Generacion UPSA N° 4

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 4

#generaciónUPSA

#generaciónUPSA

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 4 DIRECTORA Mary Esther Parada Parada COORDINACIÓN EDITORIAL Ana Marietta Colanzi Forfori CONSEJO EXTERNO Dr. Luis Guillermo Covernton (Universidad Católica de Argentina) CONSEJO EDITORIAL Roberto Antelo Scott Fernando Alonso Aponte Amelunge Ana Marietta Colanzi Forfori Marco Antonio Del Río Ribera Luz Mariela De Los Rios Cabrera

GENERACIÓN UPSA Revista Académica de Graduados | Nº 4 ©2021, Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra - UPSA © Facultad de Ciencias Empresariales Primera edición Año: 2021

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

Impreso en Bolivia Santa Cruz de la Sierra, 2021

ÍNDICE

PRÓLOGO.......................................................................................................................... 7 1. ANÁLISIS HISTÓRICO DEL DESARROLLO DE LA TEORÍA DE LA DECISIÓN CON ENFOQUE EN EL VALOR DE USO..................................................................................9 Nicolás Miranda Bustos 2. ANÁLISIS DE LOS FACTORES DETERMINANTES PARA LA PRODUCCIÓN DE MAÍZ EN SANTA CRUZ ..........................................................................................19 Jéssica Michelle Ibáñez 3. EL MERCADO COMÚN DEL SUR (MERCOSUR): VALORACIÓN DE LA PARTICIPACIÓN DE BOLIVIA..................................................................................39 Sonia Stella Benítez Cárdenas 4. COMERCIO INTERNACIONAL Y COMPETITIVIDAD DE LA PRODUCCIÓN DE CARNE BOVINA EN BENI, BOLIVIA........................................................................49 Mauricio Barba Mendoza 5. ANÁLISIS DE VARIABLES DETERMINANTES DE LA PRODUCCIÓN DE CAFÉ EN BOLIVIA.......................................................................................................67 Maria Julia Chávez Paz

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.

PRÓLOGO Generación UPSA, Revista Académica de Graduados de la Facultad de Ciencias Empresariales en su versión Nº 4, tiene el agrado de compartir los trabajos de investigación académica exploratorios de nuestros graduados como un aporte a la comunidad.

Generación UPSA Nº4, contiene temas diversos relacionados a Mercosur y la ventaja o desventaja de que Bolivia forme parte de este organismo, análisis de variables que impactan en la producción de carne, maíz y café, así como el valor de uso y la teoría de la decisión.

Las conclusiones de cada uno de los artículos propuestos, reflejan esfuerzo y dedicación de los graduados, la capacidad investigativa, la aplicación de teorías, modelos cuantitativos, así como el nivel académico de los mismos. Los resultados obtenidos son valiosos, pues dan una pauta para futuras investigaciones y decisiones en el sector productivo.

Es grato para la Facultad de Ciencias Empresariales publicar estos aportes de nuestra Generación UPSA que nos invitan a la reflexión, discusión y análisis de cada una de las temáticas que presentamos a continuación.

Mary Esther Parada Parada Decana Facultad de Ciencias Empresariales

ANÁLISIS HISTÓRICO DEL DESARROLLO DE LA TEORÍA DE LA DECISIÓN CON ENFOQUE EN EL VALOR DE USO Nicolás Miranda Bustos1

1 Graduado de Ingeniería Económica - UPSA.

10

Resumen

Abstract

El presente artículo tiene como fin brindar soporte de contenido histórico en relación a algunos de los conceptos más utilizados dentro del estudio de la teoría económica y más específicamente, dentro de la microeconomía.

The purpose of this article is to provide historical content support in relation to some of the most used concepts within the study of economic theory and more specifically, within microeconomics.

Como lo indica el título, el principal enfoque es el estudio del valor y cómo este concepto ha ido variando a lo largo de los años, aunque se cubren otros conceptos comunes de la microeconomía como los inicios de las curvas de indiferencia, la optimización y las generalizaciones que los economistas encuentran prácticas para definir el comportamiento humano.

En la primera parte se analiza el concepto del valor por parte de los economistas clásicos como Adam Smith, David Ricardo y las distintas aplicaciones que se dieron para este concepto.

Posterior a este análisis se estudian las raíces filosóficas que dictaron el progreso de la teoría del valor para el campo de la economía y cómo esta idea se fue complejizando hasta su implementación para elaborados modelos predictivos que se sustentan en una fuerte aplicación de las matemáticas.

As the title indicates, the main focus is the study of value and how this concept has varied over the years, although other common concepts of microeconomics are covered, such as the beginnings of indifference curves, optimization, and generalizations that economists find practical in defining human behavior.

The first part analyzes the concept of value by classical economists such as Adam Smith, David Ricardo and the different applications that were given for this concept.

After this analysis, the philosophical roots that dictated the progress of the theory of value for the field of economics are studied and how this idea became more complex until its implementation for elaborate predictive models that are based on a strong application of mathematics.

Keywords: Labor Theory of Value, subjective value, economic history.

Palabras claves: Teoría del valor-trabajo, valor subjetivo, historia económica.

Introducción La teoría de la decisión consiste en caracterizar inicialmente a las personas “como si1” éstas fueran agentes económicos completamente racionales

que saben precisamente qué es lo quieren, tienen facultades cognitivas ilimitadas y velan por el interés individual por encima de todo (Thaler, 2016).

1 La expresión “como si” es un término que se hizo común cuando Milton Friedman lo utilizó en defensa de las críticas hacia a la teoría de la elección señalando que los axiomas y supuestos que describen el comportamiento de las personas tienen poco valor normativo (Heukelom, 2014).

La teoría de la decisión ha cursado muchas variantes a lo largo del tiempo y se atribuye que el último cambio importante que ésta ha sufrido fue con la publicación de La Teoría de Juegos y del Comportamiento Económico por Von Neumann y Morgenstern (1947). La

importancia especial de esta publicación la describen Kahneman y Tversky (2016) de la siguiente forma: Establecieron [Von Neumann y Morgenstern] varios principios o axiomas cualitativos que gobernarían las preferencias de quien toma una decisión racional. Sus axiomas incluían la transitividad (si A es preferible a B y B es preferible a C, entonces A es preferible a C) y la sustitución (si A es preferible a B, entonces una posibilidad de obtener A o C es preferible a una posibilidad de obtener B o C), junto con otras condiciones de naturaleza más técnica (p. 573).

Adicionalmente a este marco conceptual está el supuesto de la información completa acerca de todo lo que se relaciona con las decisiones que se van a tomar por parte del hombre (Ferguson C. E., 1971). Para ejemplificar este supuesto se puede tomar el caso de un agente económico que desee comprar una vivienda. Este agente conocerá el precio de venta de todos los inmuebles que estén dentro del alcance en el que esté dispuesto a vivir, también conocerá las características de cada uno de estos inmuebles; por lo cual, inequívocamente comprará el inmueble que mejor satisface sus necesidades y que esté dentro de sus capacidades de adquisición, o dicho en el argot de la teoría económica, este agente maximizará su utilidad, pero ajustándose a sus restricciones presupuestarias.

El agente responsable de tomar decisiones siempre sabe identificar lo que es más valioso para él y siempre actúa acorde para obtener precisamente eso que considera valioso. Además de saber reconocer exactamente cuál es la opción que se considera más deseable, los economistas también idearon un modelo teórico acerca de cómo opera el proceso mental de la toma de decisiones de las personas.

El desarrollo que se cursó para llegar a equipar a este personaje teórico de las características necesarias para un detallado proceso de análisis sobre qué es valioso y cómo se determina eso que se considera valioso fue largo y problemático puesto que ni siquiera existía un consenso sobre lo que es propiamente el valor (Ferguson J. , 1998).

El objetivo de este trabajo es exponer una reseña histórica sobre cómo se fue adaptando el proceso de la toma de las decisiones dentro de la literatura económica a través del tiempo hasta la moderna teoría de la decisión.

La teoría clásica del valor Inicialmente el enfoque acerca del valor no estaba siquiera relacionado con el consumidor, es decir no se veía desde el lado de la demanda sino por el lado de la oferta.

Para muchos eruditos del campo en cuestión, la economía como tal, llegó a ser una rama de estudio seria posterior a la publicación de “La Riqueza de las naciones” por Adam Smith, cuya primera publicación fue en 1776 (Das Gupta, 1960).

Adam Smith dedicó la primera parte de su obra maestra a hacer un estudio de lo que él consideraba que era el valor de un bien, aunque no era éste el aspecto central, visto desde su perspectiva, para el análisis económico (Das Gupta, 1960).

Inicialmente en “La Riqueza de las Naciones” (2016) se hace una distinción de lo que es el valor de uso y el valor de cambio. El primero corresponde a la “utilidad” que tiene un bien para quien lo posee y el segundo se refiere al “poder de adquirir otros bienes”. De esta forma lo que realmente buscaba Smith era encontrar cuál era la medida más apropiada del valor en lugar de explícitamente darle una definición a este concepto.

11

12

Centrándose en el valor de uso de un bien, Smith no creía que fuera posible asignar un bien índice para comparar el precio de los otros bienes, debido a que todos los bienes son afectados por modificaciones constantes de los precios, incluso el oro, la plata y el trigo, productos a los cuales Smith consideraba que eran los mejores referentes para esta tarea, pero no lo suficientemente buenos (Smith, 2016).

Dado que no creía que existiera algún producto que pudiera representar el valor de uso de los demás bienes, Smith optó por usar el trabajo como medida del valor real (2016).

La razón por la cual el trabajo era la referencia del valor de uso de todos los bienes en La Riqueza de las Naciones (2016) es porque para Smith el valor intrínseco de éste no está sujeto a las variaciones de las apreciaciones por parte de las personas a lo largo del tiempo. Lo que significa que a un artesano del siglo XVIII el costo de su trabajo, en términos de apreciación, es igual al de un artesano del siglo XXI, y para Smith este costo es la felicidad del artesano. Smith (2016) lo define de la siguiente forma: Puede sostenerse que iguales cantidades de trabajo, en todo tiempo y lugar, tienen el mismo valor para el trabajador. En su estado normal de salud, fuerza y temperamento, de habilidad y destreza, sacrificará siempre la misma porción de su tranquilidad, libertad y felicidad [las cursivas han sido aplicadas]. El precio que paga deberá ser siempre el mismo, cualquiera sea la cantidad de bienes que recibe a cambio. En realidad, a veces comprará más de estos y a veces menos; pero lo que cambia es su valor [de los bienes], no el del trabajo que los compra (p.59).

Smith hacía una distinción de su regla del valor-trabajo ya que creía que ésta solamente aplicaba a cabalidad en pueblos poco desarrollados y rudimentarios,

ya que en sociedades capitalistas el valor de cambio de un bien se veía complejizado debido a la acumulación de capital y a las apropiaciones de las tierras debido a que estas condiciones influían significativamente en el precio de los mismos bienes. Por el otro lado, en una economía simplista, donde no se paga renta por la tierra donde se trabaja y donde los recursos necesarios para la elaboración de los productos se obtienen de forma gratuita; el precio de venta de un bien es igual al valor del trabajo del fabricante y este es igual al valor de uso del propio del propio bien. Por ejemplo, si cazar un alce cuesta el doble de trabajo que cazar un castor, entonces el valor de cambio del alce debería ser el doble en relación al del castor (Smith, 2016).

En una economía capitalista por su parte, para Smith (2016) el valor de cambio de un bien dependía del costo de los salarios pagados a los trabajadores, del costo de la tierra en la que se trabaja y del costo de los bienes de capital necesarios para la producción. Sin embargo, en última instancia todo obedece a la regla del valor-trabajo, ya que tanto el capital que se utiliza en la elaboración de un producto como la renta que se paga por la tierra estaba pagado por el trabajo que alguien realizó en algún momento.

Las ideas de Smith acerca del valor fueron ampliamente aceptadas por sus contemporáneos y esta inspiró a David Ricardo, uno de los economistas más influyentes de todos los tiempos, a realizar su propia teoría del valor (Ferguson, 1998).

Ricardo estaba en esencia de acuerdo con las ideas de Smith acerca de que el valor de un bien dependía del trabajo que se le aplicara al mismo, aunque complejizó el análisis en algunos puntos como el valor de cambio de los bienes que no son fáciles de reproducir o que no se pueden reproducir en absoluto (Tsoulfidis, 1998).

Otro aporte distintivo que logró elaborar Ricardo acerca del valor de la tierra es que a medida que se intensifica el empleo de capital y trabajo en esta, los rendimientos de la misma van disminuyendo.

Particularmente en el contexto de la época, cuando las mejores tierras ya eran trabajadas, con el tiempo la agricultura se comenzó a desplazar a tierras cada vez menos fértiles y con menor producción por hectárea. En realidad, esta idea no era nueva, ya la habían trabajado Malthus y Turgot con anterioridad, pero fue Ricardo el primero que logra formular con claridad esta ley económica (Ferguson, 1998).

Ricardo creía que las ganancias que se reciben de la producción estaban inversamente relacionadas con los salarios que se pagan a los trabajadores o como él indica “Además de la alteración en el valor relativo de los artículos, ocasionada por la mayor o menor cantidad de trabajo requerido para producirlos, están también sujetos a fluctuaciones derivadas de un alza de los salarios, y la consecuente baja de las ganancias” (Ricardo, como se cita en Ferguson, 1998, p.104).

Esto último es un complemento de las ideas de Turgot que sugieren que a lo largo del tiempo el salario real de los trabajadores se mantiene casi fijo y justo por encima del nivel de subsistencia (Ferguson, 1998).

Esta idea de que los salarios tienen relación inversa respecto a las ganancias inspiró a Karl Marx a desarrollar sus críticas más importantes al sistema capitalista y situando al obrero en una posición antagónica de los dueños de los recursos de producción. Vale la pena recalcar que, contrario a la creencia popular, la Ley del Valor-Trabajo no es una inventiva de Marx, sino de Ricardo y Smith los principales impulsores de una economía capitalista (Tsoulfidis, 1998).

Con la difusión de la teoría del valortrabajo por parte de capitalistas y socialistas, esta noción de cómo medir el

valor era casi indiscutible hasta que otros investigadores dieron una propuesta completamente distinta.

El valor enfoque psicológico como alternativa al valor-trabajo En 1854 se publicó la única edición de “El desarrollo de las leyes del cambio humano” por el no muy célebre economista alemán Hermann Henrich Gossen. En su libro Gossen expone una idea revolucionaria para la teoría del valor, alegando que el valor no se lo debería buscar en los bienes, sino, en las personas mediante márgenes psicológicos. La obra de Gossen inicia con la siguiente frase “el hombre necesita disfrutar de la vida y hace de esto su aspiración principal para aumentar al máximo su felicidad” (Gossen, como se cita en Ferguson, 1998, p.151).

También Gossen desarrolla con claridad el concepto de lo que hoy se conoce como utilidad marginal. Por desgracia para Gossen, al estar expuesta su obra principalmente por formulaciones matemáticas, no logra despertar el interés de ningún público y manda a destruir todas las copias que puedo encontrar de su libro (Ferguson, 1998).

Posterior a la publicación de “El desarrollo de las leyes del cambio humano” uno de los más célebres economistas ingleses, William Stanley Jevons, se introdujo en el campo del valor brindándole un enfoque similar al de Gossen basándose expresamente en la psicología y utilizando el cálculo utilitarista de Bentham (Ferguson, 1998).

Jeremy Bentham fue un filósofo inglés que adaptó la doctrina moral hedonista, proveniente de la antigua Grecia, hasta darle forma a su propio cuerpo filosófico llamado “utilitarismo” (Lieberman D., 1999).

El hedonismo consiste en identificar cómo una acción moralmente correcta a

13

14

aquella que devengue la mayor cantidad de placer a un individuo o, visto desde la otra cara de la moneda, aquella acción que devengue el menor grado de dolor al individuo (Román y Montero, 2013).

El hedonismo se caracteriza por el uso extremo del individualismo, donde las personas únicamente deben buscar el placer individual por encima del colectivo debido a que la persecución del placer colectivo se puede contraponer con el placer individual, lo cual impediría el goce máximo de este (Román y Montero, 2013).

Estas fueron las ideas base sobre las que Bentham edificó sus más notorias contribuciones a las ciencias sociales y la materia prima de su propio cuerpo filosófico.

Para exponer mejor la idea del utilitarismo de Bentham se exhibe la siguiente cita: La naturaleza ha colocado a la humanidad bajo el dominio de dos señores soberanos: el dolor y el placer.

A ellos solos corresponde determinar lo que debemos hacer, así como lo haremos… Ellos nos gobiernan en todo lo que hacemos, en lo que decidimos, en lo que pensamos; todo esfuerzo que podamos hacer para librarnos de su dominio sólo servirá para demostrarlo u confirmarlo…

El principio de utilidad reconoce esta dominación y la acepta como fundamental del sistema, el cual tiene por objeto construir la felicidad con las manos de la razón y el derecho. Los sentimientos en lugar del sentido, con los caprichos en vez de la razón y con la oscuridad en vez de la luz (Ferguson, 1998, p.83).

Al aceptar que una sociedad se desarrolle bajo la moral utilitarista es posible que los intereses de algunas personas se contrapongan con los intereses de otras, por lo que Bentham acuñó su célebre frase: “En caso de confrontación o

contienda, siendo igual la felicidad de cada parte, prefiérase la felicidad del mayor a la del menor número” (Rivera, 2011, p. 60).

Esta felicidad del mayor número no hace distinción en estracto social alguno u otras formas de caracterización de los humanos por lo cual Bentham creía en una busqueda de felicidad democrática donde la felicidad de una persona, por más humilde sea su condición, era tan importante como la felicidad de cualquier otra persona (Lieberman D., 1999).

Si bien en esta breve exposición de lo que es el principio utilitarista se entienden los conceptos fundamentales, todavía no esta claro cuál es la diferencia de este cuerpo filosófico en relación al hedonismo, la diferencia principal se encuentra en la siguiente cita escrita por Bentham (como cita Rivera, 2011): Por principio de utilidad se quiere decir aquel principio que aprueba o desaprueba cualquier acción de que se trate, según la tendencia que parece tender a aumentar o disminuir la felicidad de la parte cuyo interés está en juego; o, en otras palabras, promover u oponerse a ella. Digo de cualquier acción, y por tanto no sólo de toda acción de un individuo privado, sino de cualquier medida de gobierno (p.72).

El hedonismo no considera en sus principios el rol del gobierno sobre la sociedad mientras que el utilitarismo si y esta implicación es la más importante diferencia ya que Bentham entiende que el fin último de toda sociedad es “el mayor bien para el mayor número” que si bien considera que la forma de alcanzarlo es mediante la búsqueda individual del placer, éste no ignora el rol del gobierno en una sociedad.

Probablemente la razón más importante por la que Jevons se inclinó a utilizar el principio utilitarista como el rector de

sus ideas aplicadas a la economía, es por los cálculos de placer que Bentham creía posibles. Para Bentham el placer que devenga cada bien se puede medir y es la suma de estos placeres individuales lo que determina el bienestar de una sociedad.

Por lo que una función de utilidad individual adopta un enfoque cardinal donde: U= U1(X1) + U2(X2) + … + Un (Xn) Donde U es la utilidad total de un individuo y ésta está compuesta por la suma de la utilidad que se percibe por el consumo de diversos bienes o por la realización de diversos actos (Ferguson C. , 1971).

Pero a diferencia de Bentham, Jevons no creía que todas las personas tenían las mismas apreciaciones de utilidad para los mismos bienes por lo que en este aspecto la visión de utilitarimos que adoptó fue más similar a las ideas propuestas por John Stuart Mill, ahijado de Bentham el más importante discipulo su cuerpo doctrinal.

Al igual que Gossen, las ideas de Jevons en relación a una teoría subjetiva del valor no progresaron y la teoría del valortrabajo seguía siendo la predominante. En este caso fue debido a que Jevons deicidió abarcarse en otros temas y fue labor de otros completar estas ideas.

Karl Menger fue quien consiguió instaurar la teoría del valor subjetivo de forma satisfactoría iniciando por duras críticas hacía la teoría del valor- trabajo. Una de sus más célebres críticas dirigida a esta teoría es la que se expone a continuación (Menger, como se cita en Stigler, 1937): No hay conexión alguna necesaria y directa entre el calor de un bien y las cantidades de mano de obra y otros de orden superior se aplicaron a su producción [. . .] Si se encuentra un diamante accidentalmente o fue obtenido de un pozo de diamantes

con el empleo de un millar de días de trabajo es completamente irrelevante para su valor (p. 171).

En cuanto a la propuesta de valor de Menger, él creía que el valor de un bien dependía solamente de la apreciación del bien por parte de quien lo consume y terminó de formular el concepto de utilidad marginal indicando que el valor de los bienes no es universal y que a medida que estos son consumidos, la valoración por parte del consumidor decrece (Stigler, 1937). Para ilustrar esto se toma el caso de una persona hambrienta, si a esta persona se le ofrece una cesta de manzanas, el valor que le asigne a estas dependerá de cuán hambrienta esté esta persona y cuánto le gusten las manzanas; a medida que esta persona vaya comiéndose las manzanas se percatará que la primera manzana fue más valiosa que la segunda, la segunda fue más valiosa que la tercera y así sucesivamente.

A pesar de la claridad de la exposición de Menger sobre la utilidad marginal, sería un error atribuirle a él todo el crédito debido a que estas ideas son las que se encuentran inherentes en el concepto de la ley de los rendimientos decrecientes de Ricardo y según Ferguson (1998): “la utilidad marginal estaba implícita en el estudio de John Stuart Mill sobre las leyes de demanda y oferta [. . .] Las aportaciones de los austriacos se basan sobre todo en un mayor refinamiento y claridad de exposición” (p. 163).

Dentro de la última cita se habla de “los austriacos”, estos fueron los discípulos de Menger que ayudaron a difundir y complejizar las ideas del valor subjetivo.

Entre los principales miembros de la escuela austriaca se encuentran Friedrich Von Weiser y Bohm-Bawerk (Ferguson, 1998).

El siguiente paso que dio la teoría económica para determinar cómo las personas toman sus decisiones fue el de pasar de un plano de lo abstracto de la

15

16

utilidad a elaborar un concepto preciso y concreto. Este proceso se dio con la elaboración de las curvas de indiferencia de Edgerworth y los aportes que brindaron a esta representación Antonelli y Fisher (Ferguson C. , 1971).

Los aporte de estos investigadores los llevó a concluir que lo más conveniente para desarrollar teorías y darle sentido práctico a estos concepto era entender a la utilidad como “una cualidad medible que generalmente no es aditiva” (Ferguson C., 1971, p.21).

Por lo que si bien la utilidad mantenía su carácter cardinal, esta ya no era el agregado de numerosas “utilidades” individuales pero seguían estando estas relacionadas. Por lo cual la notación matemática pasaría a ser la siguiente: U = U (X1, X2, . . . , Xn) (2) El problema de este enfoque de la utilidad es la independencia de satisfacción que brinda cada bien por ser consumido.

En la práctica, la utilidad del pan está relacionada con la mantequilla. Por lo cual este carácter es insostenible.

El siguiente en realizar un aporte significativo en la evolución de esta rama teórica fue Vilfredo Pareto. Este, tuvo como maestro a Leon Walras, otro de los protagonistas en la revolución de la teoría de la utilidad marginal.

Pareto retribuyó a Walras siendo un fiel discípulo, promoviendo sus ideas y complementándolas con nuevas teorías (Biografías y vidas. La enciclopedia biográfica en línea., 2020).

Pareto mediante sus aportes logró ser pieza clave para la elaboración de la teoría de la elección y precursor de la microeconomía. Para Bruni (2010) los principales logros de Pareto fueron los siguientes: Entre 1899 y principios de 1900, Pareto, se desligó de la primera generación de

marginalistas-hedonistas, buscando dos objetivos fundamentales y distintivos frente a estos, para ser considerado su principal legado a la ciencia económica contemporánea: a) Ordinalismo, o el remplazo de una función de utilidad cardinal por una ordinal, por transformación de las curvas de indiferencia cardinales de Edgeworth en curvas ordinales. b) La interpretación de ofelimidad como un índice de preferencias o la emancipación de su teoría de la elección y equilibrio del hedonismo. En el periodo final de 1899 Pareto construyó su teoría económica en “el factor al descubierto de la elección”, sin tener que dejar el recurso de la importante medida ni tampoco la existencia de la utilidad. (p. 93-94).

Con el enfoque ordinal para reemplazar el enfoque cardinal, se logró solucionar el problema que conllevaba la descripción de utilidad de la ecuación (2). De esta forma se abandonó la anterior caracterización de la utilidad y ésta pasó a ser una cualidad que se encontraba en orden de preferencias.

Adicionalmente, dejó de lado las raíces filosóficas hedonistas del utilitarismo, pero conservo su estructura teórica, a esto denominó como ofelimidad.

En cuanto a la descripción de las personas Pareto creía que las acciones que éstas realizan tienen un componente racional y otro componente irracional. Donde, además alegó que la economía solamente debía estudiar el carácter racional de las personas y que la sociología debía encargarse del carácter irracional. Sin embargo, aclaró que al final estos estudios independientes se tienen que sintetizar en uno solo para un entendimiento más próximo del hombre (Bruni, 2010).

Pareto creía que dentro del estudio racional de las personas no había solamente que lidiar con la acción lógica,

sino también con “las decisiones que los individuos realizan considerando solamente las cosas que estos prefieren” y dejando de lado para la sociología las elecciones “que los individuos realizan considerando el efecto de estas elecciones tendrían en otros individuos”.

De esta forma nace el hombre egoísta de la economía (Pareto, como se cita en Bruni, 2010, p. 96).

A pesar de las críticas de Pareto al enfoque cardinal, en sus escritos siguió implementando dicho sistema por lo que sus trabajos no reflejaban la debida consistencia y causó la crítica de muchos importantes economistas como Paul Samuelson y Oskar Lange. Pareto con el tiempo fue perdiendo el interés en la economía y dedico sus últimos años al estudio de la sociología, por lo que dejó incompletas muchas de sus ideas y fue labor de otros completarlas, entre los que destacan: Hicks, Allen y Samuelson.

Paralelamente a los trabajos de Pareto, el economista inglés Alfred Marshall se percata que la teoría del valor subjetivo contiene el serio error y que, si bien resuelve la mayor parte de las preguntas relacionadas al valor de uso, no resuelve la interrogante del valor de cambio, que vendría a ser en términos generales el precio de los bienes.

Para resolver este problema Marshall demostró que la oferta y la demanda trabajan en simultáneo para determinar el precio. El inglés afirmó que “tal como no podemos especificar cuál de las dos hojas de un par de tijeras es la que corta. Así tampoco podemos decir que sólo la oferta o la demanda determinan el precio” (A. Marshall, como se cita en Nicholson, 2008).

Con las décadas posteriores Hicks y Allen lideran el proceso de desarrollar las ideas de Pareto respecto a cómo la parte racional de las personas toma sus decisiones, en donde se introducen algunos elementos fundamentales de la

teoría microeconómica como la recta de restricción presupuestaria, los óptimos del consumidor y se complejiza el análisis matemático del campo.

Fue en 1944 cuando John Von Neumann y Oskar Morngenstern publican la “Teoría de juegos y del comportamiento económico” donde mediante algunos de los axiomas, que se mencionan al inicio de este artículo, simplifican el actuar generalizado de las personas.

En 1947 Paul Samuelson publica Fundamentos del análisis económico donde “planteó una serie de modelos de optimización. Samuelson demostró la importancia que tiene fundar los modelos del comportamiento en postulados matemáticos bien especificados, de modo que permitan aplicar las distintas técnicas de optimización matemáticas” (Nicholson, 2008, p. 16).

Conclusiones Existen pocos conceptos que sean tan abstractos como lo es el valor, como prueba de esto es el hecho que durante décadas numerosos investigadores de distintos campos no lograron llegar a un consenso de lo que realmente este término significa.

A pesar de que en algún momento de la historia existió una interpretación predominante de lo que es el valor, como lo fue a finales del siglo XVIII y la primera mitad del siglo XIX, donde se asumía que el valor estaba representado por el costo del trabajo que se implementa para la elaboración de bienes, esa interpretación no logró persistir en los años y fue reemplazada por ideas posteriores acerca de un valor subjetivo.

Con las teorías del valor subjetivo se fueron complejizando algunos análisis como las preferencias sobre los valores cardinales de la utilidad y la optimización como principio rector de la elección de las personas al momento de desempeñar una acción.

17

18

Las caracterizaciones sobre el comportamiento de las personas no son perfectas y todavía se tiene mucho que desarrollar, pero lo importante en este aspecto es no pecar de creer que una teoría es absoluta y que no puede ser mejorada, porque la historia ha demostrado que cualquier teoría o incluso ley puede ser sustituida a la luz de nueva evidencia.

Posterior a los aportes de Pareto y quienes los complementaron, el estudio de la economía siguió una marcada tendencia por los años venideros, basándose principalmente en elaborados modelos matemáticos y con claras generalizaciones de lo que es el comportamiento de las personas.

Referencias Biografías y vidas. La enciclopedia biográfica en línea. (19 de Noviembre de 2020). Biografías y vidas. La enciclopedia biográfica en línea.

Obtenido de https://www.biografiasy vidas.com/biografia/p/pareto.htm Bruni, L. (2010). Pareto’s legacy in modern economics. The case of. OpenEdition Journals, 93-111.

Obtenido de https://journals.openedi tion.org/ress/759?lang=en Das Gupta, A. (1960). Adam Smith on Value. Indian Economic Review, 105115.

Obtenido de https://www.jstor.org/sta ble/29793223?read-now=1&seq=1 Ferguson, C. E. (1971).

Teoría Mircroeconómica. Fondo de Cultura Económica.

Ferguson, J. (1998). Historia de la economía.

Fondo de Cultura Económica.

Kahneman, D., y Tversky, A. (2016).

Elecciones, Valores y Marcos. En D. Kahneman, Pensar Rápido, Pensar Despacio (págs. 569-592). Debate.

Lieberman, D. (1999). Jeremey Bentham: Biography and intelectual biography JEREMY BENTHAM: BIOGRAPHY AND INTELLECTUAL BIOGRAPHY. History of Political Thought, 187-204.

Nicholson, W. (2008).

Teoría microeconómica principios básicos y aplicaciones. Monterrey: Cengage.

Rivera Sotelo, A. (2011). El utilitarismo de Jeremy Bentham ¿fundamento de la teoría de Leon Walras? Cuadernos de economía, 55-76.

Román Alcalá, R., y Montero Ariza, M. (2013). Repensar el hedonismo: De la felicidad en Epicuro a la sociedad hiperconsumista de Lipovetsky. Series filosóficas, 191-210.

Obtenido de http://revistas.uned.es/ index.php/endoxa/article/viewFile/93 71/8928 Stigler, G. (1937). The Economics of Carl Menger. Journal of Political Economy, 229-250.

Obtenido de https://www.jstor.org/ stable/1824519?seq=1#metadata_info _tab_contents Thaler, R. (2016). Todo lo que he Aprendido con la Psicología Económica. Grupo Planeta.

Tsoulfidis, L. (1998). Ricardo's Theory Of Value and Marx's Critique. History of Economic Ideas, 69-88.

Obtenido de https://www.jstor.org/ stable/23722515?seq=1

ANÁLISIS DE LOS FACTORES DETERMINANTES PARA LA PRODUCCIÓN DE MAÍZ EN SANTA CRUZ Jéssica Michelle Ibáñez1

1 Graduada de Ingeniería Económica - UPSA.

20

Resumen

Abstract

La producción de maíz en Bolivia es limitada por diversos factores, siendo que representa un importante aporte en la seguridad alimentaria en Bolivia por sus niveles de nutrientes que posee. A pesar de esto, la producción sólo alcanza para satisfacer la demanda interna del país, siendo el departamento de Santa Cruz el que mayor porcentaje aporta a la producción total.

Corn production in Bolivia is limited by various factors, being that it represents an important contribution to food security in Bolivia due to its nutrient levels. Despite this, production is only enough to satisfy the country's internal demand, with the department of Santa Cruz being the one that contributes the highest percentage to total production.

Asimismo, se planteó dos modelos econométricos con posibles variables que sean determinantes para la producción de maíz en el departamento de Santa Cruz y luego se procedió a analizar los modelos. Las variables de los modelos son: rendimiento de la producción de maíz, superficie cultivada, precio internacional de maíz y producción de sorgo que corresponden al periodo entre 1984-2019.

Los modelos demostraron ser representativos y la variable rendimiento del cultivo resultó ser determinante para la producción en ambos modelos. En el primer modelo econométrico la variable de superficie cultivada y la variable dummy que se utilizaron fueron representativas.

Sin embargo, en el segundo modelo demostró que un cambio en la producción de sorgo afectaría la producción de maíz en el departamento.

Palabras claves: Maíz, Seguridad alimentaria.

Likewise, two econometric models were proposed with possible variables that are determinant for corn production in the department of Santa Cruz and then the models were analyzed. The variables of the models are: yield of corn production, cultivated area, international price of corn and sorghum production that correspond to the period between 1984-2019.

The models proved to be representative and the crop yield variable turned out to be decisive for production in both models. In the first econometric model, the cultivated area variable and the dummy variable that was used were representative. However, in the second model he showed that a change in sorghum production would affect corn production in the department.

Keywords: security.

Corn,

Production,

Food

Producción,

Introducción El maíz es uno de los granos más importantes para la agroindustria después de la producción de soya. Con la creación de la Empresa de Apoyo a la Producción de Alimentos (EMAPA) y el trabajo junto con pequeños y grandes productores a nivel nacional se desarrollaron programas de apoyo a la producción agrícola, a través de la provisión de insumos, como

ser las semillas certificadas, fertilizantes, defensivos agrícolas en los ríos, entre otros, además, que no les exigen a los productores garantías hipotecarias y a cero por ciento de interés. Asimismo, de manera gratuita brinda asistencia técnica y capacitaciones permanentes para los productores. Los rendimientos de los cultivos de maíz se ven afectados

principalmente por el artículo 155 de la Constitución Política del Estado, que establece que el gobierno no puede firmar convenio alguno relacionado con la importación, exportación o producción de productos transgénicos. Además se ven afectados por las plagas, el clima, entre otros factores que son determinantes para que las campañas agrícolas sean un éxito y generen excedentes para la exportación. A consecuencia de esto, este trabajo determinará y analizará cuáles son las variables con más peso para que la producción de maíz sea un éxito y demuestre buenos rendimientos en términos de producción y monetarios.

Descripción del sector del maíz El grano de maíz en Bolivia constituye una base fundamental en la seguridad alimentaria, ya que es uno de los alimentos principales en el consumo de aves y animales de consumo humano.

El maíz en Bolivia tiene dos procesos de industrialización que son la molienda seca y la molienda húmeda. El departamento con la producción de maíz más alta es Santa Cruz con un 50,3% de participación, luego le sigue Chuquisaca con 20,1% y Tarija con 10%. En menores porcentajes

Potosí, La Paz, Beni y Pando. (Ministerio de Desarrollo Rural y Tierras, 2012).

Siendo Santa Cruz el departamento que más aporta a la producción de maíz, éste se divide en 5 zonas de cultivo que son: central integrada, norte integrado, este de expansión, sur-cordillera y valles cruceños.

El departamento de Santa Cruz tiene un clima bastante variado y los productores de maíz tienen fechas específicas para la siembra. Existe la campaña de verano y la campaña de invierno.

La campaña de verano, que comprende los meses desde noviembre a marzo siendo la más importante ya que el clima es favorable, además de que la mayoría de los productores de maíz optan por otro tipo de cultivo en la siembra de invierno, es por ello que en la campaña de invierno la producción de maíz baja, pero sigue siendo un aporte importante para la demanda interna del país porque es un grano con demanda constante por su importancia alimentaria. Como se observa en el gráfico 1, la campaña de verano supera en producción a la campaña de invierno.

Gráfico 1. Volumen de producción de maíz en la campaña de verano 2001-2017

Fuente: CAO-SIPREM

21

Grupo maicero

22

En el departamento de Santa Cruz existen instituciones públicas que regulan, ayudan y establecen normas además de los Ministerios de Desarrollo Rural y Tierras y de Panificación del Desarrollo.

Entre ellas mencionamos las siguientes: el Centro de Investigación Agrícola Tropical (CIAT), el Instituto Nacional de Innovación Agropecuaria y Forestal (INIAF), el Servicio Nacional de Sanidad Agropecuaria e Inocuidad Alimentaria (SENASAG), la Empresa de Apoyo a la Producción de Alimentos (EMAPA), la Cámara Agropecuaria del Oriente (CAO), el Instituto Boliviano de Comercio Exterior (IBCE), la Cámara de Exportadores de Santa Cruz (CADEX), el Instituto Boliviano de Normalización y Calidad (IBNORCA) y por último, existen asociaciones como la asociación de Productores de Maíz y Sorgo (PROMASOR) y la Asociación de Productores de Oleaginosas y Trigo (ANAPO) que tienen por objetivo representar, defender, asesorar y asistir a los productores maiceros tanto en el ámbito técnico como legal en las actividades agrícolas.

Oferta y demanda de maíz en el departamento de Santa Cruz Cuando se habla de la oferta de maíz, hacemos referencia a los productores que durante las campañas de verano e invierno cosechan este grano. A estos productores se los puede clasificar en tres grandes categorías: pequeño (1-49 hectáreas), mediano (50-499 hectáreas) y grande (500 o más hectáreas).

La mayor demanda que tiene la producción de maíz es en primer lugar en la avicultura, luego le siguen la porcicultura y la ganadería y de último el consumo humano. En Bolivia en los últimos años la exportación de maíz fue muy restringida por decretos supremos que ponían límites a los cupos de exportación ya que primero se tiene que abastecer al mercado interno.

En Santa Cruz hay asociaciones que aglutinan a los productores de las tres actividades que consumen la mayor parte de la producción de maíz. Estas asociaciones son: la Asociación de Avicultores de Santa Cruz (ADA) la cual representa a todos los productores avícolas del departamento de Santa Cruz, la Asociación Departamental de Porcicultores de Santa Cruz (ADEPOR) agrupa a todos los porcicultores del departamento y FEDEPLE, que es la Federación Departamental de Productores de Leche que reúne a los productores lecheros, cada una de ellas tiene un impacto diferente en el sector maicero.

Determinación de las variables influyentes en la producción de maíz La producción de maíz en el departamento de Santa Cruz es determinada por un sinfín de variables, como ser: la zona de siembra, el tipo de productor (pequeño, media y grande), los rendimientos de la producción, la superficie cultivada, la variación de los precios locales e internacionales, la producción y el precio de los cultivos sustitutos, los créditos que dan los bancos a los productores, los diferentes impuestos, entre otras.

Estas variables son elegidas a criterio propio con el fin de demostrar si realmente afectan o no la producción de maíz en el departamento de Santa Cruz.

Además, se utilizará una variable dummy la cual representa un quiebre estructural en la producción de maíz.

• Rendimiento de la producción de maíz El rendimiento agrícola es la relación de la producción total cosechada por hectárea de terreno cultivada.

Esta relación se mide normalmente en toneladas métricas por hectárea.

Sin embargo, en el INE miden

el rendimiento de los cultivos por kilogramo por hectárea. El rendimiento del cultivo de maíz puede variar por dos principales factores que son la calidad de la semilla que usan los productores y los factores ambientales que varían de acuerdo a la zona donde se está sembrando.

La variable “rendimiento” estará medida en kilogramos por hectárea.

Se utilizará una data histórica de 36 años solamente del departamento de Santa Cruz.

La curva del rendimiento del cultivo de maíz a través de los años ha ido evolucionando en el departamento de Santa Cruz ya que al pasar los años tanto los productores grandes como los pequeños han ido utilizando semillas certificadas dando así mayores rendimientos a nivel departamental.

También han ido “luchando” contra los factores climáticos como las sequias, contrarrestándolas con diversos sistemas de riegos, o haciendo defensivos en los campos para prevenir las inundaciones.

Asimismo, esta curva tiene sus puntos de quiebre, ya que han habido años que las sequías o las inundaciones han sido incontrolables y los rendimientos de esos años no han sido los más altos. Otro factor que influye en el rendimiento es el tipo de semillas que utilizan. En Bolivia en general está prohibido por la Constitución Política del Estado el uso de semillas genéticamente modificadas. El no uso de semillas transgénicas hace que Bolivia se posicione entre los países con rendimientos bajos en el cultivo de maíz en Sudamérica.

• Superficie cultivada en Santa Cruz Cuando se habla de superficie cultivada, se refiere a la cantidad de tierra que se usa para sembrar cierto tipo de cultivo. El INE lleva un registro desde 1983 a 2019 de la superficie cultivada, la cual mide en hectáreas. Esta variable tiene varios

factores que la influyen como ser el factor climático, ya que cuando hay sequias o inundaciones esta superficie disminuye notablemente.

La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (2017) presentó un informe donde calculaba entre 2006 y 2010 que los fenómenos de El Niño y La Niña han afectado un 5% la superficie cultivada y que en las gestiones agrícolas 2006/7, 2007/8, 2008/9, 2009/10 las pérdidas fueron mayores con un 5,8% a 6,7% de hectáreas afectadas.

• Precio internacional del maíz El maíz es considerado un commodity, esto quiere decir que en sí es un bien de tipo genérico, o sea, no tienen una diferencia entre sí. Cuando se menciona a los commodities se hace referencia a las materias primas o bienes primarios y un claro ejemplo es el maíz ya que se cultiva en muchas partes del mundo y “normalmente” tienen en el mismo precio y la misma calidad. Los productores de maíz hacen seguimiento del comportamiento de las principales Bolsas internacionales que cotizan granos, como ser la Bolsa de Chicago en EEUU y la Bolsa de Comercio de Rosario en Argentina, ya que esta información sirve de base para los precios de los granos del mercado local. Esto ayuda a que los productores pequeños puedan mejorar sus negociaciones de los precios con la industria nacional.

Esta variable está medida por dólar/ tonelada.

• Producción de sorgo El grano de maíz tiene como principal sustituto el grano de sorgo. Este grano logra satisfacer todos los requerimientos para el alimento de los animales. Sin embargo, la producción de sorgo casi siempre va estar por debajo de la del maíz al contar con un valor nutricional casi similar a este debido a su valor energético, contenido de fibra, calcio

23

24

y hierro. Este cultivo se lo utiliza de dos maneras comúnmente, el primero sirve para hacer el alimento balanceado de los animales, para la avicultura y porcicultura, ya que en el sector lechero se utiliza solamente el grano de sorgo. También se lo utiliza como forraje, que es cuando se utiliza toda la planta por más que esté seca o verde. El sorgo se lo utiliza también para la rehabilitación de los suelos, es decir, cuando el agricultor quiere fertilizar sus hectáreas donde haya sembrado soya, maíz, girasol, entre otros, este cultiva sorgo, ya que este oxigena la tierra y la nutre dejándola lista para un siguiente cultivo. El sorgo está entre los cereales más importantes del mundo en cuanto a volúmenes de producción y superficie cultivada, según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. En Bolivia, según los informes que da la CAO, se cultiva en los departamentos de Tarija, Beni y Santa Cruz, siendo el último el departamento que mayor porcentaje aporta a la producción con más del 95%.

• Variable Dummy en el año 2009 En el año 2009 la producción de maíz ascendió a 913.467 toneladas métricas en el departamento de Santa Cruz. En la tabla 4.1 se muestra que los tres años anteriores al 2009 la producción de maíz tenía una tendencia al alza, ya que por diversos factores tenía buenos rendimientos y así como un aumento en la superficie cultivada año tras año como muestra la tabla mencionada. Luego de que en el 2009 sea un año excepcional ya que su rendimiento subió a 4,1000 toneladas por hectárea y sus hectáreas cultivadas fueran 222.773 en el departamento de Santa Cruz.

En el 2010, Bolivia fue azotada por el fenómeno de “El Niño”, por lo que el Gobierno del país declaro emergencia nacional (La patria enlinea, 2010) ya que, por la cantidad de lluvia, hubo

riadas e inundaciones que afectaron a muchas familias y provocaron que la mayoría de los cultivos de distintas zonas se perdieran parcialmente o en otros casos en su totalidad.

Debido los desastres naturales en el departamento, la producción de maíz tuvo una caída en cuanto a producción y superficie cultivada, por ello, también su rendimiento bajó. En los dos años posteriores de las riadas e inundaciones, los productores de maíz fueron levantándose de su pérdida del año 2010 y la producción y superficie cultivada fueron mejorando año tras año. Es por ello que en la estimación de los modelos econométricos se va usar una variable Dummy en el año 2009, esta variable asume el valor de 1 en este año ya que fue un año excepcional y en los demás años asume el valor de 0.

ANÁLISIS DE LAS VARIABLES INFLUYENTES EN LA PRODUCCIÓN DE MAÍZ Una vez ya descrito el sector del maíz en Santa Cruz y determinadas algunas variables que pueden influir en la producción del grano, se da la necesidad de hacer un análisis matemático donde permita analizar la producción de maíz en función a las variables ya determinadas anteriormente.

Especificación general Esta investigación está basada en la teoría de la producción, donde se analiza la relación entre la cantidad de factores que son influyentes en la producción de un bien y la cantidad producida del mismo. Es decir, la producción de maíz en Santa Cruz está en función de los rendimientos anuales de maíz, de la superficie cultivada, del promedio anual del precio internacional del grano de maíz en la Bolsa de Chicago, de la producción anual de sorgo en el departamento de Santa Cruz y una variable dummy en el año 2009.

Especificación de las variables PROD_MAIZ: Representa a la producción de maíz anual en el departamento de Santa Cruz que está expresada en tonelada métrica y los datos fueron obtenidos del INE. RENDIMIENTO: Representa el rendimiento de la producción de maíz en el departamento de Santa Cruz y esta expresada en tonelada métrica por hectárea y los datos fueron obtenidos del INE. SUP_CULTIVADA: Representa las hectáreas sembradas del cultivo de maíz en Santa Cruz, estos datos fueron obtenidos del INE. PRECIO_MAIZ_INT: Representa al precio promediado anual del maíz internacional cotizado en la Bolsa de Valores de Chicago.

PROD_SORGO: Representa a la producción de sorgo anual en el departamento de Santa Cruz que esta expresada en tonelada métrica y los datos fueron obtenidos del INE.

D09: Representa a la variable dummy que tiene como valor 1 en el año 2009 y en los otros años toma el valor de 0.

Estacionariedad de las variables Antes de empezar a formular los modelos econométricos para el trabajo, se realizó una verificación de las variables si eran estacionarias o no. Esta prueba consiste en realizar la prueba de raíz unitaria a cada una de las variables determinadas.

La condición consiste en contrastar el valor del t-Statistic en valor absoluto, el cual es conocido como el Dickey-Fuller, con los valores críticos en términos de valor absoluto en diferentes niveles de significancia (1%, 5%, 10%).

En caso de que el Dickey-Fuller es mayor que los valores críticos de los niveles de significación en valores absolutos, se dice que la serie es estacionaria. Las pruebas de raíz unitaria están detalladas en el anexo II. Los resultados de las pruebas de raíz unitaria a las variables están representados en la tabla 1 donde se observa el orden de integración de cada variable y su nivel de significancia al que es estacionaria cada una.

Tabla 1. Resultados de la prueba de estacionariedad de las variables Variable

Orden de integración

Significación

Producción de maíz

I (1)

1%

Rendimiento del maíz

I (1)

1%

Superficie Cultivada de maíz

I (1)

1%

Precio del maíz internacional

I (1)

1%

Producción de sorgo

I (1)

1%

Primer modelo A través del primer modelo econométrico se quiere llegar a aceptar o rechazar la siguiente hipótesis:

Hipótesis 1 Existió una influencia del rendimiento del cultivo de maíz, de la cantidad de superficie cultivada, del precio internacional del

maíz y de la producción de sorgo durante el periodo de 1985 a 2019.

El primer modelo econométrico es de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), con los datos de series de tiempo para el periodo de 1985 a 2019. Contando con la siguiente ecuación:

25

Ecuación del primer modelo

26

PROD_MAIZ = B0 + B1RENDIMIENTO + B2SUP_CULTIVADA + + B3PRECIO_MAIZ_INT + B4PROD_SORGO + B5 D09 + u

Presentación de los resultados Luego de plantear el primer modelo, se evalúan los resultados obtenidos al correr la regresión en el software Econometric

Views (Eviews). De esta manera, se muestran los resultados que se obtuvieron de la regresión en la siguiente tabla:

Tabla 2. Resultado del modelo 1 Dependent Variable: PRODUCCION Method: Least Squares Date: 05/19/20 Time: 17:56 Sample: 1984 2019 Included observations: 36 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

-286371.0

44211.19

-6.477342

0.0000

RENDIMIENTO

118961.6

9623.439

12.36165

0.0000

SUP_CULTIVADA

2.445233

0.218788

11.17629

0.0000

PRECIO_MAIZ_INT

-15.10212

57.27512

-0.263677

0.7938

PRODUCCION_SORGO

0.044413

0.051974

0.854525

0.3996

41774.50

3.777019

D09

157783.0

0.0007

R-squared

0.979578

Mean dependent var

396458.4

Adjusted R-squared

0.976174

S.D. dependent var

232378.6

S.E. of regression

35869.37

Akaike info criterion

23.96417

Sum squared resid

Schwarz criterion

24.22809

-425.3550

Hannan-Quinn criter.

24.05628

F-statistic

287.7939

Durbin-Watson stat

1.839738

Prob(F-statistic)

0.000000

Log likelihood

3.86E+10

Análisis de los resultados Con los datos obtenidos de Eviews se puede concluir lo siguiente:

Prueba de bondad global La prueba de bondad global de acuerdo a Gujarati (2010) es realizada para poder determinar si la variable dependiente está relacionada o no linealmente con todas las variables explicativas.

Demostrando que la probabilidad de F-statistic siendo 0.000000 es menor al alfa de 0,05. Se determina que el modelo sí es globalmente significativo al 5%.

Esto quiere decir que se rechaza la hipótesis que se plantea de que el modelo no es globalmente significativo y se acepta la significación y validez del modelo.

Prueba de significación de los coeficientes de regresión Esta prueba toma en cuenta el valor de p del estadístico t. El valor p muestra la probabilidad de obtener un valor igual o mayor al estadístico t en términos absolutos. Para que el coeficiente sea significativo debe cumplir la regla de

que su valor p tiene que ser menor a la probabilidad de significación generalmente aceptada (0.01, 0.05, 0.10).

Se le realizó la prueba de significancia a los coeficientes al 5% y se demostró que: • La constante es significativa al 5% ya que su probabilidad de t-statistic es 0.0000.

• El rendimiento del maíz es significativo al 5% ya que su probabilidad de t-statistic es 0.0000.

• La superficie cultivada es significativa al 5% ya que su probabilidad de t-statistic es 0.0000.

• El precio del maíz no es significativo al 5% ya que su probabilidad de t-statistic es 0.7938.

• La producción de sorgo en Santa Cruz no es significativa al 5%, ya que su probabilidad de t-statistic es 0.3996.

• La variable dummy D09 es significativa al 5% ya que su probabilidad de t-statistic es 0.0007.

Interpretación de los coeficientes significativos Luego de saber qué variables son significativas se procede a una interpretación de los resultados siguientes: • Por cada tonelada métrica que aumente el rendimiento del cultivo, la producción de maíz en el departamento de Santa Cruz va aumentar en 118.961,6 toneladas por hectárea.

• Si la superficie cultivada aumenta en 1, la producción de maíz va aumentar en 2,445233 hectáreas cultivadas en Santa Cruz.

• La variable dummy, siendo significativa en el modelo, nos demuestra que el quiebre estructural que hubo en el año 2009 fue importante y causó una inestabilidad ya que fue un fenómeno inusual.

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).

La regla postulada por Granger-Newbold dice que si el coeficiente de determinación es mayor al valor de Durbin-Watson se tendría que sospechar de una regresión espuria. Con los datos de la tabla 2 se determina que no hay sospechas de espuriedad ya que el R2 = 0.979578 es menor al Durbin-Watson = 1.839738.

Además, otra prueba que se hizo fue la de raíz unitaria a los residuos del modelo, para verificar si la regresión que se obtuvo realmente no tiene espuriedad. La tabla 3 nos muestra que la regresión está cointegrada al 1%, 5% y 10%. Es decir, que las variables tienen un nexo en el futuro.

27

Tabla 3. Resultados de la prueba de raíz unitaria a los residuos del modelo 1

28

Null Hypothesis: U has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9) t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic

-5.312976

Test critical values:

1% level

-3.632900

5% level

-2.948404

10% level

-2.612874

Prob.* 0.0001

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(U) Method: Least Squares Date: 05/19/20 Time: 17:58 Sample (adjusted): 1985 2019 Included observations: 35 after adjustments

Variable

Coefficient

U(-1)

-0.954289

C

-574.3842

Std. Error

t-Statistic

0.179615

-5.312976

5756.951

-0.099772

Prob.

0.0000 0.9211

R-squared

0.461028

Mean dependent var

Adjusted R-squared

0.444696

S.D. dependent var

45656.71

S.E. of regression

34022.80

Akaike info criterion

23.76289

Sum squared resid

Schwarz criterion

23.85177

-413.8507

Hannan-Quinn criter.

23.79357

F-statistic

28.22772

Durbin-Watson stat

1.963860

Prob(F-statistic)

0.000007

Log likelihood

3.82E+10

-1975.985

Prueba de heterocedasticidad de White Para determinar la heterocedasticidad del modelo, se empleó la prueba de heterocedasticidad de White, donde la prueba consiste en elaborar un modelo auxiliar para comparar la probabilidad

del coeficiente de determinación con los niveles de significación (0.01, 0.05, 0.10).

Se dice que el modelo es homocedástico cuando la probabilidad es mayor a los niveles de significación.

Tabla 4. Resultado de la prueba de Heterocedasticidad del modelo 1 Heteroskedasticity Test: White F-statistic

2.938728

Prob. F(15,20)

0.0130

Obs*R-squared

24.76421

Prob. Chi-Square(15)

0.0532

Scaled explained SS

19.44420

Prob. Chi-Square(15)

0.1943

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/19/20 Time: 17:59 Sample: 1984 2019 Included observations: 36 Collinear test regressors dropped from specification

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

1.81E+10

1.51E+10

1.197695

0.2450

RENDIMIENTO^2

1.07E+09

6.11E+08

1.755273

0.0945

RENDIMIENTO*SUP_CULTIVADA

25972.35

20610.44

1.260155

0.2221

RENDIMIENTO*PRECIO_MAIZ_INT

4094384.

4889232.

0.837429

0.4122

RENDIMIENTO*PRODUCCION_SORGO

-3086.271

5772.006

-0.534696

0.5988

RENDIMIENTO*D09

-1.90E+09

7.95E+08

-2.386697

0.0270

RENDIMIENTO

-1.03E+10

5.44E+09

-1.900844

0.0718

SUP_CULTIVADA^2

0.338752

0.266973

1.268860

0.2191

SUP_CULTIVADA*PRECIO_MAIZ_INT

-165.7730

139.0243

-1.192403

0.2471

SUP_CULTIVADA*PRODUCCION_SORGO

-0.193456

0.144730

-1.336665

0.1963

SUP_CULTIVADA

-57457.14

98751.30

-0.581837

0.5672

PRECIO_MAIZ_INT^2

10926.39

18483.49

0.591143

0.5610

PRECIO_MAIZ_INT*PRODUCCION_SORGO

58.23635

36.65852

1.588617

0.1278

PRECIO_MAIZ_INT

-7872726.

32234957

-0.244229

0.8095

PRODUCCION_SORGO^2

0.018373

0.017700

1.038002

0.3117

PRODUCCION_SORGO

10906.95

27869.84

0.391353

0.6997

R-squared

0.687895

Mean dependent var

1.07E+09

Adjusted R-squared

0.453816

S.D. dependent var

1.64E+09

S.E. of regression

1.21E+09

Akaike info criterion

44.96420

Sum squared resid

2.92E+19

Schwarz criterion

45.66799

Log likelihood

-793.3557

Hannan-Quinn criter.

45.20984

F-statistic

2.938728

Durbin-Watson stat

1.674892

Prob(F-statistic)

0.012963

Dados estos valores en la tabla 4: 0.0130 > 0.01 0.0532 > 0.01 0.1943 > 0.01 Se puede afirmar que el modelo es homocedástico.

29

Prueba de autocorrelación

30

El término de autocorrelación según Gujarati (Econometría, 2010) se puede definir como la correlación entre miembros de series de observaciones ordenadas en el tiempo o en el espacio.

Es decir, que se habla de autocorrelación cuando el término de error de una variable se encuentra correlacionado con el término de error de otra variable.

Una de las pruebas de autocorrelación es la de Durbin-Watson. Esta prueba dice que, si el valor del DW tiene un valor cerca del 2, no existe autocorrelación de primer orden. Si tiene un valor cercano a 0 se dice que puede tener una autocorrelación serial positiva. Por último, si el valor estadístico está cercano al 4 se sospecha de una autocorrelación negativa.

Con los datos de la tabla 2, se puede observar que el DW tiene un valor de 1.839738, siguiendo lo que dice la regla, se sospecha que el modelo no tiene autocorrelación, ya que su valor está cercano al 2.

Otra prueba para saber si el modelo tiene autocorrelación o no, es la prueba de Breusch-Godfrey, donde si el valor de la probabilidad del estadístico F es mayor a la probabilidad de significación del 0.01. En la tabla 5 se puede confirmar que el modelo no tiene autocorrelación, ya que el estadístico F tiene un valor de 0.7912 siendo mayor a la probabilidad de significación del 0.01.

Tabla 5. Resultado de la prueba de autocorrelación de Breusch-Godfrey del modelo 1 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic

0.071402

Prob. F(1,29)

0.7912

Obs*R-squared

0.088419

Prob. Chi-Square(1)

0.7662

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 05/19/20 Time: 18:00 Sample: 1984 2019 Included observations: 36 Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

3326.660

46605.31

0.071379

0.9436

RENDIMIENTO

-757.3037

10178.45

-0.074403

0.9412

SUP_CULTIVADA

0.001538

0.222329

0.006919

0.9945

PRECIO_MAIZ_INT

-3.229204

59.42445

-0.054341

0.9570

PRODUCCION_SORGO

-0.000869

0.052898

-0.016418

0.9870

D09

-3888.630

44862.34

-0.086679

0.9315

0.219808

0.267212

RESID(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.058735 0.002456

0.7912

Mean dependent var

-4.57E-11

-0.203932

S.D. dependent var

33208.58

36437.74

Akaike info criterion

24.01726

Schwarz criterion

24.32517

-425.3107

3.85E+10

Hannan-Quinn criter.

24.12473

0.011900

Durbin-Watson stat

1.950403

0.999991

Mecanismo de corrección de errores Según Gujarati (Econometría, 2010, pág.

764) para el mecanismo de corrección de errores se basa en el teorema de representación de Granger, afirma que, si dos variables Y y X están cointegradas, la relación entre las dos variables se expresa como MCE. Las condiciones para

que el MCE tome relevancia es que el u (-1) tiene que ser significativo al 5% y el coeficiente de éste tiene que ser negativo.

Este mecanismo indica a qué velocidad se ajustan los residuos rezagados en este caso un año.

Tabla 6. Mecanismo de corrección de errores (MCE) del modelo 1 Dependent Variable: D(PRODUCCION) Method: Least Squares Date: 05/19/20 Time: 19:07 Sample (adjusted): 1985 2019 Included observations: 35 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

-10100.61

7218.577

-1.399252

0.1727

D(RENDIMIENTO)

111313.3

11343.69

9.812799

0.0000

D(SUP_CULTIVADA)

3.140666

0.249038

12.61121

0.0000

D(PRECIO_MAIZ_INT)

-11.10800

92.83908

-0.119648

0.9056

D(PRODUCCION_SORGO)

0.121843

0.070418

1.730291

0.0946

D09

157750.9

45776.57

3.446105

0.0018

U(-1)

-0.833690

0.260117

-3.205056

0.0034

R-squared

0.906818

Mean dependent var

11463.49

Adjusted R-squared

0.886850

S.D. dependent var

119447.9

S.E. of regression

40179.59

Akaike info criterion

24.21696

4.52E+10

Sum squared resid

Schwarz criterion

24.52803

-416.7968

Hannan-Quinn criter.

24.32434

F-statistic

45.41437

Durbin-Watson stat

1.677112

Prob(F-statistic)

0.000000

Log likelihood

Interpretación

Hipótesis 1

El u (-1) es significativo al 5% y su coeficiente es negativo. Esto quiere decir, que se corrigen en un 0,833690 los errores de un año anterior cada año.

Existió una influencia del rendimiento del cultivo de maíz, de la cantidad de superficie cultivada, del precio internacional del maíz y de la producción de sorgo durante el periodo de 1985 a 2019.

Segundo modelo A través del segundo modelo econométrico se quiere llegar a aceptar o rechazar la siguiente hipótesis:

En el segundo modelo se va a estimar un modelo logarítmico – logarítmico, teniendo la siguiente ecuación:

31

Ecuación del segundo modelo

32

log(PROD_MAIZ) = B_0 + B1 log(RENDIMIENTO) + + B2 log(PRECIO_MAIZ_INT) + B3 log(PROD_SORGO) + B4 D09 + u

Presentación de los resultados Luego de plantear el segundo modelo, se evalúa los resultados obtenidos al correr la regresión en el software Econometric

Views (Eviews). De esta manera, se muestra los resultados que se obtuvieron de la regresión en la siguiente tabla:

Tabla 7. Resultado del modelo 2 Dependent Variable: LOG(PRODUCCION) Method: Least Squares Date: 06/05/20 Time: 22:43 Sample: 1984 2019 Included observations: 36 Variable C

Coefficient

Std. Error

7.138636

1.185161

t-Statistic 6.023347

Prob.

0.0000

LOG(RENDIMIENTO)

0.782335

0.177357

4.411074

0.0001

LOG(PRECIO_MAIZ_INT)

-0.199575

0.141021

-1.415216

0.1670

LOG(PRODUCCION_SORGO)

0.486477

0.045215

10.75931

0.0000

D09

0.447267

0.247648

1.806063

0.0806

R-squared

0.908459

Mean dependent var

12.66930

Adjusted R-squared

0.896647

S.D. dependent var

0.737394

S.E. of regression

0.237062

Akaike info criterion

0.087253

Sum squared resid

1.742144

Schwarz criterion

0.307186

Log likelihood

3.429451

Hannan-Quinn criter.

0.164015

F-statistic

76.91128

Durbin-Watson stat

1.067443

Prob(F-statistic)

0.000000

Análisis de los resultados Con los datos obtenidos de Eviews se puede concluir lo siguiente:

Prueba de bondad global En el segundo modelo también se procede a realizar la prueba de bondad global para verificar si la variable de producción de maíz tiene una relación con las otras variables explicativas.

Demostrando que la probabilidad de F-statistic siendo 0.000000 es menor al alfa de 0,05. Se determina que el modelo sí es globalmente significativo al 5%.

Esto quiere decir que se rechaza la hipótesis que se plantea de que el modelo no es globalmente significativo y se acepta la significancia y validez del modelo.

Prueba de significación de los coeficientes de regresión Al igual que el modelo 1, se procede a realizar la prueba de significancia de cada uno de los coeficientes de la regresión del modelo 2 al 5% de significancia y se demostró que: • La constante es significativa al 5% ya que su probabilidad de t-statistic es 0.0000.

• El rendimiento del maíz es significativo al 5% ya que su probabilidad de t-statistic es 0.0001.

• El precio del maíz no es significativo al 5% ya que su probabilidad de t-statistic es 0.1670.

• La producción de sorgo en el departamento de Santa Cruz es significativa al 5% ya que su probabilidad de t-statistic es 0.0000.

• La variable dummy D09 no es significativa al 5%, ya que su probabilidad de t-statistic es 0.0806.

Interpretación de los coeficientes significativos

Una vez verificados sus niveles de significancia de las variables, se procede a su interpretación: • Si el rendimiento de la producción de maíz aumenta en 1%, la producción de maíz en el departamento de Santa Cruz aumenta en 0.782335%

• Si la producción de sorgo en el departamento de Santa Cruz tiene un aumento de 1%, la producción de maíz aumentará en 0.486477%.

Prueba de regresión espuria

Se aplica la regla de Granger-Newbold dice que si el coeficiente de determinación es mayor al valor de Durbin-Watson se tendría que sospechar de una regresión espuria. Con los datos de la tabla 7 se determina que no hay sospechas de espuriedad ya que el R2 = 0.908459 es menor al Durbin-Watson = 1.067443. A demás otra prueba que se hizo fue la de raíz unitaria a los residuos del modelo para verificar si la regresión que se obtuvo realmente no tiene espuriedad. La tabla 8 nos muestra que la regresión está cointegrada al 1%, 5% y 10%. Es decir, que las variables tienen una conexión en el futuro.

Tabla 8. Resultados de la prueba de raíz unitaria a los residuos del modelo 2 Null Hypothesis: RESID01 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9) t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic

-4.812468

Test critical values:

1% level

-3.632900

5% level

-2.948404

10% level

-2.612874

Prob.* 0.0004

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESID01) Method: Least Squares Date: 06/05/20 Time: 22:44 Sample (adjusted): 1985 2019 Included observations: 35 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

RESID01(-1)

-0.662814

0.137728

-4.812468

0.0000

C

-0.020252

0.030617

-0.661485

0.5129

R-squared

0.412392

Mean dependent var

-0.022377

Adjusted R-squared

0.394585

S.D. dependent var

0.232766

S.E. of regression

0.181111

Akaike info criterion

-0.523966

Sum squared resid

1.082442

Schwarz criterion

-0.435089

Log likelihood

11.16940

Hannan-Quinn criter.

-0.493285

F-statistic

23.15985

Durbin-Watson stat

1.694834

Prob(F-statistic)

0.000032

33

Prueba de heterocedasticidad

34

Para determinar la heterocedasticidad del modelo, se empleó la prueba de heterocedasticidad de White, donde la prueba consiste en elaborar un modelo auxiliar para comparar la probabilidad

del coeficiente de determinación con los niveles de significación (0.01, 0.05, 0.10).

Se dice que el modelo es homocedástico cuando la probabilidad es mayor a los niveles de significación.

Tabla 9. Resultado de la prueba de Heterocedasticidad del modelo 2 Heteroskedasticity Test: White F-statistic

1.952231

Prob. F(10,25)

0.0850

Obs*R-squared

15.78542

Prob. Chi-Square(10)

0.1059

Scaled explained SS

17.07543

Prob. Chi-Square(10)

0.0727

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/05/20 Time: 22:43 Sample: 1984 2019 Included observations: 36 Collinear test regressors dropped from specification Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

2.763450

11.92150

0.231804

0.8186

LOG(RENDIMIENTO)^2

0.091934

0.228188

0.402887

0.6905

LOG(RENDIMIENTO)* LOG(PRECIO_MAIZ_INT)

0.432431

0.249098

1.735989

0.0949

LOG(RENDIMIENTO)* LOG(PRODUCCION_SORGO)

0.089453

0.093655

0.955133

0.3487

LOG(RENDIMIENTO)*D09

-0.012323

0.057313

-0.215020

0.8315

LOG(RENDIMIENTO)

-3.726748

2.170903

-1.716681

0.0984

LOG(PRECIO_MAIZ_INT)^2

0.011353

0.139543

0.081357

0.9358

LOG(PRECIO_MAIZ_INT)* LOG(PRODUCCION_SORGO)

-0.061840

0.091185

-0.678184

0.5039

LOG(PRECIO_MAIZ_INT)

0.121860

2.533506

0.048099

0.9620

LOG(PRODUCCION_SORGO)^2

0.014881

0.017010

0.874845

0.3900

LOG(PRODUCCION_SORGO)

-0.135593

0.814464

-0.166481

R-squared

0.438484

Mean dependent var

0.8691 0.048393

Adjusted R-squared

0.213877

S.D. dependent var

0.083833

S.E. of regression

0.074329

Akaike info criterion

-2.114166

Sum squared resid

0.138120

Schwarz criterion

-1.630313

Log likelihood

49.05499

Hannan-Quinn criter.

-1.945288

F-statistic

1.952231

Durbin-Watson stat

1.916748

Prob(F-statistic)

0.085040

De acuerdo con la tabla 5.9, dados estos valores: 0.0850 > 0.05 0.1059 > 0.05 0.0727 > 0.05 Se puede afirmar que el modelo es homocedástico.

Prueba de autocorrelación Con los datos de la tabla 7, se puede observar que el DW tiene un valor de 1.067443. Siguiendo lo que dice la regla, se puede sospechar que el modelo no es autorregresivo. Ya que su valor está cercano al 2.

Breush-Godfrey, donde si el valor de la probabilidad del estadístico F es mayor a la probabilidad de significación del 0.01.

En la tabla 10 se puede confirmar que el modelo no es autorregresivo, ya que el estadístico F tiene un valor de 0.0457.

Otra prueba para saber si el modelo tiene autocorrelación o no es la prueba de Tabla 10. Resultado de la prueba de autocorrelación de Breusch-Godfrey del modelo 2 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic

4.347279 Prob. F(1,30)

0.0457

Obs*R-squared

4.556461 Prob. Chi-Square(1)

0.0328

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 06/05/20 Time: 22:43 Sample: 1984 2019 Included observations: 36 Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

0.241266

LOG(RENDIMIENTO)

-0.099695

1.131862

0.213158

0.8326

0.175147

-0.569211

0.5735

LOG(PRECIO_MAIZ_INT)

-0.012539

0.134108

-0.093500

0.9261

LOG(PRODUCCION_SORGO)

-0.005463

0.043035

-0.126938

0.8998

D09

-0.029632

0.235700

-0.125719

0.9008

RESID(-1)

0.379578

0.182051

2.085013

0.0457

R-squared

Mean dependent var

-1.26E-15

-0.019004

S.D. dependent var

0.223104

S.E. of regression

0.225214

Akaike info criterion

0.007483

Sum squared resid

1.521644

Schwarz criterion

0.271403

Log likelihood

5.865309

Hannan-Quinn criter.

0.099598

F-statistic

0.869456

Durbin-Watson stat

1.617532

Prob(F-statistic)

0.513080

Adjusted R-squared

0.126568

Mecanismo de corrección de errores En el modelo 2 también se usa el MCE y las condiciones para que el MCE tome relevancia es que el resid01 (-1) tiene que ser significativo al 5% y el coeficiente de este tiene que ser negativo. Este mecanismo indica a qué velocidad se ajustan los residuos rezagados en este caso un año.

35

Tabla 11. Mecanismo de corrección de errores (MCE) del modelo 2

36

Dependent Variable: D(LOG(PRODUCCION)) Method: Least Squares Date: 06/05/20 Time: 23:31 Sample (adjusted): 1985 2019 Included observations: 35 after adjustments Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

-0.012052

0.037392

-0.322310

0.7495

D(LOG(RENDIMIENTO))

0.600899

0.130424

4.607276

0.0001

D(LOG(PRECIO_MAIZ_INT))

-0.042010

0.193872

-0.216688

0.8300

D(LOG(PRODUCCION_SORGO))

0.326485

0.107109

3.048154

0.0049

D09

0.348987

0.220165

1.585117

0.1238

RESID01(-1)

-0.435301

0.187021

-2.327551

0.0271

R-squared

0.587814

Mean dependent var

0.035230

Adjusted R-squared

0.516747

S.D. dependent var

0.294736 -0.177885

S.E. of regression

0.204890

Akaike info criterion

Sum squared resid

1.217414

Schwarz criterion

0.088746

Log likelihood

9.112992

Hannan-Quinn criter.

-0.085844

F-statistic

8.271307

Durbin-Watson stat

1.586851

Prob(F-statistic)

0.000059

Interpretación El resid01(-1) es significativo al 5% y su coeficiente es negativo. Esto quiere decir que, se corrigen en un 0,435301 los errores de un año anterior cada año.

Conclusión Luego de recabar información sobre la producción de maíz en el departamento de Santa Cruz, haciendo un análisis cualitativo del sistema de producción del maíz y del grupo maicero en su totalidad, es importante mencionar los aspectos fundamentales y relevantes. Así como también dar una conclusión al análisis cuantitativo que se realizó a través de los modelos econométricos.

El primer aspecto a mencionar es la importancia que tiene el maíz en la seguridad alimentaria. Este grano, como se lo mencionó antes, tiene mucho valor nutricional para los humanos y para los animales, ya que es una buena fuente de vitaminas, minerales, fibra y proteína. En

Bolivia, el maíz tiene aproximadamente 77 variedades. Sin embargo, las que se cultivan para la producción a gran escala para comercializar es el maíz amarillo duro y algunos híbridos, pero a menor escala. Esta variedad de maíz sirve para el alimento, especialmente para la avicultura, pero también para el ganado bovino y porcino.

El segundo aspecto es la oferta y la demanda de maíz en el departamento de Santa Cruz. Por el lado de la oferta tenemos a los productores de maíz que se los puede dividir en tres grandes grupos: pequeños, medianos y grandes productores. Esta clasificación se hace en base al hectareaje cultivado por cada productor. Cada grupo tiene diferentes modalidades de producción, ya que cuando hablamos de pequeños productores sus formas de cultivos son casi rudimentarias. Posteriormente los productores medianos y grandes ya tienen un sistema de producción más

sofisticado como ser los sistemas de riego y las semillas certificadas. Asimismo, los productores tienen el respaldo de asociaciones como ser ANAPO y PROMASOR que asesoran a estos, así como también otras entidades públicas y privadas que hacen parte del grupo maicero en el departamento de Santa Cruz que apoyan a estos productores.

Por otra parte, la demanda de maíz está basada en gran parte por la avicultura, la ganadería y la porcicultura. Estos son los tres grupos que se llevan el mayor porcentaje de consumo del grano, donde las tres actividades tienen asociaciones que velan para que el maíz que compren para el consumo animal sea de buena calidad, a un buen precio y sigan las normas de las entidades que regulan el rubro. Las más importantes son ADA, FEDEPLE y ADEPOR. En los últimos años, el maíz en Bolivia no se exporta en cantidades significativas ya que, si bien la producción es a gran escala, sólo alcanza para consumo interno, es por ello que el Gobierno aprobaba decretos en los que se prohibía la exportación de maíz.

Por último, tomando en cuenta los factores anuales de rendimiento del cultivo, superficie cultivada, precio internacional del grano y la producción de sorgo en el departamento de Santa Cruz, se realizó un estudio econométrico por el cual se buscaba que las variables dependientes sean significativas para la variable independiente, en este caso la producción de maíz.

En los dos modelos econométricos la variable influyente es el rendimiento del cultivo, esto quiere decir que la producción de maíz según los estudios econométricos está sujeta al cambio de esta variable. Por un lado, el modelo 1 muestra que la superficie cultivada y la variable dummy son significativas, esto quiere decir que en la estructura de este modelo la variación de estas variables también son determinantes para la producción de maíz en el departamento

de Santa Cruz. El modelo 2 muestra que un cambio en la producción de sorgo en el departamento afectaría la producción de maíz. Los dos modelos son cointegrados, no sufren de autocorrelación y son homocedásticos. Esto quiere decir que los dos modelos econométricos se ajustan con las variables elegidas y se podrían tomar como referencia para predecir el comportamiento de la variable explicada, en este caso la producción de maíz en el departamento de Santa Cruz.

Referencias bibliográficas Amador, A., & Carlos, B. (2000). Nutricón animal tropical. En A. Amador, & B. Carlos, FENOLOGÍA PRODUCTIVA Y NUTRICIONAL DE MAÍZ PARA LA PRODUCCIÓN DE FORRAJE (págs. 171177).

Asociación de Avicultores de Santa Cruz.

(2020).

Obtenido de http://www.adascz.com. bo/ Asociación Departamental de Porcicultores de Santa Cruz. (2020).

Obtenido de http://www.adepor.com. bo/adepor/quienes-somos El Día. (28 de 04 de 2018).

Obtenido de https://eldia.com.do/be neficios-y-propiedades-del-maiz-parala-salud/ Gujarati, D., & Porter, D. (2010).

Econometría (5ta Edición ed.). México D.F: McGrill.

Ministerio de Desarrollo Rural y Tierras.

(2012).

Obtenido de https://www.ruralytierra s.gob.bo/compendio2012/files/assets /downloads/publication.pdf

37

38

EL MERCADO COMÚN DEL SUR (MERCOSUR): VALORACIÓN DE LA PARTICIPACIÓN DE BOLIVIA Sonia Stella Benítez Cárdenas1

1 Graduada de Comercio Internacional - UPSA.

40

Resumen

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo realizar un análisis de cuáles podrían ser las ventajas y desventajas que puede ocasionar a Bolivia ser miembro pleno del Mercosur, dada que esta situación genera cierta incertidumbre en los sectores económicos. Para esto se hace un análisis de la economía del Mercosur, el intercambio comercial entre Bolivia y Mercosur y con el mundo, los acuerdos comerciales que tiene vigente, las barreras no arancelarias y los efectos a las importaciones bolivianas.

The objective of this work is to carry out an analysis of what could be the advantages and disadvantages that being a full member of Mercosur could cause Bolivia, given that this situation generates certain uncertainty in the economic sectors. For this, an analysis of the Mercosur economy, the commercial exchange between Bolivia and Mercosur and with the world, the current trade agreements, non-tariff barriers and the effects on Bolivian imports is made.

Después de hacer todo el análisis se podrá concluir si beneficia o perjudica a Bolivia entrar al Mercosur como miembro pleno, ya que Bolivia tiene un acuerdo de complementariedad económica ACE 36 con el Mercosur, lo que significa que tiene liberadas todas las partidas arancelarias.

Palabras claves: Acuerdos comerciales, comercio exterior, balanza comercial.

After doing all the analysis, it will be possible to conclude whether it benefits or harms Bolivia to enter Mercosur as a full member, since Bolivia has an ACE 36 economic complementarity agreement with Mercosur, which means that it has released all tariff items.

Keywords: Trade agreements, Foreign trade, Trade balance.

Introducción Debido a la globalización, los países tienen que hacer cambios en varios aspectos como la tecnología, la economía, la política, la sociedad y la cultura. Por lo tanto, los países están formando grupos regionales para responder a estos desafíos de manera poderosa. El proceso de integración del Mercado Común del Sur tiene como objetivo crear oportunidades de negocios e inversión a través de la integración competitiva de la economía nacional en el mercado internacional. Entre los países asociados al Mercosur, actualmente se incorpora Bolivia.

Considerando que Bolivia se encuentra en proceso de adhesión al Mercosur, los sectores económicos tienen ciertas incertidumbres que pueden afectar o beneficiarse de este acuerdo comercial, por lo que es necesario determinar las

ventajas y desventajas que genera Bolivia como miembro pleno del Mercosur. Para satisfacer esta necesidad, el trabajo actual consiste en proporcionar información más clara y concisa.

MERCOSUR El bloque está integrado por Brasil, Argentina, Uruguay y Paraguay. Tiene una población que supera los 295 millones de personas y un territorio de 15 mil km2. Es la quinta mayor economía del mundo.

ECONOMÍA DEL MERCOSUR La economía del Mercosur se basa en gran parte del sector agropecuario, siendo Argentina uno de los principales productores agropecuarios a nivel mundial, Brasil es el tercer exportador de productos agrícolas del mundo, Paraguay es el sexto mayor productor

mundial de soja y sus derivados y Uruguay es un exportador neto de productos agropecuarios.

Acuerdos comerciales del Mercosur con el mundo Durante los últimos años el Mercosur se ha fortalecido debido a varios acuerdos comerciales que tiene con los diferentes países alrededor del mundo, siendo la mayoría de sus acuerdos suscritos en la región. Existen acuerdos bilaterales que son los Acuerdos de Alcance Parcial de Complementación Económica (ACE), que tiene como objetivo alcanzar una zona de libre comercio entre las partes, por otro lado, están los acuerdos de preferencia arancelaria y los acuerdos de libre comercio.

Los acuerdos que actualmente tiene el Mercosur son: • • • • • • • • • • •

Mercosur-Bolivia (ACE 36) Mercosur-Chile (ACE 35) Mercosur-México (ACE 54) Mercosur-CAN (ACE 59) Mercosur-Perú (ACE 58) Mercosur-Cuba (ACE 62) Mercosur-Colombia (72) Mercosur-Israel Mercosur-Egipto Mercosur-India Mercosur y la Unión Aduanera de África del Sur (SACU)

Análisis estadísticos del comercio exterior del Mercosur con el mundo En cuanto al intercambio comercial del Mercosur con el mundo fue para el 2019 de US$ 478.503,14 millones, experimentando una disminución en términos de valor del 3,6% con respecto al 2018.

Gráfica 1. Intercambio Comercial Mercosur con el Mundo en 2019

Fuente: Gráfico construido en base a información del SECEM.

En los últimos años el intercambio comercial del Mercosur con el mundo ha tenido un saldo positivo debido a que exporta más de lo que se importa, sin embargo, en 2019 en términos de valor las exportaciones disminuyeron un 1,3% y las importaciones disminuyeron un 6% con respecto al año anterior, obteniendo un saldo a favor en la balanza comercial, como se refleja en la siguiente gráfica.

Gráfica 2. Balanza Comercial Mercosur con el Mundo en 2019

Por otro lado, está por entrar en vigor los acuerdos de Unión Europea (UE) y la Asociación Europea de Libre Comercio (EFTA).

Estos dos acuerdos de libre comercio son muy importantes para el Mercosur, ya que obtienen acceso preferencial en casi toda Europa.

Fuente: Gráfico construido en base a información del SECEM

La relación comercial entre los países miembros está enfocada en Brasil y

41

Argentina, ya que estos 2 países son los principales destinos de exportación y su principal origen de importación del bloque.

42

Sin embargo, Brasil es el país que más se beneficia del bloque debido a que su intercambio comercial es mayor que el resto de los miembros, generando que la balanza comercial sea siempre positiva en los últimos años exceptuando el 2019 que fue saldo negativo.

Paraguay y Uruguay son los que menos se benefician ya que el intercambio comercial es muy bajo a comparación de los otros dos miembros.

Por otro parte, el Mercosur cuenta con un amplio mercado a nivel mundial gracias a los diferentes acuerdos que ha firmado en el transcurso de los años.

En cuanto a la relación comercial que tiene el Mercosur con el mundo es superavitaria debido a que su intercambio comercial genera un saldo a favor al bloque y se pudo observar que el principal destino de las exportaciones así como de origen de las importaciones son China y Estados Unidos. Así mismo, el país que mayor participación tiene del bloque en el mundo es Brasil, tanto en importaciones como en exportaciones.

PARTICIPACIÓN DE BOLIVIA EN EL MERCOSUR En 1995 Bolivia firmó un acuerdo de complementación económica (ACE 34) con el Mercosur por 1 año. En 1996 firmó el ACE 36 sustituyendo el ACE 34 y entró en vigor en 1997 con el objetivo de formar un área de libre comercio. En el 2014 fueron liberadas en su totalidad las partidas arancelarias.

Análisis estadístico del comercio exterior boliviano con Mercosur Bolivia es un país que se dedica principalmente a la extracción y exportación de sus recursos naturales. Los

productos minerales y los hidrocarburos son los principales productos de exportación. También posee una de las mayores reservas de litio del mundo, situada en el Salar de Uyuni. Es un exportador neto de minerales, siendo uno de los mayores productores de zinc en el mundo. En cuanto al sector de hidrocarburos es uno de los más importantes para la economía boliviana y su principal producto es el gas natural.

En el sector agropecuario, Bolivia es un exportador neto de productos agrícolas y su principal producto de exportación es la soya. También otros productos importantes son la caña de azúcar, el girasol y el sésamo.

Intercambio comercial de Bolivia con Mercosur En el 2019 el intercambio comercial de Bolivia con el Mercosur fue de US $5.760 millones experimentando en términos de valor una disminución del 6% con respecto al 2018. Las importaciones fueron de US $2.810 millones y las exportaciones de US $2.950 millones.

En el siguiente gráfico se muestra el intercambio comercial de Bolivia y el Mercosur incluyendo el gas natural.

Gráfica 3. Intercambio Comercial Bolivia con Mercosur en 2019

Fuente: Gráfico construido en base a información del INE.

En la gráfica 4 se puede observar que Bolivia tiene una Balanza Comercial positiva y es debido a la venta externa del gas natural a los principales socios que son Argentina y Brasil.

Gráfica 4. Balanza Comercial de Bolivia con Mercosur incluido las exportaciones de gas natural en 2019

Fuente: Gráfico construido en base a información del INE.

Si descontamos la venta externa del gas natural, la Balanza Comercial se torna deficitaria ya que este producto representa más del 92% de las exportaciones que realiza Bolivia al Mercosur en el 2019.

En la gráfica 5 se puede observar la gran diferencia entre el valor exportado y el valor importado generando un déficit.

Gráfica 5. Balanza Comercial de Bolivia con Mercosur excluido las exportaciones de gas natural en 2019

Fuente: Gráfico construido en base a información del INE.

En el 2019 el principal destino de exportación de Bolivia fue Brasil con 52%, seguido de Argentina con 46% , Paraguay con 2% y Uruguay con 1%. Con respecto a las importaciones se realizaron de Brasil con una participación de 56%, seguido por Argentina con 39%, Paraguay y Uruguay con 3%.

Los principales productos exportados por Bolivia al Mercosur fueron: Gas natural en estado gaseoso (92,20%); y, Urea (2,48%). Estos dos productos representan el 94,68% de las exportaciones de Bolivia.

Los principales productos importados por Bolivia del Mercosur fueron: Diésel (10,61%); Gasolinas con un índice de antidetonante entre 90 y 95 (5,36%); Barras de hierro o acero sin alear (4,26%), y, Harina de trigo o de morcajo (tranquillón) (3,94%). Estos 4 productos representan el 24% de los productos importados por Bolivia.

La relación bilateral que tiene Bolivia con el Mercosur es superavitaria siempre y cuando se tome en cuenta la venta del gas natural, caso contrario se tendría un déficit en su balanza comercial ya que este producto representa más del 92% de las exportaciones que realiza Bolivia al Mercosur en el 2019 específicamente a los países de Argentina y Brasil.

Si se descuenta la venta del gas natural, el saldo comercial es negativo y este resultado se debe a una débil introducción de productos bolivianos al bloque y a un incremento de los productos del bloque al mercado boliviano. Es decir, son muy pocos los productos que se exportan y de bajo monto comparados con las importaciones que se realizan.

Al no tener en cuenta el gas natural, los principales productos que aportan a la venta externa de Bolivia son la Urea, el banano y el gas licuado de petróleo. Estos 3 productos sólo representan el 4% de las exportaciones en el 2019 al Mercosur.

Bolivia mantiene una balanza comercial positiva sólo con Argentina y Brasil, por la venta del gas natural. Por otro lado, con Paraguay y Uruguay desde las últimas gestiones ha tenido un saldo negativo debido a la mínima inserción de los productos bolivianos a estos mercados, a pesar de que tienen una preferencia

43

del 100% no se está aprovechado este beneficio en estos países.

44

Con Paraguay y Uruguay son con los que menos intercambio comercial realiza Bolivia a comparación con Argentina y Brasil, que son sus principales socios y los que genera que Bolivia tenga una balanza comercial positiva.

Proceso de adhesión de Bolivia al Mercosur En marzo del 2007, Bolivia solicitó formalmente su ingreso al Mercosur y en el 2012 suscribieron el Protocolo de Adhesión del país al Mercosur. Sin embargo, Paraguay no firmó por estar suspendido, por lo que tuvieron que hacer un nuevo protocolo en el 2015 ya con las firmas de todos los miembros del Mercosur.

El único país que no ha firmado la aprobación de la adhesión de Bolivia es Brasil.

Una vez que Brasil concluya el proceso de aprobación y se efectivice la adhesión de Bolivia como miembro pleno del Mercosur, tendrá cuatro años desde la entrada en vigor para adoptar la Nomenclatura Común del Mercosur, el Arancel Externo Común y el Régimen de Origen del Mercosur.

Barreras para el acceso de productos bolivianos al Mercosur Las barreras no arancelarias son regulaciones que tiene un país para restringir las importaciones y así proteger el mercado local. Entre ellas están las prohibiciones/ restricciones o licencia de importación.

Los países del Mercosur más proteccionistas son Argentina con 118 medidas no arancelarias y Brasil con 248 medidas que le aplican a los 10 principales productos que exporta Bolivia a estos países. En cuanto a Paraguay con 113 y Uruguay 101 medidas. Entre las barreras

no arancelarias la que se destaca es la licencia de importación, es decir es la mas solicitada por el bloque.

Complementariedad productiva de Bolivia con el Mercosur Bolivia no es complementario con el Mercosur si no al contrario es competitivo debido a que los países del Mercosur son productores netos agrícolas. A parte de eso, tiene una mayor utilización de sus tierras, cuentan con biotecnologías y mejores maquinarias para el sector agrícola.

Análisis de los efectos en las importaciones bolivianas Como se mencionó antes, al ser miembro pleno del Mercosur, Bolivia debe adaptar sus normas y una de ella es la adopción de la Arancel Externo Común (AEC) del Mercosur, lo cual contraerá un gran impacto en términos económicos, ya que aumentará el porcentaje de arancel de importación de terceros países de una gran cantidad de productos que son necesarios para la producción en Bolivia.

Para este análisis se tomó en cuenta los 10 principales capítulos de acuerdo con el valor importado en el 2019. Estos capítulos representan el 55% del total importado por Bolivia de terceros países.

A continuación, se muestra un cuadro sobre la incidencia del Arancel Externo Común del Mercosur en las importaciones bolivianas desde terceros países. Tomando en cuenta el nivel arancelario de Bolivia y del Mercosur, así como los aranceles predominantes y el costo arancelario que ocasiona cada uno.

Tabla 1. incidencia del Arancel Externo Común del Mercosur en las importaciones bolivianas desde terceros países Importación 2019 Capítulo

(En MM de USD)

Bolivia

Niveles arancelarios

Arancel predominante

Mercosur Costos arancelarios en MM de $US

Niveles arancelarios

Arancel predominante

Costos arancelarios en MM de $US

30: Medicamento

223

0% - 15%

5%

11.15

0% - 18%

14%

31.22

38: Productos químicos

334

0% - 15%

10%

33.4

0% - 14%

14%

46.76

39: Plástico y sus manufacturas

495

5% - 20%

10%

49.5

0% - 18%

14%

69.3

40: Caucho y sus manufacturas

170

0% - 20%

5% - 10%

17

0% - 16%

14% - 16%

27.2

72: Hierro o acero

484

5% - 15%

5%

24.2

0% - 14%

12%

58.08

73: Manufacturas de hierro o acero

302

5% - 15%

10%

30.2

0% - 20%

16%

48.32

84: Reactores, calderas, máquinas

1.214

0% - 15%*

5%

60.7

0% - 20%

14%

169.96

85: Máquinas y aparatos eléctricos

924

0% - 20%

5%

46.2

0% - 20%

16%

147.84

1.067

0% - 15%

10%

106.7

2% - 20%

20%

213.4

0% - 15%**

5% - 10%

18.8

0% - 18%

14%

26.32

87: Vehículos automóviles, tractores y sus partes 90: instrumentos y aparatos de óptica, fotografía, cinematografía, médicoquirúrgicos, relojería, música, partes y accesorios

188

Total

397.85

Total

838.4

Fuente: Tabla construida en base a información de Trade Map/SECEM/Arancel aduanero de Bolivia.

Como se ha mostrado en la tabla anterior, los costos arancelarios de los 10 principales capítulos aumentaron de US $397.85 a US $838.4 con una diferencia de US $440.55 y en términos de porcentaje aumentaría un 110%.

Como resultado de este aumento de los costos arancelarios se podrían dar dos escenarios: primero una dependencia a importar del Mercosur estos productos, ya que los produce y se tendría una preferencia arancelaria con ellos a diferencia con los terceros países que se tendría que pagar un arancel alto y segundo la afectación que tendrán las empresas, ya que al aumentar los costos arancelarios, también aumentan los

costos de la empresa y al valor final del consumidor, por lo tanto podría llevar a la empresa a un cierre inminente.

Es importante destacar que uno de los sectores que más se afectaría sería al industrial por el alto aumento del arancel como es el caso de los automóviles, tractores y sus partes que pasaría de un arancel del 10% al 20%, aumentando así su valor final y haciéndolos menos accesibles al consumidor.

45

Ventajas y desventajas de Bolivia al ser miembro pleno del Mercosur

46

De acuerdo con los análisis realizados anteriormente de exportación e importación del bloque con Bolivia, se realizó un análisis de las ventajas y desventajas que podría ocasionar a Bolivia el ser miembro pleno del Mercosur.

Ventajas Para este punto se realizaron varias entrevistas a personeros de diversas instituciones para conocer su punto de vista como sector de ingresar Bolivia al Mercosur.

Juan Pablo Saucedo, Ejecutivo del Observatorio de Diversificación de CAINCO, expresó que existen más desventajas que ventajas. En cuanto a las ventajas que él observa son las siguientes: • Que el Mercosur tiene firmados acuerdos comerciales con otras partes del mundo lo que a Bolivia al ser miembro pleno tendría que acogerse también a esos acuerdos comerciales.

Esto habilitaría a Bolivia para tener mayores acuerdos comerciales que los que tiene actualmente.

• También permitiría la libre circulación de servicios y de personas. Es decir, los bolivianos podrán ejercer tu profesión en otros países del Mercosur sin necesidad de hacer un trámite tan complejo o el poder establecer una empresa en cualquier país del bloque sin tener que pasar por una regulación tan complicada.

Por otro lado, Daniel Gutiérrez Diederich, Gerente Administrativo de la Cámara Forestal de Bolivia, dio su punto de vista de acuerdo con el sector forestal y sólo dio la siguiente ventaja: • Disminución o eliminación de los impuestos al exportar productos a Brasil debido a que son tres que cobran al momento de cruzar la frontera que

es el impuesto estadual, tasa PIS y COFINS. Estos impuestos hacen que se eleve el precio del producto boliviano en el mercado brasilero.

Desventajas Por otra parte, Juan Pablo Saucedo pudo observar muchas más desventajas como son las siguientes: • El Arancel Externo Común (AEC) es una de las principales desventajas que tiene este acuerdo, ya que Bolivia tendría que ajustar la tabla de aranceles que actualmente tiene en el marco de la Comunidad Andina (CAN) y ajustarla a lo que sería del Mercosur.

Al realizar este cambio del AEC habrán productos que saldrán afectados, es decir, Bolivia tiene aranceles bajos porque necesita importar estos productos y aranceles altos para proteger la industria nacional.

Sin embargo, en el Mercosur existe diferencias en cuanto a los niveles arancelarios, ya que sus países tienen una característica productiva diferente a la de Bolivia. Un claro ejemplo es la de los tractores, que tienen un arancel entre 0% y 5% en arancel aduanero boliviano, pero el Mercosur tiene un AEC del 20%. Al tener este cambio aumentaría el costo de producción, lo que causaría un aumento en el producto final perjudicando así al consumidor.

• Otro puede ser la dependencia de solo importar de los países miembros ya que saldría el arancel 0% si importamos de estos países.

• También están las negociaciones frente a terceros países ya que el Mercosur al tener un AEC cuando le toca negociar un acuerdo comercial tienen que aceptarlo todo como bloque, es decir, Bolivia no podrá negociar en base de sus propias condiciones económicas sino como un conjunto.

• Otro problema son las barreras no arancelarias, que por más que Bolivia sea miembro pleno, si no se trabaja para reducir esas barreras no arancelarias la situación va a seguir igual que hasta el momento.

Para Daniel Gutiérrez Diederich la principal desventaja para el sector industrial es la siguiente: • La quiebra de la industria nacional, lo que significaría pérdida de fuentes laborales, cierre de unidades productivas y fuga de divisas. Esto es sobre todo por Brasil que sufre devaluación de su moneda, su economía escala y plantaciones forestales. Por ejemplo: una empresa boliviana que hace muebles, pero si se importan muebles de Brasil puede ser más económico que el producto nacional, va a comprar el importado y no el nacional. Esto causaría el quiebre de las empresas bolivianas.

Conclusiones Se realizó un análisis de la situación actual del Mercosur en la cual se determinó que el intercambio comercial dentro del Mercosur está enfocado en Brasil y Argentina siendo estos dos los países los que más influyen dentro del bloque tanto en exportaciones como en importaciones y es debido a la gran capacidad de producción que tienen. En cuanto a Paraguay y Uruguay se pudo observar que es mínimo el intercambio comercial y esto se debe a que prácticamente producen los mismos productos.

También gracias a la capacidad de negociación que tiene el Mercosur ha logrado en el transcurso de los años firmar varios acuerdos comerciales bilaterales y multilaterales, lo que le ha permitido tener preferencia arancelaria con estos países o bloques, logrando así ampliar su mercado a nivel global.

Luego está la relación comercial que tiene el Mercosur con el mundo, en la cual se estableció que Brasil es el mayor participante del bloque tanto en importaciones como en exportaciones, lo cual le genera una balanza positiva al bloque y que sus dos principales socios comerciales son China y Estados Unidos.

Al realizar un análisis a la participación de Bolivia en el Mercosur se comprobó que Bolivia es un país que depende de la venta de gas natural para tener una balanza positiva con el Mercosur y que sin este producto las exportaciones son muy pocas lo cual le genera un déficit comercial al país. Esto se debe a que Bolivia tiene una débil inserción de productos bolivianos al mercado del bloque y los pocos productos que entran pasan por una serie de barreras no arancelarias que tienen los países miembros, especialmente Brasil y Argentina, que son los que más restricciones tienen para ingresar un producto boliviano a su país.

Las restricciones de Brasil y Argentina generan un problema a los exportadores bolivianos, ya que, para poder exportar, deben cumplir con todos los requisitos de importación solicitados por estos socios y lo que conlleva a desistir de exportar estos productos.

También se determinó que Bolivia no tiene complementariedad productiva con el Mercosur, al contrario, es competitiva, ya que la mayoría de los productos agrícolas que produce Bolivia (como la soja), el Mercosur los produce en mayor cantidad y en menor costo debido a su economía de escala.

Por último, se concluye que existen más desventajas que ventajas para Bolivia el ser miembro pleno del Mercosur, lo que puede causar preocupación a los sectores ya que perjudica especialmente al sector industrial y al sector forestal, siendo los más afectados por este acuerdo.

47

Bibliografía

48

INAI, F. (s.f.). Artículos.

Obtenido de http://inai.org.ar/catego ry/articulos/ MERCOSUR. (s.f.). En pocas palabras.

Obtenido de https://www.mercosur.in t/quienes-somos/en-pocas-palabras/ MERCOSUR. (s.f.). Red de acuerdos comerciales del Mercosur.

Obtenido de https://www.mercosur.i nt/relacionamiento-externo/red-de-a cuerdos/ OMC. (s.f.). Exámenes de Política Comercial.

Obtenido de https://www.wto.org/s panish/tratop_s/tpr_s/tp_rep_s.htm# bycountry Solares, A. (2010). Integración -Teoría y Procesos- Bolivia y la Integración.

Santa Cruz: Académia Española.

COMERCIO INTERNACIONAL Y COMPETITIVIDAD DE LA PRODUCCIÓN DE CARNE BOVINA EN BENI, BOLIVIA Mauricio Barba Mendoza1

1 Graduado de Comercio Internacional - UPSA.

50

Resumen

Abstract

El sector pecuario, con la ganadería bovina como principal actividad, se consolida como uno de los sectores productivos más importantes para la economía del departamento de Beni, constituyéndose en la segunda actividad económica que más aportó al PIB de la región en el año 2019. No obstante, el sector cuenta aún con potencial de desarrollo ante la creciente demanda mundial de carne, considerando además que toda su producción de carne tiene al mercado nacional como único destino. El objetivo de este trabajo es determinar qué tan sólida y bajo qué factores se sostiene la competitividad de la producción ganadera beniana, teniendo en cuenta al mercado internacional. Se utiliza la teoría de las ventajas competitivas de Michael Porter, basada en seis determinantes que en su accionar sistémico conforman el entorno en el que las empresas de un sector deben competir, y que pueden fomentar o limitar las posibilidades de crear ventajas competitivas. Como resultado del análisis, se logra identificar que la ganadería bovina de Beni se encuentra en una etapa impulsada por los factores, basando su ventaja competitiva en la disponibilidad de factores básicos de producción.

The livestock sector, with bovine livestock as its main activity, has become one of the most important productive sectors for the economy of the department of Beni, becoming the second economic activity that contributed the most to the region's GDP in 2019. However, the sector still has development potential given the growing world demand for meat, also considering that all its beef production is for the domestic market. The purpose of this article is to determine how solid and under wich factors, Beni’s beef production sector sustains its competitiveness, taking into account the international market. Michael Porter's theory of competitive advantages is used, based on six determinants that, in their systemic actions, shape the environment in which companies in a sector must compete, and that can promote or limit the possibilities of creating competitive advantages. As a result of the analysis, it is possible to identify that Beni’s beef production sector is in a factor-driven stage, basing its competitive advantage on the availability of basic production factors.

Palabras claves: Pecuaria, Exportación.

Keywords: Competitiveness, Livestock, Export.

Competitividad,

1. Introducción Para el año 2050, la FAO pronostica que la demanda de productos agrícolas se incrementará un 50% más sobre los valores del año 2017 (FAO, 2017), esto motivado principalmente por dos factores: (i) Crecimiento demográfico: la población mundial rozará las 9.700 millones de personas para el año 2050; (ii) Crecimiento económico: el PIB per cápita mundial aumentará de 7.600 USD en el año 2007, hasta los 13.000 USD en el año 2050.

El incremento de los ingresos en las economías en desarrollo ha conducido a un crecimiento en el consumo de productos de alto valor nutricional como carnes y productos lácteos. Se prevé que el crecimiento de la producción de carne en los países en desarrollo será aún insuficiente para cubrir el crecimiento de la demanda. En consecuencia, la demanda de importación se mantendrá fuerte durante el periodo 2019 - 2028.

(OCDE/FAO, 2019).

En el departamento del Beni la agropecuaria se consolida como la actividad más importante para la economía de la región, al desagregar de esta categoría a la actividad pecuaria, se logra ubicar en el segundo lugar en aporte al PIB departamental en 2019.

(Cuadro 1.1). Beni, tiene una historia estrechamente ligada a la ganadería y producción de carne bovina, lo que alguna vez comenzó con 82 bovinos introducidos a la provincia de Moxos por los jesuitas allá por el siglo XVII (Chávez & Hurtado, 2013), hoy es una industria que cuenta con un hato de casi 3 millones de cabezas, de las cuales se extraen más de 400 mil por año (Aguilera & Moreno, 2018) para abastecer el consumo de carne a nivel nacional. No obstante, esta actividad cuenta aún con potencial de desarrollo ante la creciente demanda mundial de carne.

En los mercados internacionales cada país trata de generar ventajas competitivas en varios sectores para mejorar la competitividad internacional de sus productos y expandir sus mercados (Zhang & London, 2013), es por eso que un artículo de esta índole es de utilidad, ya que busca determinar qué tan sólida es la competitividad de la producción ganadera bovina del Beni, teniendo en cuenta una apertura a mercados internacionales, identificando fuentes de ventajas competitivas, las cuales si se llegan a desarrollar, permitirán a la industria competir más eficientemente en un contexto internacional.

Cuadro 1.1. Beni: Principales 5 actividades económicas en aporte al Producto Interno Bruto (2019) (En porcentaje) Actividad económica

participación (p)

Agropecuaria - Productos Pecuarios

0,27 0,15

Servicios de la Administración Pública

0,19

Industrias Manufacturreras

0,14

Comercio

0,10

Establecimientos Financieros, Seguros, Bienes

0,08

(p): Preliminar Fuente: Base de datos del INE

2. Fundamentación teórica Para realizar el análisis se utiliza la teoría de las ventajas competitivas de Michael Porter (Porter, 1990), desarrollando el modelo del diamante de la competitividad, en el cual Porter plantea cuatro determinantes como respuesta a la pegunta de qué garantiza el éxito de un país en un sector productivo en particular: (i) condiciones de los factores de producción; (ii) condiciones de la demanda; (iii) sectores afines y de apoyo; (iv) estrategia, estructura y rivalidad de las empresas. Para completar el análisis, Porter destaca también dos atributos adicionales que tienen una influencia muy significativa sobre el sector: (v) azar; (vi) gobierno. Estos seis determinantes conforman el entorno en el que las empresas de un sector deben competir, y pueden fomentar o limitar las posibilidades de crear ventajas competitivas.

Además se considera en el análisis algunos aspectos del modelo del doble diamante (Rugman et al., 1995), en lo que hace a la incorporación de variables del mercado internacional a los determinantes que componen el diamante de la competitividad, donde Porter sólo considera aspectos domésticos. Esta

51

52

incorporación se fundamenta en que el sector permite desarrollar la ventaja competitiva tanto en el mercado local como en el internacional al mismo tiempo.

Para la configuración del diamante de la competitividad en el sector de la carne

bovina del Beni se analizan variables en cada uno de los determinantes del diamante, las cuales se valoran por su contribución positiva (+) o negativa (-) al funcionamiento del diamante y la ventaja competitiva (Ilustración 2.1).

Ilustración 2.1. El diamante de la competitividad en el sector de la carne bovina

Variables Enfermedad animal Problemas meteorológicos

Variables Abundancia de la tierra Rebaño Potencial de crecimiento de la producción Pasturas Capacidad de organización de los productores Sistemas de producción Mano de obra Asimilación de tecnología Calidad de la genética animal Infraestructura para faena Infraestructura para transporte

Variables Concentración de la producción ganadera Concentración y escala de la producción industrial Asimilación de tecnología en el proceso productivo Capacidad instalada de faena y procesamiento Intermediación y transparencia de la cadena

(v) El Azar

(iv) Estrategia, estructura y rivalidad de las empresas

(i) Condiciones de los factores de producción

(ii) Condiciones de la demanda

(iii) Sectores relacionados y de apoyo Variables Sectores de provisión de insumos y servicios Servicios de integración y desarrollo de tecnología Apoyo y asistencia técnica a los productores Servicios de promoción y comercialización Servicios de logística Servicios financieros al sector Capacidad y calidad de la cadena de frío nacional

Variables Demanda interna de carne bovina Consumo per cápita de carne bovina Sistemas de comercialización Exigencias de los compradores locales Demanda externa de carne vacuna Exigencias de los compradores externos Posicionamiento en los mercados internacionales

(vi) El Gobierno

Variables Organismos de fiscalización y control Presión impositiva Apertura comercial Acciones de promoción internacional Inversión pública agropecuaria Inversión pública en infraestructura

Fuente: Quiroga, 2017.

3. Determinantes de la ventaja competitiva 3.1. Condiciones de los factores de producción Beni posee una extensión de 22,6 millones de hectáreas (20,7% de la superficie nacional), de las cuales, con la aprobación del nuevo plan de uso de suelos (PLUS) en el año 2019, se categorizaron 9,02 millones de hectáreas (90.200 km²) para el uso agropecuario, superficie mayor a la superficie total de países que son grandes exportadores de carne bovina como: Irlanda (70.273 km²) y Países Bajos (41.865 km²).

Para el año 2019, Beni con 2,9 millones de bovinos tuvo el segundo hato más grande de Bolivia, siendo superado sólo por el departamento de Santa Cruz (4,2 millones de cabezas) entre ambos concentraron el 74% del total del hato bovino del país (Gráfico 3.1). El hato bovino de Beni registró un crecimiento del 7% en el periodo 2015 – 2019.

Gráfico 3.1 Existencias bovinas en Bolivia (2010 – 2019)

53

(p): Preliminar Fuente: Datos obtenidos del INE.

Al considerar un margen de crecimiento de la producción ganadera bovina, basado en las bondades de la tierra, Beni posee las condiciones necesarias para instalar un gran complejo productivo considerando los siguientes hechos: (i) Bajo el nuevo PLUS, las tierras de uso agropecuario intensivo se incrementaron de 13 mil a 301 mil hectáreas, estas tierras poseen aptitudes favorables para el desarrollo de la agroindustria (Soya, Maíz, Sorgo, etc.), hecho que facilitaría en la ganadería bovina, el desarrollo de actividades de semi confinamientos y/o confinamientos; (ii) Existen áreas de sabanas arboladas o Cerrado, caracterizadas por una baja fertilidad de suelo, no obstante, a través de una corrección de la acidez del suelo y neutralizando el aluminio con la aplicación de calcáreo, se pueden cultivar pasturas introducidas, permitiendo quintuplicar la capacidad de carga animal que se usa actualmente y elevar fuertemente la productividad del hato bovino (Köhler, 2017).

Respecto al estado y calidad de las pasturas, en Beni existen extensas áreas de pastizales naturales que en su conjunto suman unas 9,2 millones de hectáreas (Köhler, 2017), destacándose las sabanas inundables, las cuales son enormes áreas de pradera natural donde existe una variada oferta natural de forraje (Rolón, 2020). Para el año 2013, del total de la superficie con pastos cultivados

en Bolivia, Beni representaba el 14,2%, con una superficie de 335 mil hectáreas cultivadas con pasturas, el 40,7% de las Unidades de Producción Agropecuaria (UPA) en Beni contaban con superficies de pastos cultivados (INE, 2015).

En cuanto a la organización de los productores, la Federación de Ganaderos del Beni (FEGABENI) es la organización gremial que representa y defiende los intereses de los ganaderos de Beni y sus afiliados, se encuentra constituida por 28 Asociaciones afiliadas (Aguilera & Moreno, 2018) y forma parte de la Confederación de Ganaderos de Bolivia (CONGABOL). Es importante también resaltar la organización de comunidades de pequeños productores, que para el año 2013, sumaban un total de 434 comunidades y contaban con existencias de ganado bovino de 104.029 cabezas, promediando 240 cabezas por comunidad (INE, 2015).

El sistema de producción que predomina en Beni es el de cría y recría, el acabado de engorde se realiza en lugares que cuentan con acceso a alimentos a precios competitivos, como es el caso del departamento de Santa Cruz, que cuenta con una agroindustria desarrollada (Soya, Sorgo, Maíz, etc.), ya que para optimizar la ganancia de peso, es necesario contar con alimento que supla todos los requerimientos nutritivos (Rolón, 2020);

54

se estima que por año más de 260 mil cabezas de ganado salen desde Beni hacia Santa Cruz para el acabado de engorde y posterior sacrificio (Aguilera & Moreno, 2018).

Respecto a la mano de obra, en el año 2013 las Unidades de Producción Ganadera en Beni contaban con un personal ocupado de 25.337 personas, cifra que representaba el 10,2% de la Población Económicamente Activa (PEA) del departamento, de este personal ocupado, 19.179 (76%) era remunerado y 6.158 (24%) no recibía remuneración (INE, 2015). La mano de obra asalariada es contratada en su gran mayoría por ganaderos medianos y grandes, sin embargo esta mano de obra se caracteriza por ser poco tecnificada, a excepción de algunos grandes ganaderos que contratan técnicos profesionales (Ministerio de Desarrollo Rural y Tierras, 2012).

Los productores, en su gran mayoría pequeños y medianos, se caracterizan por un manejo tradicional, extensivo y poco tecnificado del ganado, con el sistema de monta natural como el predominante (Solo el 6,5% de las UPA realizaron inseminación artificial en 2013), aprovechando las ventajas naturales que

les brinda el acceso a campos de pastoreo, con bajos índices de productividad, provocando una presión importante sobre los recursos naturales. Sin embargo, en la última década se ha observado un aumento considerable en el número de empresas ganaderas que han pasado del sistema extensivo tradicional a un sistema extensivo mejorado, obteniendo buenos resultados reflejados en mejores índices zootécnicos o indicadores de producción (Aguilera & Moreno, 2018).

La aptitud de ganancia de peso en el menor tiempo posible en un ambiente tropical se logra a través del mejoramiento genético de los animales en engorde, lo que en Beni se ha alcanzado con la raza cebuina Nelore (Rolón, 2020), que se caracteriza por su gran adaptabilidad a las condiciones geográficas y climáticas del departamento. Durante el periodo 2010 – 2019 la producción ganadera de Beni ha registrado un incremento importante en el rendimiento promedio de la res faenada en el departamento, pasando de 170 kg por carcasa en el año 2010 a 204 kg por carcasa en el año 2019, ubicándose en este último por encima del promedio boliviano el cual fue de 198 kg por carcasa (Gráfico 3.2).

Gráfico 3.2. Promedio de Kg/Carcasa por res faenada en Beni y Bolivia (2010 – 2019)

Fuente: Datos obtenidos del INE.

Respecto a la infraestructura para faena, para el año 2019, Beni contaba con 19 mataderos con registro sanitario, de los cuales según la calificación otorgada por

el SENASAG: 8 eran de segunda categoría (Abastecimiento a nivel nacional), 7 de tercera categoría (Abastecimiento departamental) y 4 de cuarta categoría

salida al Océano Atlántico, sin embargo, la infraestructura portuaria fluvial del departamento es poco desarrollada.

(Abastecimiento municipal). No existe un matadero de primera categoría en el que se pueda producir carne y subproductos para abastecer centros de consumo en el exterior.

3.2. Condiciones de la demanda El consumo de carne bovina en Bolivia para el año 2017 fue de 236 mil toneladas, valor 18,6% mayor al registrado en el año 2010 (199 mil toneladas), crecimiento que se ubica en segundo lugar al ser comparado con países competidores del Mercosur, solo por detrás de Paraguay que tuvo un crecimiento del 24,9% en el periodo (Cuadro 3.1).

Por lo concerniente a infraestructura de transporte, según el Reporte Global de la Competitividad elaborado por el Foro Económico Mundial en 2019, Bolivia obtiene una calificación de 34,4 (de 100) en infraestructura de transporte, ubicándose en el puesto 122 de 141 países evaluados. Cuatro rutas de la red fundamental de carreteras de Bolivia tienen recorrido en Beni, sumando un total de 1.936 km, a principios de 2020, 482 km (25%) estaban asfaltados, 690 km (36%) estaban en construcción y 764 km (39%) eran de tierra o ripio. Beni cuenta con un gran potencial para el transporte fluvial de mercancías, existiendo una alternativa de exportación a través de la Hidrovía Madera – Amazonas con

Por otro lado, el consumo de carne bovina per cápita en Bolivia para el año 2017 fue de 21,2 kg, con un crecimiento del 6,4% respecto al valor del año 2010 (19,8 kg), crecimiento que al ser comparado con el de países competidores del Mercosur, nuevamente es superado solo por Paraguay que registró un crecimiento del 14% en el periodo (Cuadro3.1).

Cuadro 3.1. Consumo de carne en Bolivia y competidores del Mercosur (2010 – 2017) Paises Bolivia

Consumo (Miles de Tn) 2010

2017 199

Consumo per Cápita (Kg) Var

236

2010

18,6%

19,8

2017 21,2

Var 7%

Argentina

2.346

2.547

8,6%

57,5

57,8

1%

Brasil

7.592

7.750

2,1%

38,8

37,3

-4%

Uruguay

218

192

-11,9%

64,9

55,9

-14%

Paraguay

185

231

24,9%

29,6

33,6

14%

Fuente: Base de datos del Ministerio de Economía y Finanzas Públicas, 2018, Ministerio de Economía y Finanzas Públicas, 2018 de Desarrollo Rural y Tierras (MDRyT) de Bolivia, USDA (Consumo), Banco Mundial (Población).

Friales o carnicerías, mercados y supermercados son los principales canales de distribución de la carne en Beni. Los friales y mercados constituyen el lugar de compra por excelencia en todo el departamento, mientras que los supermercados ocupan una participación más pequeña solo en los grandes centros urbanos. La forma de comercialización es de modalidad tradicional que consiste

en la venta (y traslado hacia los puntos de venta) de la media res o carcasa.

Cuando la producción de carne tiene como destino el mercado de La Paz, el transporte se realiza utilizando cámaras frigoríficas contratadas por el internador o intermediario en destino, quien es responsable de la distribución a los distintos puntos de venta; cuando la producción tiene como destino el mercado

55

local, esta es distribuida por carros frigoríficos (propiedad de los mataderos) a los diferentes friales, mercados y supermercados de las ciudades.

56

Desde un punto de vista general, las exigencias de los compradores de carne faenada en Beni se limitan a características del animal: edad, sexo, peso, terminación y marmoleado. Estas exigencias pueden variar dependiendo del mercado final de consumo de la carne (mercado local o nacional). El

mercado local del departamento de Beni privilegia el consumo de carne de vacas (>36 meses) en un 82,5% (Gráfico3.3), con un alto contenido de grasa muscular.

En el mercado nacional que tiene como principal destino al departamento de La Paz, los compradores privilegian el comercio de carne de novillos (13 a 36 meses) y toros (>36 meses) en un 83.3% (Gráfico 3.4), con peso promedio de 220 kg, engordados en pastizales y de carne magra (Foronda, 2004).

Gráfico 3.3. Distribución de la faena de mataderos benianos con destino exclusivo al mercado local, por sexo y edad del animal (2019)

Fuente: Base de datos de guías de movimiento de ganado proporcionadas por el SENASAG

Gráfico 3.4. Distribución de la faena de mataderos benianos con destino exclusivo al mercado de La Paz, por sexo y edad del animal (2019)

Fuente: Base de datos de guías de movimiento de ganado proporcionadas por el SENASAG.

La industria de la carne bovina en el Beni, es una actividad impulsada en su totalidad por el mercado local, ya que en los últimos 20 años (periodo 2000 – 2019) no se tiene registro de exportaciones bolivianas de carne bovina con origen en Beni (INE, 2020). En el periodo 2015 – 2019 (Gráfico 3.5), las exportaciones bolivianas de carne bovina han sido en su totalidad producción de establecimientos

industriales ubicados en el departamento de Santa Cruz (INE, 2020), estas exportaciones han registrado una tendencia a la alza en los últimos tres años, pasando de USD 4,5 millones en el año 2017 a USD 15,2 millones en el año 2019, con un crecimiento del 238%.

Los principales países de destino para la carne boliviana en el año 2019 fueron China (79%) y Perú (29%).

Gráfico 3.5. Exportaciones bolivianas de carne bovina refrigerada y congelada según países destino (2015 - 2019)

2015

2016

2017

2018

2019

Fuente: Base de datos del INE.

Los mercados externos tienen el atractivo de precios superiores, pero están asociados a mayores exigencias de calidad de las instalaciones y cumplimiento de normas sanitarias en los procesos industriales (Quiroga, 2017). Estas exigencias están reflejadas en los Protocolos de requisitos sanitarios que los países exigen que se cumplan a cabalidad para aprobar la importación de carne boliviana a su territorio. En los últimos años se ha logrado cumplir con las exigencias de los protocolos sanitarios para la exportación de carne de países como: Vietnam (2018), China (2019), y la Unión Euroasiática (2020).

La búsqueda de nuevos mercados para la carne boliviana también ha estado acompañada por una estrategia de posicionamiento basada en promocionar la marca “Bolivian Natural Beef” o “Carne Natural Boliviana”, la cual tiene como principal característica su producción con

mayor intensidad en campos naturales complementados con pasturas, notable por ser “de buen sabor, con terneza y equilibrio en la cobertura de grasa”. El eventos más destacado al que asistió una delegación boliviana para promover la marca fue la sesión de la Asamblea General de la OIE (Organización Mundial de Sanidad Animal, por sus siglas en inglés), realizada en París (Francia) en el año 2019, a la cual asistieron delegaciones de 182 países miembros (FEGASACRUZ, 2019).

3.3. Sectores relacionados y de apoyo En cuanto el aprovisionamiento de insumos, maquinaria y servicios para la producción ganadera, en Beni tienen presencia grandes empresas de importación de insumos y servicios de asesoría con extensión a campo como Unión Agronegocios y TotalPec, ambas

57

58

asentadas en la ciudad de Trinidad; además existen un gran número de empresas más pequeñas (conocidas localmente como “veterinarias”), asentadas en las ciudades capitales de las provincias y ciudades de municipios donde existe una fuerte producción ganadera, estas empresas además de brindar un rápido acceso a insumos a los productores del área, son una fuente importante de transferencia de tecnología para los pequeños y medianos productores.

Referente a los servicios de investigación y desarrollo, La Universidad Autónoma del Beni “José Ballivián” (UAB) con su Facultad de Ciencias Pecuarias, trabaja en la formación de nuevos profesionales en las ciencias veterinarias y zootécnicas para la región, también cuentan con escuelas técnicas en las áreas rurales. Por otra parte, es preciso mencionar también al Centro Nacional de Mejoramiento Genético de Ganado Bovino del Beni (CNMGB), que realiza pruebas de ganancia de peso en animales de buena calidad genética, con el objetivo de fortalecer la investigación sobre la productividad del ganado bovino alimentado en los campos naturales de Beni.

Respecto a los servicios de desarrollo y asistencia, El CNMGB junto con las alcaldías colaboran a la Gobernación del Beni en el desarrollo del Programa de Transferencia Agropecuaria, que consiste en llevar adelante proyectos de capacitación y transferencia de tecnología a pequeños y medianos productores, incluidos los sectores indígenas y campesinos. En el año 2013, de las 20.762 UPA de Beni sólo 3.699 (18%) recibieron algún tipo de asistencia o apoyo por parte de instituciones públicas y privadas (INE, 2015). Por otra parte, la Asociación Boliviana de Criadores de Ganado Cebú (Asocebú) coordina y colabora en diferentes programas productivos a favor de la ganadería cebuina, con el objetivo de contribuir al mejoramiento del rebaño bovino, aglutina a más de 200 cabañas de mejoramiento genético a nivel nacional

(32 en Beni), principalmente de la raza Nelore, seguido por las razas Brahman y Gyr (JICA & CADEX, 2020).

En lo que concierne a los servicios de promoción y comercialización, se debe destacar a la Federación de Ganaderos del Beni (FEGABENI) como el principal promotor de la producción ganadera bovina de Beni, representado del sector en las negociaciones de apertura a nuevos mercados externos para la carne bovina boliviana. En el mercado local existe un número reducido de empresas comercializadoras de ganado a través de remates públicos, que ofrecen mayor transparencia y seguridad en los procesos de comercialización, pero que limitan el desarrollo de sus actividades principalmente a la ciudad de Trinidad y en sus fechas de aniversario a algunas ciudades capitales de provincia.

Respecto a los servicios de logística, se puede evaluar el rendimiento a lo largo de la cadena logística de suministro de un país, utilizando el Índice de Desempeño Logístico, elaborado por el banco mundial en el año 2018. Bolivia obtuvo una puntuación de 2,36 (en un rango de 1 a 5), situándose por debajo del promedio de Latinoamérica y el Caribe (2,66). Uno de los grandes desafíos al momento de exportar son los costos de transporte, según datos publicados por la ALADI, Bolivia enfrenta costos de transporte equivalentes a 8,4% del valor comerciado, superior al promedio regional de 6,3% (ALADI Secretaría General, 2016).

En cuanto a los servicios financieros, la cartera de créditos agropecuaria a nivel Bolivia solo es relativamente importante en Santa Cruz y Beni (15,5% y 15% de la cartera total para el año 2017), debido a la importancia de la producción agropecuaria capitalista en estos departamentos (Ormachea & Poveda, 2019). En el año 2013, 3.293 (37%) de las 8.840 UPA con ganado bovino en Beni solicitaron créditos para sus operaciones en los últimos tres años (INE, 2015), de

esas 3.293 sólo el 59% obtuvieron acceso a financiamiento mientras que el 41% no obtuvo acceso, la principal causa del rechazo a las solicitudes de créditos fue la falta de garantías.

Respecto a los servicios de cadena de frío, la mayor parte de los mataderos del país no cuentan con cámaras frigoríficas y el mercado local consume la “carne caliente” faenada una noche antes y vendida a temperatura ambiente en los mercados. En Bolivia solo se cuenta con una empresa oferente (MAERSK) de servicios logísticos integrados de cadena de frío para exportadores de carne (JICA & CADEX, 2020), la cual solo tiene oficinas en las ciudades de Santa Cruz y La Paz.

3.4. Estrategia, estructura y rivalidad Las unidades de producción (UPA) con ganado bovino, de acuerdo a su superficie en hectáreas reciben la siguiente estructura: (i) Pequeña propiedad (hasta 500 hectáreas); (ii) Mediana propiedad (501 a 2500 hectáreas); (iii) Empresa agropecuaria (>2.500 hectáreas). Para el año 2013, existían 8.840 UPA con ganado bovino en Beni, las cuales se clasificaban de la siguiente manera: 7.270 pequeñas propiedades (85,54%), 947 propiedades

medianas (11,23%), 273 empresas agropecuarias (3,23%) (Aguilera & Moreno, 2018).

Al estructurar a los productores de acuerdo al tamaño de su hato ganadero: (i) Ganaderos familiares (hasta 100 cabezas); (ii) Pequeños ganaderos (101 a 500 cabezas); (iii) Ganaderos medianos (501 a 2.500 cabezas); (iv) Grandes ganaderos (>2.500 cabezas); se destaca que para el año 2005, existían 5.808 establecimientos ganaderos en Beni, De los cuales el 49% (ganaderos familiares) poseían sólo el 3% del hato total del departamento, mientras que el 27% de los establecimientos (grandes y medianos ganaderos) poseían el 83% del hato beniano. (Ministerio de Desarrollo Rural y Tierras, 2012).

La industria se puede estructurar de acuerdo a estratos de faena anual, para el año 2019 los mataderos en Beni con una faena anual menor a 5.000 cabezas representaban casi la mitad del total de los establecimientos (42,1%) con una participación del 17% en la faena total anual, mientras que los establecimientos con una faena anual mayor a 10.000 cabezas representaron el 26,1% del total y tuvieron una participación del 48,1% de la faena total anual (Cuadro 3.2).

Cuadro 3.2. Clasificación de mataderos en Beni por estratos de faena y su participación en la faena total del departamento (2019) Estrato de faena anual

Establecimientos Cantidad

Faena

Part.

Cantidad

Part.

Hasta 1000

0

0,0%

0

0,0%

De 1001 a 5000

8

42,1%

23.116

17,0%

De 5001 a 10000

6

31,6%

47.414

34,9%

De 10001 a 15000

4

21,1%

46.780

34,4%

Más de 15000

1

5,3%

18.631

13,7%

Total general

19

100,0%

135.941

100,0%

Fuente: Base de datos de guías de movimiento de ganado proporcionadas por el SENASAG.

59

60

Los mataderos del Beni se caracterizan por contar con instalaciones y tecnología básica para realizar la faena del animal y obtener los principales subproductos (el principal es la media res y los secundarios como el cuero, menudos, vísceras, sangre, etc.). Las con condiciones de manejo e infraestructura son inadecuadas para satisfacer los cada vez más exigentes requisitos de los mercados externos (Foronda, 2004).

En primer semestre del año 2020, en Beni se faenaron un total de 56 mil cabezas de bovinos en los mataderos habilitados por el SENASAG, siendo la provincia José Ballivián la que tuvo mayor participación (36,5%). Beni con sus 15 mataderos cuenta con una capacidad de faena instalada para 837 cabezas por día, del total de la capacidad de instalada, en el semestre I/2020, solo se utilizó el 43%, dejando un 57% de capacidad ociosa (Cuadro 3.3).

Cuadro 3.3. Capacidad instalada y capacidad ociosa de los mataderos de Beni (Primer Semestre 2020) Provincia

Cabezas faenadas

Capacidad de faeneo

Cabezas faenadas día

Capacidad utilizada

Capacidad ociosa

Cercado

14.198

222

91

41%

59%

Vaca Diez

13.049

120

84

70%

30%

Moxos José Ballivián Yacuma Total

6.494

140

42

30%

70%

20.512

335

131

39%

61%

1.838

20

12

59%

41%

56.091

837

360

43%

57%

Fuente: Base de datos del SENASAG.

La intermediación en la comercialización de ganado en pie y carne beniana puede darse a través de diversas formas de relación comercial y con diferente nivel de actuación de los agentes que intervienen, depende en gran medida de cual es el destino final de la producción, siendo tres los mercados nacionales principales: Santa Cruz, La Paz y Beni (Cuadro 3.4). Las relaciones comerciales pueden ser directas (Productor – Vendedor), utilizando a un intermediario (hasta dos en el caso del mercado de La Paz), y también mediante servicios de empresas comercializadoras de ganado en remates. El factor más limitante de la fase de comercialización tanto de carne como de ganado en pie, lo constituye la ausencia de un sistema de información de mercados, precios y oportunidades de negocio (Foronda, 2004).

Cuadro 3.4. Extracción de ganado bovino de Beni, agrupadas por destino (2017) Mercados

Cabezas

Participación

Santa Cruz

268.500

61%

La Paz

80.200

18%

Beni (consumo interno)

94.000

21%

442.700

100%

Total

Fuente: Base de datos de Aguilera & Moreno, 2018.

3.5. La causalidad Por un lado, la existencia de problemas sanitarios tales como la aftosa o la encefalopatía espongiforme bovina (EEB) o enfermedad de la vaca loca, ha llevado a una segmentación del mercado internacional (circuito aftósico y no aftósico, pai ́ses libres de EEB o afectados por ella). El SENASAG ha realizado avances en mejorar la normativa y control de otras enfermedades como ser: Rabia Bovina,

Brucelosis, Tuberculosis y tener estatus de riesgo insignificante de EEB. A pesar de los logros registrados en la lucha contra la fiebre aftosa, y la certificación de una zona libre de aftosa (Con vacunación para Beni), lo cual representa una oportunidad para la exportación de carne, existen todavi ́a problemas zoosanitarios de la ganaderi ́a de bovinos, traducidos en la malnutrición del ganado y enfermedades carenciales y patológicas como la parasitosis internas y externas, brucelosis, rabia, tripanosomiasis que afectan en la productividad del sector.

Es también importante destacar la importancia de los fenómenos naturales, en especial las inundaciones, Beni ha soportado históricamente inundaciones graves y desastrosas para su economía, estos fenómenos periódicos llegan a abarcar aproximadamente hasta un 50% de la superficie del departamento (Aguilera & Moreno, 2018); los efectos para la ganadería bovina beniana de la última gran inundación registrada en el año 2014, fueron pérdidas económicas de unos BOB 950 millones, asignadas de la siguiente manera: BOB 346 millones en unas 217 mil cabezas muertas, BOB 282 millones en daños a infraestructuras y equipos, BOB 185 millones en perdida de la productividad animal y BOB 40 millones por desplazamiento de ganado (UDAPE, 2015).

3.6. El gobierno El SENASAG es la institución que vela por la protección sanitaria del patrimonio agropecuario, con los controles pre establecidos, garantizando la inocuidad de los alimentos, en los tramos productivos y de procesamiento que corresponden al sector agropecuario. Cuenta con una plataforma institucional y normativa de servicio sanitario en funcionamiento con reconocimiento nacional e internacional.

Depende del Ministerio de Desarrollo Rural y Tierras, situación que expone a la institución a los cambios del entorno político, poniendo en riesgo la estabilidad funcionaria y la carrera técnico profesional

de largo plazo y por consiguiente la calidad de los programas (JICA & CADEX, 2020). Tanto para el mercado interno como para las exportaciones, el SENASAG exige el cumplimiento de los requisitos por parte de la industria, tales como el control de registro de sus procesos y procedimientos, manejo de personal en planta, procesos relacionados a la faena, al transporte, las reglamentaciones de los establecimientos y otros.

Respecto a la presión impositiva, son dos los impuestos que pagan los productores ganaderos cada año: (i) Régimen Agropecuario Único (RAU): es un régimen especial que liquida todos los impuestos del régimen general, exime de la presentación de facturas por venta de ganado, evita descuento por retenciones en mataderos, centros de remates y aporta seguridad jurídica ya que demuestra la actividad productiva, se calcula en base a las hectáreas de superficie donde se realiza la actividad agropecuaria con una cuota fija determinada por impuestos nacionales; (ii) Impuesto a la Propiedad Agraria (IPA): grava la propiedad inmueble agraria de acuerdo al valor que el propietario atribuya a su inmueble, de la recaudación de este impuesto, los municipios beneficiarios destinarán el 75% como mínimo, a la inversión en obras de infraestructura rural básica y sanidad agropecuaria.

Referente a la apertura comercial, en el Reporte Competitivo Mundial de 2019, Bolivia se sitúa en la posición 114 (de 141 países) respecto a la apertura comercial, este indicador evalúa aspectos como: prevalencia de las barreras no arancelarias, aranceles, complejidad de los aranceles y eficacia del despacho de fronteras (World Economic Forum, 2019). Bolivia tiene en vigencia un total de 10 acuerdos comerciales: 5 Acuerdos bilaterales (México, Chile, Mercosur, Cuba, Venezuela), 4 Mecanismos de cooperación para el comercio preferencial (Estados Unidos, Unión Europea, Japón, Canadá) y una zona de libre comercio

61

(CAN). El último acuerdo comercial bilateral suscrito por el país fue con Venezuela en el año 2011.

62

Si bien el gobierno nacional junto con los productores ganaderos representados por sus federaciones departamentales, trabajan en la apertura de mercados internacionales para la carne bovina boliviana, la promoción del producto en estos mercados aún se limita al posicionamiento de la marca “Bolivian Natural Beef” que ha tenido escasa participación en ferias internacionales. En el año 2020, el Viceministerio de Comercio Exterior e integración, presentó la nueva Agencia Boliviana de Exportaciones, Turismo y Atracción de Inversiones (Proexport - Bolivia), teniendo como uno de sus objetivos el consolidar estrategias de promoción de la oferta exportable boliviana.

La inversión pública boliviana en el sector agropecuario ha tenido un considerable ascenso en el periodo 2000 – 2018, pasando de USD 54 millones en el año 2000 a USD 274 millones en el año 2018 (Gráfico 3.6). Sin embargo, al evaluar el porcentaje que representa sobre la inversión pública total, el resultado es una disminución de su participación, pasando de representar el 9% de la inversión pública total en el año 2000 a representar el 6% del total en el año 2018 (Ministerio de Economía y Finanzas Públicas, 2018).

Para el año 2017, del total de la inversión pública agropecuaria, el subsector pecuario representaba sólo el 11% del total, mientras que los subsectores de riego (47%) y agrícola (33%) tenían una mayor distribución de la inversión (Ormachea & Poveda, 2019).

Gráfico 3.6. Inversión Pública Total, Productiva y Agropecuaria en Bolivia (2000 - 2018)

Fuente: Base de datos del Ministerio de Economía y Finanzas públicas.

La inversión pública agropecuaria en las tierras bajas no es significativa, por lo que no juega un rol fundamental en los importantes niveles de producción agropecuaria que caracterizan a la región de los llanos en comparación con valles y Altiplano. El crédito que se concentra en esta región, tiene un rol más significativo, debido al ya mencionado desarrollo del

capitalismo agropecuario en los llanos (Ormachea & Poveda, 2019).

La inversión pública boliviana en infraestructura para el año 2018 fue de USD 1.518 millones representando un 34% de la inversión pública total, esta inversión en infraestructura se divide en tres categorías: Transportes (92%),

Comunicaciones (6%), Recursos hídricos (2%) (Ministerio de Economía y Finanzas Públicas, 2018). La Administradora Boliviana de Carreteras (ABC) asignó una inversión en proyectos camineros

por un total de USD 11.682 millones para el periodo 2016 - 2020, siendo el departamento de Beni el principal beneficiado con USD 2.903 millones (25%) (Gráfico 3.7).

Gráfico 3.7 Inversión ejecutada en proyectos de la Administradora Boliviana de Carreteras por departamento (Acumulado 2016 -2020)

Fuente: Base de datos de la ABC

4. Conclusiones Ilustración 4.1. Evaluación del diamante de la competitividad en el sector de la carne bovina

Variables Enfermedad animal (+) Problemas meteorológicos (-)

Variables Abundancia de la tierra (+) Rebaño (+) Potencial de crecimiento de la producción (+) Pasturas (+) Capacidad de organización de los productores (+) Sistemas de producción Mano de obra (-) Asimilación de tecnología (-) Calidad de la genética animal (+) Infraestructura para faena (-) Infraestructura para transporte (-)

Variables (-) Concentración de la producción ganadera (-) Concentración y escala de la producción industrial (-) Asimilación de tecnología en el proceso productivo (-) Capacidad instalada de faena y procesamiento (-) Intermediación y transparencia de la cadena

(v) El Azar

(iv) Estrategia, estructura y rivalidad de las empresas

(i) Condiciones de los factores de producción

(ii) Condiciones de la demanda

(iii) Sectores relacionados y de apoyo Variables Sectores de provisión de insumos y servicios (+) Servicios de integración y desarrollo de tecnología (-) Apoyo y asistencia técnica a los productores (-) Servicios de promoción y comercialización (-) Servicios de logística (-) Servicios financieros al sector (-) Capacidad y calidad de la cadena de frío nacional (-)

Fuente: Base de datos de Quiroga, 2007.

Variables (+) Demanda interna de carne bovina (+) Consumo per cápita de carne bovina (-) Sistemas de comercialización (-) Exigencias de los compradores locales (+) Demanda externa de carne vacuna (+) Exigencias de los compradores externos (-) Posicionamiento en los mercados internacionales

(vi) El Gobierno

Variables (-) Organismos de fiscalización y control (+) Presión impositiva (-) Apertura comercial (-) Acciones de promoción internacional (-) Inversión pública agropecuaria (+) Inversión pública en infraestructura

63

64

Beni posee una muy buena dotación de factores básicos de producción, abundancia de tierra para desarrollo de la actividad agropecuaria, cantidad y calidad de pastizales naturales, y un amplio potencial de crecimiento de la producción ganadera basado en el crecimiento del rebaño y las bondades de la tierra. En lo referente a los factores avanzados, los productores mantienen una buena organización gremial además de que existen una gran mejora en la calidad genética del rebaño, sin embargo se encuentran algunas limitaciones por la dificultad de desarrollar sistemas de producción de ciclo completo alcanzando la productividad de otros departamentos, baja tecnificación de su mano de obra, poca asimilación de tecnología sobre todo en pequeños y medianos productores, no contar con infraestructura de primer nivel para el faenado, además de una deficiente dotación de infraestructura básica (carreteras y puertos).

Es importante destacar el crecimiento tanto del consumo total como del consumo per cápita de la carne bovina en el mercado local nacional, crecimientos que se ubican en segundo lugar al compararlos con los de países productores de carne bovina del Mercosur, sin embargo los sistemas de comercialización (del ganado y de las carnes) tienen mucho que mejorar y el consumidor local no cuenta con parámetros de consumo muy exigentes, algo que puede resultar conveniente en el proceso de adecuación de la oferta a las pautas de consumo del mercado local pero que afectaría en una apertura a mercados externos, ya que estos mercados externos ejercen una demanda sofisticada y altamente exigente en cuanto al cumplimiento de normas de calidad y sanidad. En los últimos años se evidencia un proceso de fuerte crecimiento en la importación de carne bovina boliviana, a pesar de ello la estrategia de posicionamiento de la marca “Bolivian Natural Beef” no ha sido desarrollada con similar intensidad en estos mercados.

El contexto doméstico en el cual se crean, desarrollan compiten las empresas, existen claras debilidades: Productores muy atomizados y un sector industrial también atomizado, pero en menor medida (el tamaño de las empresas es un factor clave, para invertir se necesitan economías de escala, generar sinergias, y eso se logra solamente con una mayor inversión). El sector industrial tiene baja incorporación de tecnología que se enfoca a procesos básicos, además que existe una gran capacidad ociosa en las instalaciones de faena y la capacidad instalada para satisfacer el mercado doméstico es inferior a la tasa de extracción de Beni. La excesiva intermediación, bajos niveles de transparencia en información y ausencia de estrategias de comercialización son características de las transacciones realizadas en el mercado local.

El mercado doméstico cuenta con un buen sector de provisión de insumos y servicios en el eslabón de producción primaria, pero con deficiencias en la elaboración de contenido científico y el desarrollo de tecnología propia por parte de los servicios de investigación. El apoyo y la asistencia se encuentra en reducida escala enfocada a productores pequeños y comunidades, también se encuentran limitaciones en los servicios de promoción y comercialización tanto para mercados externos como el mercado local, el acceso a los productos financieros es complicado para los pequeños y medianos productores por la presentación de garantías, los servicios logísticos tienen un desempeño menor al promedio de la región, además de los altos costes de transporte y una limitada oferta de servicios logísticos de cadena de frío para los exportadores de carne bovina.

Los acontecimientos causales (enfermedad animal o problemas meteorológicos) son un factor de relevante influencia. La certificación de zona libre de Fiebre Aftosa con vacunación y el estatus de riesgo insignificante para EEB, son elementos diferenciadores de

suma importancia para destacar la oferta de carne bovina beniana en una apertura a mercados internacionales. Sin embargo, los problemas meteorológicos son un problema constante para la región, las inundaciones han causado grandes pérdidas económicas para el sector, existe falta de previsibilidad, planes de contingencia y acciones preventivas por parte de las instituciones responsables.

El gobierno ejerce una influencia significativa en el sector, el SENASAG (organismo de fiscalización y control) a pesar de contar con un adecuado sistema regulatorio y de control, el personal contratado y el desarrollo de los programas son susceptibles a cambios por razones políticas. Las acciones de promoción internacional han sido limitadas además de que no se han gestionado nuevos acuerdos comerciales para la apertura comercial a mercados pueden resultar atractivos para la exportación de carne boliviana. En el periodo de la “economía plural” (2006 – 2018) la inversión pública agropecuaria a pesar de haber incrementado en valor, su proporción en relación a la inversión pública total se ha reducido. Sin embargo, es preciso destacar que existen regímenes impositivos especiales para este sector, además del primer lugar que ocupó Beni en la asignación de recursos para inversión pública en infraestructura vial a nivel nacional en el periodo 2016 – 2020.

Como resultado, se puede determinar que el sector productor de carne bovina de Beni se encuentra en la fase de desarrollo competitivo denominada “Impulsada por los Factores” ya que está basando su ventaja competitiva de manera casi exclusiva en su dotación de factores básicos de producción, como ser la superficie extensa de tierras aptas para la ganadería con diversidad, riqueza de recursos forrajeros, potencial de crecimiento de la producción ganadera y bajos costos de mano de obra no especializada. Los relativos altos costos

originados en los bajos índices de productividad son compensados por los relativos bajos costos que representa la alimentación del ganado por la disponibilidad de pasturas en amplias extensiones.

Bibliografría Administradora Boliviana de Carreteras.

(2016). Plan Estratégico Institucional 2016 - 2020. La Paz, Bolivia.

Aguilera, R., & Moreno, A. (2018).

Compendio Ganadero. Santísima Trinidad: Federación de Ganaderos del Beni.

ALADI Secretaría General. (15 de Agosto de 2016). El costo de la mediterraneidad: Los casos de Bolivia y Paraguay. Montevideo, Uruguay.

Banco Mundial. (2018). Índice de desempeño logístico.

Obtenido de Banco Mundial: https://datos. bancomundial.org/indicador/LP.LPI. OVRL.XQ Chávez, J., & Hurtado, A. (Octubre de 2013). Ganadería productiva y legislación penal. Santísima Trinidad, Beni, Bolivia: SIRENA. Dirección General de Análisis Productivo DAPRO. (2020). El complejo productivo del cuero. La Paz. FAO. (2017). The Future of food and agriculture - Trends and challenges.

Roma.

FEGASACRUZ. (13 de Junio de 2019).

Bolivia: Carne Bovina, abre mercados si va a exportar, tiene que haber tecnología. Obtenido de FEGASACRUZ: https://fegasacruz.org/bolivia-carnebovina-abre-mercados-si-se-va-aexportar-tiene-que-haber-tecnologia/ Foronda, R. (Enero de 2004). Promoción de las inversiones en la ganaderia familiar de las tierras bajas de Bolivia.

La Paz, Bolivia.

Gobierno Autónomo del Departamento del Beni. (2019). Plan de Uso de Suelos.

Santísima Trinidad, Beni, Bolivia.

65

66

INE. (Diciembre de 2015). Censo Agropecuario 2013 Bolivia. La Paz, Bolivia.

INE. (2020). Comercio Exterior. Obtenido de Instituto Nacional de Estadistica: http://web3.ine.gob.bo:8082/comex/ Main JICA & CADEX. (Marzo de 2020).

Estudio para el fortalecimiento de la competitividad de la cadena de valor de la carne bovina, a través de un diagnóstico integral para la promoción de la exportación destino: Asia.

Bolivia.

Köhler, R. (Noviembre de 2017). El Beni puede convertirse en la región más rica de Bolivia. Santa Cruz, Bolivia.

Ministerio de Desarrollo Rural y Tierras.

(2012). Compendio Agropecuario. La Paz, Bolivia.

Ministerio de Economía y Finanzas Públicas. (2018). Memoria de la Economía Boliviana.

OCDE/FAO. (2019).

OCDE/FAO Perspectivas agrícolas 2019-2028.

París.

Ormachea, E., & Poveda, P. (Diciemte de 2019). Inversión pública y crédito agropecuario en el gobierno del MAS: "Una aproximación a los resultados del modelo económico, social, comunitario y productivo" . La Paz, Bolivia.

Porter, M. E. (1990). The Competitive Advantage of Nations. New York: Free Press.

Quiroga, E. (2017). La gestión de la competitividad de Argentina en el mercado mundial de carne vacuna. La Plata, Argentina.

Rolón, W. (22 de Junio de 2020). Ganadería en sabanas inundables. Obtenido de La Razón: https://www.la-razon.com/ voces/2020/06/22/ganaderia-ensabanas-inundables/ Rugman et al. (1995). The generalized doublé diamont approach to intenational competitiveness. A. M. Rugman, Reserch in global strategic management. Vol 5, 97-144.

SENASAG. (20 de Abril de 2018). Resolución Adminstrativa N° 046/2018. Santísima Trinidad, Beni, Bolivia.

UDAPE. (2015). Evaluación de daños y pérdidas por eventos climáticos.

Bolivia.

World Economic Forum. (2019). The Global Competitiveness Report.

Ginebra, Suiza.

Zhang, P., & London, K. (2013). Towards an internationalized sustainable industrial competitiveness model.

Competitiveness Review: An International Business Journal, Vol. 23, 95-113.

ANÁLISIS DE VARIABLES DETERMINANTES DE LA PRODUCCIÓN DE CAFÉ EN BOLIVIA Maria Julia Chávez Paz1

1 Graduada de Ingeniería Económica - UPSA.

Resumen

68

Cuando hablamos de “puntuación” en el mundo del café, los que obtienen una calificación mayor a 80 puntos sobre 100, son catalogados como café especialidad, para ello se toman en cuenta cuatro características: su aroma, sabor, personalidad y carencia de defectos; estas cuatro características juntas dan la categorización de “Alta calidad”. En Bolivia, el café es catalogado como gourmet y está posicionado entre los mejores del mundo. Es por ello que se evidenció la necesidad de desarrollar un estudio que identifique variables que determinen la producción agrícola de café en Bolivia, además se observa una carencia de estudios investigativos en el rubro.

El café es una de las bebidas de mayor consumo en el mundo. Bolivia cuenta con áreas geográficas para una óptima producción que no ha aprovechado para competir internacionalmente. Este trabajo de investigación muestra un análisis cualitativo y cuantitativo para poder conocer qué variables determinan en la producción cafetalera boliviana.

Palabras clave: Producción, modelo econométrico.

Abstract

When we talk about “score” in the world of coffee, those that obtain a qualification higher than 80 points out of 100 are catalogued as specialty coffee, for which four characteristics are taken into account: smell, flavor, personality and lack of defects; these four characteristics together give the categorization of "High Quality". In Bolivia, coffee is classified as gourmet and is positioned among the best in the world. Is for this reason that the need to develop a study that identifies variables that determine the agricultural production of coffee in Bolivia became evident, as well as the lack of research studies in this area.

Coffee is one of the most consumed beverages in the world. Bolivia has geographical areas for optimum production that have not been used to compete internationally. This research study shows a qualitative and quantitative analysis in order to know what variables determine Bolivian coffee production.

Keywords: Production, econometric model.

cultivation,

cultivo,

1. Introducción

La producción nacional cafetalera se localiza en mayores cantidades en el pueblo de Caranavi del departamento de La Paz, denominado como Faja de Yungas – Cordillera de los Andes, como segundo departamento se encuentra Santa Cruz (localidad de Buena Vista- Zona norte), seguido de Cochabamba (zona de Villa Tunari) y por último en menor proporción en los departamentos de Pando, Beni y Tarija.

Para determinar cuáles son las variables que determinan la producción de café en Bolivia se hablará de:

Bolivia exporta en gran cantidad su grano.

Estas exportaciones solamente realizadas por los departamentos de La Paz, Santa Cruz y Cochabamba, las mismas se han visto afectadas en los últimos periodos.

- El análisis cuantitativo de las variables a través de modelos econométricos.

- El análisis cualitativo del comportamiento mundial del café, el comportamiento del mismo en la bolsa de Nueva York, la actividad internacional del café boliviano y el proceso de producción y cultivo del café en Bolivia.

2. Generalidades del grano y producción Se le denomina “Cafeto” a la planta de café perteneciente a la familia de las rubiáceas nativas del sur de Asia y el África sub tropical. Los granos de café abarcan 500 géneros y 8.000 especies. Uno de ellos es el Coffea en el cual sus frutos están contenidos en arbustos y toman un estado de color rojizo en su etapa de madurez denominado “cereza”. El fruto interior es consumido por el humano después de ser tostado y molido (Café de Colombia, 2010).

2.1. La producción del grano La producción del grano de café puede diferir según el espacio geográfico, la calidad de las maquinarias, el suelo, el grano de cultivo y otros factores.

Según Acaisa Perú, una comercializadora Cafetalera, la producción general del grano de café se realiza en cinco pasos que son: el cultivo, la cosecha generalmente realizada de manera manual, la post cosecha que está dada por la extracción de la semilla generalmente por lavado o secado del fruto, el trillado en el cual se retira el grano verde de la almendra y por último y no menos importante, el tostado (2019).

3. Mercado internacional 3.1. Principales productores Gráfico 1. Producción mundial de café verde promedio 2000-2018 (En toneladas métricas)

Fuente: FAO Stat.

Brasil es el mayor productor mundial de café con un promedio de 2.595.423 toneladas de producción al año, este país es considerado también el segundo mayor consumidor. Brasil produce Coffea Arábica y Robusta, lo cual le da ventaja en el mercado internacional. Según la ABIC (Asociación de Cafeteros Brasileros), estima que el consumo anual brasilero por persona es de 4,82 Kg. de café tostado equivalente a 6,02 Kg. de café verde (2018).

En segundo lugar, se encuentra el café vietnamita con 1.141.004 toneladas promedio de producción al año. Según Chris Summers, periodista de BBC News, afirmó en un reporte, que el café vietnamita es producido mayormente de la planta de café “Robusta”, la cual tiene mayores porcentajes de cafeína y no es muy producida en los demás países. Además el café de Vietnam tiene precios de venta muy competitivos en comparación al resto de los países por el bajo precio de la planta Robusta (2014).

En tercer lugar, se encuentra el café colombiano con 665.226 toneladas promedio de producción al año. Colombia es conocido por la calidad de su grano, este es denominado como “Premium” y produce solamente Coffea Arábica, se caracterizan por la suavidad y fragancia (Real Académia del Café).

3.2. Principales exportadores Siguiendo la misma línea tenemos a los 10 exportadores más grandes a nivel mundial.

69

Gráfico 2. Top 10 exportadores de café mundialmente en el año 2018 (En toneladas métricas)

Gráfico 3. Histórico de precios futuros del Café C, cotizados en la bolsa de Nueva York 2000-2018

70

Como se puede observar en el gráfico 2, Brasil encabeza la lista de los top 10 exportadores de grano de café verde a nivel mundial en el año 2018, seguido de Vietnam y Colombia en segundo y tercer lugar respectivamente. Estos datos coinciden con el promedio de producción mundial del grano.

También se puede identificar que Honduras es el cuarto exportador mundial a pesar de que este se encuentra en el séptimo puesto de los productores mundiales.

Cabe destacar que este país fue el quinto mayor productor en el año 2018. El café representa aproximadamente el 20% de las exportaciones según datos de Trade Map de Honduras.

3.3. Precios internacionales El precio internacional del “Café C” se cotiza en la Bolsa de Nueva York (NYSE).

Este es un de los commodities llamado “Soft”. La denominación “C” después de la palabra café, está dada por el “Contrato C”, un contrato de futuros cuyo valor es utilizado como referencia para formar el precio internacional del grano (Loayza, 2019).

El precio del café es bastante volátil.

De acuerdo al gráfico 3, los precios al cierre del 31 de diciembre de cada año, tienen diferencias de más de 0.10 USD anualmente.

Fuente: Bolsa de Nueva York en Investing.

Elaboración: Propia.

La cotización de futuros de Café C EE.UU son: • • • • • • • •

De tipo materia prima.

Grupo de agricultura.

Su unidad de medida es la libra.

Se cotizan con centavos de USD por libra (Cents/Lb).

El tamaño de contrato que realizan es de 37.500 libras.

Se hace entrega física del grano.

Los contratos se hacen para marzo, mayo, julio, septiembre y diciembre.

Existen descuentos en la cantidad por puntos según la calidad del grano.

3.4. Volumen de los de los destinos de exportación del grano de café boliviano Para la exportación del grano, se muestran las subpartidas 0901110000 (Café sin tostar sin descafeinar) que es el “café verde”, la subpartida 0901111000 (Café sin tostar sin descafeinar para siembra) y 0901119000 (Los demás cafés sin tostar sin descafeinar). La suma de las tres subpartidas se muestran juntas en el gráfico siguiente debido a la concentración de exportación en las mismas.

Alemania se presenta como primer destino hasta el año 2007 y a partir de

la gestión 2008 Estados Unidos toma el primer lugar, con un volumen de 1.443.414 Kg. Este representa un 16,66% del histórico de destino de la exportación del grano de café, seguido de un 16,60% por parte de Alemania.

Gráfico 4. Volumen de exportación de grano de café y sus destinos 2000-2018 (En Kg. de Peso Bruto)

Fuente: Instituto Nacional de Estadística.

Elaboración: Propia.

4. Mercado Nacional Bolivia centra sus actividades principalmente en las provincias de Caranavi, Norte y Sur de Yungas del departamento de La Paz – Bolivia. Esta es una región de clima subtropical, montañosa, que se encuentra en el medio de la Cordillera Oriental de los Andes Sudamericanos, contiene abundante vegetación y suelos fértiles.

Su temperatura promedio anual es de 21 °C, se caracteriza por ser una zona productora de café de la especie Coffea Arábica donde predomina la variedad Typica o Criolla en un 80%. Las plantas tienen una vida productiva aproximada de 20 años, y producen una cosecha al año dependiendo de las condiciones locales de su cultivo. En altitudes de 800 hasta aproximadamente 2.000 m.s.n.m., estos cultivos se realizan sin uso de químicos (de manera orgánica) y gran parte se encuentra bajo riego y sombra. Los cultivos no son sembrados anualmente, por lo que se denominan

cultivos perennes. Estas plantas tienen una vida de más de 5 años con un periodo vegetativo hasta 15-20 años (Ochoa, 2017).

4.1. Variedades sembradas Para poder destacar las variedades de plantas de cafetos sembradas nacionalmente, se toma como referencia la provincia de los Yungas; área en la que predomina la Coffea Arábica con la variedad de Typica o Criolla en un 80% del cultivo. Esta es cultivada en altitudes entre los 800 a 2.100 m.s.n.m. con una temperatura óptima de 15 a 24 grados centígrados. El café Caturra es otra planta producida en Caranavi, esta es una mutación de la variedad Bourbon descubierta en Brasil, pero requiere de bastante atención y cuidado de fertilización. Se cultiva entre 2.000 y 3.500 m.s.n.m., mientras se cultive a mayor altitud, esta aumenta su calidad (Ministerio de Desarrollo Productivo y Economía Plural, 2014).

Ilustración 1. Planta de café Caturra

Fuente: Atlas de potencialidades de Productivas del departamento de La Paz en SIIP.

5. Análisis cuantitativo En puntos anteriores se presentaron evidencias teóricas para poder realizar un análisis estadístico econométrico, el cual pueda analizar los determinantes de los cambios en la producción de café boliviano haciendo un énfasis en los cambios de la producción del café a través del tiempo.

Este punto muestra las estimaciones sobre la producción cafetera nacional,

71

tomando los años de 1991 a 2018 como diagnostico para los modelos.

72

5.1. Variables de los modelos Estas variables están presentadas de forma anual y desde el año 1991 al 2018. a) Produc Representa la producción anual de café boliviano en toneladas métricas.

Estos datos son proporcionados por el Sistema Integrado de Información Productiva (SIIP). b) Superf La presente variable representa la superficie anual de cultivo de café boliviano, expresado en hectáreas.

Estos datos son proporcionados por el Sistema Integrado de Información Productiva (SIIP). c) Rendim La presente muestra el rendimiento anual de toneladas que se produce por una hectárea de cultivo en territorio nacional. Estos datos fueron proporcionados por el Sistema Integrado de Información Productiva (SIIP). d) Precios Esta denota los precios al productor de café en Bolivia. Son aquellos precios recibidos por los agricultores por sus productos en la puerta de su explotación agrícola, es decir el punto donde la mercancía sale de la explotación agrícola. Está expresada en dólares americanos por tonelada de producción. e) Clima Mediante esta variable, se muestra el clima promedio anual de la provincia de Caranavi en Los Yungas del departamento de La Paz - Bolivia. Al ser Caranavi la provincia con mayor producción de café boliviano, se ha tomado la decisión de incluirla como una variable.

Se realizó la prueba de estacionariedad a las variables a través prueba de raíz unitaria de Dickey-Fuller aumentada para poder estimarlas.

Las variables deben ser estacionarias para poder generalizar sus resultados y proyectar otros periodos. Si éstas son no estacionarias no se puede predecir su comportamiento y solo se puede hablar de ellas en una gestión establecida.

Tabla 1. Pruebas de estacionariedad de las variables Orden de Integración

Significación

Superficie cultivada

I (2)

1%

Producción de café

I (2)

1%

Rendimiento por hectárea

I (1)

1%

Clima promedio de Caranavi

I (1)

1%

Precios al productor

I (0)

1%

Variable

Se puede observar que las variables de superficie cultivada y producción de café están integradas en orden 2 o I(2), el rendimiento por hectárea, clima promedio de Caranavi se encuentran integradas en su primera diferencia o de primer orden que es I(1) y por último precios al consumidor que es estacionaria de orden 0.

4.2. Modelo 1 A través del primer modelo, se pretende desarrollar un análisis en el que se llegue a aceptar o rechazar la siguiente hipótesis: Hipótesis 1: La producción de café boliviano se encontró determinada de manera positiva por la superficie de cultivo, el rendimiento por hectárea, el precio al productor de la gestión pasada, por el clima promedio de Caranavi, una variable dummy en el año 1993, otra en el 1995 y por último en el año 2002.

Se postula el siguiente modelo para realizar la estimación:

D(Log(Produc)) = β0 + β1D(Superf)t + β2Rendimt + β3Precios(-1)t + β4Climat + β5D93 + β6D95 + β7D02 + β6Trend + Ɛ Éste se presenta con datos de series de tiempo para el periodo de 1991 a 2018.

Se procedió a realizar un modelo loglineal (lo que significa que la variable dependiente esta presentada con un logaritmo y las variables independientes sin logaritmo) y de retardos distribuidos (lo que significa que se presentan variables

independientes rezagadas). Utilizamos las variables de Produc y Superf en primeras diferencias para poder estimar dichas variables puesto que ambas son estacionarias en su segunda diferencia y podemos estadísticamente estimar estas mediante dicho factor (Montero, 2013).

Tabla 2. Resultados de la regresión lineal - Modelo 1 Dependent Variable: D(LOG(PRODUC)) Method: Least Squares Date: 02/11/20 Time: 08:54 Sample (adjusted): 1992 2018 Included observations: 27 after adjustments HAC standard errors & covariance (Bartlett kernel, Newey-West fixed bandwidth = 3.0000) Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

-0.897301

0.231839

-3.870361

0.0011

D(SUPERF)

5.72E-05

6.48E-06

8.837732

0.0000

RENDIM

0.550920

0.087518

6.294972

0.0000

PRECIOS(-1)

8.26E-05

2.92E-05

2.832814

0.0110

CLIMA

0.017950

0.009084

1.976130

0.0637

D93

0.094266

0.010823

8.709975

0.0000

D95

0.069225

0.016666

4.153804

0.0006

D02

-0.061849

0.005317

-11.63161

0.0000

@TREND

-0.007610

0.001522

-5.001079

0.0001

R-squared

0.879510

Mean dependent var

0.017142

Adjusted R-squared

0.825959

S.D. dependent var

0.045210

S.E. of regression

0.018861

Akaike info criterion

-4.842258

Sum squared resid

0.006403

Schwarz criterion

-4.410312

Log likelihood

74.37048

Hannan-Quinn criter.

-4.713817

F-statistic

16.42379

Durbin-Watson stat

2.011655

Prob(F-statistic)

0.000001

Para proceder con el análisis, la prueba de bondad global toma en cuenta la probabilidad del estadístico F que se denomina Prob(F-Static) en el modelo 1, este estadístico es de 0.000001 lo que es menor a 1% o 0,01. A partir de lo mencionado se puede concluir que se rechaza la hipótesis de que el modelo no es globalmente significativo.

Para el modelo 1, se puede concluir que todos los coeficientes son significativos al 5% (menores a 0,05), exceptuando la variable de clima la cual es significativa al 10%.

4.3. Modelo 2 Para el segundo modelo, se quiere desarrollar un análisis porcentual, en

73

el que se llegue a aceptar o rechazar la siguiente hipótesis:

74

Hipótesis 2: La producción de café boliviano se encontró determinada de manera positiva por la superficie de cultivo, el rendimiento por hectárea, el

precio al productor de la gestión pasada, una variable dummy en el año 1993, otra en el 1995 y por último en el año 2002.

Se postula el siguiente modelo para realizar la estimación:

D(Log(Produc)) = β0 + β1Log(Rendim)t + β2D(Log(Superf))t + β3Log(Precios(-1))t + β4D93 + β5D95 + β6D02 + β7Trend + Ɛ Este se presenta con datos de series de tiempo para el periodo de 1991 a 2018 y se procedió a realizar un modelo de mínimos cuadrados ordinarios que, a diferencia del primer modelo, este se ve

presentado como log-log. Esto quiere decir que las variables dependientes e independientes han sido regresadas con logaritmo.

Tabla 3. Resultados de la regresión lineal - Modelo 1 Dependent Variable: D(LOG(PRODUC)) Method: Least Squares Date: 05/11/20 Time: 10:02 Sample (adjusted): 1992 2018 Included observations: 27 after adjustments HAC standard errors & covariance (Bartlett kernel, Newey-West fixed bandwidth = 3.0000) Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

-0.491177

0.192867

-2.546708

0.0197

LOG(RENDIM)

0.328735

0.056114

5.858298

0.0000

D(LOG(SUPERF))

1.224789

0.129815

9.434920

0.0000

LOGO(PRECIOS(-1))

0.092263

0.029222

3.157346

0.0052

D93

0.111104

0.007724

14.38369

0.0000

D95

0.068598

0.016712

4.104658

0.0006

D02

-0.064866

0.005427

-11.95344

0.0000

@TREND

-0.005556

0.001137

-4.886974

0.0001

R-squared

0.876730

Mean dependent var

0.017142

Adjusted R-squared

0.831314

S.D. dependent var

0.045210

S.E. of regression

0.018568

Akaike info criterion

-4.893515

Sum squared resid

0.006551

Schwarz criterion

-4.509564

Log likelihood

74.06246

Hannan-Quinn criter.

-4.779346

F-statistic

19.30465

Durbin-Watson stat

1.663356

Prob(F-statistic)

0.000000

Como primer paso, se analiza la prueba de bondad global. Este es representado por la probabilidad del estadístico F, el mismo muestra una probabilidad de 0,0000; indicando que el modelo es globalmente significativo al ser menor que los valores

críticos de (1%, 5% y 10%). Luego de la prueba de bondad global, se procede al análisis de las variables regresadas, las cuales todas muestran ser significativas según los criterios de evaluación.

También se muestra que el R-Squared

es de 0,876730; lo que quiere decir que las variables independientes explican el modelo en un 87%.

4.4 Pruebas realizadas a los modelos En ambos modelos se realizaron distintas pruebas, entre ellas: • Prueba de cambio estructural: Para poder ver la estabilidad de los estimadores y el modelo regresado, se realiza una prueba de residuales recursivos (CUSUM test), su representación gráfica permite observar como el estimador cambia en el tiempo. Ninguno de los modelos presenta cambio estructural.

• Prueba de heteroscedasticidad a través de White: Esta analiza los errores del modelo. Ambos modelos son heteroscedásticos. Por ello, al ingresar las ecuaciones de los modelos en el software de Eviews, se añadió la opción de que los errores estándar sean estimados como HAC. • Prueba de cointegración o regresión espuria a través de raíz unitaria, ninguno de los modelos presenta espuriedad.

• Prueba de autocorrelación de BreuschGodfrey: Ninguno de los modelos presenta autocorrelación.

6. Conclusiones Una vez finalizado el análisis cualitativo y cuantitativo de la producción del café boliviano, se procede a mencionar de manera condensada los aspectos más relevantes de la investigación.

Comenzando por el análisis cualitativo del café en aspectos internacionales, se puede decir que este mismo es una de las bebidas más consumidas a nivel mundial. Los principales productores y exportadores son Brasil, Vietnam y Colombia. Los mayores importadores son Estados Unidos, Alemania, Italia y Japón; sin embargo, el mayor consumidor de

café es Finlandia con 11 a 12 Kg. de café anual por persona.

El café al ser un producto de consumo mundial, cotiza en la bolsa de Nueva York y su precio es muy volátil. Esto ha causado que los grandes ofertantes como Colombia disminuyan su producción.

Bolivia también participa del mercado de futuros del café, pero la inestabilidad de calidad del grano, presencia de plagas, la carencia de nuevas plantaciones de cafetos y la volatilidad de los precios a nivel mundial no ha jugado a su favor.

Bolivia exporta como principal producto el grano verde sin tostar ni descafeinar y sus importadores principales son los países de Alemania y Estados Unidos. Estas exportaciones se han visto perjudicadas en los últimos periodos por las razones mencionadas en el anterior párrafo.

La producción boliviana de café se enfoca en el departamento de La Paz, con más del 90% de la producción total.

La concentración geográfica está en la provincia de Caranavi que, gracias a sus características geográficas, es ideal para la producción y un óptimo alcance de la calidad del grano.

Las plantas de café boliviano son de clase Arábica, esta es caracterizada por su suave olor y sabor; aspectos a considerar de una tasa de calidad a nivel internacional.

De igual manera el clima también juega un papel importante a la hora de su cultivo, debido a que esta planta necesita una temperatura de 15 a 24 grados centígrados y sombra parcial en lo que respecta a su proceso. Cabe destacar que el café boliviano es de cultivo orgánico. En Bolivia la mayoría de los productores son pequeños y se agrupan en asociaciones para poder cumplir con las demandas.

De acuerdo a todo el análisis cualitativo anteriormente mencionado, se ha logrado identificar factores para la producción de café boliviano como ser

75

76

la cantidad de producción en toneladas en Bolivia, el rendimiento de toneladas por hectárea de cultivo, la superficie cultivada en hectáreas, los precios al productor expresados en dólares americanos y el clima promedio de la provincia de Caranavi. Estas variables fueron estudiadas de manera cuantitativa a través de dos modelos econométricos en los cuales mostraron ser significativas sobre la producción boliviana de café.

Bibliografía ABIC. (2018). Associãsao Brasileira de Indutria de Café.

Recuperado el 2020, de https://www. abic.com.br/estatisticas/indicadoresda-industria/ Acaisa. (3 de septiembre de 2019). Acaisa Perú.

Recuperado el 2020, de https://aicasa peru.com/la-produccion-de-cafes-deespecialidad/ Café de Colombia. (2010). Café de Colombia.

Recuperado el 2020, de http://www. cafedecolombia.com/particulares/es/ sobre_el_cafe/el_cafe/el_arbol_y_el_ entorno/ Loayza, A. V. (18 de Marzo de 2019). La república. Recuperado el 2020, de un contrato de futuros cuyo valor es utilizado como referencia para formar el precio internacional de nuestro café Ministerio de Desarrollo Productivo y Economía Plural. (2014). Atlas de potencialidades productivas.

Obtenido de https://siip.produccion. gob.bo/repSIIP2/atlas.php Montero, R. (2013). Variables no estacionarias y cointegración.

Granada, España: Universidad de Granada.

Ochoa, M. R. (2017). La Caída de la Exportación de Café y su Impacto en el Desarrollo Económico de La Paz. Tesis de Grado, Universidad Mayor de San Andrés, La Paz .

Real Académia del Café. (s.f.). Café de Colombia. Obtenido de https:// realacademiadelcafe.com/index.php Summers, C. (2 de febrero de 2014). Cómo Vietnam se convirtió en un gigante del café.

Recuperado el 11 de Marzo de 2020, de https://www.bbc.com/mundo/noti cias/2014/02/140126_economia_cafe _vietnam_segundo_exportador_finde

#generaciónUPSA

BoliviaUPSA

@UPSABolivia

blog.upsa.edu.bo

UPSA Bolivia

@UPSABolivia

UPSABolivia

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