Generacion UPSA N° 2 by UPSA Santa Cruz-Bolivia

Facultad de Ciencias Empresariales | Nº 2

Generación UPSA R E V I STA AC A D É M I C A D E G R A D UA D O S Facultad de Ciencias Empresariales | Nº 2

Generación UPSA

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Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra - UPSA Facultad de Ciencias Empresariales Av. Paraguá y 4to. Anillo Tel.: +591 (3) 346 4000 | Fax: +591 (3) 346 5757 | informaciones@upsa.edu.bo Santa Cruz de la Sierra - Bolivia

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Generación UPSA R E V I STA AC A D É M I C A D E G R A D UA D O S Facultad de Ciencias Empresariales | Nº 2

DIRECTORA Mary Esther Parada Parada COORDINACIÓN EDITORIAL Ana Marietta Colanzi Forfori CONSEJO EXTERNO Dr. Luis Guillermo Covernton (Universidad Católica de Argentina) CONSEJO EDITORIAL Fernando Alonso Aponte Amelunge Mabel Becerra Urquiri Ana Marietta Colanzi Forfori Marco Antonio Del Río Ribera Paola Andrea Sainz Sujet

Derechos de autor Prohibida su reproducción Total o Parcial de esta Obra por cualquier medio sin autorización expresa del EDITOR. CENTRO DE PUBLICACIONES - UPSA Los artículos publicados expresan la opinión de los autores. Depósito Legal: 8-1-2875-17

Diseño: Yoshimi Iwanaga Miyazaki Impresión y diagramación: Imprenta VGP Av. 16 de Julio Esq. Canal Guapilo Calle 12 #9 Impreso en Bolivia Santa Cruz de la Sierra, 2019

PRÓLOGO Nos llena de orgullo y satisfacción Generación UPSA de la Facultad de Ciencias Empresariales, pues en ella materializamos el logro de algunas dimensiones plasmadas en nuestra misión, valores, filosofía y objetivos institucionales. Generación UPSA contempla el aporte de graduados de la Facultad de Ciencias Empresariales a la comunidad académica, la investigación y el análisis de componentes relevantes de la economía de Santa Cruz y Bolivia, pues toca temas relacionados a la industria petrolera, su impacto en la economía boliviana, así como la exportación del gas natural y su incidencia en los ingresos fiscales, los factores determinantes en la inclusión financiera en Bolivia; a su vez, el análisis del impacto de las políticas públicas y los tratados internacionales sobre las exportaciones a nivel Bolivia entre 1985 y 2015. Por último, se analiza un producto muy importante para nuestro departamento, la soya y los factores que inciden en la producción. Generación UPSA invita a ser leída, a analizar y evaluar el aporte intelectual de cada uno de los graduados investigadores, a generar el espacio que permita discusión y contribución en conjunto a la investigación y por sobre todo, al crecimiento de nuestra región y Bolivia.

Mary Esther Parada Parada Decana Facultad de Ciencias Empresariales Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra - UPSA

ÍNDICE

PRÓLOGO.......................................................................................................................... 5 1. INDUSTRIA PETROLERA Y SUS DESAFÍOS....................................................................7 Carlos Moisés Andrade Cáceres 2. DETERMINANTES DE LA INCLUSIÓN FINANCIERA EN BOLIVIA. ................................31 Ana Lucía Nava Mendoza 3. ANÁLISIS DE LA INCIDENCIA DE LA EXPORTACIÓN DE GAS NATURAL SOBRE LOS INGRESOS FISCALES DEL ESTADO PLURINACIONAL DE BOLIVIA................................51 Luis Carlos Aponte 4. IMPACTO DE LAS POLÍTICAS PÚBLICAS Y TRATADOS INTERNACIONALES SOBRE LAS EXPORTACIONES DE BOLIVIA, VIGENTES ENTRE 1985 Y 2015...................................61 Lidia Requena Paz 5. FACTORES INCIDENTES EN LA PRODUCCIÓN DE SOYA DEL DEPARTAMENTO DE SANTA CRUZ..........................................................................................................................81 Brenda Viviana Hoyos Burela

Los artículos publicados son de entera responsabilidad de los autores y no representan la posición de la Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra - UPSA.

INDUSTRIA PETROLERA Y SUS DESAFÍOS Carlos Moisés Andrade Cáceres1

1 Graduado de Administración de Empresas - UPSA.

Resumen

El presente artículo de investigación, tiene como propósito develar los factores preponderantes que subyacen en la coyuntura actual del sector petrolero a nivel internacional y como estos han generado un desafío en las empresas bolivianas, toda vez que tales sucesos internacionales, son el preludio de la repentina dislocación experimentada en la demanda del barril de petróleo a fines de 2014 y, por primera vez, la introducción de nuevos productores como líderes en explotación del combustible fósil, en el mercado internacional. Los temas vertidos en este artículo no pretenden generar una conclusión definitiva respecto al camino que tienen que seguir todos los empresarios nacionales e internacionales que participan en este sector, si no, muestra coherentemente comentarios en base a un análisis, económico y legal del sector petrolero, junto con los desafíos, como consecuencia se generan para los proyectos y/o actividades en inicio de operaciones, toda vez que tales comentarios tienen bases epistemológicas y empíricas. Dado la premura y suma urgencia por parte de las empresas de reciente acceso al sector del combustible fósil en Bolivia, de reestructurar su esquema de costos, producto del poco acceso a tecnologías vanguardistas que permita generar eficiencias de escala palpables, emerge en primera instancia, una necesidad de poder entender las reacciones del mercado local e internacional, la respuesta de parte del gobierno para contrarrestar el efecto de contracción que, hasta el 2017 se ha pronunciado en dicho sector y el impacto de la normativa vigente del sector, que a la fecha poseen carácter punitivo para dichos negocios. El trabajo de investigación se cimentó en análisis estadísticos de la evolución del precio del petróleo a través del tiempo, análisis del macro y micro entorno, análisis de la normativa legal y la inclusión

de experiencias empíricas trabajando en negocios que realizan actividades de downstream y midstream.

Palabras Claves Petróleo, Factores determinantes

Abstract The purpose of this article is to reveal the preponderant factors that underlie the actually situation of the oil sector internationally and how these have generated a challenge in Bolivian companies, since such international events are the prelude to the sudden dislocation experienced in the demand of the barrel of oil at the end of 2014 and, for the first time, the introduction of new producers as leaders in fossil fuel exploitation, in the international market. The topics covered in this article are not intended to generate a definitive conclusion regarding the way that all national entrepreneurs have to follow, otherwise, coherently shows comments based on a statistical, economic and legal analysis of the oil sector and the challenges, as a consequence, that are generated for the projects and / or activities in the beginning of operations, since such comments have epistemological and empirical bases. Given the urgency on the part of the companies of recent access to the fossil fuel sector in Bolivia, to restructure its cost scheme, product of the little access to cutting-edge technologies that allow generating efficiencies palpable scale, emerges, in the first instance, a need to be able to understand the actions that the industry at international and local level will take, the response from the government to counteract the countercyclical effect that, until 2017 has been pronounced in this sector and the impact of the current regulations of the sector, which to date have a punitive nature for these businesses.

The research work was based on statistical analysis of the evolution of oil prices over time, analysis of the macro and micro environment, analysis of legal regulations and the inclusion of empirical experiences working in business that carry out activities related with downstream and midstream.

Keywords Oil, Determining factors.

1 Introducción Cotejar los hechos acaecido post y previo a la nacionalización de los hidrocarburos, es una cita obligatoria que nos atañe, la cual nos servirá para entender el análisis de las variables de impacto en el sector. Como punto de partida tomaremos la capitalización de YPFB, sucesos que se dieron durante el gobierno de Sánchez de Lozada, en donde se buscaba generar reformas que coadyuvaran a adaptar la economía del país a una estructura de libre mercado. A través de estas reformas, se pretendía privatizar las principales empresas estatales, mediante las siguientes promulgaciones: La ley de Capitalización 1544, de 1994, en donde se establecía que el Estado debería determinar el valor de mercado de las empresas públicas a ser capitalizadas; aportarlo a una nueva “sociedad de economía mixta”(SEM) para integrar su capital (acciones del Estado); y la ley de Hidrocarburos 1689, decretada el 30 de abril de 1996, en donde se indicaba que mientras el gas y el petróleo se encuentren en el subsuelo, son propiedad del Estado boliviano, pero la propiedad efectiva de estos recursos solo se ejerce mediante “Contratos de Riesgo Compartido”, toda vez que el derecho de explorar y de explotar los campos de hidrocarburos y de comercializar Sustraído de: shtml#ixzz4sWQ9FAKh 2

sus productos, se ejerce por el Estado mediante YPFB. Es pues así, que de esta forma se transfirió la propiedad efectiva de los hidrocarburos a las empresas transnacionales. Cabe notar que en base a este marco normativo y a través del Ministerio de la Capitalización, institución creada especialmente para llevar adelante este proceso, se capitalizó, las cinco mayores empresas estatales de Bolivia: Empresa Nacional de Telecomunicaciones (ENTEL); Lloyd Aéreo Boliviano (LAB); Empresa Nacional de Ferrocarriles (ENFE); Empresa Nacional de Electricidad (ENDE), y YPFB. En contraste al fin primigenio mencionado anteriormente y disímil a buscar una cooperación mutua, muchos autores contribuyen que tales medidas de privatización representaron represarías para la economía boliviana, y cuyo único objeto fue beneficiar a las transnacionales, mediante los celebérrimos contratos de riesgo compartido. Aunado a lo anterior y como hecho consecuente a la privatización, el gobierno de MNR del año 1993 – 1997, plateó una política denominada “triángulo energético”, consistente con lo siguiente. (i) Plantear la entrega de la administración de YPFB a instituciones privadas y dejar que el estado pase a ser un agente regulador de las mismas; (ii) Establecimiento de un nuevo marco legal; (iii) La exportación de gas natural al Brasil, para dar inicio al proceso de consolidación de Bolivia como centro energético, cimentando la economía boliviana en la explotación y exportación del combustible fósil. Es a través de esta triangulación que YPFB es capitalizada en el año 19972. El proceso de privatización consistía en formar una

https://www.monografias.com/trabajos28/leyhidrocarburos/ley-hidrocarburos.

asociación entre el Estado, que aportaba sus empresas públicas, y un inversionista estratégico, que aportaba el mismo valor en capital, creando una nueva sociedad, logrando duplicar el valor original de la empresa pública. Una vez capitalizada la empresa, el inversionista recibe 50% de las acciones.

(i) La recuperación de la propiedad de los hidrocarburos a favor del Estado; (ii) Refundación de YPFB; (iii) La no exportación de gas natural por medio de un puerto chileno; (iv) Establecimiento de una renta petrolera no menor al 50% del valor de todos los hidrocarburos producidos.

A finales de 1997 se consiguió privatizar 56 empresas públicas por un valor aproximado de 135,6 millones de dólares.

Es así que se origina un punto de inflexión para la industria petrolera en Bolivia, estribado en el nuevo marco normativo de la Ley de hidrocarburos 3058, promulgada en mayo de 2005, misma que abrogó la Ley de Hidrocarburos N° 1689.

No es novedad que a partir de la restructuración del marco normativo mencionada anteriormente, se haya suscitado objeciones contra las iniciativas de encaminar la economía boliviana hacía un visión de libre mercado por parte de trabajadores, comités cívicos y partidos políticos de la oposición, y que a su vez, consideraban los hidrocarburos como un “patrimonio nacional” que no era pasible de ser “enajenado”. En esta instancia el principal malestar social era producto del bajo nivel de ingresos3 por renta que recibía el Estado por concepto de regalías y participaciones, dado que una parte significativa de los campos productores eran clasificados como nuevos y pagaban una renta de 18%, mientras que las empresas petroleras se quedaban con el 82% restante. Esto desencadenó en continuas protestas, que generaban un creciente malestar social que finalmente explota durante el segundo gobierno de Sánchez de Lozada, en octubre del 2003. Ya en 2004 el Presidente Carlos Mesa convoca a un referéndum vinculante cuyo contenido hace referencia específica a la propiedad de los hidrocarburos, a la derogación de la Ley de Hidrocarburos promulgada por ex mandatario de gobierno, Sánchez de Lozada, y la refundación de YPFB. Es a partir de este suceso que en julio de 2004, el pueblo soberano, a través de referéndum, decidió, entre otros aspectos, lo siguiente:

Bajo el nuevo marco normativo del sector hidrocarburífero en Bolivia, y la llegada de Evo Morales Ayma al poder en enero de 2006, se dio lugar a la nacionalización de los hidrocarburos, mediante promulgación del decreto supremo de nacionalización de los hidrocarburos (D.S. N° 28701, de mayo de 2006), en donde se reconoció el valor del gas natural y demás hidrocarburos como recursos estratégicos inalienables, instancia que permitió la recuperación de la propiedad para los bolivianos. Es así, que bajo estas reformas YPFB renace y el 29 de octubre de ese mismo año se firman nuevos contratos con las compañías petroleras privadas estableciendo hasta el 82% de regalías en favor del Estado boliviano. Las reformas en el marco normativo mencionado previamente, consistían en: (i) Modificación al régimen fiscal al uspatream, conducente a la aplicación de una regalía departamental del 11%; regalía nacional compensatoria del 1%; participación del TGN del 6% y la aplicación de IDH de 32% (ii) La perentoriedad de firmar nuevos contratos acordes a la nueva política de Estado ( pasar de contratos de riesgo compartido a contratos de operación compartida); (iii) La estatización de las acciones cedidas por la Capitalización a los privados;

Capitalización y Nacionalización (El Sector de Hidrocarburos en Bolivia)

(iv) Incorporación de aprobación de los contratos suscritos entre los operadores y YPFB, por el órgano legislativo. Es de esta forma que el gobierno aseguraba una recaudación de la renta petrolera, equivalente al 50% del valor de todos los hidrocarburos producidos. No obstante, el camino que dio el gobierno a las modificaciones de los contratos, presumía la existencia de una nacionalización híbrida, debido a que

YPFB no tenía la capacidad para asumir la operación de los pozos, pero contaba con la potestad de designar a un tercero que realizara las actividades pertinentes, en nombre de esta última, convirtiéndose de esta forma en “contratistas”, que eran remunerados con un porcentaje sobre el valor de las ventas, es decir con una comisión. A continuación, someramente, presentamos el gráfico del comportamiento de la recaudación fiscal de renta petrolera, previo y posterior al proceso de nacionalización.

Estructura Tributaria al 20044

Fuente: Impactos de las reformas recientes de política fiscal sobre la distribución del ingreso CEPAL

Estructura Tributaria al 20115

Fuente: Impactos de las reformas recientes de política fiscal sobre la distribución del ingreso CEPAL. Impactos de las reformas recientes de política fiscal sobre la distribución del ingreso CEPAL de Tatiana Genuzio. Impactos de las reformas recientes de política fiscal sobre la distribución del ingreso CEPAL de Tatiana Genuzio.

4 5

Nótese que los gráficos ponen en evidencia la magnitud de la recaudación fiscal a través del IDH, que dieron lugar a una modificación en el sistema tributario boliviano, tal como se observa, antes de la reforma, el estado concentraba su mayor recaudación en el Impuesto al Valor Agregado, cuya participación al 2004 representaba el 40% del total de la recaudación fiscal, sin embargo, una vez implementada las reformas citadas anteriormente ,se subraya la preponderancia que empezó a tener la alícuota del IDH en régimen tributario.

Las salvedades que incorporó la reforma en el marco normativo para el sector petrolero en Bolivia, fueron conducentes a la incorporación de una bonanza económica al país. Muchos especialistas en el sector, aluden que tales instancias representaron un hito no solo en la significativa participación que tuvo este en los ingresos del TGN, sino en todo la economía boliviana. A continuación, en base a datos sustraídos del INE, exponemos el comportamiento del IDH desde el 2005 al 2016.

Comportamiento del IDH desde el 2005 al 2016

Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas, INE

Según gráfico precedente se observa las mayores tendencias durante las gestiones 2005, 2013 y 2014, que son coherentes con el elevado precio del petróleo, en tanto al 2016, se puede observar un comportamiento de menor recaudación, derivado de la dislocación del precio de

referencia internacional. De igual manera, el impacto del establecimiento de pago de regalías propició un crecimiento acelerado en la economía boliviana, fruto de la bonanza experimentada en la coyuntura externa.

Comportamiento del IDH desde el 2005 al 2016

Fuente: INE

En efecto, según lo informado por CEPAL, la implementación de la medida, coincidió con un momento histórico en la economía internacional en el cual los precios de los hidrocarburos subieron rápidamente y con ellos también el precio del contrato de exportación de gas natural con el Brasil, para cuyo cálculo se consideran precios de referencia internacionales. Esto hizo que la base imponible de la alícuota del IDH aplicada, haya presentado tendencias alcistas, con una leve desaceleración entre 2007 al 2008; y un detrimento en el crecimiento a partir del 2015. No obstante los sucesos conducentes a la toma de control de nuestros recursos naturales, cabe notar que el proceso de nacionalización redefinió, de igual manera, la forma de sentar negociaciones con la estatal YPFB, dando lugar a una mayor burocracia en los proceso de adjudicación de los trabajos, que de cierta manera, debían ser tomados en cuenta por el empresario, en sus proyecciones del

fondo de maniobra, previos a presentarse a las licitaciones. Respecto a este punto ahondaremos más adelante.

2 Factores económicos – contexto internacional Respecto al panorama global, se ha hablado y escrito bastante respecto a las variables que versan de este tema, sin embargo, a efecto de brindar una mejor comprensión para el lector, tocaremos someramente las causas y circunstancias a nivel internacional, devenidas en su momento tales eventualidades. Según información recopilada de Pricewaterhouse Coopers PwC (2016) el derrumbe del precio del barril del petróleo de USD 115 a menos de USD 40, a fines del 2015, reflejó un descenso de más del 60% desde el máximo reportado en el verano del 2014, situación que evidenció la débil demanda presente en la industria global. Asimismo, la Fundación para la Sostenibilidad Energética y Ambiental, FUNSEAM (2015) aportó que tales efectos,

pueden son atribuibles, principalmente, a 4 factores, el exceso de oferta, debilitamiento de la demanda, nuevas políticas abordadas por Organización de Países Exportadores de Petróleo (OPEP) y la nueva metodología de producción de petróleo no convencional llamada Fracking, aplicada por Estados Unidos. Estos factores convergen en el surgimiento

de un exceso de oferta en la producción de barriles de los combustibles fósiles, lo que a su vez deriva en el derrumbe del precio del petróleo. A continuación se expone el gráfico de la volatilidad del precio del petróleo publicado en el reporte de Reaction Chemicals Magazine por KPMG al 2017.

Brent oil price expresado en dólares por barril – Año 2017

Fuente: Reaction Chemicals Magazine - 2017 Elaboración: KPMG

La exégesis de tales sucesos, tienen como factor primigenio el mayor inventario de producción de crudo por parte de EE.UU, que hasta el 2016, fue reconocido como uno de los mayores exportadores del mercado, dejando así su posición de importador y dependiente de la producción foránea, a ser un productor independiente.

Por su parte, una menor demanda y la desaceleración de China también coadyuvó a que se generará tal escenario. En línea con lo anterior, se expone el gráfico del BCB6 del precio del petróleo e inventarios de crudo en EE.UU. (En dólares por barril y miles de barriles).

Información sustraída del Informe de Política Monetaria a Enero de 2018

Precio del petróleo e inventarios de crudo en EE.UU. (En dólares por barril y miles de barriles) 15

Fuente: BCB Informe de Política Monetaria a Enero de 2018 Elaboración: BCB

Estos hechos se han traducido en contracciones evidentes en el sector petrolero y, en consecuencia, en economías que son consideradas altamente dependientes de la comercialización de las materias primas, como es el caso de Bolivia, quien registró

bajas en tendencias al crecimiento, no solo en el sector petrolero si no en varios sectores económicos del país. A continuación en base a información del INE exponemos el crecimiento de PIB general y PIB del sector petrolero a precios constantes.

Crecimiento de PIB global y PIB del sector petrolero a precios constantes

Fuente: Instituto Nacional de Estadística

Es a partir de este análisis que se desprenden conjeturas de una alta relación entre el sector petróleo y gas; con la economía global del país. Si bien

el presente trabajo no pretende generar conclusiones en la determinación de la correlación entre estas variables, la evidencia empírica nos enseña que una

reacciona en base a como varía la otra.

En efecto, la reacción de los sectores ante el precio internacional de las materia primas, debería ser evaluado según la perspectiva de cada negocio, considerando los riesgos, funciones y activos de cada parte, a efecto de verificar si es posible, ante dicho análisis, generar

economías de escala que coadyuven a crear mejores resultados económicos financieros a un negocio. Es por aquello, que el gráfico a continuación proporcionará luces de la reacción de los diferentes sectores económicos que se encuentran vinculados al movimiento de las demandas y ofertas internacionales.

Crecimiento de PIB a precios constantes, por sector económico

Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas

A su vez, el análisis precedente pretende mostrar que el influjo de lo anterior mencionado, no solo en el sector petrolero se hace presente, (histogramas de color gris), si no en los sectores altamente vinculantes con operaciones de commodities7, cuyos precios están concatenados a cotizaciones internacionales. En este sentido, los datos de INE, revelan que en el interino de 2014 -2015, ya el sector empezaba a registrar contracciones de -1,40% y -4,40%, para luego registrar al 2017 un detrimento en el crecimiento de -2,40%. Ciertamente, como hemos mencionado anteriormente, el mayor influjo de la

economía está anclada al factor tributario, en donde los impuestos que gravan la producción de hidrocarburos y sus correspondientes regalías, representan los mayores ingresos para las arcas del fisco boliviano, en este contexto, es de esperar que frente la coyuntura dada la contracción del sector se haya trasladado a otras actividades económicas, puesto que esto influyó en las diferentes cadenas de valor con las que trabaja YPFB. A continuación en base a lo anterior, se presenta el gráfico de histograma de frecuencia de la Utilidad Neta de YPFB, en base a información del Ministerio de Economías y Finanzas Públicas.

El sector de la construcción, en muchos países resulta ser un indicador fiable de la situación económica y desempleo de un país. 7

Utilidad Neta de YPFB – Año 2016

Mención aparte merece los contratos de comercialización de gas natural suscritos con Brasil y Argentina, de los cuales se hace especial énfasis en el incumplimiento de los volúmenes pactados, debido a factores exógenos y la falta de capacidad de producción que tienen los pozos, es decir, que muchos de estos se encuentran en proceso de declinación afectando la capacidad de cumplimiento con los países vecinos. Según información recopilada de diferentes especialistas del sector energético como ser Juan Carlos Andrade,

respaldan que al 2016, la capacidad de Bolivia, se encontraba en 59 MMmcd de gas, mientras que Argentina demanda 27, Brasil demanda 31, el mercado interno demanda 12 MMmcd. Por lo que a partir de aquello, ya se percibía un riesgo de abastecimiento en el sector. Apoyando a lo anterior, el gráfico publicado por el BCB en su Informe Política Monetaria a Julio de 2018, muestra la demanda de gas por destino (En MM de barriles mes y MMmcd).

Demanda de gas por destino (En MM de barriles mes y MMmcd).

Fuente: BCB Informe de Política Monetaria a julio de 2018 Elaboración: BCB

Llama la atención que pese a la declinación de los pozos el gobierno no haya restructurado su matriz de inversión al 2017, si bien existe una programación de inversión, este no considera el esfuerzo que se ha brindado a otros proyectos incursionados por el gobierno que son altamente controvertidos, como ser las plantas separadoras de líquidos o la polémica fábrica de urea, los cuales

se encuentran en inicio de operaciones y por tanto, se espera que en el largo plazo empiece a generar retornos atractivos que no son equiparables al proyecto del ciclo combinado8. A continuación exponemos el nivel de inversión histórico en el sector petrolero según información publicada por Yacimientos Petrolíferos Fiscales Bolivianos S.A.

Inversión en hidrocarburos en millones de dólares– Año 2016

Fuente: Yacimientos Petrolíferos Fiscales Bolivianos S.A.

Evidencia lo anterior, el menor nivel de inversión que ha ejecutado el gobierno en el sector, pasando de una inversión (en millones de dólares) de $us 2.111 a $us 1.493, lo que demuestra que el sector no promete un dinamismo, como gestiones pasadas, y por tanto, se reduce la probabilidad de encontrar pozos positivos. Al mismo tiempo, expertos en la industria, como Nelson Caballero, aseveran que es por efecto de precios y por las políticas salariales imperantes en el país, que la inversión en prospección y exploración se hace cada vez más complicada, la cual es precedida por la nueva metodología americana Fraking para reservas de sedimentos, junto con una demanda poco pronunciada. Estos factores ponen

en evidencia las presuntas dificultades de que los precios del petróleo vuelvan a registrar subidas por encima a los USD 100. No obstante, según información publicada por BCB a pesar de la contracción experimentada en la industria petrolera, tanto a nivel mundial como regional, producto de contingencias propias del sector, el precio del petróleo ha mostrado un comportamiento levemente alcista, aunque no alcanzó los máximos observados en gestiones pasadas. Asimismo, las subidas del precio del WTI de alrededor del 45%9, el primer incremento significativo del año, se dio como resultado de las negociaciones de los miembros de la OPEP para mantener la producción en niveles constantes con el fin de estabilizar los precios.

Según comentarios de expertos, el proyecto de ciclo combinado, entre las turbinas de generación de energía, es la que mayor retorno económico genera. 9 Según informe de Política Monetaria al 2016 del BCB 8

Posteriormente, el mercado estuvo marcado por altibajos relacionados con el BREXIT, sin embargo, la firma del histórico acuerdo entre los países de la OPEP para reducir la producción en 1,2 millones de barriles representan vestigios respecto a estimaciones más moderadas del precio del petróleo. Continuo a esto, se encuentra lo reportado por el BCB en su informe de Política Monetaria a julio de 2018, en donde se revela que después de dos años de contribución negativa, los mayores envíos de gas a Brasil y Argentina permitieron un desempeño sobresaliente de la actividad petrolera, lo cual es atribuible a la recuperación de la actividad económica

de Brasil (crecimiento del PIB de 1,2%) y la menor generación hidroeléctrica (-0,75%) normalizaron la demanda de ese país por gas boliviano, misma que alcanzó a 21,9 MMmcd (15,7% de variación respecto a similar periodo de 2017). De igual forma, el repunte económico que registró Argentina durante el primer trimestre (3,6% frente de 0,6% a similar periodo de 2017). Este hecho contrasta con lo reportado la gestión 2017, en donde una mayor demanda hidroeléctrica por parte de Brasil, se tradujo en una menor demanda de gas, mientras que la menor exportación a Argentina al 2017, se explica por un detrimento en la producción gas.

Volumen de exportaciones de gas a Brasil, consumo de energía eléctrica y generación hidroeléctrica de Brasil (Crecimiento en porcentaje) – 2017

Fuente: BCB Informe de Política Monetaria Elaboracón: BCB

Tal como se observa el gráfico, durante la gestión 2017, la mayor generación de energía vía turbinas hidroeléctricas en Brasil repercutió en un menor volumen de gas exportado, en consecuencia se vio afectada la Balanza de Pagos,

por el menor ingreso por exportación, por el contrario, al cierre de marzo de 2018, el BCB reportó que las mayores exportaciones a Brasil son consecuencia de una menor generación de energía eléctrica vía turbinas hidroeléctricas.

Actividad Industrial y Generación Hidroeléctrica de Brasil, y Exportaciones de gas a ese país a Marzo de 2018 (En porcentaje) 20

En línea con lo premeditado, podemos concluir inicialmente, que la posición del gobierno de no invertir un esfuerzo equiparable a otros proyectos, en la industria petrolera, pueden traducirse en la incorporación de sanciones en los contratos internacionales que mantenemos con Brasil y Argentina, que si bien en el contrato de Argentina ya se cuenta con dicha disposición, la reiteración de incumplimiento podría llevar a la imposición de sanciones más severas, o en el peor de los casos, rescindir los contratos, recalcamos que en caso de devenir tales circunstancias, no se generarían perspectiva optimistas para los inversores o posibles inversores que quieran venir a establecer negocios para actividades downstream y midstream. Si el gobierno decide invertir cada vez menos en este sector, supondría que las proyecciones de los negocios deberían decaer, por la falta de dinamismo en la industria, por su parte, el trabajar con la estatal YPFB, incorpora ciertos costos hundidos que deberá considerar el empresarios, esto deriva principalmente de la superposición de normativa departamental y nacional que involucra a las áreas protegidas, controversia que podrá llevar a las compañías que trabajan con YPFB a incrementar su fondo

de maniobra, mientras los conflictos burocráticos se resuelven. Por su parte, la normativa vigente que atañe al sector, en vez de mostrar ventajas o incentivos lo único que representa es un mayor riesgo para el inversionista, esto emerge a partir del Decreto Supremo 3278 del 9 de agosto del 2017 de los costos recuperables, en donde se establecen las condiciones y parámetros para el reconocimiento y aprobación de costos involucradas en actividades del sector petrolero, este no reconocimiento de los costos podría repercutir, en primera instancia, en las operadoras, en la medida que sus presupuestos no se adecúen a la banda de precios de YPFB. En consecuencia, el impago podría ser trasladado a las diferentes cadenas de valor con las que trabajan las operadoras, generando un impacto en el fondo de maniobra de las subcontratadas de las operadoras. A la luz de estos aspectos, se identifican como desafíos: (i) La coyuntura del mercado nacional e internacional, está supeditada a precios de commodities; (ii) La normativa vigente;

(iii) La negociación con la estatal YPFB; (iv) La falta de inversión en el sector; (v) Y el riesgo de enajenación o privación de la propiedad privada.

3 Factores locales – Macroeconomía en Bolivia Se desprende de los puntos abordados anteriormente, la necesidad de poder enfatizar en el punto de inflexión vivido en la industria petrolera, a partir de una ilustración y análisis de los indicadores

macroeconómicos de Bolivia, toda vez que los sucesos ecuménicos atinentes con el alza y caída del precio del petróleo, han conseguido materializarse en distintos indicadores económicos. En este contexto para poder analizar el influjo real del shock de las materias primas en el producto, resulta esencial analizar la participación de los componentes del Producto Interno Bruto (PIB) de Bolivia, por el lado del gasto, a efecto de apreciar la incidencia de las exportaciones e importaciones.

Incidencias de los componentes del gasto el crecimiento del PIB a precios constantes

Fuente: INE

Tal como se observa, las exportaciones e importaciones, registraron una tendencia a la baja, coherentemente vinculado con la volatilidad de los precios internacionales de los minerales, petróleo y otros commodities, mientras que, una mejor estabilidad en la coyuntura internacional reportada al 2017, evidencia un comportamiento al alza en la importación, que a su vez, posiblemente

generaría una reacción de mayor consumo por parte de las familias, por su parte, las exportaciones continuaron registrando partidas de decrecimiento, mientras que la inversión, representada por la variación de existencias y formación bruta de capital fijo, tuvieron un comportamiento al detrimento durante el año 2015, para presentar un comportamiento de recuperación al 2016 y 2017.

Es de esta manera que la mayor parte de los factores económicos, presentaron desempeños notables, hasta el punto de exponer al país con uno de los crecimientos más acelerados de la región (con la particular excepción de la desaceleración registrada a partir del 2014) Cabe mencionar, que los crecimientos reportados por Bolivia, son atribuibles no

solo a la bonanza económica del precio del petróleo, si no a políticas contracíclicas y monetarias expansivas adoptadas por el BCB, medidas que dejaron a Bolivia con el mayor crecimiento de la región, 3 años consecutivos. A continuación, exponemos cuadros de crecimiento económico.

Comportamiento anual del PIB al 2017

Fuente: INE

Crecimiento del Producto Interno Bruto en Sudamérica – Año 2016 (Var%)

Fuente: IINE

Continuando con lo reportado por BCB, hasta el 2016, el sector petróleo, crudo y gas natural, fue el único sector económico que reportó una incidencia negativa sobre el PIB del país por segundo año consecutivo, representado por -0.13 puntos porcentuales al 2015 y -0.25 puntos porcentuales al 2016, estos resultados generaron una tendencia decreciente de -1.8 puntos porcentuales al 2015 y -3.7 puntos porcentuales al 2016. En contraste, según lo reportado al primer trimestre de 2018, el sector petróleo, crudo y gas natural, registró un comportamiento de recuperación, representado por una incidencia positiva de 0,33 puntos porcentuales, mientras

que en similar periodo al 2017, el sector presentaba una incidencia negativa de -0,93 puntos porcentuales; lo cual representó una tendencia creciente de 6,02 puntos porcentuales, entre estos dos periodos. Por otra parte, información publicada por Fitch Ratings al 2016 enfatiza en las proyecciones a futuro respecto al crecimiento económico de Bolivia, el cual estima que el crecimiento del país no superará el 4% hasta 2020 producto de la influencia del shock de los precios de los commodities. A continuación se expone el gráfico de las proyecciones y estimaciones del crecimiento del PIB según Fitch Ratings.

Crecimiento del Producto Interno Bruto en (%)

Por otra parte las proyecciones de los expertos, respecto a la situación económica del país a futuro, subrayan que dicha coyuntura económica no se perpetuará en el tiempo, debido a la volatilidad que presentan los precios de los commodities, la baja inversión del gobierno en prospección y exploración, y la falta de capacidad por parte del país de cumplir con los volúmenes de exportación de GN premeditados en los contratos de compra y venta de este combustible fósil con Brasil y Argentina.

En efecto, la caída del precio de las materias primas influyó de manera considerable en la coyuntura económica del país reportado hasta la fecha, sin embargo, frente a este contexto el Banco Centra de Bolivia, en adelante (BCB), (2016) informó que la orientación expansiva de la política monetaria iniciada el 2014, coadyuvó a sostener el dinamismo de la actividad económica en Bolivia, el cual fue evidenciado con resultados positivos registrados en todos los sectores económicos del país (con la

excepción de hidrocarburos), sobre todo aquellos sectores con mayor vinculación a las políticas de expansión monetaria y fiscal.

Si bien, la situación económica, reflejada en el crecimiento del Producto Interno Bruto (PIB) de Bolivia, se ha traducido en la apertura de nuevas oportunidades para empresas de diferentes sectores económicos, sobre todo para aquellas pertenecientes al sector productivo, existen particularidades que dejan ver que una economía dependiente de la comercialización del combustible fósil,

está supeditada a la volatilidad de la oferta y demanda internacional, un hecho que a la larga, repercutirá en un riesgo que muchos inversores esperarán retribuir con primas que identifiquen con precisión el riesgo inherente a la inversión en países emergentes10. Adicionalmente, para poder computar con precisión el impacto del alza y baja del precio del petróleo en la economía boliviana, resulta preciso analizar el efecto en diferentes cuentas nacionales e indicadores de estabilidad financiera/ económica, publicados por el BCB11.

Balanza Comercial al 201712

Fuente: Banco Central de Bolivia Reporte de Balanza de Pagos y posición de inversión internacional (primer trimestre 2018 compilado según sexta edición del Manual Balanza de Pagos) Elaboración: Banco Central de Bolivia

Tal como se observa, el gráfico de la Balanza Comercial publicado por el BCB muestra los resultados de déficit y superávit registrados a lo largo de los años, siendo el hecho más importante, el descenso registrado entre el año 2015 -2016, producto, en mayor medida a menores volúmenes exportados y la caída de los precios de las materia primas, sin embargo, los datos preliminares al 2018

muestran una recuperación, atribuible al mayor valor FOB de las exportaciones de bienes de 22,8% con relación a similar periodo de 2017. Ya es en este punto donde la estabilización de los precios de los commodities empieza a sustentar el crecimiento en la exportación. En línea con lo anterior, el valor exportado de hidrocarburos mostró un importante incremento (31,1%) debido a

Una práctica habitual de algunas asesoras financieras es tomar como riesgo país para la construcción de la tasa de descuento, EMBIG: Indicador de Bonos de Mercados Emergentes, es un indicador de riesgo país y está calculado por JP Morgan Chase. 11 Reporte de Balanza de Pagos y posición de inversión internacional (primer trimestre 2018 compilado según sexta edición del Manual Balanza de Pagos). 12 (Acumulado a marzo de cada gestión, en millones de dólares) 10

la recuperación del precio del gas natural y los mayores volúmenes exportados de este producto. Gracias a las mayores exportaciones a Argentina, así como por la recuperación en los envíos al mercado brasilero, que se vio afectado el año pasado por la sustitución temporal del gas por energía hidroeléctrica, se proyecta un escenario de mayor crecimiento en la economía del país para el año 2018. En tanto al saldo de las reservas internacionales (RIN), los datos sustraídos de los reportes del BCB muestran que el RIN representa el 24% del PIB, toda

vez que tal porcentaje es secuela de una tendencia progresista al detrimento de las reservas, originada a partir del año 2014, estos resultados son conducentes a interpretar que el efecto de la disminución del RIN, presumiblemente, podría ser atribuido, en parte, a debacle de los precios internacionales y el efecto contraproducente en las economías de Sudamérica13; es decir, el mayor déficit registrado en la Balanza de Pagos, tuvo como consecuencia una disminución en las reservas, coincidiendo con shock de los commodities, como el punto de origen de tales detrimentos.

Reservas Internacionales Netas del Banco Central de Bolivia

Fuente: Banco Central de Bolivia (Reservas Internacionales Elaboración: Banco Central de Bolivia

Cuenta Corriente, exportaciones e importaciones (Expresado en millones de $us)

Fuente: Banco Central de Bolivia Según las conclusiones del reporte de Evaluación de la Política Fiscal de Bolivia, de Joab Dan Valdivia Coria, el tipo de cambio real se deprecia por causa del shock del precio del petróleo, efecto que impacta en las negociaciones de exportación e importación de commodities. 13

Según los gráficos precedentes, elaborados en base a información publicada por el BCB, existe un evidente decaimiento en la cuenta corriente al primer trimestre de cada año, producto de un mayor valor registrado en las importaciones, por encima a las exportaciones, que a su vez están concatenados con una recuperación, menor a la esperada, de los precios internacionales de las materias primas, por consiguiente, el impacto atribuible a tales salvedades, se reflejan

en una disminución del RIN, no obstante, es de subrayar que a junio de 2018 el ratio RIN / PIB de Bolivia, se mantiene cómo uno de los mayores indicadores en contraste a los países del cono sur. A continuación el gráfico del ratio de RIN / PIB, muestra la tendencia a la baja de este indicador, junto con el resultado registrado a 2018, el cual es el más alto resultado registrado en la región.

RIN / PIB y Crecimiento de PIB (a precios constantes)

Fuente: Banco Central de Bolivia Reporte de Administración de Reservas Internacionales (primer semestre de 2018)

En el primer semestre de la gestión 2018, las Reservas Internacionales Netas presentaron un saldo de $us 9.522 millones, que representa una reducción de $us 738,4 millones con relación a diciembre 2017. Tal monto registrado en el RIN en términos del PIB representa 23%. Cabe notar que el detrimento en el RIN no solo obedece a la coyuntura internacional de los precios de commodities, generada a partir del 2014, si no a otras particularidades económicas acaecidas, las cuales se ven reflejadas en el comportamiento de la Cuenta Corriente, la Balanza Comercial, y otros rubros, como

ser un mayor flujo de inversión realizado por el estado a proyectos energéticos como el celebérrimo proyecto de montaje del ciclo combinado. Por su lado, se observa que el RIN en porcentaje de depósitos en dólares, ha presentado una tenue mejora al cierre de corte de 2018, pasando de un ratio de 290,13 en marzo de 2017; a 291,28 en marzo de 2018, producto, principalmente del repunte de los precios internacionales, mientras que los depósitos totales y dinero en sentido amplio permanecen por debajo a lo registrado en marzo de 2017.

RIN en porcentaje de depósitos en dólares, depósitos totales y dinero en sentido amplio 27

Fuente: Banco Central de Bolivia Reporte de Balanza de Pagos y posición de inversión internacional (primer trimestre 2018 compilado según sexta edición del Manual Balanza de Pagos)

Aportando al análisis, según información publicada por Joab Dan Valdivia Coria14, en su estudio de la Evaluación de la Política Fiscal de Bolivia, existen ciertas reglas15 fiscales para Bolivia en base al modelo planteado por el autor. En dichas reglas, el resultado puede dar lugar a (i) un aumento del precio de los factores, (ii) en línea al incremento del precio de los factores, que generan un efecto inflacionario, el Banco Central responde con un acrecentamiento en las tasas de interés (iii) se da lugar a una devaluación del tipo de cambio nominal y, en consecuencia, una leve apreciación del tipo de cambio real; (iv) las exportaciones se sujetan al el movimiento del tipo de cambio real, y (v) el nivel de riesgo país aumenta. Una vez canalizada y estudiada esta información, resulta evidente que el shock experimentado en los precios internacionales de las materias primas, indubitablemente, impactaron de sobremanera en los principales indicadores macroeconómicos citados anteriormente, dejando en evidencia la indiscutible dependencia de esta economía a las

exportaciones de commmodities y a la explotación de los recursos naturales. Por tanto, no es de sorprender que los negocios en incursión en el sector petrolero levanten juicios respecto a un mayor riesgo que necesitarán retribuir en caso de aventurarse a colocar inversión en este sector. Los desafíos inherentes a los aspectos macroeconómicos resultan de lo siguiente: (i) Considerar que el shock del precios de las materias primas podría afectar las tasas de interés y el tipo de cambio real (se recomienda analizar la estructura de capital de los negocios en este punto); (ii) Las reservas siguen una tendencia a la baja, sin embargo, el ratio RIN / PIB registra el mayor rendimiento de la región; (iii) Nunca se debe dejar de lado el posible escenario de riesgo de inflación, que podría repercutir en la proyección de los resultados; (iv) Considerar;

Para este análisis, el autor referencia a Daney D. Valdivia y Marcelo A. Montenegro: “Reglas Fiscales en Bolivia en el contexto de un Modelo de Equilibrio Dinámico General Estocástico” (2008). 15 la primera donde los impuestos reaccionan de acuerdo al nivel de deuda y nivel de gasto, en el segundo se mantiene un presupuesto balanceado (deuda cero), para mayor información consultar a Daney D. Valdivia y Marcelo A. Montenegro: “Reglas Fiscales en Bolivia en el contexto de un Modelo de Equilibrio Dinámico General Estocástico” (2008). 14

(v) Tomar como parámetro de liquidez los indicadores del BCB, la tendencia de la cartera neta y bruta; junto con una vista a los depósitos en Moneda Nacional y extranjera, darán luces a la tendencia al ahorro y consumo, si el ahorro se perpetúa en el tiempo podría dar lugar a vestigios de una presunta recesión en el corto plazo.

4 Conclusiones

en varios negocios, por lo que, en una industria de capital intensivo, como resulta ser el sector petrolero, no es un tema menor. A ciencia cierta, los proceso de nacionalización en Bolivia generan vestigios de que la historia podría repartirse en cualquier momento del tiempo, por lo que las empresas multinacionales deben considerar el riesgo político mu efecto aislado a sus proyecciones, un factor cuantificable.

Hasta el momento la historia nos ha mostrado que en Bolivia, la figura de la nacionalización, es sin lugar a dudas, un hecho que despierta susceptibilidad

A partir de lo anterior, el gráfico de jerarquía de los hechos históricos, muestra cada punto de inflexión en la historia, a partir de los proceso de nacionalización.

Hechos relacionados con los procesos de nacionalización en Bolivia

Fuente: Entrevistas con especialistas en el sector petrolero

Es en este contexto que resultaría primordial incorporar al análisis de los flujos de caja descontados de los negocios avocados al sector petrolero, el costo de oportunidad de poder afrontar un riesgo equiparable a la posible retención de inversión o privación de inversión, producto de un riesgo político que no necesariamente se encuentre subsumido en una prima del riesgo país16, ya que se trata de una particularidad de Bolivia. En efecto, si se fuera a cuantificar un riesgo propio al sector, adicional al cuantificado en la Beta (sin importar el criterio del cálculo), es aconsejable que el analista

o el empresario a cargo, tome en cuenta la realidad de producción e inversión en el sector, que no necesariamente están planteadas en la Beta. En lo que respecta a los desafíos y como enfrentarlos, en este artículo hemos ahondado primeramente, en los sucesos históricos a efecto de demostrar que una gran parte de la recaudación fiscal está en el gravamen a la producción de hidrocarburos, en punto de fiscalización, a su vez hemos analizado meticulosamente, los indicadores puestos a disposición de la gente, del BCB y el INE, en donde

Tal como mencionamos anteriormente, EMBIG: Indicador de Bonos de Mercados Emergentes, es un indicador de riesgo país y está calculado por JP Morgan Chase, en base a un diferencial de la yield de los bonos soberanos de un país con la yield de los bonos soberanos del treasury bons de EE.UU. 16

se evidencia que la caída del precio del petróleo desencadeno en una contracción en PIB del sector, un ajuste al presupuesto de las empresas estatales, (sobre todo de YPFB), una menor tendencia en el valor de las exportaciones, una Cuenta Corriente con saldo negativo ( producto de menores ingresos en la recaudación de este sector), una disminución en las reservas internacionales, y crisis económicas de países de la región, que afectan a las operaciones rutinarias de exportación e importación que mantiene Bolivia con estos mismos países del cono sur. Relacionado al debacle del precio del petróleo, identificamos que existen otros factores, relacionados que con decisiones de inversión, que suman de manera contraria al sector, como ser la falta de inversión en exploración, que se traduce en una menor capacidad de parte del gobierno de afrontar los compromisos de comercialización de gas natural con Argentina y Brasil, la normativa imperante que no alienta a una expansión para las empresas que trabajan como subcontratistas de las operadoras o YPFB, la falta de restructurar la matriz de inversión, generando susceptibilidades en los inversionistas futuros inversionistas, la exagerada burocracia y estancamiento de proyectos que se dan lugar a partir de controversias en la administración de YPFB y superposición de normativa relacionada con las áreas protegidas, entre otros aspectos. En este escenario, surge la necesidad de replantear la estructura de costos de los negocios que están incursionando en este sector, bajo estos puntos, encaminarse por el lado mantener economías de escala podría ser la primera respuesta a lo anterior, mediante contratos de sociedades accidentales para desarrollar un determinado proyecto, esto coadyuvaría a soportar los elevados costos fijos que enfrentan las empresas. Por otra parte, las empresas deberían considerar la alternativa de buscar otras

fuentes de financiamiento, ya que muchas estarán afectadas por la mora en pago que realicen las operadoras o YPFB producto de la normativa imperante, en este ámbito los bancos presionarían a sus prestamistas a cumplir con los pagos, por otra parte, los ratios de compromiso también podrían verse afectados, generando la imposibilidad de sacar boletas de garantía que permitan adjudicarse al proyecto. Bajo este escenario de caída de capacidad de responder a las deudas de corto o largo plazo por parte de los negocios, es imprescindible contar con otras alternativas de financiamiento, ya sea a través de titularización u otros instrumentos. Respecto a los financiamientos, es aconsejable tomar en cuenta el análisis de la liquidez a nivel macoreconómico, la tendencia de los depósitos o colocación de dinero, y la tendencia de las familias a consumir o ahorrar, tal como mencionamos líneas atrás, en la medida que el ahorro se dispare (junto con el análisis de otros indicadores, como ser el comportamiento del PIB del sector constructivo o petrolero); podrían señalar que la economía boliviana, estaría en proceso de entrar en recesión. En caso de acaecer este contexto, el empresario debería ser capaz de prevenir el impacto recesivo en las tasas de interés. Finalmente, se atribuye una pericia especial al análisis de la tendencia del precio del petróleo, dado que el mismo es de difícil predicción, incluso con modelos estocásticos y/o econométricos, por lo que se sugiere colocar atención especial a las políticas tomadas por EE.UU, en cuanto niveles de producción de inventario, políticas monetarias, tipos de cambio, entre otros, que considere propios de su negocio. Finalmente, la recomendación al momento de hacer su proyección, es considerar como un gasto, las posibles demoras en pago que realicen las operadoras o YPFB debido a truncamientos de proyectos o

por obstáculos de la normativa vigente en el sector. Es en este punto que el empresario debería analizar cuál es la mejor forma de incorporar este gasto por mora en pago, ya que dado la situación actual, muy difícilmente se podría trasladar este mayor costo a YPFB debido al presupuesto ajustado con el que trabajan, toda vez que el mercado que nos corresponde analizar, caracteriza como una competencia perfecta.

Referencias bibliográficas Informe de Política Monetaria a Enero de 2018, publicado por: Banco Central de Bolivia Informe de Política Monetaria a julio de 2018, publicado por: Banco Central de Bolivia Informe de Administración de las Reservas Internacionales al primer semestre de 2018, publicado por: Banco Central de Bolivia Reporte de Balanza de Pagos y Posición de Inversión Internacional Primer Trimestre de 2018, publicado por: Banco Central de Bolivia. Publicación de Nuestra Economía al Alcance de todos (Reservas internacionales se encuentran entre las más elevadas de la región) Boletín Económico Ingresos y Gastos Tributarios al 2016, elaborado por José Fernando Siñani Cárdenas, David Franco Plata, Alex Romer Vargas, Julia Gabriela Monje. Capitalización y Nacionalización el Sector de Hidrocarburos en Bolivia, publicado por: Fundación Jubileo Serie, Macroeconomía del Desarrollo Impactos de las reformas recientes de política fiscal sobre la distribución del ingreso El caso de Bolivia (Estado Plurinacional de), elaborado por: Tatiana Genuzio, consultora de la División

de Desarrollo Económico de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). Información recopilada del Instituto Nacional de Estadísticas (INE) EL SECTOR DE LOS HIDROCARBUROS EN BOLIVIA Sustraído de: https://www.monografias.com/ trabajos28/leyhidrocarburos/ ley hidrocarburos. shtml#ixzz4sWQ9FAKh La capitalización de los hidrocarburos y la modernidad: un análisis de las ideas subyacentes al modelo de gestión y de sus críticas, elaborado por: Alice Soares Guimarães

DETERMINANTES DE LA INCLUSIÓN FINANCIERA EN BOLIVIA

Ana Lucía Nava Mendoza1

1 Graduada de Ingeniería Económica, UPSA.

Resumen

Abstract

La inclusión financiera es el acceso a los servicios de intermediación financieros donde a una persona no se le niega el acceso a estos por otro motivo que no sea el de eficiencia, bajo esta perspectiva lograr altos niveles de inclusión financiera en una economía permiten un crecimiento inclusivo y sostenido en el tiempo.

Financial inclusion is the access to financial intermediation services where a person is not denied access to them for any reason other than efficiency, under this perspective achieving high levels of financial inclusion in an economy allow inclusive growth and sustained in time.

El presente estudio se realizó a base de datos extraídos de la encuesta Global Findex, elaborada por el Banco Mundial. Esta es una encuesta sobre Inclusión Financiera que se realizó para 122 economías en el 2014. A partir de estos datos se identificó que características socioeconómicas son significativas a que una persona acceda a servicios financieros y que barreas percibidas por los encuestados son significativas a que una persona acceda a una cuenta en una institución financiera formal. De los resultados obtenidos se puede afirmar tanto hombre como mujeres participan de igual manera en el sistema financiero ya que el sexo del individuo demostró en todos los modelos analizados no ser significativo; la edad es un factor determinante, al igual que los ingresos y por último el nivel de educación es significativo a que una persona acceda a una cuenta en el sistema financiero y a que ahorre en una institución financiera formal pero no es significativo a que una persona sea deudora dentro del sistema financiero. También se vio que como barreras al sistema, se percibe que la confianza en las instituciones financieras y la falta de dinero son barreras significativas en todos los niveles de ingreso.

The present study was based on data extracted from the Global Findex survey, prepared by the World Bank. This is a survey on Financial Inclusion that was carried out for 122 economies in 2014. Based on these data, it was identified that socioeconomic characteristics are significant for a person accessing financial services and that the barriers perceived by the respondents are significant for a person Access an account at a formal financial institution. From the results obtained it can be affirmed that both men and women participate in the same way in the financial system since the sex of the individual showed in all the analyzed models not to be significant; age is a determining factor, as well as income and finally the level of education is significant for a person to access an account in the financial system and to save in a formal financial institution but it is not significant for a person to be debtor within the financial system. It was also seen that as barriers to the system, it is perceived that trust in financial institutions and lack of money are significant barriers at all levels of income.

Keywords Finance, Inclusion, Determinants.

Introducción Palabras claves Finanzas, Inclusión, Determinantes.

De acuerdo a una investigación realizada por el Banco Mundial, para datos del 2014, únicamente el 42% de la población

arriba de los 15 años de edad en Bolivia posee una cuenta en el sistema financiero (Banco Mundial, 2014).

reducción en la vulnerabilidad de los hogares de menores ingresos, así como en la desigualdad (De Olloqui, Andrade & Herrera, 2015).

Por otro lado, el informe sobre inclusión financiera emitido por la Autoridad de Sistema Financiero (ASFI, 2014), muestra que el número de cuentas de depósito con relación a la población mayor a 18 años al 2014 es de 1.25 por habitante por lo que cabría suponer que la mayor parte de la población debería contar al menos con una cuenta de depósitos, sin embargo las estadísticas del banco mundial dicen lo opuesto.

La inclusión financiera tiene como objetivo otorgar a la población las herramientas necesarias para administrar de manera más efectiva los recursos, creando activos, suavizando el consumo y gestionando riesgos coyunturales como ser pérdida de empleo, al integrar a esta al sistema financiero. (De Olloqui et al, 2015).

Si se analizan estos dos indicadores que parecen ser contradictorios, se puede llegar a la conclusión que menos de la mitad de la población cuenta con más de una cuenta en el sistema bancario, mientras que el restante no lo hace. Un análisis de esta índole es de mucha utilidad, ya que permite identificar y poder mejorar las condiciones de bienestar de los bolivianos, debido a que la opción de formar parte del sistema financiero brinda la posibilidad a los hogares de utilizar productos de intermediación financiera, los que permiten una asignación de recursos optima incrementando el bienestar de las familias, ya que las condiciones inter-temporales de consumo mejoran significativamente (Cámara, Peña y Tuesta, 2013). Es por esto que es importante analizar no solamente el tamaño del sistema financiero sino la inclusión de la población en este, para contar con un sistema más fuerte y lograr un crecimiento inclusivo y sostenido.

MARCO TEÓRICO Existe un gran interés en el estudio de la inclusión financiera, especialmente para aquellos formuladores de políticas así como para organismos internaciones. Este interés viene de relacionar la idea de inclusión financiera con una

Existen múltiples ventajas en alcanzar altos niveles de inclusión financiera como cita Allen (2012) ejemplificando distintas investigaciones, entre las que destacan la de Aportela (1999) quien propone que la inclusión financiera permite un incremento en el ahorro, la de Ashraf (2010) afirma que incrementa el empoderamiento de la mujer y por último la de Dupas y Robinson (2009) concluyen que incrementa los niveles de consumo e inversión empresarial productiva (Allen, Demiguc-Kunt, Klapper & Martinez, 2012). Amidžić et al. (2014) citan al Reporte Global de Desarrollo Financiero donde se identifican cuatro formas de exclusión financiera, las cuales son clasificadas en voluntarias o involuntarias (Amidžić, Massara & Mialou, 2014):

Exclusiones Voluntarias: 1. No requiere de servicios financieros 2. No utiliza servicios financieros por motivos culturales o religiosos

Exclusiones Involuntarias: 3. 4.

Ingresos insuficientes, el individuo representa un riesgo elevado para la institución financiera. Discriminación, falta de información, fracasos en la ejecución de contratos, barreras de precios debido a las imperfecciones del mercado.

Por lo que se concluye bajo una perspectiva macroeconómica, que se deberían enfocar políticas para aquellos individuos que forman parte del 4to grupo en esta clasificación, para aquellos que son excluidos de manera involuntaria del sistema financiero por motivos de falta de información o imperfecciones del mercado (Amidžić et al., 2014).

El modelo propuesto por Tuesta et al. (2015) sigue una metodología de cálculo bajo un modelo econométrico de variable dependiente binaria, el cual sigue una distribución de probabilidades probit, donde se establece el vector de la variable yij en función a un vector de variables xij que en este caso son las variables socioeconómicas explicativas.

Analizando desde un punto de vista microeconómico, existen diversos estudios donde se intenta determinar si existe relación entre poseer una cuenta en sistema financiero o haber obtenido un crédito en una institución de intermediación financiera, en función de distintas características socioeconómicas, para de esta manera poder identificar los determinantes de la inclusión financiera en un país.

Con la metodología de los anteriores autores, Cámara et al. (2013) proponen tres modelos para el análisis de la inclusión financiera en Perú, son modelos de variables dependientes binarias solucionados bajo la metodología de Máxima Verosimilitud como una serie de modelos probit para hogares, empresas y barreras.

Se realizó un estudio para medir a nivel global aquellos determinantes de inclusión financiera para 123 economías, donde se relaciona el obtener una cuenta de ahorro en el sistema financiero con características socioeconómicas como el sexo, nivel de ingresos, la edad, si habita en una zona rural o urbana, nivel de educación, estado civil y empleo. Para este análisis se estimó un modelo Probit, ya que la variable dependiente en cuestión se la tomó como una variable binaria, donde se le asignó el valor de 1 si el individuo tenía al momento una cuenta en una institución financiera y un valor de 0 si no la tenía (Allen et al., 2012). Bajo esta misma metodología se realizó un estudio sobre los determinantes de la inclusión Financiera para el caso argentino donde se propuso dos modelo: El primero, relaciona el uso de servicios financieros en función al sexo del encuestado, a los años de educación, al nivel de ingreso y a la edad del individuo y el segundo relaciona las barreras percibidas por los individuos excluidos del sistema financiero formal en función de las mismas variables socioeconómicas que el modelo anterior (Tuesta, Sorensen, Haring, Cámara, 2015).

El primer modelo de hogares tuvo el objetivo de determinar mediante correlaciones significativas, la relación que existe entre la bancarización de los hogares y si la familia se encuentra viviendo en una zona rural o urbana, el sexo del encuestado, el estado civil, si es alfabeto, ocupación, ingresos, nivel de educación, edad, entre otros. En el segundo modelo propuesto se encuestó a empresarios, definidos como aquellos que trabajan de manera independiente y tienen de 5 a 100 funcionarios, se relaciona la bancarización de las empresas privadas con: el sexo del encuestado, estado civil, si la persona es alfabeto, la edad, nivel de educación, el ingreso del hogar y si la empresa es formal. Por último, el tercer modelo es una relación de las barreras que se consideraron más significativas (distancia, costo, documentos requeridos, desconfianza institucional y falta de dinero) en función a las variables socioeconómicas de sexo, nivel de educación, edad e ingresos (Cámara et al, 2013). Para el caso boliviano se estimó una regresión similar a las anteriores en el 2008 propuesta por Oscar Díaz, donde se tomó como variable explicativa el microcrédito a emprendedores, ya

que a la fecha no se disponía de mayor información que pueda ser útil para el análisis de inclusión financiera. Para este modelo se tomaron una serie de variables socioeconómicas como explicativas y se realizó la estimación a través de en un modelo donde la variable dependiente sigue una distribución binomial, tomando el modelo logit como método de estimación (Díaz, 2008).

MODELO Y DATOS FACTORES DETERMINANTES DE INCLUSIÓN FINANCIERA EN BOLIVIA Para establecer los determinantes de inclusión financiera en Bolivia se divide el análisis en dos partes, por un lado se tienen las características socioeconómicas de la población que pueden ser significativas para que una persona forme o no parte del sistema financiero y por otro lado se analiza la significación de ciertas barreras al sistema financiero.

1. Factores socioeconómicos condicionantes El objetivo del análisis de los modelos econométricos es el de determinar las variables de características socioeconómicas que son relevantes al hecho de que una persona forme parte del sistema financiero. Para esto se toman los datos de Bolivia de la encuesta Global Findex del Banco Mundial2 del año 2014 la cual realiza el muestreo sobre un total de 1000 individuos donde se estimaron cinco modelos diferentes:

ingresos, nivel de educación) Préstamo = f (sexo, edad, nivel de ingresos, nivel de educación) Préstamo_if = f (sexo, edad, nivel de ingresos, nivel de educación)

Explicación de las variables • Cuenta: Variable binaria que adquiere el valor de 1 si una persona afirma tener una cuenta en el sistema financiero durante el 2014 y 0 si no la tiene. • Ahorro: Variable binaria que adquiere el valor de 1 si la persona afirma ahorrar durante el año en el que se realiza la encuesta (2014) y 0 si no ahorra. • Ahorro_if: Variable binaria que adquiere el valor de 1 si una persona afirma ahorrar en una institución financiera formal durante el 2014 y 0 si no en una institución financiera formal. • Préstamo: Variable binaria que adquiere el valor de 1 si la persona afirma estar pagando un crédito o afirma obtener un crédito en el 2014 y 0 si no tiene un financiamiento. • Préstamo_if: Variable binaria que adquiere el valor de 1 si la persona afirma estar pagando un crédito o afirma obtener un crédito en el 2014 en una institución financiera formal y 0 si no lo hace. Como variables explicativas para estos los modelos se tienen las siguientes:

Cuenta = f (sexo, edad, nivel de ingresos, nivel de educación)

• Mujer: Variable Dummy que adquiere el valor de 1 si la persona encuestada es mujer y 0 si es hombre.

Ahorro = f (sexo, edad, nivel de ingresos, nivel de educación)

• Edad: Variable discreta que mide la edad de las personas encuestadas.

Ahorro_if

• Quintil_s: Variable Dummy utilizada

= f (sexo, edad, nivel de

La base de datos Global Findex para datos de Bolivia se puede descargar del siguiente link: http://microdata. worldbank.org/index.php/catalog/2393. Ver bibliografía. 2

para medir la significancia del ingreso de las familias, esta representa a las personas que pertenecen al segundo quintil más pobre de la población, tomando el valor de 1 para las personas que pertenecen a este nivel de ingresos y 0 si no pertenecen. • Quintil_t: Variable Dummy utilizada para medir la significancia del ingreso de las familias, esta representa al quintil del medio de ingresos de la población boliviana, tomando el valor de 1 para las personas que pertenecen a este nivel de ingresos y 0 si no pertenecen. • Quintil_c: Variable Dummy utilizada para medir la significación del ingreso de las familias, esta representa al cuarto quintil de ingresos de la población, tomando el valor de 1 para las personas que pertenecen a este nivel de ingresos y 0 si no pertenecen. • Quintil_q: Variable Dummy utilizada para medir la significación del ingreso de las familias, esta representa al quintil más rico de la población, tomando el valor de 1 para las personas que pertenecen a este nivel de ingresos y 0 si no pertenecen. • Educación: Variable que mide si el nivel de educación influye en que una persona forme o no parte del sistema financiero adquiriendo el valor de 1 si la persona tiene un nivel de formación primario o menos (finalizó la primaria o menos), 2 si tiene un nivel de formación secundario (Bachiller) y 3 si tiene un nivel de formación terciario o superior (nivel de licenciatura o superior).

Interpretación de los resultados Para el análisis de los factores socioeconómicos que inciden en la inclusión financiera se realiza el cálculo con tres poblaciones diferentes, se estiman los respectivos modelos con el total de las respuestas proporcionadas por la encuesta Global Findex para Bolivia y para analizar si es que existe algún cambio en el comportamiento de la población en

función al sexo del encuestado se realizó el análisis para la población femenina y para la población masculina. Dado que las variables dependientes que se establecen para el cálculo de los determinantes son variables dicótomas se realizó la estimación a través de modelos de tipo logit, debido a que se rompe el supuesto de normalidad para las variables dependientes ya que estas siguen una distribución binomial la cual únicamente adopta los valores de 0 o 1. Para este análisis se optó por tomar 5 diferentes modelos para así identificar los factores determinantes a que una persona boliviana forme parte del sistema financiero. Dichos modelos se estructuran bajo la siguiente ecuación:

Donde: Zi= β0 + β1 mujer+ β2 edad + β3 edad^2 + β4 quintil_s + β5 quintil_t + β6 quintil_c + β7 quintil_q + β8 educación Y donde:

Por lo tanto:

El primer modelo consta de analizar la relación existente entre el hecho de que una persona posea una cuenta en el sistema financiero y las características socioeconómicas previamente descritas, para las tres poblaciones que se analizan en este estudio. La tabla 1 muestra un resumen de los modelos calculados tanto para la

población total, la población femenina y la población masculina.

Tabla 1: Modelos sobre la variable “cuenta”.

Los valores entre paréntesis representan el error estándar de los coeficientes

de tener una cuenta en una institución financiera comienza a disminuir.

*** Significativo al 1% ** Significativo al 5% * Significativo al 10%

En cuanto al ingreso de la población se ve que el primer quintil de la población es significativo al tener una cuenta en el sistema financiero, este se ve representado por la constante del modelo, luego analizando los coeficientes de los demás quintiles que representan el cambio de pasar del primer quintil al quintil correspondiente se ve que pasar del primer quintil al segundo no es significativo, pasar al tercer, cuarto y quinto quintil de ingresos si es significativo y a mayor ingresos mayor es la brecha con el coeficiente negativo de la constante por

De estos modelos se puede concluir que el sexo no es una variable determinante en que una personal adquiera un préstamo en el sistema financiero; la edad parece tomar un comportamiento en forma de parábola, donde en un principio a mayor edad incrementa la probabilidad de tener una cuenta, sin embargo llega un punto en el cual la probabilidad comienza a decrecer y a mayor edad la probabilidad

lo que la probabilidad de tener una cuenta en el sistema formal se ve incrementada a medida que el ingreso de la persona pertenezca a un quintil más elevado.

Las tres poblaciones (total, hombres y mujeres) siguen el mismo comportamiento en las variables analizadas y las regresiones obtenidas son significativas al 1%.

Posteriormente se realiza el análisis sobre el ahorro de las personas ya sea dentro o fuera de una institución financiera formal, para el cual se estima un modelo similar al anterior donde únicamente cambia la variable dependiente. Para la población masculina y femenina el modelo es el mismo solo que se excluye la variable mujer. La Tabla 2 muestra un resumen de los tres modelos

Tabla 2: Modelos sobre la variable ahorro.

Los valores entre paréntesis representan el error estándar de los coeficientes *** Significativo al 1% ** Significativo al 5% * Significativo al 10% Los tres modelos estimados para identificar los determinantes del ahorro siguen un comportamiento similar al de

poseer una cuenta en una institución financiera donde el sexo no es una variable determinante para que una persona ahorre; la edad parece tomar un comportamiento en forma de parábola, donde en un principio a mayor edad incrementa la probabilidad ahorro, sin embargo llega un punto en el cual la probabilidad comienza a decrecer y a mayor edad la probabilidad de que una

persona boliviana ahorre comienza a disminuir; se puede apreciar que el nivel de educación es significativo y presenta un coeficiente positivo, por lo que se concluye que a mayor nivel de educación, mayor es la probabilidad de que la persona ahorre. Los modelos de la Tabla 2 discrepa de los resultados de los modelos de la Tabla 1 principalmente en los ingresos donde para el modelo de la población total no son significativos el pasar del primer quintil representado por la constante a pasar al segundo y tercer quintil de ingresos, si son significativos pasar al cuarto y quinto quintil de ingresos más ricos de la población. En el caso del modelo para la población femenina únicamente no es significativo el pasar del primer quintil al segundo y para la población masculina únicamente es significativo pasar del

primer quintil más pobre al quinto quintil más rico de la población. Las tres regresiones obtenidas para analizar los determinantes del ahorro ya sea dentro o fuera de una institución financiera formal son significativas al 1%. Continuando con el análisis se estimaron otros tres modelos donde se identifica los determinantes de que una persona ahorre pero esta vez dentro de una institución financiera formal. Para esto se estima al igual que los modelos anteriores un modelo logit que sigue la misma estructura cambiando únicamente la variable dependiente. Para la población masculina y femenina el modelo es el mismo solo que se excluye la variable mujer. La Tabla 3 muestra un resumen de los tres modelos.

Tabla 3: Modelos sobre la variable “ahorro_if”.

Los valores entre paréntesis representan el error estándar de los coeficientes

*** Significativo al 1% ** Significativo al 5% * Significativo al 10% Los tres modelos estimados para identificar los determinantes del ahorro en una institución financiera al igual que los modelos de ahorro, siguen un comportamiento similar al de poseer una cuenta en una institución financiera donde el sexo no es una variable determinante para que una persona ahorre en una institución financiera formal; la edad parece tomar un comportamiento en forma de parábola, donde en un principio a mayor edad incrementa la probabilidad ahorro, sin embargo llega un punto en el cual la probabilidad comienza a decrecer y a mayor edad la probabilidad de que una persona boliviana ahorre en una institución financiera formal comienza a disminuir; se puede apreciar que el nivel de educación es significativo y presenta un coeficiente positivo por lo que se concluye que a mayor nivel de educación, mayor es la probabilidad de que la persona ahorre en una institución financiera formal. En cuanto a los niveles de ingreso nuevamente el pasar del primer quintil al segundo quintil de ingresos no presenta un coeficiente significativo, si en el resto de los quintiles donde además a mayor nivel de ingreso el coeficiente es mayor por lo tanto a mayor nivel de ingreso mayor es la probabilidad de ahorrar en una institución financiera formal, comportamiento que se repite tanto en la regresión de la población femenina, como en la de la masculina. Los tres modelos propuestos en la Tabla 3 son globalmente significativos al 1%. Una vez establecidos los determinantes del ahorro tanto fuera como dentro del sistema financiero, se procede con el análisis de los determinantes de que una persona obtenga un crédito. Comenzando

con el análisis de obtener un crédito ya sea dentro o fuera de una institución financiera formar se estima la siguiente ecuación al igual que las anteriores la metodología de estimación es de un modelo logit similar a los anteriores donde únicamente cambia la variable dependiente a ser evaluada. Para la población masculina y femenina el modelo es el mismo solo que se excluye la variable mujer. La Tabla 4 muestra un resumen de estos tres modelos.

Tabla 4: Modelos sobre la variable “prestamo”

Los valores entre paréntesis representan el error estándar de los coeficientes *** Significativo al 1% ** Significativo al 5% * Significativo al 10% Los resultados de las regresiones muestran una vez más que el sexo no es significativo, la edad es significativa y sigue el mismo comportamiento que en los modelos previamente descritos, el nivel de educación se mantiene significativo para dos de las poblaciones, la población total y la población masculina, mostrando que mayor nivel de educación mayor es la probabilidad de tener un financiamiento ya sea en el sistema formal o con prestamistas informales, sin embargo para la población femenina esta variable ya no es significativa. El comportamiento de los ingresos varía bastante en estos modelos de población a población, en el modelo del total de

la población son significativos todos los coeficientes con excepción del quinto quintil mostrando que es significativo pasar del primer quintil a cualquiera de los niveles de ingresos menos al quinto más pudiente, sin embargo el valor de estos coeficientes también es muy interesante ya el cuarto quintil presenta un coeficiente de 0.44 más reducido que el del segundo de 0.49 y que el del tercer quintil de 0.46 y entre estos dos últimos el tercer quintil presenta el coeficiente más reducido mostrando que el quintil con mayor probabilidad de obtener un préstamos ya sea dentro o fuera de una institución formal es el segundo quintil de la población, seguido por el tercero, luego el cuarto y por último los dos quintiles de los extremos. En la población femenina únicamente es significativo el coeficiente de la constante que representa al quintil más pobre de la población y por último en la población de varones únicamente no es significativo el coeficiente del cuarto quintil de ingresos de la población y los

quintiles primero, segundo, tercero y quinto muestran que a mayor nivel de ingreso menor es la probabilidad de obtener un préstamo en un prestamista ya sea formal o informal.

significativos al 1%. Una vez establecidos los determinantes de obtener un préstamo, se prosigue con los determinantes de obtener un crédito en una institución financiera formal.

Los tres modelos descritos para analizar la probabilidad de que una persona obtenga un crédito ya sea dentro o fuera del sistema financiero son globalmente

Para la población masculina y femenina el modelo es el mismo solo que se excluye la variable sexo. La tabla 5 muestra un resumen de estos tres modelos.

Tabla 5 Modelos sobre la variable “prestamo_if”

Los valores entre paréntesis representan el error estándar de los coeficientes *** Significativo al 1% ** Significativo al 5% * Significativo al 10% Los resultados obtenidos de las regresiones de crédito en una institución

financiera formal arrojan que el sexo vuelve a ser no significativo, la edad tiene el mismo comportamiento que en los modelos anteriores y es significativa, el nivel de educación a diferencia del resto de los modelos no es significativo a obtener un crédito en una institución financiera formal para ninguna de las poblaciones analizadas.

En cuanto a los ingresos en el total de la población y en la población masculina todos los coeficientes son significativos, donde la constante que representa al primer quintil y es el único coeficiente de ingreso que tiene signo negativo por lo tanto es el quintil que representa la menor probabilidad de que una persona forme tenga un crédito en una institución financiera formal, luego le sigue el segundo quintil ya que presenta el menor coeficiente positivo siendo este de 0.70 para la población total y 0.44 para la población masculina, indicando que es que el que tiene una menor diferencia con la constante, la cual indica una reducción en la probabilidad, de los tres niveles más ricos de la población el cuarto quintil es que presenta la menor diferencia con respecto a la constante con un coeficiente de 1.06 para la población total y 2.57 para la población masculina, por lo tanto presenta la menor probabilidad de tener un crédito en una institución financiera formal luego le sigue el tercer quintil y la mayor probabilidad de obtener un crédito en el sistema financiero se encuentra en el quinto quintil más rico de la población con el coeficiente más elevado siendo este de 1.21 para la población total y 2.93 para la población masculina.

1.2 Cálculo de la razón de probabilidades.

Estos tres modelos en los que se evalúan los determinantes de obtener un crédito en una institución financiera formal son globalmente significativos al 1%.

La tabla 6 presenta un resumen del cálculo de este indicador para cada uno de los modelos, suponiendo las características de la persona prototipo.

Sobre un ejemplo ilustrativo de una persona de sexo femenino, de 44 años de edad, con nivel de ingresos medio (pertenece al tercer quintil de ingresos de la población) y un nivel de educación secundario (Bachiller), se calcula la razón de probabilidades, la cual arroja la relación entre la probabilidad de que suceda el acontecimiento analizado y la probabilidad de que no pase. En este caso es la razón entre la probabilidad de que una persona posea una cuenta, ahorre ya sea dentro o fuera de una institución financiera, ahorre en una institución financiera formal, sea deudora de un préstamo ya sea dentro o fuera del sistema financiero o sea deudora de un crédito en una institución financiera formal y la probabilidad de que estos sucesos no ocurran. El cálculo para modelos logit sigue la siguiente formula:

Tabla 6 Cálculo del ratio de razón de probabilidades para los cinco modelos propuestos

2. Modelos para barreras al sistema financiero

financiero y 0 si no los considera como barrera.

En la encuesta de Global Findex se cuestiona el motivo por el cual la persona no tiene una cuenta en una institución financiera formal y se ofrecen nueve posibles respuestas a las que el individuo debe señalar aquellas que considera como una barrera.

 Documentación: Variable Dummy que toma el valor de 1 si el encuestado afirma que no tiene la documentación necesaria para obtener una cuenta en el sistema financiero y 0 si esta variable no representa un obstáculo.

La cuestionante que surge en esta sección es la de identificar cuál de estas barreras propuestas por el Banco Mundial, los habitantes de Bolivia identifican como un obstáculo y cuál de estas no son significativas. Para ellos se estimaron seis modelos similares para los cinco quintiles de ingresos de la población y para el total de la población, de esta manera se puede observar que variable encuentran significativa a formar parte del sistema financiero por cada nivel de ingresos.

Explicación de las variables Como variable dependiente para estos modelos se tiene:  No_cuenta: Variable binaria que adquiere el valor de 1 si la persona no tiene una cuenta en una institución financiera formal y 0 si la tiene. Las barreras analizadas en el modelo son las siguientes:

 Confianza: Variable Dummy que toma el valor de 1 si la persona afirma que la falta de confianza en el sistema financiero es una barrera para tener una cuenta o 0 si no es considerada como barrera.  Religión: Variable Dummy que toma el valor de 1 si el encuestado afirma que no tiene una cuenta en el sistema financiero por motivos religiosos y 0 si esta variable no representa un obstáculo.  Dinero: Variable Dummy que toma el valor de 1 si el encuestado afirma no tener una cuenta en el sistema financiero por falta de dinero y 0 si esta no es considerada como una barrera.  Familia: Variable Dummy que toma el valor de 1 si el encuestado afirma que no tiene una cuenta en el sistema financiero porque un familiar ya tiene una y 0 si es que esta no es una barrera.  No_puede: Variable Dummy que toma el valor de 1 si el encuestado afirma que no tiene una cuenta en el sistema financiero por que no puede obtener una cuenta y 0 si esta no es un barrera.

 Distancia: Variable Dummy que toma el valor de 1 si el encuestado percibe que la distancia a las instituciones financieras son una barrera y 0 si no consideran a esta como barrera.

 No_necesita: Variable Dummy que toma el valor de 1 si el encuestado afirma que no tiene una cuenta en el sistema financiero por que no necesita servicios de intermediación financiera y 0 si es que este no es el motivo por que no tiene una cuenta.

 Costo: Variable Dummy que toma el valor de 1 si el encuestado percibe que el costo de los servicios financieros son una barrera para formar parte del sistema

Es importante resaltar que estas variables concebidas como barreras la literatura sobre inclusión financiera las diferencia entre exclusiones voluntarias

e involuntarias. De las mencionadas se clasifican de la siguiente manera: Voluntarias: Las exclusiones por temas religiosos, porque tiene algún impedimento o por que no necesite. Involuntarias: Las involuntarias son la distancia, costo de los servicios financieros, falta de documentación, confianza, falta de dinero y el hecho de que un familiar tenga una cuenta. Los modelos estimados fueron diferentes para cada nivel de ingresos ya que en el proceso de estimación se generan matrices con vectores enteros de 0 las cuales no permiten la estimación del modelo por lo que para los diferentes niveles de ingresos las variables que no fueron incluidas realmente no son relevantes para el análisis del modelo. Comenzando con el análisis de las variables relevantes al total de la población, se calculó un modelo el cual sigue la misma estimación logit presentada en la sección anterior para el que la variable regresión Zi es la siguiente: Zi= = β0 + β1 distancia + β2 costo+ β3 documentacion + β4 confianza + β5 religion + β6 dinero + β7 familia + β8 no_puede + β9 no_necesita Donde Pi representa la probabilidad de que una persona del total de la población no tenga una cuenta en el sistema financiero. Se presenta un resumen de los resultados del modelo en la Tabla 7

Tabla 7: Modelo sobre determinantes de barreras al sistema financiero para cada nivel de ingreso. 46

Los valores entre paréntesis representan el error estándar de los coeficientes *** Significativo al 1% ** Significativo al 5% * Significativo al 10% Para el primer quintil más pobre de la población son consideradas como barreras significativas al sistema financiero la confianza, la falta de dinero y la respuesta de auto exclusión en la que se afirma que no necesita este servicio. Para el segundo nivel de ingreso más pobre son significativas las barreras de costo del servicio, confianza en el sistema

financiero, falta de dinero disponible y la respuesta de auto exclusión en la que se afirma que no necesita este servicio. Para el tercer quintil de ingreso, ingreso medio de la población son significativas al 1% las barreras de confianza en el sistema financiero, la falta de dinero disponible, las barreras auto excluyentes de no poder obtener una cuenta y no necesitar una cuenta y es significativa al 10% la distancia a los puntos de atención. Para el cuarto quintil más rico de la población al 10% de significancia, la confianza en el sistema y la religión del individuo son barreras significativas y al

1% únicamente el costo de los servicios es considerado como barreras al sistema financiero. Por último en el quinto quintil de nivel de ingresos de la población, es quintil más rico, son percibidas como barreras significativas al 1%, la confianza en el sistema financiero, la falta de dinero, el hecho de que un familiar ya tenga una cuenta en el sistema financiero y la respuesta donde afirman no necesitar servicios de intermediación financiera. De esta manera también es significativa la berrera de costo del servicio de intermediación financiera pero al 10% de significancia. Este análisis concluye con los determinantes de inclusión financiera en Bolivia, a partir de los modelos propuestos en el capítulo se puede identificar aquellos factores que inciden en que una persona forme parte del sistema financiero ya sea por medio del ahorro, préstamo o realizando transacciones con una cuenta bancaria. También se tienen conclusiones concretas de las barreras que son consideradas significativas al sistema financiero.

Conclusión Mediante el análisis de los modelos econométricos propuestos se puede concluir que en definitiva el sexo no es una variable que determina el hecho de que una persona forme parte del sistema financiero, si bien se observa que existen diferencia en los comportamiento de hombres y mujeres principalmente con respecto a los niveles de ingresos y la relación entre las variables de préstamo, tanto hombre como mujeres en Bolivia participan en los servicios de intermediación financiera. La edad se demostró en cada uno de los modelos que es significativa para que una persona forme parte del sistema financiero y sigue un comportamiento parabólico.

El nivel de ingresos es significativo a en todos los modelos analizados. En las Tablas 1, 3 y 5, donde se analiza la participación de una persona en una intuición financiera formal, se ve que a mayor nivel de ingreso mayor es la probabilidad de formar parte del sistema financiero. Por último el nivel de educación demostró ser significativo para que una persona tenga una cuenta en una institución financiera y a que ahorre en una institución financiera, donde a mayor nivel de educación mayor es la probabilidad de que una persona forme parte del sistema financiero, sin embargo deja de ser significativo cuando se analiza la probabilidad de que una persona posea un crédito ya sea en una institución financiera formal o fuera de ella. En el análisis de la probabilidad de pertenecer al sistema financiero suponiendo un caso hipotético de una persona de sexo femenino, de 44 años de edad con nivel de educación de bachillerato y un nivel de ingresos medio perteneciente al tercer quintil de ingresos de la población, muestra que es más probable que una persona afirme tener una cuenta en una institución financiera formal a que afirme no tenerla, es más probable que una persona afirme ahorrar a que afirme no hacerlo, es más probable que una persona afirme ser deudor de un préstamo a que afirme no serlo. Sin embargo es más probable que una persona afirme no ahorrar en una institución financiera formal a que afirme hacerlo y es más probable que una persona afirme no ser deudor de un crédito en una institución financiera formal a que afirme serlo. Para el cálculo de las barreras al sistema financiero se estiman seis modelos similares sobre seis poblaciones diferentes, primero se realiza el cálculo de la regresión sobre la población total de la encuesta y luego se estiman las barreras determinantes con la población de cada quintil de ingresos.

Los resultados de estos modelos muestran que, de las barreras analizadas como determinantes al sistema financiero, la confianza en el sistema financiero es una barrera determinante ya demuestra ser significativa para todos los niveles de ingreso, de esta manera también es una barrera significativa a todos los niveles de ingreso con excepción del cuarto quintil la falta de dinero para hacer uso de los servicios de intermediación financiero y la única variable de auto exclusión que es significativa en todos los niveles de ingreso con excepción del cuarto quintil es en la que los encuestados afirman no necesitar de servicios de intermediación financiera.

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ANÁLISIS DE LA INCIDENCIA DE LA EXPORTACIÓN DE GAS NATURAL SOBRE LOS INGRESOS FISCALES DEL ESTADO PLURINACIONAL DE BOLIVIA Luis Carlos Aponte1

1 Graduado de Ingeniería Económica, UPSA.

Resumen

La economía boliviana históricamente ha sido altamente dependiente de la extracción de recursos naturales, inicialmente de minerales, y luego los hidrocarburos adquirieron especial relevancia. Desde una perspectiva de política económica y de economía fiscal, las exportaciones de gas natural a los mercados de Brasil y Argentina aportan al Tesoro General de la Nación con casi la mitad de sus ingresos. A partir de mediados de los años 2000, los precios internacionales de las materias primas, entre ellos los del petróleo y los del gas natural, alcanzaron niveles máximos históricos, propiciando importantes aumentos en los niveles de ingresos del sector público en el país. Sin embargo, desde finales del año 2014 las cotizaciones de los principales productos de exportación en Bolivia, entre ellos el gas natural, llegaron a un punto de inflexión, cayendo de forma considerable. Este contexto de precios bajos presenta nuevos desafíos para la economía nacional. A raíz de ello, el presente trabajo de investigación busca estudiar la incidencia de las exportaciones de gas natural en los ingresos fiscales del gobierno nacional.

Palabras Claves Ingresos fiscales, Hidrocarburos, Exportaciones, Modelo clásico de regresión lineal.

Abstract The Bolivian economy historically has been highly dependent on the extraction of natural resources, initially of minerals,

and then hydrocarbons acquired special relevance. From a perspective of economic policy and fiscal economy, natural gas exports to the markets of Brazil and Argentina contribute to the General Treasury of the Nation with almost half of their income. From the mid-2000s, the international prices of raw materials, including oil and natural gas, reached record levels, leading to significant increases in the levels of public sector income in the country. However, since the end of 2014, the prices of the main export products in Bolivia, including natural gas, reached a turning point, falling considerably. This context of low prices presents new challenges for the national economy. As a result, this research work seeks to study the incidence of natural gas exports on the national government's fiscal revenues.

Keywords Tax revenues, Hydrocarbons, Exports, Classic model of linear regression.

Introducción El trabajo de investigación estudia la incidencia que tiene la exportación de gas natural a los mercados de Argentina y Brasil en los ingresos fiscales del Estado Plurinacional de Bolivia entre junio de 2004 y diciembre de 2016. Desde principios de los años 2000, los precios internacionales de las materias primas en general y los hidrocarburos en particular, se mantuvieron con una tendencia al alza, incluso llegando a máximos históricos.

Fuente: Banco Central de Bolivia - Estadisticas del Sector Externo

A partir del año 2004, la industria petrolera en Bolivia experimentó importantes reformas, modificándose las condiciones para la operación de las empresas petroleras del sector privado y se anuncian planes de inversión para la industrialización de gas natural. A raíz de

FUNDAMENTACIÓN MODELO

TEÓRICA

ello, se logra una importante expansión de los ingresos fiscales del gobierno nacional; y éste apuesta por una ambiciosa política de aumento del gasto público como instrumento para estimular el crecimiento de la actividad económica en el país.

/ la exportación de gas a los mercados de

Una vez examinada la composición y el comportamiento de los ingresos del sector fiscal en Bolivia y de las exportaciones de gas natural entre junio de 2004 y diciembre de 2016; surge la oportunidad de determinar, mediante un análisis econométrico, la incidencia que tiene

Brasil y Argentina sobre el ingreso fiscal total.

Para ello, asume la premisa de que los ingresos del sector público se mueven en función al precio promedio de exportación de gas natural y a los volúmenes exportados, entre otras variables que permanecen constantes.

MODELO Y DATOS Modelo lin-lin

Modelo log-log

Datos

RESULTADOS Analizando los resultados de la estimación del modelo lin-lin, cabe destacar: • La probabilidad del estadístico F en la estimación es de 1,3282·10-45, por loque se puede inferir que tanto al 1%, como al 5% y 10% de significación el modelo es globalmente significativo. • Del mismo modo, la probabilidad de los estadísticos t calculados para cada coeficiente de la regresión es menor al 0,0002% en todos los casos. • En este sentido, también existe evidencia suficiente para suponer que todos los coeficientes son significativos tanto al 1%, como al 5% y 10% respectivamente. Por su parte, analizando el modelo log-log se puede inferir: • Por cada 1% de cambio en precio promedio de exportación, los ingresos fiscales totales aumentan o disminuyen en aproximadamente 0,49%. • Por cada 1% de cambio en los volúmenes de gas natural exportados, los ingresos fiscales totales aumentan o disminuyen en 1,43% CONCLUSIONES Luego de observar y descomponer la

situación de las exportaciones de gas natural y los ingresos del sector fiscal en Bolivia entre junio de 2004 y diciembre de 2016, se puede notar que: • Los ingresos fiscales alcanzaron niveles históricos, motivados principalmente por un escenario de la economía internacional muy favorable a las exportaciones de materias primas como el gas natural. • En ese sentido, se plantea la hipótesis que existe una incidencia significativa de las exportaciones de gas natural sobre los ingresos del sector fiscal. • Luego de contrastada la información recopilada, se aprecia que en términos generales, el precio de exportación y los volúmenes exportados de gas natural tuvieron incidencia directa sobre los ingresos totales del sector fiscal entre 2004 y 2016. • Los ingresos se incrementaron en aproximadamente 312%, pasando de aproximadamente 24.443 millones de bolivianos en 2005 a 100.774 millones en 2016. A partir de los modelos econométricos propuestos, se puede inferir lo siguiente: • Por cada dólar de cambio en el precio promedio de exportación de gas natural para un mes dado, los ingresos fiscales incrementan o disminuyen en

aproximadamente 252,49 millones de bolivianos o 36,28 millones de dólares. • Por cada variación de un millón de metros cúbicos (MMM3) en el volumen exportado, los ingresos fiscales aumentan o disminuyen según sea el caso, en aproximadamente 8,0299 millones de bolivianos o 1,15 millones de dólares. • Ambas variables explicativas presentan una relación directa con la variable Ingresos Fiscales Totales. Muchos trabajos de investigación han demostrado ya, que la economía boliviana tiene un considerable nivel de dependencia a la exportación de materias primas como hidrocarburos y minerales. Ese grado de dependencia presenta desafíos importantes para el desarrollo del país y el mejoramiento de los estándares de vida de sus habitantes. Bajo la situación actual, la recaudación fiscal es directamente proporcional a los volúmenes de hidrocarburos exportados. Una alternativa a largo plazo para mantener los ingresos del sector público consistiría en ejecutar una política agresiva de inversiones en exploración y explotación que permitan incrementar la producción de gas natural y así mejorar el poder de negociación y así acceder a nuevos mercados. De igual manera, en futuras negociaciones se podría incluir un componente de ajuste adicional en las fórmulas que fijen los precios venta, a fin de suavizar el impacto de un cambio significativo en los precios internacionales del petróleo y gas natural.

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IMPACTO DE LAS POLÍTICAS PÚBLICAS Y TRATADOS INTERNACIONALES SOBRE LAS EXPORTACIONES DE BOLIVIA, VIGENTES ENTRE 1985 Y 2015 Lidia Requena1

1 Graduada de Ingeniería Económica, USPA.

Resumen

Purchase power of exports.

El presente estudio tiene como objetivo realizar un análisis transversal entre la evolución de las políticas públicas y los tratados internacionales suscritos por Bolivia entre los años 1985 y 2015 que afectaron a sus exportaciones, para determinar, a través de los indicadores del comercio exterior, si existió una reestructuración en los bienes de exportación de Bolivia.

1 Introducción

Se trata de una investigación analítica descriptiva, para ello se utilizó una metodología en la que se establecieron las variables a analizar, los datos se extrajeron de fuentes secundarias recabadas entre los años 1985 y 2015.

Palabras claves Comercio exterior, Balanza comercial, Tratados internacionales, Políticas públicas, Quantum, Relación de términos de intercambio, Poder de compra de las exportaciones.

Abstract The objective of this study is to carry out a cross-sectional analysis between the evolution of public policies and the international treaties signed by Bolivia between 1985 and 2015 that affected its exports, to determine, through foreign trade indicators, whether there existed a restructuring of Bolivian export goods. It is a descriptive analytical research, for this a methodology was used in which the variables to be analyzed were established, the data were extracted from secondary sources collected between 1985 and 2015.

Keywords Foreign trade, Trade balance, International treaties, Public policies, Quantum, Relationship of terms of exchange,

Uno de los fenómenos económicos que algunos autores han estudiado y expuesto en su obra es la paradoja que existe entre los países ricos y pobres, como ejemplo tenemos a “El capital del siglo XXI”, de Thomas Piketty, que en los primeros capítulos describe un análisis comparativo del crecimiento del ingreso y del producto por sectores geográficos, dejando al descubierto que aquellos países que se dedican a producir y exportar materias primas (commodities) tienden a ser países más pobres que aquellos que exportan servicios o productos con mayor valor agregado. El principio de la escasez es la base por la cual surge el comercio, principio que se amplía entre naciones con el surgimiento del comercio internacional (R. Ekelund & R. Hébert, Historia de la teoría económica y de su método), con el cual las naciones se aseguran de obtener los recursos que necesitan para cubrir las necesidades de su población dada la escasez de recursos que exista en su territorio. Del comercio internacional surgen políticas internas y organismos internacionales que buscan regularizar la entrada y salida de estos bienes, afectando directamente a la productividad e industria de cada nación. Considerando que Bolivia es un país destacado por poseer grandes reservas de recursos naturales y pertenecer al grupo de países con características de pobreza según diferentes estudios presentados por el banco mundial, entre otros, se propone realizar un estudio respecto a cómo afectaron a las exportaciones las políticas públicas y tratados internacionales que intervinieron en Bolivia. El periodo considerado inicia en 1985, caracterizado por las reformas que estabilizaron la economía después del fracaso de las reformas aplicadas contra la inflación desde el ’82, marcando el

inicio del periodo neoliberal en Bolivia, establecido por dos décadas, y finaliza el año 2015, año en el que se cumple una década de la aplicación de un modelo económico social comunitario productivo, a la cabeza del Movimiento al Socialismo (MAS).

2 Estructura del estudio Utilizando el esquema de análisis de caso, tabla 1, basado en la teoría de Pampillón (1999), se definen tanto las variables como los enfoques que se darán para cumplir con el objetivo propuesto.

Tabla 1 Esquema de análisis de caso - Pampillón (1999)

Fuente metodológica: Pampillón 1999

Como se puede observar en la tabla 1, el estudio cuenta con el análisis de cuatro vértices, descritas cada una de las filas contenidas en las columnas y finaliza con una evaluación global de los resultados obtenidos. En el primer vértice se analizan las políticas públicas desarrolladas por cada uno de los gobiernos de turno, sus estrategias y el contexto socio económico en el que se encontraban. Para ello se subdividió el periodo de estudio en dos grandes etapas, la primera contempla las primeras dos décadas, ya que se caracterizaron por gobiernos que siguieron una línea en la que designaron al mercado como el principal asignador de recursos, a diferencia de la segunda etapa, que contempla la década del 2006 al 2015, que se caracterizó por mantener una línea en la que se designó al estado como principal asignador de recursos. Posteriormente, en el segundo vértice,

se describe la estructura de las exportaciones, para tener una visión global del movimiento del comercio de Bolivia en cada etapa, específicamente se analizan las exportaciones según la clasificación de “bienes tradicionales y no tradicionales”, y de acuerdo con “las grandes categorías económicas”. El siguiente punto a tratar es la evolución de los tratados internacionales que se suscribieron en Bolivia, para determinar cuáles fueron los países con los que se tuvo mayor intercambio de bienes y si los acuerdos favorecieron a Bolivia. Una vez analizadas estas tres variables, se procede a comparar dichos análisis con el análisis de los indicadores de comercio exterior presentados por la Unidad de Análisis de Políticas Sociales y Económicas (UDAPE). Es decir, el Quantum de las exportaciones, la evolución de los índices de precio valor y volumen de estas, el índice de términos de intercambio, el

poder de compra de las exportaciones, y el efecto de la relación de los términos de intercambio.

3 Las políticas públicas implementadas durante el periodo de 1985 al 2015 que afectaron a las exportaciones Para realizar el análisis de las políticas públicas que afectaron a las exportaciones durante este periodo, se divide al mismo

en dos grandes subperiodos según la ideología de los gobiernos de turno.

Mercado como principal asignador de recursos (1985 – 2005) Durante este periodo Bolivia fue gobernado por siete mandatarios, como se puede observar en la tabla 2, los cuales siguieron una línea neoliberal, en la que se designaba al mercado como principal asignador de recursos.

Tabla 2 Cronología de presidentes de Bolivia (1985-2005)

Fuente: Mesa, 2015

Para contextualizar el inicio de este periodo, debemos subrayar, que el primer gobierno democrático (UDP:1982-1985) después de las dictaduras militares, optó por aplicar una economía mixta sobre una economía cuyo aparato productivo se encontraba en crisis, a través de políticas graduales basadas en seis paquetes económicos. Lamentablemente ninguno tuvo efecto por el contexto social y falta de coordinación interna, acompañado a esto, la deuda externa acumulada por los anteriores gobiernos militares produce una falta de liquidez, lo que completó el escenario para iniciar un proceso inflacionario, como nunca visto en la historia de Bolivia.

MOVIMIENTO NACIONALISTA REVOLUCIONARIO (MNR) (1985 - 1989) A diferencia de la UDP, y bajo el gobierno de Víctor Paz Estenssoro, se realizan importantes cambios estructurales, que dan lugar al inicio del neoliberalismo en Bolivia. Bajo la mayor de las crisis económicas de Bolivia, MNR aplica medidas económicas ortodoxas buscando la estabilidad monetaria y la apertura de mercados. Utilizando como principal herramienta el decreto supremo 21060, diseñado con 8 títulos, 170 artículos, y logra la estabilidad económica en menos de 6 meses (la hiperinflación que a inicios del agosto de 1985 amenazaba con llegar al 25000% fue

contenida, y, en diciembre del mismo año, rozaba el 15%). Entre las medidas que afectaron a las exportaciones tenemos las siguientes: • Eliminación de todo tipo de impuesto y regalías sobre cualquier producto no tradicional exportable. Promoviendo la producción de productos con valor agregado.

Como se puede observar en la Ilustración 1, los resultados macroeconómicos positivos de las políticas publicas aplicadas por el MNR pudieron reflejarse casi de forma inmediata, la inflación se estabilizó, el PIB tuvo un crecimiento constante llegando a ser positivo a finales de 1986.

MOVIMIENTO DE IZQUIERDA REVOLUCIONARIO (MIR) (1989 – 1993) En vista del alto costo social que significó aplicar las medidas ortodoxas del gobierno anterior, el gobierno de turno se propone como objetivo mantener una estabilidad monetaria y ampliar el aparato productivo para asegurar el crecimiento del país, lo cual implicaría una mejora en los indicadores sociales.

• Disminución de la burocracia para el proceso de exportación. (con excepción de animales vivos silvestres) • Elimina todo impuesto específico sobre las materias primas importadas. • Mantiene los impuestos sobre las materias primas exportadas para asegurar un ingreso significativo a las arcas del estado.

Entre las medidas tomadas por dicho gobierno, que afectaron a las exportaciones tenemos las siguientes: • Define la diferencia entre los bienes tradicionales y no tradicionales con el fin de determinar las características y subcaracterísticas de los bienes exportables que estén libres de restricciones, permisos, licencias, entre otros. • Crea instituciones dedicadas a la promoción de exportaciones, así como un sistema nacional del comercio exterior con los requisitos y procedimientos desburocratizados para el proceso de reintegro de gravámenes aduaneros consolidados. • Paralelamente facilita los medios de comercio en el país, mejorando la red vial y de comunicacIón, así como cerrando acuerdos internacionales entre otras naciones.

Ilustración 2 Tasa de crecimiento del PIB e Inflación (1989-1993)

Fuente: Banco Mundial

Durante este periodo se logró una liquidez significativa en los que el pago de la deuda fue superior al requerimiento de financiamiento exterior. MOVIMIENTO NACIONALISTA REVOLUCIONARIO (MNR) (1993 - 1997) Como principal estrategia de gobierno, Gonzalo Sánchez, plantea la necesidad de privatizar hasta un 51% las principales empresas nacionales (Mesa, 2014) con la idea de mejorar la administración de las mismas, y mejorar los índices sociales de

la nación a través del incentivo de mano de obra calificada que demandaría el sector privado. Las medidas políticas que afectaron a las exportaciones estuvieron relacionadas principalmente con el ordenamiento de las funciones y atribuciones del consejo nacional de exportaciones, procedimientos aduaneros, y el establecimiento de regímenes de exportación, con el objetivo de incentivar a inversores extranjeros a invertir en Bolivia.

Ilustración 3 Tasas del crecimiento del PIB e Inflación (1993 – 1997)

Fuente: Dossier Vol.26 UDAPE

Durante este periodo se mantuvo un crecimiento constante del PIB de entre 4% y 5%, que a valores de 1990 llegó a significar una mejora del 12% del IPC, y las políticas monetarias aplicadas lograron frenar la inflación, disminuyéndola significativamente.

ACCIÓN DEMOCRÁTICA NACIONALISTA (ADN) (19972002) El objetivo principal de este partido se

basó en dos ejes: por un lado, la búsqueda de la privatización total de las empresas públicas (a pesar de la oposición de la población), y por otro lado la disminución de la pobreza. Se emitieron muchos decretos supremos y leyes que afectaron a las exportaciones, cuyos objetivos fueron, disminuir los costos de exportar para incentivar a la producción de productos de exportación, brindar las herramientas para capacitar a las personas en comercio exterior, entre otras.

Ilustración 4 Tasa de crecimiento del PIB y de la inflación (1997-2002)

Fuente: Banco Mundial

Analizando la inflación de este periodo, se puede observar en la ilustración 4, que, si bien tiene periodos de oscilación, los mismos tienden a disminuir hasta llegar al 1% en el año 2002. Así mismo se presenta un periodo de crecimiento en todos los años, aunque menor que en los años de los periodos de gobiernos anteriores, ya que no llega a superar el 4% a partir de 1999, e incluso, tomando en cuenta el crecimiento del PIB a precios de 1990 se considera que hubo un decrecimiento de casi el 4%. MOVIMIENTO NACIONALISTA REVOLUCIONARIO (MNR) (2002-2005) Bolivia se encuentra en un periodo

de recesión económica, que viene acompañado con un alto índice de desempleo y un déficit fiscal. El escenario socio económico que se presenta para el nuevo mandato del movimiento nacional revolucionario plantea como objetivo mejorar los índices de empleabilidad, así como los índices de calidad de vida. Las medidas que afectaron a las exportaciones de Bolivia durante este gobierno estuvieron determinadas por modificaciones en el tratamiento tributario para las exportaciones, así como por otros incentivos para promover las exportaciones. Se determina mediante un referéndum que no se exportará gas natural, y se determina que es prioritario la construcción del “Puerto Busch”.

Fuente: Banco Mundial

El crecimiento del PIB se dispara entre el 2003 y el 2004 gracias al ingreso por los hidrocarburos, la inflación acompaña al crecimiento del PIB corriente de esos años.

Estado como principal asignador de recursos El nuevo modelo económico, social, comunitario y productivo (MESCP) es el modelo económico que aplica el MAS desde que sube al poder después de haber sido apoyado por más del 50% de la población el 2006.

Este modelo, como se puede observar en la Ilustración 5 identifica los sectores estratégicos generadores de excedentes (hidrocarburos, minería, electricidad, recursos ambientales), plantea la necesidad de que el estado juegue el papel de redistribuidor de los excedentes de este grupo. El objetivo final es que a través de los excedentes el gobierno invierta en sectores generadores de ingresos y empleo (industria, turismo, agropecuario, inmuebles, comercio, entre otros), así como también invierta en programas sociales.

Ilustración 5 Modelo económico social comunitario productivo

Fuente: El modelo económico social comunitario productivo de boliviano (Arce, 2015)

Durante este periodo se han determinado una serie de políticas regulatorias al mercado interno, como por ejemplo el registro de las importaciones de materias primas, implementación de cuotas de exportación para asegurar la soberanía alimentaria del país; la subvención de proyectos productores-exportadores a través del Fondo de subvenciones del PROEX. Por otro lado, el efecto del aumento de los precios de los hidrocarburos, minerales y metales sobre las exportaciones produjo ingresos extraordinarios, hasta el 2015, año en el que se produjo una baja del casi 50% de los precios.

4 Impacto de las políticas públicas en la estructura de las exportaciones de Bolivia entre 1985 y 2015 Mercado como principal asignador de recursos. Periodo: 1985-2005. A continuación, se observa a grandes rasgos, en la ilustración 6, la evolución de la balanza comercial de Bolivia durante los años 1985 y 2005, con un pico de importaciones para los años 1998 y 2005, años en los que se invirtió en el desarrollo de la industria petrolera.

Ilustración 6 Balanza comercial de Bolivia (1985-2005)

Fuente: Dossier Vol.26 UDAPE

Así mismo se observa que los únicos años donde se tuvieron saldos positivos en la balanza comercial fueron 1988, 1989, 1990, posteriormente, cuando comienzan las exportaciones de hidrocarburos, se retoman los saldos positivos desde el 2003. Al analizar la composición de las

exportaciones, se puede observar que las políticas aplicadas a lo largo de la primera década analizada, dieron sus frutos, especialmente entre los años de 1996, 1997, 1998 y 1999, años en los que la producción de bienes no tradicionales igualó y hasta llegó a superar porcentualmente la producción de los bienes tradicionales.

Ilustración 7 Composición de las exportaciones según tipo de bien tradicional y no tradicional (1985-2005) 70

Fuente: Dossier Vol.26 UDAPE

Estado como principal asignador de recursos. Durante toda la década analizada, la balanza comercial (Ilustración

8) mostró saldos superavitarios, cíclicos, pero superiores al punto de equilibrio.

Ilustración 8 Balanza comercial de Bolivia (2006-2015)

Fuente: Dossier Vol. 26 UDAPE

El 2015 la balanza comercial experimenta por primera vez saldos negativos. Así mismo se puede observar que por primera vez, se logra sobre pasar los 10.000 millones de dólares exportados.

Sin embargo, al observar la composición de las exportaciones en la ilustración 9, se puede observar la disminución significativa en el volumen de los bienes no tradicionales exportados.

Ilustración 9 Composición de las exportaciones según productos de exportación tradicionales y no tradicionales (2006 - 2015) 71

Fuente: Dossier Vol. 26 UDAPE

5 Análisis del impacto de los tratados internacionales en las exportaciones de Bolivia entre 1985 y 2015 Para poder analizar variable, se determinó inicialmente cuáles fueron los principales países a los que se exportó durante los periodos analizados, y cuáles fueron los tratados o acuerdos que no fueron aprovechados al desaprovechar la posibilidad de exportar a algunos países. Actualmente Bolivia es parte de dos organismos estadios de integración económica. La Comunidad Andina de Naciones, y el Mercado común del Sur, además de estar incluido dentro de los países a los que les favorece el sistema de preferencias generalizadas d la Unión Europea, así como de otros países desarrollados como Japón, Suiza, Canadá, Rusia, Noruega, Nueva Zelanda y Turquía. Sin embargo, al observar las En las primeras dos décadas analizadas, cerca del 50% de las exportaciones iban dirigidas a países miembros de la CAN o de MERCOSUR, y el resto eran importados por países de norte américa. Menos del 10%de las exportaciones iban dirigidas a

otros países. En la etapa en la que el gobierno es el principal asignador de recursos, la distribución de los bienes exportados cambió un poco, disminuyendo el volumen de bienes exportados a norte américa, y aumentando el volumen a países como Venezuela y Cuba, así mismo algunos otros países europeos y asiáticos como corea del sur, aumentaron significativamente a diferencia de las décadas analizadas anteriormente. Sin embargo, Suiza, Canadá Rusia, Noruega, Nueva Zelanda y Turquía, países que nos favorecen con sus sistemas de preferencias generalizadas, no llegan a representar ni el 5% de las exportaciones bolivianas. Lo que indica un costo de oportunidad alto, ya que exportamos a países latinoamericanos donde no se tienen ventajas competitivas ni comparativas significativas, ya que sus mercados son similares a los nuestros.

6 Análisis de las exportaciones bolivianas desde la perspectiva de los indicadores de comercio exterior (1985-2015) En el presente apartado se analizan los cinco principales indicadores del

comercio exterior. Para mantener la misma estructura de análisis se subdivide el periodo en dos.

exportación de Bolivia fue menor que lo que mostraba el valor de las exportaciones en términos corrientes.

Mercado como principal asignador de recursos. Periodo: 1985-2005 A continuación, se describe analíticamente el comportamiento de las exportaciones durante el periodo 1985 a 2005, basándonos en las ilustraciones del final del apartado.

1990 – 1993 Durante estos sucedió el fenómeno inverso, la capacidad de exportar de Bolivia comenzó a crecer gradualmente, ya que, eliminando el fenómeno de la inflación y llevando las exportaciones a los valores de 1990, las exportaciones a valores de 1990 aumentaron significativamente.

En la ilustración 10, si subdividimos ambas décadas por los periodos de mandato, obtenemos las siguientes conclusiones: 1985 – 1990. En este periodo de tiempo se puede observar que, una vez eliminado el proceso inflacionario, la capacidad de

1993 – 1999 A comienzos de este periodo, se pudo observar cómo disminuyó la capacidad de exportación de Bolivia, sin embargo, sigue siendo lo suficientemente fuerte para permanecer superior a los montos de 1990.

Ilustración 10 – Índice de Precios de las exportaciones (1985-2005)

Fuente: Dossier Vol.26 UDAPE

1999 – 2005 En este último ciclo del periodo analizado se puede observar cómo Bolivia pierde su capacidad de exportar gradualmente, hasta el 2005, cuando la capacidad de exportación de Bolivia, respecto a la capacidad de exportación de Bolivia en 1990, se pierde por completo. Si analizamos la evolución de los índices de precio, valor y volumen de las exportaciones, en la ilustración 11, notamos que el valor del comercio de exportación de Bolivia aumentó durante

este periodo en un 200%, presentándose en la etapa del año 2000 como un crecimiento constante con una pendiente inclinada y exponencial significativa. Los años previos al 2000, se mantuvieron los índices de precio, valor y volumen relativamente constantes. se puede observar que existe una pendiente más pronunciada por el índice de volumen de las exportaciones, implicando esto que los cambios del valor de las exportaciones se vieron principalmente afectadas por el volumen de producción Bolivia tenía para

entonces. Antes de 1990, el índice de relación de términos de intercambio (línea naranja de la ilustración 12) se encontraba por debajo de 100 implicando que los

precios de los bienes importados esos años eran más altos que los precios de los bienes exportados por Bolivia, por lo que nos encontrábamos en una situación desfavorable para el comercio exterior, respecto al escenario de 1990.

Ilustración 11 - Índices de precio, valor y volumen de las exportaciones (1985-2005)

Fuente: Dossier Vol.26 UDAPE

Por otro lado, posteriormente a 1990 nos encontramos con una situación, en términos de intercambio (gráfico 12), favorables para el comercio exterior de

Bolivia, ya que desde ese año los bienes exportados de Bolivia mantienen precios más altos que los bienes importados.

Ilustración 12 - Índice de relación de términos de intercambio (19852005)

Fuente: Dossier Vol. 26 UDAPE

El poder de compra de las exportaciones cayó significativamente, de acuerdo con la ilustración 13, hasta 1995, año en el que la exportación de bienes con valor

no agregado llega por primera vez en la historia, a representar el 50% de los bienes exportables de Bolivia, estabilizándose hasta finales del 2005.

74 Ilustración 13 - Poder de compra de las exportaciones (1985-2005)

Fuente: Dossier Vol. 26 UDAPE

Al comparar el poder de compra de las exportaciones durante los años de 1985 al 2005 con el Quantum de la misma época, se llega a la conclusión, en la ilustración 14, que a partir de 1990 se mantuvo un crecimiento favorable para las relaciones comerciales de Bolivia, ya que la capacidad de venta de las exportaciones de Bolivia fue aumentando de forma constante en el tiempo, y superando al poder de compra de las exportaciones.

Lo que podemos observar es que a precios de 1990 la capacidad de venta de exportaciones (dada por el quantum) para los años posteriores fue superior al poder de compra de las exportaciones, presentando un escenario complejo para el intercambio comercial con países del exterior, ya que los precios del exterior no favoreció a la oferta de exportación que se mantuvo durante esos años.

Ilustración 14 - Efecto de la relación de los términos del intercambio (1985-2005)

Fuente: Dossier Vol.26 UDAPE

Estado como principal asignador de recursos. Durante esta década, al analizar el quantum de las exportaciones, se observa

que el valor de las exportaciones se estabilizó a partir del año 2012, donde las exportaciones corrientes llegaron a representar el mismo valor que las exportaciones de 1990.

Ilustración 15 - Quantum de las exportaciones (2006-2015)

Fuente: Dossier Vol. 26 UDAPE

Al analizar los índices de precio, valor y volumen de las exportaciones, en la ilustración 16, se observa que no existió gran variación en el índice de valor de las exportaciones respecto de los precios de las exportaciones; esto sucede

porque el índice de precios varía en el tiempo, mientras que los volúmenes de exportación se mantienen constante hasta el 2012, año en el que comienzan a aumentar los volúmenes de producción.

Ilustración 16 - Índices de precio, valor y volumen de las exportaciones (2006-2015)

Fuente: Dossier Vol.26 UDAPE

En el periodo contemplado en la ilustración 17, se toma el año 2006 como año base, se observa que la relación de términos de intercambio es favorable para el intercambio comercial

de Bolivia, ya que el índice de precios de las exportaciones es superior al índice de precios de las importaciones. Por lo que fue más barato exportar en esos periodos de tiempo, que importar.

Ilustración 17 - Índice de la relación de los términos de intercambio (2006-2015)

Fuente: Dossier Vol.26 UDAPE

Sin embargo, al llegar al 2012, existe un cambio de base, y refleja cómo desde aquel año hubo una caída en la relación de precios del intercambio, implicando los precios de las exportaciones fueron más caros para Bolivia que el de las

importaciones. Así mismo, en la ilustración 18, desde el 2012 se refleja una caída en el poder de compra de las exportaciones, reflejada en la caída del índice de relación de precios del intercambio.

Ilustración 18 – Índice de la relación de precios de intercambio (20062015)

Fuente: Dossier Vol.26 UDAPE

Durante toda la década presentada en la ilustración 19, se puede observar que la capacidad de capacidad de compra de las exportaciones supera al quantum de las

exportaciones lo que indica que el poder de compra de las exportaciones es mayor que el quantum de las exportaciones.

Ilustración 19 - Efecto de la relación de los términos de intercambio (2006-2015)

Fuente: Dossier Vol.26 UDAPE

7 Conclusiones En términos generales se concluye que durante el periodo analizado la matriz productora exportadora de Bolivia no dejó de producir bienes primarios, entendiendo por estos a bienes agrícolas de clima templado y tropical, así como bienes no reproducibles de acuerdo con la CEPAL. A inicios del periodo en el que el mercado es el principal asignador de recursos (1985-2005), se aplicaron políticas públicas como medidas correctivas, con el objetivo de diversificar la matriz productiva exportadora, sus resultados se pueden observar en 1995, donde poco más del 50% de los bienes exportados eran bienes no tradicionales (aunque en su gran mayoría primarios), por primera vez en la historia de Bolivia. Sin embargo, en 1995, por el alto precio alcanzado por los hidrocarburos (materia prima), las inversiones se dirigieron

hacia su explotación, descuidando los otros sectores productivos y retomando una estructura básica de exportación de materias primas. Es decir, ocurrió el fenómeno de re-primarización. Estas inversiones cobraron un alto costo social, y comenzaron a rendir utilidades los primeros años de la década del 2000, década en la que se registraron los mayores volúmenes en ingresos por exportaciones de hidrocarburos. Los tratados internacionales y mecanismos de cooperación que ha ido adoptando y adaptando Bolivia a lo largo del periodo analizado, si bien facilitan el acceso a mercados para países sin muchas ventajas competitivas, conforman un incentivo para la producción de materias primas, por lo que dar el salto tecnológico necesario para cambiar estructuralmente la matriz de productos de exportación requiere la reinversión en variables que aseguren un escenario idóneo para el desarrollo de productos con alcance internacional.

Los países miembros de la Comunidad Andina de Naciones continúan siendo los principales destinos de los productos no tradicionales de nuestra oferta exportadora, y los productos comercializados son complementarios, lo que favorece a Bolivia ya que aumenta su competitividad en este mercado, no sucede lo mismo con el Mercado Común del Sur, ya que, eliminando las exportaciones de hidrocarburos, no se tiene un intercambio comercial favorable, los productos de intercambio en este mercado son suplementarios a los bolivianos, lo que disminuye la competitividad de Bolivia. Así mismo, los únicos países miembros de la Alternativa Bolivariana para los Pueblos de nuestra América, con los que Bolivia mantiene un intercambio comercial significativo son Venezuela y Cuba, sin embargo, Bolivia, no representa uno de los principales importadores de estos. El valor de las exportaciones hacia América del Norte se ha visto afectado por las decisiones políticas tomadas en la última década analizada; sin embargo, han aumentado significativamente el intercambio comercial entre Bolivia y los países de China y Corea del Sur, así como también con la unión europea. La dependencia del cambio de los precios de las materias primas sobre valor de las exportaciones bolivianas se puede observar al momento de analizar los indicadores de comercio exterior. La relación de términos de intercambios puede reflejar el deterioro del comercio exterior. Así, durante el primer periodo analizado, se puede observar que el poder de compra de las exportaciones se vio afectada por los precios internacionales, y cómo se vio favorecida en el segundo periodo.

8 Referencia Bibliográficas Arce, L. (2016). El modelo económico social comunitario productivo boliviano. La Paz, Bolivia: SOIPA.

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FACTORES INCIDENTES EN LA PRODUCCIÓN DE SOYA DEL DEPARTAMENTO DE SANTA CRUZ Brenda Viviana Hoyos Burela1

1 Graduada de Ingeniería Económica, USPA.

Resumen

La producción de soya no debe ser considerada simplemente como una actividad más del agronegocio cruceño, esta producción generó el 2% del PIB de Bolivia en el año 2015 y brinda la oportunidad a los agricultores bolivianos de mostrarse competitivos con su producción rodeados geográficamente de dos grandes países soyeros, Brasil y Argentina. A manera de conocer más a fondo el comportamiento agroexportador de Santa Cruz, se realizó un análisis econométrico mediante una regresión lineal de algunos de los posibles factores que inciden en la producción de este departamento con las siguientes variables que abarcan el periodo de 1990-2014: el área destinada al cultivo resultó representativa, aunque con un coeficiente que denota baja productividad. Las economías que inciden en la producción de soya cruceña resultaron ser Colombia, Perú y Venezuela. Las demás economías a las que se destinan la soya y sus derivados resultaron irrelevantes (Argentina, Chile y Ecuador), así como los promedios anuales de los precios internacionales cotizados en la Bolsa de Chicago y los precios locales de Soya.

Palabras claves Agronegocios, Exportación

Soya,

Producción,

Abstract Soy production should not be considered simply as another activity of the Santa Cruz agribusiness, this production generated 2% of Bolivia's GDP in 2015 and provides the opportunity for Bolivian farmers to be competitive with their production geographically surrounded by two large countries of Brazil, Brazil and Argentina. In order to know more about the agro-

export behavior of Santa Cruz, an econometric analysis was carried out by means of a linear regression of some of the possible factors that affect the production of this department with the following variables that cover the period of 1990-2014: the area destined to the crop was representative, although with a coefficient that denotes low productivity. The economies that affect the production of Santa Cruz soybeans were Colombia, Peru and Venezuela. The other economies to which soybean and its derivatives are destined were irrelevant (Argentina, Chile and Ecuador), as well as the annual averages of international prices quoted on the Chicago Stock Exchange and local prices of Soybeans.

Keywords Agrobusiness, Exportation.

Soybeans,

Production,

Introducción La productividad agrícola en los países en vías de desarrollo incide en gran medida en su desempeño económico. En el caso boliviano, según datos de (UDAPE, 2015), el sector agrícola ha tenido un aporte significativo al producto total de la economía, representando al 2014, un porcentaje del 11.85% del PIB. Este estudio se enfoca en productos industriales y específicamente en la producción de soya. En grandes laboratorios alrededor del mundo se encuentran buscando formas de extraer nutrientes de alimentos de alta disponibilidad para incluirlos en nuestras comidas diarias. Si leemos las etiquetas de los productos alimenticios que consumimos, no debería parecernos raro encontrarnos con que un ingrediente usual es la soya o algún derivado de ésta. Con esta visión y aventajándose del clima que se tiene

en Santa Cruz, muchos agricultores bolivianos incursionaron en el cultivo de la soya, como un producto que tiene un mercado creciente. La soya es un sustituto de algunos productos de origen animal, como la leche y la carne, por su alto porcentaje de proteína, sin embargo, la mayor parte de la soya cultivada se destina para consumo animal. Bolivia se beneficia cuantiosamente con su exportación, ya que las exportaciones de torta y aceite de soya se encuentran dentro de los 10 productos no tradicionales con mayor cantidad de exportación según (IBCE, 2015) es que el presente trabajo se encargará de desarrollar un análisis de la incidencia de los factores seleccionados en la producción de soya cruceña. El análisis de la producción de soya cuenta con las siguientes variables explicativas: extensión de tierra, el promedio anual de los precios de exportación del grano de soya, el promedio anual del precio internacional del grano de soya cotizado en la Bolsa de Chicago y los productos internos brutos reales de los principales destinos de exportación del grano de soya y sus derivados, que son los países: Argentina, Chile, Colombia, Ecuador, Perú y Venezuela.

EL SECTOR DE SOYA EN SANTA CRUZ El sector soyero boliviano se concentra en el departamento de Santa Cruz, debido a que el cultivo de este grano se ha desarrollado casi exclusivamente en este departamento. Por lo tanto, al mencionar al sector soyero boliviano, referimos en su totalidad al sector cruceño. A partir de la década de 1980 que los agricultores cruceños realizaron mayores inversiones y adquirieron créditos para consolidar las bases del sector soyero, como el Programa Lowlands otorgado por

el Banco Mundial (Montenegro, 2001). Dentro de la década de 1990 se encuentra el periodo denominado como el “primer boom de la soya”, esto fue beneficioso para las exportaciones de soya cruceña debido a que la Comunidad Andina de Naciones se declaró como zona de libre comercio en esta misma época. El “segundo boom de la soya” se dio entre los años 2003 y 2005, junto con la apertura de nuevas zonas para la producción en Santa Cruz (Zona Integrada del Norte y al Este de la Zona de Expansión) (Medeiros, 2008). Cabe mencionar que un gran hito en la historia de la expansión del sector soyero fue el Proyecto Lowlands (Tierras bajas del Este) del consultor del Banco Mundial, David Morawetz, quien llegó a Bolivia en 1986 en búsqueda de opciones de producción para un país altamente dependiente de recursos no renovables. Morawetz, presentó el estudio Luego del estaño y del gas ¿qué? (After Tin and Natural Gas, What?), en el cual resaltaba el potencial para agricultura que se tenía y la posibilidad que había de colocar la producción boliviana en el mercado internacional. La producción soyera boliviana tiene como importante característica sus dos estaciones de siembra. Esto se da debido al clima tropical que tiene el Departamento cruceño. Se cuenta con dos producciones anuales: la campaña agrícola de invierno (se siembra en junio y julio, y se cosecha en octubre y noviembre), que en un inicio estaba destinada solo a la producción de semillas, ahora también es utilizada para producción comercial; y la campaña agrícola de verano (se siembra en noviembre y diciembre, y se cosecha en marzo y abril), la cual rinde el grueso comercial de la producción y coincide con la campaña de invierno del Norte. En el Gráfico 1 se puede observar que efectivamente la campaña de verano es la más comercial. Representa un promedio de 77% del total de la producción anual.

Gráfico 1. Porcentaje promedio de producción de soya según campaña agrícola, 1990-2015 84

Fuente: Asociación de Productores de Oleaginosas y Trigo, ANAPO.

El departamento de Santa Cruz se caracteriza por ser el centro empresarial de boliviano y el departamento con mayor crecimiento. La actividad agrícola es uno de los principales motores de la economía cruceña, ésta tiene como producto estrella al grano de soya. Las dos zonas de cultivo de soya son la zona integrada y la zona este de expansión. Para poder reflejar la zona que proporciona la mayor superficie

sembrada en el departamento se elaboró el siguiente gráfico con promedios de superficie destinada para siembra de soya con datos del año 2010 al 2015, proporcionados por la CAO. En el Gráfico 2 se puede observar que la siembra de soya se concentra en la Zona Este de Expansión, con un 64% del área total de siembra. Esta zona comprende desde el Río Grande hacia el este del departamento cruceño.

Gráfico 2. Porcentaje promedio de la superficie destinada para siembra de soya por zona de cultivo, 2010-2015

Fuente: Cámara Agropecuaria del Oriente, CAO.

CAMPAÑA VERANO

época para el cultivo.

La campaña de verano es el fuerte comercial que los agricultores destinan para cada año, debido al favorable clima para producción que se presenta en esta

El Gráfico 3 desarrolla lo que ha sido la producción, superficie y rendimiento de esta campaña desde el año 1990 hasta el 2015.

Gráfico 3. Volumen de producción en la campaña agrícola de verano 1990-2015

Fuente: Asociación de Productores de Oleaginosas y Trigo, ANAPO.

El volumen de producción se mostró en alza desde el año 1992 hasta el 1998, presentando su mayor crecimiento en la campaña 1992/1993 con un 66%. La gran caída de la producción de verano

se dio en la campaña 2007/2008 con un porcentaje de -37,79%. El sector pudo enfrentar esta caída con la próxima campaña, 2008/2009 que creció un 66.32%.

Gráfico 4. Superficie destinada a la siembra de soya en campaña de verano 1990-2015 86

Fuente: Asociación de Productores de Oleaginosas y Trigo, ANAPO.

El Gráfico 4 muestra que la superficie cultivada en la campaña de verano en el Departamento de Santa Cruz tuvo una tendencia alcista desde el año 1990 hasta el 1999. A partir del 2000 siguieron tres años de porcentajes de crecimiento negativo. En la campaña 2006/2007 se

tuvo un crecimiento de un 17.81%. El decrecimiento más grande de superficie cultivada se dio en la campaña 2007/2008 con un 39.74%. La campaña de verano con mayor superficie cultivada fue la 2013/2014 con un total de 942.000 hectáreas.

Gráfico 5. Rendimiento promedio anual de la soya en la campaña de verano 1990-2015.

Fuente: Asociación de Productores de Oleaginosas y Trigo, ANAPO.

Dividendo el total de producción entre las hectáreas sembradas, se obtiene el rendimiento por hectárea de la gestión. Durante la campaña de verano se tiene un mejor rendimiento debido al clima caluroso y húmedo. En la campaña 1992/1993 se obtuvo un rendimiento de 2.38 toneladas/hectárea, lo que significó un crecimiento de 56.58% comparado con la gestión anterior, la cual registró el rendimiento más bajo con tan solo 1.29 toneladas por hectárea. El mayor rendimiento registrado en campañas de verano se dio en la gestión 2013/2014 con 2.53 toneladas por hectárea sembrada. Se observa que el rendimiento a lo largo de todo el periodo oscila entre 1.5 y 2.4 toneladas por hectárea.

MERCADO INTERNACIONAL DE LA SOYA La soya es originaria de países asiáticos, iniciándose su cultivo en China hace miles de años. El mundo no pudo resistir el formar parte del cultivo de este grano ya que puede ser usado como una base para muchos alimentos dado su alto contenido proteico. Al ser una oleaginosa, es uno de los principales aceites vegetales que forma parte de los ingredientes de una industria creciente, que cada día le encuentra nuevos usos. Entre los tantos usos que nacen de esta semilla, está el ser uno de los ingredientes para biocombustible. Mencionando a los principales productores

de soya a nivel mundial para el periodo del 2006 al 2015 primeramente se tiene a Estados Unidos, el mayor productor de soya en el mundo, con un porcentaje promedio del 34.15% del total de la producción mundial. Este país norteamericano es conocido por ser el mayor productor de maíz en el mundo, al tener esta producción subvencionada por su gobierno. Su segundo mayor cultivo es la soya.

Brasil ocupa el segundo lugar al contar con un 28.10% de la producción mundial. Un factor importante por el cual la soya cultivada en Brasil tiene contenidos más altos de proteínas es la investigación que se realiza para el desarrollo de semillas que se adapten a la zona de cultivo, esto eleva el precio de la soya brasilera en el mercado internacional (Pacheco, 2011). Argentina les sigue con un 19.15%. A pesar de que Argentina ocupa el tercer lugar en producción mundial de soya, es el mayor exportador de aceite y torta de soya en el mundo, según datos del sitio web de Commodity Basis, mundialmente, casi la mitad de estos productos derivados de la soya provienen de este país. Esto le da la ventaja al país argentino de influir en el precio de los derivados de la soya. (Commodity Basis, 2017). China se queda con el cuarto lugar en producción mundial con el 5.68%. El aporte de la India a la producción es de un 3.75% y Paraguay no se queda lejos con un 2.63%. Los países restantes, entre ellos Bolivia, que cuenta con el 0.78% de la producción mundial, destacan de igual manera como grandes productores, pero claramente estos quedan opacados por los tres primeros países. El consumo de soya en el mundo es destinado principalmente para la alimentación en criaderos de animales. Con una dieta a base de soya, estos animales obtienen un crecimiento eficaz para poder ser comercializados. Según el World Wide Fund for Nature (WWF) 75% de la soya producida se va para alimentación de animales. (WWF, 2017). China es el mayor importador de granos de soya en el mundo, debido a la dieta que se tiene en ese país, la soya es un alimento importante y a pesar de ser el cuarto mayor productor mundial, importa bastante soya para abastecer su demanda doméstica de esta semilla.

* Modelo y Datos

COMERCIO INTERNACIONAL DE LA SOYA BOLIVIANA La soya se exporta desde Bolivia en su forma de grano, pero también sus productos derivados con valor agregado, entre los que destacan el aceite, la torta y la harina de soya. Adentrándonos en lo que han sido las exportaciones de torta y aceite de soya de Bolivia, se encuentran dentro de los 10 productos no tradicionales con mayor cantidad de exportación según (IBCE, 2015). Desglosando las exportaciones por productos según los datos del Instituto Nacional de Estadística, para el periodo que abarca desde el año 2000 al 2015, el volumen de exportación de Habas (porotos, frijoles, frejoles) de soya tuvo como mayor destino a Colombia, que sobresalió como líder el año 2009 con 90.407.686 toneladas de grano de soya. La gestión más importante de exportación de grano fue la del 2013, con un total de 593.378.978 toneladas, del cual un 32.23% fue importado por Perú. Para el mismo periodo, se analizaron las exportaciones de aceite de soya, y se obtuvo que el año 2002 Venezuela encabeza como destino con un volumen de 17.961.761 toneladas de exportación de aceite. Para el año 2007, Colombia y Perú tuvieron grandes volúmenes de importación de aceite de soya, con 11.224.940 y 15.703.180 toneladas respectivamente. Los años que siguieron presentaron bajos volúmenes de exportación, sin embargo, se puede destacar el año 2012 con 14.061.212 toneladas exportadas a Colombia. Entre las exportaciones de torta/harina de soya, el año 2004 Venezuela tuvo el mayor volumen de importación con 792.200.210 toneladas y se mantuvo como el mayor importador hasta el año 2011. A partir del año 2012, Colombia destacó como

destino de las exportaciones de torta de soya. El año 2015, Colombia presentó el volumen más alto de importación de torta con 848.894.044 toneladas. Luego de ver los principales destinos se hizo un agregado de todas las exportaciones de la semilla de soya y sus derivados, ya que todos los datos estaban con la misma medida (toneladas métricas). Luego se sacaron los porcentajes del total para cada año y se obtuvo el Gráfico 6.

Gráfico 6. Agregado de los destinos principales de las exportaciones de soya y sus derivados, 2000-2015 89

Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas, INE.

La Asociación de Productores de Oleaginosas y Trigo (ANAPO) cuenta con un registro del promedio anual de precios de exportación del grano de soya por campaña agrícola. En el Gráfico 8, se muestran el promedio de los precios locales de exportación del grano de soya y de los precios cotizados en la Bolsa de Chicago, esto últimos proporcionados por el IBCE, ambos para el periodo de 1990 al 2015.

Se puede apreciar de que los precios locales de exportación son directamente proporcionales a los precios internacionales, considerando de esta manera el comportamiento de Bolivia como un país tomador de precios. El Gráfico 7 muestra la evolución de los productos internos brutos reales de los seis países que son destino principal de las exportaciones del grano de soya y sus derivados.

Gráfico 7. Producto interno bruto real (base 2010) de los principales destinos de exportación de soya y sus derivados, 1990-2014. (Expresado en miles de millones de dólares americanos) 90

Fuente: Banco Mundial.

Gráfico 8. Promedio de los precios locales de exportación y los precios cotizados en el mercado de futuros de Chicago del grano de soya, 19902015

Fuente: Asociación de Productores de Oleaginosas y Trigo, ANAPO y el Instituto Boliviano de Comercio Exterior, IBCE

FACTORES INCIDENTES EN LA PRODUCCIÓN DE SOYA Una vez descritos el sector de soya cruceño y el mercado mundial del cual forma parte su producción, surge la necesidad de hacer un análisis correlacional en el cual se pueda analizar a la producción de soya en función a las variables que puedan incidir en ella. En este estudio se utilizaron datos obtenidos de la Asociación de Productores de Oleaginosas y Trigo (ANAPO), del Instituto Nacional de Estadística (INE) y del Instituto Boliviano de Comercio Exterior (IBCE) y de la página web del Banco Mundial. Basado en la teoría de la producción, el presente trabajo elabora un análisis de la relación que se establece entre la cantidad de factores que influyen en la producción de un bien y la cantidad producida de este, donde la producción de soya cruceña está en función a la superficie cultivada, el promedio anual del precio local de exportación del grano de soya durante las campañas de verano, el promedio anual del precio internacional del grano de soya cotizado en la Bolsa de Chicago y los productos internos brutos de los principales destinos de exportación del grano de soya y sus derivados (Argentina, Chile, Colombia, Ecuador, Perú y Venezuela).

b) Superficie Expresado en hectáreas anuales de campañas de verano. Datos proporcionados por ANAPO. c) Precio_local Promedio anual de precio al que se exportaron los granos de soya producidos en la campaña de verano a nivel nacional. Expresado en dólares americanos por tonelada métrica. Datos proporcionados por ANAPO. d) Precio_bolsa Promedio anual de las cotizaciones de precios de granos de soya del mercado de futuros de Chicago. Expresado en dólares americanos por tonelada métrica. Datos proporcionados por el IBCE. e) PIB_Argentina Producto interno bruto real (base 2010) expresado en dólares americanos. Datos obtenidos del Banco Mundial. f) PIB_Chile Producto interno bruto real (base 2010) expresado en dólares americanos. Datos obtenidos del Banco Mundial. g) PIB_Colombia

DESCRIPCIÓN DE LAS VARIABLES DE LOS MODELOS

Producto interno bruto real (base 2010) expresado en dólares americanos. Datos obtenidos del Banco Mundial.

Se describen las variables objeto de estudio del modelo.

h) PIB_Ecuador

Se cuenta con datos para cada variable desde el año 1990 hasta el año 2015.

Producto interno bruto real (base 2010) expresado en dólares americanos. Datos obtenidos del Banco Mundial.

a) Producción

i) PIB_Perú

Expresado en toneladas métricas anuales de campañas de verano. Datos proporcionados por ANAPO.

Producto interno bruto real (base 2010) expresado en dólares americanos. Datos obtenidos del Banco Mundial.

j) PIB_Venezuela

Producto interno bruto real (base 2010) expresado en dólares americanos. Datos obtenidos del Banco Mundial.

PRUEBAS DE ESTACIONARIEDAD Gujarati & Porter, en su libro de Econometría, definen que un proceso estocástico es estacionario si su media y varianza son constantes en el tiempo, y que la covarianza depende de los rezagos entre los periodos. Para verificar si las variables que se analizan en el modelo son estacionarias, se lleva a cabo la prueba de raíz unitaria para cada una de ellas, las cuales se encuentran detalladas en los anexos de la tesis de grado de este trabajo (Hoyos, 2017), desde el Anexo 1.1 al Anexo 1.10. En su realización se aplica la regla Dickey-Fuller, con la cual se confirma la veracidad de la hipótesis que afirma que si el estadístico t, en su valor absoluto, es mayor al nivel de significación, se acepta la hipótesis nula formulada. Facilitando la vista de los resultados se presenta la Tabla 5.3, muestra el orden de integración de las variables al 5% de significación. Tabla 1. Resultados de la prueba de estacionariedad de las variables

La Tabla 1 muestra que el orden de integración de las variables varía. Las variables Producción, Superficie, Precio local, Precio bolsa, PIB Argentina y PIB

Chile, son integradas de primer orden o I(1) como se muestra en la tabla. Para las variables, PIB Colombia, PIB Ecuador, PIB Perú y PIB Venezuela se afirma que siguen un proceso estacionario de segundo orden o I(2).

FORMULACIÓN DEL MODELO 1 El estudio pretende aceptar o rechazar la siguiente hipótesis:

Hipótesis 1 Existió influencia de la superficie cultivada, el precio local de exportación del grano de soya, el precio internacional del grano de soya cotizado en la Bolsa de Chicago y los productos internos brutos de los principales destinos de exportación sobre la producción de soya en el Departamento de Santa Cruz en el periodo 1990-2014. Se plantea el modelo siguiente para su presentación con los datos de series de tiempo para el periodo 1990-2014:

93 Presentación e interpretación de los resultados Una vez planteado el modelo, en la Tabla 2 se muestran los resultados que

se obtuvieron al correr la regresión en el paquete de software Eviews, que es el que ha sido utilizado para obtener los resultados en toda esta investigación.

Tabla 2. Resultados de la regresión lineal múltiple modelo 1

Se puede observar que entre los resultados se encuentran la prueba de bondad global del modelo y la prueba de significación de los coeficientes de regresión. Con la prueba de bondad global del modelo se obtuvo que la probabilidad del F-estadístico (0.000000) es menor que la probabilidad de 1% (0.01), por lo que se

rechaza la hipótesis que plantea que el modelo no es globalmente significativo y se acepta la significación del modelo. Luego de la prueba de significación de los coeficientes de regresión, se obtiene que el intercepto, el precio local, el precio de bolsa, y también los PIB de Argentina, Chile y Ecuador resultan no significativos

al 10% ni al 5%, resultando significativas las cuatro variables restantes del modelo planteado, superficie y PIB de Venezuela al 1%, el PIB de Colombia al 5%, y el PIB de Perú al 10% de significación. Con el siguiente análisis de los coeficientes significativos del modelo se puede decir que entre los años 1990 y 2014: • Por cada hectárea que se aumente a la superficie destinada al cultivo de soya, la producción se incrementa en 1.11 toneladas. Lo que muestra un bajo nivel de rendimiento en la producción cruceña de soya comparado con el que tienen los mayores productores mundiales. • Por cada dólar americano que se incremente el Producto Interno Bruto de Colombia, la producción de soya del Departamento de Santa Cruz se incrementará en 0.000024 toneladas. • Cada dólar americano que incrementen los productos internos brutos de Perú y de Venezuela, ocasionará una pérdida de a la producción de soya cruceña de 0.000019 y 0.0000074 toneladas respectivamente. En búsqueda de un modelo que no presente tantas variables no significativas se aplicó logaritmos a todas las variables del modelo 1, para poder encontrar un mejor modelo. Los resultados de esta prueba auxiliar se encuentran en el Anexo 1.11 (Hoyos, 2017). El modelo auxiliar, presenta una mayor cantidad de variables no significativas, lo que provoca su rechazo inmediato, a pesar de que el modelo sea significativo. Sin embargo, se realiza un modelo más en el que se redujo la cantidad de variables. Las variables retiradas fueron el precio local y los PIB de Argentina, Chile y Ecuador.

FORMULACIÓN DEL MODELO 2 El estudio pretende aceptar o rechazar la

siguiente hipótesis:

Hipótesis 2 Existió influencia de la superficie cultivada, el precio internacional del grano de soya cotizado en la Bolsa de Chicago y los productos internos brutos de los principales destinos de exportación sobre la producción de soya en el Departamento de Santa Cruz en el periodo 1990-2014. Se plantea la ecuación del modelo para que posteriormente se presenten los resultados correspondientes a los datos de la serie de tiempo para el periodo 1990-2014:

Presentación e interpretación de los resultados Al ver la Tabla 3 se observa que entre sus resultados se encuentran la prueba de bondad global del modelo y la prueba de significación de los coeficientes de regresión. Con la prueba de bondad global del modelo se obtuvo que la probabilidad del F-estadístico (0.000000) es menor que la probabilidad de 1% (0.01), por lo que se

rechaza la hipótesis que plantea que el modelo no es globalmente significativo y se acepta la significación del modelo. Luego de la prueba de significación de los coeficientes de regresión, se obtiene que únicamente el precio de bolsa es no significativo al 10% ni al 5%, resultando significativas las cinco variables restantes del modelo planteado, superficie, PIB de Colombia y PIB de Venezuela al 5%, el intercepto y el PIB de Perú al 10% de significación.

Tabla 3. Resultados de la regresión lineal múltiple modelo 2

Con el estadístico d de Durbin-Watson se puede realizar la prueba más conocida para detectar correlación serial. En este caso el Durbin-Watson (2.012604) indica que el modelo no tiene problemas de autocorrelación. Con el siguiente análisis de los coeficientes significativos del modelo se puede afirmar que entre los años 1990 y 2014: • La producción de soya en el Departamento de Santa Cruz se incrementa en 1.08 toneladas, cada vez que se aumenta una hectárea destinada para la siembra de esta oleaginosa. Este coeficiente muestra que se tiene un bajo rendimiento de producción, en comparación con el rendimiento que tienen los principales productores mundiales. Estos presentan el doble de rendimiento por hectárea. • Por cada dólar americano que se incremente el Producto Interno Bruto de Colombia, la producción de soya cruceña aumenta 2.17 toneladas. Sin embargo, se presenta una relación inversa con el aumento en un dólar de los PIB de Perú y Venezuela, ya que ocasiona una pérdida a la producción de soya de 0.000019 y 0.0000056 toneladas respectivamente. A modo de verificar la veracidad del análisis de los coeficientes de determinación resultantes del modelo, seguidamente se realiza una serie de pruebas.

Prueba de heterocedasticidad Tomando el supuesto de homocedasticidad o varianza constante de u_i de Gujarati & Porter respecto a las regresiones lineales, el cual nos dice que las varianzas del término u_i son idénticas. Existe una variedad de pruebas con las cuales se puede comprobar que el modelo cumple con el supuesto mencionado, en

el caso de este estudio se realiza la prueba de heterocedasticidad de White. Como se usa un modelo auxiliar para comparar la probabilidad del coeficiente de determinación, en el caso de que la probabilidad del coeficiente de determinación sea mayor a los niveles de significación, se considera que el modelo auxiliar no es significativo, lo que verifica que el modelo que se está estudiando cumple con ser homocedástico y que su término de perturbación estocástica presenta varianzas iguales. Seguidamente, en la Tabla 4 se muestran los resultados de la prueba de heterocedasticidad.

Con la prueba de White se obtuvo un valor alto en el F-statistic (0.432772) que resulta mayor al nivel de significación del 5%, lo que convierte al modelo auxiliar en no significativo y se afirma que el modelo planteado es homocedástico. Prueba de regresión espuria El fenómeno de la regresión espuria se presenta cuando no existe una verdadera relación estadística significativa entre las variables regresadas (Gujarati & Porter, 2010).

De forma práctica, se puede tener la sospecha de que existe una relación espuria haciendo una comparación entre el coeficiente de determinación (R-squared) y el valor del Durbin-Watson. Esta regla fue postulada por GrangerNewbold, quienes plantearon que si el valor del coeficiente de determinación es mayor al valor del Durbin-Watson, se sospecharía de una relación espuria. Por lo tanto, el análisis de cointegración sirve para determinar si existe una relación lineal entre una serie de variables que

presenten una similitud en el orden de integración, pero además permite detectar si existe la posibilidad de obtener estimaciones correctas de los parámetros, libre de resultados espurios. Volviendo a ver los resultados presentados en la Tabla 3, se aplica la regla de GrangerNewbold, y se compara el coeficiente de

determinación (0.967462) con el valor del Durbin-Watson (2.012604), por lo tanto, no existen sospechas de relación espuria en el modelo. De todas maneras, para poder confirmar si la regresión es espuria o no lo es, se realiza la prueba de raíz unitaria sobre los residuos del modelo.

Tabla 5. Resultados de la prueba de raíz unitaria sobre los residuos del modelo 2

La Tabla 5 ilustra los resultados de la prueba de raíz unitaria sobre los residuos del modelo, donde se observa que el valor absoluto del estadístico Dickey-

Fuller (-5.169265) es mayor a los valores críticos que presenta al 1%(3.737853), 5% (2.991878) y 10% (2.635542), lo que permite afirmar que la regresión no es

espuria a sus niveles de significación del 1%, 5% y 10%. Método de corrección de errores Después de ver que el modelo que se planteó para el presente estudio está con sus variables cointegradas, lo que significa que existe una relación en el equilibrio de

largo plazo entre las variables, se debe realizar una prueba más para corregir el desequilibrio que exista en las variables a corto plazo. De esta manera se aplica el mecanismo de corrección de errores (MCE) de Engle y Granger. En la Tabla 6 se aprecian los resultados de esta última prueba.

Tabla 6. Resultados del Método de Corrección de Errores para el segundo modelo.

Para realizar el mecanismo de corrección de errores, se debe correr las variables del modelo en sus primeras diferencias y agregar sus residuos rezagados. El modelo presentó su residuo con un año de rezago como significativo (0.0003) siendo menor al 1% de significación. El valor absoluto del coeficiente de U(-1) que resulta ser (-1.052233) lo cual determina que éste equilibrio es convergente. Lo que significa que el equilibrio del modelo se ajusta en el plazo de un año.

*Resultados/ Hallazgos o discusión de resultados Con la realización de este análisis se pudo verificar que la producción soyera ha presentado baja productividad respecto a su factor tierra en el periodo 1990-2014. Tanto el Modelo 1 y el Modelo 2 indicaron coeficientes que mostraban un rendimiento aproximado de una tonelada por hectárea, que resulta ser muy bajo en comparación con los rendimientos promedios de los principales productores para este mismo periodo.

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Estados Unidos presenta un promedio de 2.63 toneladas por hectárea, Brasil con 2.49 toneladas métricas por hectárea y Argentina, 2.43 toneladas por hectárea de rendimiento. A pesar de que el sector soyero es el que presenta mayor uso de maquinaria, para su siembra, periodo de crecimiento y cosecha, la baja productividad puede no ser únicamente la falta de capital, sino darse debido a la falta de cultura de manejo en el crecimiento de la soya y abono o fertilización del suelo.

Conclusiones Este estudio tiene el objetivo de identificar a los factores que inciden en la producción de soya del Departamento de Santa Cruz, debido a que es el producto agrícola de mayor producción en esta región. Los datos utilizados para su realización fueron recopilados de la Asociación de Productores de Oleaginosas y Trigo (ANAPO), el Instituto Boliviano de Comercio Exterior y del Banco Mundial para el periodo 1990-2015. Los modelos que se estiman para comprobar la incidencia de los factores en la producción de soya se reducen para el periodo 1990-2014 debido a la falta de datos para una de las variables. Por lo tanto, los resultados obtenidos abarcan dicho periodo. A partir del análisis de los modelos econométricos se puede concluir que las únicas economías que influyen en la producción de soya cruceña son los destinos que llevan gran parte de las exportaciones de la soya y sus derivados, y no así sus destinos de constante exportación. Estos resultan ser los productos internos brutos de Colombia, Perú y Venezuela. El crecimiento de la economía de Colombia resulta positivo para la producción de soya cruceña. Aunque se produce soya en Colombia, este país no puede abastecer

su demanda interna ni ser competitivo mundialmente ya que su geografía se lo impide, por lo que se ven obligados a importar casi un 70% de la soya que demanda su agroindustria, principalmente para alimentos balanceados de animales como pollos, cerdos y peces. (Ortiz, 2016) La superficie destinada a la producción de soya, resulta significativa en todos los modelos donde se la incluye, pero los resultados en sus coeficientes indican un bajo rendimiento en el uso del factor tierra para el periodo estudiado, comparado con el rendimiento productivo que alcanzan los principales productores de soya en el mundo, que duplican el rendimiento de los cultivos cruceños. El problema con la falta de productividad de la tierra, puede no ser únicamente debido a una falta de inversión en capital, sino también por la falta de cultura que aún existe en Santa Cruz para el manejo de la soya durante su crecimiento y la fertilización del suelo.

Referencias bibliográficas Asociación de Productores de Oleaginosas. (2012). Recomendaciones técnicas para el cultivo de soya, 2012. ANAPO, Técnico y de Servicios. Santa Cruz: ANAPO. Commodity Basis. (2017). Commodity Basis. Recuperado de: https:// w w w. c o m m o d i t y b a s i s . c o m / soybean_prices (Mayo, 2017) Denicoff, M., Prater, M., & Bahizi, P. (2014). Soybean Transportation Profile. USDA. Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2010). Econometría: Damodar N. Gujarati y Dawn C. Porter (5a.ed.). México: McGraw Hill. Hoyos, Brenda (2017). Factores incidentes en la producción de soya en el Departamento de Santa Cruz (tesis de pregrado). Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra, Bolivia.

IBCE (2015) Instituto Boliviano de Comercio Exterior. Comercio Exterior Nº 239: Cifras del comercio exterior boliviano 2015. Medeiros, G. (2008). Evolución y características del Sector Soyero en Bolivia. En G. Medeiros, W. Plata, & X. Soruco, Los barones del Oriente (págs. 174-235). Santa Cruz: Fundación TIERRA. Montenegro, D. (2001) Caracterización del cluster de la soya en Bolivia. Documento Número 1, Proyecto Andino de Competitividad, Santa Cruz. Ortiz, D. (6 de Junio de 2016). La soya en Colombia: indicador de baja competitividad del agro. El Colombiano. Pacheco, L. C. (2011). Soja, producción y comercialización en Brasil. Revista de la Bolsa de Comercio de Rosario, 14-20. Samuelson, P. A., & Nordhaus, W. D. (2010). Microeconomía: Con aplicaciones en Latinoamérica / Paul A. Samuelson y William D. Nordhaus (19a. ed.). México D.F.: McGraw Hill. UDAPE (2015) Unidad de Análisis de Políticas Sociales y Económicas. Diagnósticos SectorialesAgropecuario N0 8. WWF. (2017). World Wide Fund for Nature. Recuperado de: http://wwf.panda. o rg / w h at _ we _ d o / fo o t p r i nt / agriculture/soy/facts/ (Mayo, 2017)

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