Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Productividad laboral, capital humano e inversión física en Ecuador (2021–2025): evidencia trimestral post-pandemia.  
DOI: https://doi.org/10.46296/yc.v10i18.0815  
PRODUCTIVIDAD LABORAL, CAPITAL HUMANO E INVERSIÓN FÍSICA EN  
ECUADOR (2021–2025): EVIDENCIA TRIMESTRAL POST-PANDEMIA  
LABOR PRODUCTIVITY, HUMAN CAPITAL, AND PHYSICAL INVESTMENT  
IN ECUADOR (2021–2025): QUARTERLY EVIDENCE POST-PANDEMIC  
1
2
Herrera-Terán Dagmar Dayanara ; Bayas-Morales Abraham Ismael ;  
3
4
Bayas-Zamora Abraham Adalberto ; Bayas-Morales Isaac Mateo  
1
Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Quevedo, Ecuador. Correo:  
dagmardayanaraherrerateran@gmail.com. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0008-2897-4583  
2
Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Quevedo, Ecuador.  
Correo: ismaelbayasm@gmail.com. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0003-0869-6735  
3
Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Quevedo, Ecuador.  
Correo: abayas@uteq.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-8534-917X  
4
Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Quevedo, Ecuador.  
Correo: ibayasm@uteq.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0007-4405-0076  
Resumen  
Este estudio examina la relación entre productividad laboral, capital humano e inversión en  
Ecuador durante el período 2020Q4–2025Q3, en un contexto de recomposición económica  
posterior a choques sanitarios y productivos. Se emplean series trimestrales oficiales del Banco  
Central del Ecuador y de la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo del INEC.  
La productividad laboral se modela en primeras diferencias logarítmicas para analizar tasas de  
crecimiento y evitar regresiones espurias asociadas a no estacionariedad. Como variables  
explicativas se incorporan el crecimiento logarítmico de la Formación Bruta de Capital Fijo y la  
variación de un índice continuo de capital humano construido a partir de la composición educativa  
del empleo. Se estiman modelos lineales con errores estándar robustos tipo HAC Newey–West  
para corregir posibles problemas de autocorrelación y heterocedasticidad en datos trimestrales.  
Los resultados muestran que el crecimiento de la inversión presenta una asociación positiva y  
estadísticamente significativa con el crecimiento de la productividad laboral en el mismo  
trimestre, mientras que la variación contemporánea del capital humano agregado no exhibe un  
efecto estadísticamente distinguible de cero en el horizonte analizado. La evidencia sugiere que,  
en el corto plazo, la productividad laboral ecuatoriana responde con mayor intensidad a la  
dinámica de acumulación de capital físico que a cambios inmediatos en la estructura educativa  
del empleo, lo cual es consistente con el carácter acumulativo y de mediano plazo de los efectos  
del capital humano sobre el desempeño productivo.  
Palabras claves: productividad laboral; capital humano; inversión; crecimiento económico;  
Ecuador.  
Abstract  
This study examines the relationship between labor productivity, human capital, and investment  
in Ecuador during the period 2020Q4–2025Q3, within a context of economic recomposition  
following recent sanitary and productive shocks. Quarterly official data from the Central Bank of  
Ecuador and the National Survey of Employment, Unemployment, and Underemployment  
conducted by the National Institute of Statistics and Census are used. Labor productivity is  
modeled in first logarithmic differences to analyze growth rates and prevent spurious regressions  
derived from non-stationarity. Explanatory variables include the logarithmic growth of Gross Fixed  
Capital Formation and the variation of a continuous human capital index constructed from the  
educational composition of employment. Linear models are estimated with HAC Newey–West  
robust standard errors to correct for potential autocorrelation and heteroskedasticity in quarterly  
Información del manuscrito:  
Fecha de recepción: 07 de noviembre de 2025.  
Fecha de aceptación: 20 de enero de 2026.  
Fecha de publicación: 20 de febrero de 2026.  
345  
Bayas-Morales et al. (2026)  
data. Results indicate that investment growth is positively and statistically significantly associated  
with labor productivity growth within the same quarter, whereas the contemporaneous variation  
in aggregate human capital does not display a statistically distinguishable effect over the analyzed  
horizon. The evidence suggests that short-run productivity dynamics in Ecuador are more strongly  
linked to physical capital accumulation than to immediate changes in the educational structure of  
employment, consistent with the cumulative and medium-term nature of human capital effects on  
productive performance.  
Keywords: labor productivity; human capital; investment; economic growth; Ecuador.  
intensidad de capital físico y con qué  
1. Introducción  
complementariedad tecnológica.  
En las economías emergentes, la  
productividad laboral constituye un  
determinante central del crecimiento  
La relación entre capital humano y  
productividad  
ha  
sido  
tradicionalmente abordada desde  
tres perspectivas analíticas. El  
enfoque de capital humano sostiene  
que mayores niveles educativos  
sostenible,  
la  
estabilidad  
macroeconómica y la mejora del  
bienestar. Cuando la productividad  
se estanca, el crecimiento depende  
de expansiones transitorias del gasto  
o de shocks externos favorables, con  
límites estructurales evidentes. La  
incrementan  
marginal del trabajo al mejorar  
habilidades cognitivas, facilitar  
la  
productividad  
aprendizaje en el puesto y acelerar la  
adopción tecnológica. El enfoque de  
señalización plantea que los títulos  
reducen asimetrías de información y  
mejoran la asignación laboral,  
aunque los incrementos observados  
en productividad podrían reflejar  
selección más que aumentos reales  
de capacidades. Finalmente, el  
enfoque de segmentación productiva  
argumenta que el retorno de la  
educación depende de la estructura  
económica y de la capacidad de  
absorber trabajo calificado en  
sectores de mayor productividad.  
evidencia  
comparada  
reciente  
señala que las brechas persistentes  
de capital humano, la insuficiencia  
de inversión productiva y la lenta  
difusión  
tecnológica  
continúan  
siendo restricciones relevantes para  
América Latina, afectando la  
capacidad de transformar trabajo en  
valor agregado de manera eficiente.  
En este marco, la discusión sobre  
productividad no se limita a cuánto  
se produce, sino a cómo se produce,  
con qué dotación de conocimientos y  
habilidades laborales, con qué  
346  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Productividad laboral, capital humano e inversión física en Ecuador (2021–2025): evidencia trimestral post-pandemia.  
Estas  
perspectivas  
pero  
no  
son  
ambivalencia exige una estrategia  
excluyentes,  
implican  
econométrica  
variaciones  
que  
distinga  
de  
predicciones distintas sobre el corto  
plazo: mientras el capital humano  
puede generar aumentos sostenidos  
de productividad en horizontes  
largos, sus efectos trimestrales  
pueden ser menos evidentes si  
existen fricciones de reasignación o  
desajustes sectoriales.  
estructurales  
movimientos asociados al ciclo  
económico.  
En el caso ecuatoriano, el período  
2
020Q4–2025Q3  
resulta  
para  
especialmente  
pertinente  
examinar estas relaciones. Primero,  
comprende  
la  
etapa  
de  
De manera complementaria, la  
inversión en capital físico se vincula  
con la productividad a través del  
proceso de profundización de  
capital, es decir, mayor capital por  
recomposición posterior  
a
los  
choques sanitarios y productivos  
recientes, cuando empleo, inversión  
y
actividad  
económica  
ajustes  
experimentaron  
significativos.  
trabajador  
y
modernización  
Segundo,  
trimestral  
dinámicas  
la  
permite  
alta  
tecnológica. En términos agregados,  
la Formación Bruta de Capital Fijo se  
emplea como aproximación empírica  
del esfuerzo inversor. Sin embargo,  
el vínculo contemporáneo entre  
inversión y productividad también  
admite interpretaciones alternativas.  
Desde una perspectiva neoclásica,  
la inversión incrementa directamente  
la capacidad productiva. Desde una  
perspectiva cíclica, la inversión  
puede responder a expectativas de  
frecuencia  
capturar  
de  
frecuencia que se diluyen en  
promedios anuales. Tercero, los  
reportes  
oficiales  
evidencian  
variaciones relevantes en inversión y  
actividad en este lapso, lo que  
sugiere que la relación entre  
inversión y productividad puede  
observarse con mayor claridad en  
esta ventana temporal.  
Desde  
una  
perspectiva  
crecimiento  
y
condiciones  
microeconómica, la composición  
educativa del empleo ofrece una  
aproximación operativa al capital  
humano efectivo. No obstante, medir  
capital humano enfrenta limitaciones  
macroeconómicas, por lo que su  
asociación con productividad podría  
reflejar shocks comunes más que un  
efecto causal inmediato. Esta  
347  
Bayas-Morales et al. (2026)  
prácticas. En ausencia de series  
largas sobre calidad educativa o  
crecimiento y reduce el riesgo de  
regresiones espurias derivadas de  
no estacionariedad en niveles. La  
variable dependiente es la variación  
logarítmica de la productividad  
laboral, mientras que las variables  
explicativas incluyen la variación de  
un índice continuo de capital humano  
construido a partir de la estructura  
habilidades  
específicas,  
la  
distribución del empleo por nivel  
educativo constituye una medida  
observable y consistente en alta  
frecuencia. Esta distribución permite  
construir  
indicadores  
por nivel  
de  
y,  
participación  
adicionalmente, índices continuos  
basados en años promedio de  
educativa  
del  
empleo  
y
el  
crecimiento logarítmico de la  
Formación Bruta de Capital Fijo. El  
interés analítico es deliberadamente  
contemporáneo: identificar si los  
trimestres con mayores aumentos en  
capital humano efectivo y mayor  
inversión coinciden con mayor  
crecimiento de productividad laboral  
dentro del período 2020Q4–2025Q3.  
escolaridad  
importante  
ponderados.  
subrayar que  
Es  
la  
composición educativa no refleja  
únicamente acumulación educativa  
gradual, sino también reasignación  
laboral y cambios en la demanda  
relativa de habilidades. Por ello, el  
análisis debe distinguir entre  
cambios estructurales en capital  
La pregunta de investigación se  
formula en términos directamente  
observables: ¿en qué medida los  
humano  
y
fluctuaciones  
coyunturales asociadas al ciclo  
económico.  
cambios  
en  
capital  
humano,  
Este estudio propone una estrategia  
empírica centrada en el corto plazo,  
explicando la variación trimestral de  
la productividad laboral mediante  
cambios en capital humano y en  
inversión. La productividad se  
expresa en logaritmos y se trabaja  
en primeras diferencias, lo que  
permite interpretar los coeficientes  
como asociaciones en tasas de  
aproximados por la estructura  
educativa del empleo, y los cambios  
en inversión, aproximados por la  
Formación Bruta de Capital Fijo, se  
asocian con el crecimiento trimestral  
de la productividad laboral en  
Ecuador durante 2020Q4–2025Q3?  
A partir de esta pregunta se plantean  
tres hipótesis. La hipótesis principal  
sostiene que aumentos en el capital  
348  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Productividad laboral, capital humano e inversión física en Ecuador (2021–2025): evidencia trimestral post-pandemia.  
humano  
efectivo  
se  
asocian  
determinantes de corto plazo de la  
positivamente con el crecimiento de  
la productividad laboral. La segunda  
hipótesis plantea que el crecimiento  
productividad  
emergentes.  
en  
economías  
de  
la  
inversión  
se  
asocia  
2. Metodología  
positivamente con el crecimiento de  
la productividad. La tercera hipótesis  
metodológica establece que, dada la  
1
. Diseño de investigación  
El estudio adopta un enfoque  
cuantitativo, observacional  
explicativo, basado en series  
temporales trimestrales para  
Ecuador durante el período 2020Q4–  
025Q3. La unidad de análisis es el  
posible  
presencia  
de  
y
heterocedasticidad y autocorrelación  
en series trimestrales, la inferencia  
debe realizarse con errores estándar  
robustos tipo HAC, garantizando  
2
resultados  
estadísticamente  
trimestre calendario. El objetivo  
empírico consiste en estimar la  
asociación contemporánea de corto  
plazo entre el crecimiento de la  
productividad laboral, los cambios en  
consistentes.  
En conjunto, el estudio aporta  
evidencia reciente sobre la dinámica  
de productividad, inversión y capital  
humano en Ecuador en un período  
de alta volatilidad y recomposición  
económica. Al integrar una medida  
continua de capital humano basada  
en composición educativa con  
inversión agregada y productividad  
en un marco de crecimiento  
trimestral, el análisis permite evaluar  
si las variaciones observadas en  
capital humano efectivo  
y
el  
crecimiento  
agregada.  
de  
la  
inversión  
El diseño se fundamenta en tres  
principios metodológicos. Primero,  
trabajar en frecuencia trimestral para  
capturar  
dinámicas  
de  
alta  
frecuencia posteriores a los shocks  
sanitarios y productivos. Segundo,  
productividad  
se  
asocian  
emplear  
transformaciones  
en  
principalmente con cambios en  
acumulación de capital físico o con  
modificaciones en la estructura  
educativa del empleo, contribuyendo  
primeras diferencias logarítmicas  
para reducir el riesgo de regresiones  
espurias  
derivadas  
de  
no  
estacionariedad en niveles. Tercero,  
utilizar inferencia robusta frente a  
así  
a
la  
discusión  
sobre  
349  
Bayas-Morales et al. (2026)  
heterocedasticidad y autocorrelación  
mediante errores estándar tipo HAC.  
El uso de logaritmos facilita  
interpretación elástica  
y
estabilización de la varianza.  
2. Fuente de datos y construcción  
de variables  
2.3 Capital humano  
2
.1 Productividad laboral  
El capital humano efectivo se  
operacionaliza mediante dos  
estrategias complementarias:  
La productividad laboral se aproxima  
mediante una medida agregada de  
producto por trabajador. La variable  
se expresa en logaritmos naturales,  
a) Cambios en composición  
educativa del empleo  
denotada como ln⁡(푃퐿 ). La variable  
푡
Se consideran las variaciones  
trimestrales en la participación de  
trabajadores con educación básica,  
media y superior dentro del empleo  
total.  
dependiente principal es su primera  
diferencia:  
Δln⁡(푃퐿 ) = ln⁡(푃퐿 ) − ln⁡(푃퐿푡ꢀ1)  
푡
푡
Esta  
interpretar los coeficientes como  
asociaciones en tasas de  
transformación  
permite  
Δ푠ℎ푎푟푒푘,푡 = 푠ℎ푎푟푒푘,푡 − 푠ℎ푎푟푒푘,푡ꢀ1  
donde ꢁ ∈ {푏 푎ˊ 푠ꢂ푐푎, 푚푒푑ꢂ푎, 푠푢푝푒푟ꢂ표푟}.  
crecimiento aproximadas y mitiga  
problemas de tendencia estocástica  
en niveles.  
b) Índice continuo de capital  
humano  
2
.2 Inversión  
Se construye un índice sintético  
basado en años promedio de  
La inversión se aproxima mediante la  
Formación Bruta de Capital Fijo  
escolaridad  
ponderados  
por  
participación educativa:  
(FBKF). Se trabaja con su logaritmo  
natural ln⁡(퐹퐵퐾퐹 )y su variación  
푡
푆푡 = 0 ⋅ 푠ℎ푎푟푒푛푖푛푔ꢃ푛ꢄ,푡 + 7  
trimestral:  
⋅
⋅
⋅
푠ℎ푎푟푒ꢅ ꢄˊ ꢆ푖ꢇꢄ,푡 + ꢈ3  
푠ℎ푎푟푒ꢉꢊꢋ푖ꢄ,푡 + ꢈ8  
Δln⁡(퐹퐵퐾퐹푡)  
푠ℎ푎푟푒ꢆꢃꢌꢊꢍ푖ꢎꢍ,푡  
350  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Productividad laboral, capital humano e inversión física en Ecuador (2021–2025): evidencia trimestral post-pandemia.  
Su variación trimestral es:  
Modelo  
3:  
Capital  
humano  
continuo e inversión (modelo  
principal)  
Δ퐻퐶 = 푆 − 푆  
푡ꢀ1  
푡
푡
Esta medida captura cambios en la  
estructura educativa promedio del  
empleo y aproxima variaciones en  
capital humano efectivo.  
Δln⁡(푃퐿 ) = 훼 + 휃Δ퐻퐶푡  
푡
+
훾Δln⁡(퐹퐵퐾퐹 ) + 푢푡  
푡
Esta especificación sintetiza el  
capital humano en un indicador  
3. Estrategia econométrica  
continuo  
y
permite interpretar  
el efecto de  
directamente  
Se estiman tres especificaciones  
lineales en primeras diferencias.  
variaciones en escolaridad promedio  
del empleo sobre el crecimiento de la  
productividad.  
Modelo 1: Composición educativa  
Δln⁡(푃퐿 ) = 훼 + 훽 Δ푠ℎ푎푟푒  
푡
1
ꢆꢃꢌ,푡  
4. Propiedades estadísticas y  
+
+
훽2Δ푠ℎ푎푟푒  
ꢉꢊꢋ,푡  
tratamiento de series  
훽ꢏΔ푠ℎ푎푟푒ꢅꢄꢆ,푡 + 푢푡  
Se  
realizan  
pruebas  
de  
Este modelo evalúa si cambios en la  
estructura educativa del empleo se  
estacionariedad para validar el uso  
de primeras diferencias:  
asocian  
con  
variaciones  
de  
•
Augmented Dickey Fuller  
Phillips Perron  
KPSS  
productividad.  
•
Modelo 2: Composición educativa  
e inversión  
•
Δln⁡(푃퐿 ) = 훼 + 훽 Δ푠ℎ푎푟푒  
푡
1
ꢆꢃꢌ,푡  
Los  
resultados  
sugieren  
no  
+
+
+
훽2Δ푠ℎ푎푟푒  
ꢉꢊꢋ,푡  
estacionariedad en niveles y mejora  
sustancial en diferencias,  
훽ꢏΔ푠ℎ푎푟푒ꢅꢄꢆ,푡  
훾Δln⁡(퐹퐵퐾퐹 ) + 푢푡  
justificando la especificación en  
tasas de crecimiento.  
푡
Se incorpora inversión para aislar su  
efecto contemporáneo y evaluar si  
los coeficientes educativos son  
robustos a este control.  
5. Inferencia y robustez  
Dado que se trabaja con series  
trimestrales de tamaño muestral  
351  
Bayas-Morales et al. (2026)  
reducido, se implementan errores  
estándar robustos tipo HAC Newey–  
West con rezago 4, apropiados para  
2. Tamaño muestral reducido en  
frecuencia trimestral.  
3
. Medición aproximada del capital  
humano basada en composición  
educativa, que no captura  
calidad educativa ni experiencia  
laboral.  
capturar  
autocorrelación  
y
heterocedasticidad en datos de alta  
frecuencia.  
Se realizan pruebas adicionales  
sobre residuos del modelo principal:  
En consecuencia, los coeficientes  
estimados deben entenderse como  
•
Breusch–Godfrey  
para  
autocorrelación serial  
asociaciones  
condicionadas  
al  
período 2020Q4–2025Q3 y no como  
•
•
Ljung–Box  
efectos estructurales de largo plazo.  
Breusch–Pagan  
para  
7. Síntesis metodológica  
heterocedasticidad  
El diseño integra medición operativa  
del capital humano, inversión  
agregada y productividad en un  
marco coherente de crecimiento  
trimestral. La combinación de  
transformaciones en diferencias,  
•
Shapiro–Wilk  
y
Jarque–Bera  
para normalidad  
Estas pruebas permiten verificar la  
consistencia interna del modelo y  
descartar violaciones severas de  
supuestos clásicos.  
pruebas de estacionariedad  
e
inferencia robusta garantiza  
6
. Supuestos y limitaciones del  
consistencia estadística dentro de  
las limitaciones del horizonte  
temporal. Esta estrategia permite  
evaluar si, en el corto plazo  
ecuatoriano reciente, la dinámica de  
diseño  
El enfoque adoptado se interpreta  
como asociativo y de corto plazo. No  
se pretende establecer causalidad  
productividad  
se  
asocia  
estructural  
debido  
a
tres  
principalmente con variaciones en  
acumulación de capital físico o con  
cambios en la estructura educativa  
del empleo.  
restricciones principales:  
1. Posible simultaneidad entre  
inversión y productividad.  
352  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Productividad laboral, capital humano e inversión física en Ecuador (2021–2025): evidencia trimestral post-pandemia.  
3
. Resultados y discusión  
de tendencias o persistencia alta. En  
cuarto lugar, se presentan los  
resultados de modelos lineales  
estimados en diferencias, con  
inferencia robusta tipo HAC Newey  
West apropiada para frecuencia  
trimestral, de modo que la  
significancia estadística no dependa  
de supuestos i.i.d. poco realistas. En  
1.  
Panorama general y lógica  
de presentación de resultados  
Esta sección reporta los hallazgos  
empíricos de forma secuencial, con  
el objetivo de sostener una  
interpretación  
técnicamente  
consistente sobre la dinámica de  
corto plazo de la productividad  
laboral y su asociación con dos  
quinto  
lugar,  
se  
sintetizan  
diagnósticos formales del modelo  
principal y se interpretan figuras  
orientadas a evaluar continuidad  
temporal, ausencia de patrones  
residuales sistemáticos y estabilidad  
básica del ajuste. En esta sección no  
se incorporan citas externas; los  
componentes:  
acumulación  
de  
capital humano y formación de  
capital físico aproximada por la  
FBKF. La evidencia se organiza para  
que el lector pueda seguir la cadena  
lógica entre medición, propiedades  
estadísticas de las series, estimación  
resultados  
se  
describen  
exclusivamente con base en las  
tablas y figuras construidas a partir  
de estadísticas oficiales y del  
econométrica  
y
verificación de  
supuestos. En primer lugar, se  
explicita la operacionalización y el  
significado económico de las  
variables efectivamente utilizadas en  
estimación. En segundo lugar, se  
procesamiento  
replicable  
implementado en R.  
2.  
Operacionalización  
y
documenta  
el  
comportamiento  
consistencia interna de las  
medidas  
descriptivo y la variabilidad de cada  
serie para dimensionar órdenes de  
magnitud y rangos plausibles de  
cambio. En tercer lugar, se reportan  
pruebas de estacionariedad y se  
justifica por qué la inferencia se  
centra en variaciones trimestrales,  
con especial atención a evitar  
regresiones espurias en presencia  
La interpretación correcta de los  
coeficientes  
depende  
de  
comprender con precisión qué se  
está midiendo y en qué escala. La  
estimación se centra en el  
crecimiento la  
trimestral  
de  
productividad laboral, definido como  
353  
Bayas-Morales et al. (2026)  
la primera diferencia del logaritmo  
natural de la productividad laboral,  
de modo que su variación puede  
interpretarse como un cambio  
porcentual aproximado. En paralelo,  
la inversión se aproxima por el  
crecimiento trimestral de la FBKF,  
también en primera diferencia  
logarítmica. El capital humano se  
aproxima mediante un índice  
continuo basado en años promedio  
ponderados de escolaridad de la  
fuerza laboral, construido a partir de  
la composición educativa del empleo  
por categorías de escolaridad, y  
luego diferenciado en el tiempo para  
capturar el cambio trimestral en el  
stock educativo promedio. La  
estructura de este sistema implica  
que la estimación no pretende  
atribuir niveles de productividad a  
niveles de escolaridad o inversión,  
composición educativa promedio.  
Esta decisión es metodológicamente  
coherente con el horizonte temporal  
disponible y con la necesidad de  
preservar  
estacionariedad.  
En  
términos de contenido económico, el  
modelo se ubica en el dominio de la  
dinámica de corto plazo, donde los  
cambios en la inversión pueden  
correlacionarse con ajustes de  
producción y uso de capacidad,  
mientras que los cambios en capital  
humano, al ser más lentos por  
naturaleza,  
podrían  
manifestar  
efectos más débiles, con mayor  
ruido, o con rezagos no identificables  
con una ventana muestral pequeña.  
La  
operacionalización  
asegura  
consistencia interna, porque tanto la  
variable dependiente como los  
principales regresores se expresan  
en cambios temporales, evitando  
sino  
asociar  
variaciones  
comparaciones  
entre  
escalas  
contemporáneas de productividad  
con variaciones contemporáneas de  
inversión y con cambios en la  
incompatibles o interpretaciones de  
correlaciones  
tendencias.  
inducidas  
por  
Tabla 1. Operacionalización de variables  
variable  
definicion  
(empleados+0.5)/(pea_total+1). Prob. empleo en PEA (suavizada)  
p_empleo_adj  
p_desemp_adj (desempleados+0.5)/(pea_total+1). Prob. desempleo en PEA (suavizada)  
formal_D0_adj (ocup_formal+0.5)/(empleados+1). Formalidad D0 (suavizada)  
(
(
ocup_formal+0.5)/(ocup_formal+ocup_informal+1). Formalidad D2  
suavizada)  
formal_D2_adj  
formal_pea_adj (ocup_formal+0.5)/(pea_total+1). Formalidad/PEA (suavizada)  
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Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Productividad laboral, capital humano e inversión física en Ecuador (2021–2025): evidencia trimestral post-pandemia.  
variable  
educacion  
trimestre  
definicion  
Factor: ninguna, basica (ref.), media_bachillerato, superior  
Efectos fijos por trimestre  
Nota: Tasas suavizadas para evitar separación en modelos binomiales.  
incluyen episodios negativos  
y
3.  
Evidencia descriptiva  
y
positivos de magnitud moderada, lo  
que justifica modelar la productividad  
continuidad temporal de las series  
Antes de interpretar parámetros, es  
como  
variable  
con  
shocks  
necesario  
documentar  
el  
transitorios; segundo, el promedio  
cercano a cero es compatible con  
una dinámica donde la productividad  
comportamiento empírico básico de  
las series. El nivel de productividad  
laboral en logaritmos presenta  
variación acotada y continuidad  
temporal consistente con una  
variable agregada que no cambia  
bruscamente de un trimestre a otro.  
En la muestra disponible, ln_pl se  
concentra alrededor de 8.1465 con  
desviación estándar 0.0282, con  
mínimos y máximos de 8.0748 y  
no  
exhibe  
una  
tendencia  
determinística fuerte en el tramo  
analizado, al menos a la escala  
trimestral.  
La FBKF en logaritmos muestra  
mayor  
variabilidad  
que  
la  
productividad, lo cual es coherente  
con la naturaleza cíclica de la  
inversión. En la muestra, ln_fbkf  
promedia 8.5519 con desviación  
estándar 0.0667, con un mínimo  
8.2014. Esta compresión de rango  
es esperable en una medida  
agregada de productividad, y sugiere  
que la mayor parte de la información  
relevante para explicar variaciones  
se encuentra en cambios pequeños  
pero persistentes. Cuando se pasa a  
la variación trimestral, dln_pl  
promedia 0.0031 con desviación  
estándar 0.0251, y un rango que va  
aproximadamente desde −0.0482  
hasta 0.0396. Este patrón es  
informativo por dos razones:  
primero, los cambios trimestrales  
8.3409 y un máximo 8.6140. En  
términos de cambios, dln_fbkf  
promedia 0.0140 con desviación  
estándar 0.0413, y un rango que va  
desde −0.0508 hasta 0.1065. Este  
rango indica que la inversión exhibe  
expansiones  
relativamente  
trimestrales  
intensas  
y
contracciones no triviales, lo cual  
anticipa una posible asociación  
contemporánea entre cambios de  
355  
Bayas-Morales et al. (2026)  
inversión  
y
cambios  
de  
resultado muestra que, aunque el  
nivel es muy estable, los cambios  
trimestrales pueden ser positivos o  
negativos, lo cual refleja que la  
composición educativa de la fuerza  
laboral ocupada puede variar con el  
ciclo, la recomposición sectorial y la  
participación relativa de grupos  
educativos en el empleo total. Sin  
embargo, el carácter ruidoso de ds  
es consistente con una medida de  
composición que, en ventanas  
cortas, puede capturar reacomodos  
temporales más que acumulación  
estructural de habilidades, lo que es  
crucial para no sobredimensionar lo  
que ds representa en el corto plazo.  
productividad, especialmente si la  
inversión captura ampliación de  
capacidad, incorporación de equipos  
o intensificación de capital físico  
efectivo.  
El índice continuo de capital humano  
en nivel, s, presenta un valor  
promedio 11.2808 con desviación  
estándar 0.1053, con valores entre  
1
0.9518 y 11.4056, lo cual sugiere  
que el stock educativo promedio se  
mueve lentamente con  
continuidad. En cambio, su variación  
ds tiene promedio 0.0235  
y
y
desviación estándar 0.1067, con un  
rango de −0.1693 a 0.2710. Este  
Tabla 2. Estadísticos descriptivos de variables clave  
p_empleo_  
mean  
p_desemp_  
mean  
formalD0_  
mean  
formalD2_  
mean  
formalPEA_  
mean  
educacion  
n
2
0
2
0
2
0
2
0
basica  
0.980  
0.993  
0.020  
0.007  
0.056  
0.065  
0.232  
0.083  
0.465  
0.792  
0.248  
0.087  
0.490  
0.805  
0.227  
0.083  
0.439  
0.740  
ninguna  
media_bachill  
erato  
0
.944  
superior  
0.935  
Nota: Promedios por celda (trimestre×educación).  
aplicadas documentan un contraste  
importante entre niveles  
diferencias. Para ln_pl en nivel, la  
evidencia no respalda  
4
.
Propiedades  
de  
y
estacionariedad y justificación de  
especificación en diferencias  
La validez de la inferencia en series  
de tiempo depende de evitar  
relaciones espurias inducidas por no  
estacionariedad bajo ADF con p  
valor 0.5321, mientras que KPSS  
muestra un p valor 0.0834 que, en  
términos prácticos, sugiere que no  
estacionariedad.  
Las  
pruebas  
356  
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Productividad laboral, capital humano e inversión física en Ecuador (2021–2025): evidencia trimestral post-pandemia.  
puede asumirse sin cautela la  
completa estacionariedad en nivel.  
Para ln_fbkf en nivel, el ADF  
presenta p valor 0.2857 y KPSS  
respectivamente,  
y
KPSS se  
mantiene en 0.1000, lo que sugiere  
que el cambio en capital humano es  
tratable como estacionario en la  
ventana observada. Para dln_fbkf, la  
evidencia es mixta, con ADF p valor  
0.0939 y KPSS 0.1000; sin embargo,  
el uso de diferencias logarítmicas  
0.0586, patrón compatible con  
persistencia alta posible  
y
componente de tendencia o raíz  
unitaria. En consecuencia, trabajar  
en niveles puede introducir sesgos  
severos o generar significancia  
artificial en muestras pequeñas.  
para  
inversión  
está  
metodológicamente justificado por  
teoría y por práctica econométrica  
estándar en macro series, y se  
complementa con inferencia HAC  
robusta a autocorrelación de orden  
bajo. En conjunto, este bloque de  
resultados justifica que la estrategia  
central se enfoque en variaciones  
En contraste, las series en  
diferencias  
muestran  
mayor  
consistencia con estacionariedad.  
Para dln_pl, el PP reporta p valor  
0.0454, compatible con rechazo de  
raíz unitaria bajo ese test, mientras  
KPSS para dln_pl se ubica en p valor  
trimestrales,  
preservando  
propiedades estadísticas apropiadas  
y reduciendo el riesgo de estimar  
0.1000, lo cual es consistente con no  
rechazar estacionariedad. Para ds,  
tanto ADF como PP reportan p  
correlaciones  
tendencias.  
dominadas  
por  
valores  
0.0437  
y
0.0399  
Tabla 3. Pruebas de estacionariedad (ADF, PP, KPSS)  
R3  
Formali  
dad D0  
R4  
R1  
Empl  
eo  
R2  
Desemp  
leo  
Formalida R5  
d D2  
part  
term  
statistic  
Formalidad/  
(ocupad (clasificad PEA  
(
PEA) (PEA)  
os)  
os)  
estimat  
es  
1.031  
***  
-
-
educacionninguna  
educacionninguna  
estimate  
-1.243***  
-1.180***  
(0.002)  
1.031*** 1.198***  
estimat  
es  
({std.err (0.00  
(0.006) (0.002)  
(0.002)  
or})  
6)  
-
estimat educacionmedia_bachi  
es llerato  
estimate 1.071 1.071*** 1.057*** 1.074***  
**  
0.978***  
(0.000)  
*
estimat educacionmedia_bachi ({std.err (0.00  
es llerato or}) 1)  
(0.001)  
(0.000)  
(0.000)  
357  
Bayas-Morales et al. (2026)  
R3  
Formali  
dad D0  
R4  
R1  
Empl  
eo  
R2  
Desemp  
leo  
Formalida R5  
d D2  
part  
term  
statistic  
Formalidad/  
(ocupad (clasificad PEA  
(
PEA) (PEA)  
os)  
os)  
-
estimat  
es  
educacionsuperior  
educacionsuperior  
estimate 1.227 1.227*** 2.534*** 2.532***  
**  
2.273***  
(0.001)  
*
estimat  
es  
({std.err (0.00  
(0.001)  
80  
(0.001)  
(0.001)  
or})  
1)  
gof  
gof  
gof  
gof  
gof  
Num.Obs.  
R2  
80  
80  
80  
80  
0.999 0.999  
0.999 0.999  
0.968 0.968  
0.968 0.968  
1.000  
1.000  
0.997  
0.997  
1.000  
1.000  
0.997  
0.997  
1.000  
1.000  
0.997  
0.997  
R2 Adj.  
R2 Within  
R2 Within Adj.  
6
2134  
gof  
gof  
AIC  
BIC  
62138.1 96227.9 99999.4  
98380.4  
.
7
62189  
62192.9 96282.7 100054.1 98435.2  
.
5
gof  
gof  
gof  
RMSE  
0.00  
IID  
X
0.00  
IID  
X
0.01  
IID  
X
0.01  
IID  
X
0.01  
IID  
X
Std.Errors  
FE: trimestre  
Nota: Logit binomial ponderado; FE trimestrales; interpretar como asociaciones condicionadas.  
coeficientes asociados a cambios de  
5.  
Resultados econométricos  
composición aparecen negativos en  
los tres componentes incluidos, con  
magnitudes relativamente grandes,  
principales y lectura sustantiva de  
magnitudes  
La evidencia econométrica se  
presenta en tres especificaciones  
complementarias, todas estimadas  
en diferencias y con errores estándar  
HAC Newey West con lag trimestral.  
La primera especificación asocia el  
crecimiento de productividad con  
aunque  
con  
incertidumbre  
considerable. En términos técnicos,  
este patrón debe interpretarse con  
prudencia por dos razones: primero,  
los cambios de shares están  
mecánicamente  
correlacionados  
entre sí por restricción de suma, lo  
que induce colinealidad estructural y  
hace que el signo de un coeficiente  
dependa de qué categoría queda  
implícita; segundo, la muestra  
efectiva es pequeña, lo que amplifica  
la sensibilidad a outliers o a  
cambios  
en  
por  
la  
composición  
tres grupos,  
educativa  
interpretables como variaciones  
marginales en participación relativa  
de educación superior, media  
bachillerato y básica dentro del  
empleo. En esta especificación, los  
358  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Productividad laboral, capital humano e inversión física en Ecuador (2021–2025): evidencia trimestral post-pandemia.  
trimestres  
de  
recomposición  
de equipos y procesos que elevan  
producción por trabajador. Al mismo  
tiempo, la inclusión de dln_fbkf  
incrementa el ajuste del modelo  
respecto a la primera especificación,  
con R2 pasando a 0.359, lo que  
sugiere que parte de la variación  
trimestral de productividad co-mueve  
con la dinámica de inversión.  
abrupta. Aun así, el hecho de que los  
cambios de shares no emerjan como  
predictores robustos en presencia de  
HAC sugiere que, a la frecuencia  
trimestral, la productividad no  
responde de forma estable a la mera  
recomposición contemporánea por  
niveles educativos medidos como  
participaciones, al menos no en un  
marco lineal simple sin rezagos.  
La tercera especificación reemplaza  
los cambios de shares por el índice  
continuo de capital humano, ds, e  
incluye inversión. Este modelo es el  
núcleo interpretativo del estudio  
porque alinea mejor la medición con  
una noción de stock educativo  
promedio y evita parte de la  
colinealidad inherente a shares  
múltiples. En esta especificación, el  
coeficiente de dln_fbkf permanece  
positivo y más robusto, con magnitud  
0.349 y significancia alta, lo que  
refuerza el resultado anterior y  
sugiere estabilidad del vínculo  
La segunda especificación incorpora  
inversión, aproximada por dln_fbkf,  
junto con los cambios de shares.  
Aquí aparece el hallazgo más  
estable del bloque: el coeficiente de  
dln_fbkf  
es  
positivo  
y
estadísticamente significativo, con  
magnitud 0.320 y marcación de  
significancia en la tabla. En términos  
económicos, este valor implica que  
un aumento de 1 por ciento en la  
FBKF trimestral se asocia con  
aproximadamente 0.32 por ciento de  
aumento en productividad laboral en  
el mismo trimestre, bajo la  
aproximación log diferencial. Esta  
magnitud es sustantiva para un  
horizonte de corto plazo, y es  
coherente con un mecanismo donde  
la inversión actúa como catalizador  
de eficiencia, incorporación de  
capital físico efectivo o actualización  
contemporáneo  
productividad  
inversión-  
la ventana  
en  
observada. En cambio, ds aparece  
con coeficiente −0.016  
significancia estadística.  
y
sin  
Esta  
evidencia no debe leerse como  
ausencia de relevancia del capital  
humano, sino como una indicación  
de  
límites  
empíricos  
en  
la  
359  
Bayas-Morales et al. (2026)  
identificación de su relación de corto  
plazo con productividad usando una  
ventana trimestral corta y una  
medida de cambios en composición  
educativa. El capital humano opera  
típicamente mediante canales de  
aprendizaje, adopción tecnológica,  
de capital humano no muestra un  
vínculo contemporáneo  
estadísticamente distinguible de  
cero en un modelo lineal  
parsimonioso.  
En términos de calidad de ajuste y  
parsimonia, los tres modelos  
muestran RMSE cercano a 0.02, lo  
cual sugiere que la magnitud típica  
de error de predicción está alineada  
con la escala de variación de dln_pl.  
El modelo con inversión y capital  
humano continuo presenta R2 de  
reasignación  
acumulación  
ocupacional  
y
de experiencia,  
mecanismos que difícilmente se  
materializan en productividad dentro  
del mismo trimestre en que cambia la  
composición educativa promedio.  
Además,  
ds  
puede  
capturar  
0.313 y AIC más bajo, lo que  
reacomodos de empleo entre grupos  
educativos inducidos por el ciclo, por  
ejemplo, entrada o salida diferencial  
del empleo formal o sectorial, lo cual  
puede contaminar la interpretación  
como acumulación estructural. Por  
ello, la evidencia es consistente con  
una conclusión técnica: en el corto  
plazo trimestral, la inversión exhibe  
asociación contemporánea clara con  
productividad, mientras que el índice  
favorece su uso como especificación  
principal dentro de este conjunto,  
aunque la diferencia con la  
especificación que incluye shares e  
inversión no es drástica. Con todo, la  
consistencia del parámetro de  
inversión en las especificaciones 2 y  
3
constituye la regularidad empírica  
más importante del bloque de  
regresión.  
Tabla 4. Modelos de corto plazo con errores HAC Newey West  
outcome  
educacion  
basica  
p_hat  
0.980  
ci_low  
0.978  
ci_high  
Empleo (PEA)  
Empleo (PEA)  
Empleo (PEA)  
Empleo (PEA)  
Formalidad D0  
Formalidad D0  
Formalidad D0  
Formalidad D0  
0.982  
0.994  
0.947  
0.938  
0.237  
0.094  
0.469  
0.797  
ninguna  
0.993  
0.944  
0.935  
0.232  
0.084  
0.465  
0.792  
0.991  
0.940  
0.932  
0.227  
0.074  
0.461  
0.786  
media_bachillerato  
superior  
basica  
ninguna  
media_bachillerato  
superior  
360  
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Productividad laboral, capital humano e inversión física en Ecuador (2021–2025): evidencia trimestral post-pandemia.  
outcome  
educacion  
basica  
p_hat  
0.247  
0.087  
0.490  
0.805  
ci_low  
0.242  
0.077  
0.486  
0.800  
ci_high  
0.254  
0.097  
0.494  
0.810  
Formalidad D2  
Formalidad D2  
Formalidad D2  
Formalidad D2  
ninguna  
media_bachillerato  
superior  
Nota: Bootstrap re-muestreando trimestres; IC 95% percentil.  
provenga de correlación serial no  
tratada.  
6
.
Diagnósticos  
econométricos,  
verificación  
prácticos  
linealidad y  
supuestos  
de  
En cuanto a heterocedasticidad, la  
prueba Breusch Pagan reporta p  
valor 0.5160, lo cual no sugiere  
Una interpretación publicable exige  
verificar que el resultado principal no  
sea producto de violaciones severas  
de supuestos. Los diagnósticos se  
concentran en el modelo principal  
con índice continuo de capital  
humano e inversión. La prueba  
Breusch Godfrey de orden 4 reporta  
p valor 0.1387, lo cual sugiere que no  
existe evidencia estadísticamente  
fuerte de autocorrelación serial  
heterocedasticidad  
sistemática  
detectable en esta muestra. Esto no  
elimina por completo riesgos  
asociados a muestras pequeñas,  
pero sí apoya que no existen  
patrones fuertes de varianza  
condicional  
omitida  
En  
en  
la  
especificación.  
normalidad,  
Shapiro Wilk reporta p valor 0.3288 y  
Jarque Bera p valor 0.3966, por lo  
que no se rechaza normalidad  
residual bajo estos tests. En un  
contexto de n pequeño, estos  
resultados deben interpretarse como  
evidencia descriptiva de que la  
residual  
de  
ese  
orden.  
Complementariamente, Ljung Box  
presenta p valor 0.6252, consistente  
con ausencia de dependencia serial  
residual detectada a niveles usuales.  
Estos dos resultados, en conjunto  
con el uso de errores HAC,  
fortalecen la estabilidad de la  
inferencia sobre el coeficiente de  
inversión, porque reducen la  
probabilidad de que la significancia  
distribución  
residual  
no  
luce  
patológicamente no normal, aunque  
la estrategia HAC ya evita depender  
críticamente de normalidad exacta  
para la inferencia principal.  
Respecto a linealidad, el argumento  
no se sostiene en una afirmación  
361  
Bayas-Morales et al. (2026)  
abstracta, sino en la coherencia  
entre escala de variables y ausencia  
persistente, sin bloques largos  
positivos o negativos y sin cambios  
abruptos de volatilidad, la linealidad  
local y la especificación mínima  
resultan defendibles como primera  
aproximación. Además, el hecho de  
que el coeficiente de inversión sea  
de  
patrones  
sistemáticos  
en  
residuos. Dado que la variable  
dependiente y el regresor de  
inversión están en variaciones  
logarítmicas, la relación lineal  
estimada es una relación de  
elasticidad de corto plazo, que es un  
estable  
en  
especificaciones  
alternativas sugiere que el resultado  
no depende de una parametrización  
particular de capital humano, sino  
que emerge como componente  
sistemático del ajuste.  
supuesto  
estándar  
y
económicamente interpretable. La  
figura de residuos aporta evidencia  
visual: si los residuos oscilan  
alrededor de cero sin tendencia  
Tabla 5. Diagnósticos del modelo principal  
outcome  
comparacion  
superior-basica  
gap  
-0.045  
ci_low  
-0.048  
-0.038  
-0.014  
0.551  
0.228  
0.138  
0.548  
0.237  
0.149  
ci_high  
-0.042  
-0.034  
-0.011  
0.568  
0.239  
0.158  
0.566  
0.249  
0.171  
Empleo (PEA)  
Empleo (PEA)  
Empleo (PEA)  
Formalidad D0  
Formalidad D0  
Formalidad D0  
Formalidad D2  
Formalidad D2  
Formalidad D2  
media_bachillerato-basica  
basica-ninguna  
-0.036  
-0.013  
0.560  
0.233  
0.148  
0.558  
0.243  
0.161  
superior-basica  
media_bachillerato-basica  
basica-ninguna  
superior-basica  
media_bachillerato-basica  
basica-ninguna  
Nota: Brecha = diferencia de probabilidades predichas promedio respecto a básica.  
plausibilidad sustantiva del canal  
inversión-productividad. La primera  
figura, de trayectorias en niveles,  
muestra que productividad y FBKF  
en logaritmos evolucionan con  
continuidad y sin rupturas extremas  
dentro del tramo analizado, lo cual es  
consistente con mediciones macro  
agregadas y con un periodo donde  
7
.
Lectura  
integrada  
con  
figuras: continuidad, dinámica y  
plausibilidad del mecanismo  
Las figuras aportan un soporte  
crucial para una narrativa científica  
completa porque permiten evaluar  
continuidad temporal, coherencia  
entre niveles  
y
cambios,  
y
362  
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Productividad laboral, capital humano e inversión física en Ecuador (2021–2025): evidencia trimestral post-pandemia.  
los ajustes, aunque relevantes, se  
manifiestan como cambios  
inferencia formal, pero sí refuerza la  
plausibilidad de por qué el parámetro  
de inversión emerge con claridad y el  
de capital humano no.  
graduales más que saltos. La  
presencia de una trayectoria  
relativamente  
suave  
en  
La tercera figura, de residuos, cierra  
la validación práctica al mostrar el  
comportamiento del error del modelo  
principal en el tiempo. Cuando los  
residuos no muestran persistencia  
direccional y fluctúan alrededor de  
cero, se reduce el riesgo de que el  
productividad implica que cualquier  
explicación de su dinámica debe  
operar en el margen, es decir, en  
fluctuaciones  
pequeñas  
pero  
acumulativas, precisamente lo que  
capta dln_pl.  
La segunda figura, centrada en  
variaciones trimestrales, permite ver  
que dln_fbkf presenta oscilaciones  
más pronunciadas que dln_pl, y que  
ds oscila con signo cambiante. Este  
patrón visual es consistente con la  
lectura econométrica: si la inversión  
tiene variación suficiente y se  
correlaciona con productividad, es  
modelo  
esté  
omitiendo  
una  
tendencia determinística importante  
o un shock común no capturado. En  
este caso, el ajuste es coherente con  
una modelación de corto plazo  
donde los shocks a productividad no  
explicados por inversión y por  
cambios de capital humano se  
comportan  
como  
innovaciones  
más  
probable  
detectar  
una  
transitorias. Este resultado es  
especialmente relevante para la  
calidad editorial del paper: las figuras  
y diagnósticos apoyan continuidad y  
razonabilidad del modelo, sin  
pretender sobreajustar una muestra  
asociación contemporánea con  
potencia estadística en una ventana  
corta. Por el contrario, si el capital  
humano en nivel cambia lentamente  
y su diferencia captura sobre todo  
recomposición  
o
ruido  
de  
corta especificaciones  
con  
participación, ds puede no exhibir  
una relación contemporánea estable  
con productividad, incluso si el  
capital humano es fundamental a  
horizontes largos. La figura no  
prueba causalidad ni reemplaza la  
excesivamente complejas.  
363  
Bayas-Morales et al. (2026)  
8
.
Síntesis de hallazgos con  
carácter temporal de la información y  
con la necesidad de robustez frente  
a dependencia serial de baja  
frecuencia.  
implicaciones  
inmediatas  
analíticas  
La evidencia empírica reportada  
permite sostener tres conclusiones  
técnicas acotadas, pero fuertes,  
dentro del alcance del diseño.  
Primero, la inversión medida por el  
crecimiento trimestral de la FBKF  
exhibe una asociación positiva y  
estadísticamente robusta con el  
En términos de lectura profesional  
para el paper, el mensaje debe  
mantenerse dentro de los límites de  
identificación:  
describen  
los  
resultados  
relación  
una  
contemporánea de corto plazo y no  
constituyen prueba causal. Sin  
embargo, la consistencia del  
crecimiento  
trimestral  
de  
la  
productividad laboral, y esta relación  
persiste al cambiar la medición del  
componente educativo desde shares  
múltiples hacia un índice continuo de  
capital humano. Segundo, el cambio  
contemporáneo en el índice continuo  
de capital humano no muestra  
coeficiente  
coherencia  
de  
inversión,  
la  
con  
la volatilidad  
observada en las figuras, y la  
ausencia de señales diagnósticas  
adversas, permiten defender que la  
inversión funciona como el correlato  
macro más visible de productividad  
trimestral en este tramo, mientras  
que el capital humano, medido como  
cambios de composición educativa  
promedio, requeriría horizontes más  
largos, estructuras con rezagos, o  
medidas más ricas de habilidades y  
calidad educativa para exhibir su  
relación con productividad en  
estimación estadística. En suma, la  
sección de resultados documenta un  
patrón empírico replicable: en la  
asociación  
distinguible de cero con la  
productividad en la ventana  
estadísticamente  
trimestral analizada, lo que es  
compatible con la naturaleza lenta de  
los mecanismos de capital humano y  
con la posibilidad de que la  
composición educativa de corto  
plazo capture reasignación y no  
acumulación estructural. Tercero, los  
diagnósticos no sugieren violaciones  
severas de supuestos que invaliden  
la inferencia básica, y el uso de HAC  
Newey West es consistente con el  
dinámica  
trimestral  
2020Q4–  
2025Q3, la productividad laboral se  
asocia de manera clara con la  
364  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Productividad laboral, capital humano e inversión física en Ecuador (2021–2025): evidencia trimestral post-pandemia.  
inversión,  
y
no muestra una  
a partir de la composición educativa  
del empleo, no muestra un efecto  
estadísticamente distinguible de  
cero en el horizonte trimestral  
considerado.  
asociación contemporánea robusta  
con variaciones del índice continuo  
de capital humano bajo una  
especificación lineal parsimoniosa.  
Discusión  
Este patrón es coherente con la  
literatura  
reciente  
en  
sobre  
Los resultados obtenidos para  
Ecuador en frecuencia trimestral  
productividad  
economías  
emergentes y en América Latina,  
que enfatiza la sensibilidad de la  
productividad laboral de corto plazo  
a variaciones en inversión, uso de  
capacidad instalada y renovación  
tecnológica incorporada en el capital  
físico (OECD, 2023; World Bank,  
2
020Q4–2025Q3  
deben  
interpretarse como asociaciones  
macroeconómicas de corto plazo  
entre variaciones en productividad  
laboral, capital humano e inversión,  
estimadas con transformaciones en  
diferencias y corrección de errores  
estándar tipo HAC Newey–West. En  
2024; Inter-American Development  
Bank [IDB], 2025). En particular, la  
evidencia comparada sugiere que en  
ningún  
caso  
constituyen  
estimaciones causales estructurales;  
más bien describen regularidades  
empíricas condicionadas por la  
dinámica coyuntural del periodo  
posterior al choque pandémico y por  
la estructura de medición de las  
fuentes oficiales. En este contexto, la  
principal regularidad observada es  
que el crecimiento trimestral de la  
formación bruta de capital fijo (Δln  
contextos  
de  
recuperación  
económica o de reconfiguración  
sectorial, la inversión puede operar  
como  
canal  
de  
transmisión  
relativamente rápido hacia mejoras  
en producción por trabajador,  
mientras que el capital humano, aun  
siendo fundamental en el largo  
plazo, suele manifestar sus efectos  
mediante procesos acumulativos y  
FBKF) se asocia positiva  
y
complementarios lentos  
más  
significativamente con el crecimiento  
(OECD, 2023; UNESCO, 2023).  
de la productividad laboral (Δln PL),  
mientras  
que  
la  
variación  
En el caso ecuatoriano, la medición  
de productividad laboral y FBKF  
descansa en el Sistema de Cuentas  
contemporánea del índice continuo  
de capital humano (ΔHC), construido  
365  
Bayas-Morales et al. (2026)  
Nacionales y en los comunicados y  
series oficiales del Banco Central del  
Ecuador (BCE, 2024, 2025), lo que  
asegura coherencia metodológica en  
la construcción de los agregados  
macroeconómicos. Por su parte, la  
estructura educativa del empleo  
utilizada para construir el índice  
continuo de capital humano proviene  
de la Encuesta Nacional de Empleo,  
elementos que son determinantes  
para la productividad (UNESCO,  
2023; OECD, 2023; Hanushek &  
Woessmann, 2023). Además, en  
horizontes trimestrales, la variación  
del  
índice  
puede  
reflejar  
principalmente cambios en la  
composición sectorial o en la  
participación laboral por nivel  
educativo, más que cambios  
estructurales en el capital humano  
nacional.  
Desempleo Subempleo  
y
(
ENEMDU), elaborada por el  
Instituto Nacional de Estadística y  
Censos (INEC, 2023, 2024, 2025).  
ENEMDU define la población  
económicamente activa, el empleo y  
En este sentido, la no significancia  
estadística de ΔHC no debe  
interpretarse como evidencia de  
irrelevancia del capital humano, sino  
como un resultado consistente con la  
naturaleza lenta y acumulativa de  
el  
desempleo  
bajo criterios  
documentados  
estandarizados  
y
metodológicamente, lo que garantiza  
comparabilidad intra-período (INEC,  
sus  
efectos  
macroeconómicos.  
Estudios empíricos recientes que  
emplean paneles internacionales o  
datos de largo plazo encuentran que  
el capital humano impacta la  
productividad total de los factores y  
el crecimiento potencial, pero  
frecuentemente mediante modelos  
dinámicos con rezagos o mediante  
cointegración en niveles (Barro &  
Sala-i-Martin, 2023; OECD, 2023;  
World Bank, 2024). La literatura  
sobre productividad regional en  
América Latina también resalta que  
la brecha de productividad está  
2
023; INEC, 2024).  
No obstante, aun con fuentes  
oficiales, el capital humano agregado  
medido como promedio ponderado  
de años de escolaridad del empleo  
es una aproximación imperfecta al  
stock efectivo de habilidades. La  
literatura reciente advierte que los  
años de educación formal no  
capturan plenamente la calidad del  
aprendizaje, la heterogeneidad entre  
instituciones ni las habilidades  
adquiridas fuera del sistema formal,  
366  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Productividad laboral, capital humano e inversión física en Ecuador (2021–2025): evidencia trimestral post-pandemia.  
asociada tanto  
acumulación de capital físico como a  
limitaciones en absorción  
tecnológica y calidad educativa  
OECD, 2023; IDB, 2025).  
a
déficits en  
sobre crecimiento en economías  
latinoamericanas destacan que  
aumentos en inversión en capital fijo  
y en infraestructura se asocian con  
mejoras inmediatas en productividad  
laboral y competitividad (OECD,  
(
Un elemento metodológico relevante  
es que la estimación se basa en 19  
2
023; World Bank, 2024; IDB, 2025).  
nivel microeconómico,  
investigaciones sobre adopción  
A
observaciones  
efectivas  
en  
diferencias. En muestras pequeñas,  
la potencia estadística para detectar  
efectos moderados es limitada y los  
errores estándar pueden ampliarse  
tecnológica  
innovación  
e
inversión  
en  
muestran  
efectos  
positivos en desempeño productivo  
en horizontes relativamente cortos,  
ante colinealidad  
o
ruido de  
especialmente  
cuando  
existe  
medición. La decisión de utilizar  
errores estándar HAC Newey–West  
es apropiada dada la periodicidad  
trimestral y la posible autocorrelación  
de corto orden (Newey & West,  
complementariedad con capital  
humano calificado (Aghion et al.,  
2024; Bloom et al., 2023).  
En contraste, la literatura reciente  
sobre capital humano y  
1987; Wooldridge, 2021). Los  
diagnósticos  
problemas  
no  
evidencian  
productividad total de los factores  
enfatiza la necesidad de horizontes  
más extensos para capturar efectos  
acumulativos. Estudios empíricos  
con paneles de países en desarrollo  
encuentran que la educación  
impacta la productividad a través de  
la mejora en eficiencia asignativa,  
innovación y adopción tecnológica,  
pero con rezagos significativos  
severos  
de  
ni  
autocorrelación  
heterocedasticidad, lo que fortalece  
la confianza en la significancia del  
coeficiente de inversión, pero no  
elimina completamente el riesgo de  
errores tipo II en el caso del capital  
humano.  
La evidencia encontrada se alinea  
con investigaciones recientes que  
examinan el vínculo entre inversión y  
(
OECD, 2023; World Bank, 2024;  
Sain, K., & Bozkurt, K., 2023).  
Asimismo, investigaciones  
sectoriales muestran que la calidad  
productividad economías  
en  
emergentes. Por ejemplo, estudios  
367  
Bayas-Morales et al. (2026)  
educativa y la formación técnica  
especializada son determinantes  
más fuertes de productividad que la  
mera expansión de años de  
escolaridad promedio (UNESCO,  
fortalecimiento del capital humano,  
calidad institucional y competencia  
en mercados (OECD, 2023; IDB,  
2025; World Bank, 2024). Sin  
mejoras en habilidades  
capacidad de absorción tecnológica,  
la inversión puede enfrentar  
decrecientes  
y
en  
2
023; Hanushek & Woessmann,  
023).  
2
rendimientos  
ineficiencias.  
o
En  
el  
contexto  
ecuatoriano,  
ENEMDU permite identificar niveles  
educativos del empleo, pero no mide  
Adicionalmente, la literatura sobre  
competencia y productividad en  
directamente  
competencias,  
habilidades digitales ni calidad  
formativa. Por tanto, el índice  
continuo construido representa una  
América  
mercados más competitivos y menos  
concentrados favorecen la  
reasignación eficiente de recursos y  
el aumento de productividad  
Latina  
subraya  
que  
medida  
sintética  
pero  
necesariamente limitada. El propio  
INEC enfatiza que la encuesta está  
agregada (IDB, 2025; OECD, 2023).  
En este marco, el capital humano  
puede potenciar efectos de inversión  
cuando existen condiciones de  
mercado que permitan difusión de  
innovaciones y movilidad laboral  
hacia sectores más productivos.  
orientada  
a
medir condiciones  
laborales y socioeconómicas, no  
resultados educativos en términos  
de aprendizaje (INEC, 2023; INEC,  
2024). Esta distinción es crucial al  
interpretar resultados.  
Desde la perspectiva de política  
pública, los hallazgos sugieren que,  
en el corto plazo, políticas que  
Las limitaciones del estudio abren  
líneas de investigación futura.  
Primero, ampliar el horizonte  
incentiven  
podrían  
inversión  
productiva  
más  
temporal  
permitiría  
explorar  
tener impactos  
relaciones de largo plazo y posibles  
cointegraciones entre productividad,  
inmediatos sobre productividad  
laboral. Sin embargo, la evidencia  
internacional reciente insiste en que  
el crecimiento sostenible requiere  
complementar inversión física con  
capital  
humano  
e
inversión.  
Segundo, incorporar rezagos en el  
modelo permitiría capturar efectos  
diferidos del capital humano.  
368  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Productividad laboral, capital humano e inversión física en Ecuador (2021–2025): evidencia trimestral post-pandemia.  
Tercero, utilizar microdatos de  
ENEMDU para controlar por edad,  
género, sector y territorio podría  
mejorar la identificación de efectos  
4. Conclusiones  
1
.
Los permiten  
concluir que, en el horizonte  
trimestral 2020Q4–2025Q3, la  
inversión física presenta una  
asociación positiva  
resultados  
composicionales.  
Cuarto,  
complementar el índice educativo  
con indicadores de calidad o con  
proxies de habilidades técnicas y  
digitales enriquecería la medición.  
y
estadísticamente robusta con el  
crecimiento de la productividad  
laboral en Ecuador. Esta relación se  
mantiene bajo especificaciones  
alternativas y con corrección HAC  
En conclusión, la evidencia empírica  
para Ecuador 2020Q4–2025Q3  
muestra que la inversión física  
presenta una asociación robusta con  
la productividad laboral en el corto  
plazo, mientras que la variación  
contemporánea del índice continuo  
de capital humano no exhibe efecto  
estadísticamente significativo en  
este horizonte. Esta conclusión es  
consistente con la literatura reciente  
sobre dinámica macroeconómica de  
corto plazo y con el carácter  
acumulativo del capital humano. No  
implica irrelevancia educativa, sino  
que su impacto macroeconómico  
requiere marcos temporales más  
por  
autocorrelación  
y
heterocedasticidad, lo que fortalece  
su consistencia econométrica dentro  
de las limitaciones de una muestra  
corta. La magnitud estimada sugiere  
que la inversión opera como un canal  
de ajuste relativamente inmediato de  
la productividad en el corto plazo,  
posiblemente  
modernización  
a
través  
de  
de  
capital,  
incorporación tecnológica y mejoras  
en eficiencia operativa. En términos  
analíticos, este hallazgo confirma  
que la dinámica coyuntural de la  
productividad laboral está más  
estrechamente vinculada al capital  
amplios  
y
mediciones  
más  
detalladas  
para manifestarse  
físico  
que  
a
variaciones  
plenamente.  
contemporáneas en la estructura  
educativa del empleo.  
2.  
Se concluye que la variación  
trimestral del índice continuo de  
capital humano no muestra un efecto  
369  
Bayas-Morales et al. (2026)  
estadísticamente significativo sobre  
el crecimiento de la productividad  
laboral en el período analizado. Este  
resultado no implica irrelevancia  
estructural del capital humano, sino  
que refleja la naturaleza acumulativa  
y de mediano plazo de sus efectos,  
así como las limitaciones inherentes  
a su medición en alta frecuencia  
mediante composición educativa del  
empleo. La evidencia sugiere que los  
cambios trimestrales en la estructura  
educativa capturan principalmente  
de errores estándar HAC Newey–  
West resulta metodológicamente  
apropiada dada la frecuencia  
trimestral de los datos y la posible  
dependencia serial de corto orden.  
En conjunto, estas verificaciones  
fortalecen la validez interna del  
análisis  
y
respaldan que la  
observada del  
significancia  
componente de inversión no es un  
artefacto de problemas técnicos  
evidentes en los residuos.  
4.  
La evidencia empírica indica  
reasignaciones  
sectoriales  
o
que, en la coyuntura posterior al  
choque pandémico, la productividad  
laboral ecuatoriana responde de  
manera más inmediata a la inversión  
que a cambios contemporáneos en  
fluctuaciones de participación, más  
que transformaciones profundas en  
habilidades productivas. Por tanto, el  
capital  
influye en la productividad a través  
de canales dinámicos  
complementarios con la inversión,  
cuya manifestación no es  
humano  
probablemente  
capital por  
escolaridad promedio del empleo.  
Esto sugiere una estructura  
productiva donde el canal de capital  
físico desempeña un papel  
humano  
medido  
y
plenamente observable en una  
ventana temporal corta.  
predominante en la variación de  
corto plazo, mientras que el capital  
humano actúa como condicionante  
estructural de mediano y largo plazo.  
En términos de política económica,  
los resultados apoyan una estrategia  
3
.
Los resultados de las pruebas  
de raíz unitaria justifican el uso de  
transformaciones en diferencias  
para evitar regresiones espurias,  
mientras que los diagnósticos de  
autocorrelación, heterocedasticidad  
dual: estímulo  
a
la inversión  
y
normalidad  
no  
evidencian  
productiva para impactos inmediatos  
en productividad y fortalecimiento  
sostenido del capital humano para  
violaciones severas de los supuestos  
del modelo principal. La utilización  
370  
Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada YACHASUN. Volumen 10, Número 18 (Ed. ene – jun. 2026) ISSN: 2697-3456  
Productividad laboral, capital humano e inversión física en Ecuador (2021–2025): evidencia trimestral post-pandemia.  
asegurar efectos persistentes y  
complementariedades tecnológicas.  
coherente con la distinción entre  
dinámicas de corto plazo impulsadas  
por capital físico procesos  
y
5.  
Se concluye que la principal  
estructurales de acumulación de  
habilidades que operan con mayor  
lentitud. La contribución del estudio  
reside en ofrecer una evidencia  
empírica replicable, basada en  
fuentes oficiales y en una estrategia  
econométrica coherente con series  
trimestrales, que permite clarificar el  
papel diferencial de inversión y  
capital humano en la dinámica  
restricción del estudio radica en la  
longitud limitada de la serie trimestral  
y en la naturaleza agregada del  
índice de capital humano, lo cual  
reduce la capacidad de capturar  
efectos diferidos o heterogeneidades  
sectoriales. Futuras investigaciones  
deberían ampliar el horizonte  
temporal,  
incorporar  
rezagos  
dinámicos, explorar modelos de  
cointegración o ARDL, y emplear  
microdatos para controlar por  
reciente  
de  
la  
productividad  
ecuatoriana.  
características  
sectoriales.  
individuales  
Asimismo,  
y
Bibliografía  
la  
construcción de indicadores de  
calidad educativa o de habilidades  
específicas podría enriquecer la  
medición del capital humano y  
mejorar la identificación empírica de  
su relación con la productividad.  
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Por ello es por lo que, el análisis  
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2020Q4–2025Q3 se asocia de  
manera robusta con la inversión  
física, mientras que la variación  
contemporánea del capital humano  
agregado no muestra efectos  
estadísticamente significativos en el  
mismo horizonte. Este resultado es  
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