Revista de Ciencias Sociales (RCS)

Vol. XXXII, No. 3, Julio-Septiembre 2026. pp. 338-360

FCES - LUZ ● ISSN: 1315-9518 ● ISSN-E: 2477-9431

Como citar: Méndez, J. M., Calanchez, Á., y Padrón, A. M. (2026). Tasas de interés y volumen de crédito productivo: Análisis bibliométrico y evidencia empírica para Ecuador. Revista De Ciencias Sociales, XXXII(3), 338-360.

Tasas de interés y volumen de crédito productivo: Análisis bibliométrico y evidencia empírica para Ecuador

Méndez Reyes, Johan Manuel*

Calanchez Urribarri, África**

Padrón Medina, Ana María***

Resumen

La literatura sobre tasas de interés y crédito productivo se ha desarrollado principalmente desde el enfoque macroeconómico, dejando a un lado la articulación con otras disciplinas como las ciencias sociales. En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo analizar la relación entre las tasas de interés y el volumen de crédito productivo a partir de un abordaje bibliométrico y una contrastación empírica exploratoria. El estudio se estructuró en dos fases. Primeramente, se elaboraron mapas bibliométricos para identificar relaciones entre términos y su evolución temporal mediante el software VOSviewer. Luego, se aplicó estadística descriptiva y el modelo econométrico Autoregressive Distributed Lag, con selección de rezagos, pruebas de estacionariedad, cointegración y estimación de parámetros. Los resultados mostraron una baja integración entre las variables dentro de la literatura científica, evidenciada en estructuras temáticas y núcleos conceptuales poco conectados. También se encontró una asociación inversa débil entre la tasa de interés y el volumen de crédito productivo, lo que sugiere que la dinámica del financiamiento responde a múltiples factores. Se concluye que la fragmentación identificada en la literatura y la complejidad empírica observada, configuran una oportunidad para desarrollar enfoques investigativos más integradores, con implicaciones para el diseño de estrategias de formación financiera empresarial.

Palabras clave: Tasa de interés; volumen de crédito; ciencias sociales; modelo ARDL; bibliometría.

* Postdoctorado en Ciencias Humanas. Postdoctorado en Filosofía Educativa. Doctor en Ciencias Filosóficas. Doctor en Educación. Doctor en Ciencias Gerenciales. Magíster Scientiarum en Filosofía. Docente Titular del Doctorado en Educación en la Universidad Politécnica Salesiana, Guayaquil, Ecuador. Investigador y Coordinador del Grupo de Investigación ATARAXIA. E-mail: jmendezr@ups.edu.ec; reymanjohqgmail.com ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9349-223X

** Posdoctorado en Investigación. Posdoctorado en Tecnologías Disruptivas e Inteligencia Artificial para las Ciencias Empresariales. Doctora en Ciencias, mención Gerencia. Magíster en Gerencia de Proyectos de Investigación y Desarrollo. Licenciada en Administración de Empresas, mención Gerencia Industrial. Docente Investigadora adscrita a la Carrera de Marketing de la Facultad de Ciencias Empresariales en la Universidad San Ignacio de Loyola, Lima, Perú. Coordinadora del Grupo de Investigación SOCSOSVER. E-mail: acalanchez@usil.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9246-9927

*** Doctora en Ciencias Gerenciales. Magíster Scientiarum en Gerencia Tributaria. Licenciada en Contaduría Pública. Docente Investigadora en la Universidad ECOTEC, Samborondón, Ecuador. E-mail: apadronm@ecotec.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4724-9543

Recibido: 2026-03-21 •

Aceptado: 2026-06-08

Interest rates and productive credit volume: Bibliometric analysis and empirical evidence for Ecuador

Abstract

The literature on interest rates and productive credit has primarily developed from a macroeconomic perspective, neglecting its connection to other disciplines such as the social sciences. In this context, the present study aims to analyze the relationship between interest rates and the volume of productive credit using a bibliometric approach and exploratory empirical testing. The study was structured in two phases. First, bibliometric maps were created to identify relationships between terms and their evolution over time using VOSviewer software. Then, descriptive statistics and the Autoregressive Distributed Lag econometric model were applied, including lag selection, stationarity tests, cointegration, and parameter estimation. The results showed low integration among variables within the scientific literature, evidenced by poorly connected thematic structures and conceptual frameworks. A weak inverse association was also found between the interest rate and the volume of productive credit, suggesting that financing dynamics are influenced by multiple factors. It is concluded that the fragmentation identified in the literature and the observed empirical complexity constitute an opportunity to develop more integrative research approaches, with implications for the design of business financial training strategies.

Keywords: Interest rate; credit volume; social sciences; ARDL model; bibliometrics.

Introducción

En un sentido general, el sistema financiero está conformado por instituciones, medios y mercado, cuyo propósito es dinamizar la economía de un país. Por tanto, la integración de instrumentos como el crédito productivo constituyen un mecanismo fundamental para el financiamiento de la inversión, la expansión de la capacidad instalada y la generación de valor agregado. Su dinámica se encuentra estrechamente vinculada a las condiciones macrofinancieras del sistema bancario, dentro de las cuales la tasa de interés actúa como el principal precio de ajuste entre la oferta y demanda del crédito (Calvo et al., 2014). La literatura económica ha documentado extensamente que variaciones en el costo del financiamiento inciden sobre las decisiones de inversión y, en consecuencia, sobre el volumen de crédito efectivamente desembolsado (Izquierdo et al., 2018).

En las últimas décadas, el análisis de la relación entre tasas de interés y crédito productivo ha sido abordado predominantemente desde enfoques macroeconómicos y de política monetaria. Los modelos de transmisión financiera, los estudios sobre intermediación bancaria y las investigaciones acerca de restricciones crediticias, han configurado un campo de conocimiento sólido, aunque con limitada articulación con otras dimensiones del comportamiento financiero (Romero et al., 2022; Ingale y Paluri, 2022). Esta fragmentación temática ha llevado a que el estudio del crédito productivo se desarrolle de manera parcial y solo articulada a las áreas con afinidad directa, sin integrar plenamente los hallazgos provenientes de otras disciplinas, lo cual restringe la comprensión social del fenómeno como: acceso desigual, segmentación empresarial, restricciones institucionales, racionalidad organizacional, entre otros.

Se trata de una problemática estructural, puesto que las finanzas no operan de manera aislada, sino que inciden directamente en la organización de la actividad productiva, en las oportunidades de acceso a recursos, en la reproducción de desigualdades y en las trayectorias de desarrollo económico del país.

En el caso ecuatoriano, el mercado crediticio ha experimentado transformaciones significativas en las últimas dos décadas, particularmente a partir del proceso de dolarización iniciado en el año 2000. La Dirección Nacional de Programación y Regulación Monetaria y Financiera (2020) señala que: “Durante la década de los 90, las tasas de interés se caracterizaron por su volatilidad, alcanzando un mínimo de 41,5 % y un máximo de 72 %” (p. 36). Si bien la dolarización redujo sustancialmente la variabilidad cambiaria y las expectativas de devaluación, las tasas de interés activas referenciales han mantenido fluctuaciones vinculadas a condiciones de liquidez, riesgo crediticio y política regulatoria (Macas y Zhangallimbay, 2019; Padrón et al., 2024).

El endurecimiento de las condiciones crediticias, incluyendo las fluctuaciones en las tasas de interés, pueden generar contracciones en el volumen de financiamiento productivo, con efectos sobre la inversión privada (Jafarov et al., 2020). Es por ello que, entender esta relación en el contexto ecuatoriano resulta relevante no solo desde una perspectiva macroeconómica, sino también como insumo para el diseño de estrategias de acompañamiento financiero a los segmentos empresariales que dependen en gran medida del crédito bancario para sus operaciones.

Según datos del Banco Central del Ecuador (BCE, 2023), el segmento productivo corporativo concentra una porción significativa del crédito destinado a actividades manufactureras, comerciales y de servicios. Durante el período 2010-2022, el volumen de estos créditos mostró una tendencia creciente, aunque con fluctuaciones trimestrales que sugieren una sensibilidad por factores macroeconómicos no controlados.

En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo analizar la relación entre las tasas de interés y el volumen de crédito productivo mediante un abordaje de dos fases complementarias. En la primera, se desarrolla un mapeo bibliométrico de la producción científica para identificar la estructura temática, evolución y patrones de articulación del conocimiento en este campo. En la segunda, se realiza una contrastación empírica exploratoria para el caso ecuatoriano, enfocada en el segmento productivo corporativo durante el período 2010-2022, utilizando un modelo econométrico ARDL (Autoregressive Distributed Lag).

La contribución del estudio se centra en evidenciar la fragmentación existente en la literatura científica sobre tasas de interés y crédito productivo, aportando un diagnóstico bibliométrico del campo, así como una contrastación empírica contextualizada para Ecuador que, aun con alcance exploratorio, permite identificar patrones cuantitativos sobre el comportamiento del crédito frente a variaciones en su costo. En conjunto, estos hallazgos ofrecen elementos para una reflexión más amplia sobre la relación entre variables macrofinancieras, condiciones institucionales y acceso empresarial al financiamiento desde una perspectiva de ciencias sociales.

1. Fundamentación teórica

1.1. Tasa de interés como puente hacia los créditos

La tasa de interés es el precio del dinero en el tiempo (BCE, 2022a). Se identifica por lo que pagan los prestatarios por créditos ofrecidos o ahorros de dinero en una determinada entidad bancaria. El porcentaje de la tasa se aplica sobre un patrimonio durante un tiempo determinado (Cumpa et al. 2025) y cuyo objetivo es dinamizar el aparato financiero a través de dinero que circula en el sistema bancario.

La literatura científica sostiene que las tasas de interés constituyen un canal de transmisión financiera, en tanto forman parte de una cadena de efectos en la que las decisiones de política monetaria inciden sobre las tasas del mercado y, a su vez, estas condicionan las decisiones de endeudamiento y la demanda de crédito (Garkusha e Ivanova, 2024).

La regulación de las tasas de interés desde el Banco Central configura todo el sistema financiero, puesto que influye en la conformación de tasas aplicadas desde diferentes entidades bancarias (BCE, 2020; 2022b). Esto implica que, las fluctuaciones generen efectos extendidos a toda la economía, como el costo del capital, las decisiones de inversión y la disposición de los agentes económicos a recurrir al crédito (Alafif, 2023).

Desde esta perspectiva, la literatura científica ha evidenciado que altas tasas se asocian a menores montos de crédito o complejidades para su asignación, lo que significa menos crédito y más racionamiento (Msomi, 2023). Por tal motivo, el comportamiento empresarial no puede estar al margen de esta situación debido a que estas afectan tanto los recursos como las condiciones de evaluación de crédito.

En este sentido, la relación entre tasas de interés y volumen de crédito no debe concebirse de manera lineal, sino por el contrario, como un conjunto de elementos y criterio económicos como la liquidez del sistema, la percepción de riesgo, la regulación financiera y las expectativas sobre la actividad económica, que configurarán las mismas. Es por tal razón que el estudio del crédito productivo, exige una aproximación que reconozca simultáneamente la función precio de la tasa de interés y la complejidad institucional, así como la pluralidad de disciplinas científicas en la que se desarrolla la intermediación financiera.

1.2. Crédito productivo y acceso al financiamiento

El crédito es entendido como un mecanismo financiero a través el cual una persona o entidad recibe una determinada cuantía de dinero con el compromiso de reponer en un tiempo pre acordado y bajo condiciones definidas, que incluye el pago de interés, seguros y otros gastos administrativos si es el caso. Etimológicamente proviene del latín creditum, derivado del verbo credere, que significa “confiar” o “creer”, lo cual evidencia que la relación crediticia se basa en la confianza entre las partes implicadas (Morales y Morales, 2014).

Mientras que por el financiamiento se entiende el proceso de obtención de recursos económicos predestinados a ejecutar una acción específica acorde a la necesidad de la persona natural o jurídica. En este escenario, quien proporciona dichos recursos es nombrado financiador; mientras que quien los recibe se le denomina financiado. Este proceso dialéctico es esencial para el desarrollo de actividades productivas y económicas, particularmente en sectores que requieren capital para consolidar sus procesos de crecimiento y sostenibilidad (Abad-Correa y Morocho-Pasaca, 2023). Existen algunos estudios que señalan que el crédito productivo representa un elemento estratégico para estimular el desarrollo económico, puesto que coadyuva a la inversión, fortalece las actividades empresariales y favorece la economía local y nacional (Reyes, 2024).

El crédito productivo tiene un rol fundamental para el desarrollo económico (Lopez, et al. 2025). Permite obtener desempeño financiero en empresas producto a la asignación de recursos para el financiamiento de proyectos (Valdivieso y Guerrero, 2024). En economías y empresas con limitados recursos, el papel del crédito es fundamental para su potencialidad, y su estudio científico ha demostrado que coadyuva al crecimiento de empresas jóvenes, pequeñas y emprendimientos (González-Pinos et al., 2025; Vega-Pascual et al. 2025). En consecuencia, el análisis del volumen de crédito no solo remite a una variable financiera agregada, sino también a un indicador de acceso efectivo a oportunidades de expansión económica.

No obstante, la decisión de otorgamiento del crédito depende de diversos factores que en muchos casos se catalogan restrictivos. Además, condicionantes para la asignación del monto del crédito (Luna et al., 2025). Al no considerar asimetrías de información que se producen en contextos rurales o de finanzas inclusivas (Tang y Wu, 2025), así como la dificultad para obtener garantías, se produce el racionamiento del crédito (Nadew y Senapathy, 2022). Sin embargo, el análisis debe desarrollarse con cautela para considerar las condiciones económicas y contribuciones que ofrece la actividad y no afectar el desarrollo de la economía.

En este sentido, la tasa de interés actúa como una señal relevante, pero inserta en una red más amplia de determinantes que condicionan tanto la oferta como la demanda de crédito. Esta consideración es especialmente importante en contextos altamente regulados, donde el sistema financiero suele combinar criterios de mercado con restricciones institucionales específicas.

1.3. Comprensión del financiamiento y racionalidad empresarial

Aunque la relación entre tasa de interés y volumen de crédito ha sido estudiada principalmente desde enfoques macrofinancieros, su comprensión también requiere considerar las capacidades de los actores económicos para interpretar las condiciones del financiamiento. En este sentido, la alfabetización financiera constituye una dimensión complementaria, en tanto permite analizar cómo las empresas comprenden el costo del dinero, evalúan alternativas de endeudamiento y enfrentan decisiones de financiamiento en contextos institucionales específicos.

La alfabetización financiera se comprende como un proceso formativo que permite a las personas educarse sobre los aspectos esenciales del cómo funciona los productos y servicios financieros, tales como el ahorro, inversión y financiamiento. Por medio de este aprendizaje se logra identificar las diversas oportunidades y riesgos en la toma de decisiones económicas, asimismo consolida la confianza y criterios para administrar apropiadamente sus finanzas. En este sentido, Alvarado-Caceres et al. (2025; y, Zapata-Huamaní y Vilca-Rugel (2026) consideran que la educación financiera no solo conlleva al acceso de la información, sino también el desarrollo de competencias encaminadas a una gestión consciente de los recursos económicos.

Asimismo, el concepto de alfabetización financiera se corresponde con los conocimientos y habilidades básicas que las personas necesitan para desenvolverse con criterios en el día a día en relación con el manejo del dinero, circunscribiendo aspectos como el ahorro, los préstamos, la inversión, los seguros, entre otros. Lo que permite ayudar a tomar mejores decisiones económicas y fortalecer la autonomía financiera (Aldi et al., 2019).

Es por ello, que la alfabetización financiera se orienta fundamentalmente al aprendizaje de elementos prácticos primordiales para la vida diaria (Zapata-Huamaní y Vilca-Rugel, 2026). En el ámbito empresarial, la alfabetización financiera influye significativamente en la gestión eficaz de la organización (Graña-Álvarez et al., 2022), puesto que mejora sus capacidades para evaluar riesgos, administrar recursos y proyectar iniciativas sostenibles.

La relación entre el financiamiento y desempeño empresarial no debe interpretarse únicamente como una variable monetaria. Por el contrario, interpretar el costo del financiamiento, comparar alternativas de endeudamiento y anticipar efectos de largo plazo, forma parte de un conjunto de competencias vinculadas con la alfabetización financiera.

A partir de ello, resulta pertinente plantear que la comprensión del costo del dinero, condiciones del crédito y de los riesgos asociados al endeudamiento, puede fortalecer la racionalidad financiera de las empresas, aun cuando no determine por sí sola el comportamiento agregado del crédito. Este razonamiento permite articular la dimensión macrofinanciera desde una perspectiva organizacional y social. En consecuencia, la alfabetización financiera no se incorpora en este estudio como variable explicativa directa del volumen de crédito, sino como una dimensión complementaria que permite ampliar la interpretación del financiamiento empresarial desde una perspectiva organizacional y social.

1.4. La economía dolarizada del Ecuador

Esta investigación, que trata sobre la tasa de interés y el volumen de crédito productivo, debe contextualizarse desde la economía dolarizada del Ecuador establecida desde el año 2000. La dolarización surge como respuesta a la profunda crisis económica y financiera que afectó al país durante la década de los noventa del siglo XX. El Ecuador, de esa época, afrontó grandes niveles de inflación, recesión económica, pérdida de confianza en la moneda oficial, el sucre, y una gran inestabilidad del sistema financiero. Frente a esta realidad, apostar por adoptar, la moneda extranjera, el dólar estadounidense, buscó estabilizar la economía, reducir la inflación y generar un entorno de mayor confianza para consumidores, inversionistas y entidades financieras (Cruz et al., 2025).

Dentro de este marco de ideas, es importante mencionar que la tasa de interés jugó un rol muy influyente en la económica nacional, convirtiéndose en un instrumento primordial para regular el acceso al financiamiento y tratar de incentivar el crédito productivo. La estabilidad monetaria derivada de la dolarización generó condiciones de previsibilidad financiera, favoreciendo el acceso al crédito para actividades productivas y empresariales. Asimismo, esta estabilidad también estuvo impregnada de grandes desafíos estructurales, entre ellos el crecimiento sostenido de la deuda externa y la dependencia de factores externos que condicionaron la economía del país.

Por otra parte, el volumen de crédito productivo, reflejó la capacidad del sistema financiero para regularizar recursos hacia sectores estratégicos de la economía, promoviendo actividades empresariales, agrícolas y comerciales. A pesar de ello, las restricciones procedentes del desequilibrio comercial aunado a la dependencia de importaciones, redujeron la competitividad del país y condicionaron el impacto del financiamiento productivo sobre el desarrollo económico. Asimismo, aunque la dolarización aportó estabilidad para fortalecer proyectos de infraestructura y desarrollo, los elevados niveles de endeudamiento limitaron la capacidad estatal para invertir en áreas prioritarias como educación, salud y bienestar social, afectando especialmente a los sectores más vulnerables de la población (Cruz et al., 2025).

Estos antecedentes condicionaron el desarrollo del sistema financiero ecuatoriano tras el proceso de dolarización vivido en el país. Como secuela, se endurecieron los dispositivos de regulación dirigidos tanto a cooperativas como a cajas de ahorro, instituciones que inicialmente orientaron sus servicios crediticios hacia las pequeñas y medianas empresas y los sectores populares.

Esta situación cobra gran relevancia debido a los altos niveles de informalidad existentes en el Ecuador, lo que obstaculizan el acceso de una parte significativa de la población al sistema financiero formal. Debido a ello, muchas personas y pequeños negocios apelan a formas informales de financiamiento, las cuales carecen de regulación y reducen las posibilidades de inclusión y fortalecimiento financiero dentro de la economía del país.

No obstante, la situación en mención es comprensible debido a que la oferta de financiamiento en el país es limitada por fallas del mercado, riesgo percibido, coyunturas políticas, económicas y sociales (Cagua, 2025). De tal forma que, las tasas de interés se constituyen como uno de los mecanismos que determinan cuánto crédito se ofrece. Situación que obliga a entender el volumen de crédito desde diversidad de factores integrados y no solo variables macroeconómicas.

Por otra parte, Ecuador confluye con el cooperativismo y economía popular y solidaria, inclusión financiera y desarrollo productivo con restricciones en capacidad operativa, regulatoria y de gobernanza, lo que incide en el nivel de crédito productivo, así como, en las tasas (Luque y Peñaherrera, 2021). Recalcando la importancia de integrar diversidad de aspectos para una adecuada asignación de recursos.

Por ello, analizar esta relación en Ecuador no solo aporta evidencia empírica sobre el comportamiento del crédito productivo, sino que permite discutir, desde una perspectiva aplicada a las ciencias sociales, hasta qué punto los marcos tradicionales de transmisión monetaria explican adecuadamente la dinámica financiera en economías con restricciones estructurales. En ese sentido, el problema de investigación trasciende la descripción de variables bancarias y se proyecta hacia la comprensión de las condiciones que facilitan o limitan el acceso empresarial al financiamiento.

2. Metodología

2.1. Diseño del estudio

El estudio posee un diseño cuantitativo de alcance descriptivo enfocado en dos fases complementarias, una bibliométrica y otra empírica. La primera fase, identifica la estructura temática, evolución y patrones de articulación de la producción científica sobre tasas de interés y crédito; mientras que, la segunda, incorpora mediante un análisis no causal una evidencia contextualizada al Ecuador, que permita visualizar la relevancia práctica de las variables. Este diseño secuencial permitió, por una parte, reconocer cómo ha sido abordada la temática en la literatura científica y, por otra, contrastar dicha estructura del conocimiento con evidencia empírica contextualizada para el caso ecuatoriano.

2.2. Fase bibliométrica

Los datos utilizados en la presente investigación fueron obtenidos de la base de datos Web of Science Core Collection (WoS), seleccionada por su reconocimiento internacional, rigurosidad editorial y amplia cobertura de publicaciones científicas de alto impacto indexadas en diversas áreas del conocimiento. La búsqueda documental se realizó el 11 de mayo de 2026 y se delimitó al periodo comprendido entre 2010 y 2026, con el propósito de analizar la evolución de la producción científica relacionada con tasas de interés, crédito y educación financiera. Esta delimitación temporal respondió a criterios de pertinencia y recuperación documental, sin que ello implique la inexistencia de estudios relevantes en otros periodos, idiomas o bases de datos académicas.

La estrategia de búsqueda se estructuró mediante operadores booleanos y términos clave en inglés vinculados con tasas de interés, crédito y educación financiera. La ecuación utilizada fue la siguiente: (“interest rate” OR “interest rates”) AND (“credit” OR “lending”) AND (“financial education” OR “financial literacy”). La incorporación de los términos “financial education” y “financial literacy” respondió a un criterio exploratorio orientado a identificar posibles conexiones entre los estudios macrofinancieros sobre tasas de interés y crédito, y las investigaciones centradas en alfabetización y formación financiera. En este sentido, la limitada convergencia temática identificada constituyó un hallazgo bibliométrico relevante.

La búsqueda inicial en WoS Core Collection permitió identificar un total de 198.764 registros. Posteriormente, se aplicó un proceso sistemático de depuración documental basado en los lineamientos metodológicos PRISMA 2020. En una primera fase, se excluyeron los documentos fuera del periodo 2010–2026, los tipos documentales distintos de “Article” y las categorías WoS no relacionadas con Business Finance, obteniéndose un total de 7.912 registros potencialmente pertinentes.

En una segunda fase, se realizó una revisión temática y manual de los documentos recuperados, excluyéndose 7.117 registros debido a insuficiente relación conceptual con el objeto de estudio, duplicidad temática o ausencia de correspondencia con las variables analizadas. Como resultado, se identificaron 795 registros con pertinencia temática y metadatos completos. Finalmente, se efectuó una revisión analítica más rigurosa centrada en la lectura de títulos, resúmenes, palabras clave y enfoque metodológico de los estudios, seleccionándose únicamente aquellos artículos que abordaban de manera directa la relación entre tasas de interés, crédito y educación financiera. Este proceso permitió conformar un corpus final de 53 artículos científicos, los cuales constituyeron la base del análisis bibliométrico desarrollado en la investigación reflejado en la Figura I.

Fuente: Elaboración propia, 2026 a partir de los registros recuperados de WOS Core Collection y siguiendo las directrices metodológicas del protocolo PRISMA.

Figura I: Diagrama PRISMA del proceso de selección documental

2.3. Criterios de búsqueda y selección

La búsqueda se realizó en los índices SCI-EXPANDED, SSCI y ESCI de WoS Core Collection. Asimismo, se consideraron únicamente documentos publicados en idioma inglés y con disponibilidad completa de metadatos bibliográficos. Los criterios de inclusión contemplaron: (a) artículos científicos indexados en WoS; (b) investigaciones relacionadas directamente con tasas de interés, crédito, financiamiento y educación financiera; y, (c) disponibilidad completa de información bibliográfica para el análisis bibliométrico. Por otra parte, se excluyeron documentos duplicados, proceedings papers, editoriales, notas de investigación, capítulos de libro y estudios sin relación temática directa con el objeto de estudio.

La depuración documental siguió las recomendaciones metodológicas del protocolo PRISMA, permitiendo transparentar el proceso de identificación, selección, elegibilidad e inclusión de los documentos analizados. El flujo completo del proceso de selección documental se presenta en la Figura I.

La Figura I, sintetiza gráficamente las etapas de identificación, depuración, selección, elegibilidad e inclusión documental, aplicadas durante el proceso metodológico. La utilización del protocolo PRISMA permitió transparentar los criterios de exclusión y asegurar la trazabilidad del corpus analizado.

Una vez obtenida la información se procedió a utilizar el software VOSviewer (versión 1.6.20), cuya finalidad fue generar mapas de co-ocurrencia de palabras clave, redes de citación y agrupamientos temáticos, lo cual tuvo la finalidad de analizar patrones conceptuales, relaciones entre autores y la evolución de las líneas de investigación vinculadas con la relación entre las tasas de interés y el crédito productivo.

Para la construcción de mapas se definieron umbrales mínimos de ocurrencia de palabras clave (≥ 5 apariciones), y se utilizó el método de fuerza de asociación para ponderar los vínculos.

2.4. Fase empírica

En la segunda fase, el estudio se basó en un enfoque cuantitativo, orientado al análisis de datos numéricos sobre tasas de interés y volúmenes de crédito, orientado a la búsqueda de tendencias y comportamientos de dichas variables (Hernández et al., 2014). Asimismo, es no experimental y longitudinal, puesto que no se manipulan las variables independientes, sino que se observan en su contexto natural durante el período 2010–2022, lo que permite analizar la evolución de las relaciones sin intervención directa (Creswell, 2014).

2.5. Modelo econométrico:

Para el análisis empírico de las relaciones entre las tasas de interés y volúmenes de créditos se utilizó el segmento productivo corporativo, debido a su alta implicación en la economía. Como modelo econométrico se aplicó el modelo de Autoregressive Distributed Lag (ARDL), desarrollado por Pesaran et al. (2001), el cual mide las variables en el corto y largo plazo. Se estimó un modelo ARDL (1,1). La especificación general fue:

Donde: In(CREDt)= logaritmo natural del volumen de crédito en el período t; In(CREDt-١)= rezago de un período del logaritmo del crédito; TASAt = tasa de interés activa referencial en el período t; TASAt-١= rezago de un período de la tasa de interés; α٠= constante, α١,β٠,β١= parámetros a estimar; y, εt= término de error.

La selección de un rezago para cada variable se basó en los criterios AIC y BIC, así como en la parsimonia del modelo dado el tamaño muestral (n=٥٢ promedios trimestrales). Dado el interés en la dinámica de corto plazo y el ajuste al equilibrio, el modelo se reescribió en forma de corrección del error:

Donde: In(Credt)= cambio en el logaritmo del crédito; ΔTasat= cambio contemporáneo de la tasa de interés; ϕ= coeficiente de ajuste al equilibrio de largo plazo; θ0= constante de largo plazo; θ1= coeficiente de largo plazo asociado a la tasa de interés; ut: error.

2.6. Recolección de datos

Los datos provienen de fuentes secundarias obtenidas de instituciones oficiales, principalmente del Banco Central del Ecuador (BCE) y la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros, las cuales ofrecen información validada y estandarizada que garantiza la fiabilidad del análisis. Cabe destacar que, desde 2015, el BCE segmenta los créditos según su monto y destino económico, permitiendo mayor precisión en la evaluación de los préstamos productivos corporativos (BCE, 2015). Para ello, se obtuvieron 52 frecuencias trimestrales de tasas de interés activas referenciales y volúmenes de crédito agrupados a través de un promedio de datos. El periodo de estudio es del 2010 al 2022.

2.7. Prueba de Estacionariedad

Se aplicaron pruebas de raíz unitaria Augmented Dickey–Fuller (ADF) y Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS). Los resultados evidenciaron que las series presentan un comportamiento integrado de orden uno I(1) o una combinación de variables I(0) e I(1), lo cual valida el uso del enfoque ARDL. Ninguna variable fue integrada de orden dos I(2).

2.8. Selección de Lags

El rezago utilizado es y_Lag 1 tanto de la variable dependiente (yt−1) como de la independiente x_Lag 1 (xt−1), esta estructura corresponde a un ARDL (1,1) para medir la influencia de los valores pasados en ambas variables. La determinación de este se basó en información estadística, específicamente el Akaike Information Criterion (AIC), el Bayesian Information Criterion (BIC) y el Hannan–Quinn Criterion (HQ), seleccionando la especificación que minimiza dichos criterios. Por otra parte, el modelo ARDL (1,1) se justifica debido al tamaño muestral, esto favorece las especificaciones parsimoniosas para la estabilidad del modelo.

2.9. Pruebas de cointegración y estimación de parámetros

Se realizó una prueba límite de cointegración para verificar la relación de equilibrio a largo plazo entre las variables a partir de ARDL Bounds Test. Para la estimación de parámetros se utilizó el método de mínimos cuadrados ordinarios (OLS).

2.10. Diagnóstico del modelo

Se aplicó pruebas de diagnóstico de CUSUM para evidenciar límites de confianza y garantizar la robustez del modelo en el tiempo. Dado el alcance complementario de esta fase y el tamaño muestral disponible, los resultados se interpretaron como evidencia empírica contextual y no como estimaciones de causalidad.

2.11. Consideraciones metodológicas

La fase empírica exploratoria, estuvo enfocada en contextualizar la discusión con datos ecuatorianos una vez obtenido los datos bibliométricos. En consecuencia, los resultados deben interpretarse como patrones descriptivos de la literatura y asociaciones empíricas no causales.

2.12. Integración analítica de fases

La articulación entre la fase bibliométrica y la fase empírica respondió a una lógica complementaria. La fase bibliométrica, permitió identificar el grado de conexión o fragmentación existente entre las líneas de investigación sobre tasas de interés y crédito. A partir de ello, la fase empírica se incorporó como un ejercicio contextual orientado a examinar si, en el caso ecuatoriano, puede observarse una relación empírica entre dos de las variables centrales del campo: La tasa de interés y el volumen de crédito productivo. Con los resultados se espera no confirmar, pero sí interpretar la relación de las variables, conectando la producción científica con la realidad económica del país.

3. Resultados y discusión

Los resultados se presentan en dos apartados complementarios. En el primero, se exponen los hallazgos del análisis bibliométrico orientado a identificar la estructura temática y el grado de articulación de la literatura científica sobre tasas de interés y crédito; en el segundo, se reportan los resultados del análisis empírico para Ecuador, centrado en la relación entre la tasa de interés activa referencial y el volumen de crédito productivo corporativo durante el período 2010–2022.

3.1. Análisis bibliométrico

El estudio bibliométrico arrojó como resultado una articulación entre los hallazgos bibliométricos y la revisión hermenéutica de las fuentes, lo que permitió construir una visión integral de la evolución conceptual y empírica del estudio sobre las tasas de interés y el crédito productivo en el contexto económico contemporáneo, reflejado en la Figura I.

Existieron cuatro núcleos principales sobre los cuales se organizó la literatura: Política monetaria; crédito e intermediación financiera; riesgo y liquidez; y educación/inclusión financiera. Esto evidencia que el campo no ha sido desarrollado de manera integral sino, a través de campos separados con una ligera aproximación conceptual. Sin embargo, es importante destacar que, dada la fecha de búsqueda desde el 2010 hasta el 2026 ha existido un creciente número de producción científica asociada a la temática.

El mapa de co-ocurrencia de términos sobre interest rates y productive credits (ver Figura II) revela la estructura conceptual del campo, mostrando una alta densidad de vínculos entre la política monetaria, el crédito y la productividad. La centralidad del término interest rates evidencia su papel articulador en los mecanismos de transmisión del crédito productivo; mientras que los clusters identificados reflejan líneas de investigación diferenciadas pero interdependientes: Banca y apalancamiento financiero; liquidez y riesgo; modelización macroeconómica; y, dinámicas de precios e inflación.

Fuente: Elaboración propia, ٢٠٢٦.

Figura II: Mapa de co-ocurrencia de términos sobre interest rates y productive credits elaborado con VOSviewer (versión 1.6.20)

Esta configuración sugiere la integración de enfoques monetarios y financieros en el crecimiento económico, destacando la relevancia del crédito como uno de los medios principales, aunque el mapa muestra una proximidad limitada entre variables macrofinancieras y tópicos vinculados a formación o inclusión financiera. Sin embargo, la existencia de cluster más limitados respecto a los nodos financieros principales, evidencia una débil relación entre el costo financiero y la formación financiera, generando una desarticulación entre las variables de estudio.

El mapa demuestra una brecha temática estructural, debido que a pesar de que las variables han sido estudiadas, estas tienden a tratarse en líneas paralelas y no integralmente. Este resultado es relevante puesto que, toma en consideración que la formación debe articularse con variables de la realidad económica y financiera del país.

Por otra parte, el mapa de visualización de superposición, generado a partir de publicaciones del período 2020–2025 (ver Figura III), muestra la evolución temática en torno a las relaciones entre interest rates y productive credits. Los tonos azul y morado reflejan líneas consolidadas de investigación centradas en debt e impact; mientras que los tonos intermedios (verde/azul oscuro) agrupan términos estructurales como credit y monetary policy, que actúan como ejes de continuidad conceptual.

Fuente: Elaboración propia, ٢٠٢٦.

Figura III: Mapa de co-ocurrencia de términos con superposición temporal sobre interest rates y productive credits

En contraste, los tonos amarillos y verde claro indican la emergencia de nuevos focos de estudio vinculados con investment, growth y business cycles, lo que evidencia una transición desde el análisis de la deuda hacia la interacción entre política monetaria, inversión productiva y crecimiento económico. Esta dinámica refleja un giro post-pandemia en las investigaciones financieras orientadas hacia la productividad y la estabilidad macroeconómica de largo plazo.

En otras palabras, la literatura científica indica que luego de la crisis mundial del 2020 las publicaciones han cambiado el enfoque puramente económico hacia un modelo integrado de política financiera que busca además del crecimiento económico, apuntar hacia la resiliencia organizacional y educación financiera. Concretamente, se observa como en un periodo de mediano plazo de alto dinamismo se ha tenido una evolución cognitiva del campo científico financiero en torno al vínculo entre tasas de interés, volumen de crédito y educación financiera.

En términos sustantivos, el principal hallazgo bibliométrico es la existencia de una brecha temática estructural: aunque la literatura reconoce la relevancia de las tasas de interés, el crédito y la educación financiera como dimensiones relacionadas con el financiamiento empresarial, estos tópicos tienden a desarrollarse en líneas de investigación paralelas. En consecuencia, se observa una baja integración entre estudios que explican el comportamiento del crédito desde variables macrofinancieras y aquellos que abordan la formación financiera como herramienta para la toma de decisiones empresariales.

Este resultado no solo describe la estructura del campo, sino que también permite identificar una oportunidad concreta de investigación: desarrollar enfoques integradores que vinculen la comprensión del costo del financiamiento y la dinámica del crédito con estrategias de educación financiera.

El análisis bibliométrico confirmó la existencia de una fragmentación estructural del conocimiento en las variables estudiadas, donde las investigaciones sobre tasas de interés y crédito se desarrollan predominantemente en el campo de la política monetaria, sin que se establezca una visión articulada con otras variables de naturaleza social y educativa. Este hallazgo coincide con Ingale y Paluri (2022), quienes señalan que la revisión sistemática sobre alfabetización y comportamiento financiero, evidencia un campo interdisciplinario, pero todavía fragmentado, con una evolución desde factores socioeconómicos hacia constructos psicológicos, sin integración sistemática con modelos de política monetaria.

De manera complementaria, Fernandes et al. (2014) argumentan que la educación financiera como política aislada presenta límites estructurales, y proponen combinarla con diseño institucional y regulación para comprender de forma más integral el comportamiento crediticio. En este sentido, la educación y la alfabetización financiera influyen en el acceso, el autorracionamiento y el uso del crédito, lo que apunta hacia la necesidad de marcos analíticos más integrados

3.2. Análisis descriptivo para Ecuador

En la fase empírica, el comportamiento trimestral de las variables analizadas durante el período 2010–2022 mostró trayectorias diferenciadas. En cuanto a la tasa de interés de los créditos productivos corporativos, esta se mantuvo entre aproximadamente 7% y 9%. El segundo trimestre de 2022 registró el valor más bajo (6,96%), coincidiendo con un aumento sin precedentes en el volumen de crédito, que alcanzó USD 1.295,63 millones, el más alto de la última década. En contraste, el tercer trimestre de 2014 presentó la tasa más elevada (9,66%), asociada a un menor volumen crediticio. Estos resultados se contrastan con la teoría de Izquierdo et al. (2018), quienes sostienen que existe elasticidad en la inversión privada: cuando las tasas de interés aumentan manteniendo niveles inflacionarios constantes, la inversión tiende a disminuir.

Como se observa en el Gráfico I, existen años (por ejemplo, 2014 y 2020) en los que, a pesar de tasas superiores al 9%, los volúmenes de crédito se mantuvieron en niveles comparables a períodos de tasas más bajas. Estas excepciones sugieren la presencia de otros factores (expectativas económicas, políticas crediticias, condiciones de liquidez) que moderan la relación inversa esperada.

Fuente: Elaboración propia, ٢٠٢٦.

Gráfico I: Volumen de créditos (millones de USD) y tasa de interés del segmento productivo corporativo en trimestres periodo 2010-2022

Por otra parte, se muestra las tendencias de ambas variables durante el lapso analizado. La tasa de interés ha presentado altibajos, durante los últimos tres años, a partir del 2020, la tasa presentó una tendencia decreciente marcada, más en el último semestre del 2022 presentó un repunte. Los picos más bajos que se registraron en cuanto el valor de la tasa de interés de este segmento fueron el primer trimestre del 2022, primer trimestre del 2015 y último trimestre del 2018. En cambio, los periodos en el que se fijaron las tasas más elevadas fueron el segundo trimestre del 2013 manteniéndose así hasta el último trimestre del 2014, y el tercer trimestre del año 2019.

El volumen de crédito del segmento productivo corporativo mostró un comportamiento ascendente durante el período analizado. En el primer trimestre de 2010, se registró el valor más bajo (USD 390,44 millones); mientras que el segundo trimestre de 2022 alcanzó el máximo histórico (USD 1.295,63 millones) coincidiendo con la tasa más baja del período. Asimismo, el primer trimestre de 2022, con una tasa de 7,33%, presentó el segundo mayor volumen de crédito (USD 1.213,08 millones).

El análisis estadístico que respalda estas observaciones se presenta en la Tabla 1, donde se detalla la estadística descriptiva entre la tasa de interés y el volumen de crédito del segmento productivo corporativo.

Tabla 1

Datos de variables: Tasa de interés y volumen de crédito

Variable	Datos	Media	Desviación	Mínimo	Máximo
Tasa de interés productivo corporativo Volumen de crédito productivo corporativo	52 52	8,60% $825,67	0,69% $183,62	6,96% $390,44	9,66% $1.295,63

Fuente: Elaboración propia, ٢٠٢٦.

El Gráfico II, presenta de manera conjunta los comportamientos de ambas variables. Se aprecia que el 2022, año donde se tuvo la tasa de interés más baja del período analizado, se alcanzó el mayor monto de crédito en este segmento. Además, es relevante destacar que en los años en los que la tasa de interés estuvo por debajo del 8%, se observaron los volúmenes más altos de crédito, salvo en 2014 y 2020, en los que se registraron montos crediticios similares a pesar de que las tasas de interés superaron el 9%. Estos comportamientos sugieren una interacción compleja entre la tasa de interés y el volumen de crédito en ciertos momentos del análisis.

Fuente: Elaboración propia, ٢٠٢٦ a partir de los datos del Banco Central del Ecuador (٢٠٢٣).

Gráfico II: Volumen de créditos (millones de USD) y tasa de interés del segmento productivo corporativo en años periodo 2010-2022

Desde una perspectiva discusiva, la evidencia empírica para Ecuador refleja que, si bien el costo del financiamiento constituye una señal relevante, no opera como factor determinante aislado del comportamiento crediticio. Este resultado refuerza el rol de elementos como liquidez, riesgo percibido, condiciones institucionales y expectativas económicas (Saliba et al., 2023). De manera complementaria, la literatura ha evidenciado que, además de variables económicas, factores psicológicos, de comportamiento y situacionales, contribuyen a predecir el uso del crédito y la probabilidad de incumplimiento (Çallı y Coşkun, 2021). Estos hallazgos permiten matizar la hipótesis clásica de transmisión monetaria, planteando que su efecto sobre el crédito productivo en contextos como el ecuatoriano es parcial, condicionado y no lineal.

3.3. Análisis econométrico

Previo a la estimación del modelo ARDL, se examinó la estacionariedad de las series mediante las pruebas ADF y KPSS (ver Gráfico III). Los resultados muestran que la tasa activa referencial presenta evidencia de estacionariedad en niveles, por lo que puede considerarse integrada de orden cero, I(0). Para la serie In_credit, la evidencia sugiere un orden de integración superior al de la tasa de interés, compatible con una variable I(1). En conjunto, los resultados permiten concluir que las series incluidas en el modelo son una combinación de variables I(0) e I(1), sin evidencia de integración de orden dos, I(2). Por tanto, la estimación mediante un modelo ARDL es metodológicamente procedente.

Fuente: Elaboración propia, ٢٠٢٦.

Gráfico III: Representación gráfica de la prueba de estacionariedad

El Gráfico III, muestra una primera identificación de estacionariedad de la serie de tasa activa referencial en nivel, es decir, fluctuaciones en un promedio estable. Y para su confirmación formal, se contrastó a través de dos pruebas: Augmented Dickey–Fuller (ADF) y Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS), obteniendo los siguientes resultados que se muestran en la Tabla 2.

Tabla 2

Resultados de las pruebas de raíz unitaria (ADF y KPSS)

Variable	ADF estadístico	ADF p-valor	KPSS estadístico	KPSS p-valor	Decisión
Tasa activa referencial	-2.8570	0.0506	0.2452	0.100	I(0)
In(Crédito)	-3.1899	0.0206	0.8703	0.010	Contradicción
Δ In(Crédito) (1ra diferencia)	-5.9542	0.0000	0.2676	0.100	I(1)

Fuente: Elaboración propia, 2026.

Los resultados del test ADF muestran un estadístico de -2.8569 con un valor p de 0.0506, lo que indica evidencia débil de estacionariedad en niveles al 10% de significancia. Por su parte, la prueba KPSS presenta un estadístico de 0.2452 con un valor p de 0.1, lo que implica que no se rechaza la hipótesis nula de estacionariedad. En conjunto, ambos resultados sugieren que la serie de tasa de interés presenta un comportamiento estacionario en niveles o, al menos, evidencia consistente con un proceso I(0). Esta condición respalda su inclusión en el modelo ARDL, al cumplirse el supuesto de ausencia de integración de orden dos.

Los resultados de la estimación del modelo ARDL (1,1) en su representación de corrección de error permiten analizar la relación entre la tasa de interés activa referencial y el crédito productivo corporativo. La Tabla 3, presenta los coeficientes estimados, sus errores estándar, estadísticos t y niveles de significancia para cada una de las variables incluidas en el modelo.

Tabla 3

Estimación de modelo ARDL (1,1) en forma de corrección de error (ECM)

Variable	Coeficiente	Error estándar	t-estadístico	p-valor
Constante	1.5239	0.5603	2.720	0.009
ln(Crédito<sub>t-1</sub>)	-0.2139	0.0692	-3.093	0.003
TASA<sub>t-1</sub>	-0.8774	2.5841	-0.340	0.736
ΔTASA<sub>t</sub>	-2.5969	3.3883	-0.766	0.447

Fuente: Elaboración propia, 2026 a partir de datos del Banco Central del Ecuador (2010-2022, N=52 trimestres).

Con el propósito de evaluar la calidad estadística de la especificación estimada, se calcularon diversos indicadores de ajuste y pruebas de diagnóstico. La Tabla 4, resume los principales estadísticos del modelo ARDL (1,1) calculados.

Tabla 4

Estadísticos del modelo ARDL (1,1)

Estadísticos de diagnostico	Valor
R²	0.182
R² ajustado	0.130
Estadístico F (p-valor)	3.491 (0.023)
Durbin-Watson	2.196
Jarque-Bera (p-valor)	2.114 (0.348)
Breusch-Pagan (p-valor)	0.728 (0.867

Fuente: Elaboración propia, 2026 a partir de datos del Banco Central del Ecuador.

El modelo explica un 19,4% de variabilidad de la serie y aunque los coeficientes asociados a la tasa de interés no resultaron significativos individualmente, el rezago de la variable dependiente sí mostró significancia estadística (), evidenciando un proceso de ajuste dinámico del crédito en el tiempo. El modelo preliminar presentó normalidad de residuos (Jarque–Bera = ٢.٥٥; p = ٠.٢٧٩), no evidencian autocorrelación (Durbin–Watson = ٢.٢٠٤) y cumplen con homocedasticidad (Breusch–Pagan, p = ٠.٤٤٦). Estos resultados ofrecen evidencia favorable sobre el cumplimiento de supuestos de regresión ARDL estimado por OLS y que perturbaciones aleatorias o aisladas no perjudicaran los resultados.

A partir de la estimación del modelo ARDL (١,١) en su forma de corrección del error, se obtuvo la siguiente ecuación estimada:

Los resultados muestran que el coeficiente asociado al rezago de la variable dependiente es negativo y estadísticamente significativo (p=0.015), lo que sugiere un ajuste parcial del volumen de crédito hacia su trayectoria de equilibrio en el tiempo. En cambio, tanto el coeficiente de la tasa de interés rezagada como el de su variación contemporánea, presentaron signo negativo, pero no resultaron estadísticamente significativos (p>0.05), por lo que su efecto individual sobre la dinámica del crédito debe interpretarse con cautela. En conjunto, la estimación respalda la existencia de una relación inversa débil entre la tasa de interés y el volumen de crédito, aunque con limitada capacidad explicativa en la muestra analizada..

Finalmente, la estabilidad del modelo se comprobó mediante la prueba CUSUM, cuyos resultados (ver Gráfico IV), evidencian que los parámetros estimados se mantuvieron dentro de los límites de confianza al 5%.

Fuente: Elaboración propia, ٢٠٢٦.

Gráfico IV: Prueba de diagnóstico CUSUM

Posteriormente, se aplicó el Bounds Test de cointegración propuesto por Pesaran et al. (2001), para determinar si existe una relación de equilibrio de largo plazo entre las variables. El estadístico F obtenido fue de 4.878 (p = 0.012). Este valor se encuentra por debajo del límite crítico inferior al 5% (≈4.94), por lo que no se rechaza la hipótesis nula de ausencia de cointegración. En consecuencia, no se encontró evidencia de una relación de equilibrio de largo plazo entre la tasa de interés y el volumen de crédito productivo corporativo en Ecuador durante el período 2010-2022. Este resultado sugiere que la dinámica entre ambas variables es predominantemente de corto plazo, lo que refuerza la interpretación de una asociación débil y sujeta a otros factores contextuales.

Desde una perspectiva teórica, los resultados econométricos contribuyen a matizar la hipótesis clásica de transmisión monetaria, planteando que su efecto sobre el crédito productivo en contextos como el ecuatoriano es parcial, condicionado y no lineal, puesto que la dinámica financiera responde a la interacción de múltiples factores y no únicamente al comportamiento de variables monetarias aisladas (Burgo et al., 2025). En efecto, la persistencia de niveles de crédito relativamente elevados en períodos con tasas altas como los registrados en 2014 y 2020 evidencian la presencia de mecanismos compensatorios, tales como políticas crediticias contracíclicas, expansión de liquidez bancaria o variaciones en la demanda agregada, lo cual es consistente con los planteamientos teóricos sobre economías con restricciones estructurales de financiamiento (Izquierdo et al., 2018).

Por otra parte, cuando la literatura sobre educación financiera se desarrolla de manera desvinculada de los determinantes reales del comportamiento crediticio, los programas formativos corren el riesgo de operar sobre supuestos simplificados que no reflejan la complejidad del entorno macrofinanciero en el que las empresas toman decisiones. Esta inferencia es consistente con los planteamientos de Fernandes et al. (2014), quienes argumentan que la eficacia de la educación financiera como instrumento de política se ve comprometida cuando se diseña de forma aislada, sin integración con marcos institucionales y condiciones económicas reales.

En la misma línea, Ingale y Paluri (2022) señalan que el campo de la alfabetización financiera ha evolucionado desde factores socioeconómicos hacia constructos psicológicos, sin incorporar sistemáticamente modelos de política monetaria ni variables macrofinancieras como la tasa de interés o el acceso al crédito productivo.

Los hallazgos dejan en evidencia la fragmentación estructural del campo científico y la complejidad empírica de la relación macrofinanciera en el contexto ecuatoriano. Ambos patrones, considerados en conjunto, ofrecen una base analítica para reflexionar sobre cómo se produce y organiza el conocimiento financiero en la literatura de ciencias sociales.

Conclusiones

Los hallazgos del estudio permiten concluir que la relación entre tasa de interés y volumen de crédito productivo, en el caso ecuatoriano, no puede interpretarse de manera suficiente desde una lógica exclusivamente macrofinanciera. Aunque la tasa de interés constituye una señal relevante dentro del sistema financiero, su capacidad explicativa sobre el comportamiento del crédito resulta limitada cuando se analiza en un contexto caracterizado por regulaciones específicas, heterogeneidad empresarial y restricciones estructurales de acceso al financiamiento.

En ese sentido, el crédito productivo debe comprenderse no solo como variable económica, sino como mecanismo institucional de asignación de recursos, cuyo funcionamiento tiene implicaciones para la organización de la actividad productiva y para las oportunidades diferenciadas de desarrollo empresarial. Esta lectura amplía la pertinencia del estudio para las ciencias sociales, al situar el financiamiento dentro de una trama de mediaciones regulatorias, organizacionales y contextuales.

El aporte de esta investigación radica en la generación de evidencia empírica sistematizada sobre la relación entre la tasa de interés activa referencial y el volumen de crédito productivo corporativo en Ecuador, mediante la aplicación de un modelo ARDL, metodológicamente pertinente para el análisis de series temporales con órdenes de integración mixtos en sistemas financieros sujetos a restricciones estructurales. Asimismo, la incorporación del análisis bibliométrico en un mismo marco analítico permite contrastar la estructura del campo científico con los resultados empíricos obtenidos, evidenciando que la fragmentación temática entre los estudios sobre política monetaria y educación financiera, aunque desarrollados en líneas paralelas, refleja la complejidad multidimensional de los fenómenos analizados.

No obstante, los hallazgos deben interpretarse considerando las limitaciones del estudio. El análisis empírico se circunscribe al segmento productivo corporativo del sistema financiero ecuatoriano, por lo que los resultados no son extrapolables a otros segmentos crediticios ni a economías con estructuras financieras distintas.

El estudio permite brindar una base para futuras investigaciones relacionadas con el análisis a otros segmentos del sistema financiero ecuatoriano para determinar si la débil asociación entre tasas de interés y crédito constituye una característica transversal o un fenómeno específico del segmento corporativo. De igual modo, el desarrollo de modelos multivariados con datos panel que incorporen variables macrofinancieras adicionales, permitiría capturar con mayor precisión los determinantes del crédito productivo. Y, finalmente, la extensión a otras economías dolarizadas o con restricciones estructurales similares en América Latina, permitiría determinar si los patrones observados en Ecuador expresan una especificidad local o un fenómeno regional de mayor alcance.

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