Revista de Ciencias Sociales (RCS)
Vol. XXXI, Número Especial 11, enero-junio 2025. pp. 67-81
FCES - LUZ ● ISSN: 1315-9518 ● ISSN-E: 2477-9431
Como citar: Villarreal, F. L. (2025). Transformaciones en los grupos financieros del Ecuador: Enfoque basado en la eficiencia e índice de productividad. Revista De Ciencias Sociales, XXXI(Número Especial 11), 67-81.
Transformaciones en los grupos financieros del Ecuador: Enfoque basado en la eficiencia e índice de productividad
Villarreal Satama, Freddy Lenin*
Resumen
El presente trabajo tuvo como objetivo analizar la eficiencia y cambio de productividad de los Grupos Financieros del Ecuador para el período 2018-2023. La metodología utilizada fue la técnica no paramétrica del Análisis Envolvente de Datos con la técnica envolvente, suponiendo una tecnología de rendimientos constantes a escala como medida del cambio de productividad Malmquist. Para este propósito se utilizaron los datos de los estados financieros de la Superintendencia de Bancos del Ecuador como inputs, X1 margen neto de intereses, X2 gastos operativos; y, outputs, Y1 utilidad y Y2 créditos en el período t como t+1. Los principales resultados evidenciaron que en el 2023 son cuatro Grupos Financieros los que experimentan un cambio en su productividad: Produbanco 5,7% Austro con 2,7%, Diners Club 21,8% y Pacífico con 48,7% siendo el Grupo Pichincha en los años estudiados aquel que no generó incremento de productividad, correlacionado con los resultados de eficiencia. Como conclusión el Análisis Envolvente de Datos, combinado con el índice Malmquist, es una herramienta poderosa para evaluar eficiencia y productividad en diversas áreas, descomponiendo los cambios en productividad en eficiencia y tecnología. El análisis permite comparar el desempeño de unidades similares y evaluar el impacto de factores en su rendimiento.
Palabras clave: Grupos financieros; eficiencia; análisis envolvente de datos; productividad de Malmquist; cambio tecnológico.
* Doctor en Economía y Empresa. Magister en Gerencia Empresarial. Ingeniero. Director de Investigación y Profesor Titular de Ciencias Exactas en la Universidad de Los Hemisferios, Quito, Ecuador. E-mail: leninv@uhemisferios.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7883-1718
Recibido: 2024-12-14 • Aceptado: 2025-03-03
Transformations in Ecuador’s financial groups: Efficiency-based approach and productivity index
Abstract
The present work aimed to analyze the efficiency and productivity change of Ecuadorian Financial Groups for the period 2018-2023. The methodology used was the non-parametric technique of Data Envelopment Analysis with the envelop technique, assuming a constant returns to scale technology as a measure of Malmquist productivity change. For this purpose, data from the financial statements of the Superintendency of Banks of Ecuador were used as inputs, X1 net interest margin, X2 operating expenses; and, outputs, Y1 profit and Y2 loans in period t as t + 1. The main results showed that in 2023, four Financial Groups experienced a change in their productivity: Produbanco 5.7% Austro with 2.7%, Diners Club 21.8% and Pacífico with 48.7% being the Pichincha Group the one that did not generate an increase in productivity in the years studied, correlated with the efficiency results. In conclusion, Data Envelopment Analysis, combined with the Malmquist index, is a powerful tool for evaluating efficiency and productivity in various areas, breaking down changes in productivity into efficiency and technology. The analysis allows for comparing the performance of similar units and assessing the impact of factors on their performance.
Keywords: Financial groups; efficiency; data envelopment analysis; Malmquist productivity; technological change.
Introducción
Un grupo financiero hace referencia a un conglomerado de empresas, nacionales y extranjeras, que opera en diferentes áreas del sector financiero y bancario bajo una estructura corporativa común. Estos grupos suelen incluir entre sus integrantes una variedad de entidades de intermediación financiera, tales como bancos, compañías de seguros, entidades comprendidas en la Ley del Mercado de Valores, Seguros y Pensiones, fondos de pensiones, y empresas de inversión, aprovechando las economías de escala, y diversificar riesgos (Diccionario Panhispánico del Español Jurídico, 2023).
En Ecuador, los grupos financieros cumplen varios roles cruciales para el desarrollo económico y la estabilidad del sistema financiero, que incluyen banca comercial, banca de inversión, seguros, pensiones, y gestión de activos (Fierro, 2019). Por otra parte, la estabilidad del Sistema Financiero tiene la capacidad para diversificar los servicios mitigando los riesgos asociados para dar solidez al grupo (Banco Central del Ecuador [BCE], 2022).
En ese sentido, la competitividad promueve la innovación en el sector financiero, el cual “impulsado por la necesidad de modernizar sistemas y procesos para competir en un mercado cada vez más globalizado” (Giler et al., 2024, p. 938), introduce nuevas tecnologías como el desarrollo de plataformas digitales, servicios en línea, y nuevas soluciones de pago, con la finalidad de optimizar sus servicios y ampliar su alcance, ofreciendo servicios más asequibles y beneficiosos a los clientes (De La Cruz, 2023). Asimismo, se fomenta el desarrollo económico financiando proyectos de infraestructura, desarrollo empresarial por medio del crédito, contribuyendo al crecimiento del empleo, al mismo tiempo que están comprometidos con la responsabilidad social y el desarrollo sostenible (Arregui et al., 2020).
En Ecuador estos grupos financieros están compuestos por el Grupo Banco Pichincha fundado en 1906, con presencia en la totalidad de provincias del Ecuador y presencia internacional especialmente en Colombia, Perú y España (Banco Pichincha, 2024), el mayor grupo financiero del Ecuador de acuerdo con Monje (2015); Grupo Promerica en 1998, expandiendo sus operaciones a través de la adquisición de varias instituciones financieras en la región, ofreciendo entre sus servicios la banca personal, comercial y corporativa (Produbanco, 2024); Grupo Corporativo Nobis en 1993, con amplia presencia en el país con servicios como banca, seguros, servicios de inversión y mercado inmobiliario (Nobis, 2024); además, diversifica sus inversiones en distintos mercados (Tulcanaza, 2018).
Asimismo, se encuentra el Grupo Financiero Banco del Pacífico fundado en 1972, el cual modernizó el sistema financiero ecuatoriano (Banco del Pacífico, 2024); Grupo Financiero del Banco del Austro en 1966, abarcando diversas áreas del sector financiero con operaciones internacionales, banca personal, empresarial y corporativa (Banco del Austro, 2024); y, Diners Club Ecuador de 1950, que forma parte del conglomerado global Diners Club International, en el ámbito de servicios financieros y de tarjeta de crédito con una red sólida de socios que enriquezcan la oferta de valor (Diners Club, 2024).
Dado lo antes expuesto, el presente trabajo tuvo como objetivo analizar la eficiencia y cambio de productividad de los Grupos Financieros del Ecuador para el período 2018-2023, utilizando la técnica no paramétrica del Análisis Envolvente de Datos con la técnica envolvente, tal como la usaron Villarreal y Bosch (2024), en el análisis de la Banca pública del Ecuador, suponiendo una tecnología de rendimientos constantes a escala como medida del cambio de productividad de Malmquist.
1. Fundamentación teórica
1.1. Estudios previos de eficiencia y productividad de Malmquist
El trabajo realizado por Wang y Lan (2011), introduce una metodología innovadora para calcular el índice de productividad de Malmquist utilizando Análisis Envolvente de Datos (DEA, por sus siglas en inglés), lo que permite una evaluación precisa de la eficiencia y productividad al considerar tanto las fronteras de alto y bajo desempeño. Así en el sector financiero que involucra a bancos Zhiyong et al. (2017), propone un enfoque dinámico para predecir el distress financiero utilizando el modelo Malmquist DEA y analiza cómo varía la eficiencia de estas instituciones a lo largo del tiempo, proporcionando una herramienta para identificar señales tempranas de problemas financieros y quiebras.
En China, Chaoqun et al. (2024), analizó la eficiencia operativa de 26 bancos comerciales en 2016 y 2022 usando la metodología DEA-Malmquist tomando en cuenta que el sistema financiero chino enfrenta incertidumbres debido a problemas comerciales, políticos e imprevistos, como la pandemia del COVID-19. Los resultados muestran que estos bancos están mejor preparados para minimizar los riesgos y promover un crecimiento sostenido y a su vez siguen dominando el sistema financiero chino con su modelo crediticio tradicional.
Del mismo modo, el rápido desarrollo de la tecnología financiera (FinTech) supone un impacto en la eficiencia de los bancos comerciales en China, sustentado por Lee et al. (2023), quien analizó la productividad de 74 bancos entre 2012 y 2019 con la metodología DEA-Malmquist, cuyos resultados muestran que se redujo la eficiencia, debido al alto costo de implementar esta tecnología en el sistema; al igual que el estudio de Huizhi y Xianghua (2023) en 15 bancos chinos, cuyo objetivo fue evaluar el impacto de los riesgos financieros en la eficiencia operativa de los bancos. Los resultados muestran que el modelo de red dinámica distingue mejor la eficiencia bancaria, con una reducción de la productividad influenciada por la eficiencia técnica.
Por otra parte, Bansal et al. (2022) abordan la medición del cambio de productividad con la técnica del Malmquist-Luenberger aplicados a una estructura de producción de red dinámica. Para demostrarlo modelaron una estructura de red de tres etapas para 42 bancos indios, entre 2010 y 2017. Los resultados indican que el crecimiento de la productividad en la industria bancaria india ha sido impulsado principalmente por el progreso técnico. Bajo esta misma técnica, Portela y Thanassoulis (2010) generan un estudio similar de productividad de bancos, basado en una función de distancia direccional y medidas de ineficiencia Malmquist y Luenberger. Este enfoque mostró cómo proporciona información para comparar el rendimiento a lo largo del tiempo y entre diferentes unidades, útil para la gestión.
Zhao y Morita (2024), plantean un modelo de datos de panel para estimar con la técnica del índice de Malmquist, con el objetivo de medir el crecimiento de la productividad evaluando las eficiencias intratemporales e intertemporales de los bancos regionales del Japón en un período del 2008 a 2017, puesto que 17 de 63 (27%) bancos regionales nivel I, y 10 de 38 (26,3%) bancos regionales de nivel II, han evidenciado un retroceso en su productividad. En general, el índice de Malmquist estimado, orientado a insumos, creció a un promedio del 2% entre 2008-2012 y 2013-2017.
Calabrese y Falavigna (2024), realizan un estudio de las cooperativas en Italia, tipo A y tipo B, en particular, se ha reconocido que las cooperativas sociales tipo B desempeñan un papel importante en las políticas laborales activas, por lo cual se ha analizado el papel de las cooperativas sociales Tipo B en el cambio y la innovación sociales, sugiriendo su impacto en el mercado laboral, la productividad y el crecimiento nacional. Para explorar la brecha gerencial en comparación con las empresas con fines de lucro, analizan las variables de solvencia, eficiencia y productividad antes de la pandemia de Covid-19. Los resultados sugieren que las cooperativas de tipo B son más eficientes con excepción de las de tamaño micro de tipo A, que presentan en promedio eficiencia con puntuaciones más alta.
Por su parte, Cofré et al. (2019), analizan la eficiencia del sector de la banca en Chile en los períodos del 2010-2014, tomando en cuenta las recientes reformas y regulaciones de protección al consumidor bancario, que se supone generaron mayor competitividad en este sector mediante la metodología no paramétrica del DEA técnica global, la eficiencia técnica pura y la eficiencia a escala. Como resultado se obtuvo un promedio general de eficiencia del 85,74%, dejando espacio para un mejor desempeño de alrededor del 14%, siendo el Banco Estado el de mejor eficiencia bajo estos parámetros y mayor cambio productivo.
De igual manera, Kevork et al. (2017) presentan una metodología innovadora para medir la productividad en bancos europeos mediante índices de Malmquist. Utiliza distancias direccionales probabilísticas, una técnica avanzada que permite analizar variaciones en eficiencia y productividad considerando el riesgo. Este enfoque aporta una visión realista de las mejoras o deterioros en la eficiencia bancaria, al integrar elementos estocásticos en el análisis de productividad, revelando importantes implicaciones para la evaluación del desempeño en contextos económicos variables y competitivos.
En el estudio de Lozano-Vivas y Humphrey (2002), se analizan los sesgos en la medición de productividad bancaria mediante el índice Malmquist. La investigación señala que los métodos tradicionales pueden generar distorsiones debido a la falta de ajuste ante factores específicos del sector, como la tecnología, destacando estas limitaciones en la precisión de las evaluaciones de desempeño y las comparaciones entre bancos, proponiendo mejoras para reducir el sesgo de la eficiencia y productividad.
En ese sentido, Octrina (2024) analizó los factores que afectan la productividad en el sector bancario, enfocándose en la eficiencia operativa y el uso de tecnologías avanzadas. Con indicadores de productividad y eficiencia, evaluó cómo las innovaciones tecnológicas, los cambios regulatorios y la competitividad, influyen en el desempeño de los bancos, destacando que la adopción de tecnología es clave para mejorar la eficiencia en los servicios bancarios, y sugiere estrategias para optimizar procesos y reducir costos. Al respecto, Calabrese y Falavigna (2024) destacan el rol de las cooperativas al fomentar el bienestar social y la inclusión laboral de personas desfavorecidas. Los hallazgos indican que las cooperativas no solo mejoran su eficiencia operativa, sino que también contribuyen positivamente al desarrollo social, lo cual fortalece su rol como agentes de cambio en sus comunidades.
Wijesiri y Meoli (2015), examinan la evolución de la productividad en instituciones de microfinanzas en Kenia, utilizando el enfoque bootstrap Malmquist para obtener mediciones precisas. Este método permite evaluar variaciones en eficiencia y productividad; mientras controla factores estocásticos que afectan el sector de microfinanzas. Los resultados muestran que, aunque algunas instituciones lograron mejoras en eficiencia, muchas enfrentan desafíos debido a factores externos, como condiciones económicas y restricciones regulatorias. La investigación sugiere la necesidad de políticas que apoyen la estabilidad y sostenibilidad de estas instituciones, cruciales para la inclusión financiera en Kenia.
Por otra parte, Ben (2014) examina los cambios en la productividad de 33 instituciones de microfinanzas en Oriente Medio y Norte de África (MENA) entre 2006 y 2011, utilizando el método del índice de productividad de Malmquist (IPM) y un panel balanceado de 198 observaciones. Los resultados con un crecimiento promedio anual de la productividad del 4,9% derivado de las mejoras en la eficiencia técnica. Sin embargo, se observó una disminución del 2,9% en el cambio tecnológico para el índice de Malmquist, sugiriendo que la industria necesita avanzar en innovación tecnológica para mejorar su desempeño y lograr la sostenibilidad financiera.
Rezitis (2008), examina el impacto de las adquisiciones en la eficiencia y productividad de los bancos griegos, utilizando un índice de productividad de Malmquist. Los resultados muestran que las fusiones y adquisiciones tuvieron efectos negativos en la eficiencia técnica y la productividad de los bancos fusionados puesto que esta disminuyó; mientras que aumentó en los bancos no fusionados. La caída en la productividad de los bancos fusionados se atribuye a una mayor ineficiencia técnica y la pérdida de economías de escala.
En tanto que, Worthington (1999) analizó la eficiencia y productividad en instituciones de captación de depósitos, utilizando técnicas no paramétricas de frontera con la metodología del Malmquist, en 269 cooperativas de crédito australianas. Los resultados muestran que la mayoría de casos experimentó avances tecnológicos tras la desregulación, y que las mejoras en eficiencia fueron principalmente debido a la eficiencia técnica. El crecimiento de productividad lo evidenciaron en cooperativas pequeñas con alto nivel de activos; mientras que el progreso técnico fue mayor en las instituciones con una alta proporción de préstamos residenciales y comerciales.
Asimismo, Grifell-Tatjé y Lovell (1995) examinan la estructura y aplicaciones del índice de productividad de Malmquist, como una herramienta utilizada para medir el cambio en productividad a lo largo del tiempo. El estudio mostró limitaciones del índice y propone mejoras para aumentar su precisión en distintos contextos productivos, enfatizando en la utilidad para los sectores económicos en evolución, donde es crucial entender cómo las innovaciones tecnológicas impactan en los niveles de eficiencia y productividad.
1.2. La productividad, cambio productivo y tecnológico, el índice de productividad de Malmquist
La evolución de la productividad es desarrollada en base a la descomposición del Índice de productividad de Malmquist (IPM) propuesto por Fare, Grosskpf, Lindgren y Roos (FGLR) (1989-1992). Suponiendo dos empresas “A” y “B” en los períodos t y t+1 con un único Output e Input en la frontera eficiente bajo rendimientos constantes a escala, la productividad no experimentaría variación y avance tecnológico, entonces de acuerdo con Coll y Blasco (2006), la frontera para la empresa “B” está dada como se muestra en la Figura I.
Fuente: Coll y Blasco (2006).
Figura I: Frontera eficiente períodos t y t+1
En la Figura I, si la frontera no se desplaza entre los períodos el resultado de la productividad de la empresa será la eficiencia técnica de esta empresa en el tiempo, por lo tanto, el Cambio Productivo (CP) de “A” y “B” será:
Donde PA,t
corresponde a la productividad de la Unidad A en el período t;
es el Output de la Unidad A en el período t; 
es el Input de la Unidad en el período t; y 
es la eficiencia técnica global bajo el supuesto de rendimiento constantes a escala RCE cuya interpretación indica que si 
la empresa experimenta aumento de productividad 
, por el contrario, si la empresa experimenta una baja de su productividad y 
indica que la productividad no ha variado en su posición relativa productiva (Coll y Blasco, 2006). En el escenario de que la frontera se desplace como es el caso de la Figura II, además de la eficiencia técnica, el cambo productivo técnico en el período 
cuyo cociente es el cambio productivo experimentado tomando en cuenta el cambio tecnológico 
se obtiene lo siguiente:
Fuente: Coll y Blasco (2006).
Figura II: Frontera eficiente períodos t y t+1 y progreso tecnológico
Entonces el
Tomando en cuenta que 
es la eficiencia técnica de la empresa “A” en el período y, 
es la eficiencia técnica de la empresa “A” en el período 
en cuya ecuación 2, expresa el índice de productividad de Malmquist input orientado considerando que las empresas operan sobre la frontera de posibilidades de producción (Caves et al., 1982); y la distancia de la Unidad en el período 
es 
y 
debido al cambio tecnológico, de esta forma el 
se describe de la siguiente manera:
Donde 
es la distancia Input definida en el período 
y, 
entonces 
definido por la reducción en los Inputs de la empresa en el período y que puede reescribirse como sigue:
En el que 
corresponden a la super eficiencia e ineficiencia. La descomposición FGLR Input orientado en función de la tecnología de 
respecto a 
es:
Que a partir de la ecuación tres (3) se tiene que:
Análogamente:
En todo caso depende del período de tiempo y el sector productivo la tecnología de referencia aplicada, pues esta cambia constantemente y para ello se utiliza el IPM como la media geométrica de la evolución del cambio productivo en el tiempo (Coelli et al., 2005) que viene dado por:
Que relacionado con la Figura II, se expresa de la siguiente forma:
Cuyo componente describe los cambios en el tiempo llamado efecto catching-up de la eficiencia relativa cuando la empresa se acerca o se aleja de la frontera eficiente como parte de la gestión empresarial para incorporar la inversión en mejoras tecnológicas, en consecuencia, el desarrollo de la productividad es el producto del cambio de eficiencia técnica y el cambio tecnológico (Coelli et al., 2005; Delgado, 2019), entonces el cambio de eficiencia técnica o catching es:
De acuerdo con Coelli et al. (2005), si el índice es superior a uno, se entenderá que la empresa se ha acercado a la frontera tecnológica 
, es decir ha mejorado la eficiencia técnica y de innovación 
al contrario que si el valor es menor a uno significa que existe un alejamiento de la frontera y por lo tanto ha desmejorado su eficiencia técnica; y, finalmente, si es igual a uno quiere decir que la eficiencia técnica mantiene su posición relativa en función de la frontera tecnológica y el cambio tecnológico viene dado por:
Un resultado mayor que 1 indicará una mejora de cambio técnico y en consecuencia la existencia de innovación, por el contrario, indicará que se ha registrado pérdida de productividad.
2. Metodología
Basado en las funciones de distancia se puede obtener la productividad de Malmquist Input orientado 
, por lo que es necesario generar el cálculo de cuatro funciones de distancia Input de eficiencia mediante DEA-CCR con la técnica envolvente, suponiendo la tecnología de rendimientos constantes a escala que es igual al recíproco de la eficiencia técnica Output orientada de la tecnología de producción, por tanto el Malmquist Input-Output orientadas, asignan valores recíprocos a los cambios de productividad y cambio técnico en cambio de eficiencia técnica pura, cambio de eficiencia a escala y cambio tecnológico (Coll y Blasco, 2006).
Los problemas de programación lineal para cada Unidad se obtienen en base a las funciones de distancia Input derivadas de 
y estas son:
, Sj a 
con 
(modelo PL 1)
Que corresponde a la medida de la eficiencia técnica de la unidad evaluada 
en el período t en la frontera tecnológica. El segundo paso, de acuerdo con Coll y Blasco (2006), es encontrar la eficiencia técnica de U0 en el período t +1 con la frontera eficiente de esta forma:
Sj: 
; con 
Las siguientes funciones de distancia se obtienen comparando los datos de 
con la frontera eficiente de cada uno, cuyo valor óptimo 
podría resultar mayor a 1, de esta manera se obtiene el PL3, que calcula la eficiencia técnica de la 
del período t +1 en la correspondiente frontera eficiente del período 
.
Luego se obtiene el modelo final que calcula la eficiencia técnica de la 
cuyo resultado se obtiene a partir de la base del período respecto a la correspondiente frontera eficiente del período t +1 (Coll y Blasco, 2006):
Con los resultados obtenidos de los modelos PL1 al PL4, se logra obtener el índice de productividad de Malmquist:
Finalmente, el índice de productividad de Malmquist según la propuesta de Fare, Grosskopf, Lindgren y Roos es:
3. Transformaciones en los grupos financieros del Ecuador
La base de datos para este estudio es tomada de la Superintendencia de Bancos del Ecuador en la sección estadísticas para grupos financieros que es información pública de acuerdo con los reportes que envían de manera mensual las instituciones financieras del país, en los que se detallan los valores del Grupo Pichincha, Grupo Pacífico, Grupo Produbanco y Grupo Diners Club (Superintendencia de Bancos, 2022). Esta información pública proporciona los valores de balances generales, balances de resultados y diversos ratios financieros para su estudio.
Para el cálculo de eficiencia con la medida del cambio de productividad, el insumo se basa en la inserción de variables inputs y outputs como X1 margen neto de intereses; X2 gastos operativos; Y1 utilidad y Y2 créditos para cada uno de los grupos financieros tanto en el período t como t+1. El registro de las variables en los modelos PL1 a PL4 y posteriormente, forman parte de las ecuaciones 12 a la 14 de la metodología, cuyos resultados se exponen en el orden de eficiencia en el año t, eficiencia en el año t+1, eficiencia respecto a la frontera para el año t, eficiencia respecto a la frontera para el año t+1, que da lugar a la eficiencia técnica, cambio tecnológico y finaliza con el resultado de cambio de productividad (ver Tabla 1), es decir el ejercicio plantea por pares de años consecutivos.
Tabla 1
Resultados eficiencias DEA y cambio productivo Malmquist para los Grupos Financieros del Ecuador 2018-2023
|
RESULTADOS PERÍODOS 2018-2023 |
|||||||
|
GRUPOS FINANCIEROS |
Eficiencia 2018 |
Eficiencia 2019 |
Eficiencia frontera 2018 |
Eficiencia frontera 2019 |
Cambio técnico |
Cambio Tecnológico |
Productividad |
|
GRUPO PICHINCHA |
0,9 |
0,857 |
0,863 |
0,853 |
0,952 |
1,031 |
0,981 |
|
GRUPO PACIFICO |
1 |
1 |
0,988 |
0,751 |
1 |
1,147 |
1,147 |
|
GRUPO PRODUBANCO |
1 |
1 |
1,028 |
1,016 |
1 |
1,006 |
1,006 |
|
GRUPO AUSTRO |
1 |
1 |
0,932 |
0,991 |
1 |
0,97 |
0,97 |
|
GRUPO DINERS CLUB |
1 |
1 |
0,953 |
1,02 |
1 |
0,967 |
0,967 |
|
GRUPOS FINANCIEROS |
Eficiencia 2019 |
Eficiencia 2020 |
Eficiencia frontera 2019 |
Eficiencia frontera 2020 |
Cambio técnico |
Cambio Tecnológico |
Productividad |
|
GRUPO PICHINCHA |
0,857 |
1 |
0,926 |
1,341 |
1,167 |
0,77 |
0,898 |
|
GRUPO PACIFICO |
1 |
1 |
1,327 |
2,643 |
1 |
0,708 |
0,708 |
|
GRUPO PRODUBANCO |
1 |
1 |
1,212 |
0,14 |
1 |
2,938 |
2,938 |
|
GRUPO AUSTRO |
1 |
0,772 |
1,01 |
1,091 |
0,772 |
1,096 |
0,845 |
|
GRUPO DINERS CLUB |
1 |
1 |
0,954 |
0,944 |
1 |
1,005 |
1,005 |
|
GRUPOS FINANCIEROS |
Eficiencia 2020 |
Eficiencia 2021 |
Eficiencia frontera 2020 |
Eficiencia frontera 2021 |
Cambio técnico |
Cambio Tecnológico |
Productividad |
|
GRUPO PICHINCHA |
1 |
1 |
0,834 |
0,936 |
1 |
0,944 |
0,944 |
|
GRUPO PACIFICO |
1 |
1 |
1,021 |
1,06 |
1 |
0,982 |
0,982 |
|
GRUPO PRODUBANCO |
1 |
1 |
1,288 |
1,096 |
1 |
1,084 |
1,084 |
|
GRUPO AUSTRO |
0,772 |
1 |
1,128 |
0,844 |
1,296 |
1,015 |
1,316 |
|
GRUPO DINERS CLUB |
1 |
1 |
0,268 |
0,956 |
1 |
0,529 |
0,529 |
|
GRUPOS FINANCIEROS |
Eficiencia 2021 |
Eficiencia 2022 |
Eficiencia frontera 2021 |
Eficiencia frontera 2022 |
Cambio técnico |
Cambio Tecnológico |
Productividad |
|
GRUPO PICHINCHA |
1 |
1 |
0,628 |
0,851 |
1 |
0,859 |
0,859 |
|
GRUPO PACIFICO |
1 |
1 |
0,851 |
1,039 |
1 |
0,905 |
0,905 |
|
GRUPO PRODUBANCO |
1 |
0,98 |
1,467 |
0,982 |
0,98 |
1,235 |
1,21 |
|
GRUPO AUSTRO |
1 |
1 |
1,017 |
0,992 |
1 |
1,013 |
1,013 |
|
GRUPO DINERS CLUB |
1 |
1 |
0,991 |
0,914 |
1 |
1,041 |
1,041 |
|
GRUPOS FINANCIEROS |
Eficiencia 2022 |
Eficiencia 2023 |
Eficiencia frontera 2022 |
Eficiencia frontera 2023 |
Cambio técnico |
Cambio Tecnológico |
Productividad |
|
GRUPO PICHINCHA |
1 |
0,703 |
1,05 |
0,95 |
0,703 |
1,253 |
0,881 |
|
GRUPO PACIFICO |
1 |
1 |
1,958 |
0,886 |
1 |
1 |
1,487 |
|
GRUPO PRODUBANCO |
0,98 |
0,905 |
1,076 |
0,889 |
0,923 |
0,923 |
1,057 |
|
GRUPO AUSTRO |
1 |
1 |
1,071 |
1,014 |
1 |
1,027 |
1,027 |
|
GRUPO DINERS CLUB |
1 |
1 |
1,121 |
0,756 |
1 |
1,218 |
1,218 |
Fuente: Elaboración propia, 2024 a partir de la eficiencias y cambio productivo Malmquist.
En primera instancia en la Figura III, se observa las eficiencias de cada uno de los Grupos Financieros del Ecuador de los períodos 2018 al 2023. En los años 2018 y 2019 todos los Grupos Financieros excepto el Grupo Pichincha son eficientes, puesto que llegan al indicador de uno; en el 2020 el Grupo Austro pasa a ser ineficiente aunque en 2021 se recupera el indicador al igual que el Grupo Pichincha; sin embargo, en 2022 tanto Grupo Pichincha como Produbanco bajan su nivel a ineficientes, este último debido a diversos cambios internos y absorción por parte de un grupo importante internacional como Grupo Promerica, lo cual le demandó nuevas inversiones en el ámbito tecnológico, operaciones y diversas reestructuraciones con el fin de generar un mejoramiento continuo en la operación financiera.
Fuente: Elaboración propia, 2024 a partir del análisis de datos para eficiencias.
Figura III: Eficiencia Grupos Financieros 2018-2023
De los Grupos Financieros, varios mantienen el nivel de eficiencia de uno y en el período analizado no se desmarcan de ello; así, el Grupo Diners y el Grupo Pacífico, lideran la gestión en las variables propuestas en este estudio como X1 margen neto de intereses; X2 gastos operativos; Y1 utilidad y Y2 créditos, aunque una de las ventajas de los modelos DEA es que permitir la inserción de variables como modelo no paramétrico.
En cuanto al cambio productivo en el período analizado (ver Figura IV), se destaca que hubo un incremento de productividad del 14%, debido a una mejora de eficiencia del 1,0 de cambio tecnológico (CT=1,14); del mismo modo en el período 2019-2020 el Grupo Produbanco experimenta un incremento de productividad del 98% (IPM=1,14), debido tanto a una mejora de su eficiencia (CE=1,0) como un cambio tecnológico de (CT=2,93).
Fuente: Elaboración propia, 2024 a partir del análisis de datos para la eficiencia.
Figura IV: Cambio productivo Malmquist - Grupos Financieros en Ecuador 2018-2023
Para el período 2020-2021, dos entidades financieras experimentaron cambios positivos en su productividad, como es el caso de Grupo Produbanco con 8,4%, debido a una mejora de su eficiencia 1,08; en tanto que el Grupo Austro con 31,6% de productividad con una mejora de eficiencia del 1,29 y progreso tecnológico de (CT=1,01). En 2021-2022 son tres los Grupos Financieros los que incrementaron su productividad, así, Grupo Produbanco genera una productividad del 21%, con una mejora eficiencia de 0,98 y progreso técnico igual a =1,23; el Grupo Austro muestra una productividad del 1,3% y progreso técnico 1,013; y Grupo Diners Club genera una productividad del 4,1% (IPM=1,041).
Para el periodo 2022-2023, son cuatro Grupos Financieros los que aumentan su productividad, así entonces Grupo Produbanco con 5,7% evidenciando eficiencia y cambio tecnológico del 0,98; Grupo Austro muestra una productividad del 2,7% y cambio tecnológico de 1,027; Grupo Diners Club genera una productividad del 21,8% y cambio tecnológico del 1,218; y, Grupo Pacífico con 48,7% de productividad del 48,7% debido a una mejora de eficiencia y cambio tecnológico de CT=1,00, de este modo el Grupo Pichincha en los períodos estudiados es aquel que no genera incremento en su productividad, mismo que está correlacionado con los resultados de eficiencia DEA.
Conclusiones
La metodología del Data Envelopment Analysis (DEA) junto con el indicador de cambio de productividad de Malmquist, es una herramienta robusta para evaluar y comparar la eficiencia de unidades de decisión o actividades productivas en distintas áreas, como empresas, hospitales o universidades. La técnica DEA, basada en programación lineal, mide la eficiencia relativa de una unidad al comparar su desempeño en relación con un conjunto de unidades similares, utilizando múltiples entradas (inputs) y salidas (outputs). Esto permite una evaluación detallada del uso de recursos y la productividad en comparación con los mejores resultados observados dentro del grupo analizado.
El índice Malmquist, por su parte, es una extensión del análisis DEA que mide cambios en la productividad a lo largo del tiempo, descomponiéndolos en dos efectos: El cambio en la eficiencia y el cambio en la tecnología. El cambio en la eficiencia, muestra si una unidad se ha vuelto más o menos eficiente respecto a su desempeño pasado; mientras que el cambio tecnológico, refleja si ha habido mejoras o retrocesos en las mejores prácticas o en la tecnología disponible en el conjunto de referencia. Esta descomposición es clave para entender si los cambios en productividad se deben a factores internos de la unidad de análisis o a avances externos en el entorno tecnológico.
El uso combinado del DEA con el índice Malmquist ofrece beneficios significativos, pues permite identificar oportunidades de mejora en el uso de recursos empresariales, dando la posibilidad de analizar la productividad en la propuesta para evaluar políticas y medir el impacto de cambios organizacionales o de innovación tecnológica. Además, el enfoque multidimensional de DEA-Malmquist es particularmente útil en entornos complejos, donde no es fácil reducir el desempeño a un solo indicador y donde las relaciones entre recursos y resultados no son lineales.
Finalmente, la metodología DEA junto con el índice de productividad de Malmquist es una herramienta significativa para medir y comparar la eficiencia y productividad en diversas unidades económicas y es fuente para identificar fuentes de ineficiencia, distinguir avances tecnológicos, y ofrecer una perspectiva real de la productividad en la investigación económica, gestión y política pública.
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