NOTA TÉCNICA 14 ECONOMIAS DE ESCALA EN LA BANCA

NOTA TÉCNICA 14
Preparada por
Roberto Salazar C.
ECONOMIAS DE ESCALA EN LA BANCA ECUATORIANA*
1. Introducción
El objetivo de esta investigación es estimar la escala en la banca privada ecuatoriana y realizar una
modelización postulando funciones de producción alternativas. Estudios anteriores han señalado que la
banca en el Ecuador, como industria, mantiene activos y personal en exceso, lo cual exigiría de parte de
esas instituciones una estrategia para reducir su tamaño y utilizar de mejor manera sus factores de
producción. Este es precisamente el problema objeto de estudio: la modelización econométrica para la
obtención de una función de producción de la banca privada ecuatoriana considerada como una industria
y, a partir de ella, un indicador cuantitativo de las economías de escala (decrecientes o crecientes), como
herramienta para perfeccionar la actividad bancaria.
El estudio está estructurado de la siguiente manera: en la segunda sección se revisa el marco teórico y los
fundamentos microeconómicos del análisis. En la tercera se resumen brevemente las características
básicas de la banca del país, incluyendo el marco legal que rige su actividad y su evolución durante el
período de análisis. En la cuarta parte se describen las variables e indicadores que sirven para obtener,
posteriormente, los resultados de la estimación y una explicación de su significado. Las conclusiones de
la investigación se presentan por último.
Cabe indicar que el análisis de la industria bancaria privada ecuatoriana se remite al período comprendido
entre el 2do. semestre de 1988 y el 1ro. de 1994. Específicamente, la muestra se compone de 12 semestres
(1988.2 a 1994.1), que multiplicados por un corte transversal de 27 bancos seleccionados (por
permanencia y disponibilidad de información completa), generan 324 observaciones para cada una de las
variables contenidas en los balances y estados de pérdidas y ganancias de esos bancos. Esta muestra por
constar de tres entradas, es del tipo llamado "de panel"1 con un número de datos transversales y
temporales a su interior suficiente para realizar estimaciones mediante métodos econométricos.
2. Marco teórico
2.1. Revisión de la literatura
En el Ecuador, aparte de la extensa lista de artículos y comentarios de prensa publicados sobre la banca,
existen pocos documentos que han tratado de manera formal el tema de la estructura bancaria. Uno de
ellos es el de Arízaga y Bayas (1990), que cubre el período comprendido entre 1980 y 1988 bajo una
perspectiva contable que permite abordar -de manera lateral- el sobredimensionamiento bancario, pero sin
tratar directamente el problema de la escala y su estimación empírica. Sobre este último aspecto, la
literatura más reciente hace referencia al trabajo de Jaramillo, Samaniego, y Salazar (1993). Siguen los
trabajos de Bedoya (1994), que analizan la banca desde el punto de vista de la organización industrial, y
el del Banco Central del Ecuador (1994), que estudia la capacidad de respuesta del sector frente a la
política económica sobre la base de una importante correlación entre el manejo fiscal, la liquidez y, la
volatilidad de las tasas de interés y el margen de intermediación.
2.2. Teoría de la firma
El análisis formal de la escala en la banca ecuatoriana parte de los supuestos del modelo de equilibrio
marginalista, por lo que a continuación se procederá a revisar las generalidades de la teoría neoclásica de
la firma. En dicha formulación, la restricción tecnológica está representada por una función de
producción, que es una relación técnica basada en consideraciones físicas o de ingeniería que indica la
(máxima) producción que puede lograrse con combinaciones alternativas de todos los factores de
producción disponibles. En el caso de una firma que genera un solo tipo de producto a partir de k
insumos, la función de producción puede representarse como:
donde
es el nivel de producción (máximo posible),
,
, ... ,
, son los niveles de los k insumos, y
es una función que, por lo general, se supone continuamente derivable de modo que las derivadas
parciales son también continuas.
En la mayoría de las aplicaciones prácticas, y para efectos de simplificar la notación, la función de
producción presenta al producto (y) como resultado de una función únicamente de dos insumos
homogéneos -el trabajo (L) y el capital (K)-:
Para este estudio se postula la existencia de una función de producción general descrita en forma vectorial
de la siguiente manera:
Y = F(X, b, e)
donde Y es el vector del producto bancario, X es un vector de k factores de producción, b es un vector de k
parámetros de la función de producción, y e es un vector estocástico de error.
2.3. La escala
En el análisis empírico el planteamiento de la función de producción bancaria supone asumir alguna
forma funcional explícita. En el caso de una función Cobb-Douglas, y expresando con letras minúsculas a
los logaritmos naturales, se podría escribir:
En este caso, se podría calcular fácilmente la escala (h), la cual vendría dada por la sumatoria de los
coeficientes b1 a bk.
Para determinar si existen rendimientos constantes a escala o, a su vez, la magnitud de las economías o
deseconomías de escala, se puede restringir el valor de h y realizar un examen estadístico a esa
restricción.
Para ello, se puede escribir:
y definir a continuación un parámetro d que mida los rendimientos a escala de modo que:
Si d > 0, se puede observar que
entonces, existen rendimientos crecientes a escala. Si d <
0, existen rendimientos decrecientes a escala. Obviamente, si d=0, significa que existen rendimientos
constantes a escala.
El problema radica entonces en la estimación del parámetro d. Mediante un simple artificio matemático,
se puede transformar la ecuación anterior para obtener una ecuación en la que se pueda analizar la
significancia estadística del parámetro d:
Ahora bien, el análisis empírico que se realiza requiere de la especificación de formas particulares para la
función de producción. Se propone entonces el uso de funciones Cobb-Douglas, como un caso particular
de las funciones de Elasticidad de Sustitución Constante (CES), y otras generalizaciones, como la función
Translogarítmica
2.4. La función de producción Cobb - Douglas
La función de producción Cobb-Douglas sigue la forma general:
donde A, b1 y b2 son parámetros positivos fijos, L y K son los insumos trabajo y capital respectivamente, y
Y es el producto. La forma funcional generada a partir de un función Cobb-Douglas es estimable mediante
Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) previa la aplicación de logaritmos.
2.5. La función de producción CES
Su forma funcional es la siguiente:
donde y es el producto, g es un parámetro de eficiencia positivo (g>0); b es un parámetro de distribución
de los factores K y L (0<b<1);
la escala.
es un parámetro de sustitución
, y d es una medida directa de
Dado que no es posible estimar de manera directa una función CES, se puede utilizar la aproximación
sugerida
por
Kmenta
(1967);
la
forma
funcional
estimable
es
la
siguiente:
2.6. La función de producción translogarítmica
En el caso de tres factores, para la forma estimable se tendría:
yit = b0i + b1x1it + b2 x2it + b3 x3it + g1 (x1it)2 + g2 (x2it)2 + g3 (x3it)2
+ g4 (x1it x2it) + g5 (x1it x3it) + g6 (x2it x3it) + eit
donde yit, x1it, x2it, x3it, son (el logaritmo del) producto, trabajo efectivo, capital, consumo intermedio respectivamente- de la firma i en el período t; b0i es la intersección de la firma i; b1.. b3, g1.. g6, son
parámetros de la función; y, eit es un error estadístico serialmente no correlacionado.
3. Características de la banca, 1988-1994
En base al análisis descriptivo de la banca realizado en Salazar (1994), se pueden mencionar algunas
ideas sobre la situación de esta industria durante los doce semestres bajo estudio. Estos elementos
servirán de guía en la explicación de los resultados de la parte econométrica.
1. La estructura financiera en años previos a 1988 estuvo marcada por el efecto de elementos
distorsionadores, como el inusitado desarrollo bancario generado por el auge petrolero de los años 70 y,
luego de una década, la reducción de las actividades causada por la crisis financiera de los años 80.
2. Ya en la década de los años 80, el Ecuador se había rezagado respecto a otros países latinoamericanos
en los montos de inversión. Al realizar una comparación entre los niveles de ahorro de Colombia, Chile y
Ecuador, se puede evidenciar la debilidad del sistema financiero ecuatoriano y de la economía, en
general. En efecto, el índice de ahorro doméstico per cápita en términos reales en Ecuador tendió a la baja
hasta 1992.
3. La banca ecuatoriana habría sabido aprovechar la monetización de origen externo causada por el
programa de estabilización iniciado en agosto de 1992. La ampliación de los recursos disponibles se
tradujo en mayores captaciones de depósitos y un crecimiento del mercado potencial, lo cual ha hecho
que la cartera y las colocaciones de la banca crezcan rápidamente.
4. En el campo legal, hasta mediados de los ochenta los bancos habían salvado los excesivos controles
vigentes mediante la colocación de fondos de terceros, la proliferación de sucursales "off-shore", el
traslado de operaciones de leasing y factoring a filiales, y otros mecanismos que hicieron que su
rentabilidad no disminuya en términos reales; pero estas iniciativas no fueron suficientes en los últimos
años de la década, registrándose una evidente reducción de la rentabilidad de la actividad bancaria.
5. En 1989 se decidió reordenar el sistema financiero y se inició una profunda reforma legal y estructural,
que se inscribía dentro del proceso de modernización que se deseaba implantar en toda la economía. En el
ámbito bancario, la reforma más importante constituyó la promulgación de la Ley General de Bancos y la
Ley de Instituciones Financieras en mayo de 1994.
6. Tras la reestructura del marco legal, los bancos rápidamente comenzaron a acoplarse dentro de un
esquema que los hacía más competitivos y ágiles para intermediar; esto sin duda ayudó a reducir
inicialmente los precios financieros, aunque aún existen excesos en el margen financiero bruto, que
deberá ser corregido mediante la estabilización de la economía y la optimización de las dimensiones de la
banca.
7. Estudios recientes apuntan hacia la necesidad de que, en lugar de incrementar los precios de la
actividad financiera, los bancos reduzcan sus costos y gastos y, sobre todo, disminuyan la cantidad de
activos improductivos para lograr mayor eficiencia. Esto debería conducir a una reducción de la tasa de
interés activa a un ritmo similar al de la tasa pasiva y de la inflación.
8. En base a lo anterior, habría que investigar si elementos de carácter estructural, como el
sobredimensionamiento y la poca utilización de la optimización de la escala de operaciones, explican el
alto margen financiero bruto existente en Ecuador y los problemas que éste representa para una eficaz
intermediación de los recursos financieros.
4. Variables e indicadores
4.1. Producto
Para representar al producto bancario, existen las siguientes variables expresadas en términos reales:
cartera contabilizada; cartera contabilizada incluidos contingentes; y una definición alternativa de
depósitos más la cartera total (volumen total de intermediación realizada). También se incluye la
definición de producto como la suma del volumen de crédito, contingentes y depósitos. Las primeras dos
definiciones destacan el rol de los bancos como productores y asignadores de financiamiento, y las dos
últimas ponen énfasis en el papel de intermediación financiera.
4.2. Trabajo
Se utiliza el concepto de unidades de trabajo eficiente. La intención de este concepto es transformar
cantidades de trabajo de diferente complejidad a unidades de trabajo simple que sean comparables entre
sí. Empíricamente, esta variable se puede obtener al dividir el valor de las remuneraciones (gastos en
personal) para el salario mínimo vital general. Se obtiene así la cantidad de trabajo en unidades
equivalentes al trabajo simple que un sueldo mínimo vital puede adquirir.
4.3. Capital
El capital como un factor productivo puede ser representado por el valor de los activos fijos
apropiadamente revalorizados y deflactados.
4.4. Otros insumos
Se utiliza un concepto similar al de unidades de trabajo eficiente y se establece un índice de insumos
intermedios. Este se puede definir como la suma de los gastos operativos (eliminando gastos salariales)
dividida para un índice de precios o el deflactor implícito del PIB.
5. Resultados
A continuación se revisan los resultados de la estimación de la función de producción bancaria; se explica
la solución planteada a diversos problemas surgidos en el proceso; y, finalmente, se restringe dicho
resultado para obtener un indicador directo de las economías de escala de la industria bancaria
ecuatoriana. Previa la estimación, se procede a revisar las funciones de producción.
5.1. Funciones de producción
Se puede formular la función de producción bancaria:
((CACR + CONT + DEPO) / (DPIB)) = f ((ACTF / DPIB), (GTOP / SMVT))
donde,
CACR = cartera de créditos
CONT = contingentes
DEPO = depósitos totales
DPIB = deflactor del PIB
ACTF = activos fijos
GTOP = gastos en personal
SMVT = salario mínimo vital
Cuando se tienen datos de panel, las estimaciones del modelo econométrico exigen la imposición de la
estructura siguiente:
, t = 1, ..., T; i = 1, ..., N
donde yit es la variable endógena (producto); Xit es una matriz de variables exógenas (factores); bT es un
vector transpuesto de estimadores de los parámetros de la función; ai y gt son los dos parámetros que
recogen los efectos derivados de la existencia conjunta de grupos de N individuos i (bancos), observados
durante los T períodos t (semestres) de la muestra; eit es un término de error estocástico con media
E[eit]=0, y varianza Var[eit]=s2.
Se planteó el modelo con uno y dos términos de efectos grupales (ai, gt, o ambos), y se incluyó un factor
de corrección para un proceso autoregresivo de primer orden (AR1). Para realizar las estimaciones, fue
necesario además estratificar las variables según los doce semestres (T=12), y las 27 instituciones
bancarias privadas analizadas (N=27). Una vez definida la estratificación se encontró que el modelo de un
efecto resultaba marginalmente superior al de dos efectos ya que los test F del primero registran un
comportamiento más estable.
Una vez que fue decidido adoptar un modelo que tome en cuenta un solo efecto, se debió escoger entre
una variable temporal o una individual; la primera fue eliminada debido a que los efectos de progreso
tecnológico de la industria bancaria en el tiempo tuvieron variaciones insignificantes. Este es un resultado
importante, que prueba que la banca privada ecuatoriana a nivel agregado mantiene (no ha incrementado,
ni reducido) su nivel tecnológico a través del tiempo.
Se optó entonces por un modelo de efectos ai intraindustriales únicos, que muestran diferencias
tecnológicas importantes entre las 27 firmas bancarias, fenómeno que apenas se altera durante los doce
semestres bajo estudio. Este es también un resultado importante, que corrobora la generalizada
apreciación intuitiva de que la estructura de la banca ecuatoriana durante los últimos años es heterogénea
pero estable .
Una vez definido el modelo para un solo efecto intraindustrial, se discute la especificación del término ai,
que puede presentarse de manera aleatoria o fija. El Modelo de un Efecto Fijo sigue la forma:
donde el término
es una constante específica para cada uno de los 27 bancos , y dj es una variable
multiplicativa ficticia (dummy), que toma valores de 0 ó 1 (este último sólo cuando i=j).
La otra alternativa para definir ai , que también se probó en el proceso de estimación, es el llamado
Modelo de Efectos Aleatorios, que no superó los tests correspondientes, a pesar de que los resultados de la
estimación de los parámetros
de un modelo de efecto intraindustrial aleatorio tuvieron valores muy
similares a los del efecto fijo intraindustrial.
Para propósitos de discusión, se probaron cuatro restricciones al modelo de un solo término de efectos
fijos intraindustriales:
(1)
(2)
Sin regresores ni efectos (modelo "ingenuo")
Solo efectos grupales (sin regresores)
(3)
Solo regresores (sin ef. fijos; Mín. Cuad. Ord.)
(4)
Regresores y efectos (modelo de efecto fijo)
Los test de especificación correspondientes fueron sobrepasados, en especial el Multiplicador de
Lagrange propuesto por Breusch y Pagan (1979) y se escogió la especificación del modelo (4). Altos
valores del test de Lagrange (L) sirven para probar la hipótesis de preferencia por el modelo con un
parámetro de efectos grupales en contra de una regresión clásica sin efectos específicos. La estructura de
heterogeneidad del modelo (4), y el ranking de los bancos respecto a la capacidad tecnológica observable
en aquellos efectos, se reporta en el cuadro 1.
Cuadro 1
Diferencias tecnológicas entre firmas bancarias
(Efectos fijos de tipo individual)
Efectos
Banco
Ranking
Percentil
Fijos (i)
Progreso
9.6
1
100.0%
Pacífico
9.2
2
96.2%
Filanbanco
9.1
3
92.3%
Pichincha
9.0
4
88.5%
Continental
8.7
5
84.6%
Popular
8.5
6
80.8%
Austro
8.4
7
76.9%
Previsora
8.3
8
73.1%
Guayaquil
8.3
9
69.2%
Amazonas
8.2
10
65.4%
Andes
8.2
11
61.5%
Préstamos
8.2
12
57.7%
Producción
8.1
13
53.8%
Lloyds
8.0
14
50.0%
Crédito
8.0
15
46.2%
BHU
7.9
16
42.3%
Bolivariano
7.8
17
38.5%
Machala
7.6
18
34.6%
Consolidado
7.5
19
30.8%
Soc. Gral. Cr.
7.5
20
26.9%
Loja
7.4
21
23.1%
Citibank
7.4
22
19.2%
Internacional
7.3
23
15.4%
Territorial
7.3
24
11.5%
Caja de Crédito
7.3
25
7.7%
Tungurahua
7.1
26
3.8%
Com. Manabí
6.5
27
0.0%
Además, la especificación correspondiente al modelo (4) pasó los tests correspondientes a
heteroscedasticidad, pero no los de ausencia de autocorrelación, por lo que al término de error eit se le
impuso un proceso AR1 de la forma:
donde r es el coeficiente que permite corregir el problema y generar una estimación del modelo utilizando
el método de Mínimos Cuadrados Generalizados (MCG), que es el apropiado para reemplazar al de
Mínimos Cuadrados Ordinarios en caso de perturbaciones no esféricas.
Por tanto, el modelo de efectos fijos estimado mediante MCG, es el siguiente:
En este contexto, se estimaron las funciones de producción bancarias, y se las restringió para obtener los
indicadores de magnitud y dirección de la escala.
Cuadro 2
Resultados de la Estimación*
(Cobb-Douglas)
1
2
3
4
Ln (Ca)
Ln (D+Ca)
Ln(Ca+Co)
Ln(D+Ca+Co)
0.2033
0.2857
0.2556
0.2958
(4.424)
(5.727)
(6.349)
(6.754)
0.2292
0.2299
0.2330
0.2379
(5.963)
(5.511)
(6.919)
(6.496)
Efecto Fijo (Rango)
3.16
2.90
2.93
2.62
h
0.4325
0.5156
0.4886
0.5337
0.8824
0.8911
0.9135
0.9093
r (después de AR1)**
0.0480
0.0956
-0.0048
0.0289
Lagrange
311.909
227.379
351.160
262.929
Hausman
19.522
24.223
20.539
22.096
F
80.33
87.51
112.66
107.408
No. Observaciones
297
297
297
297
Variable Dependiente
Variables Independientes
Ln Activo Fijo (K)
Ln Trabajo (L)
* Coeficientes " t " bajo el respectivo coeficiente.
** Para las cuatro regresiones se mantuvo el mismo coeficiente de autocorrelación: r = 0.48.
Cuadro 3
Resultados de la Estimación
(CES)
Variable Dependiente
1
2
3
4
Ln (Ca/L)
Ln [(D+Ca)/L]
Ln[(Ca+Co)/L]
Ln[(D+Ca+Co)/L]
-0.57249
-0.49790
-0.52573
-0.47891
(-14.396)
(-10.693)
(-12.645)
(-11.371)
1.27310
1.72022
1.30770
1.6024
(3.003)
(3.426)
(2.947)
(3.566)
-0.06797
-0.09140
-0.06874
-0.08434
(-2.512)
(-2.883)
(-2.428)
(-2.942)
3.16
3.15
2.90
2.76
Variables Independientes
Ln (L)
Ln (K/L)
[Ln (K/L)]2
Efecto Fijo (Rango)
h
0.42751
0.50210
0.47427
0.52109
b
-1.97794
-2.42605
-1.75729
-2.07509
r
-0.05398
-0.04380
-0.05983
-0.05073
s
0.94878
0.95804
0.94355
0.95172
0.7513
0.6477
0.7105
0.6845
r (después de AR1)**
-0.0509
0.08656
-0.0020
0.0288
Lagrange
323.36
202.04
252.37
216.37
Hausman
21.58
26.28
22.53
24.448
F
31.84
19.76
26.05
23.149
No. Observaciones
297
297
297
297
* Coeficientes " t " bajo el respectivo coeficiente.
** Para las cuatro regresiones se mantuvo el mismo coeficiente de autocorrelación: r = 0.48, el cual no debe confundirse con el estimador r
del parámetro característico de la función CES.
5.2. Indicadores de escala
Como se indicó en la sección 2.3, para medir los rendimientos a escala es posible estimar el parámetro d
en base a la siguiente ecuación:
Se puede entonces analizar la magnitud que separa a la escala h del valor de 1 con la ecuación:
Si d > 0, existen rendimientos crecientes a escala, mientras que si d < 0, existen rendimientos decrecientes
a escala. La hipótesis nula se planteó por tanto de la manera siguiente: Ho: d < 0.
En el Cuadro 4 se pueden observar los resultados de la estimación de los indicadores de escala.. Como se
pueda observar, los estimadores son significativos y se aproximan a los valores de d obtenidos en la
estimación de la función de producción CES y a los valores 1-h resultantes de la estimación de la función
Cobb-Douglas.
Los valores obtenidos para d varían entre un rango de -0.465 y -0.564, lo cual indicaría que la industria
bancaria ecuatoriana trabaja con rendimientos decrecientes a escala, puesto que al elevar un 100% de su
gasto en insumos, sólo obtendría un incremento del producto de alrededor del 50%. Este es un resultado
robusto, pues se comprueba con una función Cobb-Douglas (47% < h < 56%) y con una función CES
(48% < h < 57%).
Cuadro 4
Resultados de la estimación de indicadores de escala
REGRESIONES
1
2
3
4
Variable Dependiente
Ln (Ca)
Ln (D+Ca)
Ln(Ca+Co)
Ln(D+Ca+Co)
Variables Independientes
L/K
0.22242
0.22735
0.23822
0.23540
(5.938)
(5.530)
(6.859)
(6.606)
-0.56443
-0.48327
-0.51380
-0.46512
(-14.11)
(-11.01)
(-13.85)
(-12.22)
0.79981
0.70869
0.79827
0.75846
r (después de AR1)**
0.05438
0.09890
-0.00694
0.03051
Lagrange
327.66
234.82
331.37
278.82
Hausman
19.94
24.62
20.15
22.35
F
43.24
26.72
42.83
34.19
No. Observaciones
297
297
297
297
K
6. Conclusiones
1. La banca ecuatoriana trabaja con economías de escala decrecientes. La corroboración empírica indica
que un incremento de todos los factores productivos se traduce en un incremento menos que proporcional
del producto de esta industria. Los indicadores de escala obtenidos para cuantificar esta proporción
indican que un 100% de incremento en los insumos se traduce en un incremento menor (de entre 46 y
57% según las definiciones utilizadas) del producto de los bancos.
2. La función de producción bancaria responde a la forma de una función Cobb-Douglas, donde la Cartera
Real de Créditos, los Contingentes y los Depósitos Totales dependen de manera directa del número de
unidades de Trabajo Eficiente (Gasto de Personal/SMV), del Capital Insumido (Activo Fijo/Deflactor del
PIB) y no siempre del Consumo Intermedio (Gasto en Operación/Deflactor del PIB).
3. También se puede especificar una función de Elasticidad de Sustitución Constante (CES), que debido a
una regularidad destacable, arroja indicadores de escala muy similares a los obtenidos de la restricción de
la función Cobb-Douglas. Esto puede explicarse debido a que el parámetro característico r se aproxima a
un valor de 0 y, por tanto, la elasticidad de sustitución s se acerca a 1, que es el valor en que la CES y la
Cobb-Douglas son equivalentes.
4. Las funciones estimadas en anteriores trabajos, que han sido reestimadas con una nueva muestra
ampliada, indican que los parámetros obtenidos en dichas investigaciones son correctos, y lo que ha
sucedido en los últimos dos años es una recomposición favorable de la estructura bancaria para lograr
mayor productividad mediante la sustitución de factores. Esta sustitución varía porcentualmente en una
relación igual a la variación de la tasa marginal de sustitución técnica.
5. Es importante rescatar también que las elasticidades producto-factor son muy similares para el caso de
las cuasidiferencias del capital y el trabajo, y se ubican en rangos de 20.3 a 29.5% para el caso de capital,
y 22.9 a 23.7% para el caso del trabajo. Esto significa que los factores de producción, a más de ser
altamente sustituibles entre sí, tendrían una elasticidad-producto muy similar.
6. El panel de firmas bancarias tiene durante los doce semestres un comportamiento poco dinámico, pues
los tests correspondientes a la presencia de un efecto intertemporal fijo muestran que no hay diferencias
apreciables entre uno y otro semestre. Esto no ocurre, sin embargo, con los efectos fijos intraindustriales,
pues se puede rescatar evidencia sobre una heterogeneidad tecnológica importante entre las firmas
bancarias; el ranking de efectos fijos de tipo individual permite intuir las diferencias tecnológicas
existentes entre las instituciones bancarias del país. La modelización reproduce entonces de buena manera
la situación heterogénea pero estable de la banca ecuatoriana en la última década.
7. La evidencia empírica parecería indicar que al correr el modelo planteado para los últimos cuatro
semestres, con las mismas instituciones bancarias, se produce un cambio estructural, que no puede ser
probado debido a que las observaciones de la serie de tiempo son insuficientes para obtener resultados
apropiados. Sería importante, por tanto, esperar que en futuras investigaciones se pueda probar la
hipótesis de que a partir del segundo semestre de 1992, tras la modernización del marco legal y la mayor
competitividad que se dio en el mercado financiero con la aprobación de la Ley de Instituciones
Financieras y la Ley de Mercado de Valores, conjuntamente con la apertura de las relaciones financieras
con mercados extranjeros (y su consecuente monetización) se haya producido un cambio en la
composición de la función de producción bancaria hacia una mayor preponderancia del capital en
desmedro del trabajo, lo que podría haber generado un gran incremento del producto.
Siguiendo este razonamiento, la nueva Ley de Instituciones Financieras tendría normas que podrían haber
aumentado la productividad de los recursos invertidos en la banca, pues los indicadores de escala para una
función Cobb-Douglas y una CES, estimados para los últimos cuatro semestres, coinciden en mostrar una
reducción de las deseconomías de escala. El retorno se incrementaría hacia un rango de entre 77 y 82% de
los insumos invertidos.
8. Una recomendación que se puede adelantar es la de potenciar los efectos de las leyes de Instituciones
Financieras y de Mercado de Valores (las que eliminan las barreras a la entrada o salida de instituciones
del mercado) para continuar con la reducción del tamaño global de la industria, su consolidación en
cuanto a la escala óptima de las firmas, y la eliminación competitiva de instituciones menos ágiles. Como
resultado de ello se podría lograr una reducción sostenida de las deseconomías de escala.
9. Por último, se recomienda profundizar la investigación de las deseconomías de escala bancaria como
una posible causa para que las tasas de interés mantengan rigideces a la baja. La función de producción
bancaria muestra un rasgo importante de debilidad, que debe ser corregido desde adentro, pues existe
espacio para que una acción más eficiente permita reducir la carga que se impone sobre los precios de la
actividad, lo que se refleja sobre todo en altos márgenes financieros brutos. Si los bancos se vuelven más
productivos, talvez se podría encontrar una vía para reducir dichos márgenes a los niveles necesarios para
fortalecer la inversión y el ahorro en el Ecuador.
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