Retos, 14(27), 2024 Revista de Ciencias de la Administración y Economía
ISSN impreso: 1390-6291; ISSN electrónico: 1390-8618
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abril-septiembre 2024
pp.147-163
https://doi.org/10.17163/ret.n27.2024.10
Revista de Ciencias de Revista de Ciencias de
Administración y EconomíaAdministración y Economía
Marco regulatorio bancario en Ecuador y su impacto en el
financiamiento a pymes
Banking regulatory framework in Ecuador and its
impact on SME financing
Armando José Urdaneta-Montiel
Profesor e investigador de la Universidad Metropolitana, Ecuador
aurdaneta@umet.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-9825-9453
Ángel Alberto Zambrano-Morales
Profesor e investigador de la Universidad Metropolitana, Ecuador
azambrano@umet.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-7897-7327
Recibido: 20/12/23 Revisado: 08/01/24 Aprobado: 23/02/24 Publicado: 01/04/24
Resumen: la investigación, con enfoque epistemológico cuantitativo y el paradigma positivista, tiene como objetivo definir la relación entre el
marco regulatorio del sector financiero ecuatoriano y las condiciones de financiamiento a las pymes. Esta fue de tipo descriptivo-correlacional,
permitiendo realizar un análisis descriptivo y factorial de variables vinculadas al conocimiento y aplicación de leyes y códigos regulatorios
de 54 oficiales de crédito del sector bancario de El Oro, Ecuador. Se identificaron dos dimensiones: una relacionada con el marco regulato-
rio monetario y otra con códigos orgánicos. Las encuestas señalan que las leyes más aplicadas son: Ley General de Instituciones del Sector
Financiero y Ley de Compañías. La primera regula la creación, funcionamiento y cierre de instituciones financieras privadas para proteger a
la población y asegurar la estabilidad financiera; su cumplimiento es supervisado por la Superintendencia de Bancos. La segunda simplifica
el proceso de constitución de empresas, permitiendo diversos tipos de compañías y flexibilidad en su estructura. Las regulaciones bancarias
ecuatorianas han experimentado reformas para fortalecer la solidez y transparencia del sistema, como la Ley de Mercado de Valores y la Ley
de Instituciones del Sistema de Seguros Privados, que contribuyen a la estabilidad, regulación, protección al consumidor financiero y promo-
ción de la competencia, generando condiciones de financiamiento favorables, que incluyen confianza, tasas de interés competitivas y amplias
opciones financieras.
Palabras clave: marco regulatorio, sistema financiero, financiamiento a pymes, consumidor financiero, variable latente.
Abstract: the research, with a quantitative epistemological approach and the positivist paradigm, aims to define the relationship between the
regulatory framework of the Ecuadorian financial sector and the financing conditions for SMEs. This was of a descriptive-correlational type,
allowing a descriptive and factorial analysis of variables linked to the knowledge and application of laws and regulatory codes of 54 credit offi-
cers from the banking sector of El Oro, Ecuador. Two dimensions were identified: one related to the monetary regulatory framework and another
with organic codes. Surveys indicate that the most applied laws are: General Law of Financial Sector Institutions and Companies Law. The first
regulates the creation, operation and closure of private financial institutions to protect the population and ensure financial stability; Its compliance
is supervised by the Superintendency of Banks. The second simplifies the business incorporation process, allowing various types of companies
and flexibility in their structure. Ecuadorian banking regulations have undergone reforms to strengthen the soundness and transparency of the
system, such as the Securities Market Law and the Law of Institutions of the Private Insurance System, which contribute to stability, regulation,
financial consumer protection and promotion of competition, generating favorable financing conditions, which include confidence, competitive
interest rates and broad financial options.
Keywords: regulatory framework, financial system, financing for SMEs, financial consumer, latent variable.
Cómo citar: Urdaneta-Montiel, A. J. y Zambrano-Morales, Á. A. (2024). Marco regulatorio bancario en Ecuador y
su impacto en el financiamiento a pymes. Retos Revista de Ciencias de la Administración y Economía, 14(27), 147-163.
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148 Armando José Urdaneta-Montiel y Ángel Alberto Zambrano-Morales
Introducción
Las opciones de nanciamiento más comu-
nes para pequeñas empresas en Ecuador inclu-
yen préstamos bancarios, fondos de inversión,
aceleradoras de negocios y programas guberna
-
mentales. Sin embargo, acceder es un desafío,
especialmente para empresas recientes o para
aquellas con perles de riesgo altos. Para Feijó
et al. (2023), estas empresas son cruciales para el
desarrollo de los países, y enfrentan retos para
acceder a créditos externos por la asimetría de
información entre prestamistas y prestatarios. Los
autores plantean cinco perles de conanza entre
1033 empresarios de instituciones nancieras, lo
cual inuye en sus decisiones de nanciamien-
to. Los cinco modelos de comportamiento son
“escéptico”, “complaciente”, “audaz”, “impro-
visado” y “débil”, con actitudes distintas hacia
el nanciamiento, destacando limitaciones en
los enfoques nancieros tradicionales. Por las
implicaciones políticas es crucial ofrecer capa-
citación empresarial y fomentar la colaboración
entre emprendedores y empresas.
Espinoza (2020) destaca la importancia de las
Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES) para el
Ecuador, el comportamiento del crédito bancario
y sus limitaciones, como la falta de garantías,
informalidad y altos costos de nanciamiento.
Expone el predominio de la Banca Privada en
el sistema nanciero y que el crédito es desti-
nado a empresas grandes; también indica que
hay aumento del monto del crédito productivo,
pero baja participación de las pymes. El crédito
comercial registra incremento, aunque las em-
presas no acceden a este. En cambio, la Banca
Pública destina más fondos a las pymes, pero el
acceso es limitado. Los créditos tienen tasas de
interés atractivas y planes de pago convenientes,
sin embargo, el monto de sus operaciones activas
es bajo comparado con el PIB.
La promoción de la inclusión nanciera a nivel
global es un objetivo fundamental de los Obje-
tivos de Desarrollo Sostenible establecidos en la
Agenda 2030 (Acosta, 2019). Según el autor, más
de 2000 millones de adultos carecen de acceso
a servicios bancarios, y más de 200 millones de
micro, pequeñas y medianas empresas enfren-
tan dicultades para obtener nanciamiento. En
Ecuador, en el 2014, solo el 46.2 % de la población
mayor de 15 años tenía una cuenta bancaria. Las
entidades nancieras examinadas demuestran
compromiso con la responsabilidad social em-
presarial y utilizan la inclusión nanciera como
estrategia para diferenciarse y obtener ventajas
competitivas, lo que ha contribuido a mejorar el
acceso y la utilización de productos y servicios
nancieros durante el 2016.
Las pymes ecuatorianas enfrentan diculta-
des para obtener créditos. Las empresas de las
industrias química y farmacéutica requieren desa-
rrollar innovación para prosperar en un entorno
competitivo global, y el acceso al crédito es vital
para nanciar el capital de trabajo (Anzules y
Novillo, 2023). Ser capaces de adaptarse a cam-
bios del mercado es fundamental para impulsar
la innovación, aplicando políticas públicas que
promuevan la inversión en I+D en las pymes, y
la protección de la propiedad intelectual.
La eciencia técnica del sector bancario es
primordial; Proaño y Feria (2022) analizaron 24
instituciones nancieras ecuatorianas durante
2015-2019, mediante análisis de envoltura de da-
tos (DEA) para determinar la eciencia en dos
escenarios: ingresos por intereses y otros ingre-
sos operativos. El promedio de eciencia técnica
fue del 84.26 % bajo ingresos por intereses, y del
73.22 % bajo otros ingresos operativos. Bancos
grandes muestran niveles de eciencia más al-
tos que los medianos y pequeños; el 80 % de los
bancos tienen margen para mejorar su eciencia.
Un aumento del 1 % en eciencia aumentaría el
tamaño del sector en USD 605 millones Proaño
y Feria (2022).
En este contexto, el emprendimiento social
como parte de la dinámica en la cual operan las
pymes constituye un tema para explicar cómo
aumentar la riqueza social mediante creación y
gestión de empresas innovadoras con impacto
social (Bacuilima et al., 2023), que se ven afectadas
por falta de nanciamiento. Se resalta que, en la
mayoría de las empresas sociales estudiadas, la
inversión de impacto tiene papel nulo, aunque
los emprendedores sociales conocen el concepto.
Por otra parte, Manaces et al. (2023) sugieren
que, durante la era post-COVID, el Estado desa-
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rrolle políticas públicas para fomentar la econo-
mía popular y solidaria, brinde oportunidades
laborales y nancieras a comunidades y sectores
marginados, y descentralice el poder corporativo.
Dicha economía es reconocida constitucionalmen-
te en Ecuador como una alternativa viable para
promover el desarrollo sostenible, que satisfaga
necesidades y genere ingresos, y priorice la soli-
daridad y cooperación, sobre el monopolio y el
corporativismo capitalista.
Revisión de la literatura
Al examinar el impacto de las auditorías ex-
ternas voluntarias en pymes de Argentina, Brasil,
Colombia y México, Briozzo y Albanese (2020)
muestran que los estados nancieros son posi-
tivos para acceder a nanciamiento bancario,
inversión en activos jos y porcentaje de capital
de trabajo nanciado con proveedores, para em-
presas no sujetas a auditorías obligatorias. Los
resultados contribuyen al debate político sobre la
importancia de la auditoría voluntaria para py-
mes en economías emergentes, con instituciones
más débiles y mayores asimetrías de información.
Se resalta la relevancia de los sistemas de revisión
de calidad de las auditorías, sugiriendo investigar
las percepciones y limitaciones de los informes
para los usuarios externos.
Por su parte, Corredera et al. (2021) resaltan la
relevancia de las pymes en la economía global, es-
pecialmente durante la pandemia de COVID-19.
Analizan el modelo de garantía español y las
acciones de gobiernos regionales y sociedades de
garantía mutua (MGSs) para abordar los proble-
mas económicos derivados de la pandemia. Estos
esquemas de garantía permiten a las administra-
ciones públicas mejorar el acceso de las pymes
al nanciamiento sin aumentar la carga sobre el
presupuesto público.
En el escenario empresarial ecuatoriano, las
pymes se rigen por la Ley Orgánica de Empren-
dimiento e Innovación (2021), que establece tres
categorías:
•
Microempresas: hasta nueve trabajado-
res. Ingresos anuales netos inferiores a
los $100 000.
•
Pequeñas empresas: entre diez y cincuen-
ta empleados. Ventas anuales netas entre
$100 001 y $1 000 000.
•
Medianas empresas: de cincuenta y uno
a doscientos trabajadores. Ventas anuales
netas entre $1 000 001 y $5 000 000.
Esta clasicación proporciona un marco legal
claro para el sector empresarial, facilitando la
regulación y el apoyo adecuado a las pymes.
Zhavoronok et al. (2022) investigan el marco
regulatorio del sector bancario en Ecuador y su
impacto en el nanciamiento a las pymes. Pro-
porcionan insights profundos sobre los factores
que contribuyen a los préstamos no rendidos y
sientan bases teóricas valiosas. Destacan el de-
sarrollo del mercado de crédito y cómo las crisis
del sector afectan la estabilidad y las condiciones
de nanciamiento. En el contexto ecuatoriano las
reformas regulatorias han fortalecido el sistema
bancario y promovido la competencia.
En muchas economías las pymes son funda-
mentales por su contribución al empleo y al Pro-
ducto Interno Bruto (PIB), como expresan Mpofu
y Bongani (2022). Sin embargo, en países africa-
nos, estas empresas han sido sistemáticamente
excluidas del sistema nanciero formal. Ante ello,
el sector nanciero informal emerge como una
fuente de nanciamiento, especialmente cuando
no pueden acceder al formal debido a la asimetría
de información, la falta de garantías y las elevadas
tasas de incumplimiento. Se destaca que algunos
empresarios preeren el nanciamiento informal
por su exibilidad y procedimientos administra-
tivos más sencillos.
Aunque el nanciamiento informal tiene ven-
tajas por altos intereses de los prestamistas, tiene
restricciones en los recursos disponibles que im-
piden atender empresas con montos grandes que
no calican para el formal. Se sugiere establecer
regulaciones para el sector nanciero informal;
además, que las pymes mejoren sus prácticas de
gestión de riesgos y utilicen plataformas FinTech
para acceder al crédito (Mpofu y Bongani, 2022).
Al respecto, Amadasun y Mutezo (2022) in-
vestigaron los factores relacionados con el acceso
a nanciamiento que inuyen en el crecimiento
de pymes en Lesoto. Empresarios y gerentes per-
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ciben los requisitos de garantías, acceso a infor-
mación nanciera y servicios de apoyo bancario
como barreras críticas que limitan su competiti-
vidad; además dependen del uso de tecnologías
nancieras y de otras fuentes no bancarias que
mejoren su situación nanciera.
En esta línea, Łasak (2022) señala la brecha de
nanciamiento en el sistema nanciero tradicional
y destaca el uso de tecnologías nancieras como
estímulo para nanciar a pymes de países en de-
sarrollo. Subrayan la importancia de las micro-
nanzas y crowdfunding. Se ofrecen insumos para
formular políticas de apoyo en la era post-pandé-
mica y se aporta información sobre nanciamiento
empresarial. También se explora el impacto de las
entidades basadas en FinTech en países en desa-
rrollo, tema insucientemente investigado.
El estudio de Liu et al. (2022) analiza la re-
lación entre entorno empresarial, crecimiento
económico y fuentes de nanciamiento de py-
mes chinas, determinando la relevancia de estas
para pymes tecnológicas. Indican que el nan-
ciamiento (formal e informal), bajo la estructura
bancaria y la regulación scal, puede impulsar
las opciones de crédito estándar y reducir las
opciones de crédito informales, impactando el
crecimiento del PIB. Ese estudio es el primero
en examinar la información asimétrica y la teoría
institucional en relación con el nanciamiento
de pymes en China. Se destaca la importancia
de mejorar la recopilación de datos sobre estas
empresas, para desarrollar políticas de apoyo ante
desafíos económicos, como los de la pandemia
de COVID-19 Liu et al. (2022).
Un estudio realizado en 856 pymes de
Vietnam, por Lam et al. (2022), reveló que la ca-
lidad del crédito, la integración de la cadena de
suministros, el intercambio y la tecnología de
información, afectan el nanciamiento de la ca-
dena de suministro. La capacidad de innovación
y de respuesta del mercado actúan mediando en
la relación entre nanciamiento de la cadena de
suministro y el desempeño del nanciamiento,
aspecto crucial en una economía exportadora
como Vietnam. El gobierno debería desarrollar
políticas para acceder al capital e incrementar la
participación en cadenas de suministro globales.
El sector bancario debe mejorar la transparencia
y la capacidad para nanciarlas, mientras que las
empresas deberían enfocarse en optimizarlas y
fortalecer la cooperación con los socios.
Van et al. (2021) y Bakhtiari et al. (2020) desta-
can el papel de la teoría de agencia y la asimetría
de información en el nanciamiento de pymes
en Vietnam, así como la relevancia de la infraes-
tructura nanciera y las regulaciones scales.
También enfatizan la importancia de las pymes en
las economías de la OCDE, y abordan los desafíos
relacionados con el acceso al crédito y su impacto
en el empleo, la productividad y los salarios.
Al examinar los efectos del acceso al crédito y
las estructuras scales en el desempeño de pymes
manufactureras en Malasia, Cheong et al. (2020)
aplican el método de momentos generalizados
del sistema dinámico de paneles para controlar
los efectos empresariales y macroeconómicos. Se
encontró que el nanciamiento de la deuda no
benecia a las pymes, mientras que el acceso a
fuentes de crédito no bancarias y los incentivos
scales sí mejoran su rendimiento al reducir los
costos de oportunidad de proyectos más arries-
gados pero lucrativos. Las políticas scales en
Malasia dicultan el crecimiento de las pymes y
pueden incentivar prácticas contables engaño-
sas para reducir las obligaciones scales, lo que
lleva a los inversionistas a preferir empresas con
enfoques más conservadores en su contabilidad
y situación scal.
Por otra parte, Motta y Sharma (2019) desta-
can que en el sector hotelero en Brasil la falta de
acceso a nanciamiento limita la participación
en la economía local, al igual que la asimetría de
información entre prestatarios y prestamistas. Se
examina el impacto de los préstamos con garan-
tía de activos jos (tecnología preferida), y de
los préstamos con base en estados nancieros, y
cómo estos mitigan las asimetrías de información
y aumentan la probabilidad de nanciamiento.
En el crecimiento de las pymes son relevantes
la innovación nanciera, la adaptación tecnoló-
gica y el apoyo gubernamental; el cese de sus
operaciones afecta negativamente el empleo. En
ese sentido, Pu et al. (2021) mencionan los desafíos
actuales, como la limitada demanda del mercado,
las restricciones de suministro, la incapacidad
nanciera y las restricciones de capital.
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Sobre el impacto de la crisis nanciera global
en las pymes y empresas no cotizadas, Demirguc
et al. (2019) encontraron que estas experimentaron
cambios signicativos en su estructura de capital,
mientras que empresas grandes y cotizadas tuvie-
ron cambios moderados. Empresas más endeuda-
das y menos productivas se afectaron más. Esto
sugiere que las pymes y empresas no cotizadas
son más vulnerables a una crisis nanciera, por-
que dependen de relaciones bancarias selectivas
y de su opacidad intrínseca. Los autores sugieren
implementar mejores políticas para acceder a
la nanciación y aumentar la transparencia y la
información nanciera.
La gura 1 muestra las categorías teóricas
extraídas de la literatura. El impacto de las au-
ditorías externas voluntarias en pymes de países
en vías de desarrollo puede mejorar la conanza
de inversionistas y prestamistas, aumentándose
las posibilidades de acceder al nanciamiento
formal y cerrar la brecha crediticia.
Figura 1
Categorías teóricas extraídas de la revisión de la literatura
Páez et al. (2021) exploran el marco regulatorio
del sector nanciero ecuatoriano y su desregu-
lación; su investigación muestra que la desregu-
lación conduce a una mayor concentración del
sector nanciero, migración masiva, y afecta la
estructura productiva y la estabilidad nanciera.
Los autores abogan por un cambio metodológico,
incorporando teorías económicas alternativas
como las de Schumpeter y Marx.
La investigación de Mejía-Escobar et al. (2020)
compara el marco regulatorio del sector bancario
y las condiciones de nanciamiento para pymes.
Analiza cómo las regulaciones gubernamentales
afectan las prácticas nancieras, y destacan su
importancia en la estabilidad y transparencia del
sistema nanciero. La experiencia de otros países
latinoamericanos ofrece alternativas para evaluar
el impacto del marco regulatorio en las pymes en
Ecuador, y pueden servir de modelos para forta-
lecer dicho marco, especialmente en estabilidad,
regulación y protección al consumidor nanciero.
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Mientras, investigaciones como las de Ahmed
et al. (2021) destacan factores como adecuación de
capital, calidad de activos, estándares de crédito
y procesos de monitoreo efectivos para reducir
riesgos de préstamos no rendidos. En este con-
texto, el marco regulatorio ecuatoriano establece
requisitos de capital, directrices para políticas de
préstamos, normativas de monitoreo y eciencia
operativa. Se sugiere que un gobierno efectivo y
una regulación integral minimizan los préstamos
no rendidos, que inuyen en la gestión de ries-
gos en el sector bancario y en la nanciación de
pymes ecuatorianas.
La gura 2 muestra los elementos que inu-
yen en el nanciamiento a las pymes, según la
literatura. La tecnología e innovación nanciera
mejoran el acceso al nanciamiento, gracias a
plataformas FinTech que ofrecen soluciones inno-
vadoras y ecientes. Por otro lado, las asimetrías
de información afectan la toma de decisiones de
prestamistas e inversionistas, generando mayor
percepción de riesgo; la transparencia nanciera
es clave para reducirlas.
Figura 2
Elementos que inuyen en el nanciamiento a las pymes, según la revisión de la literatura
De acuerdo con Beck et al. (2008), en la “Teoría
del Acceso al Financiamiento”, este está inuencia-
do por factores como: situación económica, riesgo
crediticio y regulación. Condiciones crediticias fa-
vorables fomentan la inversión, el empleo y el cre-
cimiento económico. Un marco regulatorio sólido y
políticas adecuadas para acceder al nanciamiento
son fundamentales para promover la competencia
nanciera y estimularían la creación de nuevas
empresas y emprendimientos, también vitales para
la innovación y el crecimiento. Aquellas empresas
bien nanciadas pueden invertir en tecnología,
capacitación y expansión de sus operaciones. Esto
reeja la importancia de esta teoría en el ámbito
económico, destacando la relación entre el acceso
al crédito, el emprendimiento, la innovación y el
crecimiento económico (Contractor et al., 2021).
Materiales y métodos
Esta investigación, ubicada dentro de la con-
cepción epistemológica cuantitativa, el paradigma
positivista (Hurtado, 2012), estudia una relación
causal entre dos o más variables. Es descripti-
va-correlacional, apoyada de un diseño tran-
seccional correlacional, de campo y documental
(Hernández et al., 2016), que identica patrones,
tendencias y posibles relaciones; es exible, no
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estructurada y no busca probar una hipótesis
especíca, sino obtener comprensión inicial del
fenómeno (Bruner, 2018). Se buscaron relaciones
de asociación y dependencia entre las variables
latentes: requerimientos de acceso al crédito, con-
diciones de nanciamiento, marco regulatorio
monetario y códigos orgánicos.
Se diseñó y aplicó un instrumento (encuesta)
dirigido a 54 ociales de crédito de la provincia
El Oro, durante el primer semestre del 2023, de
entre 62 accesibles. Para ello se calculó el tamaño
de muestra para poblaciones nitas, con error
del 5 % y nivel de conanza del 95 %, siguiendo
el criterio de máxima varianza (Kumar, 2022),
utilizando la siguiente ecuación:
La encuesta constó de 48 ítems de escala com-
binada. Se realizó una evaluación cualitativa de 16
indicadores (variables observables) que abarcan
cuatro dimensiones (variables latentes). Estas fue-
ron identicadas mediante el análisis de factores
(tabla 1), que reveló la variación conjunta de las
variables observadas, contribuyendo a reducir
su complejidad y a describir su estructura sub-
yacente (Sellbom y Tellegen, 2019).
Para asegurar la conabilidad de la muestra,
se empleó el coeciente Alfa de Cronbach. En
cuanto a la validez del instrumento se realizó
un análisis discriminante de ítems utilizando la
prueba t-Student, lo que comprobó la pertinencia
de los mismos (Johnson y Wichern, 2022).
Tabla 1
Variables latentes y variables observadas
Variables latentes Variables observadas No. de ítems
Marco regulatorio
monetario
Ley de Bancos 3
Ley de compañías 3
Ley Orgánica de Emprendimiento e Innovación 3
Códigos orgánicos
Código Orgánico Monetario y Financiero 3
Código Orgánico de Planificación y Finanzas Públicas 3
Código Orgánico de la Producción, Comercio e Inversiones 3
Condiciones de
financiamiento
Tasas de interés 3
Plazos 3
Amortización 3
Requerimientos de
acceso al crédito
Planificación estratégica 3
Estados de resultados 3
Balance general 3
Estados de flujos de efectivo 3
Estado de cambios en el patrimonio neto 3
Declaración de impuesto sobre la renta 3
Declaración de impuesto al valor agregado 3
Nota. Instrumento de investigación (2022) y elaboración 2023, versión 26 del software SPSS.
La tabla 2 contiene la denición de las variables latentes para las pymes, según consulta a las
fuentes citadas.
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Tabla 2
Denición de las variables latentes del sector bancario en Ecuador relacionadas a las pymes
Variable latente Definición
Marco Regulatorio
Monetario
Conjunto de leyes, regulaciones y directrices que rigen las actividades monetarias y finan-
cieras del sector bancario ecuatoriano. Engloba el marco legal que establece normas para la
creación, operación y cierre de instituciones financieras, así como regulaciones relacionadas
con la emisión de moneda, requisitos de reservas, política monetaria y estándares pruden-
ciales. Refleja el fundamento legal e institucional que asegura la estabilidad, transparencia y
funcionamiento adecuado del sistema monetario y financiero en el país (Asamblea Nacional
del Ecuador, 2018).
Códigos Orgánicos
Representa la compilación de varios códigos orgánicos que regulan aspectos específicos
de las actividades económicas y financieras en Ecuador. Abarcan leyes relacionadas con
emprendimiento, innovación, planificación, finanzas públicas, producción, comercio e
inversiones. Refleja el marco legal y regulatorio que guía al sector bancario en sus prácticas
y procedimientos relacionados con la evaluación crediticia, gestión de riesgos y actividades
de préstamo basadas en los principios de estos códigos orgánicos (Asamblea Nacional del
Ecuador, 2018).
Condiciones de
Financiamiento
Términos, condiciones y criterios para financiamiento a PYMES por el sector bancario.
Abarca tasas de interés, requisitos de garantía, plazos de pago y criterios de elegibilidad
para empresas que buscan préstamos o facilidades de crédito. Refleja el panorama general
de oportunidades financieras disponibles, incluida la favorabilidad de condiciones para que
accedan al financiamiento (Feijó et al., 2023).
Requisitos de Acceso a
Crédito
Involucra requisitos y criterios de las pymes para obtener créditos o préstamos. Abarca
factores como documentación, historial financiero, solvencia crediticia, planes de negocio y
cumplimiento de requisitos regulatorios. Captura los desafíos y barreras que dichas empresas
enfrentan al buscar créditos bancarios, y refleja cómo el proceso de otorgamiento de crédito
del sector bancario se alinea con las necesidades y capacidades de estas (Álvarez et al., 2023).
Resultados y discusión
Como promedio, 55.86 % de los ejecutivos
de crédito encuestados conocen las leyes y có-
digos orgánicos considerados, de esos, 48.08 %
los utiliza en sus funciones laborales y al 70.02
% de ellos les resultan útiles; es decir, al 18.81 %
del total (tabla 3).
Tabla 3
Conocimiento y aplicación de leyes y códigos por los ejecutivos de crédito interpelados
Leyes o códigos Conoce el
articulado (%)
Utiliza el articulado
en sus funciones (%)
Conocer el articulado le
resulta de utilidad (%)
Ley Orgánica del Sistema Financiero
(Ley de Bancos) 72.22 66.70 83.10
Ley de compañías 64.81 55.00 74.00
Código Orgánico Monetario y Financiero 62.96 53.70 75.90
Ley Orgánica de Emprendimiento e Innovación 44.44 31.50 59.30
Código Orgánico de Planificación y
Finanzas Públicas 40.74 33.30 59.20
Código Orgánico de la Producción,
Comercio e Inversiones 50.00 48.30 68.60
Promedio 55.86 48.08 70.02
Nota. Instrumento de investigación (2022).
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El análisis de correlaciones y covarianzas
indica que la variable latente Marco Regulatorio
Monetario no muestra grado de asociación lineal
o dependencia con el resto de los factores, que sí
evidencian correlación y covariación entre ellos
(tabla 4). No obstante, todas las variables latentes
fueron consideradas en el análisis de modelos
de ecuaciones estructurales (SEM) que analiza
relaciones entre variables observadas y no obser-
vadas. Sin embargo, su construcción y estimación
requieren planicación y datos adecuados por su
complejidad y uso computacional (Karakaya-Oz-
yer y Aksu-Dunya, 2018).
Tabla 4
Correlaciones y covarianzas entre las variables latentes
Requerimientos de
acceso al crédito
Condiciones de
financiamiento
Marco regulatorio
Monetario
Códigos
orgánicos
Requerimien-
tos de acceso
al crédito (F4)
Correlación de Pearson 1 .538** 0,036 .598**
Sig. (bilateral) 0,000 0,795 0,000
Covarianza 1,000 0,538 0,036 0,598
N 54 54 54 54
Condiciones
de financia-
miento (F3)
Correlación de Pearson .538** 1 -0,013 .460**
Sig. (bilateral) 0,000 0,925 0,000
Covarianza 0,538 1,000 -0,013 0,460
N 54 54 54 54
Marco regula-
torio Moneta-
rio (F2)
Correlación de Pearson 0,036 -0,013 1 0,000
Sig. (bilateral) 0,795 0,925 1,000
Covarianza 0,036 -0,013 1,000 0,000
N 54 54 54 54
Códigos orgá-
nicos (F1)
Correlación de Pearson .598** .460** 0,000 1
Sig. (bilateral) 0,000 0,000 1,000
Covarianza 0,598 0,460 0,000 1,000
N 54 54 54 54
Nota. Instrumento de investigación (2022) y elaboración 2023, versión 26 del software SPSS.
La gura 3 muestra una relación positiva entre
el resto de los factores y la variable latente expli-
cada por el modelo SEM (Requerimientos de acceso
al crédito); en la medida en que los ejecutivos de
crédito tienen mayor conocimiento y aplicabi-
lidad de las leyes y códigos, las condiciones de
nanciamiento y los requerimientos de acceso
al crédito se ajustan al marco legal regulatorio.
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Figura 3
Análisis de la relación entre las variables latentes
Nota. Instrumento de investigación (2022) y elaboración 2023, versión 26 del software SPSS.
Para caracterizar las variables latentes se utilizó el siguiente baremo (tabla 5):
Tabla 5
Escala de interpretación de las variables latentes
Rango Calificación
(5-4,2) Excelente
(4,2-3,4) Bueno
(3,4-2,6) Regular
(2,6-1,8) Deficiente
(1,8-1) Muy Deficiente
Nota. Instrumento de investigación (2022) y elaboración (2023), versión 26 del software SPSS.
La tabla 6 muestra que las variables F4, F2 y
F1 calicaron como Regular, y la F3 como Bueno.
El objetivo es alcanzar niveles de excelencia, lo
que requiere un mayor conocimiento y aplicación
por parte de los ejecutivos de crédito.
Tabla 6
Estadísticos descriptivos de las variables latentes
N Media Desviación estándar Valoración cualitativa
Condiciones de financiamiento (F3) 54 3,5185 1,05938 Bueno
Código orgánico (F1) 54 3,3815 1,05938 Regular
Marco regulatorio monetario (F2) 54 3,3815 1,04142 Regular
Requerimiento de acceso al crédito (F4) 54 3,3259 0,90286 Regular
N válido (por lista) 54
Nota. Instrumento de investigación (2022) y elaboración (2023), versión 26 del software SPSS.
Lineal
(Códigos orgánicos)
Lineal
(Marco regulatorio Monetario)
Lineal
(Condiciones de nanciamiento)
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157
Con las dieciséis variables observables se creó
un modelo de ecuaciones estructurales para di-
lucidar cuál inuye de manera signicativa en
la variable F4. La gura 4 muestra el modelo de
medida, que es recursivo, y comprende cuatro
variables latentes explicativas junto con sus va-
riables observables. Estas representan los vínculos
entre los indicadores del modelo y sus constructos
latentes, así como las relaciones de covarianza
entre las variables latentes (Vogt, 2015).
Figura 4
Modelo de medición para el análisis de covarianzas de variables latentes y sus relaciones de dependencia
Nota: Datos analizados con AMOS IBM SPSS (Byrne, 2021).
La tabla 7 presenta la validación del modelo
de medición construido mediante AMOS. Los
indicadores de ajuste absoluto PClose y RMSEA
clasican como Excelente, según criterios de
Byrne (2021), al igual que el indicador de ajuste
absoluto, el de parsimonia (CMIN/DF) y el in-
dicador de ajuste incremental (CFI).
Tabla 7
Validación del ajuste del modelo de medición con respecto a las variables latentes y sus relaciones de dependencia
Medida Estimación Umbral Interpretación
CMIN 108,726 -- --
DF 94 -- --
CMIN/DF 1,157 Between 1 y 3 Excellent
CFI 0,972 > 0,95 Excellent
RMSEA 0,054 < 0,06 Excellent
Pclose 0,423 > 0,05 Excellent
Nota. Instrumento de investigación (2022) y elaboración (2023), versión 26 del software SPSS.
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El análisis se enfoca en un modelo de ecua-
ciones estructurales (SEM) que ha sido ajustado
utilizando el criterio “FIT”, que evalúa la con-
gruencia entre los datos observados y el modelo
teórico (Henseler et al., 2021).
El valor Chi-cuadrado (108,726) sugiere dis-
crepancia signicativa entre los datos observados
y los predichos por el modelo. Los grados de
libertad (DF=94) denotan la cantidad de valores
ajustables según el modelo. La razón Chi-cuadra-
do/Grados de libertad (CMIN/DF = 1,157) indica
que el ajuste podría no ser óptimo, al desviarse de
lo ideal (cerca de 1). Por su parte, el Comparative
Fit Index (CFI=0,972) que compara el ajuste del
modelo con uno sin relaciones entre variables, su-
giere un buen ajuste en comparación con el nulo.
Según Gana y Broc (2021), el Error de Apro-
ximación de la Raíz del Cuadrado Medio (RM-
SEA=0,054) mide el ajuste por grado de libertad
poblacional; su bajo valor implica un ajuste razo-
nable. La Prueba de Signicación (Pclose=0,423),
cuyo valor no es signicativamente distinto de
cero, sugiere un ajuste razonable. Los resultados
muestran un ajuste razonable del modelo SEM.
El SEM para estimar la variable latente F4,
generado mediante el software AMOS IBM SPSS,
muestra coincidencia entre la matriz de covarian-
za implícita en el modelo, y la matriz de covarian-
za real derivada de los datos empíricos (gura 5).
Denido el modelo y establecida la matriz de
covarianza empírica, se selecciona una técnica de
estimación de parámetros (Byrne, 2021). Cuando
la estimación alcanza una convergencia satisfac-
toria, es fundamental evaluar la adecuación del
modelo, para medir el grado de concordancia
entre el SEM y los datos reales analizados.
Figura 5
Modelo de ecuaciones estructurales para la estimación de la variable latente F4
Nota: Basado en las covarianzas de las variables latentes identicadas. Datos analizados con AMOS IBM SPSS
(Byrne, 2021).
La tabla 8 presenta los datos de la reespeci
-
cación del modelo de ecuaciones estructurales
para estimar la variable latente F4, utilizando las
covarianzas de las variables latentes, identicadas
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en los niveles de acceso al crédito de las pymes del
sector bancario de El Oro. El Modelo 4 modicado
resulta ser el ajuste más apropiado después de
considerar los índices de modicación. Las medi-
das de ajuste absoluto, como RMSEA y PCLOSE,
indican un ajuste aceptable del modelo. En línea
con Hair et al. (2021), estas métricas esclarecen la
alineación del modelo de ecuaciones estructurales
y los datos empíricos.
Tabla 8
Reespecicación de ajuste del modelo de ecuaciones estructurales para estimar la variable latente F4
(requerimientos de acceso al crédito)
Medidas de
ajuste absoluto
Medidas de ajuste
incremental Medidas de ajuste de parsimonia
Modelo PClose RMSEA CFI TLI NFI PGFI PNFI AIC X2 X2/DF
Modelo de Referencia 0,004 0,107 0,886 0,891 0,755 0,527 0,617 233.866 157,87 1,61
MODELO 1
Re-especificación
e14 <-->e16
0,028 0,093 0,915 0,895 0,78 546 0,631 219.760 141,76 1,46
MODELO 2
Re-especificación
e13 <-->e15
0,148 0,075 0,945 0,931 0,906 0,562 0,645 204.997 124,99 1,3
MODELO 3
Re-especificación
e15 <-->e16
0,332 0,061 0,964 0,955 0,824 0,565 0,652 195.699 113,69 1,19
MODELO 4
Re-especificación
e12 <-->e15
0,423 0,054 0,972 0,964 0,832 0,565 0,651 192.726 108,73 1,16
Nota. Basado en las covarianzas de las variables latentes en los niveles de acceso al crédito por parte de las PYMES
para el sector bancario de El Oro. (Datos analizados con AMOS IBM SPSS, Byrne, 2021).
En relación con las métricas descriptivas que
involucran comparaciones de modelos, a menudo
indican un ajuste óptimo o subóptimo de este, y
sirven como punto de referencia para la compa-
ración, tanto del CFI (Índice de Ajuste Compa-
rativo) como del TLI (Índice Tucker-Lewis) o el
NFI (Índice de Ajuste Normalizado). Los valores
de CFI (0,972) y TLI (0,964) indican ajuste óptimo
del modelo (Gana y Broc, 2021).
Sin embargo, el NFI (0,832) sugiere ajuste in-
satisfactorio; esta medida compara la bondad de
ajuste del modelo propuesto con la bondad de
ajuste de uno nulo, para determinar qué tan bien
el modelo propuesto se ajusta a los datos (Henseler
et al., 2021), catalogándolo como subóptimo. No
obstante, se muestran tres ajustes con respecto al
modelo de comparación en términos de índices
de modicación.
Mientras los valores de las medidas de ajuste
de parsimonia PGFI (Parsimonious Goodness-of-
Fit Index = 0,565) y PNFI (Parsimonious Normed
Fit Index = 0,651) estén más cercanos a 1, indican
equilibrio favorable entre la complejidad del mo-
delo y el ajuste a los datos (Hair et al., 2021). Por
otra parte, el criterio AIC (Akaike Information
Criterion = 192.726) indica la calidad del ajuste
que penaliza la complejidad del modelo, donde
valores más bajos indican un mejor ajuste (tabla 8).
Finalmente, x2 (Chi-Square – 108,73), que mide
la diferencia entre datos observados y valores es-
perados, y x2/DF (Chi-Square divided by Degrees
of Freedom = 1,16) que normaliza este valor divi-
diéndolo por los grados de libertad, indican que
un valor cercano a 1 de x2/DF es un buen ajuste,
aunque puede verse afectado por el tamaño de
la muestra.
En general, las medidas RMSEA, CFI y TLI,
sugieren buen ajuste del modelo 4 a los datos. Sin
embargo, las medidas NFI, PGFI y PNFI indican
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que dicho modelo es más complejo o no se ajusta
de manera óptima a los datos.
Se analizaron las covarianzas de las variables
latentes y los errores del modelo por defecto. En
los modelos SEM, las covarianzas representan
las relaciones entre las variables latentes (F1, F2,
F3) y sus indicadores observados (e12, e13, e14,
e15, e16). Los valores de Estimate (estimación),
S.E. (error estándar), C.R. (ratio de contraste) y
P (valor p), permiten evaluar la signicancia de
estas relaciones (tabla 9).
Tabla 9
Correlaciones y covarianzas entre las variables latentes, sector bancario de El Oro
Covariances: (Group number 1 - Default model) Correlations: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. p Estimate
F1 <--> F3 0,13 0,098 1,325 0,185 0,223
F2 <--> F3 0,279 0,114 2,451 0,014 0,466
F2 <--> F1 0,598 0,156 3,842 *** 0,707
e14 <--> e16 0,325 0,093 3,502 *** 0,551
e13 <--> e15 0,315 0,087 3,642 *** 0,513
e16 <--> e15 0,194 0,058 3,337 *** 0,369
e12 <--> e15 0,111 0,052 2,155 0,031 0,260
Nota. Basado en los datos analizados con AMOS IBM SPSS (Byrne, 2021). (***) indica valores < 0.001
Como resultado se tiene que:
•
F1 <--> F3: la relación no es signicativa,
el valor p > 0,05. Se inere que no guardan
covariación estadística importante.
•
F2 <--> F3: relación signicativa (p < 0.05),
evidenciando relación de dependencia.
•
F2 <--> F1: p < 0,001; relación altamente
signicativa.
•
e14 <--> e16: p < 0,001; relación altamente
signicativa.
•
e13 <--> e15: p < 0,001; relación altamente
signicativa.
•
e16 <--> e15: p < 0,001; relación altamente
signicativa.
•
e12 <--> e15: p < 0.05; relación signicativa.
Con respecto a las correlaciones entre las dife-
rentes variables en el modelo SEM, a diferencia de
las covarianzas, estas están normalizadas y varían
en el rango de -1 a 1. Se observa que:
•
F1 <--> F3: correlación positiva y mode-
rada (0,223).
•
F2 <--> F3: correlación positiva (0,466); su
relación es más fuerte que entre F1 y F3.
•
F2 <--> F1: correlación positiva y alta (0,707).
Indica relación sólida y signicativa.
• e14 <--> e16: Indica relación positiva, sig-
nicativa y moderada.
• e13 <--> e15: correlación positiva.
•
e16 <--> e15: correlación positiva débil
comparada con las anteriores.
• e12 <--> e15: correlación positiva y signi-
cativa, aunque es la más débil observada
(0,26).
Estas correlaciones indican que hay asociacio-
nes entre las variables correspondientes del mo-
delo SEM. La fuerza y dirección de estas pueden
variar, y deben interpretarse en el contexto de la
teoría subyacente y el diseño de investigación.
Las variables latentes F1 y F3 resultaron sig-
nicativas para explicar F4 (tabla 10); p-value <
0,05 con nivel de signicación 5 %, e intervalo de
conanza del 95 % ( F4=0,53*F1-0,20*F2+0,63*F3).
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Tabla 10
Coecientes del modelo de regresión para la variable latente F4 (requerimientos de acceso al crédito)
Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Standardized Regression Weights:
(Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. P Estimate
F4 <--- F1 0,53 0,193 2,744 0,006 F4 <--- F2 0,57
F4 <--- F2 -0,20 0,169 -1,17 0,242 F4 <--- F1 -0,21
F4 <--- F3 0,63 0,222 2,821 0,005 F4 <--- F3 0,46
Nota. Basado en los datos analizados con AMOS IBM SPSS (Byrne, 2021).
Se revelan complejas relaciones entre las va-
riables latentes en el sector bancario de El Oro, en
lo que respecta a los requerimientos de acceso al
crédito (F4). Las correlaciones muestran asociación
moderada con las condiciones de nanciamiento
(F3) y fuerte relación con los códigos orgánicos
(F1), mientras que la relación con el marco regu-
latorio monetario (F2) es mínima. Estos hallazgos
resaltan la inuencia signicativa de los códigos
orgánicos y las condiciones de nanciamiento en
los requerimientos de acceso al crédito.
En cuanto a los coecientes del modelo de re-
gresión, la variable F3 tiene la mayor inuencia en
la F4, seguidas por los códigos orgánicos. Por otro
lado, la relación entre F2 y F4 es menos inuyente
y no alcanza signicancia estadística. Sin embargo,
F1, F2 y F3 muestran asociación positiva con F4.
Estos resultados subrayan la importancia de
las condiciones de nanciamiento y los códigos
orgánicos en la determinación de los requerimien-
tos de acceso al crédito en el sector bancario de El
Oro. Además, proporcionan información valiosa
para comprender cómo las políticas y regulaciones
inuyen en el acceso al crédito, así como para iden-
ticar áreas de mejora en el sistema nanciero local.
La literatura destaca que las pequeñas empre-
sas ecuatorianas enfrentan desafíos signicativos
para acceder a nanciamiento externo (Feijó et
al., 2023). Este estudio identica cinco perles de
conanza que inuyen en las decisiones de nan
-
ciamiento, resaltando la importancia de abordar
la asimetría de información entre prestamistas y
prestatarios. Además, Espinoza (2020) resalta las
limitaciones del crédito bancario a PYMES ecuato-
rianas, incluida la falta de garantías y altos costos
de nanciamiento. Acosta (2019) destaca la rele-
vancia de la inclusión nanciera en el contexto de
los Objetivos de Desarrollo Sostenible, subrayan-
do la necesidad de mejorar el acceso a servicios
nancieros para empresas y población en general.
En el ámbito regulatorio, Zhavoronok et al.
(2022) y Páez et al. (2021) analizan el marco re-
gulatorio del sector bancario ecuatoriano y sus
efectos en el nanciamiento a pymes. Resaltan la
importancia de considerar aspectos micro y ma-
croeconómicos, así como la necesidad de adoptar
enfoques alternativos en la regulación nanciera.
La integración de los hallazgos del estudio con
la revisión de la literatura proporciona una com-
prensión íntegra de los desafíos y oportunidades
asociados con el acceso al crédito en el sector ban-
cario de El Oro. Estos resultados pueden utilizarse
como soporte para diseñar políticas y estrategias
destinadas a mejorar el acceso de las pymes al
nanciamiento y promover un desarrollo econó-
mico sostenible en la región.
Conclusiones
El nanciamiento de las PYMES es esencial
para el progreso económico y la estabilidad en
América Latina, ya que representan la columna
vertebral de muchas economías regionales, por
generar empleo, impulsar la innovación y fomen-
tar la diversicación económica. Sin embargo, en-
frentan dicultades para acceder a préstamos y
al capital necesario por su tamaño y capacidad
crediticia limitada, como sucede en Ecuador.
El análisis de variables como: requerimientos
de acceso al crédito, marco regulatorio, códigos
orgánicos y condiciones de nanciamiento, revela
una asociación signicativa entre ellas, y resalta
la importancia de comprender estas relaciones
para mejorar el acceso al crédito y promover el
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162 Armando José Urdaneta-Montiel y Ángel Alberto Zambrano-Morales
crecimiento económico sostenible. No obstante,
la falta de comprensión del marco legal bancario
puede obstaculizar este acceso. Es imprescindible
trabajar en la integración del marco regulatorio y
mejorar los procesos administrativos para pro-
mover el desarrollo económico en la región de El
Oro, Ecuador.
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