaria, Comercio y Servicios. En los sectores de Petróleo y minas, y Manufactura, la gran empresa tienen los mejores niveles de liquidez, permitiéndoles sobrellevar la súbita caída de ingresos por el COVID-19. Tanto la pequeña empresa como la mediana muestran comportamientos homogéneos entre ellos, lo que implicaría que el choque por la pandemia tendría un efecto similar entre dichas empresas. Solamente en el sector de Agricultura y pesca, y Comercio, estas empresas presentan la mediana más alta en comparación que las otras firmas (Gráfico 1).


90

Si se consideran los elementos más líquidos con que cuenta las empresas (caja y bancos) para cubrir las cuentas y documentos por pagar corrientes (pasivo de menor plazo), se evidencia que las firmas no podrán cubrir sus obligaciones de menor plazo con sus propios fondos de caja y bancos, ya que la mediana de este ratio es 2,73 (ver Tabla 4). En el 25% de la parte inferior (percentil 25) se muestra que las firmas podrán cubrir las cuentas y documentos por pagar con el 63% de su efectivo (0,63). En la parte superior de la distribución, se muestra que el 25% tienen aproximadamente 12 veces más que estas obligaciones que lo que contienen en la caja y los bancos (percentil 75: 11,91). Al desagregar este indicador por sectores, se puede observar que las actividades de Servicios; Construcción e inmobiliaria; y, Manufactura tienen una homogeneidad entre sus medianas, con valores de 1,4-1,9; 1,9-2,5; y, 3,2-4,8, respectivamente. En contraste, sectores como Agricultura y pesca; Petróleo y minas; y, Electricidad y agua tienen rangos más amplios entre 1,9-6,5; 0,4-6,7; y, 0,9-5,1, respectivamente. Comercio tiene un rango en sus medianas entre 2,1 y 4,6 que no implica mayor heterogeneidad (Gráfico 1).

En base a este mismo indicador se evidencia que las empresas, sin importar el tamaño, no tienen la capacidad de cubrir las cuentas y documentos por pagar con sus activos más líquidos, con medianas mayores a uno. Existen excepciones, como la microempresa en el sector de Petróleo y minas con mediana de 0,48 y la gran empresa en Electricidad y agua. En el caso más extremo se muestra que la pequeña, mediana y gran empresa de Agricultura y pesca tiene indicadores mayores a 4,7; las pequeñas y medianas empresas de Petróleo y minas tienen valores mayores a 5,5; la gran empresa de Manufactura y Comercio presenta el mayor indicador de 4,5; y, la mediana empresa de Electricidad y agua es mayor a 5 (Gráfico 1).

Uno de los principales rubros que deberán cubrir las empresas en el corto plazo es el pago de alquiler. Este gasto representa hasta el 1% del total de costos y gastos en el primer 25% de las firmas (percentil 25), el 2% en la mitad de las empresas (mediana) y el 10% de los costes en el 90% de las firmas formales (percentil 90, Tabla 4). Por tamaño, se observa que las microempresas en Agricultura y pescan, Electricidad y agua, y Construcción e inmobiliaria utilizan hasta el 4% de sus gastos para este rubro; en Petróleo y minas, Comercio, y Servicios destinan el 6%; y Manufactura presenta una mediana de 7% del total de costos y gastos. Las firmas pequeñas reservan entre el 1% y 3% para pagar este rubro, donde Agricultura y pesca tiene la mediana más baja, y Manufactura, Comercio y Servicios tienen el porcentaje más bajo. Tanto en la mediana y gran empresa se observa que su valor es igual o menor al 1% en todos los sectores (Gráfico 1).

Bajo la consideración tradicional de que los insumos para la producción son Mano de obra y Capital, se puede observar que el 90% de las empresas gastan más del 85% de su costo de producción en el pago a trabajadores para realizar sus actividades productivas (Tabla 4). Este rubro es homogéneo tanto entre sectores como tamaño. Así se observa que Servicios, y Petróleo y minas destinan entre el 98% y 100%; Agricultura y pesca, y Construcción e inmobiliaria tiene valores entre 96% y 100%; Manufactura reserva entre el 94% y 100%; Comercio en el rango de 93% y 100%; y, Electricidad y agua gastan entre el 92% y 100% (Gráfico 1). Estos porcentajes muestran que la mayor parte de la producción es intensiva en mano de obra.

Otro componente fundamental para la producción nacional es la materia prima y, dado que es una economía pequeña, se necesitan importar varios de estos insumos. En comparación con el total de ventas, las importaciones de materia prima tienen una mediana de 17%, un promedio de 23%, y 9 de cada 10 firmas gastan el 50% de sus ventas para importar estos insumos (Tabla 4). No obstante, la actual crisis sanitaria complicaría la importación de esta materia prima, ya que las cadenas de valor a nivel internacional se han restringido y el dólar se ha apreciado, con respecto a las otras monedas, provocando que el costo de estos insumos sea mayor que en periodos anteriores.

Este componente de la producción tiene una importancia relativamente heterogénea entre y dentro de los sectores. Así, las microempresas de Agricultura y pesca, Petróleo y minas, y Electricidad y agua no


91

registraron importación de materia prima; mientras que, en Construcción e inmobiliaria se destina 4% de las ventas, Manufactura 12%, y Comercio y Servicios 14% en 2018. Por su parte, la pequeña empresa de Agricultura y pesa es la que más importa, con respecto a las empresas del mismo tamaño de otros sectores, destinando el 27% de sus ventas. El sector de Comercio tiene un porcentaje de 21% de las ventas, Manufactura 13%, Servicios 12% y Construcción e inmobiliaria 10%. Los porcentajes más bajos, en la mediana, se observan en Electricidad y agua con 4%, y Petróleo y minas con 1%. El sector de Electricidad y agua muestra que la importación de materias primas tiene un valor de 26% de las ventas en la mediana empresa, seguidos de Manufactura con 16%. Los sectores de Agricultura y pesca, y Comercio destinan el 10% de sus ventas para estos insumos importados. En el mismo rubro de empresa mediana, se observan los porcentajes más bajos de cerca del 5% en los sectores de Servicios, y Construcción e inmobiliaria (Gráfico 1).

De las empresas formales se muestra que el 50% exportan el 27% de sus ventas y en promedio se exporta el 43%. En el sector de Agricultura y pesca se observa que existen medianas por encima de 90% entre los tamaños, siendo el sector más homogéneo entre sí. El resto de los sectores muestran mayor heterogeneidad entre tamaño: por ejemplo, Electricidad y agua tiene un rango entre 4% y 100%; Comercio entre 3% y 94%; Manufactura entre 5% y 86%; Construcción e inmobiliaria entre 2% y 56%; Servicios entre 6% y 61%; y, Petróleo y minas entre 40% y 95%. En la mayoría de los sectores se evidencia además que la microempresa tiene la mediana más alta de porcentaje de ventas dirigidas a exportaciones con valores entre 56% y 100%, excepto en Petróleo y minas (40%). En contraste, se muestra que el porcentaje de exportaciones de las empresas grandes es menor en gran parte de los sectores (Gráfico 1).

Ante la actual situación económica, es fundamental comprender el nivel de dependencia de crédito en las empresas con respecto al activo. Si existe un valor cercano a 1 indicaría que dicha firma, o sector, tiene una alta dependencia y podría tener problemas de solvencia. La Tabla 4 muestra que la mediana de crédito es 11% del activo, el promedio es 19% y el 90% de las empresas tiene valores menores o iguales a 47% del activo. En el Gráfico 1 se observa que las empresas grandes tienen el mayor porcentaje de crédito en gran parte de los sectores, con excepción de Servicios. Tanto la pequeña como la mediana empresa muestran los valores más bajos entre los sectores, excepto en Comercio, y Construcción e inmobiliaria. En el sector de Agricultura y pesca se tiene porcentajes entre 13% y 16%; Servicios entre 8% y 13%; y, Comercio entre 9% y 14%; siendo los más homogéneos. En el extremo de heterogeneidad entre tamaño, se tiene a Electricidad y agua con un rango de valores de 11% y 31%.

Otro indicador fundamental para comprender la situación financiera de las firmas es el apalancamiento, el cual nos permite comprender el nivel de dependencia de financiamiento externo, no solo crédito, de las empresas. Dado el cálculo presentado en la Tabla 1, si el indicador es cercano a cero indica que la empresa trabaja aproximadamente con capital ajeno; mientras que, si es cercano a 1 o 100% se identifica que la firma funciona en su mayoría con su propio capital. Así, la mediana de este ratio es 26% para el 2018, lo que indica que la mitad de las empresas financian el 26% o menos de su activo con su propio capital. A diferencia del crédito, en el Gráfico 1 se observa que el ratio de Apalancamiento tiene mayor homogeneidad, tanto entre sectores como tamaño, alrededor de la mediana general de 26%. En los sectores de Servicios, Comercio, Construcción e inmobiliaria, y Electricidad y agua se evidencia el mayor porcentaje entre 27% y 36%. En los sectores de Manufactura, y Petróleo y minas se observa una mayor mediana en las empresas grandes en el rango 29%-32%. La pequeña empresa tiene la mediana más alta en el sector de Agricultura y pesca.


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Liquidez

Prueba ácida

`

Efectivo

Inventario por Activo

Cuentas y documentos por pagar

Porcentaje de Importaciones/ Ventas

Gasto en alquiler Porcentaje de Exportación/ Ventas


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Dependencia del crédito

Apalancamiento

Provisiones por Pasivo

Porcentaje de Gasto en Mano de obra

Gráfico 1: Mediana de los Indicadores por sector y tamaño Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros

A pesar de que se observan bajos niveles de apalancamiento en la mediana, es también importante observar los niveles de provisiones que tiene las empresas para sobrellevar los pasivos. La Tabla 4 muestra que el 50% de las empresas tienen provisiones menores o iguales al 3% de sus pasivos para el 2018 y un promedio de 9%. No obstante, la mediana de provisiones de todas las empresas no muestra la heterogeneidad existente en sectores como Agricultura y pesca con valores entre 0% y 45%, o Petróleo y minas en el rango de 2% y 57%. Existen sectores más homogéneos entre su tamaño, que muestran las mismas medianas, por ejemplo,


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Manufactura tiene una mediana de 1% en todos los tamaños de empresas. Comercio y Construcción e inmobiliaria presentan porcentajes de provisiones entre 1% y 4%. En Electricidad y agua se observan valores en el rango de 3% y 9%, aunque la microempresa no presenta valores en 2018. Por su parte, en el sector de Servicios se tiene que la microempresa tiene una mediana de 47% de los pasivos dirigida para provisiones, y el resto de los tamaños tiene valores entre 2% y 7% (Gráfico 1).

En este análisis descriptivo se evidencia que existe heterogeneidad, tanto entre sectores como tamaño de empresas, en varios indicadores. La mayoría de las empresas en el Ecuador tiene un nivel de intensidad de mano de obra alto, que obliga a tener niveles de efectivo suficientes para cubrir tanto los gastos por sueldos y salarios, como todas las obligaciones, legales en materia laboral. Por el contrario, se observa que, dependiendo del sector, los gastos en alquiler y materia prima importada son diferentes, pero con el patrón de que la microempresa destina mayor parte de sus recursos en alquiler, y la mediana y gran empresa lo destina para importaciones. Además, se puede recalcar que la mayoría de las empresas tiene niveles de financiamiento bajos que les permitiría acceder a nuevo financiamiento para lograr cubrir su costo de corto plazo.

IV. ¿QUIÉN PODRÍA SOBRELLEVAR LA CUARENTENA?

Administrar de forma correcta la liquidez y la capacidad de tener efectivo disponible en una empresa son determinantes para la supervivencia y el crecimiento empresarial ya que, entre otras cosas, permite a las firmas sobrellevar un shock temporal de la economía y así mantener los mismos niveles de producción y empleo. Sin embargo, existen situaciones donde el shock temporal se extiende por varias semanas o meses, interrumpiendo las normales actividades de las empresas, y hasta provocando un cierre de empresas y destrucción de empleo. El aislamiento social que vive el país desde el 17 de marzo que ha dictaminado el gobierno ha conllevado que las firmas se mantengan en este shock que podría durar meses, dependiendo de la crisis sanitaria que vive el país. En este sentido, la economía ecuatoriana se encuentra en un choque tanto de oferta, por el abrupto cierre de las empresas y la paralización de la mayoría de la producción; como de demanda, por confinamiento de las personas que ha dirigido su consumo estrictamente a alimentos, medicinas y servicios básicos, y el cierre del comercio internacional afectando las exportaciones ecuatorianas.

En este sentido toma relevancia realizarse las siguientes preguntas: ¿Qué firma puede soportar la cuarentena? y ¿qué grupo de empresas son más vulnerables a la cuarentena? Para esto, se calculó el Cash Buffer, que son los días de amortiguación de efectivo (días de resistencia sin liquidez) que tendría una empresa si no tuviera flujos de efectivo.

En el Gráfico 2 se muestra la distribución de los días de resistencia sin liquidez (Cash Buffer) de las empresas en el Ecuador y se obtiene que el 50% de las empresas están operando con una mediana de 33 días de resistencia sin liquidez (un poco más de un mes). Sin embargo, existe un 25% de empresas altamente vulnerables a la cuarentena o a una suspensión de actividades económicas que soportaría aproximadamente 16 días. Por otro lado, y un poco más alentador, el grupo de empresas pertenecientes al percentil 75 parece tener más resistencia a sus días sin liquidez, ya que podría soportar 56 días o más.

Generalmente, se conoce que las empresas de menor tamaño son más vulnerables a salir del mercado por diferentes motivos como: falta de acceso al crédito, poca productividad, poca innovación, manejo inadecuado de sus finanzas y particularmente de su efectivo. En esta línea, en el Gráfico 3 se observan las distribuciones de los días de resistencia sin efectivo de las empresas segmentadas por su tamaño. Los resultados muestran que las micro y pequeñas empresas tienen una mediana de 32 días para soportar sin efectivo . Por su parte, las empresas medianas pueden soportar medianamente 31 días sin efectivo. Este resultado no es el esperado sin embargo puede darse el caso que estas empresas sean altamente dependientes


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de crédito y apalancada tal como se mencionó en la sección 3. Finalmente, la mediana de los Cash Buffer de las grandes empresas es de 36 días, evidenciando que mientras más grande es la empresa podría sobrellevar un shock temporal de iliquidez con mayor resistencia.

Gráfico 2: Días de resistencia sin liquidez de las empresas en Ecuador.

Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros

Microempresa Pequeña empresa

Mediana empresa Empresa grande

Gráfico 3: Días de resistencia sin liquidez de las empresas en Ecuador por tamaño Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros


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Las diferencias de días de resistencia sin liquidez entre los cuatro segmentos de tamaños se vuelven más notorias cuando se observa el 25% de la parte inferior de la distribución. Los resultados muestran que este 25% de las microempresas (percentil 25) solo soportarían hasta 14 días sin liquidez, las pequeñas empresas hasta 15 días, las medianas empresas hasta 17 días y las empresas grandes hasta 24 días. Mientras que si observamos el 25% de la parte superior de la distribución (percentil 75) se evidencia que, en todos los tamaños, las empresas podrían resistir más de 52 días sin liquidez. En otras palabras, las empresas más pequeñas son más vulnerables a un shock temporal de suspensión de actividades que dure más de 33 días y, aunque la empresa sea grande, podría estar muy afectada si se encontrara en la parte inferior de la distribución.

Los días de resistencia sin liquidez varían drásticamente según el sector económico, como se muestra en el Gráfico 4. La mediana de los Cash Buffer de las empresas del sector de Petróleo y minas es de 39 días, siendo este el sector con la mayor mediana de los 7 sectores económicos; mientras que el sector con la mediana más baja de Cash Buffer es el de Electricidad y agua. Los sectores económicos que tienen una mediana de días de resistencia sin liquidez mayor o igual a la mediana general son: Construcción e inmobiliaria (33 días), Comercio (34 días), Agricultura y pesca (35 días), y Petróleo y minas. En contraste, los sectores con una mediana de resistencia de días menor a la mediana general son: Manufactura (32 días), Servicios (31 días), y Electricidad y agua.

El rango de días de resistencia sin liquidez dentro de los sectores es muy heterogéneo inclusive dentro del percentil 25 y 75. En la mayoría de los sectores, las empresas en el percentil 75 tiene aproximadamente el doble de días de Cash Buffer que la mediana de todas las empresas analizadas. Las empresas que se encuentran en el 25% de la parte superior de la distribución tienen en general más de 53 días de resistencia sin liquidez (Electricidad y agua, Comercio, y Servicios), más de 54 días en el sector de Manufactura, más de 58 días en el sector de Petróleo y minas, más de 60 días en Construcción e inmobiliarias, y Agricultura y pesca.

En contraste, las empresas en los diferentes sectores económicos que se encuentran en el 25% de la parte inferior de la distribución, pueden soportar solo entre menos de 20 y 13 días sin liquidez. Esto evidencia que los sectores que no podrían soportar una cuarentena o suspensión de actividades serian el de Electricidad y agua, Servicios, y Manufactura; aunque varios de los subsectores manufactureros no podrían suspender sus actividades puesto que son parte de la cadena de valor de los sectores prioritario de alimentos, bebidas, y productos químicos y farmacéuticos. También, se muestra que solo una pequeña proporción (percentil 75) de las empresas en los diferentes sectores económicos podría soportar más de 53 días sin operar.

Otra de las características importantes en el crecimiento empresarial y en el desempeño económico de las empresas es el tener acceso y poder comercializar los bienes y/o servicios en el mercado internacional. La evidencia empírica ha mostrado ampliamente que aquellas empresas que exportan e importan tienen mejores niveles de desempeño económico (Bernard, Jensen, Redding, y Schott, 2018; Wagner, 2012). Pero las exportaciones e importaciones no deben verse como actividades sustitutas, puesto que son complementarias para mejorar la productividad (Camino-Mogro y López, 2020). Entonces, surge la hipótesis que aquellas empresas que acceden al comercio internacional, vía exportación y/o importación, tienen mejores niveles de liquidez y por lo tanto mayores días de amortiguación del efectivo.


97

Agricultura y pesca Petróleo y minas


Construcción e Inmobiliaria Comercio

Servicios

Gráfico 4: Días de resistencia sin liquidez de las empresas en Ecuador por sector económico Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros


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En el Gráfico 5 se muestran las distribuciones de los días de amortiguación del efectivo o Cash Buffer de las empresas que tienen vínculos con el comercio internacional. Puntualmente se comparan las empresas que exportan versus las que no exportan y las que importan versus las que no importan. Los resultados muestran que la mediana de los días de amortiguación del efectivo de las empresas que exportan es de 34 días al igual que las empresas que importan y en ambos casos tienen mayores días de resistencia sin liquidez cuando se los compara con aquellas empresas que no exportan y las que no importan dado que sus Cash Buffer son de 32 días. Resulta importante analizar el vínculo que tienen las empresas con el comercio internacional debido, entre otras cosas que se mencionaron, a que, en un contexto de cuarentena o suspensión de actividades a nivel mundial, el comercio internacional se verá extremadamente limitado y las empresas involucradas en estas actividades serán seriamente afectadas.

Asimismo, si se analiza el 25% de empresas que se encuentran en la parte inferior de la distribución y se compara los exportadores versus los no exportadores, se encuentra que las empresas que venden al exterior podrán soportar hasta 18 días y los que no exportan pueden resistir solo hasta 16 días al igual que los que importan y no importan. En otras palabras, no hay diferencias en el percentil 25 respecto a los días de amortiguación del efectivo entre importadores y no importadores (16 días), pero si entre exportadores y no exportadores (18 vs. 16 días). Adicionalmente, tanto los exportadores como los que no venden en el exterior tiene los mismos niveles de resistencia con 55 días en el percentil 75. Por su parte, los importadores del 25% de la parte superior de la distribución tiene 57 días de mayor liquidez, siendo mayor en 2 días con respecto a los que no importan (55 días). En general, no solo que las empresas que exportan e importan tienen mejores niveles de productividad y desempeño económico en Ecuador (ver Camino-Mogro, Pinzón, y Carrillo-Maldonado, 2020; Camino-Mogro, Vera-Gilces y Ordeñana-Rodriguez, 2020) sino que además tienen mayores días de resistencia de liquidez y por lo tanto son menos vulnerables a shocks temporales como la suspensión de actividades por un periodo determinado.

Exporta

No exporta

Importa

No importa

Gráfico 5: Días de resistencia sin liquidez de las empresas en Ecuador por vínculo con comercio internacional Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros


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A menudo se supone que un obstáculo importante para la expansión de las empresas en la parte inferior de la distribución de tamaño y productividad es la disponibilidad limitada de crédito (Kochar, 1997). Si bien es mucho más probable que las empresas más grandes reporten tener acceso al crédito formal, la disponibilidad de crédito también está fuertemente correlacionada con la productividad (Van Biesebroeck, 2005) y con la liquidez. Generalmente, las empresas de menor tamaño tienen problemas con acceder al crédito formal y esto genera limitantes en sus niveles de crecimiento en el largo plazo y en su capacidad productiva. Por lo que, otra hipótesis a testear es que aquellas empresas que acceden a crédito financiero tienen mejores niveles de liquidez y, por lo tanto, mayores días de amortiguación del efectivo.

Tiene crédito

No tiene crédito

Gráfico 6: Días de resistencia sin liquidez de las empresas en Ecuador por tenencia de crédito financiero Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros

En el Gráfico 6 se puede observar que la mediana de los días de amortiguación del efectivo de las empresas que tienen crédito financiero es de 33 días versus los 32 días de las empresas que no tienen crédito financiero. Como se muestra, la diferencia es tan solo de un día y, comparado con la mediana general de todas las empresas, es similar (33 días). Lo particular en el acceso al crédito es que está relacionado con el tamaño de la firma (Van Biesebroeck, 2005). En este sentido, se esperaría que empresas más grandes tengan más crédito financiero versus empresas más pequeñas que no tienen acceso al crédito, como se observa en la sección 3. Por lo tanto, los días de resistencia sin efectivo pueden tener mayores diferencias por tamaño.

Intensivo de capital

Intensivo de mano de obra

Gráfico 7: Días de resistencia sin liquidez de las empresas en Ecuador por intensidad de factor productivo Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros

Finalmente, se analizan las empresas por intensidad de mano de obra o de capital en su gestión de producción. En el Gráfico 7, se observa que la mediana de las empresas intensivas en capital tiene hasta 32


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días de resistencia sin efectivo, mientras que el 50% de las empresas intensivas en mano de obra tienen 1 día más de resistencia, es decir hasta 33 días. Esta diferencia de un día puede darse a que la mayoría de las empresas en la distribución que son intensivas en mano de obra y una pequeña proporción intensivas en capital (ver sección 3). Asimismo, cuando se analiza el percentil 25 de la distribución, se encuentra que las firmas intensivas en mano de obra que se ubican en la parte inferior de la distribución pueden resistir hasta 17 días; mientras que las intensivas en capital solo hasta 15 días. En contraste, las empresas intensivas en capital, que se ubican en la parte superior de la distribución (percentil 25), tienen más de 57 días de resistencia sin liquidez y las firmas intensivas en mano de obra soportarían más de 55 días.

V. RESISTENCIA DE LIQUIDEZ Y PRÁCTICAS GERENCIALES

Desde una perspectiva cualitativa, en esta sección utilizamos la novedosa encuesta de prácticas gerenciales que el BID (2020) implementó en todos los países de la región andina. Dicha encuesta permite comparar el indicador de días de resistencia de liquidez de las empresas ecuatorianas a lo largo de la distribución de prácticas gerenciales, tanto en el agregado como en los subcomponentes de metas y de monitoreo. Las encuestas de prácticas gerenciales reportan el comportamiento agregado en los cuatro rubros que la componen (monitoreo, metas, personal y operaciones). En este contexto, se espera que los componentes de operaciones, monitoreo y metas sean los de mayor asociación con los indicadores de suficiencia de liquidez, y en menor medida el de personal.

El Gráfico 8 muestra que mediana y promedio de las empresas dividas por quintiles, donde el quintil más bajo indica las firmas con peores prácticas y el quintil 5 agrupa a las que tienen mejores prácticas gerenciales. Así, se muestra que mientras se obtienen mejores prácticas se logra tener también mayores niveles de liquidez (cash buffer) para enfrentar choques adversos. El promedio de días de suficiencia de liquidez para una empresa del primer quintil de prácticas gerenciales es de 36 días, comparado con un promedio de 62 días en el caso de una en el quintil más alto. Esta diferencia se observa en mayor magnitud para el componente de metas, donde una firma del primer quintil de prácticas gerenciales opera con un promedio de 30 días de reservas de liquidez, mientras que una empresa del quintil más alto cuenta con una resistencia de 86 días. Similarmente, una empresa del quintil más bajo en cuanto a monitoreo opera con 40 días de resistencia de liquidez en promedio, comparado con los 56 días con los que opera una empresa ubicada en el nivel más alto de la distribución.


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Gráfico 8: Indicador de reservas de liquidez por quintiles de prácticas gerenciales en Ecuador, 2018

Fuente: Estimaciones propias en base a los estados financieros de las empresas declarados a la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros de Ecuador y la Encuesta de Prácticas Gerenciales.

Índice General Operaciones

Monitoreo Carácter Exportador

Gráfico 9: Densidad de reserva de liquidez por nivel de prácticas gerenciales y tamaño de empresa, 2018

Fuente: Estimaciones propias en base a los estados financieros de las empresas declarados a la Superintendencia de Compañías de Ecuador y la Encuesta de Prácticas Gerenciales.


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La encuesta de prácticas gerenciales también permite diferenciar las reservas de liquidez entre empresas medianas y grandes y para cada una de ellas según su nivel de prácticas gerenciales. Del gráfico 9 se destaca que las empresas grandes en general tienen mayores reservas de liquidez que las empresas micro, pequeñas y medianas, aun cuando estas tengan niveles de prácticas gerenciales superiores al promedio. Así, la mediana de reservas de liquidez en el caso de tener practicas gerenciales superiores al promedio es de 23 días y 39 días para las empresas micro/pequeñas/medianas y para las grandes, respectivamente, mientras que, para las empresas con prácticas gerenciales inferiores al promedio, la mediana es de 27 días y 38 días para las empresas micro/pequeñas/medianas y para las grandes, respectivamente. Esta tendencia se observa también para el componente de operaciones y monitoreo del índice de prácticas gerenciales. Más allá de las prácticas gerenciales, el carácter exportador parece denotar aún más claramente la diferencia de suficiencia de liquidez entre empresas grandes y micro/pequeñas/medianas, siendo que una empresa grande tiene reservas de liquidez para 35 días si exporta y de 39 días si no exporta, mientras que las empresas micro/pequeñas/medianas tienen reservas de liquidez para 27 en el caso de exportar y de 25 en caso de no exportar.

VI. REFLEXIONES PARA LA TOMA DE DECISIONES

Con el objetivo de conocer el panorama empresarial en el Ecuador en este documento se realiza un análisis descriptivo de las firmas en el 2018. Así, se calcularon indicadores de corto y mediano plazo, que permiten de manera preliminar caracterizar a las empresas para conocer la posibilidad de soportar una súbita reducción de los ingresos por ventas. Además, se incluyó un análisis de los días que podrían continuar funcionando las empresas en base a su nivel de liquidez obtenida en periodos pasados.

En este sentido, se encuentra que existe heterogeneidad entre las firmas, tanto por tamaño como por sector. Además, la pequeña y mediana empresa tiene niveles de efectivo mayores que otras empresas, en la mayoría de los sectores. Los gastos en alquiler y materia prima importada son diferentes, pero con un patrón donde la microempresa destina más de sus recursos para alquiler, y la mediana y gran empresa lo destina para importaciones. Las microempresas destinan aproximadamente 6% de sus gastos en el pago de alquiler (mediana); mientras que, el resto de las empresas gastan valores inferiores en este rubro. Además, la mayoría de las firmas tiene una intensidad en mano de obra por encima del 90%.

Desde el Cash buffer se evidencia que el 50% de las empresas están operando con una mediana de 33 días de resistencia sin liquidez, es decir cerca de un mes de funcionamiento. En un lado de la distribución, existe un 25% de empresas altamente vulnerables a la cuarentena o a una suspensión de actividades económicas por más de 16 días. Por otro lado, el grupo de empresas pertenecientes al percentil 75 parece tener más resistencia a sus días sin liquidez, ya que podría soportar 56 días o más. Además, las empresas más pequeñas son más vulnerables a un shock temporal de suspensión de actividades que dure más de 33 días y, aunque la empresa sea grande, estas pueden tener problemas de liquidez para soportar el shock. Por sectores, se evidencia que los sectores económicos más vulnerables a una suspensión de actividades económicas son Manufactura (32 días), Servicios (31 días), y Electricidad y agua (29 días). Adicionalmente, se encuentra que las empresas con actividad comercial internacional tienen mayores días de resistencia que aquellas que compran y venden a nivel doméstico, volviendo más vulnerables a las empresas locales. Por su parte, las firmas con acceso a crédito tienen mayores niveles de resistencia sin efectivo que las que no tienen este tipo de financiamiento.

A tal esta evidencia, es fundamental que existan programas de capacitación desde las universidades para las empresas, especialmente para micro y pequeña empresa, enfocándose en contabilidad y manejo de finanzas para que mejore sus días de cobro y de pago, de tal forma que optimicen los flujos de caja. Por su parte, el


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gobierno debe ampliar sus relaciones diplomáticas para que existan programas de inserción al mercado internacional, no solo en productos primarios, sino también en elaborados y con valor agregado. En esta vinculación al comercio internacional, las empresas más vulnerables deberían beneficiarse para mejorar así sus niveles de soporte y de productividad; además, se debería priorizar a los sectores como la Manufactura, Agricultura y pesca, Servicios, entre otros. Desde el sector financiero se debe mejorar el acceso al crédito financiero para que las empresas más vulnerables, como las micro y pequeñas empresas, puedan tener este tipo de financiamiento, a través de innovadores productos financieros; así las empresas podrán tener mayores niveles de liquidez y aumentar su capacidad de sobrevivencia ante shocks exógenos. Desde la política monetaria, la disminución de las tasas de interés activa y el incremento de los plazos de cobro son, sin duda, opciones viables, siempre y cuando se genere un fondo de garantías para evitar problemas de riesgo de pagos de las empresas y poder sobrellevar una eventual moratoria generalizada.

REFERENCIAS

Bernard, A. B., Jensen, J. B., Redding, S. J., & Schott, P. K. (2018). Global firms. Journal of Economic Literature, 56(2), 565-619.

Camino-Mogro, S., & López, A. (2020). Two-way traders: searching for complementarities between exports and imports in a developing country. Applied Economics Letters, 1-4.

Camino-Mogro, S., Pinzón, K., y Carrillo-Maldonado, P. (2020). Do imports of intermediate inputs generate higher productivity? Evidence from Ecuadorian Manufacturing. IDB Working Paper Series

Camino-Mogro, S., Portalanza, A. y Ordeñana, X. (2020). Flujo de caja y días de resistencia sin efectivo en tiempos de COVID-19: El caso de Ecuador. Policy Report. Universidad Espíritu Santo

Camino-Mogro, S., Vera-Gilces, P. y Ordeñana-Rodriguez, X. (2020). Microeconometric evidence between Exporters and non-exporters: Differences in economic and productivity performance. Unpublished manuscript.

Delgado Salazar, J. L., & Ruesga Benito, S. (2019). Modelo analítico para la reducción de la economía sumergida en ecuador. Atlantic Review of Economics (ARoEc), 2(2).

Díaz-Cassou, J., Carrillo-Maldonado, P. y Moreno-Huaccha (2020) COVID-19: el impacto del choque externo sobre las economías de la región andina. Unpublished manuscript.

Farrell, D., & Wheat, C. (2016). Cash is King: Flows, Balances, and Buffer Days Evidence from 600,000 Small Businesses. JPMorgan Chase & Co Institute.

Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2020) Tabulados-Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU).

Kochar, A. (1997). An empirical investigation of rationing constraints in rural credit markets in India. Journal of Development Economics, 53(2), 339-371.

Schneider, F. (2016). Estimating the size of the shadow economies of 162 countries using the MIMIC method. In Entrepreneurship and the Shadow Economy. Edward Elgar Publishing.


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Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros. (2018). Estudio Sectorial: MIPYMES y Grandes empresas

Van Biesebroeck, J. (2005). Firm size matters: Growth and productivity growth in African manufacturing. Economic Development and Cultural Change, 53(3), 545-583.

Wagner, J. (2012). International trade and firm performance: a survey of empirical studies since 2006. Review of World Economics, 148(2), 235-267.

ANEXOS

A. Depuración de la información

Para la clasificación por tamaño de empresas se consideró que las micro tienen ingresos menores al US$ 100.000, las pequeñas tienen ventas entre US$ 100.000 y US$ 1 millón, las medianas tienen ingresos entre US$ 1 millón y US$ 5 millones; y, las grandes tiene ventas mayores a US$ 5 millones. De acuerdo con la Clasificación Internacional de Industrias Unificada (CIIU), se agruparon las empresas por los siguientes sectores:

Sector CIIU

Agricultura y pesca Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca

Petróleo y minas Explotación de minas y canteras

Manufactura Industrias Manufactureras

Electricidad y agua

Suministro de electricidad, gas, vapor y aire acondicionado

Distribución de agua alcantarillada, gestión de desechos y actividades de

saneamiento

Construcción e Inmobiliaria Construcción

Actividades inmobiliarias

Comercio Comercio al por mayor y al por menor, reparación de vehículos automotores

y motocicletas

Servicios Actividades de alojamiento y de servicio de comidas

Información y comunicaciones

Administración pública y defensa; planes de seguridad social de afiliación

obligatoria

Enseñanza

Actividades profesionales, científicas y técnicas

Actividades financieras y de seguros

Artes, entretenimiento y recreación

Actividades de atención de la salud humana y de asistencia social

Transporte y almacenamiento

Actividades de servicios administrativos y de apoyo

Otras actividades de servicios


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B. Cálculo de indicadores

Para calcular los días de Cash Buffer se utiliza el saldo promedio del efectivo que se calculó considerando una penalidad en las cuentas debido al impacto de la crisis. Siguiendo lo establecido por la UDLA (2020), se penalizan a las cuentas por cobrar con la rotación de cuentas por cobrar a 30 días, otras cuentas por cobrar en un 50%, el inventario por la rotación de inventario a 30 días y las cuentas por pagar por la rotación de cuentas por pagar a 30 días. La variable ventas se usó para calcular la rotación de cuentas por pagar y cuentas por cobrar.

saldo promedio del efectivo= + caja + (cuentas por cobrar x rotación cxc mensual) + (otras cuentas por cobrar) x 0.5 + (inventario x rotación de inventario) + (otras cuentas por cobrar) x 0.5 + (inventario x rotación de inventario) − (proveedores x rotación de cuentas por pagar ) − otras cuentas por pagar

Así mismo, el egreso promedio mensual se lo calculó sumando las variables de costos de ventas, gastos administrativos y ventas, otros gastos operacionales, sin considerar depreciaciones, amortizaciones, y provisiones. Esta suma se la dividió para 12 para poder obtener el valor mensual

egreso promedio = − costo de ventas − gastos administrativos y ventas − otros gastos operacionales + depreciaciones + amortizaciones+ provisiones

Finalmente, se obtiene que la razón del saldo promedio de efectivo sobre los egresos a los que incurren mensualmente las empresas son los días de resistencia sin efectivo que podrían soportar las empresas o el Cash Buffer:

Cash Buffer =saldo promedio del efectivo mensual

egreso promedio mensual𝑥 30


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C. Diagramas de caja de los indicadores

En este anexo se presentan los diagramas de caja de los indicadores en cada sector productivo por tamaño. Para lograr una visualización de la heterogeneidad dentro de las empresas, se elimina del diagrama los valores extremos y los bigotes.

Gráfico C.1: Diagrama de caja de Liquidez Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros


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Gráfico C.2: Diagrama de caja de Prueba ácida Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros


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Gráfico C.3: Diagrama de caja de Efectivo Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros


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Gráfico C.4: Diagrama de caja de Inventario por Activo Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros


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Gráfico C.5: Diagrama de caja de Cuentas y documentos por pagar Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros


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Gráfico C.6: Diagrama de caja de Porcentaje de Importaciones/ Ventas Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros


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Gráfico C.7: Diagrama de caja de Gasto en alquiler Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros


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Gráfico C.8: Diagrama de caja de Porcentaje de Exportaciones/ Ventas Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros


114

Gráfico C.9: Diagrama de caja de Dependencia del crédito Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros


115

Gráfico C.10: Diagrama de caja de Apalancamiento Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros


116

Gráfico C.11: Diagrama de caja de Provisiones por Pasivo Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros


117

Gráfico C.12: Diagrama de caja de Porcentaje de Gasto en Mano de obra Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros

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