DOI: 10.26820/recimundo/9.(2).abril.2025.83-94
URL: https://recimundo.com/index.php/es/article/view/2582
EDITORIAL: Saberes del Conocimiento
REVISTA: RECIMUNDO
ISSN: 2588-073X
TIPO DE INVESTIGACIÓN: Artículo de revisión
CÓDIGO UNESCO: 53 Ciencias Económicas
PAGINAS: 83-94
Exportaciones no petroleras y su impacto en el crecimiento
económico del Ecuador 2000-2023
Non-oil exports and their impact on Ecuador's economic growth 2000-2023
Exportações não petrolíferas e seu impacto no crescimento económico
do Equador 2000-2023
Luis Reynaldo Maldonado Méndez1; Mónica Guadalupe Méndez Maldonado2; Gianella Joyce
Maldonado Méndez3; Pedro Vicente Maldonado Méndez4
RECIBIDO: 10/01/2024 ACEPTADO: 19/03/2025 PUBLICADO: 23/04/2025
1. Máster en Economía General Enfoque en Investigación; Ingeniero en Comercio Exterior; Economista con
Mención en Gestión Empresarial Especialización Teoria y Política Económica; Investigador Independiente;
Guayaquil, Ecuador; luismaldonadomendez@gmail.com; https://orcid.org/0000-0002-0534-6030
2. Magíster en Educación Especial Mención en Educación de las Personas con Discapacidad Múltiple; Psicó-
loga Educativa y Orientadora Vocacional; Profesora Especialización Educación Primaria; Investigadora In-
dependiente; Guayaquil, Ecuador; mo65_menmal@hotmail.com; https://orcid.org/0000-0001-5127-7243
3. Máster Universitario en Dirección y Gestión de Recursos Humanos; Psicóloga; Investigadora Independien-
te; Guayaquil, Ecuador; 11bimaldonadogianella@gmail.com; https://orcid.org/0000-0002-4254-8539
4. Magíster en Gestión Educativa; Licenciado en Ciencias de la Educación Mención Educación Básica; In-
vestigador Independiente; Guayaquil, Ecuador; pedrovic24@gmail.com; https://orcid.org/0000-0003-
4198-584
CORRESPONDENCIA
Luis Reynaldo Maldonado Méndez
luismaldonadomendez@gmail.com
Guayaquil, Ecuador
© RECIMUNDO; Editorial Saberes del Conocimiento, 2025
RESUMEN
El objetivo principal de esta investigación es determinar la relación de equilibrio en el largo plazo y las dinámicas de corto
plazo entre las exportaciones no petroleras (EXNP) y el crecimiento económico en Ecuador utilizando series de tiempo con
frecuencia trimestral desde el 2000 al 2023. La metodología de vectores autorregresivos es considerada para identificar
la relación entre ambas variables, utilizando la prueba de raíz unitaria de Dickey-Fuller aumentado(ADF), test de cointe-
gración de Johansen, modelo vectorial de corrección de errores (VECM) y la prueba de causalidad de Granger. El estudio
encontró que existe una relación de equilibrio entre el crecimiento económico y EXNP, a pesar de no existir una relación
de causalidad. Además, el aumento de las EXNP no necesariamente se traduce en crecimiento económico lo cual podría
ser explicado por una débil integración con el resto de la economía, bajo valor agregado o presencia de un fenómeno de
desplazamiento sectorial; mientras el crecimiento económico impulsa las EXNP, probablemente a través de una mayor
producción interna y una política comercial estratégica.
Palabras clave: Crecimiento económico, Exportaciones no petroleras, Cointegración, Causalidad de Granger, Modelo
vectorial de corrección de errores (VECM).
ABSTRACT
The main objective of this research is to determine the long-term equilibrium relationship and short-term dynamics between
non-oil exports (NOEX) and economic growth in Ecuador using quarterly time series from 2000 to 2023. The autoregressive
vector methodology is considered to identify the relationship between both variables, using the augmented Dickey-Fuller
unit root test (ADF), Johansen's cointegration test, vector error correction model (VECM) and Granger's causality test.
This research found that there is an equilibrium relationship between economic growth and NOEX, even though there is
no causal relationship. In addition, the increase in the NOEX does not necessarily translate into economic growth, which
could be explained by a weak integration with the rest of the economy, low added value or the presence of a phenomenon
of sectoral displacement; while economic growth boosts the NOEX, probably through greater domestic production and
strategic trade policy.
Keywords: Economic growth, Non-oil exports, Cointegration, Granger causality, Vector error correction model (VECM).
RESUMO
O principal objetivo desta investigação é determinar a relação de equilíbrio a longo prazo e a dinâmica a curto prazo entre
as exportações não petrolíferas (NOEX) e o crescimento económico no Equador, utilizando séries temporais trimestrais
de 2000 a 2023. A metodologia vetorial autoregressiva é considerada para identificar a relação entre ambas as variáveis,
utilizando o teste de raiz unitária de Dickey-Fuller aumentado (ADF), o teste de cointegração de Johansen, o modelo de
correção de erros vectoriais (VECM) e o teste de causalidade de Granger. Esta investigação concluiu que existe uma
relação de equilíbrio entre o crescimento económico e o NOEX, embora não exista uma relação causal. Além disso, o
aumento do NOEX não se traduz necessariamente em crescimento económico, o que pode ser explicado por uma fraca
integração com o resto da economia, por um baixo valor acrescentado ou pela presença de um fenómeno de deslocação
setorial; enquanto o crescimento económico aumenta o NOEX, provavelmente através de uma maior produção interna e
de uma política comercial estratégica.
Palavras-chave: Crescimento económico, Exportações não petrolíferas, Cointegração, Causalidade de Granger, Mo-
delo Vetorial de Correção de Erros (VECM).
85
RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
Introducción
Históricamente el crecimiento económico
de Ecuador ha estado vinculado a la expor-
tación de recursos naturales, particularmen-
te el petróleo, que ha constituido una fuente
significativa de ingresos para el país,(Ber-
nal Yamuca et al., 2023; Mejía-Almenaba et
al., 2023). Sin embargo, en las últimas dos
décadas, Ecuador ha comenzado a diver-
sificar su estructura económica, ampliando
sus exportaciones no petroleras (EXNP).
Este cambio ha sido crucial para reducir la
vulnerabilidad del país a los vaivenes del
mercado petrolero y fomentar un desarrollo
más sostenible y equilibrado como sucedió
durante la pandemia, Bastidas Quintana et
al., (2022). Entre los sectores más dinámi-
cos de las EXNP se encuentran la agricul-
tura, la pesca y los productos manufactura-
dos, cuya contribución al Producto Interno
Bruto (PIB) ha ido en aumento (Alvarado
Mora et al., 2020; Motoche et al., 2021; Sa-
las Canales, 2020).
El presente estudio tiene como objetivo
analizar el impacto de las EXNP en el cre-
cimiento económico de Ecuador durante el
periodo 2000-2023. Para ello, se utilizará el
análisis de cointegración, una herramienta
econométrica que permite examinar la re-
lación a largo plazo entre variables econó-
micas, (Engle y Granger, 1987; Jalil y Rao,
2019; Johansen, 1991). La cointegración,
en este contexto, es relevante para determi-
nar si las EXNP y el crecimiento económico
siguen una trayectoria común, lo que indi-
caría que los cambios en las EXNP tienen
un efecto directo y persistente sobre el cre-
cimiento económico del país.
A través de este enfoque, se pretende iden-
tificar las posibles relaciones de causalidad
y la intensidad de la influencia de las EXNP
en el crecimiento económico de Ecuador,
siguiendo la lógica de la hipótesis del cre-
cimiento fomentado por las exportaciones
(export led growth hypothesis) (Biswal y
Dhawan, 1998; De Piñeres y Cantavella-Jor-
dá, 2007; De Souza Nonato y Carrasco-Gu-
EXPORTACIONES NO PETROLERAS Y SU IMPACTO EN EL CRECIMIENTO ECONÓMICO DEL ECUADOR
2000-2023
tierrez, 2023), pero con un enfoque en el
sector no petrolero. Este análisis es parti-
cularmente importante, ya que las EXNP no
solo contribuyen al crecimiento económico,
sino que también juegan un papel vital en
la creación de empleo, la mejora de la ba-
lanza comercial y la reducción de la depen-
dencia de los recursos naturales(Bermúdez
Mosquera et al., 2024; Saenz-Lluipuma et
al., 2022).
Este análisis, realizado mediante la aplica-
ción de técnicas de cointegración, tiene
como fin proporcionar una comprensión
más profunda de la relación entre las EXNP
y el crecimiento económico de Ecuador, con
miras a promover un desarrollo económico
más robusto y menos vulnerable a las fluc-
tuaciones externas (Arteaga et al., 2020;
Franz, 2021).
El papel de las EXNP en el impulso del cre-
cimiento económico se ha vuelto cada vez
más importante en muchos países en vías
de desarrollo, incluido Ecuador. En las dos
últimas décadas, Ecuador ha enfrentado un
mercado mundial del petróleo muy fluctuan-
te, lo que ha hecho necesario diversificar su
economía y depender más de las expor-
taciones no petroleras. Estudios recientes
sugieren que las EXNP, como los productos
agrícolas, pueden tener un impacto signifi-
cativo en el desempeño económico de un
país. Según (Acosta-Ascuntar et al., 2024;
Vázquez López y Morales López, 2017), la
diversificación de las exportaciones es cru-
cial para la estabilidad económica en eco-
nomías dependientes del petróleo, Macías
Badaraco et al., (2018). De manera similar,
Saenz-Lluipuma et al., (2022) argumen-
tan que las EXNP contribuyen a mejorar la
balanza comercial y apoyar el crecimiento
económico en Ecuador. En un contexto más
amplio, los países de América Latina han
estado expuestos a los shocks externos so-
bre el precio de los commodities reduciendo
el crecimiento económico como lo reporta,
Hegerty, (2015); sin embargo, se evidencia
una baja transmisión de la volatilidad expe-
rimentada en el mercado de crudo en re-
86 RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
lación con el mercado de alimentos, Then-
mozhi y Maurya, (2020), lo cual reafirmaría
a las exportaciones no petroleras como una
estrategia para compensar dichos shocks,
aunque otros autores como Dutta y Hasib
Noor, (2017) documentan lo contrario. Este
estudio contribuirá a la creciente literatura
sobre el tema, analizando el impacto espe-
cífico del sector de EXNP de Ecuador en su
crecimiento económico entre 2000 y 2023.
La literatura es revisada en la siguiente
sección; los datos y la metodología se des-
criben en la sección 3. En la sección 4, se
reportan los resultados y se discuten las po-
sibles implicaciones. La sección 5 concluye
la investigación.
Revisión de la literatura
Generalmente los estudios se han enfocado
en el impacto de las exportaciones petrole-
ras, como Pekarčíková et al., (2022) quien
menciona que la producción diaria de pe-
tróleo, las exportaciones de petróleo y los
precios del petróleo afectan positivamente
al PIB, contribuyendo al crecimiento del PIB.
En contraste, el impacto de las EXNP en el
crecimiento económico es un tema que ha
ganado relevancia en los estudios de econo-
mía, especialmente en los países en desarro-
llo que buscan diversificar sus economías y
reducir la dependencia de las exportaciones
petroleras. En este sentido, Young, (2022)
menciona que contrariamente a la noción de
Imbs y Wacziarg, (2003), se ha encontrado
una relación monótona (creciente) entre di-
versificación y crecimiento en los países en
desarrollo ricos en recursos, lo que sugiere
que la diversificación, en lugar de la espe-
cialización, continúa con el crecimiento, re-
saltando los mayores efectos de los sectores
agrícola e industrial sobre el crecimiento, en
comparación con los sectores de construc-
ción, mayorista y minorista y servicios; de
esta manera, una mayor diversificación ex-
portadora está asociada con un crecimiento
económico más robusto y menos vulnerable
a los shocks internacionales; en contraste
con autores como Carrasco y Tovar-García,
(2021) quienes le dan mayor relevancia al
rol de la composición de las importaciones
sobre el crecimiento económico, o autores
como Khayati, (2019) quien resalta la impor-
tancia de las exportaciones petroleras.
En el contexto regional, Toledo, (2017) ana-
liza la relación entre exportaciones totales y
crecimiento económico en América Latina,
concluyendo que existe una relación de re-
troalimentación entre el PIB real y las expor-
taciones totales, al igual que Acosta Palo-
meque et al., (2018). Mendoza Cota, (2017)
resalta los efectos positivos, pero débiles,
de las exportaciones en el crecimiento eco-
nómico regional de México. En el caso es-
pecífico de Ecuador, los estudios de Alvara-
do et al., (2020) han identificado un mayor
impacto en el crecimiento económico pro-
veniente de las exportaciones del banano,
aunque Bermúdez Mosquera et al., (2024)
no encontró un impacto significativo de las
EXNP sobre la balanza comercial, mientras
Carvajal y Camargo, (2021) aplicando una
análisis de cointegración para países de la
CAN pudo determinar que en el caso de
Ecuador las variables exportación y PIB se
comportan de manera coordinada a largo
plazo, siendo el PIB la variable que mues-
tra causalidad en el comportamiento de las
exportaciones, lo cual fue un resultado simi-
lar obtenido por Gokmenoglu et al., (2015)
para Costa Rica lo que llevó a recomendar
el crecimiento del PIB mediante otros me-
dios para impulsar las exportaciones. Esto
también es mencionado por Paredes Ponce
et al., (2025) quien menciona que el creci-
miento del PIB impulsa las exportaciones
más que la relación inversa.
En países altamente dependientes del pe-
tróleo como Nigeria, estudios mencionan
que existe una relación causal bidireccional
entre las EXNP y el crecimiento económico,
Zoramawa et al., (2020), mientras Goshit y
Terese, (2022) reporta que estas tuvieron un
efecto negativo significativo en el crecimien-
to económico de Nigeria, a diferencia de
Tonuchi y Onyebuchi, (2019) quien reporta
que las EXNP tienen un impacto positivo y
MALDONADO MÉNDEZ, L. R., MÉNDEZ MALDONADO, M. G., MALDONADO MÉNDEZ, G. J., & MALDONADO MÉN-
DEZ, P. V.
87
RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
significativo en el crecimiento económico
de Nigeria tanto a corto como a largo plazo.
En resumen, la literatura muestra un análisis
general del impacto de las exportaciones
y de las EXNP de ciertos países como Ni-
geria, mientras en Ecuador este tipo de in-
vestigaciones no han sido consideradas de
manera específica. Los hallazgos de otros
países sugieren que las EXNP pueden tener
un impacto positivo en el crecimiento eco-
nómico de los países en desarrollo, pero el
efecto depende de varios factores estructu-
rales como la competitividad, la infraestruc-
tura y las políticas públicas. En el caso de
Ecuador, la diversificación de sus exporta-
ciones es un paso importante para reducir
la dependencia del petróleo y fomentar un
crecimiento económico más sostenible y
menos vulnerable a los shocks externos.
Metodología
El presente estudio se enfoca en analizar
el impacto de las EXNP en el crecimiento
económico de Ecuador durante el período
comprendido entre 2000 y 2023. Para llevar
a cabo este análisis, se utilizó un enfoque
cuantitativo, empleando técnicas economé-
tricas avanzadas, específicamente el análi-
sis de cointegración y el modelo de vector
de corrección de errores (VECM). Las varia-
bles consideradas en este estudio son el lo-
garitmo del Producto Interno Bruto(LPIB) real
como indicador de crecimiento económico y
el logaritmo de las Exportaciones no petro-
leras (LEXNP) que fueron obtenidas con fre-
cuencia trimestral de fuentes oficiales como
el Banco Central del Ecuador (BCE).
La técnica aplicada fue la de cointegra-
ción y se llevó a cabo utilizando la prueba
de Johansen para determinar si existe una
relación de largo plazo entre las EXNP y el
crecimiento económico. La metodología de
Johansen permitió identificar el número de
relaciones de cointegración entre las series,
así como estimar los vectores de cointegra-
ción. Antes de proceder con el análisis de
cointegración, se llevó a cabo una prueba
de raíces unitarias utilizando el test de Dic-
key-Fuller aumentado (ADF) para verificar
la estacionariedad de las series tempora-
les. Este test es ampliamente utilizado para
comprobar la estacionariedad de las series
temporales, como se describe en el trabajo
de Dickey y Fuller, (1979). Se procedió a di-
ferenciar las series para lograr la estaciona-
riedad en las series de primer orden.
Utilizando las series diferenciadas, se apli-
có la prueba de cointegración de Johansen
para determinar la cantidad de vectores
de cointegración entre las exportaciones
no petroleras y el crecimiento económico.
Se utilizó la estadística de traza y la de ei-
genvalor máximo para identificar el número
de relaciones de cointegración y evaluar la
significancia de estas relaciones. El análisis
de cointegración de Johansen se basa en
el modelo de Vector Autorregresivo (VAR)
para detectar relaciones de largo plazo. Se
aplica la siguiente formulación de la prueba
de cointegración:
es el vector de series de tiem-
po de las variables crecimiento económico
y exportaciones no petroleras.
µ es un vector de constantes.
Π es el término de corrección de errores,
que captura el ajuste hacia el equilibrio de
largo plazo.
ϵt es el vector de errores o perturbaciones
aleatorias.
La estadística de traza (λtrace) y la estadís-
tica máxima de eigenvalor (λmax) se utiliza-
ron para determinar el número de relaciones
de cointegración. Adicionalmente se aplica-
rá el test de causalidad de Granger. Una vez
identificados los vectores de cointegración,
se estimará el modelo vectorial de correc-
ción de errores (VECM). Este modelo per-
mite estudiar tanto las relaciones de largo
plazo así como los ajustes dinámicos en el
corto plazo. Además, se analizará la direc-
EXPORTACIONES NO PETROLERAS Y SU IMPACTO EN EL CRECIMIENTO ECONÓMICO DEL ECUADOR
2000-2023
88 RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
ción y la magnitud de la causalidad entre
las exportaciones no petroleras y el creci-
miento económico, considerando los reza-
gos y los efectos a corto plazo. El valor de α
hace referencia a la matriz de velocidades
de ajuste que describe cómo las variables
ajustan a las relaciones de largo plazo, y β,
la matriz de vectores de cointegración, que
muestra la relación de largo plazo entre las
variables Engle y Granger, (1987). Además,
se realizaron tres test relacionados con la
estabilidad del modelo VECM, siendo estos:
i) Ausencia de autocorrelación en los resi-
duos del VAR, ii) Ausencia de heterocedas-
ticidad en la varianza de los mismos(ARCH
Autoregressive Conditional Heteroskedas-
ticity) y iii) Normalidad en su distribución
(Doornik-Hansen) .
Este enfoque metodológico permitirá abor-
dar de manera rigurosa la relación entre las
EXNP y el crecimiento económico en Ecua-
dor, utilizando un análisis econométrico
avanzado para obtener conclusiones váli-
das y robustas que contribuyan al entendi-
miento de este importante fenómeno.
Resultados
Uno de los primeros resultados de este es-
tudio corresponde a la descripción gráfica
de ambas series. En primer lugar, se mues-
tra el LEXNP junto con el LPIB real durante
el periodo de estudio, es decir, las variables
en nivel; y posteriormente, se puede apre-
ciar la evolución de las dos series pero en
diferencias, siendo la serie relacionada con
DLEXNP la de mayor volatilidad. En el gráfi-
co en niveles se puede apreciar una mayor
pendiente en la gráfica de LEXNP en rela-
ción con la del LPIB, lo cual demuestra el
crecimiento económico relativamente bajo
que ha experimentado Ecuador, mostrando
una caída relevante en el 2020, mientras las
EXNP han cobrado mayor relevancia a par-
tir de dicho periodo, (Ver gráfico 1).
13
13,5
14
14,5
15
15,5
16
16,5
17
2000 2005 2010 2015 2020
LPIB
LEXNP
-0,2
-0,15
-0,1
-0,05
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
2000 2005 2010 2015 2020
DLPIB
DLEXNP
Gráfico 1. Series en nivel y en primeras diferencias de LPIB y LEXNP
Fuente: Elaboración propia.
Posteriormente se aplicó la prueba ADF y
se obtuvo los siguientes resultados del va-
lor p asintótico para testear la hipótesis de
existencia de raíz unitaria, (Ver tabla 1).
MALDONADO MÉNDEZ, L. R., MÉNDEZ MALDONADO, M. G., MALDONADO MÉNDEZ, G. J., & MALDONADO MÉN-
DEZ, P. V.
89
RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
Tabla 1. Resultados ADF para las series en nivel y en primeras diferencias
Fuente: Elaboración propia.
Rango
Valor Propio
Traza
Valor p (Traza)
Lmáx
0
0.57936
150.26
0.0000
81.401
1
0.51933
68.861
0.0000
68.861
Variable
Beta
DLPIB
-15,296
51,391
DLEXNP
-12,649
-6,0123
Alfa
DLPIB
0,011063
-0,016742
DLEXNP
0,077140
0,028940
Matriz de Largo Plazo
DLPIB
-1.0296
-0.039277
DLEXNP
0.30730
-1.1497
Variable
Coeficiente
Desviación Típica
Estadístico t
Valor p
R²ajustado
Ecuación 1: DLPIB
Constante
0.00452304
0.00282111
1.603
0.1123
0,153878
EC1
-0.169227
0.0399838
-4.232
5.46e-05
Ecuación 2: DLEXNP
Constante
0.0304267
0.00866708
3.511
0.0007
0,495307
EC1
-1.17996
0.122839
-9.606
1.54e-15
Tabla 1: Resultados ADF para las series en nivel y en primeras diferencias
Variables sin constante con constante con constante y tendencia
LPIB 1 0,1888 0,8769
LEXNP. 1
0,5412
0,236
DLPIB 2,306e-07 1,599e-19 1,499e-21
DLEXNP 0,0004704
8,953e-06
6,587e-05
Rezagos
Log-verosimilitud
p (RV)
AIC
BIC
HQC
1
-915,20834
—
*21,9335
*22,1072
*22,0033
2
-914,22953
0,74355
22,0055
22,2948
22,1218
3
-912,16921
0,38992
22,0516
22,4568
22,2145
4
-907,55771
0,05576
22,0371
22,5580
22,2465
5
-907,16700
0,94092
22,1230
22,7597
22,3789
6
-902,29189
0,04485
22,1022
22,8546
22,4046
7
-899,64682
0,25880
22,1344
23,0026
22,4834
8
-895,34446
0,07178
22,1272
23,1112
22,5228
9
-893,07890
0,33887
22,1685
23,2682
22,6106
10
-887,05529
0,01700
22,1204
23,3358
22,6089
11
-876,73150
0,00037
21,9698
23,3010
22,5049
El valor p asintótico resultó muy alto para
las series en nivel, lo cual sugiere que no
podemos rechazar la hipótesis nula de
existencia de raíz unitaria, lo que indica
que las series no son estacionarias. En
contraste, para las primeras diferencias,
en los tres modelos, el valor p es extrema-
damente bajo (muy cerca de cero), lo que
indica una fuerte evidencia en contra de la
hipótesis nula de raíz unitaria, (Ver tabla 1).
Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula, lo
que sugiere que las series son estaciona-
rias después de la diferenciación, es decir,
tienen orden de integración I(1); además,
los coeficientes de autocorrelación de pri-
mer orden de los residuos resultaron cer-
canos a cero, lo que indica que no hay au-
tocorrelación significativa en los residuos.
Siguiendo la metodología desarrollada por
Johansen, (1991) para estudiar la relación de
equilibrio de largo plazo, se procedió a deter-
minar la cantidad de rezagos a incorporar (p)
y determinar los rezagos óptimos del modelo
VEC. Para determinar la cantidad de rezagos
óptima, se utilizó los criterios de información,
como el AIC (Criterio de Información de Akai-
ke), BIC (Criterio de Información Bayesiano
de Schwarz) y HQC (Criterio de Información
de Hannan-Quinn) para seleccionar el mejor
modelo con base en el balance entre la bon-
dad de ajuste y la complejidad del modelo.
En general, los valores más bajos de estos
criterios indican un modelo mejor en términos
de ajuste y parsimonia donde los valores de
AIC(21,9335), BIC(22,1072) y HQC(22,0033 )
favorecieron al modelo con 1 rezago como el
mejor modelo, (Ver tabla 2).
Tabla 2. Selección del orden óptimo de rezagos (criterios de información)
Nota: Los valores óptimos según los criterios de Akaike (AIC), Bayesiano (BIC) y Han-
nan-Quinn (HQC) se indica con (*).
Fuente: Elaboración propia.
Rango
Valor Propio
Traza
Valor p (Traza)
Lmáx
Valor p (Lmáx)
0
0.57936
150.26
0.0000
81.401
0.0000
1
0.51933
68.861
0.0000
68.861
0.0000
Variable
Beta
DLPIB
-15,296
51,391
DLEXNP
-12,649
-6,0123
Alfa
DLPIB
0,011063
-0,016742
DLEXNP
0,077140
0,028940
Matriz de Largo Plazo
DLPIB
-1.0296
-0.039277
DLEXNP
0.30730
-1.1497
Variable
Coeficiente
Desviación Típica
Estadístico t
Valor p
R²ajustado
Ecuación 1: DLPIB
Constante
0.00452304
0.00282111
1.603
0.1123
0,153878
EC1
-0.169227
0.0399838
-4.232
5.46e-05
Ecuación 2: DLEXNP
Constante
0.0304267
0.00866708
3.511
0.0007
0,495307
EC1
-1.17996
0.122839
-9.606
1.54e-15
Tabla 1: Resultados ADF para las series en nivel y en primeras diferencias
Variables
sin constante
con constante
con constante y tendencia
LPIB
1
0,1888
0,8769
LEXNP.
1
0,5412
0,236
DLPIB
2,306e-07
1,599e-19
1,499e-21
DLEXNP
0,0004704
8,953e-06
6,587e-05
Rezagos
Log-verosimilitud
p (RV)
AIC
BIC
HQC
1
-915,20834
—
*21,9335
*22,1072
*22,0033
2
-914,22953
0,74355
22,0055
22,2948
22,1218
3
-912,16921
0,38992
22,0516
22,4568
22,2145
4
-907,55771
0,05576
22,0371
22,5580
22,2465
5
-907,16700
0,94092
22,1230
22,7597
22,3789
6
-902,29189
0,04485
22,1022
22,8546
22,4046
7
-899,64682
0,25880
22,1344
23,0026
22,4834
8
-895,34446
0,07178
22,1272
23,1112
22,5228
9
-893,07890
0,33887
22,1685
23,2682
22,6106
10
-887,05529
0,01700
22,1204
23,3358
22,6089
11
-876,73150
0,00037
21,9698
23,3010
22,5049
EXPORTACIONES NO PETROLERAS Y SU IMPACTO EN EL CRECIMIENTO ECONÓMICO DEL ECUADOR
2000-2023
90 RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
Una vez efectuada la estimación del VAR
con 1 rezago, se verificaron las tres condi-
ciones de estabilidad para el modelo. En
primer lugar, el contraste de autocorrela-
ción arrojó un valor p igual a 0,2086, con
lo cual no se puede rechazar la hipótesis
nula, por lo que se verifica el primer reque-
rimiento de estabilidad del modelo, lo cual
además se corrobora con las raíces inver-
sas que se encuentran dentro del círculo
de la unidad. En segundo lugar, la ausencia
de heterocedasticidad fue corroborada, ya
que no se pudo rechazar la hipótesis nula
que establece que no existe efecto ARCH
(Autoregressive Conditional Heteroskedas-
ticity) con un p-value de 0,5808. Finalmente,
el contraste de Doornik-Hansen confirma la
existencia de normalidad.
Para analizar la cointegración entre las se-
ries temporales se utilizó el contraste de Jo-
hansen, en este caso, se está analizando un
sistema de 2 ecuaciones con un rezago. El
contraste de Johansen muestra evidencias
de una relación de cointegración entre el cre-
cimiento económico y las EXNP. El contraste
de traza muestra un valor estadístico signifi-
cativo para el rango 0 y 1, ambos con valores
p de 0,0000 al igual que Lmax. Esto indica
la presencia de una única relación de coin-
tegración significativa entre las variables a
un nivel de significancia del 5%. Por lo tanto,
se establece que existe equilibrio en el largo
plazo entre el crecimiento económico y EXNP.
Este resultado es consistente con el trabajo
de (Goshit & Terese, 2022; Tonuchi & Onyebu-
chi, 2019; Zoramawa et al., 2020)(Ver tabla 3).
Tabla 3. Resultados del Test de Cointegración de Johansen
Fuente: Elaboración propia.
Rango
Valor Propio
Traza
Valor p (Traza)
Lmáx
Valor p (Lmáx)
0
0.57936
150.26
0.0000
81.401
0.0000
1
0.51933
68.861
0.0000
68.861
0.0000
Variable
Beta
DLPIB
-15,296
51,391
DLEXNP
-12,649
-6,0123
Alfa
DLPIB
0,011063
-0,016742
DLEXNP
0,077140
0,028940
Matriz de Largo Plazo
DLPIB
-1.0296
-0.039277
DLEXNP
0.30730
-1.1497
Variable
Coeficiente
Desviación Típica
Estadístico t
Valor p
R²ajustado
Ecuación 1: DLPIB
Constante
0.00452304
0.00282111
1.603
0.1123
0,153878
EC1
-0.169227
0.0399838
-4.232
5.46e-05
Ecuación 2: DLEXNP
Constante
0.0304267
0.00866708
3.511
0.0007
0,495307
EC1
-1.17996
0.122839
-9.606
1.54e-15
Tabla 1: Resultados ADF para las series en nivel y en primeras diferencias
Variables
sin constante
con constante
con constante y tendencia
LPIB
1
0,1888
0,8769
LEXNP.
1
0,5412
0,236
DLPIB
2,306e-07
1,599e-19
1,499e-21
DLEXNP
0,0004704
8,953e-06
6,587e-05
Rezagos
Log-verosimilitud
p (RV)
AIC
BIC
HQC
1
-915,20834
—
*21,9335
*22,1072
*22,0033
2
-914,22953
0,74355
22,0055
22,2948
22,1218
3
-912,16921
0,38992
22,0516
22,4568
22,2145
4
-907,55771
0,05576
22,0371
22,5580
22,2465
5
-907,16700
0,94092
22,1230
22,7597
22,3789
6
-902,29189
0,04485
22,1022
22,8546
22,4046
7
-899,64682
0,25880
22,1344
23,0026
22,4834
8
-895,34446
0,07178
22,1272
23,1112
22,5228
9
-893,07890
0,33887
22,1685
23,2682
22,6106
10
-887,05529
0,01700
22,1204
23,3358
22,6089
11
-876,73150
0,00037
21,9698
23,3010
22,5049
En la tabla 4, se puede apreciar los alfas
y betas junto con la matriz de largo plazo.
Los vectores beta ayudan a comprender la
relación estructural de largo plazo mientras
la matriz de largo plazo muestra cómo se
ajustan las variables a esa relación des-
pués de que se han considerado los efec-
tos de corrección de corto plazo. En este
caso, los betas muestran un impacto ne-
gativo de las EXNP hacia el crecimiento, es
decir, el aumento de las exportaciones no
petroleras no necesariamente se traduce
en crecimiento económico, posiblemente
debido a una débil integración con el resto
de la economía, bajo valor agregado o pre-
sencia de un fenómeno de desplazamiento
sectorial. Este resultado es consistente con
el trabajo de Goshit y Terese, (2022). Por
otro lado, la relación inversa es positiva,
mostrando el efecto positivo que el creci-
miento económico tiene sobre las EXNP, lo
que implica que el crecimiento económico
impulsa las EXNP, probablemente a través
de una mayor producción interna y una
política comercial estratégica. Los vecto-
res de ajuste (alfa) indican que las expor-
taciones no petroleras son la variable que
más se ajusta ante desequilibrios (0.0771),
mientras que el PIB responde de forma
más lenta y limitada (0.0111). Esto se con-
firma con la matriz de largo plazo, donde
las exportaciones reaccionan significativa-
mente para corregir desequilibrios, actuan-
do como una variable de ajuste dentro del
sistema. En resumen, las EXNP juegan un
papel clave como mecanismo de ajuste en
la dinámica económica, aunque su efecto
sobre el PIB puede depender de cómo es-
tén integradas a la estructura productiva
nacional, (Ver tabla 4).
MALDONADO MÉNDEZ, L. R., MÉNDEZ MALDONADO, M. G., MALDONADO MÉNDEZ, G. J., & MALDONADO MÉN-
DEZ, P. V.
91
RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
Tabla 4. Beta, Alfa y Matriz de Largo Plazo
Fuente: Elaboración propia.
Rango
Valor Propio
Traza
Valor p (Traza)
Lmáx
Valor p (Lmáx)
0
0.57936
150.26
0.0000
81.401
0.0000
1
0.51933
68.861
0.0000
68.861
0.0000
Variable
Beta
DLPIB
-15,296
51,391
DLEXNP
-12,649
-6,0123
Alfa
DLPIB
0,011063
-0,016742
DLEXNP
0,077140
0,028940
Matriz de Largo Plazo
DLPIB
-1.0296
-0.039277
DLEXNP
0.30730
-1.1497
Variable
Coeficiente
Desviación Típica
Estadístico t
Valor p
R²ajustado
Ecuación 1: DLPIB
Constante
0.00452304
0.00282111
1.603
0.1123
0,153878
EC1
-0.169227
0.0399838
-4.232
5.46e-05
Ecuación 2: DLEXNP
Constante
0.0304267
0.00866708
3.511
0.0007
0,495307
EC1
-1.17996
0.122839
-9.606
1.54e-15
Tabla 1: Resultados ADF para las series en nivel y en primeras diferencias
Variables
sin constante
con constante
con constante y tendencia
LPIB
1
0,1888
0,8769
LEXNP.
1
0,5412
0,236
DLPIB
2,306e-07
1,599e-19
1,499e-21
DLEXNP
0,0004704
8,953e-06
6,587e-05
Rezagos
Log-verosimilitud
p (RV)
AIC
BIC
HQC
1
-915,20834
—
*21,9335
*22,1072
*22,0033
2
-914,22953
0,74355
22,0055
22,2948
22,1218
3
-912,16921
0,38992
22,0516
22,4568
22,2145
4
-907,55771
0,05576
22,0371
22,5580
22,2465
5
-907,16700
0,94092
22,1230
22,7597
22,3789
6
-902,29189
0,04485
22,1022
22,8546
22,4046
7
-899,64682
0,25880
22,1344
23,0026
22,4834
8
-895,34446
0,07178
22,1272
23,1112
22,5228
9
-893,07890
0,33887
22,1685
23,2682
22,6106
10
-887,05529
0,01700
22,1204
23,3358
22,6089
11
-876,73150
0,00037
21,9698
23,3010
22,5049
El modelo VECM estimado presenta dos
ecuaciones que describen la dinámica de
corto plazo entre el crecimiento económi-
co (DLPIB) y las exportaciones no petro-
leras (DLEXNP), incorporando el término
de corrección del error (EC1) que refleja el
desequilibrio con respecto a la relación de
largo plazo previamente identificada. Estos
resultados muestran que el valor p asociado
al vector de ajuste (EC1) para ambas ecua-
ciones es muy bajo en ambos casos, lo que
indica que la relación de cointegración es
significativa y que existe una corrección de
errores en ambas variables hacia su equili-
brio a largo plazo, (Ver tabla 5). El coeficiente
de la variable de corrección de errores (EC1)
es -0,16923 y significativo en la regresión re-
lacionada al crecimiento económico, lo que
sugiere que, cuando hay un desequilibrio en-
tre el PIB y las EXNP, el PIB ajusta un 16.9%
de ese desequilibrio en el siguiente periodo,
con dirección negativa, es decir, un proce-
so de ajuste lento por parte del crecimiento
económico hacia la restauración del equili-
brio, lo cual es esperable dada la inercia que
caracteriza a esta variable en el corto plazo.
Además, su R² ajustado es bajo (0.154), lo
que sugiere que otros factores también influ-
yen en el crecimiento económico en el corto
plazo. En contraste, el coeficiente de la va-
riable de corrección de errores (EC1) es mu-
cho mayor en magnitud (–1.1799) y altamen-
te significativo para la variable dependiente
EXNP, lo cual muestra que este sector corrige
completamente el desequilibrio y aún más
(118%) en un solo periodo los desequilibrios
de largo plazo con el PIB. El R² ajustado más
alto (0.495) refuerza el hallazgo de que las
EXNP son la variable más sensible y respon-
sable del ajuste en el sistema, además de
capturar bien la dinámica de corto plazo de
las exportaciones (Ver tabla 5).
Tabla 5. Resultados del Modelo VECM para el Crecimiento Económico y las Exportacio-
nes No Petroleras
Fuente: Elaboración propia.
Rango
Valor Propio
Traza
Valor p (Traza)
Lmáx
Valor p (Lmáx)
0
0.57936
150.26
0.0000
81.401
0.0000
1
0.51933
68.861
0.0000
68.861
0.0000
Variable
Beta
DLPIB
-15,296
51,391
DLEXNP
-12,649
-6,0123
Alfa
DLPIB
0,011063
-0,016742
DLEXNP
0,077140
0,028940
Matriz de Largo Plazo
DLPIB
-1.0296
-0.039277
DLEXNP
0.30730
-1.1497
Variable
Coeficiente
Desviación Típica
Estadístico t
Valor p
R²ajustado
Ecuación 1: DLPIB
Constante
0.00452304
0.00282111
1.603
0.1123
0,153878
EC1
-0.169227
0.0399838
-4.232
5.46e-05
Ecuación 2: DLEXNP
Constante
0.0304267
0.00866708
3.511
0.0007
0,495307
EC1
-1.17996
0.122839
-9.606
1.54e-15
Tabla 1: Resultados ADF para las series en nivel y en primeras diferencias
Variables
sin constante
con constante
con constante y tendencia
LPIB
1
0,1888
0,8769
LEXNP.
1
0,5412
0,236
DLPIB
2,306e-07
1,599e-19
1,499e-21
DLEXNP
0,0004704
8,953e-06
6,587e-05
Rezagos
Log-verosimilitud
p (RV)
AIC
BIC
HQC
1
-915,20834
—
*21,9335
*22,1072
*22,0033
2
-914,22953
0,74355
22,0055
22,2948
22,1218
3
-912,16921
0,38992
22,0516
22,4568
22,2145
4
-907,55771
0,05576
22,0371
22,5580
22,2465
5
-907,16700
0,94092
22,1230
22,7597
22,3789
6
-902,29189
0,04485
22,1022
22,8546
22,4046
7
-899,64682
0,25880
22,1344
23,0026
22,4834
8
-895,34446
0,07178
22,1272
23,1112
22,5228
9
-893,07890
0,33887
22,1685
23,2682
22,6106
10
-887,05529
0,01700
22,1204
23,3358
22,6089
11
-876,73150
0,00037
21,9698
23,3010
22,5049
EXPORTACIONES NO PETROLERAS Y SU IMPACTO EN EL CRECIMIENTO ECONÓMICO DEL ECUADOR
2000-2023
92 RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
Por último, se procedió a testear si las EXNP
causan crecimiento económico, a través del
test de Causalidad de Granger. El resultado
muestra que las exportaciones no petrole-
ras no causan crecimiento económico ya
que el valor p es 0,1551, lo que significa que
el pasado de las EXNP no tiene un poder
predictivo significativo para el crecimiento
económico en el sentido de Granger. Adi-
cionalmente, las EXNP no son causadas por
la variable relacionada al crecimiento eco-
nómico ya que el valor p es 0,4457, lo que
indica que el crecimiento económico no tie-
ne un impacto significativo sobre las EXNP
en el sentido de Granger, lo cual contrasta
con la relación causal bidireccional encon-
trada por Zoramawa et al., (2020) para Ni-
geria. Esto además contradice la hipótesis
del crecimiento fomentado por las exporta-
ciones al menos desde el enfoque de las
exportaciones no petroleras, lo cual puede
ser explicado en parte por el escaso aporte
de este sector al inicio del periodo de es-
tudio, lo cual podría cambiar limitando los
datos a periodos recientes donde la impor-
tancia de las exportaciones no petroleras es
mucho mayor.
Conclusión
El objetivo principal de esta investigación
fue determinar la relación de equilibrio en el
largo plazo y las dinámicas de corto plazo
entre las EXNP y el crecimiento económico
en Ecuador, utilizando series de tiempo con
frecuencia trimestral desde el 2000 al 2023.
Con los resultados obtenidos mediante el
modelo VECM se pudo determinar que exis-
te equilibrio en el largo plazo entre el cre-
cimiento económico y EXNP ya que estas
series se encuentran cointegradas.
Los betas mostraron un impacto negativo
de las EXNP hacia el crecimiento, es decir,
el aumento de las EXNP no necesariamen-
te se traduce en crecimiento económico,
posiblemente debido a una débil integra-
ción con el resto de la economía, bajo valor
agregado o presencia de un fenómeno de
desplazamiento sectorial. En contraste, el
crecimiento económico tiene un efecto po-
sitivo sobre las EXNP, lo que implica que el
crecimiento económico impulsa las EXNP,
probablemente a través de una mayor pro-
ducción interna y una política comercial es-
tratégica. Los vectores de ajuste (alfa) mos-
traron que las EXNP son la variable que más
se ajustó ante desequilibrios, mientras que
el PIB responde de forma más lenta y limita-
da. En resumen, las EXNP jugaron un papel
clave como mecanismo de ajuste en la di-
námica económica, aunque su efecto sobre
el PIB depende del nivel de integración a la
estructura productiva nacional, por lo cual
es de esperar que una mayor participación
de las EXNP cambie los resultados obteni-
dos en esta investigación. Por último, a tra-
vés del test de Granger se determinó que no
existe causalidad entre EXNP y crecimiento
económico. En futuras investigaciones se
recomienda incluir otras variables como la
inversión extranjera para determinar su in-
fluencia en el crecimiento económico.
Bibliografía
Acosta Palomeque, G., Pazmiño Arroyo, H., & Cer-
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MALDONADO MÉNDEZ, L. R., MÉNDEZ MALDONADO, M. G., MALDONADO MÉNDEZ, G. J., & MALDONADO MÉN-
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93
RECIMUNDO VOL. 9 N°2 (2025)
Bastidas Quintana, M., Delgado Figueroa, S., Cue-
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Bermúdez Mosquera, G. F., Suárez Tuarez, S. S., Va-
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CITAR ESTE ARTICULO:
Maldonado Méndez, L. R., Méndez Maldonado, M. G., Maldonado Méndez, G.
J., & Maldonado Méndez, P. V. (2025). Exportaciones no petroleras y su impac-
to en el crecimiento económico del Ecuador 2000-2023. RECIMUNDO, 9(2),
83–94. https://doi.org/10.26820/recimundo/9.(2).abril.2025.83-94
MALDONADO MÉNDEZ, L. R., MÉNDEZ MALDONADO, M. G., MALDONADO MÉNDEZ, G. J., & MALDONADO MÉN-
DEZ, P. V.