FRONTERAS DEL CONOCIMIENTO
Revista Científica Multidisciplinaria
ISSN: 3091-1818
Artículo Original
Adopción tecnológica y su influencia en la productividad laboral de las MIPYMES
del sector comercio en Ecuador 2020 - 2025
Technological adoption and its influence on labor productivity of MSMEs in the trade sector in Ecuador
2020 - 2025
Resumen
El
objetivo
de
este
estudio
es
cuantificar
la
influencia
de
la
madurez
digital
en
la
productividad laboral de las MIPYMES del sector comercio en Ecuador durante el periodo
2020-2025. La metodología emplea un enfoque cuantitativo con diseño no experimental
longitudinal
y
alcance
correlacional.
Se
analizaron
23
observaciones
trimestrales
mediante un modelo VAR (1), utilizando el Índice de Madurez Digital (MINTEL) como
proxy de adopción tecnológica y el cociente entre Valor Agregado Bruto y empleo como
indicador de productividad. Los principales hallazgos indican que la madurez digital no
ejerce un efecto estadísticamente significativo sobre la productividad en el corto plazo
(p=0,3816).
Se
detectó
una
fuerte
inercia
de
la
productividad
(coeficiente=0,6539;
p=0,0009), donde el nivel actual depende en un 65% del trimestre anterior. Las funciones
impulso-respuesta muestran un impacto positivo de la digitalización, aunque pequeño
(máximo 2,8%) y temporal, diluyéndose hacia el trimestre 16. El aporte de la investigación
es ofrecer evidencia empírica para Ecuador, cuantificando la magnitud y duración del
impacto de la digitalización. Se concluye que los beneficios de la adopción tecnológica
no
son
automáticos
ni
inmediatos;
se
requieren
condiciones
habilitantes
como
capacitación,
reorganización
de
procesos,
cambios
culturales
y
políticas
públicas
de
acompañamiento
a
largo
plazo
para
que
las
inversiones
en
digitalización
mejoren
la
productividad de las MIPYMES comerciales ecuatorianas.
Palabras clave:
Adopción de tecnología; productividad del trabajo; pequeñas y medianas
empresas; comercio; Ecuador
Abstract
The objective of this study is to quantify the influence of digital maturity on the labour
productivity of MSMEs in the trade sector in Ecuador during the period 2020-2025. The
methodology
employs
a
quantitative
approach
with
a
non-experimental
longitudinal
design and correlational scope. Twenty-three quarterly observations were analysed using
a VAR(1) model, using the Digital Maturity Index (MINTEL) as a proxy for technology
adoption and the ratio between Gross Value Added and employment as a productivity
indicator. The main findings indicate that digital maturity does not exert a statistically
significant
effect
on
productivity
in
the
short
term
(p=0.3816).
A
strong
inertia
of
productivity
was
detected
(coefficient=0.6539;
p=0.0009),
where
the
current
level
depends 65% on the previous quarter's level. The impulse-response functions show a
positive impact of digitalisation, although small (maximum 2.8%) and temporary, fading
towards quarter 16. The contribution of the research is to offer empirical evidence for
Ecuador, quantifying
the
magnitude
and
duration of
the
impact of digitalisation.
It
is
concluded that the benefits of technology adoption are neither automatic nor immediate;
enabling conditions such as training, process reorganisation, cultural changes and long-
term accompanying public policies are required for digitalisation investments to improve
the productivity of Ecuadorian commercial MSMEs.
Keywords:
technology
adoption;
labour
productivity;
small
and
medium-sized
enterprises; trade; Ecuador
Bianca Isabel Barrios Tomalá
https://orcid.org/0009-0004-6142-0874
bianca.barrios.tomala@uagraria.edu.ec
Facultad de Economía Agrícola,
Universidad Agraria del Ecuador.
Guayaquil - Ecuador
Cita a este artículo:
Barrios Tomalá, B. I.
(2024).
Adopción
tecnológica
y
su
influencia
en
la
productividad
laboral
de
las
MIPYMES
del
sector
comercio
en
Ecuador
2020
-
2025.
Fronteras
del
Conocimiento, 3
(3), 51-72.
Artículo recibido: 18 de julio de 2024
Aceptado para publicación:
25 de agosto
de 2024
Publicado: 30 de septiembre de 2024
Conflictos de intereses: Ninguno que
declarar
1
https://fronterasdelconocimiento.org
Vol.3 No. 3 (2024) Julio - Septiembre
Introducción
La
adopción
tecnológica
ha
dejado
de
ser
un
lujo
para
convertirse
en
una
necesidad
o
herramienta obligatoria para el crecimiento de las MIPYMES, si quieren seguir existiendo o
funcionando de manera eficiente y sostenible. Llamamos adopción tecnológica de las empresas
a
un
proceso
de
transformación
en
la
organización,
en
los
procesos
productivos,
en
las
estrategias competitivas y en la aplicación de modelos de negocios enfocados en tecnologías
(M. Dini, 2021).
Los resultados demuestran que una gestión adecuada de la adopción tecnológica es un factor
clave
para
elevar
la
productividad.
Este
impacto
trasciende
el
retorno
económico,
transformando la toma de decisiones en la organización a través de un liderazgo proactivo, el
desarrollo
de
competencias
digitales
y
el
establecimiento
de
estructuras
que
promueven
la
innovación. (Maricahua, 2025). De manera global, la tecnología ha demostrado que cuando las
empresas
la
adoptan
para
mejorar
sus
procesos
productivos
y
organizacionales,
generan
mayores ventajas para los individuos involucrados. Al ahorrar tiempo, mitigar errores y reducir
la carga de procesos, se crea un enfoque más directo hacia las actividades ya existentes y que
poseen la mayor importancia dentro de las MIPYMES.
En
el
escenario
económico
actual
de
Ecuador,
las
MIPYMES
constituyen
un
motor
fundamental para la creación de empleo y el dinamismo comercial, en las cuales la adopción
tecnológica
se
ha
convertido
en
el
determinante
principal
de
la
eficiencia
operativa
y
la
supervivencia en el mercado. Dentro del sector comercial ecuatoriano, este proceso se aceleró
de forma drástica debido a las transformaciones logísticas y al aumento del consumo por las
diversas
plataformas
de
comercio
electrónico
(e-commerce)
y
los
pagos
digitales,
reconfigurando de esta manera las interacciones mercantiles del país (Parrales Poveda, M. L.,
et al., 2025). A nivel nacional se ha demostrado que la incorporación de estas herramientas
digitales ha impactado de manera directa y positiva a la productividad laboral a través de la
optimización del factor trabajo (Bahrini, 2019). Sin embargo, la integración de tecnologías en
las MIPYMES ecuatorianas comerciales de Ecuador a lo largo del periodo 2020-2025 no ha
sido
uniforme
y
con
frecuencia
se
han
visto
afectadas
por
barreras
estructurales
severas
y
limitan
su
efectividad
(Avecillas,
2024).
La
falta
de
acceso
a
financiamiento
y,
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Vol.3 No. 3 (2024) Julio - Septiembre
predominantemente, por la escasez de programas de capacitación laboral para el uso eficiente
de las herramientas tecnológicas (M. Dini, 2021).
El estudio se enfocará estrictamente en el análisis de datos desagregados para las MIPYMES
del sector comercio, garantizando la validez de la investigación al examinar métricas oficiales
como el Índice de Madurez Digital, en contraste con las series de tiempo trimestrales del Valor
Agregado Bruto (VAB) y el número de ocupados.
Marco teórico
Adopción Tecnológica en las MIPYMES
La adopción tecnológica se ha convertido en un factor fundamental para la permanencia y el
crecimiento
de
las
micro,
pequeñas
y
medianas
empresas
(MIPYMES)
en
un
entorno
empresarial
cada
vez
más
competitivo
y
digitalizado.
Actualmente,
las
organizaciones
enfrentan
mercados
dinámicos
que
exigen
mayor
eficiencia,
capacidad
de
adaptación
e
innovación, por lo que la incorporación de tecnologías ya no constituye únicamente una ventaja
competitiva, sino una necesidad estratégica para garantizar su sostenibilidad (Mero, 2025).
La
adopción
tecnológica
implica
mucho
más
que
la
adquisición
de
equipos
o
programas
informáticos. Se trata de un proceso integral que transforma la forma en que las empresas
desarrollan sus actividades, gestionan la información y se relacionan con clientes y proveedores.
Según
(M.
Dini,
2021),
este
proceso
involucra
cambios
organizacionales,
productivos
y
estratégicos
que
permiten
generar
mayor
valor
dentro
de
la
empresa,
tal
como
ha
sido
documentado
en
diversos
estudios
sobre
la
transformación
digital
en
el
tejido
empresarial
latinoamericano (Bustamante & Jaramillo, 2023).
Entre las principales dimensiones de la adopción tecnológica se encuentran la infraestructura
tecnológica, las competencias digitales del personal y la integración de herramientas digitales
en los procesos empresariales. La infraestructura tecnológica comprende los recursos físicos y
digitales
necesarios
para
desarrollar
las
actividades
organizacionales,
mientras
que
las
competencias
digitales
hacen
referencia
a
los
conocimientos
y
habilidades
que
poseen
los
trabajadores para utilizar adecuadamente las tecnologías disponibles.
3
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Vol.3 No. 3 (2024) Julio - Septiembre
Por
otra
parte,
la
incorporación
de
plataformas
digitales
ha
favorecido
el
desarrollo
del
comercio electrónico y la automatización de diversos procesos empresariales. (Nuñez del Arco
Minchala,
2025)
sostiene
que
la
implementación
de
tecnologías
digitales
contribuye
al
crecimiento operacional de las empresas al mejorar la gestión de la información y facilitar la
toma de decisiones. Asimismo, (Monserrate Sánchez, Viteri Guzmán, & Valdez Aguagallo,
2024)destacan que el comercio electrónico se ha convertido en una herramienta clave para
ampliar mercados y fortalecer la competitividad de las MIPYMES.
Diversos modelos teóricos explican los factores que influyen en la adopción tecnológica. Entre
ellos destaca el Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM), que plantea que la intención de
utilizar una tecnología depende de la utilidad y facilidad de uso percibidas por los usuarios. De
igual forma, otros modelos consideran factores organizacionales, tecnológicos y ambientales
como elementos determinantes para la implementación de innovaciones digitales dentro de las
empresas.
A pesar de sus beneficios, las MIPYMES enfrentan diversas barreras para incorporar nuevas
tecnologías. Entre las principales dificultades se encuentran la falta de recursos económicos, la
insuficiente infraestructura tecnológica, el desconocimiento sobre herramientas digitales y la
limitada
capacitación
del
personal.
Además,
existen
preocupaciones
relacionadas
con
la
seguridad de la información y la protección de datos. (Córdova Rodríguez & Jiménez León,
2023), Estos factores continúan limitando los procesos de transformación digital en muchas
pequeñas
y
medianas
empresas.
Productividad Laboral en las MIPYMES
La productividad laboral se define como la relación entre la producción obtenida y el trabajo
empleado
para
alcanzarla.
Este
indicador
permite
evaluar
la
eficiencia
con
la
que
una
organización utiliza sus recursos humanos para generar bienes o servicios. En el caso de las
Mipymes, la productividad constituye un factor clave para mejorar la rentabilidad, fortalecer la
competitividad y garantizar la sostenibilidad empresarial.
El
incremento
de
la
productividad
laboral
depende
de
diversos
factores.
Uno
de
los
más
importantes es la
eficiencia operativa, entendida
como
la capacidad de realizar actividades
utilizando
menos
recursos
y
tiempo
sin
afectar
la
calidad
de
los
resultados.
La
adopción
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Vol.3 No. 3 (2024) Julio - Septiembre
tecnológica contribuye significativamente a este objetivo al automatizar tareas, reducir errores
y optimizar procesos internos (Mero, 2025).
Otro factor relevante es la innovación en procesos y productos. Las empresas que implementan
mejoras continuas suelen adaptarse con mayor facilidad a las exigencias del mercado y ofrecer
bienes o servicios con mayor valor agregado. De acuerdo con (Garcia, 2018), la innovación
constituye un elemento fundamental para incrementar la productividad y mejorar el desempeño
organizacional.
Asimismo,
el
compromiso
de
los
trabajadores
y
la
adecuada
gestión
empresarial
influyen
directamente
en
los
niveles
de
productividad.
Las
organizaciones
que
promueven
la
capacitación,
la
participación
y
el
desarrollo
profesional
de
sus
empleados
suelen
obtener
mejores resultados en términos de eficiencia y competitividad.
En Ecuador existe una importante brecha de productividad entre las MIPYMES y las grandes
empresas. Aunque las pequeñas y medianas empresas representan la mayor parte del tejido
empresarial, presentan menores niveles de productividad debido a limitaciones relacionadas
con el acceso a tecnología, financiamiento e innovación. Esta situación evidencia la necesidad
de fortalecer las capacidades tecnológicas y organizacionales de este sector para mejorar su
desempeño económico.
La relación entre la adopción tecnológica y la productividad laboral es directa. La incorporación
de tecnologías digitales permite optimizar procesos, mejorar la gestión de la información y
facilitar la toma de decisiones. Además, tecnologías emergentes como la inteligencia artificial,
el análisis de datos y el Internet de las Cosas ofrecen nuevas oportunidades para incrementar la
eficiencia empresarial. Según (Bustos, 2025) y (García et al, 2024), las organizaciones que
aprovechan
adecuadamente
estas
herramientas
logran
mayores
niveles
de
productividad,
innovación y competitividad.
En
conclusión,
la
adopción
tecnológica
constituye
un
factor
estratégico
para
mejorar
la
productividad
laboral
de
las
MiPymes.
La
integración
efectiva
de
herramientas
digitales
favorece la optimización de recursos, fortalece el desempeño organizacional y contribuye al
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crecimiento
sostenible
de
las
empresas
dentro
de
entornos
cada
vez
más
exigentes
y
globalizados.
Madurez Digital
La
madurez
digital
en
empresas
tradicionales
implica
una
transición
cualitativa:
desde
la
digitalización primaria de los procesos productivos hasta la adopción consolidada de una cultura
digital. La transformación digital, como se ha denominado, se constituye como un cambio en
el paradigma organizacional que trasciende la mera adopción de tecnologías para redefinir la
creación de valor y la estrategia corporativa (Buitrón & Espinoza Vélez, 2024).
En la literatura académica es fundamental distinguir los conceptos de transformación digital y
madurez digital por su naturaleza de proceso y de resultado, respectivamente se identifica a la
madurez digital como un estado deseado que permite a las organizaciones responder de manera
ágil a los cambios disruptivos del entorno. La transformación digital se define como un proceso
dinámico,
incremental
y
continuo
de
cambio
impulsado
por
tecnologías
emergentes,
cuya
finalidad
es
reorientar
la
propuesta
de
valor
y
los
paradigmas
de
negocio,
producción
y
consumo. Por su parte, la madurez digital representa el nivel de desarrollo, consolidación o
estado deseado al que alcanza la organización como consecuencia de dicho proceso. De este
modo, la transformación digital actúa como un vector de reconfiguración multidimensional que
impacta transversalmente en la estrategia corporativa, la estructura institucional, el desarrollo
del
capital humano, la cultura organizacional
y la optimización
de los procesos
operativos
(Layza & Ojeda, Transformación digital de Pymes en Latinoamérica: estudio cienciométrico,
2025). De este modo, la transformación digital constituye una variable fundamental para las
organizaciones
que
transitan
de
un
modelo
de
negocio
convencional
hacia
un
paradigma
centrado en el crecimiento digital, adquiriendo la capacidad adaptativa requerida frente a las
constantes disrupciones tecnológicas.
Se considera que las empresas son maduras digitalmente cuando operan bajo un modelo de
negocio
digital
que
promueve
una
cultura
innovadora,
flexible,
conectada,
abierta
y
colaborativa, capaz de responder de manera ágil a los cambios disruptivos del entorno. En este
ámbito, la literatura identifica comúnmente cuatro niveles de madurez digital: Novato, Inicial,
Competente, Avanzado y Experto (MINTEL, 2024).
6
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La madurez digital de las empresas se ha adaptado a través de la singularidad de las MiPymes,
las cuales se forman bajo una estructura organizacional mucho más simple, donde sus procesos
productivos
y
la
toma
de
decisiones
se
aplican
de
una
forma
más
ágil
y
con
una
gran
dependencia
de
recursos
externos
(Figueroa
&
Gómez,
2024).
Esto
crea
modelos
digitales
básicos y genéricos, aun sabiendo que para las grandes corporaciones estos pueden llegar a
resultar anticuados.
Bajo este enfoque radica la gran importancia de desarrollar e implementar modelos digitales
con el fin de explotar las habilidades particulares de las MiPymes. Estos modelos les permiten
usar herramientas que las ayudan a identificar y autoevaluar su posición en el ámbito digital,
para
que,
a
partir
de
ello,
puedan
trazar
estrategias
y
evolucionar
en
la
industria
(Layza,
Transformación digital de Pymes en Latinoamérica: estudio cienciométrico, 2025)
Metodología
El
estudio
se
desarrolla
bajo
un
enfoque
de
investigación
cuantitativa,
con
un
diseño
no
experimental de tipo longitudinal y alcance descriptivo-correlacional. Se observará la evolución
y relación de las variables en su contexto natural durante el periodo comprendido entre el primer
trimestre
de
2020
y
el
cuarto
trimestre
de
2025,
son
23
observaciones
trimestrales,
sin
manipulación de las mismas. La primera variable, adopción tecnológica, se operacionalizará a
través
del
Índice
de
Madurez
Digital
institucional
del
Ministerio
de
Telecomunicaciones
(Mintel); mientras que la segunda, productividad laboral, se mide como el cociente entre el
Valor Agregado Bruto o las ventas trimestrales del sector y el número de empleos ocupados.
Dentro de nuestra investigación se identificaron limitaciones de desagregación temporal por el
tamaño empresarial en las fuentes primarias oficiales en los periodos estudiados. La variable de
los empleos ocupados por las MiPymes del sector comercio se construyó bajo un contraste de
proporciones
marginales,
ponderando
el
empleo
total
del
sector
comercio
por
la
tasa
de
participación del empleo de las MiPymes, de ahí que se convirtiera a una frecuencia trimestral
por medio de un promedio.
La población está conformada por las MiPymes del sector comercio en Ecuador. El muestreo
será no probabilístico por conveniencia, estableciendo como criterios de inclusión los registros
macroeconómicos
oficiales
y
administrativos
del
periodo
2020-2025,
desagregados
para
el
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sector comercio a nivel de MiPymes y provenientes de fuentes oficiales que garanticen validez
y confiabilidad. Los materiales se basarán en fuentes secundarias, utilizando como instrumento
principal
fichas
de
registro
de
datos
estructuradas
en
Microsoft
Excel
para
la
tabulación
y
depuración
correspondientes.
La
recolección
de
datos
se
realizará
mediante
búsqueda
documental en fuentes oficiales como el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC), el
Ministerio de Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información (MINTEL) y el Servicio
de Rentas Internas (SRI). Se extraerán indicadores trimestrales del Índice de Madurez Digital
de la MiPymes del sector comercio para la adopción tecnológica, y series de tiempo trimestrales
de VAB o ventas y número de ocupados para la productividad laboral de las MiPymes del sector
comercio.
El análisis de datos se desarrollará en dos fases. Primero, un análisis descriptivo mediante el
procesamiento de las series temporales por medio del Excel, donde se calculará la productividad
laboral trimestral. Segundo, un análisis econométrico e inferencial mediante un Modelo de
Vectores
Autorregresivos
(VAR)siguiendo
la
metodología
de
Sims,
(2017).
Este
enfoque
permite
capturar
la
dinámica
temporal
entre
las
variables
y
evaluar
la
respuesta
de
la
productividad ante shocks en la madurez digital mediante el uso de las funciones de impulso-
respuesta (Aguilar, 2021)
Para
una
estimación
formal
del
modelo
econométrico,
las
variables
se
transformaron
a
logaritmos naturales para poder medir las elasticidades (Gujarati, 2009), usamos el operador de
ln (Productividad) pero en el índice de madurez digital se usa el operador de ln (Madurez digital
+ 1), se sumo una más para poder neutralizar los valores nulos (Christophe Bellégo, 2022), y
se incorporan una constante junto a variables ficticias estacionales (S1, S2, S3) para controlar
las fluctuaciones trimestrales por la estacionalidad. Se establece un rezago de 1 que permitirá
evaluar la casualidad y el impacto que puede generar a corto plazo entre las variables (Jiafeng
Chen, 2023).
Hipótesis
H0 = la madurez digital no se correlaciona con la productividad de las MIPYMES
h1 = la madurez digital si se correlaciona con la productividad de las MIPYMES
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Vol.3 No. 3 (2024) Julio - Septiembre
Resultados
Para
dar
respuesta
a
la
pregunta
de
investigación
y
contrastar
las
hipótesis
planteadas,
se
empleará un modelo vectorial autorregresivo (VAR) de orden 1. Para facilitar la estimación del
modelo se requirió del programa estadístico GRETL utilizando datos trimestrales incluidos
desde el segundo trimestre de 2020 hasta el cuarto trimestre de 2025, lo que nos da un total de
23
observaciones.
Las
variables
examinadas
fueron
las
de
la
productividad
y
el
índice
de
madurez digital ambas expresadas en logaritmos naturales, pero en el caso particular del índice
de madurez digital, se aplicó la transformación ln(madurez + 1) ya que esta variable puede
tomar
el
valor
cero
en
algunos
trimestres,
ya
sea
porque
no
se
registró
inversión
en
digitalización por parte de las empresas o porque el nivel de adopción tecnológica fue nulo.
Esta solución es regularmente utilizada cuando se trabaja con variables que pueden contener
valores nulos, ya que permite conservar todas las observaciones sin perder información y sin
alterar
el
correcto
alcance
de
los
resultados.
Adicionalmente,
se
incluyeron
tres
variables
dummy
estacionales
(S1,
S2,
S3)
para
controlar
los
efectos
del
ciclo
anual
sobre
la
productividad, ya que es común que ciertos trimestres presenten variaciones sistemáticas por
motivos comerciales o fiscales.
Los resultados se presentan en tres bloques: primero, la evaluación global del modelo; segundo,
la estimación de los coeficientes y el contraste de hipótesis; y tercero, el análisis de la dinámica
temporal a través de las funciones de impulso-respuesta.
Evaluación global del modelo VAR
Antes de interpretar los coeficientes, es necesario verificar que el modelo esté bien especificado.
Para ello, se aplicaron pruebas de diagnóstico sobre los residuos del sistema. El contraste de
Portmanteau: LB (5) = 14,2664, gl = 16 [0,5789] indica que no existe una autocorrelación
significativa en los errores, lo cual es importante dado que garantiza que las estimaciones no
estén
sesgadas.
Así
mismo,
los
estadísticos
de
Durbin-Watson
para
la
ecuación
de
productividad (2,216) y para la ecuación de madurez (1,923) se aproximan a 2 sustentando a la
teoría, que establece que el valor esperado de este estadístico es 2 cuando el modelo incluye
constante y los errores son independientes.
9
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El R² de la ecuación de productividad es de 0,702, lo que significa que el modelo logra explicar
el 70,2% de la variabilidad de la productividad a lo largo del tiempo. Este es un valor bastante
alto, lo que indica que las variables incluidas (rezago de productividad, rezago de madurez y
dummies estacionales) son relevantes para explicar el comportamiento de la productividad. Sin
embargo,
como
veremos
a
continuación,
ese
poder
explicativo
no
proviene
de
la
madurez
digital, sino de la propia inercia de la productividad y de los efectos estacionales.
Coeficientes estimados y contraste de hipótesis
La
Tabla
1
muestra
los
coeficientes
más
relevantes
para
el
contraste
de
nuestra
hipótesis
principal. Se han omitido los coeficientes de las dummies estacionales y de la constante por
razones de espacio, pero fueron incluidos en el modelo completo.
Tabla 1
Coeficientes estimados del modelo VAR (1) – Periodo 2020:2 – 2025:4 (T=23)
|
Variable
dependiente
|
Variable
explicativa
|
Coeficiente
|
Error
estándar
|
Estadístico
t
|
Valor
p
|
|
L_productividad
|
L_madurez_1
|
0,0240
|
0,0267
|
0,898
|
0,3816
|
|
L_madurez
|
L_productividad_1
|
0,5318
|
1,3304
|
0,400
|
0,6943
|
Nota. El modelo completo incluye constante y dummies estacionales (S1, S2, S3), cuyos coeficientes se
omiten por brevedad.
En la ecuación de productividad, el coeficiente de L_madurez_1 es positivo (0,0240) lo cual
supondría
que,
en
un
principio
el
aumento
en
la
madurez
digital
estaría
asociado
con
un
incremento en la productividad. Sin embargo, al observar el valor p (0,3816), se demuestra que
este
resultado
no
es
estadísticamente
significativo,
ni
siquiera
al
nivel
del
10%.
En
otras
palabras, no podemos afirmar con confianza que el coeficiente sea distinto de cero.
Para sustentar este hallazgo, se realizó también un contraste F conjunto sobre todos los rezagos
de L_madurez (en este caso solo uno, por ser un VAR (1)). El resultado fue F (1,17) = 0,8068,
con un valor p de 0,3816, idéntico al anterior. Esto refuerza la conclusión de que la madurez
digital no ejerce un efecto significativo sobre la productividad en el modelo estimado.
Por otro lado, en la ecuación de madurez digital, el coeficiente de L_productividad_1 es de
0,5318, pero su valor p es 0,6943, lo que indica que tampoco es significativo. Descartando una
10
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relación de doble vía entre ambas variables, al menos en el corto plazo. Un resultado que sí
resulta relevante es el del propio rezago de la productividad (L_productividad_1) en su propia
ecuación, cuyo coeficiente es 0,6539 y su valor p es 0,0009, altamente significativo. Esto indica
que la productividad actual depende en gran medida de la productividad del trimestre anterior,
lo que refleja una fuerte inercia, típica de variables que dependen de factores estructurales que
cambian
lentamente,
como
el
capital,
el
conocimiento
y
los
procesos
organizativos.
Esta
persistencia reduce el espacio para que otras variables, como la madurez digital, tengan un
impacto significativo en el corto plazo.
Análisis de la dinámica temporal: funciones de impulso-respuesta
Si bien el coeficiente de L_madurez_1 no es significativo, es posible que exista un efecto que
se manifieste en trimestres posteriores. Para evaluar esta posibilidad, se estimaron las funciones
de impulso-respuesta, las cuales permiten observar cómo responde la productividad ante un
shock (cambio inesperado) en la madurez digital a lo largo de un horizonte de 20 trimestres (5
años).
Figura 1
Respuesta acumulada de la Productividad ante un shock en la Madurez Digital
Nota. En la gráfica se muestra la función de L_Productividad ante el impulso del Índice de la
madurez digital. Los círculos representan el efecto estimado y las barras verticales muestran el
intervalo de confianza.
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Como se puede observar, la respuesta de la productividad ante un shock en la madurez digital
es positiva, alcanzando su punto máximo en el primer trimestre (0,028). Esto significa que, ante
un aumento inesperado en la madurez digital, la productividad se incrementaría en un 2,8% en
el
trimestre
inmediato
siguiente. Sin
embargo,
a
partir
del
segundo
trimestre,
ese
efecto
disminuye, hasta desaparecer por completo, alrededor del trimestre 16.
En otras palabras, el impacto de la digitalización sobre la productividad es positivo, pero muy
pequeño y, además, se desvanece con el tiempo.
De manera complementaria, se analizó también el efecto inverso: cómo responde la madurez
digital ante un shock en la productividad. Los resultados se presentan en la Figura 2.
Figura 2
Respuesta acumulada de L_madurez ante un shock en L_productividad.
Nota. En la gráfica se muestra la función de L_madurez digital ante el impulso de la productividad.
Los círculos representan el efecto estimado y las barras verticales muestran el intervalo de confianza.
En este caso, el efecto inicial es más acentuado. Se observa que en el trimestre 1 la respuesta
alcanza
su
punto
máximo
con
un
valor
de
0,07,
lo
que
sugiere
que
un
incremento
en
la
productividad
podría
liberar
recursos
financieros
u
organizativos
que
permitan
invertir
en
digitalización
en
el
corto
plazo. Al
igual
que
en
el
caso
anterior,
este
efecto
se
diluye
muy rápido. A partir del trimestre 5, la respuesta comienza a decrecer de manera notable, y para
12
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el trimestre 8 ya se ha reducido a prácticamente cero. A partir del trimestre 9, la respuesta se
vuelve ligeramente negativa y se mantiene estable en ese valor para el resto del horizonte.
Este resultado es especialmente revelador porque indica que la productividad pasada no genera
una mejora sostenida en la madurez digital. Aunque un buen nivel de productividad puede dar
un impulso inicial a la digitalización, ese impulso se agota rápidamente. El hecho de que el
efecto se vuelva negativo en el largo plazo podría interpretarse como que, una vez agotado el
impulso inicial, las MIPYMES tienden a descuidar la inversión en digitalización o enfrentan
restricciones financieras, técnicas o de gestión que limitan su continuidad (Monserrate Sánchez
I. H., 2024).
Resumen de los contrastes de hipótesis
Para cerrar esta sección, la Tabla 2 resume los contrastes realizados sobre la hipótesis principal.
Tabla 2
Contrastes de significación para la relación madurez → productividad.
|
Contraste
|
Estadístico
|
Valor p
|
Decisión (α=0,05)
|
|
t de Student para
L_madurez_1
|
0,8982
|
0,3816
|
No rechazar H₀
|
|
F conjunto sobre todos los
rezagos de L_madurez
|
0,8068
|
0,3816
|
No rechazar H₀
|
Dado que en ambos casos el valor p es ampliamente superior a 0,05, se concluye que no existe evidencia
estadística suficiente para rechazar la hipótesis nula. Por lo tanto, con los datos disponibles y el modelo
utilizado, no se puede afirmar que la madurez digital influya significativamente sobre la productividad
de las MIPYMES ecuatorianas en el corto plazo. No obstante, esto no significa que la digitalización sea
irrelevante,
sino
que
sus
efectos
podrían
tomar
más
tiempo
en
manifestarse
o
requerir
condiciones
complementarias
(capacitación,
cambio
organizacional)
que
no
fueron
capturadas
en
este
modelo
(Autor & Salomons, 2018)
.
Discusión
Es
importante
destacar
que,
aunque
el
coeficiente
de L_madurez_1 no
es
significativo,
el
modelo en su conjunto explica bien la productividad (R² = 0,702). Esto se debe principalmente
a dos factores:
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La
inercia
de
la
productividad:
el
coeficiente
de L_productividad_1 es
0,6539
y
altamente
significativo (p < 0,001). Esto significa que el nivel de productividad de un trimestre depende
en un 65% del nivel del trimestre anterior. Es decir, la productividad tiene una fuerte memoria
histórica, lo que es común en empresas con procesos estables y rigideces estructurales. Esta
inercia puede explicarse por factores estructurales que cambian lentamente, como el capital
físico, el capital humano, los procesos internos y las relaciones comerciales estables (Durán
Mero, 2025).
Los
efectos
estacionales:
las
dummies
S1
y
S3
resultaron
significativas
en
la
ecuación
de
productividad, lo que indica que hay trimestres del año en los que la productividad tiende a ser
sistemáticamente más baja (o más alta) por razones estacionales, como períodos de mayor
actividad comercial o vacaciones.
Una posible explicación para este resultado es que la adopción tecnológica en las MIPYMES
del sector comercio aún se encuentra en etapas iniciales. Como señalan Armijos, Espinoza y
Rodriguez(2024),
la
madurez
digital
en
empresas
tradicionales
implica
una
transición
cualitativa que va más allá de la simple adquisición de herramientas tecnológicas; requiere un
cambio
en
la
cultura
organizacional
y
en
la
estrategia
corporativa.
Este
proceso
de
transformación
no
ocurre
en
el
corto
plazo,
por
lo
que
un
rezago
trimestral
podría
ser
insuficiente para capturar sus efectos sobre la productividad.
Las MIPYMES, especialmente las del sector comercio, suelen tener estructuras organizativas
simples y procesos establecidos que no se modifican de un trimestre a otro. Esta rigidez reduce
el espacio para que variables como la madurez digital tengan un impacto significativo en el
corto plazo.
Este hallazgo es consistente con lo señalado por García et al( 2024), quienes destacan que la
productividad
de
las
MIPYMES
en
Ecuador
está
fuertemente
influenciada
por
factores
estructurales y organizativos, más que por la incorporación de tecnologías. De manera similar,
Parrales Poveda, M. L., et al, (2025) encontraron que la transformación digital en las MIPYMES
del Ecuador enfrenta barreras relacionadas con la falta de capacidades internas y la resistencia
al cambio, lo que limita su impacto en el desempeño empresarial.
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Comparación con la literatura previa
Los
resultados
de
este
estudio
son
consistentes
con
investigaciones
previas
realizadas
en
Ecuador
y
América
Latina.
Cabrera
&
Oquendo
(2025),
encontraron
que
la
adopción
tecnológica en las MIPYMES ecuatorianas enfrenta barreras significativas relacionadas con el
acceso a financiamiento, la falta de capacitación y la infraestructura tecnológica limitada. Estas
barreras reducen la efectividad de las inversiones en digitalización y explican por qué no se
observan efectos inmediatos sobre la productividad.
De
manera
similar,
M.
Dini,
(2021)
señalaron
que
la
productividad
de
las
MIPYMES
en
América Latina está determinada principalmente por factores estructurales, como el tamaño de
la empresa,
el
nivel educativo de los
trabajadores y el
acceso a mercados, más
que por la
adopción de tecnologías. Estos hallazgos coinciden con la fuerte inercia de la productividad
observada en nuestro estudio.
Por otro lado, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) ha documentado que los efectos de
la
digitalización
en
la
productividad
de
las
MIPYMES
suelen
tardar
varios
años
en
manifestarse,
y
que
requieren
de
políticas
públicas
complementarias
que
promuevan
la
capacitación,
la
innovación
y
el
fortalecimiento
de
las
capacidades
empresariales
(Díez
&
Gabarró, 2020). Esto sugiere que la ausencia de efectos significativos en el corto plazo no
significa que la digitalización sea irrelevante, sino que sus beneficios podrían materializarse en
horizontes temporales más largos o a través de canales indirectos que no han sido capturados
por este modelo.
Al emplear un modelo VAR comparable en el contexto turco, observaron que la conexión entre
la digitalización y la productividad resulta difusa en el corto plazo; sin embargo, recalcan que
dichos impactos tienden a consolidarse y volverse evidentes en periodos más prolongados. Esta
perspectiva respalda el resultado obtenido (Kahveci & Gurgur, 2025).
Implicaciones prácticas y de política pública
Los
hallazgos
de
este
estudio
tienen
implicaciones
relevantes
tanto
para
los
gestores
empresariales como para los responsables del diseño de políticas públicas.
15
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Para las MIPYMES, los resultados sugieren que la simple adquisición de tecnologías no es
suficiente para mejorar la productividad en el corto plazo. Las inversiones en digitalización
deben ir acompañadas de, procesos de capacitación continua del personal y reorganización de
los procesos internos para adaptarse a las nuevas herramientas.
Una estrategia de transformación digital de largo plazo que no se limite a la compra de equipos
o software.
Para la política pública, se recomienda:
Diseñar programas de apoyo que no solo faciliten el acceso a tecnología, sino que también
promuevan el desarrollo de capacidades organizacionales y de gestión.
Considerar
horizontes
temporales
más
amplios
en
la
evaluación
de
los
impactos
de
los
programas
de
digitalización,
ya
que
los
efectos
pueden
tardar
más
de
un
trimestre
en
manifestarse.
Segmentar las intervenciones según el tamaño de la empresa y el subsector económico, dado
que la heterogeneidad entre MIPYMES puede ser relevante.
Limitaciones del estudio
Es importante reconocer las limitaciones de este estudio para una correcta interpretación de los
resultados:
Tabla 3
|
Limitación
|
Descripción
|
|
Tamaño muestral reducido
|
T = 23 trimestres, lo que limita la potencia de
los contrastes estadísticos y la capacidad del
modelo para detectar efectos de magnitud
pequeña.
|
|
Un solo rezago
|
El
modelo VAR
(1)
asume
que
la
dinámica
entre
las
variables
se
agota
en
un
trimestre,
|
16
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Vol.3 No. 3 (2024) Julio - Septiembre
|
pero es posible que existan efectos a más largo
plazo que requieran rezagos adicionales.
|
|
Variables agregadas
|
No
se
captura
la
heterogeneidad
entre
subsectores
del
comercio
(mayorista,
minorista, etc.) ni entre diferentes tamaños de
empresa.
|
|
Medición de la madurez digital
|
El índice utilizado puede no captar
adecuadamente dimensiones clave como la
intensidad de uso de tecnologías avanzadas
(inteligencia artificial, big data, internet de las
cosas, etc.).
|
|
Contexto específico
|
Los
resultados
son
válidos
para
el
periodo
2020:2
–
2025:4
y
podrían
no
ser
generalizables
a
otros
periodos
o
sectores
económicos.
|
Estas limitaciones sugieren que los resultados deben interpretarse con cautela, y que futuras
investigaciones deberían:
Ampliar la muestra con un mayor número de observaciones.
Explorar rezagos adicionales para capturar efectos de mediano y largo plazo.
Considerar modelos de cointegración para evaluar relaciones de largo plazo.
Desagregar el análisis por subsectores y tamaños de empresa.
Incorporar indicadores más detallados de madurez digital que capturen la intensidad y calidad
del uso tecnológico.
Cierre y contribución del estudio
En síntesis, este estudio contribuye a la literatura empírica sobre digitalización y productividad
en
MIPYMES,
un
ámbito
aún
poco
explorado
en
el
contexto
ecuatoriano.
Aunque
no
se
17
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Vol.3 No. 3 (2024) Julio - Septiembre
encontró evidencia de un efecto significativo de la madurez digital sobre la productividad en el
corto plazo, el análisis dinámico sugiere que existe un impacto positivo, aunque pequeño y
temporal, que se desvanece rápidamente.
El principal hallazgo del estudio es la fuerte inercia de la productividad, que reduce el espacio
para que otras variables, como la digitalización, tengan un impacto inmediato. Esto no invalida
la importancia de la transformación digital, sino que señala la necesidad de enfoques de largo
plazo que integren la tecnología con cambios organizacionales, capacitación y políticas públicas
de acompañamiento.
La evidencia presentada sugiere que los beneficios de la digitalización en las MIPYMES del
sector comercio en Ecuador no son automáticos ni inmediatos, y que se requieren condiciones
complementarias para que las inversiones tecnológicas se traduzcan en mejoras sostenidas de
la productividad.
Conclusión
La pregunta que guio esta investigación fue si la madurez digital influye en la productividad
laboral de las MIPYMES del sector comercio en Ecuador durante el periodo 2020:2 – 2025:4.
La
respuesta,
a
partir
del
modelo
VAR
(1)
estimado,
es
que
no
se
encontró
evidencia
estadísticamente significativa que respalde dicha relación en el corto plazo (p = 0,3816). Por
tanto, no se rechaza la hipótesis nula.
El
hallazgo
más
sólido
del
estudio
es
la
fuerte
inercia
de
la
productividad:
el
nivel
actual
depende en un 65% del nivel del trimestre anterior (coeficiente = 0,6539; p = 0,0009). Esto
significa
que
los
factores
estructurales
—capital
físico,
procesos
internos,
conocimiento
acumulado— explican la productividad mucho más que la digitalización en el horizonte de un
trimestre.
Las funciones de impulso-respuesta complementan esta visión: el efecto de la madurez digital
sobre la productividad es positivo (máximo 0,028 en el primer trimestre) pero se desvanece
completamente a partir del trimestre 16. El efecto inverso también es transitorio: un shock en
productividad genera un impulso inicial sobre la madurez digital (0,07 en el primer trimestre),
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pero se diluye y se vuelve negativo a partir del noveno trimestre. Esto descarta la existencia de
un círculo virtuoso autosostenido entre ambas variables.
Estos resultados no significan que la digitalización sea irrelevante, sino que sus efectos no son
automáticos
ni
inmediatos.
Para
que
las
inversiones
tecnológicas
se
traduzcan
en
mejoras
sostenidas
de
productividad,
se
requieren
condiciones
habilitantes
como
capacitación
del
personal, reorganización de procesos internos, cambios en la cultura organizacional y políticas
públicas de acompañamiento a mediano y largo plazo.
La principal contribución de este estudio es haber cuantificado, para el caso ecuatoriano, la
magnitud y duración del impacto de la digitalización sobre la productividad, así como haber
identificado
la
inercia
como
el
factor
que
limita
ese
impacto
en
el
corto
plazo.
Futuras
investigaciones deberían ampliar la muestra, explorar más rezagos, desagregar por subsectores
y tamaños de empresa, y considerar modelos de cointegración para evaluar relaciones de largo
plazo.
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