DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v6i5.4802
Impacto de los impuestos indirectos en el crecimiento
económico: un análisis de cointegración para Ecuador,
periodo 2000-2021
The impact of
indirect taxes on economic growth: a cointegration analysis for Ecuador, pe=
riod
2000-2021
Julio
César Cacay Cacay
juliocesarcacay94@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-2974-0462
Investigador Independiente
Ecuador
Cecilia
Luciola Duran
cduran@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-4554-7216
Universidad Técnica de Machala
Ecuador
Lisseth del
Carmen Núñez S=
ánchez
lissethens@gmail.com
https://orcid.org/0009-0002-9062-0192
Universidad Técnica de Machala
Ecuador
Artículo recibido: 15 de julio de
2025. Aceptado para publicación: 14 de noviembre de 2025.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
En Ecuador los ingresos fiscales han generado un impacto significat=
ivo
en la evolución favorable del crecimiento de la economía. Por=
tal
motivo, el presente estudio plantea como objetivo principal determinar la
relación a largo plazo entre los impuestos indirectos y el crecimien=
to
económico del Ecuador, mediante la utilización de la prueba de
cointegración de Johansen (1988) y un modelo de FMOLS,
para de esta manera medir el efecto y significancia de dichos impuestos en =
el
crecimiento de la economía, durante el periodo 2000-2021. El
análisis empírico incluye estadísticas descriptivas y
correlación de variables, la prueba de raíz unitaria, la prue=
ba
de cointegración y el modelo FMOLS. Los
resultados revelan la relación a largo plazo entre los impuestos
indirectos como el IVA e ICE y el crecimiento económico del Ecuador.=
Los
hallazgos establecen que los impuestos indirectos tienen un efecto positivo=
y
estadísticamente significativo sobre el crecimiento de la
economía ecuatoriana. De esta manera, el incremento de un 1% del IVA=
e
ICE genera un crecimiento económico de 0,23% y 0,13% en ese orden
respectivamente. El presente estudio permite comprender la relación
entre los impuestos indirectos y el crecimiento de la economía
ecuatoriana, permitiendo a los hacedores de política la correcta
implementación de mecanismos y estrategias capaces de favorecer el c=
recimiento
económico del Ecuador.
Palabras clave: crecimiento económico,
cointegración, Ecuador, IVA, ICE
Abstract
In Ecuador, tax revenues have had a significant impact on the favora=
ble
evolution of economic growth. For this reason, the main objective of this s=
tudy
is to determine the long-term relationship between indirect taxes and econo=
mic
growth in Ecuador, using Johansen's (1988) cointegration test and an FMOLS model, in order to measure the effect and
significance of these taxes on the growth of the economy during the period
2000-2021. The empirical analysis includes descriptive statistics and
correlation of variables, the unit root test, the cointegration test and th=
e FMOLS model. The results reveal the long-term relatio=
nship
between indirect taxes such as VAT and ICE and Ecuador's economic growth. T=
he
findings establish that indirect taxes have a positive and statistically
significant effect on the growth of the Ecuadorian economy. Thus, a 1% incr=
ease
in VAT and ICE generates an economic growth of 0.23% and 0.13% in that orde=
r,
respectively. This study allows understanding the relationship between indi=
rect
taxes and the growth of the Ecuadorian economy, allowing policy makers to
correctly implement mechanisms and strategies capable of favoring Ecuador's
economic growth.
Keywords: economic growt=
h,
cointegration, Ecuador, VAT, ECI
T=
odo
el contenido de LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y
Humanidades, publicado en este sitio está disponibles bajo
Licencia Creative Commons.=
C=
ómo
citar: C=
acay
Cacay, J. C., Duran, C. L., & Núñez
Sánchez L. del C. (2025). Impacto de los
impuestos indirectos en el crecimiento económico: un análisis=
de
cointegración para Ecuador, periodo 2000-2021. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 6 =
(5),
3130 – 3140. https://doi.org/10.56712/latam.v6i5=
.4802
INTRODUCCIÓN
Los impuestos son contribuciones efectuadas por
los agentes económicos mediante la actividad económica
(Beltrán et al., 2020). Constituyen un compromiso social, por ende,
corresponde a todos los ciudadanos la responsabiliadad=
de contribuir (Segura y Segura, 2017). Para Ahmad et al. (2018) los impuest=
os
son la columna vertebral de la recaudación financiera de un pa&iacut=
e;s,
por lo tanto, como requisito esencial para el crecimiento económico =
es
imprescindible contar con un sistema fiscal bien estructurado, competente y
exitoso, dado que, los países con un sistema tributario estructurado=
y
firme crecen más rápido a lo largo del período de tiem=
po
en comparación con los países que no cuentan con este distint=
ivo.
La recaudación de impuestos es importan=
te
para las finanzas públicas de un país (Huang et al., 2022). A=
su
vez permite a los gobiernos crear proyectos de desarrollo y mejorar la
infraestructura básica de salud, educación, así como la
calidad de vida de las personas (Streimikiene e=
t al.,
2018). En otras palabras, los ingresos generados a través de la reca=
udación
impositiva permiten financiar las demandas y necesidades de la
población, con la finalidad de alcanzar objetivos económicos y
sociales (Pizha et al., 2017).
Existe un debate interminable del impacto de l=
os
impuestos en el crecimiento económico, no obstante, las pruebas
empíricas sobre el impacto de la fiscalidad en el crecimiento
económico en diversas economías han mostrado resultados dispa=
res
(Mangisi et al., 2021). Para los responsables d=
e la
política fiscal es sustancial determinar el efecto que tienen los
impuestos individuales en el crecimiento económico (Grdinić
et al., 2017).
Bajo estos preceptos, el presente estudio tiene
como objetivo determinar la relación a largo plazo entre los impuest=
os
indirectos y el crecimiento económico en Ecuador, mediante la
utilización de la prueba de cointegración de Johansen (1988) =
y un
modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios Totalmente Modificados (FMOLS en adelante), para de esta manera medir el efec=
to y
significancia de dichos impuestos en el crecimiento de la economía,
durante el periodo 2000-2021. Cabe señalar que la estimación
realizada en el presente estudio toma como referencia el trabajo efectuado =
por Kalaš et al. (2020).
METODOLOGÍA
Esta investigación es de tipo correlaci=
onal
debido a que se planteó “mostrar o examinar la relación
entre variables o resultados de variables” (Bernal, 2010, p. 114).
Así mismo, se utilizó un enfoque cuantitativo-deductivo, en el
que por medio de la obtención de datos históricos de las
variables objeto de estudio, se efectuaron mediciones y análisis
estadísticos que permitieron explicar su comportamiento y alcanzar
conclusiones lógicas (Hernández et al., 2014).
Los datos de las variables estudiadas fueron
recabados del Banco Central del Ecuador (BCE) (2022) y el Servicio de Rentas
Internas (SRI) (2022) durante el periodo 2000 a 2021 de forma anual. Se
analizó el IVA y el ICE como los dos impuestos indirectos de mayor
recaudación en la economía ecuatoriana, los mismos que se mid=
en
en miles de dólares estadounidenses. Por otra parte, el crecimiento
económico fue medido por el Producto Interno Bruto per cápita=
(PIBpc en adelante), expresado en millones de dó=
;lares
estadounidenses.
Cabe señalar que, para asegurar
estandarización, las variables fueron transformadas logarítmi=
camente
(Sarel, 1996). Por lo tanto, los coeficientes
estimados de las variables expresadas en logaritmo se interpretaron como
elasticidades (Gujarati y Porter, 2010). La
estimación realizada en el presente estudio tomó como referen=
cia
el trabajo efectuado por Kalaš et al. (202=
0). Se
aplicó un modelo de FMOLS propuesto por
Phillips y Hansen (1990) para estimar el efecto a largo plazo del IVA e ICE
sobre el PIBpc en Ecuador, debido a que la prue=
ba de
cointegración confirmó la presencia de dos relaciones a largo
plazo entre las variables seleccionadas.
Se obtuvo la
siguiente ecuación general:
lnPIBpcit=3D α + β1lnIVAit
+ β2lnICEit + ԑ =
&nb=
sp;
(1)
Donde, i se refiere a la sección
transversal, t es el tiempo, α se refiere al término constante,=
lnPIBpc es el valor logarítmico del producto
interior bruto per cápita, lnIVA es el v=
alor
logarítmico del impuesto al valor agregado, lnI=
CE
es el valor logarítmico del impuesto a los consumos especiales y =
297;
se refiere al término de error o residual.
DESARROLLO
Los impuestos indirectos son aplicados por los
gobiernos a los productores, sin embargo, la carga de estos impuestos puede
repercutir en los consumidores dependiendo de la elasticidad del precio de =
la
demanda y la elasticidad de la oferta del producto, por lo tanto, en la
mayoría de los casos, los consumidores acaban pagando una parte o la
totalidad de cualquier impuesto indirecto introducido en un mercado (Nmesirionye et al., 2019).
En la mayoría de economías,
impuestos indirectos como el Impuesto al Valor Agregado (IVA en adelante) e
Impuesto a los Consumos Especiales (ICE en adelante) forman parte fundament=
al
de los ingresos tributarios. En ese orden de ideas, Fe=
her
et al. (2019) sostienen que el IVA es el impuesto más eficaz durante=
las
crisis para reducir los déficits presupuestarios. En el caso de Ecua=
dor,
el IVA representa la primera fuente de ingresos tributarios dada su amplia =
base
tributaria y facilidad de cobro, por ende, este tributo genera una gran mas=
a de
ingresos, necesarios para aumentar la calidad y cantidad de servicios
públicos (Cacay et al., 2021).
En cuanto al ICE, Lakovi&=
#263;
et al. (2019) manifiestan que un aumento de este impuesto podría ser=
una
herramienta muy eficiente para disminuir el efecto adverso sobre la salud, =
la
productividad y el presupuesto. Básicamente, este tipo de impuestos =
se
identifican para bienes y servicios específicos que no se fomentan
debido a sus malos efectos sobre la salud (Luong y Vu<=
/span>,
2020).
Para Beltrán et al. (2020) los impuestos
indirectos gravan el consumo de bienes y servicios, por ende, pueden
trasladarse a terceros, menciona que para el cas=
o de
Ecuador, los principales impuestos que pertenecen a este grupo son el IVA e
ICE.
Diversos estudios empíricos tienden a t=
ener
como preocupación principal la interpretación del impacto de =
los
cambios en la estructura de los ingresos fiscales sobre el crecimiento
económico y, como segunda cuestión, el impacto de cada tipo de
impuesto sobre el crecimiento económico, varias investigaciones expl=
ican
mediante modelos económicos el impacto de los impuestos sobre el
crecimiento económico como una preocupación que la estructura=
y
el nivel de los ingresos fiscales son una parte de la política fisca=
l de
un país destinada a contribuir a la sostenibilidad, al aumento de los
ingresos públicos, al sostenimiento del gasto público, financ=
iar
las inversiones realizadas por los estados, y en consecuencia, conducir al
crecimiento económico (Bâzgan, 201=
8).
En ese orden de ideas, la relación entre
los impuestos y el crecimiento económico se presenta como un tema
relevante, en el que se reconoce que los impuestos tienen un impacto positi=
vo
en la economía (Ogundana et al., 2017; <=
span
class=3DSpellE>Gashi et al., 2018; Nguyen, 2019). Según, Owino (2018) los gobiernos deben prestar atenci&oacut=
e;n a
los impuestos indirectos debido a que este tipo de impuesto tiene un impacto
positivo en el crecimiento económico.
Existen muchos estudios empíricos que h=
an
estimado la relación entre los impuestos indirectos y el crecimiento
económico. Kalaš et al. (2020) exam=
inaron
la relación entre el IVA e ICE y el crecimiento económico en =
la
República de Serbia desde 2005 hasta 2019. A partir de la prueba de
cointegración de Johansen (1988) y un modelo FM=
OLS
determinan una relación a largo entre los impuestos indirectos y el
crecimiento de ésta economía. Los
resultados revelan una relación positiva y estadísticamente
significativa entre las variables estudiadas e indican que en el largo plaz=
o el
incremento de un punto porcentual del IVA e ICE genera un crecimiento de la
economía en 0,59% y 0,58% en ese orden respectivamente.
Así mismo, Crespo et al. (2020) analiza=
n el
efecto de los impuestos indirectos en la economía ecuatoriana durant=
e el
periodo 2014 a 2018 tomando en consideración el IVA e ICE. Mediante =
la
aplicación de un modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) determinan existe una relación positiva y
significativa entre las variables seleccionadas, por lo tanto, indican que =
por
cada dólar que incremente el IVA e ICE, el crecimiento de la
economía se favorecerá en 5,73% y 43% en ese orden.
De igual manera, Nmesirio=
nye
et al. (2019) estudian el impacto de los impuestos indirectos sobre el
crecimiento económico de Nigeria desde 1994 hasta 2017. Para determi=
nar
la relación entre el IVA e ICE y el crecimiento económico
utilizan la técnica de regresión múltiple basada en
Tabla 1
Principales
características de los estudios que analizan la relación entre
los impuestos indirectos y el crecimiento económico
|
Autores |
Periodo |
Método=
s de estimaci&oacu=
te;n |
Resultados/
Elasticidades |
|
|
Impuestos
indirectos |
||||
|
IVA |
ICE |
|||
|
Kalaš et al. (2020) |
2005-2019 |
Cointegración
de Johansen (1988) y un modelo FMOLS |
0,59% |
0,58% |
|
Crespo
et al. (2020) |
2014-2018 |
MCO |
5,73% |
43% |
|
Nmesirionye et al. (2019) |
1994-2017 |
MCO |
0,100312 unidades |
1,028273 unidades |
Fuente: elaboración propia.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Este apartado incluye el análisis de las
variables logarítmicas PIBpc, así=
como
de los impuestos indirectos IVA e ICE en la economía ecuatoriana par=
a el
periodo 2000-2021. Luego de presentar las estadísticas descriptivas =
y la
correlación entre las variables observadas, se procede a realizar la
prueba de raíz unitaria Dickey-Fuller
Aumentado (DFA) (1979) así como la prueb=
a de
cointegración de Johansen (1988). Por último, se presenta un
modelo FMOLS para determinar el efecto a largo =
plazo
del IVA e ICE sobre el PIBpc.
La Tabla 2 muestra las estadísticas
descriptivas y la correlación entre las variables estudiadas. El
análisis del resultado descriptivo muestra que el PIBpc
medio fue de $ 3773, 894 cifra que corresponde a 8,23% expresada en logarit=
mo
natural. El valor más bajo del PIBpc se
registró en el año 2000 cuando fue de $3.010,596 equivalente a
8,00% mientras que la cifra más alta se registró en 2014 ($4.=
374,
076 que equivale a 8,38%).
Por otra parte, los ingresos medios del IVA fu=
eron
de $ 4.302.168 correspondiente a 15,27% en logaritmo natural. Así mi=
smo,
el valor más bajo de la recaudación de este impuesto fue en el
año 2000 cuando fue de $937.766 equivalente a 13,75% en tanto que, la
cifra más alta se registró en 2018 ($6.736.149 o 15,75%). De
igual manera, los ingresos medios del ICE fueron $579.174,5 correspondiente=
s a
13,13%. El valor recaudado más bajo de este impuesto fue en el
año 2000 con una cifra de $88.674 equivalente a 11,39% mientras que =
el
valor más alto se registra en 2018 ($985.474 o 13,81%).
La correlación entre las variables
estudiadas evidencia que a un 99% de confianza existe una correlación
positiva y estadísticamente significativa de 0,97 entre el IVA y el =
PIBpc. Así mismo, la correlación de 0,93
entre el ICE y el PIBpc es positiva y
estadísticamente significativa. Por otra parte, los hallazgos muestr=
an
una correlación de 0,97 positiva y significativa entre el ICE e IVA.=
Tabla 2
Estadíst=
icas
descriptivas y correlación de variables
|
Variables |
Obs |
Media |
Desviación Estándar |
Min |
Max |
1 |
2 |
3 |
|
|
1 |
PIBpc |
22 |
8,23 |
0,12 |
8,00 |
8,38 |
1,00 |
|
|
|
2 |
IVA |
22 |
15,27 |
0,59 |
13,75 |
15,72 |
0,97* |
1,00 |
|
|
3 |
ICE |
22 |
13,13 |
0,60 |
11,39 |
13,81 |
0,93* |
0,97* |
1,00 |
|
Significancia
***p<0.10, **p<0.05, *p<0.01 |
Fuente: elaboración propia.
Los resultados del test DFA se presenta=
n en
la Tabla 3 y muestran que las variables seleccionadas no son estacionarias =
en
niveles, pero son estacionarias en primera diferencia. Esto implica que la
hipótesis nula es rechazada a un nivel de significancia del 1% y 5%
cuando se aplica a cada variable en primera diferencia. Se concluye que las
variables estudiadas son estacionarias en primera diferencia y están
integradas en un proceso de orden uno o I(1).
Tabla 3
Test Dickey-Fuller Aumentado (DFA)
|
Variables |
Niveles |
Primera
diferencia |
Valor
Crítico (1%) |
Valor
Crítico (5%) |
I(D) |
|
PIBpc |
-2,117 |
-3,271** |
-3,750 |
-3,00 |
I (1) |
|
IVA |
-3,535** |
-4,989* |
-3,750 |
-3,00 |
I (1) |
|
ICE |
-5,828* |
-5,306* |
-3,750 |
-3,00 |
I (1) |
|
Significancia ***p<0.10, **p<0.05, *p&=
lt;0.01 |
Fuente: elaboración propia.
En la Tabla 4 se muestra que existen dos
relaciones de largo plazo entre el PIBpc, el IV=
A y el
ICE en Ecuador para el periodo 2000-2021. El resultado de la prueba de
cointegración de Johansen (1988) muestra que estas variables converg=
en a
largo plazo.
Tabla 4
Prueba de rango=
de
cointegración no restringida (Traza)
| Relaciones de=
cointegraci&o=
acute;n |
Parms |
LL |
Eigenvalue |
Estadí=
stico Traza |
Valor
Crítico 5% |
|
Ninguna |
20 |
299,89 |
1,00 |
487,67 |
47,21 |
|
Como
máximo 1 |
27 |
424,62 |
1,00 |
238,20 |
29,68 |
|
Como
máximo 2* |
32 |
543,72 |
0,00 |
-0,00* |
15,41 |
|
* Indica las relaciones de cointegraci&oacut=
e;n. |
Fuente: elaboración propia.
La Tabla 5 deja evidencia que las relaciones a
largo plazo existen a un nivel de significancia del 5% lo que implica que
existen por lo menos dos relaciones de largo plazo entre los impuestos
indirectos y el PIBpc en la economía
ecuatoriana.
Tabla 5
Prueba de rango=
de
cointegración no restringida (Máximo Eig=
envalue)
| Relaciones de=
cointegraci&o=
acute;n |
Parms |
LL |
Eigenvalue |
Estadí=
stico Máximo=
|
Valor
Crítico 5% |
|
Ninguna |
20 |
299,89 |
1,00 |
249,47 |
27,07 |
|
Como
máximo 1 |
27 |
424,62 |
1,00 |
238,20 |
20,97 |
|
Como
máximo 2* |
32 |
543,72 |
0,00 |
0,00* |
14,08 |
|
* Indica las relaciones de cointegraci&oacut=
e;n. |
=
Fuente: elaboración propia.
Los hallazgos de estas pruebas se corroboran y
verifican en la Tabla 6. Los criterios de información de Schwarz (
Tabla 6
Prueba de rango=
de
cointegración no restringida (Criterios de información)
| Relaciones de=
cointegraci&o=
acute;n |
Parms |
LL |
Eigenvalue |
SBIC |
HQIC |
AIC |
|
Ninguna |
20 |
299,89 |
1,00 |
-80,12 |
-81,88 |
-79,97 |
|
Como máximo 1 |
27 |
424,62 |
1,00 |
-113,81 |
-116,18 |
-113,60 |
|
Como máximo 2* |
32 |
543,72 |
0,00 |
-146,45* |
-149,26* |
-146,21* |
|
* Indica las relaciones de cointegraci&oacut=
e;n |
|
Fuente: elaboración propia.
Finalmente, la Tabla 7 muestra el modelo FMOLS propuesto por Phillips y Hansen (1990) que
examinó el efecto a largo plazo del IVA e ICE sobre el PIBpc en Ecuador. Según B=
ashier
y Siam (2014) y Pasha y Ra=
mzan
(2019) este método permite obtener estimaciones fiables en un
tamaño de muestra pequeño, brindando solidez a los resultados,
para lograr la eficiencia asintótica, la técnica modifica los
mínimos cuadrados teniendo en cuenta los efectos de la
correlación serial y endogeneidad de las =
regresoras,
así como la existencia de relaciones de cointegración
A partir de los resultados del FMOLS,
el R-cuadrado indica que las variables explican de manera conjunta el 98,26=
% de
las variaciones del PIBpc en la economía
ecuatoriana. El valor individual de las variables explicativas revela que el
IVA e ICE son estadísticamente significativas a un nivel de confianza
del 1%. Por lo tanto, a largo plazo, el incremento de un punto porcentual de
los ingresos generados por estos impuestos, aumenta el PIBpc
en un 0,23% y un 0,13% en ese orden respectivamente. La fiabilidad de los
hallazgos del presente estudio, se fundamentan en la ausencia de endogeneid=
ad
de las variables explicativas, dado que el error estándar de la
estimación es menor a 0,05. Así mismo, el error estánd=
ar a
largo plazo inferior a 0,05 indica que existe relación a largo plazo
entre las variables estudiadas.
Tabla 7
Modelo de
Mínimos Cuadrados Ordinarios Totalmente Modificados (FMOLS)
|
Variables |
Coeficientes<= o:p> |
Error
Estándar |
Probabilidad<= o:p> |
|
Δ IVA |
0,2325* |
0,0333 |
0,000 |
|
Δ ICE |
0,1320* |
0,0373 |
0,000 |
|
Constante |
3,1156* |
0,2707 |
0,000 |
|
Número=
de
observaciones |
20 |
||
|
R-cuadrado |
0,9826 |
||
|
R-cuadrado
ajustado |
0,9794 |
||
|
S.E
de regresión |
0,0165 |
||
|
Largo plazo <=
span
class=3DSpellE>S.E |
0,0137 |
||
|
Significancia ***p<0.10, **p<0.05,
*p<0.01 |
Fuente: elaboración propia.
CONCLUSIONES
La presente investigación estudia la
relación entre los impuestos indirectos, IVA e ICE y el crecimiento
económico representado por el PIBpc. Por=
ende,
el objetivo de este trabajo es determinar la relación a largo plazo
entre los impuestos indirectos y el crecimiento económico en Ecuador,
mediante la utilización de la prueba de cointegración de Joha=
nsen
(1988) y un modelo de FMOLS, para de esta manera
medir el efecto y significancia de dichos impuestos en el crecimiento de la
economía, durante el periodo 2000-2021.
El análisis del presente estudio incluye
estadísticas descriptivas, la prueba de raíz unitaria, la pru=
eba
de cointegración y un modelo de FMOLS
propuesto por Phillips y Hansen (1990). Los hallazgos empíricos reve=
lan
la relación a largo plazo entre los impuestos indirectos y el PIBpc en Ecuador durante el periodo seleccionado. De =
esta
manera, los resultados empíricos confirman que el IVA e ICE tienen un
efecto positivo y estadísticamente significativo sobre PIBpc a largo plazo. El modelo F=
MOLS
refleja que el incremento del 1% del IVA aumenta el PI=
Bpc
en 0,23%. Mientras que el incremento de un punto porcentual del ICE permite=
que
el PIBpc aumente en un 0,13% aproximadamente. El
presente estudio contribuye a una mejor comprensión de la
relación entre los impuestos indirectos y el crecimiento de la
economía ecuatoriana, para de esta manera los hacedores de pol&iacut=
e;tica
puedan implementar mecanismos y estrategias necesarias en las que se involu=
cre
dichos impuestos de tal menara que, se favorezca el crecimiento
económico del Ecuador.
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L= ATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.<= o:p>
ISSN en línea: 2789-3855, noviembre, 2025,
Volumen VI, Número 5 p 3107.
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