INNOVA Research Journal, ISSN 2477-9024  
Marzo, 2018). Vol. 3, No.3 pp. 53-61  
(
DOI: https://doi.org/10.33890/innova.v3.n3.2018.421  
URL: http://revistas.uide.edu.ec/index.php/innova/index  
Correo: innova@uide.edu.ec  
Incidencia de la banca en el sector agrícola primario ecuatoriano  
Incidence of banking in the ecuadorian primary agricultural sector  
Francisco Quinde Rosales  
Universidad Agraria del Ecuador, Ecuador  
Rina Bucaram Leverone  
Universidad Agraria del Ecuador, Ecuador  
Víctor Quinde Rosales  
Universidad Agraria del Ecuador, Ecuador  
Autor para correspondencia: panchoqr@hotmail.com; rbucaram@uagraria.edu.ec;  
vquinde@uagraria.edu.ec  
Fecha de recepción: 10 de Octubre 2017 - Fecha de aceptación: 15 de Febrero de 2018  
Resumen: El presente artículo analiza la influencia que tiene el Sector Bancario Nacional, tanto  
público como privado, en el desarrollo económico del sector Agrícola Primario del Ecuador. Esto a  
través de las asignaciones crediticias de las diferentes instituciones bancarias con que cuenta el país y  
el Producto Interno Bruto Agrícola durante el periodo 2005-2015. El análisis estudió las variables  
Crédito Privado Agrícola y Crédito Público Agrícola la cuales muestran un desarrollo muy marcado  
durante el periodo estudiado evidenciando el gran interés por parte de la banca en invertir en el sector  
agrícola primario. También se estudió el comportamiento del Producto Interno Bruto Agrícola el cual  
muestra un crecimiento continuo en el periodo 2005-2015. Finalmente, al aplicar el modelo de  
regresión múltiple en un software econométrico para el análisis en cuestión, se muestra que la variable  
crédito público agrícola y crédito privado agrícola en función del Producto Interno Bruto Agrícola son  
variables poco significativas para explicar el comportamiento del PIB Agrícola incluso se muestra una  
relación inversa la banca privada.  
Palabras Claves: crédito público; crédito privado; pib agrícola; regresión econométrica; sector  
agrícola primario; desarrollo económico  
Abstract: The present paper analyzes the influence that have the national banking sector, both the  
public and private sector, in the economic development of the primary agricultural sector of Ecuador.  
This through of the financial allocations of the different banking institution from the country and the  
gross domestic product during the period 2005-2015. The analysis studied the variables Private  
Agricultural Lending and Public Agricultural Lending, which indicate a very distinctive development  
during the studied period evidencing the huge interest by the banking system to invest in the Primary  
Agricultural Sector. The Agricultural Gross Domestic Product behavior was also studied, which shows  
a continued growth in the period 2005-2015. Finally, implementing the Liner Regression in the Eviews  
system for the concerned analysis, it shows that the variables Private Agricultural Lending and Public  
Agricultural Lending according to the Agricultural Gross Domestic Product are irrelevant variables to  
explain the Agricultural Gross Domestic Product behavior, and even it shows an inversely relationship.  
Key Words: public lending; private lending; agricultural gross domestic product; econometric  
regression; primary agricultural sector; economic development  
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Introducción  
La historia de la Republica ecuatoriana presenta una relación entre la independencia de su  
territorio ante el yugo español y el florecimiento del sector agrícola en términos productivos y  
comerciales (Naranjo, 2009). La agricultura mantiene su importancia en el desarrollo económico  
del país entendiendo que este no se encuentra aislado del resto de sectores. Hirschman (1958) y  
Arias et al. (2005) coinciden en que la agricultura sigue siendo aún el ente de desarrollo  
económico más importante que el del resto de sectores. Hayami et al. (1985) lo describe como la  
interrelación de la agricultura e independencia de la misma con el resto de la economía. La  
Organización de la Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura – FAO (1995)  
complementa al decir que, para lograr el crecimiento económico de un país, la agricultura debe  
aportar articuladamente con el resto de sectores para maximizar el beneficio de las ventajas  
competitivas y acumular capital. La Comisión Económica para América Latina y el Caribe –  
CEPAL (2001) describe la agricultura tiene una influencia en el medio de vida rural y la  
soberanía alimentaria y que para corregir la pobreza de sus pobladores es necesario el desarrollo  
de la actividad económica de los territorios rurales generando una agricultura dinámica y  
competitiva que genere empleo y a su vez una demanda de servicios y productos que dinamice la  
economía.  
Echeverri et al. (2002) citado por FAO (2004) mencionan que la agricultura tiene una  
capacidad para abordar dimensiones económicas y no económicas que en la actualidad son  
prioritarias para todos, entendiendo que la agricultura genera un conjunto de externalidades las  
cuales pueden ocasionar beneficios o perjuicios a la actividad productiva y que se escapan de la  
misma pero que afectan al conjunto social. Quinde (2015) manifiesta que estos tres factores  
demuestran que el sector agrícola no solo es la actividad primaria productiva, el Ecuador debe  
tomar al sector como un activo estratégico. Yannuzzelli (2017) menciona que el sector agrícola  
es el eje vinculante de una economía en vía de desarrollo, por lo tanto, es menester generar  
financiación que conlleve al progreso de este sector.  
Para conservar y mejorar a este sector es necesario establecer y promover fuentes de  
financiamiento que de forma recíproca contribuyan al desarrollo productivo de mencionado  
sector; reconociendo la funcionalidad que existe entre la agricultura y los otros sectores en  
especial la industria. La FAO (1996) nombra a dos fuentes de financiamiento principales en  
Latinoamérica, dichas fuentes son la pública y la privada. Las asignaciones crediticias dentro de  
una economía no desarrollada resultan de gran importancia, ya que estas son capaces de generar  
la innovación necesaria para potencializar el desarrollo de determinado sector dentro de un  
sistema económico. Clavellina (2013) expone que una economía en desarrollo debe ver con  
buenos ojos al crédito bancario ya que este se vuelve en un elemento esencial para el apoyo a sus  
actividades productivas. Honohan (2004) reconoce la existencia de un vínculo positivo entre el  
financiamiento y el crecimiento entendiendo que es necesario mencionado crecimiento para  
reducir los niveles de pobreza de una nación. Adicional a lo mencionado Pagano (1993), expresa  
que los intermediarios financieros incrementan la productividad generando una relación sobre el  
crecimiento económico.  
Mckinnon (1973), Shaw (1973) y Warman et al. (1994) establecen que es necesario una  
liberalización financiera que genere beneficios para el desarrollo económico de un país. Algunos  
economistas señalan que una correcta inversión es capaz de generar un desarrollo económico, tal  
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es el caso de Fry, Levine y el propio Banco Mundial quienes señalan que la banca en un factor  
esencial tanto en el ahorro de las familias como en la correcta asignación de créditos  
promoviendo así el desarrollo económico de un país (Morales et al., 2013). Incluso la muy  
conocida teoría Keynesiana podría ajustarse a la necesidad de que la economía real se integre al  
comportamiento del sistema financiero (Morales et al., 2013).  
En el Ecuador, según datos de la Súper Intendencia de Bancos (2017), las asignaciones  
crediticias del 2015 por parte de los Bancos Privados Nacionales a todos los subsectores de la  
economía, aumentaron su volumen de créditos en un 201% con respecto al año 2005 y mostraron  
una tasa de crecimiento promedio del 13% durante el período 2005-2015. Beneficiando  
mayormente durante el periodo 2005-2015 a subsectores como: comercio al por mayor y al por  
menor, reparación de los vehículos de motor y de las motocicletas con un 36%, consumo y  
microcrédito 8%, construcción 6%, elaboración de productos alimenticios, de bebidas y tabaco  
6
%, entretenimiento, recreación y otras actividades de servicios 6%, actividades financieras y de  
seguros 5%, agricultura 4% y fabricación de productos metálicos y no metálicos 4% (Quinde,  
017).  
2
Por su parte las Instituciones Financieras Públicas reflejan un crecimiento en el año 2015  
del 171% en el total de créditos asignados a los diferentes sectores en comparación al año 2005,  
con una tasa de crecimiento promedio del 14% durante el período 2005-2015. Los subsectores  
que registraron una mayor participación en promedio durante el período 2005-2015 por parte de  
las Instituciones Financieras Públicas son: la construcción con un 18%; administración pública y  
defensa, planes de seguridad social de afiliación obligatoria 14%; ganadería y animales 12%;  
comercio al por mayor y al por menor, reparación de los vehículos de motor y de las  
motocicletas 12%; y, agricultura l0%. Durante el período 2005-2015 el Sistema Bancario  
Nacional registró $7.697.304.726,95 en montos entregados a través del crédito al sector agrícola  
primario del país, de este total el 81% se entregó a través de los Bancos Privados Nacionales y el  
1
9% restante fue entregado por Instituciones Financieras Públicas. Los Bancos Privados  
Nacionales registraron asignaciones crediticias durante el período 2005-2015 por un monto total  
de $6.223.291.510,34 al sector agrícola; mostrando en el 2015 un crecimiento del 44% con  
respecto al 2005 y una tasa de crecimiento promedio durante el 2005-2015 del 9%.  
Las provincias con mayor participación en promedio durante el período 2005-2015 en las  
asignaciones crediticias al sector agrícolas por parte del sector privado son: Pichincha 35%,  
Guayas 27%, Los Ríos 8%, El Oro 5%, Tungurahua 4%, Azuay 4%, Santo Domingo de los  
Tsáchilas 4%, Manabí con un 3% y las provincias restantes apenas suman el 10%. Mientras que  
durante el período 2005-2015 el valor total de los créditos que fueron asignados al sector  
Agrícola por parte de las Instituciones Financieras Públicas alcanzó el monto de  
$
1.474.013.216,61; para el 2015 mostró un crecimiento del 294% con respecto el 2005 con un  
promedio de crecimiento durante el período 2005-2015 del 23%. Las provincias con mayor  
participación en la asignación de créditos al sector agrícola por parte de las instituciones públicas  
son Guayas con 24%, Los Ríos 21%, Esmeraldas 9%, Manabí 7%, Pichincha 6% y el resto de  
provincias suman el 33% restante (Quinde, 2017). Todos estos datos que nos muestra la Súper  
Intendencia de Bancos del Ecuador nos reflejan el alto nivel de participación que tiene el Sistema  
Financiero Nacional en la economía del país, sin embargo es importante analizar que tanto  
influyen en el desarrollo de un determinado sector, es por esta razón que se planteó este análisis  
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ya que es trascendental conocer el verdadero efecto que tienen las inversiones por parte de la  
banca en el desarrollo económico del sector Agrícola Primario del Ecuador.  
Métodos  
El artículo se estructuró con un tipo de razonamiento inductivo, se generaron pruebas  
econométricas que expliquen el nivel de participación que tiene el nivel de asignación de créditos  
en los períodos 2005-2015 en la formación del PIB Agrícola con el uso de un software  
econométrico, esto nos sirvió para conocer la verdadera contribución del crédito bancario en el  
desarrollo de la agricultura nacional que es el fin del presente documento. El proceso de  
desarrollo de la investigación es unimétodo con un paradigma empírico-analítico el cual permite  
reflejar la realidad de la forma más fiel y neutral posible. Se obtuvo un modelo de regresión  
lineal múltiple que sirvió para medir la incidencia de la banca en el sector agrícola primario, esto  
indica que el articulo experimentará con un modelo preestablecido para evaluar la relación  
existente entre las variables estudiadas (Duque, 2015). Para el desarrollo de este documento se  
generó un diseño empírico ya que se desarrolló en base a las evidencias existentes de datos de  
créditos tanto públicos como privados y PIB Agrícola, dichos datos de serie de tiempo trimestral  
con un periodo de evaluación del 2005 al 2015 se extrajeron de las páginas del Banco Central del  
Ecuador (2017) y Súper Intendencia de Bancos y Seguros del Ecuador (2017).  
Gujarati et al. (2010) Manifiesta que el método de mínimos cuadrados ordinarios del  
matemático alemán Carl Friedrich Gauss, se considera como el modelo clásico o estándar de  
regresión lineal – MCRL, siendo este la base de la teoría econométrica, sobre la cual se generan  
los modelos de regresión simple y de regresión múltiple, modelo en los cuales hay más de una  
variable explicativa o regresora.  
Generalizando la función de regresión poblacional (FRP):  
Yt = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + µt  
Para efectos de simetría notacional:  
Yt = β1X1 + β2X2 + β3X3 + µt  
(1)  
(2)  
Y es la variable dependiente, X1, X2 y X3 son las variables explicativas, β1, β2 y β3 se  
denominan coeficiente de regresión parcial, µ es el término de perturbación estocástica, y t es la  
t-ésima observación por ser series de tiempo.  
Resultados  
El Producto Interno Bruto – PIB Agrícola presenta una pendiente positiva dentro del  
periodo en estudio, comportamiento opuesto al presentado por los créditos otorgados por la  
Banca Privada, Banca Pública y otras Financieras el cual presenta dentro del periodo en estudio  
un comportamiento estacionario (Figura 1).  
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Fig. 1. PIB Agrícola, Banca Privada, Banca Pública y Otras Financieras  
Para medir la relación entre el crédito bancario y el PIB Agrícola, se realizó una primera  
función en la cual se tomaron como variables independientes al Crédito Agrícola Público,  
Crédito Agrícola Privado, y el generado por otras financieras; mientras que, como variable  
dependiente al PIB Agrícola, obteniendo el siguiente modelo:  
PIB = f (Banca Privada + Banca Publica + Otras Finacieras)  
(3)  
Mencionadas variables presentan una simetría en la distribución de datos o una  
distribución normal, según lo demuestra la evaluación de normalidad generada por el diagrama  
de caja de bigotes (Figura 2).  
Fig. 2. Diagrama Caja de Bigotes  
Para lograr una mayor cobertura en términos de la capacidad explicativa que tiene el  
2
modelo dado esto por el indicador de R , tener una independencia de los datos según lo evalúa el  
test de Durbin-Watson y buscar la reducción de la probabilidad de cometer el error de tipo I  
evaluado por el indicador Prob (F-statistic), el modelo se modificó a variables logarítmicas de  
forma inicial y luego se agregó a las regresoras una variable autorregresiva de la dependiente.  
1
LPIB = f (LBanca Privada + LBanca Publica + LOtras Finacieras) (4)  
2
LPIB = f (LPIB (1) + LBanca Privada + LBanca Publica + LOtras Finacieras) (5)  
1
La letra “L” hace alusión a la modificación de la variable convirtiéndola en logarítmica  
Variable que presenta rezago de un periodo  
2
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2
Cabe indicar que el modelo final favorece el resultado de los valores obtenidos en R y  
Prob (F-statistic) poniéndolos a estos por encima de los valores obtenidos en los test de Akaike  
info criterion y Schwarz criterion (Tabla 1).  
Tabla 1. Estimación de Parámetros y Pruebas Estadísticas  
2
Modelo  
R
Prob (F-statistic)  
Durbin-  
Watson  
0.637169  
Akaike  
Schwarz  
PIB = f (Banca Privada +  
Banca Publica + Otras  
Finacieras)  
0.451814  
0.000021  
4.208.724  
4.224.944  
LPIB = f (LBanca Privada + 0.664486  
LBanca Publica + LOtras  
Finacieras)  
0.000000  
0.000000  
0.612876  
1.899.056  
-0.50404  
-322.208  
-0.34184  
-301.729  
LPIB = f (LPIB (1) +  
LBanca Privada + LBanca  
Publica + LOtras  
Finacieras)  
0.978459  
La matriz de correlación parcial demuestra que no existe problema de multicolinealidad  
ya que las variables independientes estudiadas no están estrechamente relacionadas,  
desconociendo a la variable dependiente con un rezago en mencionada matriz (Tabla 2).  
Tabla 2. Matriz de Correlación Parcial  
LPIB  
LBANCA_  
PUBLICA  
LBANCOS_P LOTRAS_FI  
RIVADOS  
NANCIERAS  
LPIB  
1
LBANCA_PUBLICA  
0.801166946835  
364  
0.395535760034 0.386976079  
1
7
LBANCOS_PRIVADOS  
LOTRAS_FINANCIERAS  
1
1
371  
-
2096476  
0.124358293  
6593056  
-
1
0
.030871489113  
712  
0.0959308586  
982624  
4
También se puede concluir que el modelo estudiado es homocedástico, es decir que las  
perturbaciones tienen la misma varianza y esta es constante para las diferentes regresoras, el test  
White corrobora esta aseveración (Tabla 3).  
Tabla 3. Test de White  
Heteroskedasticity Test: White  
F-statistic  
1.577.612 Prob.  
F(14,28)  
1.896.162 Prob. Chi-  
Square(14)  
1.705.532 Prob. Chi-  
Square(14)  
0.1479  
0.1664  
0.2532  
Obs*R-squared  
Scaled explained SS  
En términos de autocorrelación serial podemos argumentar que el test de Breusch-  
Godfrey Serial Correlation LM demuestra que sin la necesidad de agregar rezagos el modelo está  
libre de autocorrelación encontrando una explicación en el pasado (Tabla 4).  
Tabla 4. Breusch-Godfrey Serial Correlation LM  
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:  
F-statistic  
0.003397 Prob. F(1,37) 0.9538  
Obs*R-squared  
0.003947 Prob. Chi-Square(1) 0.9499  
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El test de Wald en su análisis con el estadístico F para contrastar la significatividad  
conjunta de los parámetros β1, β2, β3 y β4 tiene un valor 431,51 con un p-valor asociado de  
0
,00; por lo que al 5% rechazamos la hipótesis nula de no significancia conjunta de los  
parámetros (Tabla 5).  
Tabla 5. Wald Test: Equation: Untitled  
Test Statistic  
F-statistic  
Chi-square  
Value  
431.5180 (4, 38)  
1.726.072  
df  
Probability  
0.0000  
4
0.0000  
Se establece como modelo final LPIB=f (LPIB (1) +LBanca Privada+LBanca  
Publica+LOtras Finacieras), el cual en términos de sustitución de coeficientes genera los  
siguientes resultados.  
LPIB = 0.991721277166 * LPIB (1) + 0.00755049022349 * LBANCA_PUBLICA -  
0
.0129166979146 * LBANCOS_PRIVADOS - 0.00395486572213 *  
LOTRAS_FINANCIERAS + 0.331241301218.  
Al momento de analizar los resultados podemos mencionar que las variables al ser  
logarítmicas deben presentar una interpretación a nivel porcentual. La banca privada y otras  
financieras no contribuyen directamente en la formación porcentual del PIB Agrícola, mientras  
que la banca pública contribuye en un 0,7% a la formación porcentual del PIB Agrícola  
Discusión  
A pesar de los niveles de crecimiento crediticios de las instituciones públicas y privadas  
estas no responden de igual manera en el crecimiento del PIB Agrícola, todo esto es demostrado  
mediante el modelo econométrico que plantea el estudio, el cual nos muestra una relación  
negativa o poco significativa con respecto al PIB Agrícola. Esto se ve respaldado con el estudio  
titulado El Impacto del crédito en la producción del sector agrícola en Venezuela 1970- 1999,  
realizado por el Lic. Luis Alberto Fuentes Méndez quien señala,  
El análisis de regresión efectuado para medir la influencia del impacto del  
crédito agrícola, tanto público como privado, sobre la producción del sector no  
permitió obtener valores confiables para el caso de los coeficientes de elasticidad  
del crédito agrícola. En la mayoría de los casos los signos resultaron ser  
negativos, contrarios a lo esperado, además de los bajos coeficientes de  
determinación de los modelos estimados (Fuentes, 2005, p.262).  
Los resultados obtenidos por este estudio en particular muestran resultados similares a los  
de nuestro estudio el cual nos explica el hecho de que el crédito privado genera un efecto  
negativo en la producción y poco significativo en el caso del crédito público. Fuentes et al.  
(2007), llega a una conclusión similar, al manifestar que en este sentido el financiamiento  
otorgado por las instituciones especializadas de crédito al sector agrícola del sector público es  
una variable poco significativa para explicar el comportamiento de la producción agrícola en  
Venezuela.  
De igual forma Ayala, Mena y Maravilla en su estudio titulado Contribución del Crédito  
Bancario al Crecimiento Económico en El Salvador, período 2004-2013, reafirma nuestra  
posición con respecto al crédito, al señalar,  
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A través del estudio realizado se determinó que existen diversos aportes teóricos  
que muestran la importancia del crédito al crecimiento económico de cualquier  
país, aunque la mayor o menor contribución de éste depende sin duda alguna de  
las condiciones prevalecientes en cada una de las economías, tal es el caso de la  
economía salvadoreña donde la contribución del crédito productivo no ha sido  
significativo para impulsar el crecimiento económico del país (Ayala et al. 2014,  
p. 84).  
Conclusión  
Existe una marcada participación del crédito en su afán por lograr un mayor impulso en el  
sector agrícola primario del país, esto a través de las Instituciones Financieras Públicas y los  
Bancos Privados durante el período 2005-2015. Estas instituciones públicas y privadas han  
incrementado significativamente sus asignaciones crediticias al sector agrícola primario del  
Ecuador durante el período estudiado, logrando de esta forma establecer niveles de participación  
similares tanto dentro del PIB como dentro del total de créditos a todos los sectores del país.  
Si bien los Bancos Privados Nacionales asignan solo el 4% del total de sus asignaciones  
al sector agrícola, estas superan en un 422% al total de las asignaciones agrícolas por parte de las  
Instituciones Financieras Públicas. Esto significa que dentro del sector agrícola los Bancos  
Privados Nacionales son quienes invierten más en la agricultura nacional. El promedio de  
participación del sector agrícola dentro de las asignaciones crediticias del sistema bancario  
nacional en promedio durante el período 2005-2015 alcanza un 7% ya que los Bancos Privados  
Nacionales tienen el 4% y las Instituciones Financieras Públicas el 10%, mismo porcentaje en  
participación que tiene el PIB Agrícola dentro del PIB Nacional. En otras palabras, el PIB  
Agrícola y las asignaciones crediticias al sector agrícola participan en igual proporción dentro  
del PIB Nacional y las asignaciones crediticias nacionales.  
El sistema financiero nacional creció en el nivel de asignaciones crediticias para el 2015  
un 66% con respecto al 2005, mientras que el PIB Agrícola solo creció un 38% con respecto al  
2
005. Esto significa que si bien el monto de préstamos aumento de manera significativa el PIB  
Agrícola no respondió de la misma forma dentro de la economía del país. Los resultados de la  
regresión econométrica realizada nos muestran una relación poco significativa por parte del  
crédito de las instituciones públicas con respecto a la producción y negativa en el caso de los  
bancos privados y otras financieras. Por lo tanto, se concluye que el crédito no es una variable  
significativa en el corto plazo dentro del proceso de producción agrícola primaria del Ecuador.  
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