ARTÍCULO ORIGINAL  
NÚMERO ESPECIAL  
INNOVA Research Journal, ISSN 2477-9024  
(Septiembre-Diciembre 2023). Vol. 8, No.3.1 pp. 152-172  
DOI: https://doi.org/10.33890/innova.v8.n3.1.2023.2318  
URL: http://revistas.uide.edu.ec/index.php/innova/index  
Correo: innova@uide.edu.ec  
Estimación de las brechas de productividad en el Ecuador del sector de  
producción de madera y fabricación de productos de madera. Periodo 2012 a  
2
021  
Estimation of productivity gaps in Ecuador's wood production and wood  
products manufacturing sector. Period 2012 to 2021  
Martín Andrés Vallejo-Carvallo  
Universidad del Azuay, Cuenca, Ecuador  
vallejomartin@es.uazuay.edu.ec  
https://orcid.org/0009-0003-2735-8766  
Luis Santiago Sarmiento-Moscoso  
Universidad del Azuay, Cuenca, Ecuador  
ssarmiento@uazuay.edu.ec  
https://orcid.org/0000-0002-1527-9898  
Recepción: 13/07/2023 | Aceptación: 25/10/2023 | Publicación: 24/11/2023  
Cómo citar (APA, séptima edición):  
Vallejo-Carvallo, M. A., y Sarmiento-Moscoso, L. S. (2023). Estimación de las brechas de  
productividad en el Ecuador del sector de producción de madera y fabricación de productos de  
madera. Periodo 2012 a 2021. INNOVA Research Journal, 8(3.1), 152-172.  
https://doi.org/10.33890/innova.v8.n3.1.2023.2318  
Resumen  
Analizar las diferencias en la productividad ha sido un tema de interés en los últimos años en  
Ecuador. En donde ha existido un rezago y disparidades evidentes en materia de productividad en  
comparación con los países más desarrollados. Estas brechas se explican fundamentalmente por  
las diferencias en la estructura productiva de los territorios. Por ejemplo, la presencia y  
participación de sectores intensivos en tecnología. Por lo tanto, el propósito de este estudio es  
examinar las brechas productivas en el sector C16 (producción de madera) de Ecuador. Para lo  
cual, se estimó la función de producción Cobb Douglas empleando las variables ventas, activo fijo  
neto e insumos intermedios, utilizando el enfoque GMM-SYS para abordar la simultaneidad y  
endogeneidad que puedan surgir al analizar los datos. En este sentido se calcularon las brechas  
productivas del sector, determinando que el factor que más contribuye a los ingresos por ventas de  
las empresas es el número de empleados, seguido del activo fijo neto y, por último, los insumos  
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Estimación de las brechas de productividad en el Ecuador del sector de producción de madera y fabricación de  
productos de madera. Periodo 2012 a 2021  
intermedios. La productividad de factores revela picos significativos entre los años 2018 y 2021,  
lo que indica una marcada disminución en la productividad del sector en ese periodo. Los  
resultados destacan la importancia de aumentar la productividad en empresas, especialmente, en  
las pequeñas y medianas mediante la aplicación del uso de prácticas de gestión efectivas, la  
adopción de la tecnología adecuada y acceso a recursos financieros.  
Palabras claves: brechas productivas; Cobb Douglas; productividad total de factores.  
Abstract  
Analyzing differences in productivity has been a topic of interest in recent years in Ecuador. There  
has been a lag and evident disparities in productivity in comparison with more developed countries.  
These gaps are mainly explained by the differences in the productive structure of the territories.  
For example, the presence and participation of technology-intensive sectors. Therefore, the  
purpose of this study is to examine the production gaps in the C16 sector (wood production) in  
Ecuador. For this purpose, the Cobb Douglas production function was estimated using the  
variables sales, net fixed assets and intermediate inputs, using the GMM-SYS approach to address  
simultaneity and endogeneity that may arise when analyzing the data. In this sense, the sector's  
productivity gaps were calculated, determining that the factor that contributes most to firms' sales  
revenue is the number of employees, followed by net fixed assets and, finally, intermediate inputs.  
Factor productivity reveals significant peaks between 2018 and 2021, indicating a marked decline  
in the sector's productivity over that period. The results highlight the importance of increasing  
productivity in companies especially in small and medium enterprises by implementing the use of  
effective management practices, adoption of appropriate technology and access to financial  
resources.  
Keywords: Cobb Douglas; productivity gaps; total factor productivity.  
Introducción  
Entre las políticas primordiales a aplicar en el país es el desarrollo económico y social en  
donde el esfuerzo por alcanzar alto nivel de bienestar, mejorar la competitividad y expandir la  
economía ha sido objetivo de análisis y foco de estudio de varias investigaciones con fundamentos  
políticos y científicos. En este caso, concierne profundizar en tres pilares fundamentales para que  
un país tenga ventajas competitivas, se expanda en cualquier industria y pueda consolidarse: la  
eficacia como motor de crecimiento, la productividad de actividades internas como la creación de  
empleo y la innovación (Chamba et al., 2021).  
Debido al aumento de la competencia y la globalización, los negocios manufactureros  
enfrentan actualmente nuevos retos y situaciones. Manyika et al. (2012) enfatizan que la evolución  
de la industria ha obligado a las empresas a mejorar la eficiencia operativa para ser exitosas y  
competitivas, lo que implica emplear variedad de estrategias que garanticen la mayor rentabilidad  
posible (o la relación entre el beneficio recibido y el capital invertido).  
La ciencia económica considera a la producción de bienes y servicios como la piedra  
angular de la economía de una nación. Y dado el avance tecnológico y el desarrollo social,  
actualmente existe una amplia gama de empresas que buscan satisfacer distintas necesidades con  
productos elaborados conforme a determinados factores productivos. Por ende, es importante  
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analizar estos elementos en vista de que brindan información a los empresarios para que organicen  
eficientemente el proceso de producción y sus factores con el fin de maximizar las ganancias.  
Al investigar las características que impulsan la productividad a nivel empresarial, las  
comparaciones entre países mejoran y se logran conclusiones más precisas sobre los niveles de  
productividad en un sector determinado (Abdel-Wahab y Vogl, 2011). Para emplear la función de  
producción se considera que la producción total final llegue a través de esta función a aplicarse en  
bienes intermedios, insumos de capital y trabajo y, finalmente, el tiempo.  
Varios estudios se han centrado en estudiar las brechas de productividad y han explicado  
sus principales determinantes, mediante la estimación de modelos con la utilización de datos de  
series temporales y los datos de panel son dos enfoques ampliamente utilizados en el análisis  
económico. Por ejemplo, Camino-Mogro y Bermúdez‐Barrezueta (2021) plantean una doble  
contribución que es analizada también en el trabajo de Van Beveren (2012). Primero, analizan las  
estimaciones de las productividades totales de los factores en donde calculan con enfoques  
semiparamétricos y en segunda instancia se analiza importantes determinantes de la productividad  
(
en este caso en el sector de la construcción) como la antigüedad, propiedad familiar, tamaño,  
rendimiento de los activos (ROA), actividades de comercio exterior, restricciones financieras  
acceso al crédito o deuda a capital) y características externas (como el ciclo del PIB y la  
(
concentración de la industria).  
Chamba et al. (2021) y Briones et. al. (2018) proponen un análisis descriptivo de la  
economía ecuatoriana, tan caracterizada por la inestabilidad del crecimiento económico. El  
objetivo del primer estudio mencionado fue examinar la influencia de las variables económicas  
clave desde la perspectiva de la función de producción Cobb-Douglas para establecer la fuerza de  
la explicación del crecimiento económico y las elasticidades de sus partes constituyentes, mediante  
la utilización de la formación bruta de capital fijo, fuerza laboral, exportaciones e importaciones  
sobre el crecimiento económico.  
Bermúdez y González (2019) analizaron la producción de petróleo en Venezuela entre  
2
002 y 2015. Para medir los indicadores de productividad con respecto a la producción utilizaron  
datos oficiales de la empresa estatal Petróleos de Venezuela y sus filiales, así como un modelo  
económico basado en la función de producción Cobb-Douglas para calcular el impacto en la  
producción, los niveles de gasto y la cantidad de trabajadores petroleros a lo largo del proceso de  
producción. Para medir el comportamiento de la producción en cuanto a la productividad total de  
los factores se calcularon tres indicadores parciales: producción total (P), gastos (G) y cantidad de  
trabajadores (T), en la cual evidencias que mientras la producción aumentó en respuesta a mayores  
niveles de gasto y número de trabajadores, los niveles de productividad disminuyeron.  
Aguilar et al. (2020) aplicó el modelo Cobb-Douglas para identificar la incidencia de la  
balanza comercial en el crecimiento económico de Ecuador. Como variable dependiente se tomó  
al PIB (expresado en dólares actuales) y las variables independientes fueron los factores de  
exportaciones y el término de error como la perturbación estocástica. A través de un enfoque  
cuantitativo-descriptivo y de corte transversal se recopilaron datos desde 1980 hasta 2017 de los  
distintos sectores que representaban a la balanza comercial para examinar su impacto en términos  
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productos de madera. Periodo 2012 a 2021  
de elasticidad. Así, los resultados evidenciaron mayores efectos de las importaciones que de las  
exportaciones.  
En el análisis de series temporales, los patrones estacionales y la identificación de  
relaciones causales entre variables son especialmente útiles en la planificación y la toma de  
decisiones. En este sentido, Tonon et al. (2022) analizaron la producción de capital en el sector  
manufacturero y demostraron la importancia del trabajo como factor determinante, con un  
incremento del 0,72% en la producción por cada punto porcentual de aumento en el trabajo. Por  
otro lado, el análisis de datos de panel permite un análisis más detallado al considerar las  
interacciones entre variables y controlar variables no observables. En el mismo estudio  
mencionado, se aplicó también un análisis de datos de panel que reveló una magnitud diferente  
para el impacto del trabajo en el crecimiento del sector, con un incremento del 0,36% en la  
producción por cada punto porcentual de aumento en el trabajo. Además, se menciona otro estudio  
que analizó la productividad en el sector manufacturero y encontró que el consumo de materias  
primas era la variable más relevante para el crecimiento de la producción, seguido del empleo y el  
capital.  
En este sentido, la industria manufacturera en Ecuador no solo cumple un rol crucial en el  
sector productivo del país, sino también es fuente de empleo y distribución de los ingresos del  
Estado. Este sector fue el que más aportó en promedio al PIB anual entre 2013 y 2018 con 14,09%,  
seguido del sector comercial y de la construcción con 11,95% y 10,60%, respectivamente (Banco  
Central del Ecuador (2021); Superintendencia de Compañías Valores y Seguros, 2020).  
En este sentido uno de los sectores que ha mantenido interés de análisis en el país es el  
sector de producción de madera, cuyos estudios se han enfocado en un análisis del comportamiento  
descriptivo y económico del sector nivel internacional (Frey et al. 2019, Cubbage, et al. 2015;  
Rivas, et al. 2018; Sánchez, et. al, 2021) como a nivel nacional (Estrada, 2018; Holguín y Delgado,  
2
018; Jácome et. al, 2011; Loayza, 2017; Núñez, 2019 y Ponce, 2022)  
Por lo tanto, el objetivo de la presente investigación es analizar la brecha de productividad  
del sector C16 (producción de madera y fabricación de productos de madera y corcho, excepto  
muebles; fabricación de artículos de paja y de materiales trenzables) y calcular algunos indicadores  
de productividad de este sector, cuya información no ha sido analizado en estudios previos.  
De este modo, es factible construir una función de producción para la industria maderera,  
un sector poco estudiado en el país con el propósito de comprender las contribuciones de cada  
componente del proceso. Además, hay que considerar que un elemento crucial para impulsar el  
crecimiento económico tanto para la empresa, la industria y el país es la proporción de los ingresos  
que reciben los factores de producción; por lo tanto, determinar el más beneficioso que interviene  
en la fabricación de la madera es fundamental para gestionarlo de manera eficaz, potenciarlo y  
asegurar un sostenido crecimiento.  
Cabe tomar en cuenta que existen varias funciones para describir la combinación de  
factores de producción y que se utilizan para alcanzar un nivel en particular de producción general  
y examinar los efectos de cada componente en el resultado global. En ese sentido, el presente  
estudio está enfocado en el análisis de los efectos del trabajo y el capital en la producción de  
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productos de madera de 2012 a 2021 mediante un modelo económico basado en la función de  
producción Cobb-Douglas.  
Para este estudio se utilizaron datos de panel cuyos resultados indican que el número de  
empleados fue la variable más significativa para el sector C16 de producción de madera, en la cual,  
se evidencia que con un aumento del 1% en el tamaño de la fuerza laboral y manteniendo todos  
los demás constante, los ingresos por ventas de la empresa aumentarían en un 0,037%, por lo que  
se evidencia que la variable más representativa en el crecimiento de ventas de las empresas es el  
número de trabajadores. Además, se observa que, entre los indicadores, la producción total de  
factores indica que para las microempresas son los más bajos en comparación al resto de empresas,  
esto se puede deberse a limitaciones de recursos ya una capacidad reducida para aplicar tecnologías  
y procedimientos eficientes.  
Tras esta introducción, el siguiente artículo está organizado como sigue, primero se  
mencionará algunos conceptos y justificaciones teóricas del presente estudio, posteriormente se  
explicará la metodología empleada, en la siguiente sección se observará los principales resultados,  
discusión y conclusiones de la investigación.  
Marco Teórico  
Tradicionalmente, una barrera para el crecimiento económico de Sudamérica en términos  
de comercio exterior es la productividad. La capacidad de la balanza comercial se ha visto  
naturalmente limitada por la concentración del volumen exportado en bienes primarios, de menor  
valor agregado y mayor volatilidad de precios, y el esfuerzo por producir más bienes y servicios  
manufacturados es inevitablemente obstaculizado por la falta de competencia regional en cuanto  
a cantidad y calidad. Entonces, la facultad con la que se cuenta para convertir insumos en productos  
terminados explica cómo funciona la productividad; por lo tanto, la falta de estos insumos es  
determinante de una limitada competencia. El esfuerzo por aumentar la productividad y  
disponibilidad de recursos se ha centrado tradicionalmente en dos estrategias más o menos  
intensas: salvaguardar el proceso productivo y tener mayor apertura para beneficiarse del  
desarrollo global (Herrero, 2019).  
Al formular el plan para potenciar las exportaciones de bienes y servicios manufacturados  
se atienden a la vez asuntos relacionados con la productividad y la asignación de factores, por lo  
que es necesario evaluar cuáles de ellos tienen mayor influencia. Se toman en cuenta los factores  
de producción y la capacidad de cada país para convertir el capital físico y humano en producto  
interno bruto (PIB), con base en la fórmula de Fernández-Arias (2015 para calcular la  
productividad (PIB).  
Correa y Stumpo (2017) sostienen que hay un retorno significativo de las políticas  
industriales en América Latina que se enraízan cada vez más en una comprensión integral y amplia  
sobre el sistema productivo; varias veces, pero no siempre, superan la idea de política sectorial.  
En varias ocasiones, estas elasticidades derivan del ingreso de la producción percibido por los  
dueños de los factores y que pueden ser conocidos mediante dos alternativas (Monge, 2012). Esta  
dinámica desencadena un gran desafío para medir la participación en la fuerza laboral en países de  
ingresos bajos y medianos, situación que se ahonda aún más ante un sistema de contabilidad  
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productos de madera. Periodo 2012 a 2021  
nacional que utiliza tasas de participación para la compensación de capital y mano de obra en los  
cálculos de ingresos  
Al tomar como punto de partida los factores de producción, el capital consiste en los bienes  
que se mantienen y utilizan para generar otros bienes o servicios. Desde un enfoque más profundo,  
los modelos neoclásicos de crecimiento desarrollados por Solow (1956) y Swan (1956) se  
fundamentan en la estructura de la función de producción, requisito que exige un rendimiento de  
escala constante, de factor decreciente y un cierto grado de sustitución entre los factores. Se  
considera que cada factor individual de la fuerza laboral tiene su propia contribución a la cantidad  
total de capital humano y que las inversiones individuales reemplazan el avance tecnológico como  
principal impulsor del crecimiento económico.  
El factor de producción de trabajo es concebido como el tiempo que la persona utiliza para  
producir un bien. Su medición se la realiza por las horas hombre y la cantidad de trabajadores  
requeridos para el proceso de producción y es aplicable a cualquier industria. Ejemplo de ello es  
el estudio La productividad del capital humano en la empresa informativa de Bueno (2001),  
analiza como un producto informativo incapaz de existir si no existiera el factor trabajo, dado que  
son las personas las encargadas de recopilar la información y las máquinas apenas las replican, no  
las venden ni las difunden. Pero claro, hay una serie de especificidades que determinan a la calidad  
del producto como la profesionalidad, genuinidad, creatividad, entre tantas otras.  
Por lo general, las elasticidades o la parte de los ingresos de la producción que corresponde  
a los propietarios de los factores pueden determinarse por los valores de la elasticidad del producto  
a los cambios en los factores mediante la estimación de una función de producción  
individualmente, ello implica hacer un estimado de la elasticidad producto-capital y producto-  
trabajador así como adoptar un modelo de producción funcional con criterios predeterminados o  
basado en estimaciones de hechos económicos.  
Metodología  
La metodología aplicada fue cuantitativa y se tomó como muestra del sector C16 de  
producción de madera respecto a las empresas que presentaron la información completa sobre sus  
estados financieros entre 2012 y 2021, los datos fueron obtenidos a través del Banco Central del  
Ecuador y la Superintendencia de Compañías. Las estimaciones e indicadores obtenidos se basaron  
en estudios previos de Altman, et. Al (1998), Astorga y Valle (2003), Caro (2016) y Castillo y  
Valencia (2019).  
El uso de las métricas de productividad empleados fue:  
Variación de ventas: Este índice nos indica cuanto han variado las ventas anualmente. La  
variable considerada para determinar las variaciones son los ingresos operacionales.  
퐼푛푔푟푒푠표푠 표푝푒푟푎푐푖표푛푎푙푒푠1− 퐼푛푔푟푒푠표푠 표푝푒푟푎푐푖표푛푎푙푒푠0  
) ∗ ꢀꢁ  
(1)  
푉푉 = (  
퐼푛푔푟푒푠표푠 표푝푒푟푎푐푖표푛푎푙푒푠0  
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Ciclo de conversión del efectivo: Según Hackman (2011) se toma como referencia al  
tiempo efectivo de una empresa para realizar el pago a sus proveedores y que puedan ser pagados  
por los clientes). La fórmula para calcular el ciclo de conversión del efectivo en días se utiliza la  
siguiente fórmula:  
(2) 퐶퐶퐸 = 푃퐶퐶 – 푃퐶푃 + 푃퐶ꢂ (3)  
En donde, PCI es el período de conversión del inventario, PCP es el período en el cual se  
difieren las cuentas por pagar y el término PCC es el período de cobro de las cuentas por cobrar.  
Ingresos por trabajador: Este indicador permite saber cuánto genera de ingresos una  
empresa por cada trabajador.  
Ingresos totales de los últimos ꢃ2 meses  
(3) I T =  
Número actual de empleados a tiempo completo  
Productividad de capital de trabajo: Al calcular este valor permite conocer cuál es el  
nivel de inversión que una empresa necesita para operar. Por lo que, mientras sea menor es ideal,  
pues demuestra la capacidad de la empresa de ser más productiva demandando menos capital de  
trabajo.  
Necesidad operativa de Fondos  
4) 푃퐾푇 =  
(
Ventas  
Por lo que, se aplicó el modelo econométrico Cobb-Douglas con un enfoque de factores  
productivos neoclásicos, es decir los parámetros que se representan son principalmente capital (K)  
y trabajo (L) dentro de la distribución de la renta. La función de forma estocástica que lo representa  
es la Ecuación 3:  
∝ 퐵 ꢄ  
푖푡 푖푡 푖푡 푖푡 푖푡  
푌 = 퐴 퐾 퐿 푀 푢  
푖푡  
(3)  
En donde:  
Donde la variable Y representa los ingresos por venta de una empresa que produce un  
producto en un tiempo (t). A se refiere a un indicador de progreso técnico, K determina el stock  
de capital y está representado por el activo fijo neto, L hace referencia al número de trabajadores  
registrados en la empresa y finalmente, M representa los bienes intermedios.  
A medida que se desarrolle la función con base en las variables obtenidas y analizadas  
dentro del sector, la función de producción Cobb-Douglas toma la siguiente forma al aplicar  
logaritmos (Ecuación 4)  
(
5) 퐿ꢅ푌 = 퐴 + ꢆꢅ ∝ 퐾 + 퐿ꢅꢇ퐿 + 퐿ꢅ푇푀 + 푢  
푖푡 푖푡 푖푡 푖푡 푡 푖푡  
(4)  
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productos de madera. Periodo 2012 a 2021  
Las interpretaciones a través de los parámetros 퐿ꢅꢇ퐿 y 퐿ꢅ푇푀 denotan las elasticidades  
푖푡  
푡
parciales de la producción total con respecto al trabajo o al capital cuando la otra variable es  
constante.  
Por lo tanto, para la presente investigación se utilizó la aplicación no solamente de modelos  
de mínimos cuadrados ordinarios, sino también, de efectos fijos en primera diferencia, efectos  
aleatorios en donde el efecto inobservable no presenta ninguna relación con las variables  
explicativas, este modelo es más eficiente que el de efectos fijos, pero también es menos  
consistente, es decir, puede estar más sesgado que el de efectos fijo y el modelo de método  
generalizado de momentos, (GMM SYS) en donde se produce estimaciones de los parámetros más  
contundentes según el análisis que realizaron Blundell y Bond (2000) quienes utilizaron un  
estimador GMM extendido, por lo que se obtienen estimaciones más robustas cuando este presenta  
errores de medición o algún tipo de heterogeneidad de tecnología (Van Biesebroeck, 2007). En  
ausencia de estos casos, se puede presentar resultados confiables por lo menos parte de la  
diferencia de la productividad se mantiene constante en el tiempo.  
Resultados y Discusión  
En cuanto al análisis de las variables, la Tabla 1 muestra los estadísticos descriptivos. Se  
aprecia que ciertas compañías reportan 0 trabajadores, y por temas de depreciación, la inversión  
se encuentra en -$2.122,46 y las ventas alcanzan apenas $1. Los valores varían significativamente  
por el tamaño de la empresa y por qué tan asentadas se encuentran dentro del mercado. La variable  
Y tiene 833 observaciones con un promedio de $3.920.882,46 y una desviación estándar de  
$
15.812.210,87. Esto indica que los valores de esta variable tienen una dispersión muy amplia  
alrededor de la media. Los valores mínimo y máximo son $1.00 y $214.975.696, respectivamente.  
Esto sugiere que esta variable tiene un amplio rango de valores, evidenciándose la disparidad  
existente en los datos obtenidos por este sector.  
Adicionalmente, la variable L tiene una media de 41.14 y una desviación estándar de  
1
01.81. En este caso, en comparación con la variable Y, hay una dispersión relativamente menor  
alrededor de la mediana. El valor mínimo es 0,00 y el valor máximo es 795,00. Esto muestra que  
los valores de la variable L están más estrechamente agrupados en un rango más estrecho que los  
de la variable Y.  
La variable K, con un promedio de $2.115.884 y una desviación estándar promedio de  
$
11.226.404. Similar a la variable Y, esta variable tiene una amplia dispersión en el medio. Sin  
embargo, es importante tener en cuenta que el valor mínimo para esta variable es -$2.122,46, lo  
que indica que pueden existir valores negativos. El valor máximo es de $197.263.699,74.  
La variable final es M, con una media de $1.201.144,34 y una desviación estándar de  
$
4.918.710,87. La dispersión alrededor de la mediana en esta variable es algo menor que en las  
variables Y y K. Los valores mínimo y máximo son 0 y $59.364.457, respectivamente. El análisis  
de estos datos sugiere que las variables de ingreso por ventas y activo fijo neto tienen un amplio  
rango de valores y son altamente cambiantes. En comparación con las otras variables, la variable  
de número de trabajadores tiene una concentración de valores más sesgada, además se observa que  
el consumo de materias primas es menos asimétrico que las anteriormente mencionadas.  
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ISSN 2477-9024. Innova Research Journal (Septiembre-Diciembre, 2023). Vol. N8, No. 3.1, pp. 152-172  
Tabla 1  
Estadísticos Descriptivos del sector C16  
Obs  
Media  
Desviación  
estándar  
Min  
Max  
Y
L
K
M
833  
833  
833  
833  
$ 3.920.882,46  
41,14  
$ 2.115.884,28  
$ 1.201.144,34  
$ 15.812.210,87  
101,81  
$ 11.226.404,36  
$ 4.918.710,87  
$ 1,00  
0,00  
-$ 2.122,46  
$ 0,00  
$ 214.975.696,00  
795,00  
$ 197.263.699,74  
$ 59.364.457,21  
Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador (2023)  
Nota: En donde Y (Ingreso por ventas), L (Número de trabajadores). K (Activo fijo neto) y M  
(consumo de materias primas).  
La Tabla 2 desglosa los estadísticos descriptivos por el tamaño de la compañía (grande,  
mediana, pequeña y micro) y denota la variación que se genera en cuanto a recursos y ventas. Por  
ejemplo, se observa una gran dispersión en cuanto al promedio de ingresos por ventas, de tal  
manera que las empresas grandes tienen ingreso de más de 29 millones de dólares en promedio en  
el periodo de análisis, en comparación a los dos millones de la mediana y cerca de 500 mil dólares  
de ingresos por ventas en las pequeñas. Se puede observar que a pesar de que las grandes empresas  
representan el 10% en número del total de empresas analizadas, en promedio generan ingresos por  
ventas en casi 600 veces más que las microempresas y cerca de 60 veces más que las pequeñas  
empresas dedicadas a esta actividad.  
En cuanto al número de trabajadores, las grandes empresas tienen en promedio 256  
trabajadores, en comparación con las 4 personas de las micro empresas y tan solo 11 de la pequeña.  
Además, se observa una alta dispersión de consumo de materia prima en todos los tamaños de las  
empresas analizadas.  
Tabla 2  
Estadísticos descriptivos por tamaño de empresa  
Obs Media  
Desviación  
estándar  
Min  
Max  
GRANDE  
Y
L
91  
91  
$ 29.514.352,25  
$ 39.236.077,18  
196,52  
$ 5.004.974,05  
26,00  
$ 214.975.696,00  
795,00  
256,93  
$ 17.217.668,74  
$ 8.020.182,03  
$ 2.124.167,53  
33,43  
K
M
Y
L
91  
$ 29.903.840,63  
$ 12.085.811,54  
$ 1.387.131,48  
31,30  
$ 154.282,04  
$ 0,00  
$ 197.263.699,74  
$ 59.364.457,21  
$ 10.846.628,90  
202,00  
91  
MEDIANA  
189  
189  
$ 618.996,48  
0,00  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
160  
Estimación de las brechas de productividad en el Ecuador del sector de producción de madera y fabricación de  
productos de madera. Periodo 2012 a 2021  
Obs Media  
Desviación  
estándar  
Min  
Max  
K
M
Y
189  
189  
344  
344  
344  
344  
209  
209  
209  
209  
$ 580.497,19  
$ 729.228,90  
$ 1.144.522,18  
$ 684.935,73  
14,27  
$ 0,00  
$ 0,00  
$ 4.921.483,29  
$ 647.893,23  
$ 492.739,93  
11,01  
$ 9.203.427,39  
$ 8.693.268,60  
97,00  
PEQUEÑA  
MICRO  
$ 26.550,58  
0,00  
L
K
M
Y
$ 190.929,27  
$ 259.755,67  
$ 44.587,71  
3,77  
$ 354.368,91  
$ 1.605.464,49  
$ 143.085,49  
3,23  
$ 0,00  
$ 2.653.742,89  
$ 28.368.807,92  
$ 2.064.655,00  
32,00  
$ 0,00  
$ 1,00  
L
0,00  
K
M
$ 97.273,27  
$ 146.026,38  
$ 254.767,27  
$ 1.263.797,02  
-$ 2.122,46  
$ 0,00  
$ 3.028.433,46  
$ 17.214.946,32  
Fuente: Basado en datos de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador  
2023)  
Nota: En donde Y (Ingreso por ventas), L (Número de trabajadores). K (Activo fijo neto) y M  
(
(consumo de materias primas).  
Por otro lado, la media total de cada variable está detallada en la Tabla 3. Se corroboró que  
no existe una variación significativa en ventas entre 2012 y 2015; sin embargo, en 2016 hubo una  
disminución importante en la variable del 12% con respecto al año anterior. Desde entonces, las  
variaciones no han cambiado significativamente, excepto en 2020 cuando se presentó un  
incremento del 22% en el número promedio de ventas y en 2021 qué existió una disminución del  
1
8% (misma tendencia que las disminuciones en otros variables como el número de trabajadores).  
Tabla 3  
Estadísticos descriptivos por año del sector C16  
2
012 2016  
$ 3.401.357,86 $ 3.498.551,43 $ 3.699.190,00 $ 3.986.928,81 $ 3.521.252,51  
43 39 42 46 39  
2013  
2014  
2015  
Y
L
K
M
$ 1.813.098,06 $ 1.963.932,97 $ 2.072.392,48 $ 2.025.851,96 $ 1.831.170,70  
$ 1.170.934,40 $ 565.020,83 $ 1.243.660,56 $ 1.604.447,96 $ 1.169.505,27  
2
017 2021  
$ 3.353.359,78 $ 3.457.852,21 $ 3.215.416,42 $ 3.922.433,31 $ 3.225.253,25  
37 36 34 36 24  
2018  
2019  
2020  
Y
L
K
M
$ 1.332.675,36 $ 1.683.609,01 $ 1.772.263,58 $ 1.819.302,04 $ 2.561.401,07  
$ 1.177.966,23 $ 1.293.635,25 $ 1.009.233,70 $ 1.578.147,24 $ 901.861,05  
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161  
Martín Andrés Vallejo-Carvallo y Luis Santiago Sarmiento-Moscoso  
ISSN 2477-9024. Innova Research Journal (Septiembre-Diciembre, 2023). Vol. N8, No. 3.1, pp. 152-172  
Fuente: Basado en datos de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador  
(2023)  
Nota: En donde Y (Ingreso por ventas), L (Número de trabajadores). K (Activo fijo neto) y M  
(consumo de materias primas).  
El Gráfico 1 detalla el año en que las empresas alcanzaron su punto de eficiencia más alto  
en cuanto a su total de ventas: 2014 tuvo mejores resultados y 2021 registró el nivel más bajo. No  
se evidencian fluctuaciones significativas, pues las medias se mantienen en un margen aceptable  
y, por consiguiente, no existe heterogeneidad sea por tendencias, estacionalidades y ciclos. Como  
puede observarse, el comportamiento es tendencial, aunque algunas fluctuaciones significativas se  
salen del patrón, lo que indica que podría llegar a existir heterogeneidad entre las compañías  
analizadas.  
Gráfico 1  
Heterogeneidad en el tiempo  
Fuente: Basado en datos de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador  
(2023)  
El Grafico 2 detalla el promedio de ventas por cada empresa. En términos generales se  
observa un comportamiento tendencial, pero sí hay algunas fluctuaciones significativas que  
rompen el patrón, lo que implica que podría llegar a existir heterogeneidad entre las compañías.  
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162  
Estimación de las brechas de productividad en el Ecuador del sector de producción de madera y fabricación de  
productos de madera. Periodo 2012 a 2021  
Gráfico 2  
Heterogeneidad entre las empresas  
Fuente: Tomado de Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador (2023)  
Esta sección presenta los principales resultados de la estimación de la ecuación 5. Con base  
en los coeficientes obtenidos de la estimación de la función de producción mediante el método  
GMM-SYS, se calculó la Productividad total de factores (PTF) para el sector C16 en función del  
nivel de ingresos por ventas; además se utilizaron los modelos de MCO agrupados, efectos fijos y  
aleatorios para estimar el modelo, lo que aportó a corroborar que las variables son significativas  
entre ellas y, por ende, se rechaza la hipótesis nula. La varianza del componente aleatorio es mayor  
a cero, lo que implica que existe una variación adicional en la respuesta de la variable dependiente  
que no puede ser interpretada por las independientes, lo que normalmente se explica en el término  
de error.  
Al utilizar los coeficientes estimados en el modelo de GGMM-SYS que mejor se ajustó a  
los datos, se puede mencionar que estos valores son estimaciones de las elasticidades, dando como  
resultado que un aumento del 1% en número de trabajadores y manteniendo los demás insumos  
constantes, el ingreso por ventas de la empresa aumente en un 0,037%, por otra parte , si se  
aumenta en un 1% el activo fijo neto ceteris paribus, el ingreso por ventas aumentará en un 0,026%  
y finalmente si los gastos intermedios (variable M) aumenta en un 1% ceteris paribus el ingreso  
por ventas aumentará en un 0,018%. Esto indicándonos que el sector C16 la variable más  
representativa es el número de trabajadores por empresa, en base a esto variara productividad e  
ingresos por venta de las empresas del sector.  
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163  
Martín Andrés Vallejo-Carvallo y Luis Santiago Sarmiento-Moscoso  
ISSN 2477-9024. Innova Research Journal (Septiembre-Diciembre, 2023). Vol. N8, No. 3.1, pp. 152-172  
Tabla 4  
Estimación de la función de producción del sector C16. Variable dependiente: Ingreso por  
ventas  
MCO  
Agrupados  
0.033  
Efectos  
fijos  
0.003  
0.062  
0.113  
Efectos  
aleatorios  
0.044  
GMM-SYS  
L
K
M
0,0377*  
0,0262 **  
0,018 *  
0.098  
0.064  
0.051  
0.028  
Nota: (*) Significativo al 0,01. (**) (*) Significativo al 0,05 y (***) Significativo al 0,1 Y (Ingreso  
por ventas), L (Número de trabajadores). K (Activo fijo neto) y M (consumo de materias primas).  
Una vez aplicado el modelo, el objetivo fue encontrar la Productividad total de factores  
(PTF) promedio del año y su variación, datos expuestos en la Tabla 5. Se destacan los años 2015  
y 2020 como los de mayores aumentos de PTF, con aumentos de 2,975 y 1,85 %, respectivamente.  
Estos años pueden señalar períodos de mayor eficiencia económica y productividad. Por otro lado,  
los años 2016 y 2021 presentaron una caída en la PTF, con caídas de 3,94% y 5,30 %,  
respectivamente. Estos años pueden marcar períodos de menor productividad y eficiencia.  
La variación de la PTF varió anualmente, mostrando tanto aumentos como disminuciones  
durante varios períodos de tiempo. Esto sugiere que la productividad de los factores no siguió una  
tendencia consistente y puede haber sido influenciada por varios factores económicos, políticos o  
tecnológicos. Si observamos la variación de la PTF desde el inicio del período (2012) hasta el final  
(2021), vemos que hubo una ligera caída general de alrededor del 0,56%. Esto indica que, en  
términos generales, no hubo un aumento apreciable en las productividades de los factores a lo  
largo de este período de tiempo.  
Tabla 5  
Variación de la PTF por año en promedio  
Año  
PTF  
Variación de la PTF por  
año  
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
012  
013  
014  
015  
016  
017  
018  
019  
020  
021  
7,897  
7,830  
7,868  
8,103  
7,783  
7,797  
7,620  
7,654  
7,796  
7,383  
-
-0,852%  
0,491%  
2,971%  
-3,942%  
0,1805%  
-2,275%  
0,455%  
1,852%  
-5,303%  
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Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
164  
Estimación de las brechas de productividad en el Ecuador del sector de producción de madera y fabricación de  
productos de madera. Periodo 2012 a 2021  
Fuente: Basado en datos de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador  
(2023)  
Por otro lado, la Tabla 6 detalla los PTF por tamaño de empresa. Claramente se observa  
que las empresas grandes mantuvieron un nivel de productividad mayor en cuanto a las demás,  
como era de esperarse debido a que tienen mayor estabilidad en el mercado y son las más  
significativas en cuanto a ventas y a número de trabajadores.  
Tabla 6  
PTF por tamaño de empresa y por año  
2
012 2013  
2014  
2015  
2016  
Grande  
9,713 9,622 9,708 9,660 9,711  
Mediana 8,762 8,532 8,686 8,512 8,531  
Pequeña 8,002 7,784 7,831 7,907 7,653  
Micro  
6,233 6,302 6,519 6,865 6,155  
017 2018 2019 2020 2021  
9,632 9,632 9,779 9,935 9,694  
2
Grande  
Mediana 8,590 8,505 8,564 8,799 8,554  
Pequeña 7,730 7,731 7,766 7,899 7,746  
Micro  
6,147 6,151 5,905 6,016 5,165  
Fuente: Basado en datos de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador  
2023)  
(
La Tabla 7 detalla las brechas de productividad de las compañías con respecto a las  
empresas grandes que son la más productivas. En general, se puede ver que el PTF tiende a ser  
más alto para las empresas más grandes en comparación con las más pequeñas. Esto indica que las  
empresas más grandes tienden a ser más eficaces en el uso de los factores de producción para crear  
bienes o servicios.  
Al observar los valores del PTF a lo largo de los años, se puede observar alguna variación.  
En todos los tamaños de empresas, no hay una tendencia obvia hacia un crecimiento o declive  
constante. Sin embargo, es posible detectar algunas fluctuaciones en años particulares. En el caso  
de la empresa grande, se observa que los valores de PTF mantienen un nivel bastante consistente  
a lo largo de los años, con pocas variaciones. Esto sugiere que estas empresas han logrado un alto  
nivel de consistencia en la eficiencia de sus factores de producción. Las pequeñas y medianas  
empresas también muestran estabilidad en general, aunque con algunas fluctuaciones.  
Los valores de PTF de estos tamaños de empresas tienden a ser más bajos que los de las  
grandes empresas, lo que indica un margen de mejora en la eficiencia de su productividad. En  
comparación con otros tamaños de empresas, los valores de PTF para las microempresas son los  
más bajos. Esto puede deberse a limitaciones de recursos ya una capacidad reducida para aplicar  
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Martín Andrés Vallejo-Carvallo y Luis Santiago Sarmiento-Moscoso  
ISSN 2477-9024. Innova Research Journal (Septiembre-Diciembre, 2023). Vol. N8, No. 3.1, pp. 152-172  
tecnologías y procedimientos eficientes. Pero es vital recordar que las pequeñas empresas juegan  
un papel crucial en la economía y pueden ser vulnerables a una variedad de desafíos. En general,  
el análisis de la tabla enfatiza cuán importante es aumentar la productividad, particularmente para  
las empresas más pequeñas. La adopción de prácticas y tecnologías que fomenten el uso más eficaz  
de los factores de producción puede ayudar a aumentar la PTF y, en consecuencia, mejorar la  
productividad y competitividad de las empresas.  
Tabla 7  
Brechas de productividad por tamaño de empresa con respecto a la empresa grande  
2
012  
2013  
1,089  
1,838  
3,319  
2018  
1,126  
1,900  
3,480  
2014  
1,022  
1,877  
3,188  
2019  
1,215  
2,012  
3,873  
2015  
1,147  
1,752  
2,794  
2020  
1,135  
2,035  
3,919  
2016  
1,180  
2,058  
3,556  
2021  
1,139  
1,947  
4,528  
Mediana 0,951  
Pequeña 1,711  
Micro  
3,480  
017  
2
Mediana 1,042  
Pequeña 1,901  
Micro  
3,484  
Fuente: Basado en datos de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador  
2023)  
(
En la Tabla 8 detalla la excepción de 2016 y 2021, la mayoría de los años vieron un  
crecimiento positivo en las ventas. Las ventas sufrieron fluctuaciones significativas durante el  
período examinado. En 2013, hubo un aumento del 6,53% con respecto al año anterior,  
demostrando un buen desempeño. Esta tendencia continuó en 2014, ya que las ventas aumentaron  
un 8,17%. Sin embargo, el crecimiento se desaceleró en 2015, aunque seguía siendo positivo con  
un aumento del 4,15%.  
Era evidente que la tendencia había cambiado a partir de 2016 porque las ventas habían  
disminuido un 6,55% respecto al año anterior. Con una caída en las ventas del 11,05% en 2017,  
esta caída se hizo más severa. Sin embargo, en 2018 las ventas mostraron una importante mejora,  
aumentando un 9,18% respecto al año anterior.  
Respecto a las ventas mostraron un patrón de variación, con años de crecimiento, caída y  
recuperación. Estos hallazgos reflejan la dinámica económica y las condiciones del mercado  
durante el período de estudio. En el transcurso del período examinado, también se evidenciaron  
variaciones en la productividad de capital de trabajo (PKT). En 2013 se observó una disminución  
del 0,87% en el PKT con respecto al año anterior. Esta tendencia negativa continuó en 2014 con  
una caída del 0,89% en el PKT y en 2015 con una caída del 0,91%.  
Sin embargo, en 2016 hubo un cambio notable porque el PKT experimentó un aumento  
notable del 28,85% respecto al año anterior. Este aumento sustancial puede estar relacionado con  
los factores económicos específicos que impulsaron el crecimiento ese año. El PKT continuó con  
su crecimiento en 2019, con un aumento del 5,42% respecto al año anterior, destacando un  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
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166  
Estimación de las brechas de productividad en el Ecuador del sector de producción de madera y fabricación de  
productos de madera. Periodo 2012 a 2021  
desempeño positivo. Por otro lado, el crecimiento se desaceleró en 2020, con un aumento del  
0
,28% en el PKT respecto al año anterior.  
Finalmente, en 2021 hubo un aumento del 0,73% en el PKT respecto al año anterior, lo que  
indica una ligera recuperación económica. Por otra parte, los ingresos por trabajador (IXT),  
muestran variaciones mixtas a lo largo del tiempo, con algunos años experimentando aumentos y  
otros mostrando disminuciones. La variación más notable se muestra en 2014, cuando el IXT  
aumentó 45.44%. Sin embargo, en general, las variaciones del IXT no son significativas en  
comparación con otros factores, lo que sugiere un nivel relativo de estabilidad en la gestión de la  
existencia de la empresa.  
Por último, el Ciclo de Conversión del Efectivo (CCE) revela cambios significativos en el  
número promedio de días necesarios para convertir las actividades circulantes en producción  
efectiva. El promedio de días de CCE en 2012 fue de 55,80, lo que indica un tiempo relativamente  
corto para completar el ciclo.  
Pero en 2013, el promedio de días de CCE aumentó significativamente y llegó a 137,26  
días. Este aumento puede indicar retrasos en la conversión de activos circulantes en efectivo, lo  
que podría tener implicaciones para la liquidez de la empresa. A partir de 2015, se observaron  
cambios en el promedio de días de CCE. Aumentó a 12,32 días en 2015 y luego siguió aumentando  
en 2016 a 31,38 días. Estos aumentos pueden indicar un retraso en la conversión de activos  
circulantes en activos reales.  
El número de días promedio para CCE incrementó también en 2017, alcanzando los 46,92  
días, lo que indica un alargamiento del período para la conversión de moneda. Sin embargo, la  
cantidad promedio de días de CCE disminuyó significativamente en 2018. Este número negativo  
puede indicar un proceso acelerado de conversión de efectivo, donde la empresa podría estar  
convirtiendo sus actividades de circulación en efectivo antes de que se creen las obligaciones.  
En conclusión, el análisis de la CCE revela variaciones en el promedio de días necesarios  
para transformar las actividades circulantes en dinero a lo largo del período estudiado. Estos  
cambios pueden reflejar la eficiencia y eficacia de los procesos de conversión de efectivo, así como  
las condiciones económicas y financieras operativas de la empresa.  
Tabla 8  
Métricas de productividad  
Año  
Variación  
Ventas  
-
0,065  
0,081  
0,041  
-0,065  
-0,110  
Variación PKT  
Variación IXT  
Días promedio de  
CCE  
2
2
2
2
2
2
012  
013  
014  
015  
016  
017  
-
-
55,80  
137,26  
10,03  
12,32  
31,38  
-0,866  
-0,894  
-0,909  
28,850  
0,858  
0,226  
0,454  
-0,223  
0,443  
-0,130  
46,92  
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Año  
Variación  
Ventas  
0,091  
0,022  
0,219  
-0,019  
Variación PKT  
Variación IXT  
Días promedio de  
CCE  
2
2
2
2
018  
019  
020  
021  
2,309  
5,424  
0,283  
0,727  
-0,190  
0,282  
0,185  
-0,235  
-26,43  
39,17  
14,29  
81,34  
Fuente: Basado en datos de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador  
2023)  
(
En resumen, surge una imagen mixta del desempeño de la empresa a partir del análisis de  
las variaciones del volumen de ventas, la productividad por capital, ingreso por trabajador y el  
ciclo de conversión del efectivo. Mientras que las ventas muestran una tendencia positiva con  
algunas fluctuaciones, el margen bruto presenta variaciones negativas y volatilidad. El ingreso por  
trabajador continúa relativamente estable, pero con fluctuaciones menores, pero el ciclo de  
conversión en efectivo exhibe una volatilidad significativa, lo que enfatiza la importancia de un  
manejo efectivo del capital circulante. Estos hallazgos resaltan la necesidad de un análisis más  
profundo para comprender mejor los factores detrás de estas variaciones y tomar medidas.  
En este sentido, se puede observar que los datos de series temporales tienen varias ventajas  
como por ejemplo predecir tendencias futuras basadas en patrones históricos, lo que se refleja en  
el pronóstico que puede realizarse de las variables estudiadas. Ello genera beneficios a las variables  
de manera que los patrones identificados llegan a ser especialmente útiles en cuanto a la  
planificación y en una futura toma de decisiones. Como se observa en el análisis de estacionalidad  
de datos, las series de tiempo pueden utilizarse para analizar patrones estacionales, tal como lo  
realizó Tonon et al. (2022) para medir la relación de la producción de capital en cuanto a variables  
de inversión y trabajo del sector C23 (minerales no metálicos). De este modo demostró que el  
trabajo es el factor más determinante: por cada punto porcentual que aumenta, la producción  
incrementa en 0,72%. Entonces, el análisis generado con datos de series de tiempo será más  
generalizado y afectará la relación causal entre variables.  
Los datos de panel muestran otra perspectiva en cuanto al manejo de los datos y brindan  
mayor cantidad de información del sector que permite analizar los cambios en unidades  
individuales a lo largo del periodo y diferentes interacciones entre variables. Este análisis  
proporciona información adicional para controlar de mejor manera variables no observables y  
conocer la interacción entre ellas. El análisis de Camino y Bermúdez (2021) difiere de este análisis  
debido a la estructura del enfoque de su estudio, pues respecto al ingreso por venta, la variable más  
significativa es el consumo de materias primas: cuando aumenta en un punto porcentual y mantiene  
todo lo demás constante, el ingreso por venta crece en 0,157%, siendo el principal factor que aporta  
a su nivel de ingresos.  
Conclusiones  
La participación de pequeñas empresas en la economía resulta fundamental para impulsar  
mejores ingresos para la población, mejorar las condiciones y oportunidades de los negocios que  
inician su vida operacional. Sin embargo, las asimetrías existentes entre grandes y micro empresas  
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Estimación de las brechas de productividad en el Ecuador del sector de producción de madera y fabricación de  
productos de madera. Periodo 2012 a 2021  
suelen profundizarse en el tiempo y para cada sector económico. Esto también se evidencia en el  
presente análisis del sector de producción y fabricación de madera, un sector poco analizado en la  
literatura ecuatoriana.  
Entre los principales resultados se verifica que las microempresas presentan mayor brecha  
de productividad en comparación con las grandes, diferencia que es considerablemente más alta  
que las observadas en las empresas medianas y pequeñas. Pese a que hay cierta variabilidad anual,  
existe un aumento general de la brecha a lo largo del tiempo, lo que indica que las microempresas  
tienen un mayor desafío para alcanzar niveles de productividad comparables a las grandes. A  
medida que el tamaño de la compañía aumenta, la brecha se reduce, pero sigue siendo significativa  
en el caso de las microempresas; las diferencias pueden atribuirse a limitaciones en recursos,  
capacidades y eficiencia en la gestión. Entonces, para promover un crecimiento económico  
sostenible es importante abordar estas brechas y brindar apoyo y recursos adecuados para mejorar  
la productividad.  
Por otra parte, se observa que existe una correlación positiva entre el tamaño de la empresa  
y la productividad total de los factores (PTF). Los valores más altos de PTF generalmente se  
encuentran en empresas más grandes, lo que sugiere una mayor eficiencia en el uso del factor de  
producción. La empresa grande muestra una mayor estabilidad en el tiempo en sus valores de PTF,  
lo que indica que han alcanzado un nivel de eficiencia relativamente alto y constante. Las medianas  
y pequeñas empresas también exhiben estabilidad en general, aunque con ciertas variaciones. Sin  
embargo, sus valores de PTF tienden a ser más bajos lo que puede atribuirse a limitaciones de  
recursos y una capacidad disminuida para adoptar tecnologías y procedimientos eficientes. Esto  
enfatiza la importancia de brindar apoyo y recursos adicionales a las microempresas para aumentar  
su productividad.  
En general, los resultados destacan lo importante que es aumentar la productividad en  
empresas de todos los tamaños, haciendo énfasis en su factor de producción más intensivo que  
resulta ser la cantidad de trabajadores. Esto se puede lograr mediante el uso de prácticas de gestión  
efectivas, la adopción de la tecnología adecuada, la capacitación de los empleados y el acceso a  
recursos financieros y de apoyo. Mejorar el nivel de la productividad de los factores puede generar  
entornos comerciales más competitivos, la creación de puestos de trabajo y un crecimiento  
económico sostenible que permita mejorar los indicadores de ciclo de conversión de efectivo y el  
ingreso por trabajador que han sido afectados especialmente durante la pandemia. Por lo tanto,  
resulta fundamental disminuir la sensibilidad que tienen las empresas en la región sobre el precio  
de las materias primas lo que afectará a sus costos, en la cual mediante el presente estudio se estimó  
el efecto de esta variable en los ingresos operacionales de las empresas. Lo que genera un  
importante interés en un futuro de evaluar el impacto de los factores como capital, trabajo y gasto  
en materias primas por tipo de empresa, en donde los efectos seguramente serán dispersos entre  
las grandes y pequeñas empresas, siendo estas últimas las más rezagadas en la economía  
ecuatoriana.  
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