Revista de Ciencias Sociales (RCS)
Vol. XXX, Número Especial 9, enero/junio
2024. pp. 396-409
FCES - LUZ ● ISSN: 1315-9518 ● ISSN-E:
2477-9431
Como citar: Villarreal, F. L., y Bosch, M.
T. (2024). Banca pública del Ecuador: Análisis de eficiencia mediante el Data
Envelopment Analysis. Revista De Ciencias Sociales, XXX(Número
Especial 9), 396-409.
Banca
pública del Ecuador: Análisis de eficiencia mediante el Data Envelopment
Analysis
Villarreal Satama, Freddy
Lenin*
Bosch Badía, María
Teresa**
Resumen
El presente
trabajo tiene por objetivo analizar la eficiencia de la banca pública del
Ecuador basado en la metodología no paramétrica del análisis envolvente de
datos DEA-CCR con la técnica multiplicativa y envolvente, para el período del
2008 al 2020, generando en primera instancia una revisión del estado del arte
de trabajos que han sido desarrollados en el ámbito financiero y bancario por
diversos autores en varios países del mundo. Los principales resultados indican que se mantiene constante el nivel de eficiencia
para los tres bancos públicos analizados, es decir el Banco del
Estado-Desarrollo y la Corporación Financiera Nacional, llegan a la máxima
eficiencia de uno; mientras que BanEcuador, muestra niveles de ineficiencia en
todos los períodos, excepto en varios meses como los detectados en los años 2012
y 2016, debido a circunstancias externas macro como las crisis económicas
detectadas y niveles de desempleo altos que han impactado. El nivel de
ineficiencia de BanEcuador en el período de estudio viene dado en especial de
las variables activos fijos y gastos operativos; por lo que, en conclusión, se
debe generar una adecuada gestión en los inputs analizados, especialmente los
procesos de trabajo internos, para una mejor toma de decisiones.
Palabras clave: Banca
pública; eficiencia; análisis envolvente de datos; productividad; Ecuador.
Public banking of
Ecuador: Efficiency analysis through Data Envelopment Analysis
Abstract
The objective of this
work is to analyze the efficiency of public banking in Ecuador based on the
non-parametric methodology of envelopment analysis of DEA-CCR data with the
multiplicative and envelopment technique, for the period from 2008 to 2020,
generating in the first instance a review of the state of the art of works that
have been developed in the financial and banking field by various authors in
various countries around the world. The main results indicate that the level of
efficiency remains constant for the three public banks analyzed, that is, the
State-Development Bank and the National Financial Corporation, they reach the
maximum efficiency of one; while BanEcuador shows levels of inefficiency in all
periods, except in several months such as those detected in 2012 and 2016 due
to external macro circumstances such as the detected economic crises and high
levels of unemployment that have had an impact. The level of inefficiency of
BanEcuador in the study period is given especially by the variables fixed
assets and operating expenses; Therefore, in conclusion, adequate management
must be generated in the inputs analyzed, especially the internal work
processes, for better decision making.
Keywords:
Public banking; efficiency; Data Enveloping Analysis; productivity; Ecuador.
Introducción
La banca pública como
motor de desarrollo forma parte del sistema financiero de los Estados,
ofreciendo servicios bancarios y crediticios a sus ciudadanos donde la banca
privada no le es posible atender. Estas entidades suelen tener objetivos
diferentes a los bancos comerciales, como fomentar el desarrollo económico,
promover la inclusión financiera, entre otros.
El objetivo de este trabajo consiste en la realización de un estudio empírico para
el análisis de eficiencia de la banca pública del Ecuador, mediante la técnica
no paramétrica del análisis envolvente de datos (Data Enveloping Analysis); para
lo cual se analiza el entorno económico de la banca pública del Ecuador.
Posterior a ello, se genera la revisión del concepto de eficiencia,
productividad que dan lugar a las técnicas no paramétricas de estimación.
El problema de investigación radica en que
actualmente se cree que el sistema financiero público trabaja con niveles de
eficiencia adecuados en función de resultados del análisis financiero del ROE,
ROA. En el Ecuador, no se han
establecido medidas que puedan comparar, de manera estructural e integral, la
eficiencia global, con base en un marco comparativo que ofrece los modelos no
paramétricos.
En
ese sentido, las preguntas de
investigación para este estudio son: ¿Las instituciones que conforman la
banca pública del Ecuador han logrado trabajar con un desempeño eficiente en el
período 2008-2020?; ¿Cuál es el banco o bancos eficientes de referencia que
otro banco/s pueden seguir como modelo de eficiencia?; y, ¿La banca pública del
Ecuador es eficiente como bloque integral comparativo?
Dado
lo anterior, las hipótesis planteadas
en el presente estudio son:
Hipótesis
1: Las entidades bancarias públicas del Ecuador más grandes respecto al tamaño
de activos fijos son eficientes.
Hipótesis
2: Las entidades bancarias públicas del Ecuador cuya cuenta de ingresos es
mayor son eficientes.
Hipótesis
3: Las entidades bancarias públicas del Ecuador, con mayores gastos de
operación son ineficientes.
El Sistema Financiero del Ecuador
se compone de instituciones financieras privadas y públicas, supervisadas por
la Superintendencia de Bancos; mientras que las cooperativas de crédito, son supervisadas
por la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria (Superintendencia de Bancos del Ecuador, 2024).
En el Ecuador, la banca pública
tiene sus inicios a mediados del siglo pasado con la creación de entidades que
se han ido modificando con los diferentes gobiernos (Mosquera,
2013). Estas instituciones son BanEcuador,
creada con el fin de dar créditos a sectores
productivos (BanEcuador, 2024); la Corporación Financiera Nacional, cuya
misión es impulsar el desarrollo de los sectores productivos y
estratégicos (Corporación Financiera Nacional [CFN],
2016); y, el Banco del Estado o Banco
de Desarrollo del Ecuador, cuya finalidad es financiar proyectos de desarrollo del
país (Banco
de Desarrollo del Ecuador [BDE], 2024).
Según la Asociación
Latinoamericana de Instituciones Financieras, la banca de desarrollo aumentó su
cartera de crédito en 3,5 veces en las últimas dos décadas de USD 200 mil
millones a USD 700 mil millones en el sector agrícola, vivienda social,
principalmente (Carlino et al., 2017). El
sistema financiero ecuatoriano se rige por el Código Orgánico Monetario y Financiero
donde además el Estado tiene competencias en la política económica (Código Orgánico Monetario y Financiero de 2014).
1.
Fundamentación teórica
1.1. Eficiencia:
Una mirada desde los beneficios
El concepto de eficiencia tiene ciertas diferencias en su aplicación, en economía,
trata de minimizar los recursos utilizados o maximizar los beneficios; mientras
que, en ingeniería, debe maximizar el producto por unidad de energía; en
cualquier caso, su medición se basa en la relación entre recursos utilizados y
resultados. Según Richmond (1974), se considera
que una empresa es eficiente cuando minimiza la utilización de insumos alcanzando
su punto óptimo en la curva de frontera. En el ámbito empresarial, Pampillón (2008); y, Rico et al. (2022), manifiestan
que es la propiedad por la cual la empresa aprovecha los recursos que son
escasos para generar valor percibido y aumentar la productividad de sus activos.
Dentro del análisis
económico, la medición de la eficiencia es evaluada desde el punto de vista de
mercado, en el que se toma en cuenta la diferencia entre el precio y el coste
marginal; mientras que desde la óptica de la eficiencia productiva toma en
cuenta la tecnología y precios (Farrell, 1957).
La eficiencia asignativa,
parte de lo descrito por Leibenstein (1966) en
la eficiencia X, el mismo que analiza diferentes factores que afectan al
proceso productivo relacionado con el desempeño de los insumos. Grifell, Prior y Salas (1992), en su trabajo de eficiencia y
productividad, maximiza la función objetivo de los ingresos frente a los costes
priorizando la gestión de recursos
a.
Eficiencia técnica
De
acuerdo con Delgado (2019), “la eficiencia técnica es un concepto económico que
permite reflejar en la empresa si los recursos empleados son explotados al máximo
de su capacidad productiva” (p. 75). Si se considera cierto número de empresas
cuyo resultado de operación se expresa en un solo Output empleando dos Input,
la eficiencia técnica muestra la capacidad que tiene una empresa para maximizar
el resultado Output (Coll y Blasco, 2006). En la Figura I, los puntos
representan las coordenadas de la empresa en la Isocuanta donde A y C, son eficientes;
mientras que B y D son ineficientes. La puntuación de le eficiencia técnica
relativa toma valores entre cero y uno.
Fuente:
Coll y Blasco (2006).
Figura
I: Curva
de Isocuanta de Empresas Técnicamente eficientes
b. Eficiencia de precio
Denominada
eficiencia asignativa, se refiere la capacidad que tiene la empresa para usar
los distintos factores de la producción tierra, trabajo, capital como inputs, en proporciones óptimas dados
sus precios relativos (Coll y Blasco, 2006). En
la Figura II, las empresas A y C presentan eficiencia técnica.
Fuente: Coll y Blasco (2006).
Figura
II: Curva
de Isocuanta e Isocoste de Empresas
1.2. Estudios previos
sobre Data Envelopment Analysis (DEA)
En el contexto de la
eficiencia es importante identificar los trabajos que han aplicado esta
metodología en los diferentes países, partiendo de los años 90 con la
definición de optimización de los recursos (Evanoff e Israilevich, 1991).
Grifell et al. (1992); y, Grifell y Lovell (1996), quienes cuantifican
la eficiencia a partir de los resultados obtenidos para bancos españoles
en los períodos 1989-1990 y 1986-1991, respectivamente, estimando funciones de
frontera de producción empleando la metodología de análisis envolvente de datos.
Los principales resultados muestran que
las cajas de ahorro presentan niveles de eficiencia superiores a los de la
banca nacional, igualmente han experimentado una mejora de productividad
superior a la de la banca nacional.
Belmonte y Plaza (2008), analizan la
eficiencia de las cooperativas de crédito español en el período 1995-2007, cuya
eficiencia está en 79,8%. Karimzadeh (2012), estima
la eficiencia técnica y económica de los bancos comerciales de la India para el
período 2000-2010; donde la eficiencia fue del 100% en el año 2000,
disminuyendo a 98% en el año 2002. La rentabilidad estimada para los bancos
promedió un 93% que varían por su tamaño y ubicación geográfica.
Por su parte, Titko y Jureviciene (2014) analizan el sector bancario
de Letonia y Lituania en el período 2008-2011. Sus
resultados indican que el rendimiento no está condicionado por el patrimonio y sus
activos, además los bancos grandes son más eficientes. En ellos hay varias
instituciones que llegan al 100% de eficiencia; sin embargo, los bancos con
menor nivel de eficiencia son Money Bank con 19% en Latvia y Bankas Snoras 22%
en Lituania.
Wanke y Barros (2014), generan
la medición de eficiencia en la banca brasileña en dos etapas, en la primera,
llamada eficiencia de costos; y la segunda, eficiencia productiva, conducen a
dos resultados tanto de capital y activos permanentes. Los
resultados muestran que ninguno de los 40 bancos logró el 100% de
eficiencia, en la segunda, la eficiencia de costos fue menor que la eficiencia
productiva 0,43 frente a 0,86. Akeem
y Moses (2014), evalúan la eficiencia de los
bancos comerciales de Nigeria para el período 2002-2011. La eficiencia
asignativa media es de 89,6%. Este resultado indica que la banca de Nigeria
necesita atención administrativa más allá de las continuas reformas bancarias.
Moradi-Motlagh y
Babacan (2015), generan una medida de eficiencia de
los bancos australianos (2006-2012). Los resultados indican que la crisis
financiera mundial tuvo un efecto adverso en la eficiencia de los bancos
australianos, los bancos pequeños operan principalmente en la región con rendimientos
crecientes a escala; mientras que los bancos de tamaño mediano son eficientes a
escala.
Asimismo, Fontalvo,
Mendoza y Visbal
(2016), realizan
la estimación de la eficiencia de las empresas de salud en Colombia del 2010 a
2012. Se evidencia que siete de las dieciocho
empresas de salud tienen una eficiencia del 100 %. Ray
(2016), evalúa la
rentabilidad general de una red de sucursales de un banco de la India,
utilizando los datos del año 2012. Sus resultados muestran que existe evidencia
de exceso de ramificación y que, para toda la red, reducir el número total de
sucursales sería rentable.
Stewart, Matousek y Nguyen (2016), analizan la eficiencia bancaria en
Vietnam desde 1999 hasta 2009, evidenciando un promedio de eficiencia técnica
de 68% con rendimientos constantes a escala. Para 1999, la eficiencia fue de
54% y para el 2009 con 58%, asumiendo que los bancos grandes son más eficientes
que los bancos pequeños y medianos. Du y Sim (2016), generan un estudio de la
banca China, del 2006-2011 cuyos resultados revelan que el aumento de la
participación en los activos está asociado con la eficiencia del banco.
Mataba y Aikaeli (2016), estudian la eficiencia de los bancos
comunitarios en Tanzania del 2002-2014. Establecen que la eficiencia de las
categorías de bancos comunitarios no difirió significativamente en su
desarrollo. Gulati y Kumar (2016), centran
su estudio en la evolución de la eficiencia de beneficios antes, durante y
después de la crisis para el período 2003-2013 de los bancos de la India,
ajustada por el riesgo en la industria bancaria.
Aggelopoulos y
Georgopoulos (2017), evidencian que la recesión tuvo su
impacto en la eficiencia de los bancos griegos. La imposición de controles de
capital causó efectos marginales con una mejora de la eficiencia posterior en
los primeros siete meses de 2016. Eyceyurt, Volkman y Gungor (2017),
examinan la eficiencia técnica de los bancos de
Turquía en el período 2005-2013, cuyos resultados indican que la eficiencia
bancaria promedio es de 71% en el 2006, 78% en el 2007, 79% en el 2008, 77% en
el 2009, llegando a 83% en el 2013.
Asimismo, Mora (2011) estudió
el DEA en la aplicación de bancos privados y sistema popular y solidario del
Ecuador en el período 2011-2016. Los resultados promedio indican un 92,21% de
eficiencia técnica DEA CCR y 96,59% con DEA BCC para los bancos privados; mientras
que 92,94% de eficiencia general CCR y 96,75% DEA BCC en las cooperativas.
Cofré et al. (2019), analizan
la eficiencia de la banca chilena entre los años 2010-2014 en medio de nuevas
regulaciones de protección al
consumidor, que se supone generaron mayor competencia. Como resultado se obtuvo
un promedio general de eficiencia del 85,74%, siendo el Banco Estado el de
mejor eficiencia bajo estos parámetros. Zhou y Zhu (2017), generan la
eficiencia para la banca china en el período 2005-2013. Los resultados muestran
que la eficiencia de los bancos estatales es de 81%; mientras que los de
propiedad conjunta entre el Estado y privados es 96,2%, lo que demuestra que
los bancos estatales son ineficientes.
Kamarudin
et al. (2017), examinan la eficiencia con una
muestra comprendía de 29 bancos islámicos nacionales y extranjeros de Malasia,
Indonesia y Brunei durante el período 2006-2014. Los resultados indican que los
bancos islámicos nacionales son más eficientes que sus homólogos extranjeros. Los
hallazgos sugieren que esto contribuyó a la regulación de políticas a la banca
islámica.
Chen, Matousek y Wanke (2018), analizan la eficiencia de los bancos
chinos con una muestra única de 127 bancos durante el período 2008-2011. Sus
resultados revelan que el nivel de eficiencia sigue siendo bajo, determinado
por las variables contextuales de la estructura de propiedad y la estructura de
costos. También, Fukuyama, Matousek y Tzeremes (2020) desarrollan un estudio de ineficiencia de costos técnica y
de asignación de los bancos turcos en el período 2007-2016 tomando en cuenta el
factor del talento humano dando como resultado que el adecuado control de
recursos es importante para el manejo de la eficiencia.
Phung et
al. (2020), generan un análisis de eficiencia de la banca de Taiwán, cuya
respuesta considera que la eficiencia de la unidad económica es consecuencia de
una o varias divisiones y no del todo en conjunto con recursos compartidas,
encontrando como principal evidencia que la variable préstamos es la que
produce ineficiencia por la alta cartera concentrada.
Wanke et
al. (2020), realizan una evaluación de 124 bancos del 2004 al 2013 tomando como
base indicadores financieros de BankScope.
Los resultados muestran que estos bancos son ineficientes en rentabilidad (0,70),
comerciabilidad (0,56); además, el estudio comparó las tres eficiencias,
encontrando que los bancos convencionales son más eficientes que los bancos
islámicos en términos de rentabilidad en un 5% (Uddin,
Rashid y Rahman, 2022). Wanke et al. (2023), indica
que el modelo DEA de dos etapas, puede ser considerado utilizando las razones
financieras tanto de entrada como de salida, con los que se espera obtener
resultados de eficiencia sólidos.
2. Metodología
El Data Envelopment Analysis (DEA), proporciona una medida de la
eficiencia productiva que toma en cuenta los recursos empleados (Inputs) y los resultados (Outputs). Varios trabajos se han realizado con
métodos basados en fronteras de eficiencia, es el caso de Lovell en 1993 (Coelli, Prasada
y Battese, 2005),
generando aportes a la técnica DEA, el primero, basado en optimización
matemática; y el segundo, mediante el análisis econométrico. La metodología DEA
surge de la tesis doctoral de Rhodes (1978); Seiford (1978-1992), como una
extensión del trabajo de Farrell (Coll y Blasco,
2006).
Samuelson y Nordhaus (2010), manifiestan que se supone que
un proceso de producción emplea ciertos factores de la producción Inputs 
para producir diversos niveles de Outputs 
que determinan las características del
conjunto de procesos productivos 
El modelo DEA-CCR, llamado
así por las siglas de Charnes, Coopers y Rhodes, se la puede trabajar en forma
fraccional, multiplicativa y envolvente. De acuerdo con Samuelson y Nordhaus (2010),
los insumos generan un aumento proporcional en la producción. El modelo en
forma multiplicativa linealizado (Coll y Blasco,
2006), da una solución 
para que 
Si
este modelo se sustituye en el modelo fraccional con la condición de
positividad 
, se obtiene el problema lineal en
forma multiplicativa:
Sujeto
a: 
;
Matricialmente
es:
Sujeto
a: 
; 
; 
Si 
la 
es eficiente y existe al menos un óptimo 
con 
y 
, al mismo tiempo que sí 
, que satisface la restricción 
para los mismos valores 
Es posible determinar la
contribución de cada Input 
respecto del total 
, así como la contribución de cada Output 
a la de eficiencia 
(Coll y Blasco, 2006).
El modelo
DEA-CCR en forma Envolvente, para todo PL lineal primal, existe un PL asociado
dual. Para Taha (2012), el problema dual se
define a partir del modelo de PL primal, donde los problemas están relacionados
en la solución óptima. El modelo es: 
Sujeto a: 
donde:
Donde: 
es el vector 
de pesos, 
.
Así 
es la intensidad de unidad 
Los datos son tomados de los
Estados Financieros de los bancos. El software
utilizado es R-Studio, desarrollado
por The R Foundation (Boccardo y Ruiz, 2018). Las variables a utilizar se muestran en el Cuadro 1:
Cuadro 1
Variables inputs-outputs
|
Variable |
Descripción |
Variable |
Descripción |
|
Gastos de personal X1 |
Input 1: Cuenta del Balance
de Resultados. |
Ingresos Y1 |
Output 1: Cuenta
del Balance de Resultados. |
|
Activos fijos X2 |
Input 2: Cuenta del Balance
General. |
Inversiones Y2 |
Output 2: Cuenta
del Balance. |
|
Gastos de operación X3 |
Input 3: Cuenta del Balance
de Resultados. |
Cartera de créditos Y3 |
Output 3: Cuenta
del Balance General. |
Fuente:
Elaboración propia, 2024.
2.1.
Eficiencia técnica
Para el año 2009 BanEcuador muestra su máxima
eficiencia considerando que es ineficiente, los bancos del Estado y CFN son
eficientes con 100% (ver Tabla 1). Entre el 2012 y 2015 promedia 40% de eficiencia,
es decir se presenta menor variabilidad que años anteriores respecto a
BanEcuador.
Tabla 1
Resultados DEA CCR forma Multiplicativa y
Envolvente 2008-2020
|
Bancos |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
2012 |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
|
Banco del
Estado |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
BanEcuador |
0,55 |
0,61 |
0,49 |
0,39 |
0,43 |
0,46 |
0,44 |
0,37 |
0,52 |
0,38 |
0,4 |
0,4 |