EL ROL DE LA INVERSIÓN EXTRANJERA
DIRECTA EN EL CRECIMIENTO ECONÓMICO EN
EL ECUADOR
THE ROLE OF FOREIGN DIRECT INVESTMENT IN
ECUADOR’S ECONOMIC GROWTH
David Alexander Cárdenas Aguilera
Instituto Superior Universitario Sucre, Ecuador
Angel Oswaldo Loor Saldarriaga
Instituto Superior Universitario Sucre, Ecuador
Mercedes Elizabeth Vargas Moreno
Instituto Superior Universitario Sucre, Ecuador
Chango Correa Jorge Guillermo
Instituto Superior Universitario Sucre, Ecuador
Alex Estuardo Merino Garnica
Instituto Superior Universitario Sucre, Ecuador
pág. 7874
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i5.20125
El Rol de la Inversión Extranjera Directa en el Crecimiento Económico en
el Ecuador
David Alexander Cárdenas Aguilera1
dcardenas197@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0000-5975-3910
Instituto Superior Universitario Sucre
Ecuador
Angel Oswaldo Loor Saldarriaga
oloor@tecnologicosucre.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-3105-9857
Instituto Superior Universitario Sucre
Ecuador
Mercedes Elizabeth Vargas Moreno
mvargas@tecnologicosucre.edu.ec
https://orcid.org/0009-0008-2045-4620
Instituto Superior Universitario Sucre
Ecuador
Jorge Guillermo Chango Correa
jchango@tecnologicosucre.edu.ec
https://orcid.org/0009-0002-8663-5631
Instituto Superior Universitario Sucre
Ecuador
Alex Estuardo Merino Garnica
amerino@tecnologicosucre.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-4527-5775
Instituto Superior Universitario Sucre
Ecuador
RESUMEN
Este estudio investiga de qué manera la Inversión Extranjera Directa ha impactado la evolución del
Producto Interno Bruto de Ecuador en el período 2013-2024. La desaceleración que se observa en la
región no impide que la inversión extranjera directa siga influyendo de manera positiva en el
crecimiento interno, si bien su impacto se atenúa ante el deterioro de las instituciones, la incertidumbre
política y el incremento del riesgo país, y los registros muestran una reducción de 69,8 % en los flujos
de IED durante 2023 que evidencia la intensidad de las condiciones económicas adversas, mientras el
producto interno bruto experimentó una contracción cercana al 2 % en 2024. La disminución de la
inversión productiva, el retroceso del 2,6% en este indicador, la violencia, la sequía y la baja producción
petrolera, agravaron el escenario económico. Para analizar esta hipótesis, se utilizó una metodología
cuantitativa de tipo explicativa y correlacional, se aplicó una regresión lineal múltiple con datos anuales
consolidados utilizando MCO, esto permitió identificar relaciones causales entre la IED, el riesgo país,
la gobernanza y el PIB. El estudio confirma que, aunque la IED puede impulsar el crecimiento
económico, su efecto se ve condicionado por el entorno institucional y los retos estructurales del país.
Palabras clave: foreign direct investment (FDI), economic growth, gross domestic product (GDP),
political instability, investment climate
1 Autor principal
Correspondencia: dcardenas197@hotmail.com
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i5.20125
El Rol de la Inversión Extranjera Directa en el Crecimiento Económico en
el Ecuador
David Alexander Cárdenas Aguilera1
dcardenas197@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0000-5975-3910
Instituto Superior Universitario Sucre
Ecuador
Angel Oswaldo Loor Saldarriaga
oloor@tecnologicosucre.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-3105-9857
Instituto Superior Universitario Sucre
Ecuador
Mercedes Elizabeth Vargas Moreno
mvargas@tecnologicosucre.edu.ec
https://orcid.org/0009-0008-2045-4620
Instituto Superior Universitario Sucre
Ecuador
Jorge Guillermo Chango Correa
jchango@tecnologicosucre.edu.ec
https://orcid.org/0009-0002-8663-5631
Instituto Superior Universitario Sucre
Ecuador
Alex Estuardo Merino Garnica
amerino@tecnologicosucre.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-4527-5775
Instituto Superior Universitario Sucre
Ecuador
RESUMEN
Este estudio investiga de qué manera la Inversión Extranjera Directa ha impactado la evolución del
Producto Interno Bruto de Ecuador en el período 2013-2024. La desaceleración que se observa en la
región no impide que la inversión extranjera directa siga influyendo de manera positiva en el
crecimiento interno, si bien su impacto se atenúa ante el deterioro de las instituciones, la incertidumbre
política y el incremento del riesgo país, y los registros muestran una reducción de 69,8 % en los flujos
de IED durante 2023 que evidencia la intensidad de las condiciones económicas adversas, mientras el
producto interno bruto experimentó una contracción cercana al 2 % en 2024. La disminución de la
inversión productiva, el retroceso del 2,6% en este indicador, la violencia, la sequía y la baja producción
petrolera, agravaron el escenario económico. Para analizar esta hipótesis, se utilizó una metodología
cuantitativa de tipo explicativa y correlacional, se aplicó una regresión lineal múltiple con datos anuales
consolidados utilizando MCO, esto permitió identificar relaciones causales entre la IED, el riesgo país,
la gobernanza y el PIB. El estudio confirma que, aunque la IED puede impulsar el crecimiento
económico, su efecto se ve condicionado por el entorno institucional y los retos estructurales del país.
Palabras clave: foreign direct investment (FDI), economic growth, gross domestic product (GDP),
political instability, investment climate
1 Autor principal
Correspondencia: dcardenas197@hotmail.com
pág. 7875
The Role of Foreign Direct Investment in Ecuador’s Economic Growth
ABSTRACT
This investigation explores how foreign direct investment shaped Ecuador’s GDP growth between 2013
and 2024, showing that despite a regional slowdown, inflows of foreign capital continued to bolster
domestic output even though their influence weakened under institutional decay, political uncertainty
and rising country risk. Data reveal a 69.8 percent plunge in FDI during 2023, a clear sign of harsh
economic conditions, while the nation’s GDP contracted by nearly 2 percent in 2024. A drop of 2.6
percent in productive investment, coupled with social unrest, drought and reduced oil production,
intensified the challenges facing the economy. A quantitative, explanatory and correlational design
applied ordinary least squares multiple linear regression to annual consolidated data, uncovering causal
relationships between FDI, country risk, governance and GDP. Findings confirm that foreign
investment can drive growth, but its impact depends on the strength of institutions and the ability to
address structural hurdles.
Keywords: foreign investment, economic growth, Ecuador, economic policy, regulatory risks
Artículo recibido 18 setiembre 2025
Aceptado para publicación: 05 octubre 2025
The Role of Foreign Direct Investment in Ecuador’s Economic Growth
ABSTRACT
This investigation explores how foreign direct investment shaped Ecuador’s GDP growth between 2013
and 2024, showing that despite a regional slowdown, inflows of foreign capital continued to bolster
domestic output even though their influence weakened under institutional decay, political uncertainty
and rising country risk. Data reveal a 69.8 percent plunge in FDI during 2023, a clear sign of harsh
economic conditions, while the nation’s GDP contracted by nearly 2 percent in 2024. A drop of 2.6
percent in productive investment, coupled with social unrest, drought and reduced oil production,
intensified the challenges facing the economy. A quantitative, explanatory and correlational design
applied ordinary least squares multiple linear regression to annual consolidated data, uncovering causal
relationships between FDI, country risk, governance and GDP. Findings confirm that foreign
investment can drive growth, but its impact depends on the strength of institutions and the ability to
address structural hurdles.
Keywords: foreign investment, economic growth, Ecuador, economic policy, regulatory risks
Artículo recibido 18 setiembre 2025
Aceptado para publicación: 05 octubre 2025
pág. 7876
INTRODUCCIÓN
En los noventa trancisionando hacia el siglo XXI, según la información recopilada se puede observar
que la Inversión Extranjera Directa (IED) atravesó un crecimiento vertiginoso en América Latina.
(Tobar-Pesántez, 2022) En ese entonces la confianza en el entorno económico regional era alta, los
beneficios ofrecidos por los países receptores, mantenían un promedio anual del 16% y mínimo del 8%
en cada año (CEPAL, 2024). Durante 2010 el ritmo de crecimiento se estancó en un 2 % anual, pese a
la expansión constante del comercio exterior y del PIB (Kucher, 2018). Este fenómeno se identificó
como un proceso de "desacoplamiento" revisar gráfico (1) (Youkhadar, 2024).
El estudio se propone evaluar el papel de la Inversión Extranjera Directa en el crecimiento económico
de Ecuador, tomando como marco temporal los veinticuatro años más recientes. La IED, opera como
una herramienta que ayuda a dinamizar la economía de los países gracias a la transferencia de capital,
según el (Banco Central del Ecuador, 2025a), vale la pena su análisis ante la reciente contracción
económica. Durante el cuarto trimestre de 2024, los indicadores señalan que el PIB registró una caída
del 0,9 % respecto a 2023, influida principalmente por la baja de la inversión productiva en 2,6 %, la
contracción del gasto público en 0,8 % y el alza de las importaciones en un 3,7 % (Morán et al., 2025).
“En el año 2024, el Producto Interno Bruto (PIB) del Ecuador ha registrado un decrecimiento del 2,0%”
(Banco Central del Ecuador, 2025b, párr. 2). esto como resultado de varios factores tanto endógenos
como exógenos que afectaron negativamente la economía (Indeed Editorial Team, 2024). Destacan tres;
1) Aumento de la violencia, impactando en el turismo y el comercio (Tourism and Society Think Tank,
2024), 2) Disminución de la producción petrolera, tras el cierre del Bloque 43-ITT (El Comercio, 2024),
3) Enfrento una de las sequías más fuertes en seis décadas (Banco Central del Ecuador, 2025a). Estas
condiciones provocaron pérdidas de grandes dimensiones en la economía (763 millones de dólares), la
manufactura (380 millones) y el sector servicios (374 millones) (Banco Central del Ecuador, 2020).
Ecuador históricamente ha sido receptor de empresas multinacionales (Ortiz et al., 2019). El año 2013
destaca por el mayor ingreso de IED, con contribuciones principalmente de capital (Espín et al., 2016),
Ante este panorama, la pregunta principal de esta investigación es la siguiente, ¿cuál es el impacto real
de la IED, sobre el empleo y el crecimiento económico del Ecuador?
INTRODUCCIÓN
En los noventa trancisionando hacia el siglo XXI, según la información recopilada se puede observar
que la Inversión Extranjera Directa (IED) atravesó un crecimiento vertiginoso en América Latina.
(Tobar-Pesántez, 2022) En ese entonces la confianza en el entorno económico regional era alta, los
beneficios ofrecidos por los países receptores, mantenían un promedio anual del 16% y mínimo del 8%
en cada año (CEPAL, 2024). Durante 2010 el ritmo de crecimiento se estancó en un 2 % anual, pese a
la expansión constante del comercio exterior y del PIB (Kucher, 2018). Este fenómeno se identificó
como un proceso de "desacoplamiento" revisar gráfico (1) (Youkhadar, 2024).
El estudio se propone evaluar el papel de la Inversión Extranjera Directa en el crecimiento económico
de Ecuador, tomando como marco temporal los veinticuatro años más recientes. La IED, opera como
una herramienta que ayuda a dinamizar la economía de los países gracias a la transferencia de capital,
según el (Banco Central del Ecuador, 2025a), vale la pena su análisis ante la reciente contracción
económica. Durante el cuarto trimestre de 2024, los indicadores señalan que el PIB registró una caída
del 0,9 % respecto a 2023, influida principalmente por la baja de la inversión productiva en 2,6 %, la
contracción del gasto público en 0,8 % y el alza de las importaciones en un 3,7 % (Morán et al., 2025).
“En el año 2024, el Producto Interno Bruto (PIB) del Ecuador ha registrado un decrecimiento del 2,0%”
(Banco Central del Ecuador, 2025b, párr. 2). esto como resultado de varios factores tanto endógenos
como exógenos que afectaron negativamente la economía (Indeed Editorial Team, 2024). Destacan tres;
1) Aumento de la violencia, impactando en el turismo y el comercio (Tourism and Society Think Tank,
2024), 2) Disminución de la producción petrolera, tras el cierre del Bloque 43-ITT (El Comercio, 2024),
3) Enfrento una de las sequías más fuertes en seis décadas (Banco Central del Ecuador, 2025a). Estas
condiciones provocaron pérdidas de grandes dimensiones en la economía (763 millones de dólares), la
manufactura (380 millones) y el sector servicios (374 millones) (Banco Central del Ecuador, 2020).
Ecuador históricamente ha sido receptor de empresas multinacionales (Ortiz et al., 2019). El año 2013
destaca por el mayor ingreso de IED, con contribuciones principalmente de capital (Espín et al., 2016),
Ante este panorama, la pregunta principal de esta investigación es la siguiente, ¿cuál es el impacto real
de la IED, sobre el empleo y el crecimiento económico del Ecuador?
pág. 7877
Este análisis teóricamente se apoya en tres enfoques fundamentales. El primero parte de la economía
clásica, Adam Smith (1776) advertía las implicaciones que un proteccionismo restrictivo ocasionaba en
la inversión extranjera. Por otro lado, en base al concepto de "la eficiencia marginal del capital"
propuesto por John Maynard Keynes (1936), resalta cómo las expectativas de rentabilidad son las que
determinan las decisiones de inversión (Campoverde Imbaquingo & Panchi Benavides, 2023). La IED
fortalece las capacidades productivas, siendo cercana a perspectivas de desarrollo (Banco Central del
Ecuador, 2019; Banco Mundial, 2025).
La inversión es el motor que mueve e impulsa las economías (Yeboah et al., 2025). Si las empresas
invierten más dinero mejorando áreas como tecnología o mejorando capacidades del personal generará
mayor producción, más empleos y más ingresos. De esta manera los individuos pueden consumir más
y se produce un efecto multiplicador (Novelo 2016; Citado en Campoverde, 2023). En ese sentido, ¿qué
pasaría si es que ya nadie está interesado en invertir? ¿Qué sucede con la IED en Ecuador?
Este análisis se sitúa en el contexto de la economía ecuatoriana, un país dolarizado y dependiente, con
una creciente fragilidad institucional. En los últimos 4 años, ha percibido una retracción de interés
inversionista como se puede observar en el gráfico (2) (Ministerio de Producción, Comercio Exterior,
Inversiones y Pesca, 2024). El primer trimestre del año 2023 muestra una importante reducción del
69,8% respecto al periodo anterior (Ministerio de Producción, Comercio Exterior, Inversiones y Pesca,
2023). Durante 2024 los flujos de capital extranjero cayeron un 30,3 % respecto a 2023, lo cual
evidencia la desconfianza de los inversionistas foráneos (Ministerio de Producción, Comercio Exterior,
Inversiones y Pesca, 2025).
La teoría keyneciana afirma que las decisiones de inversión están estrechamente ligadas a las
expectativas de los empresarios sobre el futuro (Campoverde, 2023). Cuando hay un entorno económico
riesgoso, la mejor decisión es no comprometer capitales. En el análisis, bajo esta premisa se ha
incorporado el Índice de Percepción de la Corrupción (IPC), señalando que Ecuador ha llegado a 32
puntos en el 2024, y en función de su análisis anual, existe una tendencia decreciente, como se puede
observar en el gráfico (3) (Fundación Ciudadanía y Desarrollo, 2024).
Algunos de los autores referenciados ya crean una advertencia en relación a los antecedentes para este
estudio, Espín, Córdova y López (2016) demuestran que entre el 2007 y 2014.
Este análisis teóricamente se apoya en tres enfoques fundamentales. El primero parte de la economía
clásica, Adam Smith (1776) advertía las implicaciones que un proteccionismo restrictivo ocasionaba en
la inversión extranjera. Por otro lado, en base al concepto de "la eficiencia marginal del capital"
propuesto por John Maynard Keynes (1936), resalta cómo las expectativas de rentabilidad son las que
determinan las decisiones de inversión (Campoverde Imbaquingo & Panchi Benavides, 2023). La IED
fortalece las capacidades productivas, siendo cercana a perspectivas de desarrollo (Banco Central del
Ecuador, 2019; Banco Mundial, 2025).
La inversión es el motor que mueve e impulsa las economías (Yeboah et al., 2025). Si las empresas
invierten más dinero mejorando áreas como tecnología o mejorando capacidades del personal generará
mayor producción, más empleos y más ingresos. De esta manera los individuos pueden consumir más
y se produce un efecto multiplicador (Novelo 2016; Citado en Campoverde, 2023). En ese sentido, ¿qué
pasaría si es que ya nadie está interesado en invertir? ¿Qué sucede con la IED en Ecuador?
Este análisis se sitúa en el contexto de la economía ecuatoriana, un país dolarizado y dependiente, con
una creciente fragilidad institucional. En los últimos 4 años, ha percibido una retracción de interés
inversionista como se puede observar en el gráfico (2) (Ministerio de Producción, Comercio Exterior,
Inversiones y Pesca, 2024). El primer trimestre del año 2023 muestra una importante reducción del
69,8% respecto al periodo anterior (Ministerio de Producción, Comercio Exterior, Inversiones y Pesca,
2023). Durante 2024 los flujos de capital extranjero cayeron un 30,3 % respecto a 2023, lo cual
evidencia la desconfianza de los inversionistas foráneos (Ministerio de Producción, Comercio Exterior,
Inversiones y Pesca, 2025).
La teoría keyneciana afirma que las decisiones de inversión están estrechamente ligadas a las
expectativas de los empresarios sobre el futuro (Campoverde, 2023). Cuando hay un entorno económico
riesgoso, la mejor decisión es no comprometer capitales. En el análisis, bajo esta premisa se ha
incorporado el Índice de Percepción de la Corrupción (IPC), señalando que Ecuador ha llegado a 32
puntos en el 2024, y en función de su análisis anual, existe una tendencia decreciente, como se puede
observar en el gráfico (3) (Fundación Ciudadanía y Desarrollo, 2024).
Algunos de los autores referenciados ya crean una advertencia en relación a los antecedentes para este
estudio, Espín, Córdova y López (2016) demuestran que entre el 2007 y 2014.
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Ellas utilizaron una regresión lineal simple y un modelo econométrico. Mientras tanto Campoverde y
Panchi (2023), Huerta Pacsi (2016) y el informe de CEPAL (2024) complementan el marco teórico y
metodológico desde diversas perspectivas. Campoverde y Panchi refuerzan la lectura sobre el caso
ecuatoriano la concentración en sectores primarios. Este estudio demuestra que el efecto del a IED no
es automático ni lineal. Y que existe una relación bidireccional entre el IED y PIB desde un análisis de
causalidad de Granger, probablemente existe una dinámica circular. El informe de la CEPAL (2024)
contextualiza esta investigación a nivel regional. Finalmente, autores como Kucher (2018) advierten
que factores como la liberalización de capitales sin estrategias comerciales puede ser problemático
ocasionando el dominio de capitales especulativos y la fuga de utilidades. Este análisis precautelar es
pertinente dado el caso ecuatoriano, cuando en los últimos años ha mostrado señales de retracción del
interés inversionista. Los objetivos específicos incluyen: (1) caracterizar los flujos de IED en el país
durante el período de estudio, (2) identificar los sectores económicos más beneficiados, y (3) estimar la
relación entre la IED y variables macroeconómicas como el PIB y el empleo sectorial.
METODOLOGÍA
Para poder cumplir con los objetivos planteados para la presente información y considerando el tipo de
información a la cual se ha tenido acceso, en esta propuesta se optará por una estrategia cuantitativa
(Hernández Sampieri et al., 2014), con énfasis en el análisis econométrico de datos agregados (Vidal.
2023, octubre 26). Se desarrollará una investigación de carácter explicativa y correlacional según la
definición de (García Sanz, M, García Meseguer, M. 2023). Teniendo como base los datos anuales de
las variables identificadas, se aplica una regresión lineal múltiple simple como técnica principal. Esta
permite establecer una relación entre una variable dependiente y dos o más independientes.
De esta manera la regresión lineal múltiple permite que se pueda moldear fenómenos complejos donde
intervienen varios factores simultáneamente. Principalmente esto permitirá
medir la fuerza de la relación entre las variables explicativas (independientes) y una variable
dependiente (Bevans, R. 2023). La población objeto de este análisis será la economía ecuatoriana siendo
la unidad de análisis los datos anuales consolidados durante los años 2000 - 2024. Se constituirá una
serie cada año a partir de los informes del Banco Central del Ecuador y del Instituto Nacional de
Estadística y Censos, complementada con cifras del Banco Mundial y de la OCDE, para lograr validar
Ellas utilizaron una regresión lineal simple y un modelo econométrico. Mientras tanto Campoverde y
Panchi (2023), Huerta Pacsi (2016) y el informe de CEPAL (2024) complementan el marco teórico y
metodológico desde diversas perspectivas. Campoverde y Panchi refuerzan la lectura sobre el caso
ecuatoriano la concentración en sectores primarios. Este estudio demuestra que el efecto del a IED no
es automático ni lineal. Y que existe una relación bidireccional entre el IED y PIB desde un análisis de
causalidad de Granger, probablemente existe una dinámica circular. El informe de la CEPAL (2024)
contextualiza esta investigación a nivel regional. Finalmente, autores como Kucher (2018) advierten
que factores como la liberalización de capitales sin estrategias comerciales puede ser problemático
ocasionando el dominio de capitales especulativos y la fuga de utilidades. Este análisis precautelar es
pertinente dado el caso ecuatoriano, cuando en los últimos años ha mostrado señales de retracción del
interés inversionista. Los objetivos específicos incluyen: (1) caracterizar los flujos de IED en el país
durante el período de estudio, (2) identificar los sectores económicos más beneficiados, y (3) estimar la
relación entre la IED y variables macroeconómicas como el PIB y el empleo sectorial.
METODOLOGÍA
Para poder cumplir con los objetivos planteados para la presente información y considerando el tipo de
información a la cual se ha tenido acceso, en esta propuesta se optará por una estrategia cuantitativa
(Hernández Sampieri et al., 2014), con énfasis en el análisis econométrico de datos agregados (Vidal.
2023, octubre 26). Se desarrollará una investigación de carácter explicativa y correlacional según la
definición de (García Sanz, M, García Meseguer, M. 2023). Teniendo como base los datos anuales de
las variables identificadas, se aplica una regresión lineal múltiple simple como técnica principal. Esta
permite establecer una relación entre una variable dependiente y dos o más independientes.
De esta manera la regresión lineal múltiple permite que se pueda moldear fenómenos complejos donde
intervienen varios factores simultáneamente. Principalmente esto permitirá
medir la fuerza de la relación entre las variables explicativas (independientes) y una variable
dependiente (Bevans, R. 2023). La población objeto de este análisis será la economía ecuatoriana siendo
la unidad de análisis los datos anuales consolidados durante los años 2000 - 2024. Se constituirá una
serie cada año a partir de los informes del Banco Central del Ecuador y del Instituto Nacional de
Estadística y Censos, complementada con cifras del Banco Mundial y de la OCDE, para lograr validar
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algunos indicadores. En el caso de esta investigación se identificaron las relaciones causales o
asociativas entre distintas variables, las variables independientes analizadas serán:
▪ Inversión Extranjera Directa.
▪ Índice de riesgo país.
▪ Índice de gobernanza o corrupción.
Y se analizará cómo estas afectan a una única variable dependiente, siendo el Producto Interno Bruto
(PIB), como indicador de crecimiento económico. Este método ayudará a que a través de pruebas
estadísticas (como el valor p), se puede determinar las variables que realmente influyen sobre el PIB y
cuáles no aportan al modelo. Los datos serán revisados y organizados en una hoja de cálculo y luego
trasladados a un software estadístico, en este caso R Studio, para el análisis cuantitativo-
Tabla 1 Operacionalización de las Variables
Año Producto Interno
Bruto (PIB) USD
Constantes
Producto
Interno Bruto
% Constantes
Inversión
Extranjera Directa
(IED) USD Millones
Riesgo País
(Índice
promedio)
Índice de
Gobernanza o
Corrupción
2000 37.726.410 NA -23,4 NA 26
2001 39.241.363 4,02% 538,6 NA 23
2002 40.848.994 4,10% 783,3 NA 22
2003 41.961.262 2,72% 871,5 NA 22
2004 45.406.710 8,21% 836,9 762,64 20
2005 47.809.319 5,29% 493,4 707,45 25
2006 49.914.615 4,40% 271,4 556,47 23
2007 51.007.777 2,19% 194,2 658,87 21
2008 54.250.408 6,36% 1.057,40 478,79 20
2009 54.557.732 0,57% 308,6 251,52 22
2010 56.481.055 3,53% 165,9 563,49 25
2011 60.925.064 7,87% 646,1 824,64 27
2012 64.362.433 5,64% 567,4 814,35 32
2013 96.570.335 7,20% 727,08 635,89 35
2014 102.717.793 4,20% 772,4 481,17 33
2015 97.209.557 0,10% 1.322,71 479,68 32
2016 97.671.433 -0,70% 769,03 569,64 31
2017 104.467.486 6% 632,43 621,32 32
2018 107.478.961 1% 1391,31 641,15 34
2019 107.595.830 0,20% 979,64 618,61 38
2020 95.865.473 -9,20% 1114,35 174,07 39
2021 107.179.074 9,40% 648,71 577,89 36
2022 116.133.121 5,90% 882,04 364,81 36
2023 121.147.057 2,00% 475,03 1,8 34
2024 124.676.075 -2% 232,11 1,34 32
Nota. Fuentes Banco Mundial, Banco Central del Ecuador, Fundación Ciudadanía y Desarrollo.
algunos indicadores. En el caso de esta investigación se identificaron las relaciones causales o
asociativas entre distintas variables, las variables independientes analizadas serán:
▪ Inversión Extranjera Directa.
▪ Índice de riesgo país.
▪ Índice de gobernanza o corrupción.
Y se analizará cómo estas afectan a una única variable dependiente, siendo el Producto Interno Bruto
(PIB), como indicador de crecimiento económico. Este método ayudará a que a través de pruebas
estadísticas (como el valor p), se puede determinar las variables que realmente influyen sobre el PIB y
cuáles no aportan al modelo. Los datos serán revisados y organizados en una hoja de cálculo y luego
trasladados a un software estadístico, en este caso R Studio, para el análisis cuantitativo-
Tabla 1 Operacionalización de las Variables
Año Producto Interno
Bruto (PIB) USD
Constantes
Producto
Interno Bruto
% Constantes
Inversión
Extranjera Directa
(IED) USD Millones
Riesgo País
(Índice
promedio)
Índice de
Gobernanza o
Corrupción
2000 37.726.410 NA -23,4 NA 26
2001 39.241.363 4,02% 538,6 NA 23
2002 40.848.994 4,10% 783,3 NA 22
2003 41.961.262 2,72% 871,5 NA 22
2004 45.406.710 8,21% 836,9 762,64 20
2005 47.809.319 5,29% 493,4 707,45 25
2006 49.914.615 4,40% 271,4 556,47 23
2007 51.007.777 2,19% 194,2 658,87 21
2008 54.250.408 6,36% 1.057,40 478,79 20
2009 54.557.732 0,57% 308,6 251,52 22
2010 56.481.055 3,53% 165,9 563,49 25
2011 60.925.064 7,87% 646,1 824,64 27
2012 64.362.433 5,64% 567,4 814,35 32
2013 96.570.335 7,20% 727,08 635,89 35
2014 102.717.793 4,20% 772,4 481,17 33
2015 97.209.557 0,10% 1.322,71 479,68 32
2016 97.671.433 -0,70% 769,03 569,64 31
2017 104.467.486 6% 632,43 621,32 32
2018 107.478.961 1% 1391,31 641,15 34
2019 107.595.830 0,20% 979,64 618,61 38
2020 95.865.473 -9,20% 1114,35 174,07 39
2021 107.179.074 9,40% 648,71 577,89 36
2022 116.133.121 5,90% 882,04 364,81 36
2023 121.147.057 2,00% 475,03 1,8 34
2024 124.676.075 -2% 232,11 1,34 32
Nota. Fuentes Banco Mundial, Banco Central del Ecuador, Fundación Ciudadanía y Desarrollo.
pág. 7880
Se utilizará la siguiente fórmula general para modelar el comportamiento del PIB frente a las variables
independientes:
Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + β₃X₃ + ϵ
Donde:
PIB = β₀ + β₁·IED + β₂·PIB + β₃·Riesgo País + β4·Gobernanza + ϵ
β₀: Constante o intercepto del modelo
β₁, β₂, β₃: Coeficientes de regresión que muestran el efecto marginal de cada variable independiente
sobre el PIB
ϵ: Término de error aleatorio
El modelo se ajustará mediante el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), técnica que
permite encontrar una línea de un ajuste, que minimiza la suma de los errores cuadráticos, sirve “para
calcular la recta de la regresión lineal que permite minimiza los residuos” (Molina, 2021).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se optó por variables que permitan cuantificar la incidencia de factores externos e institucionales en la
evolución económica nacional; con ello, se formula el siguiente interrogante: ¿cómo influyen dichos
elementos en el desarrollo del país?
Los datos que refleja el PIB dan cuenta del total ajustado por la inflación, mientas que los datos del IED
aportan información sobre el ingreso de capitales externos que posiblemente pueden impactar en el
crecimiento. Los indicadores de riesgo país y gobernanza permiten contextualizar el entorno político y
económico en el que se desenvuelve el país, factores clave para la toma de decisiones económicas.
Para robustecer la validez del modelo, se procederá a aplicar test de cointegración. A continuación, se
trabaja con el Modelo 1 incorporando variables adicionales para mejorar la capacidad explicativa del
cálculo como riesgo país, calidad institucional o índice de corrupción y de esta manera poder atender la
auto correlación detectada. Por tanto, se procedió a estimar modelo multivariado de la Tabla 2,
incluyendo nuevas variables explicativas de tipo institucional y de riesgo económico, Para responder la
pregunta de investigación: ¿Hasta qué punto la inversión extranjera directa, el riesgo país y la calidad
de la gobernanza explican las variaciones del PIB en Ecuador entre 2004 y 2024?
Se utilizará la siguiente fórmula general para modelar el comportamiento del PIB frente a las variables
independientes:
Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + β₃X₃ + ϵ
Donde:
PIB = β₀ + β₁·IED + β₂·PIB + β₃·Riesgo País + β4·Gobernanza + ϵ
β₀: Constante o intercepto del modelo
β₁, β₂, β₃: Coeficientes de regresión que muestran el efecto marginal de cada variable independiente
sobre el PIB
ϵ: Término de error aleatorio
El modelo se ajustará mediante el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), técnica que
permite encontrar una línea de un ajuste, que minimiza la suma de los errores cuadráticos, sirve “para
calcular la recta de la regresión lineal que permite minimiza los residuos” (Molina, 2021).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se optó por variables que permitan cuantificar la incidencia de factores externos e institucionales en la
evolución económica nacional; con ello, se formula el siguiente interrogante: ¿cómo influyen dichos
elementos en el desarrollo del país?
Los datos que refleja el PIB dan cuenta del total ajustado por la inflación, mientas que los datos del IED
aportan información sobre el ingreso de capitales externos que posiblemente pueden impactar en el
crecimiento. Los indicadores de riesgo país y gobernanza permiten contextualizar el entorno político y
económico en el que se desenvuelve el país, factores clave para la toma de decisiones económicas.
Para robustecer la validez del modelo, se procederá a aplicar test de cointegración. A continuación, se
trabaja con el Modelo 1 incorporando variables adicionales para mejorar la capacidad explicativa del
cálculo como riesgo país, calidad institucional o índice de corrupción y de esta manera poder atender la
auto correlación detectada. Por tanto, se procedió a estimar modelo multivariado de la Tabla 2,
incluyendo nuevas variables explicativas de tipo institucional y de riesgo económico, Para responder la
pregunta de investigación: ¿Hasta qué punto la inversión extranjera directa, el riesgo país y la calidad
de la gobernanza explican las variaciones del PIB en Ecuador entre 2004 y 2024?
pág. 7881
Tabla 2 Tabla simplificada del Modelo 1 (MCO) Variable dependiente: Producto Interno Bruto (PIB)
Período: 2004–2024 (T = 21 observaciones)
Variable Coeficiente Error estándar Valor t Valor p Significancia
Inversión Extranjera Directa (IED) 4,443.95 8,691.38 0.511 0.6154 No significativa
Riesgo País −38,115.7 9,957.20 −3.828 0.0012 *** significativa
Índice de Gobernanza 3,367,670 248,196 13.57 6.82e-11 *** significativa
Estadísticos del modelo
R² ajustado: 0.827
F (3,18): 356.89 (p = 3.23e-16)
Durbin-Watson: 1.51
Nota. Fuentes Banco Mundial, Banco Central del Ecuador, Fundación Ciudadanía y Desarrollo (2024).
En vista de los resultados del modelo econométrico estimado para el período 2004 - 2024 confirman
parte de las advertencias que se han identificado en la literatura revisada. El análisis realizado mediante
regresión por Mínimos Cuadraros Ordinarios (MCO) revela que la Inversión Extranjera Directa, no
resulta estadísticamente significativa con un (p=0,6154). Coincide con el estudio de Espín, Córdova y
López (2016), quienes en el periodo 2007 - 2014, concluyen que la IED no tuvo un efecto relevante.
Como afirma Kucher (2018), en Latinoamérica los precios commodities han variado de tal forma que
ya no resultan atractivos a las inversiones extranjeras, lo que ocasiona una contracción a nivel de toda
la región. En el caso ecuatoriano los resultados muestran al índice de gobernanza como una variable
mayormente significativa con un coeficiente de aproximadamente 3,36 millones de USD y un valor p
menor a 0.00001. Se respalda la hipótesis de que el impacto de la IED sobre el PIB no es automático ni
lineal, más bien es altamente mediado por factores exógenos. De igual modo, el riesgo país presenta un
coeficiente negativo y estadísticamente significativo (p = 0.0012), evidenciando que la percepción de
inestabilidad política o económica actúa como freno al crecimiento.
Desde una perspectiva general del modelo, el coeficiente de determinación R² ajustado es de 0.827, lo
que significa que el 82,7% de la variabilidad del PIB es explicada por estas tres variables. Este nivel de
ajuste es bueno. La prueba F global (F (3,18) = 356.89, p < 0.0001) indica que el modelo conjunto tiene
relevancia estadística, lo que asegura su capacidad para explicar el comportamiento del PIB ecuatoriano
con base en estas variables.
Tabla 2 Tabla simplificada del Modelo 1 (MCO) Variable dependiente: Producto Interno Bruto (PIB)
Período: 2004–2024 (T = 21 observaciones)
Variable Coeficiente Error estándar Valor t Valor p Significancia
Inversión Extranjera Directa (IED) 4,443.95 8,691.38 0.511 0.6154 No significativa
Riesgo País −38,115.7 9,957.20 −3.828 0.0012 *** significativa
Índice de Gobernanza 3,367,670 248,196 13.57 6.82e-11 *** significativa
Estadísticos del modelo
R² ajustado: 0.827
F (3,18): 356.89 (p = 3.23e-16)
Durbin-Watson: 1.51
Nota. Fuentes Banco Mundial, Banco Central del Ecuador, Fundación Ciudadanía y Desarrollo (2024).
En vista de los resultados del modelo econométrico estimado para el período 2004 - 2024 confirman
parte de las advertencias que se han identificado en la literatura revisada. El análisis realizado mediante
regresión por Mínimos Cuadraros Ordinarios (MCO) revela que la Inversión Extranjera Directa, no
resulta estadísticamente significativa con un (p=0,6154). Coincide con el estudio de Espín, Córdova y
López (2016), quienes en el periodo 2007 - 2014, concluyen que la IED no tuvo un efecto relevante.
Como afirma Kucher (2018), en Latinoamérica los precios commodities han variado de tal forma que
ya no resultan atractivos a las inversiones extranjeras, lo que ocasiona una contracción a nivel de toda
la región. En el caso ecuatoriano los resultados muestran al índice de gobernanza como una variable
mayormente significativa con un coeficiente de aproximadamente 3,36 millones de USD y un valor p
menor a 0.00001. Se respalda la hipótesis de que el impacto de la IED sobre el PIB no es automático ni
lineal, más bien es altamente mediado por factores exógenos. De igual modo, el riesgo país presenta un
coeficiente negativo y estadísticamente significativo (p = 0.0012), evidenciando que la percepción de
inestabilidad política o económica actúa como freno al crecimiento.
Desde una perspectiva general del modelo, el coeficiente de determinación R² ajustado es de 0.827, lo
que significa que el 82,7% de la variabilidad del PIB es explicada por estas tres variables. Este nivel de
ajuste es bueno. La prueba F global (F (3,18) = 356.89, p < 0.0001) indica que el modelo conjunto tiene
relevancia estadística, lo que asegura su capacidad para explicar el comportamiento del PIB ecuatoriano
con base en estas variables.
pág. 7882
Sin embargo, el estadístico de Durbin-Watson (1.51) sugiere una ligera auto correlación positiva en los
errores, aunque no lo suficiente como para invalidar los resultados del modelo.
Para la validación del modelo de aplicó el contraste de heterocedasticidad de Breusch – Pagan al Modelo
1.
Tabla 3 Modelo 1: Coeficientes individuales. Contraste de heterocedasticidad de Breusch-Pagan
Variable Coef. p-valor
Constante –0.2945 0.9119
IED 0.00056 0.6862
Riesgo país –0.00242 0.2239
Gobernanza 0.07215 0.3841
Nota. Fuentes Banco Mundial, Banco Central del Ecuador, Fundación Ciudadanía y Desarrollo (2024).
Al aplicar el contraste de heterocedasticidad de Breusch - Pagan para evaluar la validez de los supuestos
del modelo MCO. El test dió un valor p=0.0591, lo que es un indicador mayor al 0.05 por lo que no hay
evidencia suficiente como para inferir un problema de análisis. Sin embargo, dada la proximidad al
umbral del 5% se recomienda cautela.
Para profundizar en la naturaleza dinámica de las relaciones, se procedió a un análisis de series de
tiempo utilizando el software estadístico R. Para avanzar en el análisis de cointegración primero se
estableció el grado de integración de cada variable aplicando pruebas de raíz unitaria de Dickey-Fuller
ampliado (ADF).
Con los resultados de estas pruebas (ver Tabla 4) se encontró que las series del PIB, Riesgo País y
Gobernanza son integradas de orden uno, I (1), es decir, son no estacionarias en niveles pero
estacionarias en sus primeras diferencias. Por otro lado, la serie de Inversión Extranjera Directa (IED)
resultó ser estacionaria en niveles, I (0).
Para el Modelo 1 multivariado se opta por el enfoque autorregresivo de rezagos distribuidos (ARDL),
ya que permite incorporar variables que presentan distintos grados de integración. En consecuencia, se
procedió a estimar un modelo ARDL para investigar la existencia de una relación de cointegración entre
el conjunto de variables. Durante la estimación surgieron dificultades técnicas insuperables pues los
intentos de especificar un modelo ARDL, incluso en su forma más simple, condujeron a errores de
matriz singular. Al realizar un análisis de diagnóstico posterior, mediante el cálculo de los Factores de
Inflación de la Varianza (VIF), se confirmó la presencia de multicolinealidad severa, principalmente a
Sin embargo, el estadístico de Durbin-Watson (1.51) sugiere una ligera auto correlación positiva en los
errores, aunque no lo suficiente como para invalidar los resultados del modelo.
Para la validación del modelo de aplicó el contraste de heterocedasticidad de Breusch – Pagan al Modelo
1.
Tabla 3 Modelo 1: Coeficientes individuales. Contraste de heterocedasticidad de Breusch-Pagan
Variable Coef. p-valor
Constante –0.2945 0.9119
IED 0.00056 0.6862
Riesgo país –0.00242 0.2239
Gobernanza 0.07215 0.3841
Nota. Fuentes Banco Mundial, Banco Central del Ecuador, Fundación Ciudadanía y Desarrollo (2024).
Al aplicar el contraste de heterocedasticidad de Breusch - Pagan para evaluar la validez de los supuestos
del modelo MCO. El test dió un valor p=0.0591, lo que es un indicador mayor al 0.05 por lo que no hay
evidencia suficiente como para inferir un problema de análisis. Sin embargo, dada la proximidad al
umbral del 5% se recomienda cautela.
Para profundizar en la naturaleza dinámica de las relaciones, se procedió a un análisis de series de
tiempo utilizando el software estadístico R. Para avanzar en el análisis de cointegración primero se
estableció el grado de integración de cada variable aplicando pruebas de raíz unitaria de Dickey-Fuller
ampliado (ADF).
Con los resultados de estas pruebas (ver Tabla 4) se encontró que las series del PIB, Riesgo País y
Gobernanza son integradas de orden uno, I (1), es decir, son no estacionarias en niveles pero
estacionarias en sus primeras diferencias. Por otro lado, la serie de Inversión Extranjera Directa (IED)
resultó ser estacionaria en niveles, I (0).
Para el Modelo 1 multivariado se opta por el enfoque autorregresivo de rezagos distribuidos (ARDL),
ya que permite incorporar variables que presentan distintos grados de integración. En consecuencia, se
procedió a estimar un modelo ARDL para investigar la existencia de una relación de cointegración entre
el conjunto de variables. Durante la estimación surgieron dificultades técnicas insuperables pues los
intentos de especificar un modelo ARDL, incluso en su forma más simple, condujeron a errores de
matriz singular. Al realizar un análisis de diagnóstico posterior, mediante el cálculo de los Factores de
Inflación de la Varianza (VIF), se confirmó la presencia de multicolinealidad severa, principalmente a
pág. 7883
causa de una alta variación entre la variable Gobernanza y su propio rezago (VIF > 10). Ante esta
situación, se optó por estimar el modelo ARDL más parsimonioso posible, un ARDL (1, 0, 0, 0). Los
resultados de este modelo de corto plazo a continuación:
Tabla 4 Resultados del Modelo ARDL(1, 0, 0, 0) de Corto Plazo
Variable Coeficiente Error Estándar Valor t Pr(>|t|)
(Intercepto) -8.364e+06 1.190e+07 -0.703 0.4931
L(PIB, 1) 0.7631 0.1693 4.508 0.0004
IED −6,314.49 6,343.02 −0.996 0.335
Riesgo País -1.681e+03 1.135e+04 -0.148 0.8842
Gobernanza 1.029e+06 6.378e+05 1.613 0.1277
Estadísticas del modelo
R-cuadrado ajustado 0.906
Estadístico F 46.81
p-valor (F) 2.67e-08
Observaciones 20
Nota: Variable dependiente: PIB. L (PIB, 1) representa el PIB rezagado un período. Los datos corresponden al período 2004-
2024. ***p < 0.01, **p < 0.05, p < 0.1
Como se observa en la Tabla 4, en el corto plazo, únicamente el valor pasado del PIB (L (PIB, 1)) tiene
un efecto positivo y estadísticamente significativo sobre su valor actual.Los datos y las técnicas
empleadas no permiten confirmar ni refutar la existencia de un vínculo de equilibrio a largo plazo entre
estas variables. De manera concluyente los resultados del estudio se basan en los modelos estáticos
presentados, reconociendo la limitación que tienen dichos modelos, ya que no capturan la dinámica
temporal.
En la Tabla 4, el modelo de corto plazo se debe interpretar con prudencia, ya que hay cierta inestabilidad
detectada a lo largo del proceso de modelización dinámica. Pese a eso a nivel global, el modelo muestra
un desempeño estadístico significativo ya que R-cuadrado ajustado es de 0.906, lo que favorece a la
explicación de más del 90% de la variabilidad observada en el PIB. De otra forma el estadístico F de
46,81 y su valor-p asociado siendo de (2.67e-08) confirman que el modelo tiene significancia conjunta.
La limitación técnica ha sido recurrente, y puede ser provocada por insuficiencia en la estructura de los
datos, puede ser por la corta serie temporal y la limitada variabilidad de algunas variables explicativas.
Reconociendo que estos resultados capturan efectos inmediatos más no permiten inferir estructuras
dinámicas de largo alcance con mayor fiabilidad.
causa de una alta variación entre la variable Gobernanza y su propio rezago (VIF > 10). Ante esta
situación, se optó por estimar el modelo ARDL más parsimonioso posible, un ARDL (1, 0, 0, 0). Los
resultados de este modelo de corto plazo a continuación:
Tabla 4 Resultados del Modelo ARDL(1, 0, 0, 0) de Corto Plazo
Variable Coeficiente Error Estándar Valor t Pr(>|t|)
(Intercepto) -8.364e+06 1.190e+07 -0.703 0.4931
L(PIB, 1) 0.7631 0.1693 4.508 0.0004
IED −6,314.49 6,343.02 −0.996 0.335
Riesgo País -1.681e+03 1.135e+04 -0.148 0.8842
Gobernanza 1.029e+06 6.378e+05 1.613 0.1277
Estadísticas del modelo
R-cuadrado ajustado 0.906
Estadístico F 46.81
p-valor (F) 2.67e-08
Observaciones 20
Nota: Variable dependiente: PIB. L (PIB, 1) representa el PIB rezagado un período. Los datos corresponden al período 2004-
2024. ***p < 0.01, **p < 0.05, p < 0.1
Como se observa en la Tabla 4, en el corto plazo, únicamente el valor pasado del PIB (L (PIB, 1)) tiene
un efecto positivo y estadísticamente significativo sobre su valor actual.Los datos y las técnicas
empleadas no permiten confirmar ni refutar la existencia de un vínculo de equilibrio a largo plazo entre
estas variables. De manera concluyente los resultados del estudio se basan en los modelos estáticos
presentados, reconociendo la limitación que tienen dichos modelos, ya que no capturan la dinámica
temporal.
En la Tabla 4, el modelo de corto plazo se debe interpretar con prudencia, ya que hay cierta inestabilidad
detectada a lo largo del proceso de modelización dinámica. Pese a eso a nivel global, el modelo muestra
un desempeño estadístico significativo ya que R-cuadrado ajustado es de 0.906, lo que favorece a la
explicación de más del 90% de la variabilidad observada en el PIB. De otra forma el estadístico F de
46,81 y su valor-p asociado siendo de (2.67e-08) confirman que el modelo tiene significancia conjunta.
La limitación técnica ha sido recurrente, y puede ser provocada por insuficiencia en la estructura de los
datos, puede ser por la corta serie temporal y la limitada variabilidad de algunas variables explicativas.
Reconociendo que estos resultados capturan efectos inmediatos más no permiten inferir estructuras
dinámicas de largo alcance con mayor fiabilidad.
pág. 7884
Gráfico 1 Crecimiento del PIB anual Ecuador y tendencias de Inversión Extranjera Directa
Nota. Fuente: Banco Mundial y OCDE (2024).
Gráfico 2 Inversión directa neta en Ecuador, 2000.I – 2024.III (en millones de USD, datos
trimestrales).
Gráfico 3 Índice de Percepción de la Corrupción 2024. Resumen de Ecuador
Nota. Fuente: Banco Central del Ecuador (2024).
Gráfico 1 Crecimiento del PIB anual Ecuador y tendencias de Inversión Extranjera Directa
Nota. Fuente: Banco Mundial y OCDE (2024).
Gráfico 2 Inversión directa neta en Ecuador, 2000.I – 2024.III (en millones de USD, datos
trimestrales).
Gráfico 3 Índice de Percepción de la Corrupción 2024. Resumen de Ecuador
Nota. Fuente: Banco Central del Ecuador (2024).
pág. 7885
Gráfico 4 Evolución del Riesgo País en Ecuador (2004–2024)
Nota. Fuente: Banco Central del Ecuador (2024). Datos históricos disponibles en la Serie Histórica de Riesgo País
Gráfico 5
Nota. Fuente: Fundación Ciudadanía y Desarrollo (2024).
Gráfico 4 Evolución del Riesgo País en Ecuador (2004–2024)
Nota. Fuente: Banco Central del Ecuador (2024). Datos históricos disponibles en la Serie Histórica de Riesgo País
Gráfico 5
Nota. Fuente: Fundación Ciudadanía y Desarrollo (2024).
pág. 7886
CONCLUSIONES
Según el Modelo 1, el análisis demostró que la Inversión Extranjera Directa no tiene un efecto
estadísticamente significativo sobre el PIB, este resultado se evidencia a través del (coef. ≈ 4,444; p =
0.6154). A su vez respalda los hallazgos de Espin, Córdova y López (2016), estudio en donde se
evidenció que existe una relación débil entre IED y empleo. Y también se confirma la hipótesis de que
el impacto de la IED no es automático ni lineal, sino que dependiente de otros factores de su contexto,
como también lo advierte Kucher (2018). Esto se aseveró mediante las pruebas de raíz unitaria AD que
indicaron que las variables PIB, Riesgo País y Gobernanza son integradas de orden uno (I (1)), mientras
que la IED es estacionaria en niveles (I(0)). Este patrón mixto de integración validó metodológicamente
el uso del enfoque ARDL, apropiado para combinar variables con distintos órdenes de integración.
Pese a que se intentó especificar un modelo ARDL completo para validar las relaciones a largo plazo,
surgieron errores de matriz singular atribuibles a multicolinealidad severa incluso al simplificar el
modelo. Esto probablemente sucede por el tamaño reducido de la muestra (T=21), y la poca variabilidad
en algunas variables que no mostraron efectos estadísticamente significativos en el corto plazo. Por esta
razón se reduce la confiabilidad de cualquier intento de modelización a largo plazo con técnicas de
cointegración, a menos que se ajuste la muestra, por lo que las conclusiones de este artículo se centran
en modelos estáticos.
La variable riesgo país resultó ser estadísticamente significativa (coef. = −38,115.7; p = 0.0012) y con
signo negativo, lo que indica que un aumento en la percepción de riesgo se asocia con una caída del
PIB. Este hallazgo resulta interesante, debido es un indicador relevante sobre la confianza
macroeconómica y política, pues esta afecta el crecimiento económico. En el Modelo 1, El índice de
gobernanza mostró el mayor impacto positivo sobre el PIB (coef. ≈ 3.37 millones USD; p < 0.00001).
Lo cual es significativo ya que demuestra que las funciones institucionales juegan un papel relevante.
Con un R² ajustado de 0.827, el modelo explica el 82.7% de la variación del PIB, lo que indica un muy
buen nivel de ajuste. Además, la prueba F global (F (3,18) = 356.89; p < 0.00001) confirma que el
conjunto de variables incluidas aporta significativamente al modelo 1, justificando su relevancia
empírica. Y por otro lado a pesar de las dificultades, el modelo ARDL (1,0,0,0) presentó un R-cuadrado
ajustado de 0.906, lo cual indica que más del 90% de la variación en el PIB es explicada por el modelo.
CONCLUSIONES
Según el Modelo 1, el análisis demostró que la Inversión Extranjera Directa no tiene un efecto
estadísticamente significativo sobre el PIB, este resultado se evidencia a través del (coef. ≈ 4,444; p =
0.6154). A su vez respalda los hallazgos de Espin, Córdova y López (2016), estudio en donde se
evidenció que existe una relación débil entre IED y empleo. Y también se confirma la hipótesis de que
el impacto de la IED no es automático ni lineal, sino que dependiente de otros factores de su contexto,
como también lo advierte Kucher (2018). Esto se aseveró mediante las pruebas de raíz unitaria AD que
indicaron que las variables PIB, Riesgo País y Gobernanza son integradas de orden uno (I (1)), mientras
que la IED es estacionaria en niveles (I(0)). Este patrón mixto de integración validó metodológicamente
el uso del enfoque ARDL, apropiado para combinar variables con distintos órdenes de integración.
Pese a que se intentó especificar un modelo ARDL completo para validar las relaciones a largo plazo,
surgieron errores de matriz singular atribuibles a multicolinealidad severa incluso al simplificar el
modelo. Esto probablemente sucede por el tamaño reducido de la muestra (T=21), y la poca variabilidad
en algunas variables que no mostraron efectos estadísticamente significativos en el corto plazo. Por esta
razón se reduce la confiabilidad de cualquier intento de modelización a largo plazo con técnicas de
cointegración, a menos que se ajuste la muestra, por lo que las conclusiones de este artículo se centran
en modelos estáticos.
La variable riesgo país resultó ser estadísticamente significativa (coef. = −38,115.7; p = 0.0012) y con
signo negativo, lo que indica que un aumento en la percepción de riesgo se asocia con una caída del
PIB. Este hallazgo resulta interesante, debido es un indicador relevante sobre la confianza
macroeconómica y política, pues esta afecta el crecimiento económico. En el Modelo 1, El índice de
gobernanza mostró el mayor impacto positivo sobre el PIB (coef. ≈ 3.37 millones USD; p < 0.00001).
Lo cual es significativo ya que demuestra que las funciones institucionales juegan un papel relevante.
Con un R² ajustado de 0.827, el modelo explica el 82.7% de la variación del PIB, lo que indica un muy
buen nivel de ajuste. Además, la prueba F global (F (3,18) = 356.89; p < 0.00001) confirma que el
conjunto de variables incluidas aporta significativamente al modelo 1, justificando su relevancia
empírica. Y por otro lado a pesar de las dificultades, el modelo ARDL (1,0,0,0) presentó un R-cuadrado
ajustado de 0.906, lo cual indica que más del 90% de la variación en el PIB es explicada por el modelo.
pág. 7887
Además, el estadístico F (46.81) y su p-valor (2.67e-08) confirman que el modelo es estadísticamente
significativo en conjunto de todas formas es una significancia que debe tomarse con cautela.
El modelo mostró validez estadística, y aunque se detectó una leve autocorrelación positiva en los
residuos (Durbin-Watson = 1,51), esa magnitud no pone en entredicho los resultados; el test de Breusch-
Pagan (p = 0,0591) tampoco aportó pruebas definitivas de heterocedasticidad, si bien al situarse
próximo al umbral del cinco por ciento resulta conveniente aplicar errores estándar robustos en las
estimaciones futuras para reforzar la fiabilidad.
No se puede confirmar que la IED tenga un efecto consistente, automático ni duradero sobre el PIB del
Ecuador en el período analizado (2004–2024). Esto es consistente con estudios previos como Espín et
al. (2016) y Campoverde y Panchi (2023), que también encontraron impactos débiles o indirectos de la
IED sobre variables macroeconómicas clave como el empleo o el crecimiento económico. Es importante
incorporar en este tipo de análisis variables institucionales, puesto que a pesar de la significancia que
se la da a la IED. Otro aporte de esta investigación implica que las variaciones del crecimiento
económico en el contexto ecuatoriano se ven más afectadas por la confianza institucional y la
transparencia que la entrada de capitales.
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incidencia en el crecimiento de las ramas de actividad económica durante el periodo 2009–
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3d42930ffaa9/content
Además, el estadístico F (46.81) y su p-valor (2.67e-08) confirman que el modelo es estadísticamente
significativo en conjunto de todas formas es una significancia que debe tomarse con cautela.
El modelo mostró validez estadística, y aunque se detectó una leve autocorrelación positiva en los
residuos (Durbin-Watson = 1,51), esa magnitud no pone en entredicho los resultados; el test de Breusch-
Pagan (p = 0,0591) tampoco aportó pruebas definitivas de heterocedasticidad, si bien al situarse
próximo al umbral del cinco por ciento resulta conveniente aplicar errores estándar robustos en las
estimaciones futuras para reforzar la fiabilidad.
No se puede confirmar que la IED tenga un efecto consistente, automático ni duradero sobre el PIB del
Ecuador en el período analizado (2004–2024). Esto es consistente con estudios previos como Espín et
al. (2016) y Campoverde y Panchi (2023), que también encontraron impactos débiles o indirectos de la
IED sobre variables macroeconómicas clave como el empleo o el crecimiento económico. Es importante
incorporar en este tipo de análisis variables institucionales, puesto que a pesar de la significancia que
se la da a la IED. Otro aporte de esta investigación implica que las variaciones del crecimiento
económico en el contexto ecuatoriano se ven más afectadas por la confianza institucional y la
transparencia que la entrada de capitales.
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