Revista Innovar - N°13

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REVISTA DE LA FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES | Nº 13



REVISTA DE LA FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES | Nº 13

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 Ana Marietta Colanzi Forfori Luz Mariela De Los Rios Cabrera Rina Torrico Rojas


INNOVAR Revista de la Facultad de Ciencias Empresariales | No. 13 ©2022, Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra - UPSA © Facultad de Ciencias Empresariales Primera edición Año: 2022

Derechos de autor Prohibida su reproducción Total o Parcial de esta Obra por cualquier medio sin autorización estricta del EDITOR. CENTRO DE PUBLICACIONES - UPSA Los artículos publicados expresan la opinión de los autores. Depósito Legal: 8-3-04-15 ISBN: 978-99905-58-60-9

Impreso en Bolivia Santa Cruz de la Sierra, 2022


prólogo La Revista INNOVAR de la Facultad de Ciencias Empresariales en su versión Nº13, presenta a la comunidad en general, el aporte de académicos en temas relacionados a la transformación digital en empresas cruceñas, mercado alternativo para la Pyme, análisis de la agricultura y el comercio en Bolivia, y un análisis de econometría espacial, aplicado al crecimiento económico, convergencia regional y heterogeneidad espacial en el Perú. Innovar se constituye en el año 2000 como el espacio para que los académicos puedan compartir y transmitir el resultado de su experiencia e investigación en sus áreas respectivas. Asimismo, INNOVAR es el espacio que permite al lector analizar, contrastar, evaluar y asumir una postura sobre los temas y contenidos de cada artículo. A su vez, INNOVAR cumple con dos valores institucional es, que son el compromiso con la comunidad y la excelencia académica, pues, como se menciona párrafos arriba, el contenido de cada uno de los artículos es la evidencia de la materialización de los valores indicados y la aplicabilidad a nuestra realizada nacional. Este número no deja de ser especial, pues a pesar de las limitaciones propias de la pandemia, los autores han mostrado su capacidad investigadora utilizando la tecnología para el levantamiento de datos, así como la actitud colaborativa y la resiliencia. INNOVAR, estimado lector, lo invita a escrudiñar y disfrutar cada una de sus páginas y verter opinión, así como asumir posturas críticas proactivas que construyan y empoderen el conocimiento como uno de los pilares fundamentales en el desarrollo de nuestra región y el país. Mgs. Mary Esther Parada Parada Decana Facultad de Ciencias Empresariales - UPSA



ÍNDICE PRÓLOGO...............................................................................................................5 1. TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN EMPRESAS CRUCEÑAS DIGITAL TRANSFORMATION IN SANTA CRUZ COMPANIES................................9 Roberto Pérez Llanes y Antonio de la Vía González 2. MERCADO ALTERNATIVO PYME: UNA ALTERNATIVA PARA DESARROLLAR EL MERCADO DE CAPITALES EN BOLIVIA SME ALTERNATIVE MARKET: AN ALTERNATIVE TO DEVELOP THE CAPITAL MARKET IN BOLIVIA........................................................................................33 Mauricio Obe y Grace Romero 3. BOLIVIA: AGRICULTURA INFORMAL Y COMERCIO BOLIVIA: INFORMAL AGRICULTURE AND COMMERCE....................................50 Rolando Morales Anaya 4. CRECIMIENTO ECONÓMICO, CONVERGENCIA REGIONAL Y HETEROGENEIDAD ESPACIAL EN EL PERÚ. UN ANÁLISIS DE ECONOMETRÍA ESPACIAL GROWTH ECONOMIC, REGIONAL CONVERGENCE AND SPATIAL HETEROGENEITY IN PERU. AN ANALYSIS OF SPATIAL ECONOMETRICS...........97 Claudia Mabel Bohórquez Coro, Benigno Caballero Claure y Rolando Caballero Martínez

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.



Transformación digital en empresas cruceñas Digital transformation in Santa Cruz companies Roberto Pérez Llanes1 Antonio de la Vía González2

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Docente de la UPSA. E-Mail: robertoperez@upsa.edu.bo. Cel. 591-70321244. Docente de la UPSA. E-Mail: antoniodelavia@upsa.edu.bo. Cel. 591-72616971


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RESUMEN Propósito: El propósito de este documento es caracterizar la Madurez Digital de firmas cruceñas, específicamente en cuanto a la identificación de los principales objetivos e iniciativas en curso, además de los impulsores y barreras que enfrentan para su Transformación Digital. Diseño / metodología / enfoque: Después de 12 entrevistas exploratorias en profundidad, y la aplicación de una boleta de encuesta a 199 empresas, se recopilaron datos de cómo opera la estrategia de transformación digital en organizaciones seleccionadas en Santa Cruz de la Sierra. Se aplicó el análisis estadístico de relación, asociación y el análisis factorial. También mapas de posicionamiento para las tecnologías involucradas. Hallazgos: La empresa cruceña parece sobrevaluar su grado de madurez digital. Los factores internos más que los externos son percibidos como las barreras principales para la transformación digital. El mejor predictor de la madurez digital de las organizaciones se asocia a ciertas tecnologías digitales más potentes que otras. La edad de las firmas impacta en la madurez digital. Limitaciones / implicaciones de la investigación: La muestra, aunque suficiente y representativa, no fue obtenida de manera aleatoria. El

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modelo propuesto no ha considerado los efectos que las iniciativas de transformación digital tienen en las organizaciones estudiadas. No pudo constatarse que quienes responden tienen el nivel de conocimiento requerido para evaluar las tecnologías digitales sobre las que se pidió su percepción. Originalidad / valor: El documento representa el primer intento de examinar empíricamente el estado actual de la transformación digital en firmas cruceñas. Palabras Clave: Transformación digital, Madurez digital, Impulsores y Barreras, Objetivos e Iniciativas de Transformación Digital, Santa Cruz de la Sierra.

ABSTRACT Purpose: Identify the main objectives and ongoing initiatives, as well as drivers and barriers faced by firm in their Digital Transformation. Design / methodology / approach: After 12 in-depth exploratory interviews, and the application of a survey form to 199 companies, data was collected on how the digital transformation strategy operates into organizations in Santa Cruz de la Sierra. Statistical analysis of relationship, association and factor analysis were applied. Also positioning maps for the technologies involved.


Roberto Pérez Llanes y Antonio de la Vía González

Findings: The companies researched seem to overvalue its degree of digital maturity. Internal factors rather than external ones are perceived as the main barriers to digital transformation. The best predictor of the digital maturity is associated with certain groups of digital technologies. The age of the company impacts digital maturity.

verified those who respond the survey have had the level of knowledge required to evaluate the digital technologies on study. Originality / value: The research represents the first attempt to empirically examine the current state of digital transformation in Santa Cruz firms.

Limitations / implications: The sample, although sufficient and representative, was not obtained randomly. The proposed model has not considered the effects digital transformation initiatives have on the organizations studied. It couldn´t be

Keywords: Digital Transformation, Digital Maturity, Drivers and Barriers, Objectives and Initiatives of Digital Transformation, Santa Cruz de la Sierra.

I. Introducción

la gastronomía, las tiendas de ropa o calzado, los servicios de estética, etc.; entre los ganadores están farmacias, supermercados, servicios de salud, productores de alimentos, las telecomunicaciones, etc.

La situación del confinamiento decretado por los gobiernos como respuesta de contención de la Pandemia originada en China (COVID-19) ha sido enorme. Los comportamientos individuales, grupales y las organizacionales se han volcado a un uso intenso de las herramientas digitales para informarnos, estudiar, comprar, trabajar e interactuar con otros individuos, colectivos y organizaciones (Volodenkov, 2019). El impacto de las medidas de confinamiento ha sido desigual entre sectores. Entre los perdedores se encuentran las aerolíneas, el turismo,

Clasificación JEL: D0

A primera vista, los sectores de alto contacto personal han sido los más afectados, pero una mirada más atenta muestra que el uso o no de ciertas tecnologías digitales ha impactado a nivel de empresas, tanto o más que la propia pertenencia a uno u otro sector de negocios. De hecho, la evidencia parece indicar que aquellas empresas que mejor han adoptado la tecnología para lograr transformarse digitalmente están o debieran estar cosechando los mejores resultados .

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La adopción de las tecnologías digitales tales como la Nube, el uso de software residente en la misma, la Big Data y la analítica asociada, el uso de drones para visualizaciones, o el desarrollo de iniciativas de E-Commerce, los sistemas de pago con Apps, software de seguridad, y un largo etc., pueden aplicarse de manera inconexa o con una visión integral. En el último caso, al aplicarse de manera integral y con un claro fin en mente, se podría hablar de una Estrategia Digital y el proceso de su aplicación a diferentes ámbitos de la empresa, como Transformación Digital. Las empresas pueden ser calificadas en diferentes grados de Madurez Digital (Aslanova, 2020), en función de cuánto y cómo aplican las tecnologías digitales. Este grado de madurez digital, determinará también los objetivos que perseguirían las firmas, el tipo de iniciativas por las cuales apostaría más o menos, los tipos de barreras a los cuales podrían enfrentarse, así como los impulsores de este proceso de cambio (Deloitte Insigths, 2020). De los estudios revisados, así como la experiencia práctica de las empresas cruceñas, puede inferirse que una parte de ellas ha iniciado su camino hacia la Transformación Digital. Identificar las causas de las diferencias en la madurez digital (sector, perfil del equipo gerencial, o tipos de iniciativas), tiene implicaciones importantes para

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predecir objetivos, área de interés, iniciativas, así como los impulsores y las barreras que lo dificultan.

II. Análisis del Estado del Arte La Transformación Digital es un término de creciente uso entre empresarios, consultores y académicos. Definirla aceptablemente, aunque difícil, es necesario para las mediciones de esta investigación. Se han formulado definiciones que, desde la perspectiva organizacional, tratan de explicar la multiplicidad de dimensiones involucradas (Tabla 1). Transformarse digitalmente es un recorrido o proceso de varias etapas, no ocurre de la noche a la mañana. Conocer en qué etapa de madurez digital se encuentra una organización permite a su gerencia visualizar retos y tareas futuras. Existen diferentes modelos para explicar el proceso de transformación digital de las firmas (Tabla 2). Estos modelos mayormente han sido propuestos desde el sector de la consultoría.


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Tabla 1: Definiciones de la Transformación Digital FUENTE

DEFINICIÓN

(Fitzgerald, 2013) y (McDonald, 2012)

Uso de nuevas tecnologías digitales, como redes sociales, dispositivos móviles, análisis o dispositivos integrados, para lograr importantes mejoras comerciales, como ampliar la experiencia del cliente, optimizar las operaciones o crear nuevos modelos comerciales. Como tal, la transformación digital va más allá de la mera digitalización de recursos y genera valor e ingresos a partir de activos digitales.

(Schwertner, 2017)

La aplicación de la tecnología para construir nuevos modelos de negocios, procesos, software y sistemas que resultan en ingresos más rentables, una mayor ventaja competitiva, y una mayor eficiencia.

(Ismail Mariam H., 2018)

Es un proceso a través del cual las compañías hacen converger múltiples y nuevas tecnologías digitales, que potencian la conectividad multiubicación, con la intención de alcanzar un desempeño superior y una ventaja competitiva sostenible, por vía de la transformación de múltiples dimensiones del negocio, incluido el modelo de negocios, la experiencia del cliente (productos y servicios digitalmente potenciados) y las operaciones (procesos y toma de decisiones), y simultáneamente impacta a la gente (incluido las habilidades del talento y la cultura) y las redes (incluyendo el sistema de valor completo).

(Gurumurthy, 2019)

La transformación digital es más que implementar tecnologías discretas. Más bien, requiere el desarrollo de una amplia gama de activos y capacidades comerciales relacionados con la tecnología, que llamamos pivotes digitales, que pueden ayudar a impulsar a una organización en el camino hacia convertirse en una empresa digital.

(Hanelta Andrè, 2020)

La transformación digital es un cambio organizacional provocado y moldeado por la amplia difusión de tecnologías digitales.

Tabla 2: Modelos de Transformación Digital FUENTE

DEFINICIÓN

Modelo de Forrester (Gill, 2016)

La Madurez Digital de una organización está determinada por su avance en mejores prácticas digitales en cuatro dimensiones principales: Cultura, Organización, Tecnología e Insigths (estrategia). En función del grado de penetración de estas mejores prácticas, las organizaciones pueden clasificarse en Escépticas, Adoptadores, Colaboradores y Diferenciadores.

Modelo de BCG (Field & Patel, 2019)

La madurez digital depende de 2 grupos de potenciadores. En el primer grupo están los potenciadores tecnológicos: 1. Automatización y tecnologías integradas, 2. Data conectada y 3. Medición accionable. El segundo grupo de potenciadores son los organizacionales: 4. Habilidades especializadas, 5. Asociaciones estratégicas y 6. Equipos ágiles y una cultura abierta a la experimentación. El nivel de presencia de estos potenciadores permite clasificar las organizaciones en: Nacientes, Emergentes, Conectados y Multimomento.

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INNOVAR Nº 13 | Revista de la Facultad de Ciencias Empresariales Modelo de Ernest & Young (Ernst & Young, 2018)

Verifica la estrategia de la organización y proporciona un plan de mejora hacia una organización completamente digital. La evaluación se basa en siete áreas de enfoque (estrategia, innovación y crecimiento; experiencia del cliente; cadena de suministro y operaciones; tecnología; riesgo y ciberseguridad; finanzas, legal y fiscal; personas y organización). El modelo contiene tres etapas (En desarrollo; Establecido; Líder).

Modelo Deloitte (Deloitte, 2019)

Evalúa la capacidad digital en 5 dimensiones comerciales claramente definidas (Cliente, Estrategia, Tecnología, Operaciones, Organización y Cultura) para crear una visión holística de la madurez digital en toda la organización. Estas 5 dimensiones a su vez se subdividen en 28 subdimensiones, que a su vez se dividen en 179 criterios individuales. Las etapas del modelo son: baja, media y alta madurez digital.

Modelo de Mc Kinsey (McKinsey & Company, 2015)

El Modelo del Cociente Digital de Mc Kinsey mide el avance de la transformación digital en cuatro dimensiones: Estrategia, Cultura, Organización y Capacidades. A su vez emplea 18 criterios individuales para medirlas. Este modelo deja en claro que no es la tecnología el más importante de las dimensiones a medir. No ofrece una tipología de etapas, pero si califica en baja o alta la madurez.

Desde la academia también se han realizado propuestas abordando el proceso como fenómeno multidimensional que impacta en cinco dominios: la eficiencia operativa, la

experiencia del cliente, la experiencia de los empleados, el modelo de negocios y las interrelaciones con otros actores económicos, sociales y culturales (Reis, 2018).

Figura 1: Modelo de flujo de la Transformación Digital

Impulsores Externos de la Transformación Digital - Tecnologías digitales - Competencia digital - Comportamiento del comprador digital - Canales digitales - Otros aceleradores

Fases de la Transformación Digital (Madurez Digital)

Imperativos estratégicos de la Transformación Digital

- Digitación - Digitalización - Transformación

- Recursos digitales - Capacidades digitales - Estructura organizacional - Estrategias de crecimiento - Métricas y metas

Fuente: Verhoefa, P. C., Yakov, B., Bhattacharyaa, A., John, Q. D., & Nicolai Fabiana, &. H. (2019). Digital transformation: A multidisciplinary reflection and research agenda. Journal of Business Research, Elsevier, 2-13.

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Roberto Pérez Llanes y Antonio de la Vía González

El Modelo de Flujos (Verhoefa, Yakov, Bhattacharyaa, John, & Nicolai Fabiana, 2019), es pertinente desde el ámbito de la investigación académica para entender la complejidad de la Transformación Digital. Sus categorías de impulsores, fases e imperativos, pone una perspectiva más amplia para el establecimiento de buenas prácticas de la Estrategia de Transformación Digital. Son cinco las áreas donde se manifiesta y debe medirse la Madurez Digital: creación de recursos y

capacidades digitales, creación de estrategias de crecimiento y modelos de negocios digitales, construcción de una cultura-estructura acorde al desafío, y finalmente, la elección de las métricas y metas del desempeño digital. A efectos prácticos de clasificación del nivel de Madurez Digital, se trabajó con un modelo de 3 etapas (Savie, 2019) según el grado de avance en la incorporación de las tecnologías digitales dentro de la estrategia empresarial (figura 2).

Figura 2: Etapas de la Transformación Digital Fase I Digitación - Cambia de lo Analógico a lo Digital, principalmente su data. - No cambia procesos. - Busca elevar la eficiencia interna de los procesos actuales.

Fase II Digitalización - Cambia o crea procesos potenciados por las Tecnologías de Información y lo digital. - Busca elevar la eficiencia interna de los procesos y la experiencia del cliente.

Fase III Transformación Digital - Cambia o crea nuevos Modelos de Negocios. - Se usan las tecnologías digitales para potenciar las interacciones más allá de la empresa: con clientes, proveedores y otros actores del Ecosistema Digital y Físico.

Fuente: Savie, D. (2019, April). From Digitization, through Digitalization, to Digital Transformation. (I. A. (IAEA), Ed.) On line Searcher, 36-39.

Cada una de las etapas tiene sus propios imperativos estratégicos. Entendidos estos como la creación de activos digitales (Hardware y software para almacenamiento, algoritmos IAs, IoT, etc.) y las capacidades digitales esenciales (agilidad digital, networking digital y la analítica Big Data). También

cada etapa de la Transformación Digital requiere avanzar con sus propias estrategias de crecimiento, desde la penetración de mercados, pasando por el desarrollo de mercados y de productos, pero apalancados con los canales y plataformas digitales (Wu, 2018).

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III. Modelo de Investigación y desarrollo de hipótesis Para acometer la investigación y cumplir el objetivo de caracterizar el nivel de Madurez Digital de firmas cruceñas seleccionadas, así como reconocer principales impulsores, objetivos y barreras que enfrentan para transformarse digitalmente, se han desarrollado varias hipótesis iniciales: - H1: La mayoría de las firmas cruceñas se hallan en la fase inicial de la madurez digital, aunque eventualmente sobrevaloran su preparación y posición. -

H2: Las tecnologías involucradas en los proyectos digitales que llevan adelante las firmas cruceñas, son de baja a moderada complejidad tecnológica, e impacto principalmente interno.

-

H3: Los impulsores de la transformación digital provienen principalmente de exigencias internas de eficiencia y la necesidad de generar ventas o atender al cliente a través de canales digitales.

-

H4: Las principales barreras a la Transformación Digital son organizacionales y financieras, en tanto que los impulsores se asocian a costos y aumentos en ventas.

-

H5: Sectores, tamaño y antigüedad de la empresa impactan en el nivel de Madurez Digital, así como en los proyectos en los cuales se encuentran involucrados.

Para conducir el estudio, se trabajó bajo un modelo conceptual que considera los enfoques recogidos en la revisión teórica y gráfica cómo los gerentes están asumiendo las acciones en post de una transformación digital en las organizaciones. (Figura 3).

Figura 3: Modelo para medir el nivel de madurez digital de firmas cruceñas

Objetivos perseguidos con la Transf. Digital

Áreas de interés Tecnologías aplicadas Prioridades

Perfil de la Empresa

Madurez Digital de la Firma Importancia concedida a la Transf. Digital

Fuente: Elaboración Propia

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Impulsores y Frenos


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Los constructos principales del modelo son 4: a) Constructo 1: Relacionados con la importancia otorgada por la gerencia y los objetivos perseguidos por las iniciativas de transformación digital, ya sea en marcha o planeadas. b) Constructo 2: Relacionados con las tecnologías digitales aplicadas o en curso de hacerlo y las áreas del negocio donde las mismas se desarrollan. c) Constructo 3: Los impulsores y frenos principales al proceso de transformación digital. d) Constructo 4: Relativos al perfil de las empresas, habida cuenta que firmas de edad, tamaño y operaciones en sectores diferentes, enfrentan realidades competitivas y tecnológicas también distintas. El modelo propuesto no ha considerado los efectos que las iniciativas de transformación digital tienen en las organizaciones cruceñas. En consecuencia, no se indagó sobre el éxito o fracaso de las mismas, o sobre la mejora o no del desempeño comercial, operativo o financiero. Al ser una primera aproximación multisectorial a la medición de la madurez digital, se ha centrado en aspectos más bien generales. La simplificación en la construcción de las preguntas busca superar el relativo desconocimiento sobre la temática de gran parte del personal encuestado.

IV. Perfil de las organizaciones encuestadas Para el levantamiento de la información se aplicó la técnica de survey auto-administrado online, con llamadas antes y después del encuestador responsable. El levantamiento de datos de campo se lo realizó a personal gerencial y en su defecto, personal técnico relacionado con las áreas donde se llevan a cabo iniciativas de transformación digital. Previo a la aplicación del survey on-line, se procedió a la realización de entrevistas a profundidad a gerentes, expertos y consultores del área digital. La finalidad de las mismas fue clarificar la comprensión que tienen de tecnologías digitales, estrategia de digitalización y nivel de madurez digital. Ante las barreras que supone llegar a la alta dirección o personal decisional en el campo de tecnologías digitales, se optó por aplicar el muestreo por conveniencia a 199 empresas de diferentes sectores del Departamento de Santa Cruz. El levantamiento de información se lo realizó durante la primera quincena de noviembre de 2020. El perfil de las empresas que respondieron a la encuesta es el siguiente: -- Sectores industriales: Se empleó la clasificación estándar

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internacional, que se aplica en Bolivia, con resultados del 13% en telecomunicaciones, medios y tecnología, seguidos de Comercio Minorista con 10% y Comercio Mayorista con 9%. Manufactura con 8% al igual que Transporte y Logística con un 8%. Agronegocios, donde es fuerte la economía local, contribuyó con el 6% de la muestra, al igual que el sector Construcción, otro de los fuertes en la economía local. -- Tamaño de las empresas: Empresas con más de 50 empleados (grandes según la práctica de Bolivia), constituyen el 21% de la muestra. Las medianas, con entre 21 y 50 empleados fueron también el 21% de la muestra. Pequeñas empresas, con entre 10 y 20 empleados, conformaron el 18%. Finalmente, las microempresas, con entre 1 y 10 empleados, fueron el segmento con participación del 40%. -- Edad de las empresas: El 54% tiene más de 10 años de vida y pueden considerarse empresas sólidas o consolidadas. El 28% son empresas maduras con antiguedad entre 5 y 10 años. Las empresas jóvenes son 18%, con menos de 5 años.

V. Análisis de Datos y Resultados Análisis de la Hipótesis 1: La mayoría de las firmas cruceñas se hallan en la fase inicial de la madurez digital,

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aunque eventualmente sobrevaloran su preparación y posición. Para determinar el nivel de Madurez Digital auto percibido por el personal gerencial y técnico encuestado se midieron: 1. La importancia concedida a la transformación digital en la estrategia de la firma. 2. La presencia de proyectos digitales como materialización de esta importancia concedida. 3. Las tecnologías digitales actuales y en proyecto por la empresa. 4. El nivel de preparación para afrontar el cambio tecnológico. Mayor nivel de importancia significaría un liderazgo más comprometido con el desarrollo de tecnologías para ganar eficiencia en sus procesos internos, o en construir o reforzar sus relaciones con clientes y, eventualmente, en la transformación de su modelo de negocios. Una menor madurez digital es visible por el tipo de tecnología, de menos impactantes sobre los modelos de negocios y más en la eficiencia de los procesos internos actuales (etapas iniciales), a más impactante en modelos de negocios y experiencia del cliente (etapas más maduras). Proyecto y tecnologías más avanzados significarían un mayor nivel de madurez digital (Remane, Hanelt, & Wiesboek, 2017).


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Las respuestas ofrecidas muestran que un 97% reconocen el impacto que tiene o que tendrá la Transformación Digital sobre los negocios y la estrategia de la firma. En cuanto a proyectos, un 70% (7 de cada 10 firmas), se encuentran enfrascadas en

algún tipo de iniciativa que involucra una o varias tecnologías digitales. Sin embargo, el tipo de tecnologías que están involucradas están en su mayoría enfrascadas en el área operativas (Ver gráfico 1).

Gráfico 1: Tecnologías más y menos usadas para la Transformación Digital Redes Sociales 70%

Aplicaciones móviles

22%

67%

Internet de las Cosas (loT)

29%

45%

Big Data y Analítica

41%

40%

Automatización/Robótica

41%

31%

52%

15%

66%

Si

No

8%

27%

57%

Soluciones de Ciberseguridad

Inteligencia Artificial

6% 2%

92%

Software en la Nube

6% 14% 14% 19% 17% 19%

No sabe

Fuente: Elaboración Propia

Al analizar la percepción respecto a la preparación para asimilar el cambio generado por las nuevas tecnologías digitales, un 46% señaló estar preparados. En tanto que nada o mal preparados contabilizaron un 35%. El restante 19% dijo estar algo preparados. Tales resultados inducen a pensar que hay una pobre comprensión del verdadero alcance de la transformación digital en las firmas cruceñas. Maxime cuando las tasas de fracaso de estas iniciativas a nivel de grandes empresas internacionales sobrepasan el 70% (Forth, Reichert, & de Laubier, 2020).

Se realizó un Análisis de Correspondencias entre cada una de las tecnologías digitales (Usa, No Usa, No sabe) con respecto al nivel de preparación de la firma para el cambio tecnológico (Mal preparada, No preparada, Algo preparada y Bien preparada). Los hallazgos principales indicaron diferencias significativas entre uso y nivel de preparación para todas las tecnologías, excepto en Redes Sociales.

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Tabla 3: Asociación entre Adopción de Tecnología y Preparación Digital Tecnología digital

X2

Significación

Observaciones

Big Data y Analítica

29,63

0,000

Firmas bien y algo preparadas usan

Aplicaciones móviles

17,64

0,007

Las bien preparadas usan

Software en La Nube

30,13

0,000

Bien y algo preparadas usan

Internet de las Cosas (IoT)

23,50

0,001

Bien preparadas muy cerca del sí usan

Soluciones de Ciberseguridad

19,54

0,003

Sólo las Bien preparadas usan

Automatización y Robótica

14,08

0,029

Casi todas lejos del sí usan

Redes Sociales

10,66

0,099

Todas usan, sin importar preparación

Inteligencia Artificial

21,49

0,001

Todas las firmas lejos del sí

Gráfico 2: Matriz Tecnologías y el nivel de preparación digital ALTA preparación y BAJO % uso de la tecnología Uso de Big Data y Analítica

Nivel de preparación

Uso de Inteligencia Artificial Uso de Automatización o Robótica

Uso de Soluciones de Ciberseguridad

BAJA preparación y BAJO % uso de la tecnología

ALTA preparación y ALTO % uso de la tecnología Uso deSoftware Uso de Aplicaciones en la Nube Móviles

Uso de Internet de las Cosas (loT)

BAJA preparación y ALTO % uso de la tecnología

% Uso de la tecnología Fuente: Elaboración Propia

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Uso de Redes Sociales


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En la matriz se puede observar, que, en general, las empresas se declaran estar preparadas para la digitalización, y las tecnologías más usadas se encuentran en el cuadrante superior derecho, mientras que las tecnologías menos usadas (por el nivel de complejidad de las mismas) se encuentran en el cuadrante superior izquierdo. El porcentaje de uso de las tecnologías puede indicar también el camino que siguen las empresas cruceñas hacia el dominio de la digitalización, donde las redes sociales son el primer paso, y el uso de la inteligencia artificial el ámbito superior, el último eslabón para la digitalización real.

Análisis de la Hipótesis 2: Las tecnologías involucradas en los proyectos digitales que llevan adelante las firmas cruceñas, son de baja a moderada complejidad tecnológica, e impacto principalmente interno. Los proyectos actualmente en curso por las empresas apuntan a una presencia en redes sociales, aplicaciones para celulares o uso de software residente en La Nube. Todas estas son características de un nivel inicial o básico de transformación digital, como lo constatamos al aplicar el análisis factorial para reducir el número de componentes que permiten una agrupación de tales tecnologías (ver Tabla 4).

Tabla 4: Matriz de componentes rotadosa

Uso de Automatización o Robótica

1 0,747

Uso de Soluciones de Ciberseguridad

0,719

Uso de Big Data y Analítica

0,675

Componente 2

Uso de Aplicaciones Móviles

0,737

Uso de Redes Sociales

0,689

Uso de Software en La Nube

0,338

0,319

0,655

Uso de Internet de las Cosas (IoT) Uso de Inteligencia Artificial

3

0,789 0,506

0,596

Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser. a. La rotación ha convergido en 6 iteraciones. Fuente: Elaboración Propia

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El Componente 2 agrupa a las tecnologías que se encontrarían en las etapas más tempranas de la madurez digital (Redes Sociales, Apps móviles y Software residente en La Nube). El Componente 1 agrupa a las tecnologías esperadas en una madurez

digital intermedia (Big Data + Analítica, Ciberseguridad y Automatización/ robótica). Las tecnologías que los encuestados relacionan con nivel alto de madurez digital del Componente 3 son: Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas (IoT).

Gráfico 3: Áreas que concentran los esfuerzos de Transformación Digital Marketing y Ventas

83%

Productos y Servicios

11% 6%

70%

Relaciones con otros actores

53%

Distribución y Entregas

53%

Compras y Cadena Logística

46%

Si

No

22% 29% 33% 37%

8% 18% 14% 17%

No sabe

Fuente: Elaboración Propia

En cuanto al área donde se busca impacto con las tecnologías aplicadas, Marketing y Ventas fue mencionada en primer lugar, seguida de Productos-Servicios. Compras y cadena logística aparecen en último lugar de prioridades, muy similar a otros estudios consultados, puesto que es el comportamiento lógico que manejan las empresas sobre el nivel de inversión e impacto directo de los resultados a corto plazo. Análisis de la Hipótesis 3: Los impulsores de la transformación digital provienen principalmente de exigencias internas de eficiencia y la necesidad de generar ventas o realizar interacciones con los clientes a través de canales digitales.

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Para la identificación de los impulsores de la transformación digital, se indagó primero sobre las áreas que han atraído el mayor esfuerzo en uso de tecnologías digitales. Al respecto, ya se mostró que Marketing y Ventas, junto a Productos y Servicios son las más mencionadas con 83% y 70% respectivamente. La menos atendida es Compras y Cadena Logística con 46%. Valores medios tienen Relaciones con otros actores y Distribución & Entregas, ambas con 53%. En consecuencia, las prioridades van en la dirección del aumento de la eficiencia interna de los procesos (84%) seguido de mejorar la experiencia del cliente (81%) fueron


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los objetivos prioritarios. Llama la atención el bajo peso concedido a mejorar la ciberseguridad (26%), muy

por detrás de mejorar la experiencia de los empleados (40%). Ver Gráfico 4.

Gráfico 4: Prioridades de la Transformación Digital Aumentar eficiencia en procesos

84%

Mejorar experiencia del cliente

10% 6%

81%

Cambiar/mejorar Modelo de Negocios

12% 7%

60%

Mejorar data para tomar de decisiones

28%

56%

Mejorar experiencia de empleados

24%

40%

Mejorar la ciberseguridad

26%

Si

No

40% 46%

12% 20% 20% 28%

No sabe

Fuente: Elaboración Propia

Al correlacionar las áreas donde las empresas han efectuado esfuerzos para la transformación digital, se constató que se han priorizados iniciativas dirigidas a mejorar procesos internos de la firma. Independientemente del área y prioridades declaradas, las correlaciones significativas se dieron hacia el interior de la firma, o sea, en mejorar la estructura de costos en el modelo operativo de la firma. Buscando identificar asociaciones entre prioridades declaradas con áreas de esfuerzo para la transformación digital, salieron a la luz algunas interesantes. Es así que los esfuerzos en Productos y Procesos responden principalmente a las prioridades de mejorar Eficiencia de Procesos y cambiar el Modelo de Negocios. Por su parte, los esfuerzos en Marketing y Ventas estuvieron principalmente dirigidos a mejorar la experiencia del

cliente y en menor medida, mejorar la data para la toma de decisiones. Las firmas que actuaron con esfuerzos sobre Distribución y Entregas buscaban mejorar la Data para la tomar decisiones, seguido de la Experiencia de Empleados, y en menor medida, para mejorar la Experiencia del Cliente. Los esfuerzos en Compras y Logística están débilmente relacionados con mejorar la Data para la toma de decisiones y la Eficiencia de los Procesos. Los esfuerzos de relacionamiento con otros actores fueron los que apuntaron a la mayor cantidad de prioridades: mejorar la data para la toma de decisiones, mejorar la experiencia de empleados, cambiar el modelo de negocios, y menos marcadamente, mejorar la experiencia del cliente.

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Tabla 5: Áreas de esfuerzo y prioridad asociada Área del esfuerzo de Transformación Digital Productos y Servicios Marketing y Ventas

Distribución y Entregas

Compras y Cadena Logística Relaciones con actores externos

Prioridad con la que se correlaciona Eficiencia de los procesos Cambiar modelo negocios Mejorar la experiencia del cliente Mejorar la data para toma de decisiones Mejorar la experiencia del empleado Mejorar la data para toma de decisiones Mejorar la data para toma de decisiones Mejorar eficiencia en procesos Cambiar modelo de negocios Mejorar la experiencia de empleados Mejorar la toma de decisiones

Tau_b de Kendall 0,019 0,008 0,035 0,062

Implicaciones Enfocado internamente y en cambiar modelo de negocios Enfocado hacia el exterior Enfocado internamente

0,03

Enfocados en los procesos internos

0,064

Enfocado en procesos internos

0,072 0,012 0,000 0,033

¿Actores del Ecosistema? ¿Impulsados por controles de salud en Pandemia? ¿Actores del Ecosistema?

Fuente: Elaboración Propia

Análisis de la Hipótesis 4: Las principales barreras a la Transformación Digital son organizacionales y financieras, en tanto que los impulsores se asocian a costos y aumentos en ventas. La transformación digital ha reclamado con su irrupción en el quehacer de las empresas su gran participación en la estrategia empresarial, siendo de hecho, inseparables. Confirma esta afirmación el hecho de que el 96% de los encuestados en esta muestra dio por real la afirmación. Sin embargo, cada vez más evidencia se acumula

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con respecto a el no cumplimiento de las expectativas fijadas a los proyectos de transformación digital (Tabrizi, Lam, & Girard, 2019). Las causales del persistente alejamiento de proyectos e iniciativas de Transformación Digital respecto a las metas fijadas provienen de 2 grupos de factores: internos o externos a la firma. El grupo de factores externos incluye (Jacobsson, 2017): Entorno del mercado (demanda, intensidad de la competencia, tecnología, productos y otros factores de la estructuras del


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mercado), Entorno socio-cognitivo (Predisposición, preparación y condiciones para que los nuevos conocimientos y tecnologías se crean, protegen y comparten), y finalmente, los Actores Institucionales (asociaciones industriales, clientes, competidores, la academia, centros de investigación, financiadores, etc.). Al ser preguntados, sólo un 35% de los encuestados lo consideró una barrera (el puntaje más bajo). Sin embargo, el factor financiamiento que es una mezcla de acceso a éste como capacidad para obtenerlo, fue la segunda barrera más votada (64%).

Existen factores internos que aumentan o reducen las posibilidades de éxito de iniciativas de Transformación Digital. Al respecto hay un convencimiento de que: “El amplio despliegue de la tecnología digital requiere repensar tanto los modelos de negocio como los operativos” (Iansiti, 2019), esto significa considerar tanto aspectos estratégicos como tácticos. Los recursos tangibles e intangibles y las capacidades organizacionales (Barney, 2001), fueron los identificados como principales barreras o frenos a la transformación digital por abrumadora mayoría, (Gráfico 5).

Gráfico 5: Barreras a la Transformación Digital Cultura resistente al cambio

71%

29%

Financiamiento

64%

36%

Conocimiento técnico

62%

38%

Alineamiento y respaldo gerencial

51%

Agilidad para hacer lo necesario

45%

Insuficiente personal técnico Factores externos a la organización

40%

55% 60%

35%

Si

49%

65%

No

Fuente: Elaboración Propia

Como se anticipó, la cultura resistente el cambio es la principal barrera señalada dentro de las internas, con el 71% de las respuestas, seguida del financiamiento insuficiente (64%), luego se listaron el conocimiento técnico, el alineamiento y respaldo gerencial.

Llama la atención que la agilidad (Warner, 2019) para hacer lo necesario, una de las capacidades más importantes al momento de avanzar exitosamente en proyectos de transformación digital, tenga un puntaje bajo, junto al contar con el personal técnico adecuado. Personal técnico que debe tener la capacidad

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para la analítica de la Big Data. Esta subvaloración puede estar basada en el escaso conocimiento que aún se tiene respecto a las capacidades organizacionales y los recursos que es preciso crear para hacer exitosa la Transformación Digital. Al no contar con un acceso real sobre las tecnologías que permiten

realizar la digitalización escalonada, dejan de lado variables importantes como la capacitación o contratación de aquel personal técnico que las desarrollará o impulsará, porque no es una necesidad latente y se considera un ajuste en el camino que se debe realizar.

Gráfico 6: Principales impulsores de la Transformación Digital Reducir costos o mejorar procesos

72%

Expectativas de los clientes

66%

Oportunidades de entrar a nuevos mercados

63%

Oportunidades de entrar a nuevos canales

56%

Supervivencia de la empresa

54%

54%

Si

37% 44%

56%

Presiones de la competencia

28% 34%

46%

No

Fuente: Elaboración Propia

Frente a estas barreras, se encuentran los impulsores de la transformación. El estudio también descubrió que, para los encuestados, los impulsores son una mezcla de factores relacionados con la reducción de costos y aumento de ventas (ver Gráfico 6). Análisis de la Hipótesis 5: Sectores, tamaño y antigüedad de la empresa impactan en el nivel de Madurez Digital, así como en los proyectos en los cuales se encuentran involucrados.

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Se analizó la relación existente entre nivel de preparación digital buscando la existencia de diferencias significativas según los 3 criterios de segmentación usados para la muestra: Sector, Edad y Tamaño. La edad de la empresa fue la única característica donde se encontraron diferencias estadísticamente significativas en las respuestas (Chi Cuadrado de Pearson 0,034).


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Gráfico 7: Preparación digital por edad de la organización + 10 años

19,6%

8,4%

6-10 años

46,7%

50%

3-5 años 0-2 años

25,2% 11,1% 5,6%

42,9% 22,2%

Mal preparada

2,8%

8,6% 16,7%

Poco preparada

33,3%

11,4%

37,1% 58,3%

Algo preparada

Bien preparada

Fuente: Elaboración Propia

Las firmas con menos de 2 años y las que tienen +10 años, se consideran con una mejor preparación hacia digitalización. Se supone que, las más jóvenes por haber nacido en una época de alta accesibilidad a los medios digitales. Aunque estas firmas jóvenes parecen asociar erróneamente que ser digitales significa tener presencia en redes sociales. Aquellas firmas que tienen una experiencia de 10 años o más en el rubro pueden considerarse afianzadas, formalizadas y eventualmente, financieramente más sólidas. En consecuencia, pueden contar con departamentos o áreas que promuevan las proyectos y prácticas de digitalización. De hecho, la mayoría contarán con áreas de IT (tecnología de Información), por tanto, capaces de lograr la migración hacia lo digital, aunque no siempre con éxito. Como ya se mencionó, no se descubrieron diferencias estadísticas significativas en cuanto a preparación digital según sector de pertenencia

para un nivel de significación del 5% (Chi cuadrado de Pearson 0,07). Sin embargo, empresas de telecomunicaciones, banca, seguros, bienes raíces, y servicios profesionales son las que se consideran con mayor preparación ante el cambio (superando el 50% de respuesta “preparada”), mientras que empresas públicas e industriales como la manufactura y agronegocios, se consideran como “poco preparadas” al cambio (valores menores al 25%). En un nivel intermedio encontramos al comercio tanto minorista como mayorista, construcción y al sector de logística. Estos 4 sectores que se consideran medianamente preparados son impulsores grandes de la economía local. Finalmente, no se pudo demostrar la existencia de una relación entre el tamaño de la empresa y la percepción sobre preparación digital de la misma. Los niveles de significación estadística para la Chi cuadrado fueron de 0,223.

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Gráfico 8: Percepción de preparación digital según sector Administración pública y social Banca, Seguro y Bienes Raíces

100% 11% 0%

Servicios profesionales Agronegocios

35%

1%

17%

Comercio Minorista

43%

Telecomunicaciones, medios y tecnología

9% 5%

Otros

20%

Poco preparada

7%

0%

44% 17%

55%

14%

39%

Manufactura

Mal preparada

56%

9% 9%

36%

Transporte y logística Comercio Mayorista

33%

27%

Construcción

0%

43%

38%

23%

29%

35%

13%

24%

22% 5%

18%

19% 44%

26%

26%

68%

9% 11%

60%

Algo preparada

Preparada

Fuente: Elaboración Propia

VI. Conclusiones principales Hay un convencimiento generalizado respecto al impacto de la Transformación Digital sobre el negocio y la estrategia organizacional (97% de quienes respondieron). Ello es consistente con que 7 de cada 10 firmas indagadas tiene en marcha algún tipo de proyecto con tecnologías digitales. Investigaciones posteriores pueden adentrarse en los tipos de proyectos, tamaños, modos de administrarse y resultados entregados. Un alto 46% se percibe preparado para la Transformación Digital. Las posibles razones pueden ser: desconocimiento del verdadero significado y la complejidad de este tipo de cambio o la sobrevaloración

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de sus recursos y capacidades internas para llevar adelante la tarea. En ambos casos, es necesario profundizar las investigaciones. En la medida que iniciativas locales de transformación digital emerjan o avancen, cobrará mayor relevancia conocer los factores de éxito y fracaso. Se reconoce que ciertas tecnologías son más comunes a firmas digitalmente preparadas (IA, Big Data y Analítica, Automatización-robótica y soluciones de Ciberseguridad), en tanto otras están más difundidas y pueden ser explotadas con menor preparación digital (IoT, Apps, Software en La Nube). Finalmente, la presencia en Redes Sociales no es reconocida como significativa porque firmas de todo nivel de preparación las emplean


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y es un paso natural/básico que se realiza al momento de la creación de las empresas. La generación de ingresos como urgencia parece ser el impulsor de la mayor cantidad de iniciativas reconocidas por los encuestados en las áreas de Marketing y Ventas, seguida de productos-servicios. No se ha esclarecido qué tipo de proyectos digitales se han incorporado en Marketing y Ventas, posiblemente alguna modalidad de E-Commerce y similares. Tampoco se puede afirmar qué productos y servicios hayan aumentado el nivel de digitalización. Ambos temas podrán ser abordados en investigaciones futuras. Compras y cadena logística aparecen en último lugar de las prioridades, lo que es muy similar a estudios internacionales consultados.

y una mejor data para la toma de decisiones. Por su parte, Distribución y Ventas impactaría en mejorar la experiencia del cliente interno -empleados- y la calidad de data para tomar decisiones. A la vista de los resultados obtenidos, es evidente la visión hacia dentro -procesos internos- comanda la gran mayoría de los esfuerzos de transformación digital. Lo que es consistente con el perfil de firmas que se hallan en etapas tempranas de la Madurez digital.

Los esfuerzos desplegados hacia productos y servicios como parte del esfuerzo de transformación digital parecen estar sintonizados mayormente con mejorar la eficiencia de los procesos internos e intenciones de transformar el Modelo de Negocios u operaciones de la firma. Al igual que los esfuerzos hacia otros actores que priorizaba cambios en el modelo de negocios y operaciones y la mejor calidad de data para tomar decisiones.

La cultura resistente el cambio es la principal barrera para conseguir una Transformación Digital, con el 71% de las respuestas (esta respuesta va acompañada a la coyuntura mundial y a la esperanza de volver a lo anterior), seguida del financiamiento insuficiente (64%), luego se listaron el conocimiento técnico, el alineamiento y respaldo gerencial. La Agilidad Digital, una de las capacidades más importantes para avanzar en proyectos de transformación digital tuvo un puntaje bajo. Posible síntoma de baja comprensión del proceso y la minimización de la complejidad de éstas por el tipo de empresas. Las barreras y dinamizadores serán dos tópicos que deberán profundizarse en futuras investigaciones.

Los esfuerzos en Marketing y Ventas parecen estar más alineados con mejorar la experiencia del cliente

La edad de la empresa fue la única característica donde se encontraron diferencias estadísticamente

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significativas en las respuestas. Las firmas con menos de 2 años y las que tienen más de 10 años, se consideran con una mejor preparación hacia digitalización. Las más jóvenes por haber nacido y ser gerenciadas en época y con personas de mayor accesibilidad a los medios digitales. Las segundas por mayor formalización tecnológica, contar con personal técnico y gerencial, y sistemas más sólidos. Sin embargo, una investigación más profunda deberá probar estar suposiciones.

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MERCADO ALTERNATIVO PYME: UNA ALTERNATIVA PARA DESARROLLAR EL MERCADO DE CAPITALES EN BOLIVIA SME ALTERNATIVE MARKET: AN ALTERNATIVE TO DEVELOP THE CAPITAL MARKET IN BOLIVIA Obe Mauricio1 Romero Grace1

1

Mauricio Obe y Grace Romero, ambos Ingenieros financieros de la Universidad Autónoma Gabriel Rene Moreno (UAGRM) en Santa Cruz de la Sierra, Bolivia. Ambos autores son finalistas del concurso de ensayos académicos por la Bolsa Boliviana de Valores (2019) y este paper desarrolla aún más el enfoque de su investigación.


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RESUMEN

ABSTRACT

Este articulo analiza una alternativa para desarrollar el mercado de capitales en la Bolsa Boliviana de Valores, Bolivia tiene una concentración en instrumentos de renta fija en aproximadamente un 97%, según datos de la BBV lo cual es un dato alarmante. Sin embargo, existen alternativas para desarrollar el mercado de capitales, aunque una de las grandes desventajas en el caso boliviano es que la mayoría de las grandes empresas son familiares por lo que no están interesadas en ceder parte de sus acciones ya que se ven expuestos a perder participación accionaria y estar limitados en la toma de decisiones. Ante tal desventaja se expone otra alternativa que podría adaptarse al caso Boliviano enfocado en las pymes, esta alternativa se conoce en otros países como el mercado alternativo pyme.

This paper analize an alternative to develop the capital market in the Bolivia Stock Exchange. Bolivia has a concentration in fixed rent in aproximely 97% according to the information in Bolivia Stock Exchange (BBV), which is alarming data. However there are alternatives to develop the capital market, although one of the disadvantages in the Bolivian case is that the most of the large companies are family businesses, so they aren't interested in transfering of their shares since they are exposed to losing shareholding and being limited in decision-making, given such a disadvantage another alternative is exposed that could be adapted to the Bolivian case focused on medium companies, this alternative is known in other countries as the medium companies alternative market.

Palabras Clave: Bolsa de valores, mercado de capitales, renta variable, renta fija, acciones, pyme, mercado alternativo.

I. Introducción El mercado de valores en Bolivia actualmente es considerado un mercado significativo para la economía boliviana, pese a no estar desarrollado; se destacan así los últimos 5 años

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Keywords: Stock market, capital market, variable income, fixed income, stocks, SMEs, alternative market. Clasificación JEL: O16, D53, G1

por su crecimiento exponencial en instrumentos de renta fija, debido a que en el último periodo tuvo un porcentaje de participación de un 96.87% teniendo una baja en cuestión a instrumentos de renta variable con una participación del 3.11%.


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En el 2017, Bolivia ocupa en operaciones de renta fija el cuarto lugar dentro de la Federación de Bolsas Iberoamericanas (FIAB). Sin embargo, en renta variable ocupa uno de los últimos lugares. En renta fija los valores de mayores negociados son reporto y compra venta (Ver anexo 3).

II. Características

A pesar de estos datos relevantes para la Bolsa Boliviana de Valores, aún son insuficientes para llegar a ser lo que otras bolsas son para su país y tener la importancia que se tiene en otras economías más grandes que la de Bolivia. Dando ejemplo a países vecinos (Brasil, Argentina, Chile) que tienen el grueso de sus negociaciones concentradas en instrumentos de renta variable (acciones) y/o productos derivados. En su libro Muckled (2014) analiza esta situación:

La Bolsa Boliviana de Valores no realiza a cabalidad estas funciones debido a su concentración mayoritaria en el mercado de renta fija y mercado de dinero. El mercado de renta variable está poco desarrollado y el mercado de derivados es prácticamente inexistente.

“El otro gran problema que se presenta es que persiste la concentración de las transacciones en la BBV en instrumentos de renta fija. La gran excepción se dio en el año 2011 cuando las operaciones con acciones (renta variable) alcanzaron al 3.7%, en el resto de las gestiones analizadas esta concentración no supera el 2% del total de transacciones, por lo que el grueso de la compra-venta de títulos y las operaciones de reporto son como activos de renta fija, tanto en el mercado monetario (de dinero) como en el de capitales” (p. 152).

Las funciones que realiza la Bolsa Boliviana de Valores son las siguientes: • Mercado primario y secundario • Mercado de capitales y de dinero • Mercado de renta fija y variable

Existe una tendencia negativa desde el 2016 en nuevos valores inscritos en la BBV, lo cual se entiende que las empresas están optando por otros medios de financiación como el sistema bancario. La presente información se menciona en su informe anual de la BBV (2018) da a conocer: El monto de nuevas emisiones inscritas en Bolsa ha caído de $us 819 millones en 2017 a $us 515 millones en 2018, continuando una tendencia iniciada desde los $us1.250 millones registrados en 2016. Esto se origina en la preferencia de empresas de cubrir sus necesidades de financiamiento mediante la deuda bancaria u otras fuentes, dejando de lado el financiamiento bursátil (p.3) (Ver anexo 4).

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Se determina que la situaciónproblema para poder desarrollar el mercado boliviano de valores es “un mercado de renta variable poco desarrollado” (ver anexo 1). Las causas principales para esta situaciónproblema son: • Las empresas pyme tienen una baja participación en la bolsa boliviana de valores, especialmente las empresas en etapa de crecimiento y/o desarrollo. • Las empresas en crecimiento o desarrollo solo tienen dos oportunidades de financiamiento sea en base de endeudamiento a través de renta fija o la banca. Se tendrá en cuenta el análisis centrado en las pymes debido a que en las grandes empresas se determina que las principales causas por las que no desean participar en un gran porcentaje en el mercado de renta variable, se debe a que en Bolivia existe una cultura de “empresa familiar” reacia a distribuir el poder que ejercen sobre la misma por medio de emisión de acciones. A diferencia de las pymes, considerándose así un mercado desatendido por parte de la BBV que necesitan medios de financiación de capital a largo plazo (acciones) y no solamente para capital operativo con la emisión de pagarés y bonos participativos en mesa de negociación pyme (instrumento de deuda).

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III. Análisis FODA del Mercado de Valores Boliviano Para fines prácticos del presente paper se hará uso del método de análisis FODA. • Fortalezas: 1) Buena aceptación por parte de emisores de bonos en el mercado de renta fija. 2) Aprovechamiento del nuevo sistema de negociación electrónico SMART-BBV con tendencia positiva. 3) Inclusión exitosa de las pymes en mesa de negociación pyme a través de emisión de pagarés como financiamiento a corto plazo. • Oportunidades: 1) Inclusión de la BBV a la nueva ley de startups. 2) Oportunidad para el desarrollo de un fondo de inversión capital riesgo, una propuesta legal y normativa para la implementación de fondos capital riesgo. 3) Oportunidad para el desarrollo de un “mercado de acciones para pymes” a fin de desarrollar el mercado de renta variable. • Debilidades: 1) Mercado de renta variable (acciones) poco desarrollado. 2) Inexistencia de instrumentos derivados. 3) Falta de implementación de un índice Bursátil. 4) Escasa preferencia de las pymes para el financiamiento a largo plazo mediante bonos participativos en mesa de negociación pyme. • Amenazas: Desestabilización de factores macroeconómicos


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en el corto plazo que afecten directa e indirectamente en la caída de nuevas emisiones inscritas y operaciones bursátiles negociables.2 2

Las operaciones bursátiles negociables se ven claramente en un índice bursátil. Sin embargo, la Bolsa boliviana de valores aún carece de la misma. La Bolsa Boliviana de Valores ha logrado importantes avances en la construcción de un índice de rentabilidad bursátil de instrumentos de renta fija.

IV. Marco teórico 4.1. Pyme Las pequeñas y medianas empresas son conocidas por sus siglas Pyme. La BBV logra diferenciar entre aquellas empresas que son consideradas pymes y las que no, mediante una metodología de estratificación pyme. Se divide en dos sectores: productivo y de servicios.

Tabla 1. Estratificación Pyme según la BBV Ventas anuales netos ($us.)

Patrimonio neto ($us.)

Empleados

Sector productivo

100.000<X<5.000.000

60.000<X<3.000.000

11<X≤100

Sector de servicios

60.000<X<4.000.000

30.000<X<2.000.000

6<X≤50

Fuente: Elaboración propia con datos de la BBV

Sin embargo, esta estratificación pyme es exclusiva de Bolivia y adaptada a la mesa de negociación pyme, que emite instrumentos de deuda. Vives, Corral e Iñigo (2005, p.1346), citado por (Cardozo, Velasquez, & Rodriguez, 2012) expresa: “Contrariamente a lo que ocurre en la Unión Europea donde existe y se utiliza una sola definición de PYME, los países latinoamericanos no cuentan con un acuerdo común sobre el concepto”. Al emitir instrumentos de deuda3 se hace menos flexible la 3

Pagarés y bonos participativos.

estratificación pyme achicando el segmento de un mercado potencial. Actualmente existe 60.604 S.R.L. con participación de 19% del total y 3.497 S.A. con participación de 1% (Fundempresa, 2019). Es decir, que existe un gran mercado insatisfecho para la financiación de capital por medio de acciones. Según Lerner (2005, p.331), citado por (Junco Ramírez & Pérez, 2013) “el ejemplo de Bolsa más destacado en América Latina dedicada a financiar a las pymes es el de Argentina, con su Bolsa de Comercio de Buenos Aires (BCBA)”. Así también lo afirma la BBV

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(2007)4 “En los últimos cinco años, más de 3.000 pequeñas y medianas empresas argentinas lograron financiarse en la BCBA a través de su Departamento PyMEs” (p.2). Queda expuesto que se tendrá que adaptar la estratificación pyme para la inclusión del mercado de renta variable por emisión de acciones, ya que las pymes no se endeudarán por este medio, sino que buscarán capital de inversión a largo plazo.

4.2. Fondo de inversión capital riesgo en Bolivia El ex presidente de la CEPB5, Rondal Nostas Ardaya (2017), en su propuesta para evitar la desaceleración mencionó: “Se necesitan mecanismos de financiamiento para Pymes, a través de Fondos de Capital de Desarrollo, movilizando recursos nacionales y externos mediante instituciones especializadas en invertir acelerando el crecimiento de este tipo de emprendimientos” (p.2). La CEPB lo define de la siguiente manera: Son fondos de inversión cerrados con el objeto de realizar inversiones temporales en unidades productivas, de servicios no financieros y comerciales nacionales calificadas como PYME’s (Confederación de 4 5

38

Informe de Metodología de estratificación pyme. Confederación de empresarios privados bolivianos.

empresarios 2018).

privados

de

Bolivia,

El objetivo no es solamente adeudar a las pymes como actualmente se hace en la mesa de negociación pyme, sino también a través de financiación de capital (acciones). Se hizo notar la necesidad que existe para regular una nueva industria que son las inversiones en el capital social de pymes dinámicas, que no requieren deuda para crecer, sino socios pasivos que le aporten capital y experiencia para desarrollo empresarial (Confederación de Empresarios Privados de Bolivia, 2018). Para la implementación de un fondo capital riesgo se necesitará modificaciones al código de comercio, ley de pensiones, inclusión en la propuesta de ley de startups6. también propone modificaciones a la Ley del Mercado de Valores para establecer incentivos fiscales para la constitución de FICADES7 y además de varios incentivos fiscales para las empresas que aceptan a estos fondos como accionistas de sus empresas dentro de un esquema de formalidad (Bolsa Boliviana de Valores, 2017). 6 7

Actualmente se está desarrollando la Ley de Startups para el desarrollo de este sector. Financiamiento para el desarrollo de empresas y fondos de capital de desarrollo para pymes, término que utiliza la CEPB para referirse a un fondo capital de desarrollo o de riesgo.


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4.3. Mercado alternativo pyme Bermúdez explica en su guía la definición de un mercado alternativo en España: El MaB8 es un Sistema Multilateral de Negociación cuya regulación está diseñada a la medida de las empresas de pequeño y mediano tamaño, con costes y procesos adaptados a las características de éstas, para facilitarles el acceso a la financiación a través de capital. (p.6) Existe una relación directa entre el fondo capital riesgo y el mercado alternativo pyme, ambas se necesitan mutuamente para sus fines propios. Los fondos de inversión capital riesgo encontrarán oportunidades de inversión en empresas emergentes (pymes) que encuentren atractivas. Como también desinvertir vendiendo sus acciones en el mercado secundario cuando ésta lo vea conveniente. Stuyck, Counsel, & Lovells (2010) manifiestan que el mercado alternativo constituye una alternativa de desinversión para el capital riesgo. Así lo expresa Terreros (2015) en el anuario de capital riesgo 2015 refiriéndose al MAB (mercado alternativo bursátil de España):

8

Mercado alternativo bursátil.

En este segmento tenemos a varias compañías cotizando. El 2015 terminó con 34 cotizaciones de una gran variedad de sectores en las que las Empresas de Capital Riesgo realizaron sus operaciones de inversión o desinversión. Es decir, en estas compañías es donde buscarán oportunidades de inversión las Empresas de Capital Riesgo comprando acciones o por el contrario realizarán operaciones de venta de acciones de estas compañías cuando quieran desinvertir (p.369). Cabe recalcar que la BBV no se queda atrás en este aspecto. Durante la gestión 2016 se inició el trabajo de una propuesta legal y normativa con el apoyo de la Confederación de Empresarios Privados de Bolivia (CEBP) para poner a consideración del Ministerio de Economía y Finanzas Públicas el marco legal para la implementación de Fondos de Capital de Riesgo (Bolsa boliviana de valores, 2016). Según la BBV (2017) en su memoria 2017 plantea lo siguiente: Bajo el concepto internacionalmente conocido como fondos de capital de riesgo, establece las condiciones e incentivos para el desarrollo de la industria de fondos de inversión dedicados al financiamiento empresarial a través de la inversión en cuotas de capital o en acciones de pequeñas y medianas empresas (Pymes) constituidas como sociedades de responsabilidad limitada o sociedades anónimas. (p.45)

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La BBV propone este fondo de capital riesgo con el término de FICADES9. Así, en su memoria anual 2017 la BBV (2017) plantea lo siguiente: Se pretende incentivar a las Pymes que aún no están constituidas formalmente, a tomar la decisión de formalizarse, con la seguridad de que el capital de los FICADES apoyará sus iniciativas por un período de tiempo suficiente para que el valor de la empresa crezca antes de hacer una segunda ronda de inversión o desinvertir en la empresa dejándola en manos de los emprendedores o traspasando las acciones a otros inversionistas. (p.46) Se deberá desarrollar la legislación correspondiente para lograr la complementación, tanto como para el mercado alternativo bursátil como para el fondo capital riesgo.

4.4. Marco legal Para la creación de un mercado alternativo pyme, relacionado con un fondo de inversión capital riesgo obligatoriamente se deberá desarrollar el marco legal con el fin de delimitar las reglas y transparentar los procesos con la regulación necesaria que estos proyectos demandarán. Mendiola, Aguirre, Chuica, & Palacios (2014) mencionan: 9

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Financiamiento para el desarrollo de empresas y fondos de capital de desarrollo para pymes.

“Con el fin de generar nuevas alternativas para que las pymes peruanas puedan financiarse en el mercado de valores, el Estado ha reglamentado las bases para la creación del mercado alternativo de valores (MAV), aprobado y publicado el 29 de junio de 2012 mediante Resolución SMV N.º 025-2012SMV/01, y que entró en vigencia en agosto del 2012” (p.12). Analizando dicha resolución, se mencionará el objeto de la misma pudiendo de esa manera replicar la norma haciendo las modificaciones correspondientes adaptada a la realidad boliviana. Artículo 2 °. – OBJETO. - El presente Reglamento tiene por objeto regular el funcionamiento del MAV, las ofertas públicas primarias que se realicen en este mercado, la inscripción de valores mobiliarios para su negociación secundaria y su exclusión del Registro y del RVB, así como la participación de las Bolsas, sociedades, agentes de bolsa y de las Instituciones de Compensación y Liquidación de Valores (Superintendencia del Mercado de Valores, 2012). La razón de un mercado alternativo pyme es la flexibilidad que se le da a las empresas que no cumplen los requisitos y estándares que exige la Bolsa Boliviana de Valores, así también lo define la Superintendencia


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del Mercado de Valores (2012) en la normativa peruana del MAV10: Artículo 4 °. - PREMISAS QUE DEFINEN EL MAV. - El MAV cuenta con un régimen más flexible de requerimientos y obligaciones de presentación de información que el régimen general bajo el cual se ofertan valores representativos de capital social y de deuda, en el mercado primario y secundario.

4.4.1. Manuales Un mercado alternativo pyme no solamente está reglamentado por un marco legal, sino que también es necesario el desarrollo de manuales específicos de acuerdo al tipo y naturaleza del instrumento financiero que se vaya a ofertar. Así describen Mendiola, et al. (2016) en su libro: El Mercado Alternativo de Valores se encuentra normado por el Reglamento del Mercado Alternativo de Valores y así como por el Manual para el cumplimiento de los requisitos aplicables a las ofertas públicas de bonos emitidos por empresas en el Mercado Alternativo de Valores (p.41).

para un correcto funcionamiento de un mercado alternativo pyme se necesitarán optimizar los documentos guías para fines más prácticos y concisos.

4.5. Casos de éxito El mayor caso de éxito en la actualidad en Latinoamérica es Perú con su Mercado Alternativo de Valores (MAV) el cual registra un crecimiento exponencial desde su creación. Hasta la fecha registra 12 empresas pyme desde el 2013 (ver anexo 6). Por otro lado, a nivel internacional según la investigación de Clavijo & Zuluaga (2014) manifiestan lo siguiente: A nivel internacional, se han desarrollado estrategias para favorecer la entrada de diversos emisores al mercado de valores. Se destaca el “Alternative Investment Market” (AIM) en Reino Unido, el cual se constituyó como un mercado alternativo de emisión de acciones en 1995. Allí, el número de emisores listados pasó de 121 en 1995 a 1103 en 2014. (p.4)

La BBV actualmente tiene en su página web documentos como: Metodología de estratificación pyme, requisitos de inscripción, formularios de inscripción, obligaciones financieras entre otros. Sin embargo, 10 MAV Mercado alternativo de valores.

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Tabla 2. Número de empresas listadas en los mercados alternativos a nivel internacional (Septiembre de 2014) Mercado alternativo

País

Año de creación

Número de empresas listadas

Empresas listadas por año durante su existencia (Promedio)

Reino Unido*

AIM

1995

1.103

58,1

España

MAB

2008

24

4,0

Chile

Bolsa Emergente

2001

24

1,8

Brasil

Bovespa Mais

2006

9

1,1

Fuente: Revista Enfoque de capitales

V. Conclusiones Bolivia es un país donde a pesar de las dificultades que atraviesa el sector empresarial en la actualidad, no limita el emprendimiento y las ganas de seguir avanzando. El motivo inspirador para realizar el presente documento, fue la necesidad de las Pymes para acceder a financiamiento de capital a largo plazo, principalmente contribuir con el crecimiento y desarrollo de la Bolsa Boliviana de Valores (BBV). Sin embargo, se prevé que será un gran desafío para la BBV implementar un mercado alternativo pyme, por el marco legal poco desarrollado actualmente hacia el mercado de renta variable y la complejidad de la misma. Después de analizar la situación actual de la BBV, el desarrollo de la idea y el marco teórico se llegó a las siguientes conclusiones:

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1. Bolivia ocupa los últimos lugares en el índice de libertad económica en América latina, eso indica que es una economía cerrada a capitales extranjeros; por ende, el mercado de renta variable se ve afectado por la falta de ofertantes y demandantes de acciones. 2. Los principales accionistas de la Bolsa Boliviana de Valores son las mismas entidades financieras de Bolivia, lo cual es una ironía ya que el principal negocio de los bancos es comprar deudas generando intereses por tasas activas, es decir netamente renta fija. Por otro lado, la emisión de acciones es otra manera de obtener financiamiento dejando la dependencia de los bancos. 3. Se deberá tomar en cuenta el análisis para la reducción de requisitos en la metodología de estratificación empresarial PyME para el Mercado de Valores Boliviano, así mismo tratando de


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tener similitudes con los requisitos actuales, para que pueda lograr ser un mercado competitivo ante el sector bancario y así mismo dar un incentivo a las pymes y puedan ser partícipes de este mercado alternativo de Pymes. 4. La BBV deberá buscar y concientizar a las pymes idóneas por diferentes medios con el fin de lograr una mayor conexión con diferentes sectores que necesiten de fuentes de financiamiento en renta fija o variable. 5. La BBV necesariamente tendrá que impulsar la adecuación y actualización de la normativa legal que rige Bolivia en el sector financiero para poder llevar a cabo proyectos como el mercado alternativo pyme y otros que permitan su desarrollo. 6. El fondo capital riesgo deberá ser desarrollado en algún determinado momento para el crecimiento de los emprendimientos Startups y las mismas puedan contribuir con el desarrollo de la economía del país, y así también puedan tener la oportunidad de obtener salida a bolsa mediante los estándares mencionados en el presente paper. 7. Un fondo de inversión capital riesgo según la legislación boliviana sólo podrá ser administrada por una sociedad administradora de fondo de inversión (SAFI). Por otro lado, si en caso se modificara la legislación, esta condición podría eliminarse.

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Anexos Anexo 1: Mapa mental de la situación problema

Fuente: Elaboración propia

Anexo 2

Fuente: BBV Memoria 2017

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Anexo 3

Fuente: Bolsa boliviana de valores (2017)

Fuente: Bolsa boliviana de valores (2017)

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Fuente: Bolsa boliviana de valores (2017)

Anexo 4

Fuente: BBV “la bolsa en el año” (2018)

Fuente: BBV “la bolsa en el año” (2018)

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Anexo 5 Costos dados por MAB (Mercado Alternativo Bursátil de España)

Costes de intermediación: suelen oscilar entre un 0,20 y un 0,35% sobre el importe efectivo de cada operación. En el caso de intermediarios que ofrecen sus servicios a través de Internet, las tarifas son incluso inferiores. Suele incluirse un mínimo por operación. La normativa vigente obliga a los intermediarios a publicar sus tarifas y a remitirlas a la CNMV. Por lo tanto, el inversor tendrá claro, desde el primer momento, en qué costes puede incurrir. Cañones del MaB: son los mismos que los aplicados en Bolsa; el importe es proporcional al efectivo de la operación. La tarifa aplicable es 1,10 euros para operaciones inferiores a 300 euros, hasta los 13,40 euros para aquellas superiores a 140.000 euros. Cañones de liquidación: También son iguales a los aplicados en operaciones de valores cotizados en la Bolsa. Tarifa fija del 0,0026% sobre el valor efectivo de cada operación, con un mínimo de 0,10 euros y un máximo de 3,50 euros. Anexo 6

Fuente: Mercado alternativo bursátil (MAB) España

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Bolivia: Agricultura informal y comercio BOLIVIA: INFORMAL AGRICULTURE AND COMMERCE Rolando Morales Anaya1

1

Agradezco el trabajo como asistentes de investigación de José Miguel Molina y Rodrigo Gonzales Zuazo. Los investigadores agradecen los fondos del Swiss Programme for Research on Global Issues for Development (programa r4d) en el módulo de investigación temática "Employment in the context of sustainable development" y el proyecto de investigación “Trade and labor market outcomes in developing countries”. r4d es implementado conjuntamente por la Agencia Suiza para el Desarrollo y la Cooperación (COSUDE) y la Swiss National Science Foundation (SNSF). Las opiniones expresadas aquí son de los autores y no reflejan necesariamente las de COSUDE o las del SNSF. Para cualquier pregunta o sugerencia, por favor contactar al autor: rolando.morales.anaya.46@gmail.com. Rolando Morales, CiessEconométrica (La Paz, Bolivia).


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RESUMEN

ABSTRACT

La pregunta principal de este trabajo es cómo el sector informal agrícola del occidente de Bolivia puede mejorar su condición económica en un mercado de alimentos presuntamente saturado y con dificultades para participar en el comercio exterior, como exportador o buscando sustituir importaciones.

The main question of this paper is how the informal agricultural sector of western Bolivia can improve its economic condition in a food market that is allegedly saturated and has difficulties to participate in foreign trade, as an exporter or seeking to substitute imports.

Palabras Clave: Agricultura, sector informal, comercio exterior, Bolivia.

1. Introducción El estudio de la relación entre la agricultura, el empleo, la pobreza rural y la alimentación es una prioridad para América Latina. La pregunta principal de este trabajo es cómo el sector informal agrícola del occidente de Bolivia puede aliviar su situación de pobreza. Esta investigación está centrada en las pequeñas unidades agrícolas que generalmente se las llama “Small-scale farming”, “smallholder agriculture”, “agricultura familiar”, etc. y dónde la mayor parte de los estudios ponen énfasis en las características de sus procesos de producción. En forma complementaria, este trabajo pone el énfasis en la situación de los trabajadores agrícolas que se debaten en el ámbito de la informalidad.

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Keywords: Agriculture, informal sector, foreign trade, Bolivia. Clasificación JEL: Q17, J43. 1

Las estadísticas sobre empleo informal suelen excluir a las actividades agrícolas. Su inclusión eleva de manera notable la incidencia de la informalidad a nivel nacional debido al gran tamaño de las poblaciones rurales y a la importancia de la agricultura como mayor fuente de empleo. Hay pocos trabajos que reconocen la importancia del trabajo agrícola informal y su significación en el desarrollo, entre éstos, se puede citar el corto artículo de la OIT “Abordar la informalidad para el desarrollo rural” (OIT, 2013). En la región andina, un gran número de granjas familiares pequeñas, constituidas por trabajadores informales, poco capitalizadas y tecnológicamente poco sofisticadas contribuyen al 50 por ciento de la producción de alimentos de América


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Latina y el Caribe (Zeigler, Margaret & ; Truitt Nakata, 2014). Este estudio pone énfasis en la relación entre el empleo informal agrícola y el mercado de alimentos y en los posibles derroteros para superar la pobreza en un contexto en el que no hay evidencia de que las recetas clásicas para ello, concentradas en el aumento de la producción y los rendimientos, sean las mejores respuestas. Según el Banco Mundial (World Bank, 2020), cada vez hay más evidencias que dejan claro que la trayectoria actual del desarrollo es técnicamente ineficaz, socialmente injusta, medioambientalmente insostenible, fiscalmente irresponsable y que seguir como hasta ahora no es una opción.

2. La informalidad laboral en el mundo 2.1. La informalidad no es un concepto único y universal Hay dos posiciones polémicas relativos al sector informal: 1) Aceptar implícita o explícitamente que la informalidad es un concepto único y universal, 2) Que, entre las muchas teorías, hay alguna que es mejor que las otras para explicar su existencia. La informalidad laboral y empresarial ha existido siempre en

la historia de la humanidad, pero cabe preguntar si, por ejemplo, ¿la informalidad que existía en Europa hasta la Primera Guerra Mundial es la misma que la que existe ahora en los países en desarrollo? ¿Qué es lo que les diferencia o qué es lo que permite llamarlas con el mismo nombre? ¿La informalidad laboral y empresarial en China es la misma o similar a la de América Latina o de África? El problema teórico es que hay múltiples definiciones de la informalidad (Benjamin & Mbaye, 2014). Desde la publicación del libro “El otro sendero” de Hernán de Soto en los años setenta, con frecuencia se postula que el sector informal existe debido a la dificultad de muchos agentes económicos de cumplir con las normas que rigen su actividad, especialmente, registros e impuestos. Los informales son los que no cumplen esas normas. A este propósito caben algunas observaciones: 1) En los países con instituciones débiles, pocos son los agentes económicos que cumplen con todas las normas, luego la informalidad estaría afectando a casi todos los trabajadores y a todas las empresas, sería, en consecuencia, el estado “normal” de sus economías (Benería & Floro, 2006); preferentemente, habría que distinguir diferentes tipos de informalidad según el incumplimiento de alguna norma, 2) Consecuentemente con lo anterior,

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Benjamín y Mabaye (Benjamin & Mbaye, 2014) sugieren que el concepto de formalidad/informalidad es un continuum en el sentido de que habría muchos grados de formalidad/ informalidad, 3) Algunos autores, por ejemplo, Colin C Williams (William, 2015) afirman que no existe evidencia empírica suficiente que muestre que la disminución de requisitos legales para la formalización lleve a disminuir la informalidad, 4) Esta teoría requiere aceptar el supuesto de que el sector informal es de libre entrada (Perry, y otros, 2007), sin embargo en muchos países, como en Bolivia, los informales se organizan en gremios muy exclusivos impidiendo la entrada a los que no hacen parte de su entorno familiar o social. Finalmente, es posible preguntarse si las características señaladas del sector informal son las causas de la informalidad o sólo la forma de distinguirlo de los otros sectores. Muchas veces se supone que las relaciones comerciales informales carecen de seriedad en su cumplimiento, sin embargo, en el sector informal en Bolivia y otros países los contratos basados en la confianza mutua, sin que medien documentos escritos, son generalmente de estricta observancia. Estos contratos pueden tener mayor nivel de cumplimiento que los contratos formales en estados débiles donde no existen instituciones formales capaces de garantizarlos de manera efectiva.

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Una corriente de pensamiento que proporciona un panorama más amplio para comprender las diferentes teorías sobre la informalidad es la llamada estructuralista. Una de sus líneas se basa en la observación que en todas las economías existen trabajadores y empresarios que teniendo escasa habilidad y capacitación laboral no logran puestos en el sector formal porque no pueden cumplir con sus exigencias de rendimiento. Al no poder acceder al sector formal, buscan refugio en actividades de bajo rendimiento, acordes con sus habilidades, las cuales conforman el universo de la informalidad. Pero además de captar a los trabajadores con bajos rendimientos, el sector informal cobija a los que no desean o no pueden cumplir con las normas y que voluntariamente se le incorporan (Maloney, 2005) y a aquellos que, teniendo algún emprendimiento en vista, no tienen acceso al capital por razones diversas. En la corriente estructural, se supone que los informales producen bienes y servicios con poca sofisticación tecnológica, elaborados con poco capital y ofrecidos en el mercado a un precio inferior al de los producidos por el sector formal. La explicación estructural se divide en dos corrientes, una que señala que lo que ofrece el trabajador informal responde a una demanda existente (demand-driven) y otra, que postula


Rolando Morales

que los informales inducen a la demanda de sus productos a partir de políticas de oferta (supply-driven). Consideraciones relativas al mercado de bienes y servicios son necesarias para intentar explicar la existencia de la informalidad en la línea de demand-driven. Esta requiere postular a la existencia de mercados segmentados de bienes y servicios: unos conformados por consumidores exigentes, generalmente de ingresos medianos o altos y otros conformados por consumidores cuyos bajos ingresos les permiten acceder sólo a productos de calidad menor. Los trabajadores informales son capaces de satisfacer esta última demanda. La hipótesis de demand-driven es adecuada en situaciones de inequidad en la distribución de ingresos (factor demanda de bienes y servicios) y de oportunidades (factor oferta: capacitación laboral). Esta es una observación fundamental pues otorga al sector informal el importante rol de satisfacer las necesidades de la gente con menores ingresos, es decir, se inscribe en una estrategia de alivio de la pobreza (William, 2015). La hipótesis de supply-driven es más difícil de explicar, pero puede también ser aplicada a muchos trabajadores. Ella implica necesariamente un componente de innovación, por ejemplo, en Bolivia y otros países de América Latina, se observa la aparición creativa de

nuevos circuitos de comercialización, de innovaciones gastronómicas, de nuevos servicios, además de la producción no mercantil para satisfacer necesidades domésticas (Campbell, 2011). Corresponde destacar el aporte de la cadena agroalimentaria informal durante la pandemia del año 2020 que aseguró suficientes alimentos para la población urbana de Bolivia, reinventando circuitos de comercio, algo que no pudo hacer el sector formal (Morales 2019). Una preocupación es la de saber quiénes participan en el mundo informal. No se lo menciona casi nunca, pero en Bolivia y la región andina, la población de informales está conformada por personas aparentadas a la población de origen indígena a la cual, históricamente se ha ofrecido pocas oportunidades de formación y que, en el presente, es muchas veces discriminada para optar a un puesto de trabajo en el sector formal. Se puede decir que el sector informal es, también, el refugio de los discriminados no solamente de los desempleados. En India y otros países asiáticos ocurren fenómenos similares los que son ignorados por la literatura. La discriminación social/racial podría ser una de las razones para que muchos trabajadores se acojan al sector informal. Los trabajadores informales agrícolas, a pesar de constituir los principales productores de alimentos,

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tienen una situación económica precaria. Contrariamente a sus pares urbanos, sus clientes pertenecen a todos los estratos sociales, pero comparten con ellos algunas de sus características como los bajos rendimientos laborales, la falta de inscripción en registros y la no tributación. Si bien la distinción entre sector formal e informal tiene valor pedagógico, cabe destacar que esta distinción es muchas veces borrosa debido a que los mercados laborales y de bienes y servicios formales e informales no siempre constituyen espacios disjuntos (Benería & Floro, 2006). En general, las empresas informales no pueden beneficiarse de economías de escala ni acceder a mercados externos, pero lo que constituye una debilidad para el crecimiento, resulta ser fortaleza para resistir a las crisis económicas, pues su pequeño tamaño les permite ajustar su producción y costos a la coyuntura e incluso reinventarse en otra actividad y su ausencia de los mercados externos las protege de las crisis internacionales. Contrastando con esta afirmación, algunos estudios insinúan que en crisis y/o durante una reducción de la actividad económica global, el sector informal puede ser golpeado de forma más fuerte que el formal (Hossain, Reva, & Heltberg, 2012).

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Hasta hace poco tiempo, el área urbana acaparaba el interés de la mayor parte de las investigaciones en materia laboral y empresarial. Su inicio data de los años setenta del siglo pasado y dio lugar a la popularización de la sigla SIU (Sector Informal Urbano). El área rural fue excluida del concepto de informalidad no obstante que en el mundo hay 500 millones de unidades agrícolas pequeñas que trabajan en la informalidad. Este sector es particularmente importante en muchos países, en particular, en Bolivia. Por otra parte, en general, la informalidad laboral urbana es el resultado del rebalse de la informalidad rural. Es probable que algunas características del sector formal sean adoptadas poco a poco por el sector informal desencadenando un proceso de formalización de los informales. En países como Bolivia, este proceso económico iría a la par de la disminución de la desigualdad y del proceso político de inclusión de los sectores rezagados. La transición del sector informal al sector formal ha sido considerada por muchos autores como un factor clave del desarrollo económico (ver Lewis, 1954; Fei y Ranis, 1964; Chenery 1979). En China, India y algunos otros países asiáticos exitosos ha habido transición de la agricultura de baja productividad a la manufactura y a los servicios modernos (Devanto, 2020). Se afirma


Rolando Morales

que el cambio del empleo del sector informal al formal ha contribuido significativamente al crecimiento económico (Brandt et al, 2008; Herrendorf et al, 2014; y McCaig y Pavcnik, 2015). Desafortunadamente, la transición laboral significa, en muchos casos, la migración de la agricultura de baja productividad a servicios urbanos informales de baja productividad. Contrariamente a una creencia muy difundida, no todos los informales tienen baja productividad laboral. En muchos países, se observa algunos subsectores informales muy prósperos lo que implica que están dotados de alguna habilidad que no tienen otros trabajadores. Por ejemplo, en la ciudad de El Alto, en Bolivia, algunos informales han logrado construir edificios de 10 a 15 pisos, en base a su esfuerzo, de los que obtienen rentas. La mayor parte son comerciantes que han logrado circuitos interesantes de comercio con China.

2.2. Agricultura informal en América Latina y en África Unos 500 millones de predios agrícolas, de menos de dos hectáreas de superficie, producen una parte importante del alimento mundial, estimado en más de un 90% en el África subsahariana (IFPRI, 2004), y en un 50% en la India (Vorley, Del PozoVergnez, & Barnett, 2012).

Según el Banco Mundial (World Bank, 2020), las estadísticas sobre agricultura familiar son sorprendentemente imprecisas. Lowder, Skoet y Rainey (2016) estiman que en la actualidad hay aproximadamente 21,5 millones de granjas de pequeña escala en América Latina y el Caribe (ALC). Utilizando una definición de las explotaciones familiares basada no sólo en el tamaño, sino también en variables como el nivel y las fuentes de ingresos, Berdegué y Fuentealba (2011) llegaron a una estimación de 15 millones de explotaciones familiares en la región. En América Latina y en África, las pequeñas propiedades agrícolas son manejadas por trabajadores informales. Las estructuras informales y tradicionales constituyen los medios predominantes de producción y comercio de los pequeños agricultores, frecuentemente en el marco de redes étnicas y de parentesco y de organizaciones comunitarias tradicionales. Las redes cooperan horizontal y verticalmente, integrando la producción, el transporte hacia los mercados de consumo y el comercio. Tan importantes son estas estructuras políticas y sociales que son legalmente reconocidas por algunos gobiernos y constituciones, como es el caso de Bolivia. El grueso de la oferta de los pequeños agricultores está constituido por alimentos frescos y perecibles.

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En los países de poco desarrollo, la industrialización de los productos agrícolas es incipiente, luego, si no venden oportunamente los productos perecibles, los comerciantes se encuentran en la disyuntiva de rebajar los precios o desecharlos, de ahí la importancia para ellos de estimar el estado y la evolución de la demanda. En los países en vías de desarrollo, la agricultura en su conjunto contribuye con un porcentaje mucho menor al PIB que al empleo, por ejemplo, en Uganda (Rwakakamba), en Indonesia (Natawidjaja) y en Bolivia y, por tanto, se concluye que sus rendimientos promedio son más bajos que en otras ramas de actividad implicando ineficiencia económica (Vorley, Del Pozo-Vergnez, & Barnett, 2012). Pero, además, la participación de la agricultura en el PIB tiende a disminuir. Los pobres del mundo se encuentran principalmente en el sector agrícola de los países en desarrollo (ILO, 2013). Puesto que la productividad tiende a ser baja en las unidades agrícolas informales, se supone que ella es la causa de su pobreza, pero a menudo logran ingresos suficientes para garantizar la seguridad alimentaria básica y la supervivencia. A pesar de una estructura cambiante que incluye aumentos en la participación de productos de alto valor como

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la pesca, las frutas y verduras, los productos básicos tradicionales como la papa, el maíz, el café, el cacao y el té son igualmente importantes para la subsistencia (ILO, 2013). En América Latina y el Caribe no se observa situaciones permanentes de hambre, aunque de tiempo en tiempo, hay crisis agrícolas debido a fenómenos naturales. Pero, al igual que en otros países en desarrollo, la dieta diaria es poco variada concentrada en algún grupo reducido de alimentos básicos (“staple food”) que se consumen de forma rutinaria y en cantidades tales que satisface una parte importante de las necesidades energéticas y de otros nutrientes. Los alimentos básicos específicos varían de un lugar a otro, pero por lo general son alimentos económicos o fácilmente disponibles que proporcionan uno o más de los macronutrientes necesarios para la supervivencia y la salud: carbohidratos, proteínas, grasas, minerales y vitaminas. Los ejemplos típicos incluyen tubérculos y raíces, granos, legumbres y semillas. Entre ellos, los cereales, las legumbres, los tubérculos y las raíces representan alrededor del 90% de la ingesta de calorías alimentarias en el mundo. En Bolivia, la papa y los cereales tienen esa función y en Centroamérica y el Caribe, los frijoles. La pregunta recurrente de los economistas es por qué los trabajadores agrícolas informales,


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teniendo bajos ingresos, no migran hacia otras actividades económicas. La respuesta está asociada a razones técnico-económicas, pero también culturales como es el apego a la tierra. El tema del apego puede originarse en sentimientos familiares y de respeto a la tradición y también por concebir a la actividad agrícola como el recurso de última instancia para protegerse de las crisis. Una encuesta en 2003 de agricultores realizada por NSSO2 en India encontró que a casi el 40 por ciento de los hogares de agricultores no les gustaba su ocupación y, si tenían la opción, dejarían la agricultura (NCEUS, 2008)3. Las respuestas de los jóvenes sorprendieron cuando se les preguntó qué pensaban hacer con su tierra, más del 60 por ciento respondió que, si bien el cambio de rumbo era un proyecto a futuro, vender tierras era lo último que les gustaría hacer. El 34 por ciento de los encuestados dijo que les gustaría que sus hijos se dedicaran a la agricultura, no sólo porque había escasez de oportunidades en otras actividades, sino porque es lo que sus familias habían hecho durante generaciones. Además, se puede inferir que la tierra para los agricultores es concebida como un medio seguro de tener alimentos y, en muchos países, en particular en los 2 3

National Sample Survey Office (NSSO). Fuente: Sharma (Sharma, A. & Bhaduri, 2009), citado por Proctor et al. (Proctor & Lucchesi, 2012).

andinos, la agricultura es una marca de su identidad comunal y familiar. En países con amplias clases medias y supermercados o donde la actividad agropecuaria está orientada a la exportación, se están creando nuevas oportunidades de empleo formal e informal, incluyendo el procesamiento y empaque de la producción (plantas de procesamiento de lácteos, frutas y verduras, estaciones de limpieza, clasificación y empaque de productos frescos, administración y almacenamiento de almacenes, etc.) y transporte, así como en el comercio minorista moderno. Esto ocurre en algunos países, pero aún no en Bolivia. En la segunda mitad del siglo pasado, ONG’s y organismos internacionales han puesto en marcha programas para mejorar la capacidad de los pequeños agricultores para aumentar la producción y la productividad. En muchos casos han sido exitosos, en otros no tanto, posiblemente por la falta de inclusión en estos programas del estudio y características de la demanda de alimentos. Posteriormente, hubo un cambio de rumbo en la cooperación externa cuando el Banco Mundial propuso distribuir bonos. La política de distribución de dinero en efectivo (bonos) no incluyó estrategias para generar empleo formal o apoyar al sector informal, tampoco se planteó políticas de promoción del crecimiento económico. La cuestión

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subyacente a esta observación es la de si el apoyo al crecimiento del empleo formal o informal o al aumento de la productividad de los ocupados no constituyen mejores estrategias para aliviar la pobreza que la distribución de bonos. Se ha observado en diferentes lugares del mundo una tendencia reciente en los jóvenes de área rural a moverse entre la propiedad agrícola y la ciudad (ILO, 2013), por lo que las fronteras entre los mercados urbanos y rurales se tornan más fluidas, aumentando el dinamismo de las economías locales. Los teléfonos celulares están cambiando el negocio de la agricultura. Por ejemplo, en el caso de Kenia los pequeños agricultores (Vorley, Del Pozo-Vergnez, & Barnett, 2012) utilizan un servicio de mensajes de texto para averiguar los precios de los productos agrícolas en los mercados urbanos, luego llaman a los comerciantes para negociar las ventas para recoger las cantidades acordadas. En Bolivia y en muchos otros países pasa algo similar, aunque en modalidades diferentes.

2.3. Agricultura y comercio exterior De acuerdo con las proyecciones a largo plazo de la FAO hacia 2050, los países en desarrollo de hoy proporcionarán la mayor parte del crecimiento del consumo futuro expandiendo su propia producción

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(FAO, 2009a). El Banco Mundial informa que la agricultura en América Latina y el Caribe (ALC) ha crecido rápidamente en respuesta a la demanda nacional y extranjera. Hoy en día, ALC representa una mayor proporción de la producción agrícola mundial que la Unión Europea o los Estados Unidos más Canadá, y se ha convertido en la principal región exportadora neta de alimentos del mundo (World Bank, 2020). Según el Banco Mundial, se espera que América Latina y el Caribe desempeñen una función importante como exportadores netos de alimentos al mundo. Para que se cumplan los pronósticos optimistas de los organismos internacionales con relación a la agricultura de ALC deberá haber varios cambios estructurales e institucionales importantes, entre otros, renovadas formas de organización de los pequeños productores informales, nuevas tecnologías, modernización de la logística de transporte, armonización de las políticas económicas y apertura de los mercados para alimentos en los países desarrollados. En el pasado, las exportaciones agrícolas de la región estuvieron constituidas principalmente por cereales, azúcar y oleaginosas, pero en los últimos tiempos, se observa diversificación de las exportaciones agrícolas para incluir mayores volúmenes de carne vacuna, frutas y verduras frescas, pescado y productos


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del mar, y vino. Por otra parte, se observa una renovada preferencia por productos naturales cultivados por pequeños agricultores. (World Bank, 2020).

1983 y 2003 la productividad laboral agropecuaria creció 18% en los países menos desarrollados y 41% en otros países en desarrollo, mientras que creció en 62% en países desarrollados.

Según ILO y UNCTAD (2013, “Shared Harvests: Agriculture, Trade and Employment”), el comercio se expande paralelamente al aumento de la productividad laboral agropecuaria lo que podría tener efectos contrarios en el empleo. En primer lugar, se liberará mano de obra de los sectores menos productivos reduciendo el empleo agropecuario. Sin embargo, si la productividad de los grandes propietarios de tierra es competitiva a nivel internacional, se incrementará la demanda de sus productos y consecuentemente la demanda derivada de trabajadores. Es un planteamiento optimista pues la demanda de productos agropecuarios, especialmente de alimentos, tiene una baja elasticidad precio e ingreso. Por otra parte, la experiencia de los últimos años muestra que la expansión de la producción se dirige a los productos agroindustriales (soya, carne) con uso extensivo de capital y poco trabano. Por tanto, el efecto teórico de una ampliación del comercio internacional sobre el empleo no queda claro.

Tombe (2015) nota una paradoja interesante al respecto. Las diferencias en productividad implican que los países en desarrollo deberían importar la mayoría de los productos agropecuarios usados para su consumo desde países desarrollados, pero el patrón contrario se observa en los datos. Incluso en el 10% de países más pobres, más del 90% de la demanda de productos agropecuarios está cubierta por la producción nacional.

Existen diferencias de productividad al interior de los países en desarrollo y grandes brechas con los países desarrollados. De acuerdo a Herrmann y Peters (2010), entre

Están surgiendo más oportunidades para el comercio sur-sur entre países en vías de desarrollo, el comercio regional entre vecinos, y el comercio nacional en mercados nacionales en proceso de crecimiento. A nivel regional, una serie de nuevos acuerdos comerciales como el Mercado Común del Sur (MERCOSUR), la Alianza Bolivariana para los Pueblos de Nuestra América (ALBA), la Comunidad Africana Oriental (EAC) y el Mercado Común para África Oriental y África Austral (COMESA), buscan aprovechar y fomentar este crecimiento (Vorley, Del Pozo-Vergnez, & Barnett, 2012). Los acuerdos comerciales regionales y bilaterales tienen cada vez mayor prioridad. Estos cambios tienen el potencial de impactar de diferentes maneras en el sector agrícola, pero

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no están suficientemente estudiadas sus incidencias en los agricultores informales (Proctor & Lucchesi, 2012).

hacendados se beneficien más que las pequeñas unidades de producción, abundantes en mano de obra.

Los países en desarrollo tienden a ser más abundantes en mano de obra no calificada, mientras que las naciones desarrolladas tienen una amplia mano de obra calificada y esto dicta el patrón del comercio hasta cierto punto. Las exportaciones de los países en desarrollo son mucho menos intensivas en trabajo calificado que sus importaciones (Fischer y Spinanger, 1986).

Incluso si hubiera una diferencia de productividad favorable a los países en desarrollo, los costos de comerciar (transporte, aranceles, etc.) pueden ser tan altos que les impiden exportar su producción hacia los países en desarrollo. Este es un problema particularmente importante para países sin acceso a la costa y con deficiente desarrollo de sus medios de comunicación como Bolivia.

En el modelo de Heckscher-Ohlin, el comercio internacional resulta de que existen países con abundancia relativa de capital y otros con abundancia relativa de trabajo. Normalmente los países más ricos en capital exportarán bienes intensivos en capital (se utiliza relativamente más capital que trabajo para producirlos) y los países ricos en factor trabajo exportarán bienes intensivos en trabajo (se utiliza relativamente más trabajo que capital para producirlos). Según esta teoría, siempre y cuando no haya barreras al comercio ni políticas de protección en los países desarrollados, los países en desarrollo podrían convertirse en exportadores de productos agrícolas.

Finalmente, cabe destacar que mucha gente ha manifestado su preocupación por que los notables logros de ALC, reflejados en una producción agrícola creciente y mayores exportaciones netas, provocaron daños ambientales y de salud a los trabajadores (World Bank, 2020). Algunos países de América Latina han aumentado sus exportaciones de productos agrícolas, especialmente soya, y carne vacuna desforestando vastos territorios lo que provoca muchas críticas de los defensores del medio ambiente. Han podido aumentar sus exportaciones agrícolas debido al aumento de la demanda de los países asiáticos, especialmente, de China, y, paralelamente, al no poder competir con la producción manufacturera de esos países, se encuentran desmontando sus industrias.

El debate sobre la posibilidad de expandir las exportaciones agrícolas abre una oportunidad para reflexionar sobre la distribución interna de roles temiéndose que los grandes

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3. Agricultura informal en Bolivia 3.1. Características generales El Instituto Nacional de Estadística de Bolivia distingue la agricultura con fines industriales, radicada en el oriente del país, de la agricultura tradicional orientada a la producción de alimentos, la que está constituida por medio millón de pequeños predios con una mediana de 2 hectáreas en el Altiplano y los Valles, administrados por trabajadores agrícolas informales. El trabajo es de carácter familiar, pero se recurre con frecuencia a la ayuda de vecinos y parientes. La técnica de producción es artesanal en una estructura de informalidad. Abundan las organizaciones campesinas, pero pocas comparten medios de producción. La producción de los trabajadores informales está orientada a mercados locales, con excepción del caso de la quinua en el Altiplano y de la castaña y del cacao en las zonas bajas. Últimamente, tienden a una mayor participación en los mercados de consumo, ofreciendo directamente sus productos, buscando prescindir de los intermediarios comerciales. Según ILO, estas son tendencias que se observan en muchos lugares del mundo (ILO, 2013). Según la Encuesta Agropecuaria 2015, sólo el 1% de las unidades de producción agrícola tienen personería

jurídica, en general no contribuyen a la seguridad social ni tienen registro tributario (NIT). Según la Fundación Tierra: “más del 50 % de las unidades productivas agropecuarias (UPA) se encuentra estancada en economías de subsistencia, ligadas a la agricultura de baja productividad y con escasa disponibilidad de tierra productiva. En este segmento se concentran también los niveles más altos de pobreza del país” El sector agrícola informal tiene pocas relaciones intersectoriales hacia adelante y hacia atrás salvo con el transporte y el comercio, pero, produce la mayor parte, en variedad y cantidad, de los productos que conforman la canasta básica de alimentos. Los pequeños agricultores del Altiplano producen poca variedad de productos, pero esta situación tiende a cambiar con la introducción de carpas solares para el cultivo de hortalizas como la lechuga, pepino, tomate, cebolla, zanahoria, acelga y otros. La productividad de la agricultura por hectárea cultivada en Bolivia es menor que la de sus vecinos debido al uso de tecnologías obsoletas, la utilización limitada de insumos e instrumentos modernos, el reducido tamaño de los predios, la falta de conocimientos y habilidades entre los agricultores (Promoting Innovation in BolivianAgriculture, n.d.). Por otra

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parte, la erosión del suelo y la pérdida de fertilidad de las tierras afectan la posibilidad de elevar los rendimientos y mejorar los niveles de vida de sus trabajadores. El sector agrícola es objeto de preocupación por varias razones. En primer lugar, por sus bajos rendimientos por hectárea en la mayor parte de cultivos, en segundo lugar, por su lenta evolución y en tercer lugar por acoger una masa enorme de campesinos pobres. La Figura 1 ilustra las diferencias de rendimiento (toneladas por hectárea) entre países de algunos importantes productos agrícolas. Los 3 primeros se producen mayormente en el Altiplano y los Valles mientras que el último es propio de los Llanos. Obsérvese, por ejemplo, que el rendimiento de maíz en Bolivia es menos de 1/3 al de la Argentina, el trigo rinde un 20 por ciento menos de lo que rinde en Chile, el rendimiento de la papa no llega a 1/3 de lo que obtiene Brasil. Algo similar se observa en otros productos del Altiplano y de los Valles. Sólo en la región de los Llanos, el rendimiento de la soya se sitúa en un nivel aceptable con relación a sus vecinos, pero preocupa que tengan una tendencia histórica a decrecer y que el volumen de producción sea sostenido sólo por la ampliación de la superficie cosechada causando daños al medio ambiente.

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Existe una polémica entre los investigadores sobre el uso de productos químicos en la agricultura. Por una parte, se supone que su poco uso explica la diferencia de rendimientos con los países vecinos, por otra, se clama al mantenimiento de esta situación por razones ambientales y de salud, y hay quienes manifiestan que su utilización es mayor a la generalmente aceptada. Sin entrar en esta polémica, corresponde preocuparse por el impacto de estos modos de producción en los ingresos de los agricultores informales.


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Figura 1. Rendimientos de algunos productos agrícolas en toneladas por hectárea

Fuente: Faoestat (02 mayo 2021)

La Figura 2 ilustra la lenta evolución de los rendimientos de la agricultura no industrial y su caída desde el año 2002. El indicador de rendimiento utilizado es el PIB agrícola a precios constantes dividido por el número de hectáreas cultivadas.

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Figura 2. Evolución de los rendimientos por hectárea cultivada 1980-2017

Fuente: Elaboración propia con datos de UDAPE 2019. El rendimiento se refiere al PIB agrícola por hectárea cosechada.

La agropecuaria participa en el PIB en un 11 por ciento, pero capta el 30 por ciento de la mano de obra ocupada lo que muestra que sus rendimientos son menores a los del resto de la economía. Pero cabe destacar un hecho notable: hace 50 años, la agropecuaria captaba el 70 por ciento de la fuerza laboral que producía alimentos para el 30 por ciento restante: esta relación se invirtió en el Siglo XXI haciendo que el 30 por ciento de los ocupados en la agricultura produzca alimentos para el 70 por ciento restante. Contrastando con los bajos rendimientos referidos a las hectáreas cultivas, es interesante ilustrar la evolución de los rendimientos laborales.

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El indicador de rendimiento agrícola, mencionado anteriormente, es calculado como la cantidad producida (Q) dividida por el número de hectáreas utilizadas para su cultivo (H). Este indicador puede descomponerse de la siguiente manera: Q/H = (Q/L)(L/H) Donde L representa el trabajo medido por el número de ocupados. Utilizando esta descomposición, la Figura 3 muestra que los rendimientos laborales (Q/L) han tenido una tendencia creciente. Paralelamente, la relación (L/H) es decreciente debido a la lenta evolución del empleo con relación al crecimiento de las hectáreas cultivadas. El número de ocupados creció a un ritmo de 0.42 por ciento anual mientras que la superficie


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cultivada se expandió en promedio anual en 3.58 por ciento. El bajo crecimiento del número de ocupados en un contexto donde el producto no ha dejado de crecer sugiere también el crecimiento de los rendimientos

laborales y la migración hacia otras actividades económicas. El aumento de los rendimientos laborales sugiere que se está dando un proceso de calificación de la mano de obra.

Figura 3. Rendimientos agrícolas y trabajadores por hectárea cultivada

3.2. Características laborales de los informales agrícolas Como es el caso en todos los países en desarrollo, el concepto de informalidad no da lugar a una clasificación dicotómica de los trabajadores, pues estos pueden ser más o menos formales y estar insertos en una dinámica que los acerca a la formalidad. Al participar en alguna asociación de productores, con registro de comercio y operaciones de exportación, algunos campesinos

pueden ser considerados más o menos formales (o informales). Es el caso de los productores de quinua, pero no de los que cultivan papa que son básicamente informales. Entre los trabajadores informales del sector agropecuario de altiplano y valles, el 52% son trabajadores por cuenta propia y el 44% son trabajadores familiares sin remuneración (el 4% restante está en otras categorías ocupacionales). Según un estudio de CIPCA (Salazar & Jimenez, 2018),

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el 83% de los ingresos familiares proviene de la actividad agrícola, 11 por ciento de actividades externas y 7 por ciento de transferencias, incluyendo bonos y remesas. A pesar de los avances realizados en las últimas décadas en la disminución de la pobreza, los trabajadores agrícolas informales son muy pobres (Cuadro 1): 71.7% en el altiplano y 65.4% en los valles. Queda a dilucidar si son pobres por sus bajos rendimientos laborales, porque producen poco o porque sus términos de intercambio con relación a los otros bienes les son desfavorables. En la sección siguiente se introduce la hipótesis de la saturación de la demanda de alimentos en áreas urbanas lo que podría inducir una relación de precios desfavorable a la agricultura. Los años de escolaridad de los trabajadores agrícolas del altiplano y los valles son particularmente bajos (Cuadro 1). Algunos trabajadores agrícolas informales migran desde la agricultura tradicional del altiplano y de los valles hacia la agricultura industrial del oriente. Muchos obtienen trabajo como asalariados. Otros migran del campo hacia las ciudades donde optan, frecuentemente, por trabajos informales. Debido a la pobreza en el campo, cabe suponer que, en el proceso natural de expulsión de trabajadores agrícolas, los primeros en irse son los más capacitados, es decir,

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los que tienen más probabilidades de mejorar su situación. Si esto es así, los ingresos laborales de los migrantes en actividades laborales citadinas informales son superiores a los ingresos de los mejores remunerados del campo. El aspecto contraproducente de esto es su efecto negativo sobre el avance de los rendimientos laborales en la agropecuaria. Cuadro 1. Indicadores de pobreza de los ocupados, año 2017 Trabajadores No agrícolas Agrícolas Altiplano pobres pobres extremos

21.3

71.7

8.7

42.3

edad

38.6

48.7

años de escolaridad

10.6

5.0

% hombres

56.6

47.5

Valles pobres

27.7

65.4

9.2

44.3

edad

38.4

44.0

años de escolaridad

10.5

4.6

% hombres

56.0

56.8

16.6

52.5

3.9

35.0

edad

37.6

39.0

años de escolaridad

10.9

6.4

% hombres

60.6

80.6

pobres extremos

Llanos pobres pobres extremos

Fuente: Elaboración propia con base en la Encuesta de Hogares 2017 del INE. La categoría de “trabajadores agrícolas” concierne a los que trabajan en la agricultura y que radican en área rural.


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Sin embargo, al igual que en otros países del mundo (ILO 2013), la migración y los trabajos fuera del sector agrícola no constituyen acciones que representen el abandono definitivo de la agricultura. La mayor parte de las veces, la actividad agrícola es realizada juntamente a otros trabajos. Con frecuencia, los otros trabajos se insertan en la cadena alimenticia: producción, transporte y venta directa. Muchos trabajadores agrícolas informales migran temporalmente a trabajos estacionales en el norte de Argentina lo que les permite obtener ingresos adicionales y, además, tener acceso a innovaciones y a información sobre temas diversos. Los efectos de estos movimientos poblacionales aún no han sido estudiados en su plenitud. Una investigación de Nico Tassi sobre Bolivia (Tassi, Medeiros, Rodriguez, & Ferrufino, 2013) analizó la relación entre la economía rural y urbana de los indígenas aimaras. Los extensivos lazos de parentesco de este grupo permiten la posibilidad de trabajar periódicamente en las ciudades con el apoyo de parientes. En gran parte del mundo en vías de desarrollo, el mejoramiento de las carreteras y el uso extensivo de teléfonos celulares e Internet están facilitando la interacción campociudad.

Tassi señala que, como los mercados rurales también se están volviendo más pujantes y están más conectados con los mercados urbanos, las relaciones económicas entre el área rural y el área urbana son más fluidas y las fronteras entre ambos espacios se están desdibujando. La relación entre los diferentes actores que forman parte de esta cadena (productores, comerciantes y minoristas aimaras) trabajan sobre la base de la confianza mutua y el control social, de manera que una serie de acuerdos verbales permite la circulación de apreciables cantidades de productos.

4. Mercados de productos agrícolas comestibles 4.1. Características generales del sistema alimentario boliviano La agricultura informal está básicamente dedicada a la producción de alimentos, un proceso que se inscribe en las relaciones de oferta y demanda que tiene como escenario un marco social y cultural como en muchos países en vías de desarrollo. La demanda de mano de obra agrícola es una demanda derivada de la de alimentos. En Bolivia, la venta de alimentos frescos y perecibles sigue en gran medida en manos de pequeños comerciantes insertos en la cadena de producción, transporte, venta

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directa al consumidor. Todas estas etapas se realizan en el marco de la informalidad. El problema con este perfil comercial es que hay poca oferta de productos fuera de estación lo que genera una demanda de importación estacional. Características similares a las de Bolivia, se las encuentra también en otros países latinoamericanos y africanos.

clases acomodadas. Una parte de la oferta de los supermercados está constituida de productos comestibles importados, pero la mayor parte de los consumidores prefiere alimentos y bebidas frescas ofrecidos en los mercados populares, los que constituyen puntos de conexión entre agricultores y comerciantes informales con los consumidores.

Las tecnologías de frío y de embalaje al vacío no son muy usuales, sin embargo, hay algunos supermercados que ofrecen comida congelada y enlatada y tienen como clientela preferencial a las

El Banco Mundial inscribe el sistema alimentario boliviano en la categoría de tradicional cuyas principales características están descrita en el Cuadro 2.

Cuadro 2. Principales características del sistema alimentario tradicional Patrón alimenticio

Principalmente alimentos no procesados

Lugar de consumo

Principalmente en casa

Organización de la producción

Muchos productores de pequeña escala

Tecnología de producción

Uso intensivo de mano de obra

Estacionalidad de la oferta

Alta

Contratos de adquisición

Mercados informales al contado

Inocuidad

Difícil seguir los procesos en cada etapa. No hay estándar

Créditos al productor

Mayoritariamente con ONG's y comerciantes

Fuente: (World Bank, 2020), página 55

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Esta caracterización puede ser completada con la siguiente información: Cuadro 3. Destino de la producción de las unidades familiares agrícolas Altiplano

Valles

autoconsumo

27

36

venta

56

57

semillas y otros

17

7

Fuente: (Salazar & Jimenez, 2018)

Estas características sugieren un bajo nivel de integración entre oferentes de alimentos con diferentes niveles de sofisticación. Los ingresos crecientes y la mayor proporción de gente que vive en las ciudades han conducido a una mayor demanda de alimentos, reflejada en un mayor consumo urbano de carne, productos lácteos, frutas y verduras y también han traído consigo mayores exigencias en lo que respecta a la inocuidad alimentaria (Reardon et al., 2003, citado conforme a Murphy, 2010). Poco a poco, los productores informales han variado su oferta para ajustarse a las nuevas tendencias de la demanda. En las últimas décadas, muchos consumidores urbanos y de clase media al interior y al exterior de Bolivia muestran un interés creciente en productos orgánicos que se distinguen por sus características geográficas y culturales.

Las estructuras tradicionales de mercado, que sostienen el comercio informal continúan predominando en muchas partes de África, Asia y América Latina, incluidos los países que están pasando por un rápido proceso de transformación económica (Vorley, Del Pozo-Vergnez, & Barnett, 2012).

4.2. La demanda de alimentos Algunas caracterizaciones comúnmente aceptadas de la demanda de alimentos son las siguientes: 1. La elasticidad de la demanda de alimentos es reducida con relación al ingreso y a los precios. 2. La demanda de calorías es una función creciente cóncava del ingreso con una asíntota horizontal. En los estratos de menores ingresos, el déficit en el consumo de calorías es una preocupación recurrente. 3. Las preferencias por el consumo de ciertos alimentos son construcciones culturales, generalmente, de larga data. La información sobre la calidad nutricional de los alimentos puede cambiar la preferencia para su consumo, aunque es remarcable la resiliencia de las costumbres alimenticias. Algunas costumbres alimenticias en Bolivia vienen de la época prehispánica, por ejemplo, los diferentes preparados de papa.

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4. El aumento del ingreso suele inducir el aumento de la demanda de alimentos ricos en proteínas y vitaminas (azúcar, vegetales, aceite, grasas, carne, huevos, pescado y leche). 5. En la demanda de alimentos cuenta la búsqueda de la saciedad. Este es un aspecto generalmente olvidado en la literatura universal pero que tiene relevancia en los países en desarrollo. 6. Hay una tendencia a consumir alimentos fáciles de preparar para ahorrar tiempo. Por ejemplo, los granos están siendo sustituidos por el arroz y las pastas que son de rápida cocción. 7. El acceso físico a los alimentos es una de las determinantes de su demanda (distancias, transporte). Variables que inciden en la demanda global: 1. Demográficas (volumen y distribución de la población por edades y sexo y áreas urbanorural). 2. Aumento del ingreso nacional y las características de su distribución. 3. Efecto de la migración campociudad. (también cambia la estructura de la demanda). 4. Expansión de la clase media (efecto ingreso y efectos información y emulación). 5. Incorporación de la mujer al mercado laboral asalariado.

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Los consumidores en Bolivia tienden a comportarse como los consumidores de otras partes del mundo, sin embargo, corresponde destacar la importancia de los tubérculos tanto en su estructura de preferencias como el rol que se le asigna en la estrategia de seguridad alimentaria.

4.3. La oferta de alimentos La importación de alimentos significa alrededor del 5 por ciento del consumo nacional de alimentos y la exportación es una fracción pequeña de la producción, luego la producción de alimentos es un indicador de su oferta. El Cuadro 4 contiene la importación oficial de alimentos reportada por el INE para el año 2020. En él se ha separado los 3 primeros rubros que podrían competir con la producción agrícola nacional de los otros rubros que significan insumos para industrias locales (embalaje, empaquetamiento, etc.) y productos industriales (alimentos elaborados). Entre los primeros reviste un particular interés la harina de trigo y el trigo en grano que implican más del 50% de las importaciones en volumen y alrededor de un cuarto en valor. El consumo de pan está ampliamente extendido sobre todo en medios populares. En varias oportunidades, el gobierno y los organismos internacionales han intentado promover el cultivo de trigo en gran escala, sin mucho éxito.


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Cuadro 4. Importaciones de alimentos Toneladas y Millones de $US, año 2020 Volumen

Valor

% volumen

% valor

Harina de trigo

364130

127

43.4

20.0

Trigo en grano

114558

26

13.7

4.1

Manzanas frescas

37001

17

4.4

2.7

Insumos para la industria y alimentos procesados

322357

464

38.5

73.2

Total

838346

634

100.0

100.0

Fuente: IBCE, Cifras 12 de febrero 2021

Posiblemente, las importaciones ilegales de alimentos son importantes, por su propia naturaleza no son cuantificables, sin embargo, no se las puede ignorar. En la sección 5.2.2 se hace una estimación de las importaciones ilegales de papa. El Cuadro 5 contiene las tasas promedio de crecimiento en el sector agrícola en el periodo 1980-2017. La producción está representada por el PIB

agrícola a precios constantes de 1990. Como puede observarse, en el sector productor de alimentos (agricultura no industrial), la producción tiende a crecer a un ritmo de 2.27 por ciento, superior al crecimiento de la población (alrededor de 1.5 por ciento) basado en la extensión de la superficie (1.97 por ciento) y de un ligero aumento de los rendimientos por hectárea cultivada (0.53 por ciento).

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Cuadro 5. Tasas promedio de crecimiento anual en el sector agrícola 1980-2017

Producción (PIB agrícola) Agricultura no industrial Agricultura industrial Total agricultura

Coeficiente

Inferior

Superior

2.27 5.90 2.72

2.10 5.24 2.55

2.44 6.55 2.89

Superficie Agricultura no industrial Agricultura industrial Total agrícola Rendimientos (PIB/Superficie) Agricultura no industrial Agricultura industrial Total agricultura

1.74 8.20 3.58

1.42 7.42 3.34

2.07 8.98 3.82

0.53 -2.30 -0.86

0.21 -2.72 -1.12

0.84 -1.88 -0.60

Rendimientos laborales Ocupados en la agricultura

1.84 0.42

1.30 -0.11

2.38 0.96

Fuente: Elaboración propia con base en Cuentas Nacionales y estadísticas agrícolas INE, UDAPE. Las 2 últimas columnas se refieren a los límites inferior y superior de los intervalos de confianza de la media.

La información precedente sugiere que la producción de alimentos ha tenido un crecimiento superior a la evolución esperada de la demanda según la evolución de la población, posiblemente, debido a la necesidad de superar déficits alimenticios existentes, pero no se puede suponer que siga creciendo al ritmo anterior. La estrategia de aumentar la producción y los rendimientos agrícolas para mejorar los ingresos de los agricultores puede llevar a incrementar la oferta de alimentos más allá de la demanda, en cuyo caso

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los precios disminuirían afectando a los productores negativamente. Sin embargo, cabe señalar que no solo la cantidad es importante, también es la variedad. Con el crecimiento de los ingresos y el mayor acceso a la información, las preferencias de los consumidores cambian buscando, como se anotó anteriormente, un mayor consumo de carnes, leche, huevos, frutas, verduras, etc. Estos cambios permiten avizorar la posibilidad de generar un espacio para el crecimiento de la oferta a través de su diversificación.


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4.4. El balance entre demanda y oferta de alimentos Es importante establecer el grado de respuesta de la oferta a la demanda de alimentos. Un criterio posible para hacerlo es el nivel de satisfacción normativa en el consumo de nutrientes, otro se refiere al grado de saciedad manifestado por la población y, finalmente, están los cambios en las preferencias de los consumidores, es especial, el posible crecimiento de la demanda en variedad y de calidad. El criterio de satisfacción normativa en el consumo de nutrientes se basa, esencialmente, en el consumo de calorías y de proteínas, aunque cada vez más se insiste en el consumo de otros nutrientes. La FAO estimó, para los años 20172009, el consumo promedio en 2205 calorías por día y por persona (Figura 4), nivel de consumo que está por encima en 6 por ciento de las necesidades

comúnmente recomendadas (2080 kcal/día) y estimó el consumo de proteínas en 68 gramos por día por persona (Figura 5) también por encima del consumo recomendado (48 gramos). En ambos casos, el consumo tiene tendencias marcadamente crecientes, sin embargo, como en muchos países en desarrollo, estos consumos tienen distribuciones muy desiguales, es especial, en lo referente al área rural, donde muestran déficits y al área urbana donde los consumos promedio son bastante superiores a los niveles recomendados, posiblemente, también con disparidades según los grupos sociales. La FAO estima que el 15.5 por ciento de la población sufre subalimentación, pero no hay personas que padecen de inseguridad alimentaria grave (Faoestat mayo 02, 2021). El problema de la subalimentación de algunos sectores está asociado a la mala distribución del ingreso y de las oportunidades y no a una deficiencia en el volumen de la oferta de alimentos.

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Figura 4. Suficiencia del suministro medio de energía alimentaria (%, promedio de 3 años)

Fuente: Faostat mayo 02, 2021

Figura 5.Suministro medio de proteínas (grs/persona/día, promedio de 3 años)

Fuente: Faostat mayo 02, 2021

En cantidad y en aporte en nutrientes, dos grupos de alimentos predominan en Bolivia: los cereales y los tubérculos. En las ciudades se consume cereales por alrededor 100 kilogramos por persona al año y 60 kilogramos de tubérculos. En el área

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rural de La Paz, se consumía 118 kilogramos de tubérculos por persona al año (otros estudios estiman que el consumo nacional de papa tiene un promedio de 108 kilogramos por persona al año. Ver (Zeballos, Balderrama, Condori, & Blajos, 2009)).


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Cereales y tubérculos aportaban el 72 por ciento de las calorías consumidas en área rural del departamento de La Paz y algo más de la mitad en los principales centros urbanos. En los últimos años, se ha registrado un importante crecimiento del consumo de carne de pollo, estimado en 37 kilogramos por persona al año en 2020 y en el consumo de huevos. El consumo de leche aumenta de año en año, pero se mantiene todavía bajo, 63 litros, frente a las recomendaciones de la OMS de 160 litros por persona al año. Luego, no hay evidencia de que haya una brecha importante entre el consumo de nutrientes y las recomendaciones, pero se requiere mejorar el consumo de calorías en área rural y diversificar el consumo de alimentos en todo el país. En Bolivia y en muchos otros países en desarrollo, la demanda de alimentos en familias de ingresos medios y bajos está muy asociada a la búsqueda de saciedad. En Bolivia, esta se satisface con el gran consumo de pan, pastas, papas y arroz. Ello explica, en parte, la importancia de los cereales y de los tubérculos. La oferta se ajusta a esa demanda, pero, en el caso de los cereales, el producto más importante es la harina que es importada con subsidio en cantidades significativas de Argentina y grandes cantidades de papa entran de contrabando desde

el Perú. La producción de trigo y de papa están entre los pocos rubros que pueden dar lugar a un programa de sustitución de importaciones. Finalmente, en Bolivia, como en muchos otros lugares del mundo, la expansión de la clase media viene acompañada del aumento de ingresos y de la mayor información sobre la calidad nutricional de los alimentos. Ambos aspectos se plasman en una demanda más diversificada lo que abre un espacio para mejorar la oferta y aumentar los ingresos de los agricultores. Más allá del equilibrio entre oferta y demanda de alimentos, inquieta la situación económica de los agricultores, que como se explicó anteriormente, se caracteriza por niveles alarmantes de pobreza. Entre las variables que permiten lograr el equilibrio de la demanda y de la oferta están los ingresos de los consumidores y los precios de los alimentos. Sobre la base de la encuesta de hogares 2017 del INE se puede deducir que el costo de una canasta de alimentos es relativamente accesible para la gran mayoría de hogares urbanos, incluso para la mayoría de los hogares rurales. El Cuadro 6 muestra los ingresos mensuales por quintiles en áreas urbana y rural según la Encuesta de Presupuestos Familiares del año 2016 y su relación con el costo de una canasta mínima de

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alimentos. Ésta última corresponde a la línea de pobreza extrema calculada por el INE e inserta en su encuesta de hogares del mismo año. Como puede observarse en esta tabla, los hogares urbanos tienen ingresos suficientes para adquirir una canasta mínima de alimentos. La situación de los hogares rurales es más delicada, pues en el primer quintil habría un importante déficit de ingresos y, el segundo, no está en una situación confortable. Se recordará que la pobreza no solamente concierne a los ingresos pues muestra también otros ángulos de marginalidad.

El mercado de alimentos minorista existe, sobre todo, en área urbana donde algunos alimentos tienen precio muy reducidos, por ejemplo, un pan de 60 gramos cuesta $US 0.07 y un kilogramo de papa (aproximadamente 10 papas) cuesta $US 0.44. Muchos hogares consumen hasta 20 panes por día, lo que les significa un gasto de $US 1.4 diarios. En área rural, hay comercio mayorista destinado al área urbana, mucho autoconsumo de la producción familiar y poca variedad.

Cuadro 6. Ingresos de los hogares y su relación con una canasta mínima de alimentos Ingresos mensuales del hogar

Quintil 1

Canasta de alimentos en % del Ingreso

Bolivia

Urbano

Rural

Bolivia

Urbano

Rural

1160

2090

739

126.9

76.8

155.2

2

2731

3797

1338

53.9

42.3

85.7

3

4251

5269

2137

34.6

30.4

53.7

4

6186

7256

3458

23.8

22.1

33.2

5

11784

13224

6987

12.5

12.1

16.4

5223

6328

2931

28.2

25.4

39.1

3.7

3.8

3.6

1472

1604

1147

Promedio de ingresos Miembros del hogar Costo canasta mínima alimentos

Fuente: Elaboración propia con base en la EPF 2016 y en la EH2016 del INE.

La relación entre el costo de una canasta de alimentos y los ingresos urbanos es particularmente baja como

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resultado de una oferta grande de alimentos con relación a la demanda (salvo en los alimentos importados con subsidio). Esta observación,


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junto con la de la satisfacción de los requerimientos nutricionales, sustenta la hipótesis de saturación de la demanda de alimentos en medio urbano. En la eventualidad de producir más de lo mismo, los precios podrían caer afectando los ingresos de los agricultores. Si intentan defender sus precios, tendrían que destruir parte de su producción como lo hacen los agricultores europeos. Luego, buscando mejorar su situación deben encontrar derroteros diferentes a los de producir más de lo mismo para el mercado interno. De todas maneras, en la medida en que disminuya la pobreza, aumentará la demanda de alimentos, pero los datos anteriores sugieren que no aumentará mucho.

5. Dilemas de política y derroteros posibles Desde mediados del siglo pasado, Bolivia ha puesto en marcha, con el apoyo de la cooperación internacional, muchos programas orientados a mejorar los rendimientos agrícolas por hectárea cultivada. Varios de estos programas han sido exitosos en su objetivo primario pero sus resultados en el mejoramiento de la situación económica de los agricultores han sido modestos, provocando en éstos un sentimiento de desaliento. Posiblemente, ello pueda explicarse por la falta de consideración del estado del mercado, más concretamente, de

la demanda interna y externa y de la competencia de las importaciones. Corresponde hacer algunas reflexiones inquietantes al respecto. El aumento de los rendimientos permite aumentar la producción, pero, en presencia de un mercado saturado, este aumento lleva alternativamente a la depresión de precios o a la necesidad de destruir parte de la producción para sostenerlos. Ninguno de los dos casos es favorable al productor. La otra posibilidad es aumentar los rendimientos manteniendo la producción constante en términos per cápita, lo que lleva a liberar tiempo de trabajo. Cuando eso ocurre, parte de los trabajadores puede migrar hacia otras actividades y regiones. En esta alternativa, los programas de apoyo a los agricultores informales deberían tener un componente de capacitación en otras actividades para los que quieran migrar. La diversificación de la producción agrícola puede constituir un derrotero para superar la limitación de la demanda de productos tradicionales, pero exige la modificación de los gustos y costumbre de los consumidores. Otra alternativa constituye el sector textil en su rubro confección de vestimenta y también la elaboración de productos en cuero. La falta de orientación lleva a los trabajadores migrantes a insertarse en mercados laborales urbanos informales donde, posiblemente, mejoran su situación de vida, pero no mucho.

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Los otros escenarios se refieren a la inserción internacional, a la posibilidad de exportar y a sustituir importaciones. El único producto de la agricultura tradicional que Bolivia exporta con relativo éxito es la quinua que deja interesantes lecciones que se explican más abajo. La política de sustitución de importaciones requiere el aumento de los rendimientos físicos de la producción hasta, por lo menos, igualar a los de la competencia, así como una apropiada política económica referida a tipos de cambio, facilidades crediticias, impuestos, aranceles, etc. Buscando mejorar las condiciones de vida de los trabajadores agrícolas informales cuya mano de obra es excedentaria en el campo, se puede pensar en la posibilidad de que se inserten en otras actividades económicas en mejores condiciones. En resumen, las alternativas para mejorar la situación económica de los agricultores informales son: 1) Diversificación de la producción, 2) Diversificación de la actividad económica, 3) Exportación de productos agrícolas tradicionales (requiere aumentar los rendimientos además de otras cosas), 4) Sustitución de importaciones (requiere aumentar los rendimientos y algo más).

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En lo que sigue, con el aporte de algunos ejemplos, se ilustrará las dificultades de poner en marcha algunas de las estrategias posibles para mejorar los ingresos de los agricultores informales.

5.1. El marco macroeconómico para la inserción en el comercio internacional Dos derroteros, entre otros, para mejor la situación económica de los agricultores informales son la exportación y los cultivos para sustituir importaciones los que son bastante dependientes del marco macroeconómico en el que producen y comercian. En particular, son importantes: 1) El acceso a financiamiento, 2) El tipo de cambio, 3) El régimen tributario, 4) Los aranceles y el contrabando.

5.1.1. Acceso al financiamiento La falta de acceso a los mercados financieros suele ser una restricción importante para los agricultores informales e impide a los pobres mejorar sus condiciones de vida. El problema tiene diversas dimensiones. En primer lugar, está el hecho de que los agricultores informales no suelen contar con garantías convencionales que les permitan el apalancamiento que desearían. En segundo lugar, los problemas de asimetrías de información ligados a la falta de conocimiento de los agricultores de las condiciones con las que podrían


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acceder a créditos, principalmente en zonas donde el sistema financiero no tiene la suficiente presencia en las actividades económicas locales. Finalmente, los agricultores perciben que las tasas de interés son elevadas sobre todo en las instituciones de microfinanzas. La dificultad de ofrecer garantías para obtener créditos está relacionada a que la reforma agraria establece que las propiedades denominadas Solar Campesino y Pequeña Propiedad -donde se encuentran la mayoría de los productores informales- son inembargables y por lo tanto no pueden cumplir la función de garantía hipotecaria para acceder a préstamos bancarios. Entre los productos financieros disponibles en el mercado, se suele argumentar que los microcréditos son de fácil acceso, pero la evidencia internacional sobre sus efectos en países en desarrollo, generada a partir de experimentos aleatorios controlados, ha demostrado impactos modestos en la demanda y en las ganancias de los agricultores (JPALa, 2018). En muchos casos, los agricultores no muestran interés en estos créditos porque no tienen perspectivas de crecimiento y expansión,

5.1.2. Efecto precios y tipo de cambio Bolivia mantiene invariable el precio del dólar desde el año 2006 (con una pequeña modificación el 2008). En ausencia de restricciones al comercio, la evolución de los precios externos e internos determina el flujo del comercio exterior: si los precios suben más en el exterior que en el país, aumentarán las exportaciones y viceversa. Existen varias razones por las cuales los precios internos y externos tienen variaciones diferentes, entre ellas, las principales son: 1) Evolución dispar de los rendimientos físicos, 2) Políticas monetarias que inciden en la inflación, 3) Políticas cambiarias, 4) Políticas tributarias. En la sección 3.1 se mostró las diferencias de rendimientos físicos en varios productos agrícolas entre Bolivia y otros países. La consecuencia a nivel de los precios de estas diferencias, bajo la condición ceteris paribus, es importante: los países que tienen mejores rendimientos pueden ofrecer sus productos a menores precios que los restantes. Esta situación implica un alto nivel de vulnerabilidad para la producción boliviana frente a la competencia externa. Por otra parte, políticas monetarias expansivas diferentes entre los países pueden llevarlos a tener índices inflacionarios dispares haciendo presión sobre los precios de los

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productos transables. En general, estas políticas generan cambios en el poder de compra de sus monedas, en particular, en presencia de un tipo de cambio fijo, un aumento de precios en Bolivia superior al del Perú incentiva las importaciones de ese país. El nivel de apreciación de la moneda nacional está reflejado por las variaciones del tipo de cambio real definido de la siguiente manera: TCR = TCb*(Índice de precios externos) / (Índice de precios internos)

Dónde TCb es el precio nominal del dólar para un periodo base y los índices de precios se refieren a ese periodo. En lo que concierne al intercambio de productos agrícolas, son importantes para Bolivia las relaciones de precios con sus vecinos, muy particularmente, con Perú. La Figura 6 ilustra la acelerada apreciación de la moneda local con relación al mundo y, en particular, con respecto al Perú.

Figura 6. Tipo de cambio real bilateral Bolivia-Perú y multilateral, 1999-2017

Fuente: Dossier Estadístico de UDAPE.

En general, la expresión anterior del tipo de cambio real es calculada para todos los productos transables, pero puede ser aplicada también producto por producto. En ese caso, cobra relevancia el hecho que los

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precios internos y externos pueden tener evoluciones dispares debido a la evolución diferente de los rendimientos físicos en su producción. Luego, independientemente de los aspectos monetarios, si los


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rendimientos de un país están continuamente rezagados con relación a los de otros países, su moneda se verá continuamente apreciada (cae el valor de TCR) y la modificación del tipo de cambio nominal podrá contenerla por un tiempo hasta una nueva devaluación. Además del Perú, Bolivia es receptora de alimentos de Chile y Argentina, introducidos, generalmente, de contrabando.

5.1.3. Régimen tributario En el régimen impositivo boliviano, existen normas especiales para el sector agrícola. El impuesto se cobra en función a una cuota fija por hectárea de superficie a partir de la posesión de 3 hectáreas con algunas variaciones por zonas. Estas disposiciones liberan del pago de impuestos a la mayor parte de agricultores informales.

5.1.4. Aranceles y contrabando El contrabando de todo tipo de mercaderías es una práctica persistente muy difícil de combatir en América Latina. En economía se supone, muchas veces, que se origina en el alto nivel de aranceles, más, esa visión, siendo correcta, no considera otros fenómenos concomitantes, en particular, el hecho en que el contrabando de importación es particularmente rentable cuando es acoplado con contrabando de exportación, incluso si el arancel de

importación es reducido como es el caso de Bolivia. En la frontera de este país con Perú, en la región del Desaguadero, el tráfico de garrafas de gas desde Bolivia hacia el Perú y el de papa desde el Perú hacia Bolivia es particularmente intenso. Cabe informar que la exportación de garrafas de gas está prohibida en Bolivia. En esta operación de importación y exportación cuenta mucho el costo del transporte. Antiguamente, de Bolivia salía muchos minerales cuyo costo de transporte era parcialmente financiado por importaciones de contrabando. Actualmente, pasa algo similar pues los contrabandos de importación y exportación disminuyen sus costos haciéndolos en paralelo. La presunción que la rebaja de aranceles podría hacer disminuir el contrabando no tiene en cuenta una multitud de otros factores que lo hacen posible. Además del señalado, cuentan los costos de la formalización y aspectos culturales e históricos que hacen de la frontera entre Bolivia y Perú una línea de división difícilmente respetada pues, históricamente, esta región de ambos países fue una sola. En suma, para mucha gente, es una frontera artificial.

5.1.5. El paquete de condiciones para la inserción en el comercio exterior Se puede resumir de la siguiente manera las condiciones que inciden

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en la inserción en el comercio internacional (importaciones o exportaciones): • Los rendimientos físicos en mercados competitivos. • Las políticas macroeconómicas (tipos de cambio, tasas de interés, aranceles, etc.). • Progreso tecnológico e innovación a nivel de producto. • La logística de transporte. • Las certificaciones fitosanitarias y orgánicas. • La demanda interna y externa. • Las normas que rigen el comercio entre países de productos agrícolas • Información sobre mercados. Todos los países en desarrollo tienen dificultades para exportar productos agropecuarios, ya sea por razones internas o por las restricciones que plantean los países en desarrollo. Sin ser exhaustiva la lista anterior, es suficientemente ilustrativa de las dificultades que enfrenta Bolivia.

5.2. Producción para sustituir importaciones 5.2.1. El caso del trigo La cadena trigo-harina-pan-pastas presenta particularidades importantes que deben ser tomadas en cuenta en el diseño de una política de producción de trigo para sustituir importaciones.

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El pan es uno de los productos de más consumo en Bolivia debido a las siguientes razones: 1) Su reducido precio, mantenido más o menos fijo durante décadas, 2) Es un alimento rico en nutrientes, 3) Deja la sensación de saciedad, 4) Es de fácil consumo. Bolivia importa harina y trigo por un valor de $US 130 millones anuales: la producción nacional contribuye con un 20 a 30 por ciento a la oferta. Los precios internacionales del trigo y de la harina fluctúan según las condiciones climatológicas de los países productores y según sus políticas económicas. Cuando las cosechas son malas, los precios suben, pero cuando los países exportadores devalúan (Argentina lo hace con frecuencia), los precios caen. Para mantener el precio del pan constante, el gobierno concede subsidios a los panaderos para la compra de harina cuando su precio sube. Estos subsidios son fluctuantes, pueden variar entre 0 y 40 %. El gremio de los panaderos, también conformado por trabajadores informales, tiene mucha capacidad de presión política, mantiene un riguroso monopolio en la práctica del oficio y es capaz de paralizar la producción de pan provocando que los consumidores manifiesten su descontento con las políticas de gobierno. Cuando el subsidio no se justifica, generalmente el gobierno transa con los panaderos ofreciéndoles entregar máquinas amasadoras a bajo precio o en donación.


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Los agricultores informales no producen trigo y cuando lo hacen, obtienen bajos rendimientos lo que no les permite competir en el mercado. El trigo es cultivado en los grandes establecimientos agrícolas del Oriente juntamente con la soya, pero tiene menos resultados que los cultivos en Argentina por lo que también tiene dificultad de competir en tiempos normales. A pesar de que, en diferentes momentos de su historia, Bolivia ha intentado promocionar la producción de trigo para sustituir importaciones, no ha tenido resultados alentadores.

5.2.2. El caso de la papa La papa fue cultivada por primera vez entre los años 8000 y 5000 a.C. en la región andina cerca del lago Titicaca, entre Bolivia y Perú. Para la población andina fue el principal alimento durante siglos y lo es actualmente. La papa tiene abundantes micronutrientes, sobre todo vitamina C: una papa media, de 150 gramos, consumida con su piel, aporta casi la mitad de las necesidades diarias del adulto (100 mg). La papa contiene una cantidad moderada de hierro, pero el gran contenido de vitamina C fomenta la absorción de este mineral. Además, este tubérculo tiene vitaminas B1, B3 y B6, y otros minerales como potasio, fósforo y magnesio, así como folato, ácido pantoténico y riboflavina. También contiene antioxidantes

alimentarios, los cuales pueden contribuir a prevenir enfermedades relacionadas con el envejecimiento, y tiene fibra, cuyo consumo es bueno para la salud (FAO, Las papas, la nutrición y la alimentación, 2008). El precio de la papa al consumidor es reducido y al igual que el pan, su consumo deja la sensación de saciedad. El mayor uso de la papa es el consumo directo, pero además hay formas de industrialización que permiten diferir su consumo. También tiene usos industriales, es utilizada para la fabricación de bebidas alcohólicas (Vodka) y para alimentar al ganado. La mayor parte de los predios campesinos en los Andes tienen cultivo de papa, muchas veces, sólo para atender las necesidades de las familias que la conciben como un elemento estratégico para su seguridad alimentaria. Bolivia cuenta con más de 200 variedades de papa y quizás algo más. Las comidas típicas en los Andes la requieren para su elaboración. En el campo es parte fundamental del alimento diario, y en las ciudades tiene un consumo importante. La población andina desarrolló técnicas para deshidratar la papa convirtiéndola en chuño, bajo cuya

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forma resiste el paso del tiempo. Si bien la papa es de consumo generalizado en el mundo entero, el chuño no tiene mercado fuera de las fronteras de Bolivia. La papa se cultiva en 125 países, siendo el Perú el principal exportador. Perú logra exportar debido a que sus rendimientos son particularmente altos, a la buena calidad de su producto, a granjas productoras de grandes cantidades, a una cadena de producción- exportación bien establecida y haber superado los problemas logísticos que significa su transporte y las exigencias fitosanitarias y orgánicas de los países importadores. El cultivo de papa en Bolivia difiere bastante del de Perú. No hay granjas que producen en gran escala, hay más de medio millón de pequeños productores, los rendimientos son bajos, la mitad de lo que Perú obtiene en sus regiones de menor rendimiento, y no tiene logística de transporte ni cadena de exportación. Debido a sus bajos rendimientos no logra competir con los precios de Perú de donde recibe grandes cantidades de contrabando que no figuran, obviamente, en las estadísticas de comercio exterior de Bolivia. Un ejercicio de estimación del monto de importación ilegal de papa basado en hojas de balance, realizado para este trabajo, arroja que entre

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el 25 y el 33 por ciento del consumo nacional de papa se origina en importaciones ilegales las que tienen lugar debido a la diferencia de los rendimientos físicos en la producción y posiblemente en variables macroeconómicas. Devaux et. al. (Devaux, Ordinola, Hibon, & Flores, 2010) sugieren que el contrabando llega a ser aproximadamente igual al 110% de las importaciones legales. En las condiciones actuales, la sustitución de estas importaciones, que pudiese dar lugar a mejorar las condiciones de vida de los agricultores informales, parece difícil. La oferta de papa nacional llega a unas 700 mil toneladas, el crecimiento anual de la cantidad producida es modesto, llegando sólo al 1.67 por ciento anual, empujado por un leve aumento de los rendimientos (0.52% anual) y de la superficie (1.09% anual)


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Cuadro 7. Producción e importación de papa en Bolivia Producto

perecible

Mercado

cualquiera

Calidad

regular

Unidades de producción

500 mil

Condiciones laborales

informales

Competencia

por rendimientos

Superficie cultivada

195 mil hectáreas

Oferta de papa nacional

700 mil toneladas

Importaciones

25 a 33 % del consumo nacional

Ventas externas

ninguna

innovación

Experimentos en centros de investigación

asociatividad

para el comercio

consumo doméstico

1 millón de toneladas al año

producción Bolivia

1.67% de crecimiento anual

consumo nacional per cápita

87.9 kilogramos al año

rendimiento

6 toneladas/hectárea

Fuente: Elaboración propia cpn base en diferentes fuentes secundarias.

La razón fundamental para que Perú exporte papa a Bolivia, y no lo contrario, reside en la diferencia de rendimientos: la producción de Bolivia llega a 6.4 toneladas por hectárea, mientras que la del Perú alcanza 15.4 toneladas, pudiendo, en condiciones de mercado abierto, ofrecer su producto a un menor precio que el nacional. A pesar de ser parte del mismo problema, son desafíos diferentes sustituir las importaciones de papa y mejorar la situación económica de los agricultores informales.

Es poco factible que los pequeños productores puedan contribuir a disminuir el déficit de papa, por tanto, algunos especialistas sugieren que las políticas de apoyo deberían ir enfocadas a potenciar a los productores medianos y grandes con mayores rendimientos. El uso de semilla comercial de calidad puede mejorar los rendimientos de producción entre 30% y 50% con respecto a los resultados del uso de semilla producida por el propio agricultor (FAO, The potato cultivation, 2008). En Bolivia, el 78% de los

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productores de papa utiliza su propia semilla, por tanto, existe un amplio espacio para mejorar el rendimiento de producción con el uso de semilla certificada. En diferentes centros de investigación se han hecho experimentos con nuevas tecnologías que han logrado subir el rendimiento del cultivo de la papa hasta el nivel del Perú e incluso más, sin embargo, al ser experimentos en condiciones ideales no han logrado ser implantados en todo el país. Por otra parte, no han logrado comprometer a los agricultores en acciones para mejorar los rendimientos quienes se preguntan si les conviene aumentar los rendimientos y la producción estando dadas las actuales condiciones de mercado. El futuro del mercado podría estar en las variedades no tradicionales de papa.

5.3. Producción agrícola para la exportación: el caso de la quinua La quinua es originaria de los Andes. Durante mucho tiempo, su consumo se limitó a los habitantes de las regiones donde la cultivan, sobre todo, en el sur del departamento de Potosí, donde se cultiva la variedad llamada “quinua real” actualmente muy apreciada por los consumidores nacionales y extranjeros.

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Se estima en 70 mil el número de familias que cultivaban quinua en Bolivia. Al igual que en el caso de la papa, el 100 por ciento de los trabajadores son informales según las definiciones convencionales de informalidad pues son trabajadores por cuenta propia con ayuda familiar, no tienen registro de comercio, no pagan impuestos, no cotizan a la seguridad social ni al régimen de pensiones. El área donde se cultiva quinua, en el Sur de Potosí, es ocupada históricamente por una población indígena, con segmentos de propiedad colectiva y con la práctica de gobernabilidad y gestión común de los recursos naturales y la producción agrícola (Jaldin Quintanilla, 2011). Entre las décadas del 70 y del 80 se conformaron asociaciones y cooperativas de productores de quinua y se dieron los primeros pasos en materia de mecanización. Entre los principales objetivos de estas organizaciones se encontraba la comercialización interna y externa de la quinua. Neri (Neri, 2018) examinó la articulación de las poblaciones campesinas del altiplano sur en el sistema global capitalista. A partir de los años setenta del siglo pasado, algunos investigadores lograron una quinua de mejor calidad y eliminar la saponina. Estos esfuerzos fueron acompañados de innovaciones


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tecnológicas en la producción, cosecha y postcosecha y en la organización de los agricultores informales en cooperativas y asociaciones, logrando un producto limpio, orgánico y de buen sabor. Paralelamente, productores e intermediarios desplegaron mucha información en mercados externos, principalmente en Europa y Estados Unidos, mostrando las cualidades nutricionales de la quinua para atraer la atención de los mercados de alimentos orgánicos, vegetarianos y veganos y de los consumidores de productos glutenfree, kosher y gourmet (IICA, 2015). La quinua real producida en el Altiplano Sur, además de ser orgánica, tiene características de tamaño, color, sabor que gustan a los consumidores los que están dispuestos a pagar algo más sobre el precio de la quinua convencional producida en Perú. La quinua también da lugar a la elaboración de galletas, barras energéticas y bebidas mezcladas con leche (Bonifacio, 2006).

Con las innovaciones introducidas, el consumo nacional de quinua empezó a crecer al 5.02 por ciento anual, en parte, apoyado por las compras institucionales para la elaboración del desayuno escolar y el subsidio prenatal. Actualmente, el consumo per cápita llega a 1.5 kilogramos anuales. El mercado externo se muestra promisorio debido a que su consumo sigue siendo muy bajo (53 gramos anuales en EE. UU y 138 gramos en los Países Bajos). Pero, poco a poco, Perú ha desplazado a Bolivia como el principal exportador de quinua en el mundo debido a que dobla los rendimientos nacionales lo que le permite vender a un precio más bajo. Bolivia compite por la diferenciación de su producto (Quinua Real). Esta situación arrincona a Bolivia a nichos de mercado cuyo crecimiento es más lento que el de los otros mercados. El Cuadro 8 contiene información complementaria sobre la situación de exportación de la quinua boliviana.

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Cuadro 8. Situación de exportación de la Quinua Real de Bolivia Producto

grano/no perecible

Mercado

Mercados de productos orgánicos en países desarrollados

Calidad

Excelente

Unidades de producción

70 mil

Condiciones laborales

Informales

Competencia

Por calidad no por rendimientos

Superficie cultivada

120 mil hectáreas

Cantidad producida

71 mil toneladas

Exportaciones 2014

200 millones de dólares

Ventas externas

La mitad de la producción

innovación

postcosecha, maquinaria y semillas mejoradas. Comercio

asociatividad

esfuerzo comunitario

consumo doméstico

5.02 % crecimiento anual (mercado institucional)

producción Bolivia

44% producción mundial

consumo percapita

53 grms en EEEUU; 138 gm países bajos

rendimiento

600 kgrs /hectárea

consumo nacional per cápita

1.5 Kgrs por año año

Fuente: Elaboración propia con base en diferentes fuentes secundarias.

Las exportaciones captan más de la mitad de la producción. Hubo años en que significaron cerca de 200 millones de dólares, una cifra que ayudó a mejorar mucho las condiciones de vida de los productores. La quinua es vendida en su estado natural pero también bajo la forma de galletas, hojuelas, etc. La superficie cultivada pasó de 20 mil hectáreas en 1984 a 120 mil en 2018. La producción de quinua aumentó de 10 mil toneladas en 1984 a 71 mil toneladas en el 2018 empujada

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por la ampliación del área de cultivo, así como un importante aumento en los rendimientos. En resumen, el auge de la producción y exportación de quinua se debe a: 1) La incorporación de nuevas tecnologías de producción, procesamiento, comercialización y comunicación, 2) La identificación de nichos de mercado beneficiándose de la evolución de la demanda externa de productos orgánicos de alta calidad nutritiva, 2) La respuesta positiva a esa demanda a partir de la organización


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(proceso de formalización) de los productores, , 4) La renovación del capital humano. Ver también (Martínez Zarzoso, Peluffo, & Silva, 2018). El gobierno boliviano promueve la producción de quinua a través de políticas y regulaciones. La política nacional fue publicada en 2009 y en 2010 (MDRyT 2009, MDRyT 2010). En 2011, una ley declaró la producción, industrialización y comercialización de quinua en los mercados nacionales e internacionales como una prioridad (Asamblea Legislativa 2011). La estrategia 2010 también reconoció la necesidad de la participación de instituciones de investigación, como el Ministerio de Agricultura y el Instituto de Innovación Forestal (INIAF), y más recientemente del Centro Internacional de Quinua (CIQ) (establecido por Ley Nº 395 en 2013) (Tomado de (Canales, Gomez, Fielding, & Dugarte, 2020)). Por lo menos desde el punto de vista económico relacionado a mejorar los ingresos de los agricultores, la experiencia de la quinua se muestra exitosa (para una opinión más matizada, ver (Muriel & Evia, 2011)), pero, hay críticos que observan que será imposible aumentar la producción y las exportaciones de este producto y hay otros que alertan sobre sus posibles daños ambientales el tratar de hacerlo (Joaquín Milz (el de Ecotop)).

5.4. Los otros derroteros de los trabajadores agrícolas informales Los otros derroteros para mejorar los ingresos de los trabajadores agrícolas informales son a) la diversificación de la producción, incluyendo rubros de alimentos orgánicos de estricto control, b) la diversificación del empleo en las cercanías de las unidades agrícolas, c) la diversificación del empleo en los lugares de destino de la migración, d) La migración temporal al exterior de Bolivia para trabajar en actividades estacionales agrícolas. d) Teniendo en cuenta que la alimentación en Bolivia es aún poco variada caracterizada por el gran consumo de tubérculos y cereales, existe un margen significativo para el crecimiento del consumo de verduras, frutas y pescado. Por la experiencia de otros países, esto ocurre a medida que crece la clase media y con ellos los ingresos y el acceso a la información sobre la calidad de los alimentos. Sin duda, esto está ocurriendo en Bolivia, pero lentamente. e) La diversificación del empleo puede lograrse en los alrededores de las unidades productivas combinando la actividad agrícola con trabajos no agrícolas, por ejemplo, en industrias cuyos insumos provengan de la agropecuaria (lanas, cueros, confecciones, quesos) y en el proceso producción-

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transporte-comercio de productos agrícolas. f) En los lugares de destino de la migración, los trabajadores informales pueden mejorar sus condiciones de vida con capacitación para el ejercicio de una nueva actividad laboral e información sobre las normas y leyes que rigen en medios urbanos. La alternativa de insertarse en un sector urbano informal mejorará sus ingresos, no mucho, pero tendrán mejores condiciones de acceso a servicios básicos y a mejores escuelas para sus hijos. g) La migración para realizar trabajos agrícolas en el exterior es una forma de obtener ingresos adicionales, pero, queda a estudiar sus efectos permanentes, positivos y negativos.

6. Conclusiones En este estudio, se pone énfasis en la importancia del sector agrícola informal de Bolivia en la producción de alimentos y en el hecho que su situación precaria lleva a buscar alternativas para mejorar sus ingresos. La satisfacción de las necesidades nutricionales y los términos de intercambio campo ciudad sustentan la hipótesis de una posible saturación de la demanda de alimentos en medios urbanos frente a una oferta abundante.

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De ser cierta esta hipótesis, no tiene sentido promover el crecimiento de la producción, pero cultivos que ofrezcan mayor variedad para el consumidor son todavía posibles fuentes de trabajo e ingresos. El aumento de la productividad, manteniendo la oferta constante en términos per cápita, liberará mano de obra para la cual es necesario prever puestos de trabajo en actividades conexas con la actividad agropecuaria y, también, en trabajos en medios urbanos. La inserción en el comercio internacional es una alternativa para colocar la producción y mejorar los ingresos de los agricultores informales, pero presenta muchas dificultades, algunas, posiblemente, insalvables. La sustitución de las importaciones de trigo podría ser posible si se mejora los rendimientos de su producción y cambia la política de subsidio. La sustitución de las importaciones de papa requiere también mejorar los rendimientos. En ambos casos, se requiere implantar un marco macroeconómico favorable (tasas de interés, tipo de cambio, etc.). En el estudio, se ha mencionado el caso de las exportaciones de quinua, que han tenido un desarrollo exitoso, pero que se enfrentan a la competencia del Perú y a diferentes críticas medioambientales.


Rolando Morales

En suma, es necesario renovar el interés para ampliar las posibilidades de ocupación de los trabajadores agrícolas informales.

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CRECIMIENTO ECONÓMICO, CONVERGENCIA REGIONAL Y HETEROGENEIDAD ESPACIAL EN EL PERÚ. UN ANÁLISIS DE ECONOMETRÍA ESPACIAL GROWTH ECONOMIC, REGIONAL CONVERGENCE AND SPATIAL HETEROGENEITY IN PERU. AN ANALYSIS OF SPATIAL ECONOMETRICS Claudia Mabel Bohórquez Coro1 Benigno Caballero Claure2 Rolando Caballero Martínez3

1 2 3

Universidad Mayor de San Andrés y Universidad Andina Simón Bolívar (La Paz, Bolivia). E-Mail: cbohorquez9@gmail.com University of Alburquerque (EE.UU.), Universidad Técnica de Oruro. Miembro de la Red Académica de América Latina y el Caribe sobre China (RED ALC-CHINA). E-Mail: b_caballero_c@hotmail.com Universidad Nacional Autónoma de México. Centro de Estudios Monetarios y Financieros (CEMFI, Madrid, España). Escuela Militar de Ingeniería (La Paz). Miembro de la Red Académica de América Latina y el Caribe sobre China (RED ALC-CHINA). E-Mail: rcaballeromartinez@gmail.com; roland.caballerom@comunidad.unam.mx


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RESUMEN

ABSTRACT

Este artículo estudia la convergencia y divergencia regional en el Perú, desde 2001 hasta 2011, empleando las definiciones clásicas de sigma convergencia, beta convergencia y convergencia condicional, además de técnicas no paramétricas y espaciales de uso frecuente como ser el estadístico I de Moran, análisis Lisa y modelos econométricos espaciales: modelo autoregresivo espacial (SAR) y modelo de error espacial (SEM), así como medidas estáticas, como el indicador gamma, alpha, theil, coeficiente de variación ponderado y el índice de herfindahl-hirschman. Los resultados empíricos indican una disminución en la dispersión del ingreso per cápita para todo el periodo 2001-2011. Sin embargo, de manera robusta con los modelos econométricos espaciales y la mayor parte de los indicadores estáticos y dinámicos, se confirma un proceso de convergencia condicional significativo, para el periodo 20062011. Además, se revela la importancia y estrecha relación entre la localización geoespacial y la formación de núcleos de convergencia en el crecimiento económico de los departamentos del Perú.

This article studies the regional convergence and divergence in Peru, from 2001 to 2011, using the classic definitions of sigma convergence, beta and conditional convergence, as well as non-parametric and spatial techniques often used as being the Moran statistic I , Lisa analysis and spatial econometric models: spatial autoregressive model (SAR) and spatial error model (SEM), as well as static measurements, such as the gamma indicator, alpha, theil, weighted coefficient of variation and the Herfindahl-Hirschman index. The empirical results indicate a decrease in the dispersion of per capita income for the entire period 2001-2011. However, in a robust manner with the spatial econometric models and most of the static and dynamic indicators, a significant conditional convergence process is confirmed, for the period 2006-2011. In addition, the relationship between geospatial location and the formation of convergence clubs in the economic growth of the departments of Peru is revealed.

Palabras Clave: Convergencia beta, Econometría Espacial, Núcleos de Convergencia y Regiones. Clasificación JEL: C21, R11, O11

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Keywords: Beta convergence, Spatial Econometrics, Convergence Nucleus and Regions


Claudia Mabel Bohórquez Coro, Benigno Caballero Claure y Rolando Caballero Martínez

1. Planteamiento del problema de investigación En los últimos años uno de los aspectos del crecimiento económico que más ha influido en las discusiones, ha sido la convergencia económica. En estas discusiones se delibera la existencia de mecanismos que permitan a las regiones menos desarrolladas crecer más de prisa que las más desarrolladas y, en última instancia, alcanzarlas; o alternativamente si las regiones pobres tienden a ser más pobres y las ricas más ricas (divergencia regional y/o departamental). En este sentido uno de los temas debatidos es si las diferencias interregionales tienden a reducirse o aumentarse a mediano o largo plazo. En los debates existen dos posiciones extremas: por un lado están las teorías neoclásicas de crecimiento exógeno que sostienen que a largo plazo deberá producirse un proceso de convergencia entre las economías y, por otro lado, están las teorías más recientes de crecimiento endógeno que afirman que la convergencia, en términos de ingreso por habitante, no tiene necesariamente que producirse, por cuanto las economías más dinámicas pueden seguir creciendo tanto o más de prisa que las menos desarrolladas. Estas posiciones han buscado comprobarse en base a la experiencia histórica de diversas

economías y se les ha aplicado una variedad de técnicas empíricas, lo que ha dado lugar a la existencia de evidencia no concluyente, cuyos resultados no son uniformes, por lo que las causas del crecimiento económico se explican por uno u otro de los enfoques teóricos referidos, así como retomar como aspecto central la temática del crecimiento económico, sus determinantes y su vinculación con el proceso de desarrollo (Sala-iMartin, 1994). Para Perú, se han realizado diversos estudios de crecimiento económico y convergencia regional, sin embargo, son contados los trabajos que han abordado el tema tomando en cuenta el aspecto espacial y su dependencia. Además, en los trabajos mencionados no se caracterizan los procesos espaciales de convergencia o divergencia, de ahí que sea necesario plantear como problema de investigación el estudio de la tendencia del crecimiento económico de los departamentos de Perú e identificar la formación de núcleos de convergencia, precisando el papel e importancia de los factores espaciales en su comportamiento de 2001 a 2011. Por tanto, en este trabajo nosotros nos planteamos como objeto de estudio la relación entre la hipótesis de convergencia del ingreso y la formación de núcleos de convergencia entre los departamentos del Perú; en

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dicha relación se considera la influencia de los efectos espaciales, dados estos últimos por la proximidad de la localización entre los departamentos del Perú y por la concentración económica espacial entre ellas4. De tal forma que, una vez que se realiza el análisis de la convergencia tradicional, se analiza de manera comparativa, por un lado, la asociación entre crecimiento del ingreso per cápita y la vecindad geográfica de la localización de la actividad económica y por el otro, la asociación entre el ingreso y la concentración económica espacial de los departamentos del Perú en el periodo de 2001 a 2011. La pregunta de investigación que nos formulamos es la siguiente: 1. ¿Cuál es el papel de los factores espaciales en el crecimiento económico y la convergencia regional de los departamentos del país en el periodo de 2001-2011? y ¿Estos factores espaciales junto a otras variables han tendido a reducir o ampliar la desigualdad departamental en el Perú? Las hipótesis de trabajo correlacionados a las preguntas previas son las siguientes: 1. El crecimiento económico de los departamentos del Perú en 4

100

En Perú existen veinte cuatro departamentos o regiones, que las mismas conforman la división políticoadministrativo departamental del país.

el periodo de 2001 a 2011 se caracteriza por un proceso de convergencia no significativo y por la formación de clubes de convergencia y además los efectos espaciales a través de la contigüidad y la concentración económica espacial condicionan el crecimiento de los departamentos del Perú y contribuyen en distinto grado a explicar el proceso de convergencia. El articulo esta estructurado de la siguiente manera. En la primera sección se dio una breve introducción del tema, así como la formulación del planteamiento del problema y sus posibles hipótesis. En la segunda sección se describe y se aplica con datos de los departamentos del Perú, las medidas de disparidades económicas estáticas, para analizar si efectivamente existe un proceso de convergencia y/o divergencia en los departamentos del Perú. La tercera sección también se describe y se aplica con datos de los departamentos del Perú, las medidas de disparidades económicas departamentales dinámicas, tomando en cuenta los efectos espaciales a través de la contigüidad y la concentración económica espacial para distintos periodos y al mismo tiempo se estima modelos econométricos espaciales para probar nuestra hipótesis. La cuarta sección discute y contrasta los distintos resultados obtenidos, con las distintas metodologías aplicadas


Claudia Mabel Bohórquez Coro, Benigno Caballero Claure y Rolando Caballero Martínez

a lo largo de nuestro trabajo de investigación. La quinta sección damos a conocer una propuesta inclusiva de crecimiento y desarrollo económico para el Perú. Finalmente, en la última sección se muestran las conclusiones finales de nuestros resultados.

2. Medidas de Disparidades Económicas Departamentales: Estáticas 2.1. Indicador Gamma:

Donde:

2.2. Indicador Alfa: Es otro indicador estático, pero este relaciona la diferencia entre los valores extremos del PIB per cápita departamental de la serie y el promedio nacional, (Amador, 2008):

Representa una medida estática de la disparidad regional, la cual toma la relación entre el valor máximo y el mínimo del PIB per cápita departamental por año:

;

Gráfica 2.1a. Indicadores Estáticos Alfa

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ.

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Gráfica 2.1b. Indicadores Estáticos Gamma

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ.

La evolución de las distancias entre departamentos del Perú ha tenido un decrecimiento según los indicadores Gamma y Alpha, un comportamiento de convergencia medianamente rápido, ya que en los primeros cinco años del nuevo siglo el promedio del indicador Gamma era de 9.26 que correspondía a la distancia entre el máximo PIB per cápita (Lima y Moquegua) y el mínimo PIB per cápita (Apurimac), y para el 2011 este indicador disminuyó a un 6.64, que corresponde a la distancia de Moquegua (PIBpc máximo) y Apurimac (PIBpc mínimo). El indicador Alpha que también relaciona el PIB per cápita máximo y mínimo tiene el mismo comportamiento, pasando de un promedio de 2.86 en los primeros cinco años a un 2.18 en el año 2011. Lo anterior nos da un indicio de un proceso de convergencia medianamente rápido para el periodo analizado.

102

2.3. Indicador de Theil: Este índice puede interpretarse como una expresión de desigualdad relativa, de modo que cuando es igual a cero se estará hablando de un sistema igualitario y cuando toma un valor positivo será un sistema desigual. Entre mayor es el valor del índice, mayor es la desigualdad. Su fórmula es la siguiente:

;

Donde: yi: PIB departamental, y: PIB nacional, Pi: Población departamental y P: Población nacional.


Claudia Mabel Bohórquez Coro, Benigno Caballero Claure y Rolando Caballero Martínez

Gráfica 2.2. Indicador de Theil

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ.

El Índice de Theil refleja la desigualdad relativa, de tal forma que entre mayor es el valor del índice, mayor es la desigualdad. Podemos observar el comportamiento en el Gráfico 2.2. En el cual se evidencia un aumento relativo de la desigualdad entre los departamentos. El índice de Theil pasa de un valor de 0.049 en el año 2001 a un valor de 0.057 en el año 2011. Por lo tanto, podemos afirmar que este aumento es muy leve ya que el índice de Theil aumenta solamente 0.008 en el periodo de 11 años.

2.4. Indicador de Coeficiente de Variación Ponderado:

no tienen en cuenta otros indicadores), su cálculo se realiza, con la siguiente fórmula:

;

Dónde: yi: PIB departamental, y: PIB nacional, Pi: Población departamental y P: Población nacional

Este coeficiente tiene una particularidad y es que incluye en su análisis la influencia de los diversos tamaños de la población (aspecto que

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Gráfica 2.3. Indicador de Coeficiente Variación Ponderado

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ.

El Índice de Coeficiente Variación Ponderado, refleja la desigualdad relativa, de tal forma que entre mayor es el valor del índice, mayor es la desigualdad. Por lo tanto en la gráfica 2.3 podemos observar que existe una disminución de la desigualdad entre los departamentos del Perú: El índice de coeficiente de variación ponderado pasa de un promedio de 0.56 en los primeros cinco años a un valor de 0.43 para el 2011.

concentración si tiende a 10.000 y a cero cuando no hay concentración, (Amador, 2008). Cabe resaltar que el valor de cero correspondería a un caso extremo teórico, donde ninguno de los territorios contribuye a la producción nacional, es decir que la producción nacional es nula; mientras que un valor de 10.000 sugiere que un solo territorio genera el total de la producción del país. Su fórmula se define.

2.5. Índice de Concentración de Herfindahl-Hirschman: Este índice permite conocer la evolución de los desequilibrios regionales desde una dimensión espacial. El índice se calcula como la sumatoria del cuadrado de las participaciones porcentuales de las diferentes entidades territoriales en el total. Este índice puede variar entre 0 y 10.000, indicando máxima

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Dónde: yi: PIB departamental, y: PIB nacional y IHH: Índice de concentración de Herfindahl-Hirschman.


Claudia Mabel Bohórquez Coro, Benigno Caballero Claure y Rolando Caballero Martínez

Gráfica 2.4. Indicador de Herfindahl-Hirschman

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ.

La tendencia del Índice Concentración de Herfindahl – Hirschman, se comporta de forma creciente lo que nos indica que no existe una desconcentración del producto, es decir que los departamentos no aumentaron de manera significativa su participación en la generación del PIB, podemos observar que este indicador paso de un valor de 2270.76 en el año 2001 a un valor de 2452.05 en el año 2011 y la misma aumento en todo el periodo de estudio en 181.28 puntos. Por lo anterior se puede afirmar que la tendencia creciente a partir del 2006 es significativa y ello nos llevaría a concluir que para toda la muestra 2001-2011 existe un proceso de divergencia no significativo.

3. Medidas de Disparidades Económicas Departamentales: Dinámicas y Espaciales Cuando se habla de convergencia económica regional, se está refiriendo

a la tendencia que existe a que los niveles de PIB per cápita de las regiones se igualen en el tiempo. La literatura ha establecido dos tipos de convergencia, o mejor, dos conceptos de convergencia económica, tipo beta y tipo sigma. El primero, tipo beta-convergencia, que establece la relación inversa que existe entre la tasa de crecimiento del nivel inicial de PIB per cápita. Por su parte, el tipo sigma, o sigma-convergencia indica la relación que existe entre la dispersión del ingreso per cápita y el tiempo.

3.1. Convergencia tipo sigma Entre un grupo de entes territoriales existe una tendencia a la convergencia tipo sigma si la dispersión del PIB per cápita entre los mismos tiende a reducirse en el tiempo (Cuadrado Roura, 1998; Cuadrado & García, 1995; Azzoni, 1995). Esta dispersión suele medirse mediante la desviación estándar muestral, o bien mediante el coeficiente de variación. Así pues, lo

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que se estudia es el comportamiento de este estadístico a lo largo del tiempo. Cuando dicha dispersión muestra una tendencia a reducirse en el tiempo se afirma que se está produciendo convergencia sigma.

Dónde: yi,t: PIB per cápita de la región i en el momento t; N: número de departamentos muestreados; σt: sigma convergencia y μi: promedio de los PIB per cápita de los departamentos en el momento t. Por lo tanto, dependiendo de si el valor inicial de σ2 está por debajo o por encima de su valor de estado estacionario, la varianza irá creciendo o decreciendo en el tiempo. En otras palabras, se observará convergencia σ solamente en aquellos

casos en que la varianza inicial esté por encima de la de estado estacionario. A su vez, puede demostrarse (Barro y Sala-i-Martín, 1992) que los conceptos de convergencia β y σ están relacionados entre sí, si no hay convergencia β (es decir β < 0 no se cumple) entonces la varianza del log (yi ,t ) crece continuamente en el tiempo. Por lo tanto, convergencia β es una condición necesaria, pero no suficiente, para la convergencia σ. Esto se puede mostrar en el siguiente caso: en un período de tiempo un grupo de regiones pobres crecen más que las ricas; pero en términos relativos y no absolutos, de tal manera que la dispersión se mantiene constante o incluso puede aumentar. En el caso anterior, se tiene convergencia β pero no convergencia σ.

Gráfica 3.1. Sigma Convergencia

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ.

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El Gráfico 3.1, muestra que la dispersión del PIB per cápita de los departamentos a nivel nacional tiende a disminuir en el tiempo, esto quiere decir que la brecha entre los departamentos del Perú ha disminuido y por lo tanto existiría convergencia tipo sigma (σ). Esta tendencia puede ser consecuencia de que otros departamentos aparte de Lima han tenido un buen desempeño en el PIB per cápita en los últimos años, como ser: Moquegua, Arequipa e Ica. Sin

embargo, también se puede advertir que Apurimac y Ayacucho han sido departamentos cuyos PIBpc no han variado casi mucho en los últimos años5. 5

Puede consultarse la base de datos del PIB per cápita a precios de mercado en soles, de los departamentos del Perú, en la siguiente pagina web: http://www. inei.gob.pe/web/aplicaciones/siemweb/ index.asp?id=003, de la misma se sustrajeron los datos para la elaboración de presente documento de investigación.

Gráfica 3.2. Varianza del PIBpc de los Departamentos del Perú

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ.

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Gráfica 3.3. Sigma Convergencia Nacional y Regional del Perú

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

A nivel de regiones geográficas (gráfico 3.3) se encuentra un patrón incluso más difuso, cayendo la dispersión entre los departamentos de la selva (de 0.41 en el 2001 a 0.34 en el 2011) evidenciándose en los departamentos de la selva sigma convergencia, también se evidencia de manera leve sigma convergencia en los departamentos a nivel nacional, cayendo la dispersión levemente (de 0.49 en el 2001 a 0.46 en el 2011), mientras en los departamentos de la costa y sierra, el proceso de sigma convergencia es no significativo. Este resultado tendría que ser coherente con la teoría económica y más específicamente siguiendo los conceptos Sala-i-Martin (1996), ya que una condición necesaria para la existencia de convergencia (σ), es la existencia de convergencia β, en tanto

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la existencia de convergencia β tiende a generar convergencia (σ). Por lo tanto, como no se encuentra un proceso de convergencia sigma significativo para todas las regiones geográficas y a nivel nacional (con excepción de la región de la selva y seguido de lejos a nivel nacional), se esperaría que los resultados de convergencia tipo β sean no significativos.

3.2. Convergencia tipo beta (β) La convergencia beta se observa cuando se da una relación inversa entre la tasa de crecimiento de la renta per cápita y el nivel inicial de ésta, es decir, trata de contrastar si una situación de retraso relativo en un momento dado tiende a reducirse con el paso del tiempo. Definido de otra forma, este concepto de convergencia implica que, a largo plazo, si existe convergencia


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de este tipo, los departamentos más pobres crecen a una tasa mayor que los más ricos, de forma que todas las economías (departamentos) tienden al mismo nivel y que podría denominarse estado estacionario, o lo que es lo mismo, trata de establecer si las áreas que parten de posiciones más retrasadas registran tasas de crecimiento mayores que las más adelantadas, de tal manera que se produzca un efecto de “catching-up”.

Como análisis complementario de los cuadrantes de desempeño mencionados en esta sección, se realiza un esquema de cuadrantes de convergencia, el cual contiene cuatro cuadrantes de análisis, pero el análisis de ejes varía, ya que no se analiza el promedio sino el nivel inicial del PIB per cápita respecto a su tasa de crecimiento, Valdivia M. (2007).

Gráfica 3.4. Esquema de Cuadrantes de Rendimiento Económico

Fuente: Elaboración propia

Territorios Ganadores: Regiones (departamentos) que han crecido por sobre la media nacional y que tienen productos per cápita también superiores a la media nacional. Territorios Convergentes: En este cuadrante se ubican las regiones (departamentos) que han crecido por sobre la media nacional y que tienen productos per cápita inferiores a la

media nacional. Se los ha denominado “convergentes” para hacer alusión al hecho de que están teniendo una buena dinámica de crecimiento y podrían estar convergiendo en el sentido de avanzar y alcanzar a las regiones más avanzadas. Territorios Estancados: En éste cuadrante se ubican territorios que han crecido por debajo de la media

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nacional y cuyos productos per cápita también están por debajo del promedio nacional. Se los ha denominado “estancados” debido a que su bajo dinamismo económico los mantiene en una situación de mayor atraso y, por lo tanto, pueden ser considerados como territorios potencialmente perdedores”. Territorios Declinantes: En este cuadrante se ubican las regiones o

territorios que han crecido por debajo de la media nacional y que tienen productos per cápita superiores a la media nacional. Son territorios que tienen un comportamiento convergente, ya que tienen tasas de crecimiento inferiores a los territorios de menor PIB per cápita, por lo que están, de alguna manera, permitiendo que se cierren las brechas.

Gráfica 3.5. Convergencia Beta de los departamentos del Perú (2001-2011)

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ.

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Gráfica 3.6. Convergencia Beta de los departamentos del Perú (2001-2006)

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ.

Gráfica 3.7. Convergencia Beta de los departamentos del Perú (2006-2011)

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ.

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Los resultados del análisis de convergencia sigma deben de complementarse con los de convergencia beta, dado que ésta es condición necesaria del comportamiento de la convergencia sigma. El análisis de convergencia beta de los departamentos del Perú, envase a la teoría relaciona en forma inversa al crecimiento del ingreso en un periodo de tiempo con el ingreso inicial, lo que implica gráficamente para su existencia una asociación directa con pendiente negativa. De esta forma la ecuación de beta convergencia absoluta queda especificada de la siguiente forma:

Donde: = Tasa de crecimiento o promedio anual de PIB pc de la región i entre los años 0 y T Yi , t = PIBpc de la región i en el año T c = intercepto T = Número de periodos

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De este modo, c y el coeficiente beta dependen de algunos parámetros del modelo como son: la tasa de progreso técnico, la tasa de crecimiento de la población, la tasa de preferencia por el tiempo, la elasticidad de sustitución intertemporal del consumo y la participación del capital en la función de producción. Así mientras más grande sea el coeficiente beta, mayor tendencia a la convergencia tiene esta economía. En el caso de los departamentos en el periodo de estudio, el crecimiento per cápita en el largo plazo (20012011) muestra una relación lineal negativa con el Pib real per cápita del año 2001, lo que implica inicialmente la presencia de convergencia absoluta entre los departamentos del país como se muestra en el gráfico 3.5. Pero, el ajuste de los datos a una línea recta con pendiente negativa es muy pobre, de hecho su R2 es 0.054, por lo mismo se puede afirmar que no existe un proceso de convergencia absoluta significativa para el periodo 20012011. Sin embargo, en los dos gráficos siguientes, para los dos sub-periodos, vemos dos procesos opuestos; en el gráfico 3.6 se aprecia claramente que de 2001 a 2006 no existe una asociación positiva ni negativa entre el PIBpc de 2001 y la tasa de crecimiento del periodo, y al mismo tiempo, dicha asociación es también no significativa. Por ultimo, en el gráfico 3.7 se muestra


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que de 2006 a 2011 el ajuste lineal que podría darse es en torno a una recta con pendiente negativa, indicando gráficamente convergencia absoluta, pero su R2 es del orden de 0.072, por la tanto el ajuste es no significativo y se descarta la presencia de convergencia absoluta significativa.

3.3. Modelos de convergencia con efectos espaciales En los estudios acerca de la convergencia se ha prestado poca atención a las características específicas de las regiones y las interrelaciones funcionales que éstas guardan entre sí. Badinger, Müller y Tondl (2002) realizan un análisis de convergencia espacial utilizando datos de panel dinámico, consideran que de no tomarse en cuenta estos factores espaciales los modelos econométricos de convergencia presentarán

Donde: yit es el producto per cápita en la región i para el periodo t, en tanto que el término de perturbación aleatoria (u) incorpora una estructura de dependencia espacial

un problema de especificación incorrecta. La metodología para incorporar efectos espaciales en los modelos econométricos ha sido desarrollada por la disciplina de la econometría espacial en los trabajos de Anselin (1988), Anselin y Florax (1995), Anselin y Bera (1998), para el caso latinoamericano en cuanto a convergencia económica espacial, se tienen referencias de: Aroca y Bosch (2000), Asuad, N. y Quintana, R. L., (2008), Morandé, Soto, y Pincheira (1996), Raymond y García (1994) y Valdivia, M. (2007). En términos generales ellos proponen la estimación de ecuaciones econométricas que incorporen la dependencia espacial en la variable dependiente y en el término de error. De acuerdo a esta propuesta el modelo econométrico para la ecuación de convergencia puede ser planteado como:

autorregresiva. A su vez se considera que u se distribuye normalmente, con una matriz de varianzas y covarianzas Ωii diagonal pero heteroscedástica, en la cual los elementos de su diagonal

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principal son función de las variables exógenas z, siendo α un vector asociado a los términos no constantes de z. En las ecuaciones (1) y (1a), W1 y W2 son dos matrices de pesos espaciales6. A partir de esta especificación podemos tener cuatro casos particulares7: 1) Modelo de convergencia clásico sin efectos espaciales: ρ=0, λ=0, α=0: 2) Modelo autorregresivo mixto espacial: λ=0, α=0: Modelo SAR 3) Modelo de error espacial autorregresivo: ρ=0, α=0: Modelo SEM 4) Modelo mixto autorregresivo espacial con errores espaciales autorregresivos: α=0: Modelo SARMA

No obstante, según Asuad, N. et al (2007), tal vez sea necesario incorporar una variable adicional explicativa que tenga una relación directa y funcional con el crecimiento económico, como ser la concentración económica espacial en los departamentos del Perú. En ese sentido, el espacio dentro de la ecuación de convergencia se expresa como un factor funcional asociado a la concentración económica espacial, de ahí que la ecuación de convergencia se modifique, incorporando una variable exógena que introduce los efectos funcionales de la concentración económica en el espacio, lo que se denota como:

La noción de espacio es incorporada en las matrices de pesos Wi, las cuales se construyen con las proximidades entre los departamentos del Perú8.

6

7 8

114

El par de matrices de pesos espaciales W1 y W2 están asociadas respectivamente con un proceso espacial autorregresivo en la variable dependiente y en el término de error. Se sigue la notación planteada por Anselin (1988). En todos los casos la restricción α=0 implica que se supone homocedasticidad en la diagonal de la matriz Ωii. Las vecindades se calculan utilizando distancias con los vecinos y pueden ser de tipo torre, alfil o reina.

Donde Xi ,t es una variable exógena que considera los efectos funcionales de la concentración económica en el espacio con respecto al ingreso. A fin de confirmar si se presenta la convergencia beta absoluta y su velocidad, se estimó la ecuación 1 sin efectos espaciales (modelo 1, cuadro 3.1), es decir, con ρ=0 y λ=0. Los resultados del cuadro 3.1 muestran evidencia en contra de la


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existencia de convergencia absoluta en el ingreso en el largo plazo, dado que el coeficiente β, aunque negativo, no es estadísticamente significativo. Para evaluar la posible existencia de asociación espacial en el crecimiento de los departamentos del Perú, se realizaron pruebas para verificar la necesidad de incorporar retardos espaciales9.

Como se mencionó anteriormente se hicieron pruebas para dos subperiodos (2001-2006 y 2006-2011) confirmándose que el modelo más adecuado es el de mínimos cuadrados ordinarios sin efectos espaciales para el primer periodo y que los efectos espaciales son estadísticamente significativos únicamente en el segundo periodo (véase el cuadro 3.1).

Los estadísticos espaciales indican que se acepta la hipótesis nula de que la asociación espacial de la tasa de crecimiento de largo plazo es puramente aleatoria, por tanto los efectos espaciales no son estadísticamente significativos para todo el periodo y el primer subperiodo (2001-2006)10, pero no así para el ultimo subperíodo (2006-2011).

Los periodos seleccionados buscan enfatizar la existencia de un posible cambio estructural en la economía peruana que puede haberse dado en esos años, por un lado ya que El Acuerdo de Promoción Comercial (APC) Perú – EE.UU. se firmó en Washington D.C. el 12 de abril de 2006 y por otro lado tras la génesis de la crisis sub prime de USA y la misma podría haber tenido efecto en el crecimiento del producto, dado el tratado de libre comercio que se tiene con EE.UU.

9

En todos los casos se utilizó una matriz W estandarizada de primer orden de tipo de contigüidad reina. 10 Las pruebas de efectos espaciales utilizadas fueron las versiones Multiplicador de Lagrange (retardo) y Multiplicador de Lagrange (error). La metodología utilizada en la selección de modelos fue la propuesta por Anselin (1988), en la cual el no rechazo de la hipótesis nula de no significancia de los efectos espaciales lleva a mantener el modelo sin dichos efectos, el rechazo de una de las dos pruebas mencionadas lleva a la utilización del modelo espacial correspondiente (retardo espacial o error espacial), el rechazo en las dos pruebas lleva a la utilización de las pruebas robustas correspondientes para identificar cuál de los dos modelos es el más significativo. En cualquier caso el modelo espacial seleccionado fue estimado por Máxima Verosimilitud.

Los modelos estimados para los dos subperiodos muestran evidencia de que en el primer periodo (2001-2006) parece existir un proceso de divergencia absoluta ya que su coeficiente es positivo y estadísticamente no significativo (véase el modelo 2 del cuadro 3.1). Caso contrario en el segundo periodo (2006-2011) en donde su coeficiente, aunque es estadísticamente significativo al 90% de confianza, presenta signo negativo indicando la posible existencia de un proceso de convergencia absoluta (véase el modelo 3 del cuadro 3.1).

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Cuadro 3.1. Modelos de convergencia para el caso del Perú Variables

Modelo 1 TLPIBPC0111

Modelo 2 TLPIBPC0106

Constante

0.039 (0,0005)***

0.032 (0,00009)***

LPIBPC01

-0.001 (0,863)

0.006 (0,264)

LPIBPC06

Modelo 3 TLPIBPC0611

Modelo 4 TLPIBPC0611

0.044 (0,001)***

0.048 (0,004)***

-0.053 (0,104)*

-0.061 (0,077)* 2.162 (0,030)**

λ (error) R2

0,011

0,054

0,037

Jarque-Bera (normalidad)

0.985

0.838

0.673

Breusch-Pagan (heterocedast.)

0.338

0.091

0.369

Koenker-Bassett (heterocedast.)

0.383

0.083

0,296

White (prueba de especificación)

0.082

0.207

0,075

0,064

0,070****

Estadísticos espaciales I-Moran (error)

0.582

Multiplicador de Lagrange (retardo)

0.535

0.881

0,951

0,818

LM Robusto (retardo)

0.009

0.038

0.031**

Multiplicador de Lagrange (error)

0.830

0,781

0.781

LM Robusto (error)

0.009

0.036

0,021**

Multiplicador de Lagrange (SARMA)

0.034

0,112

0.069*

Likelihood ratio test

0.045**

0.041**

*/**/*** Estadísticamente significativo al 10%, al 5% y al 1%, respectivamente. {****Heterogeneidad Espacial} Niveles de significancia o valores de probabilidad en paréntesis en los modelos no espaciales y en los espaciales. Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

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El modelo para 2006-2011 muestra evidencia a favor de una especificación de error espacial autoregresivo, dado que es el más significativo en las pruebas de dependencia espacial del cuadro 3.1. La estimación del modelo de error espacial (modelo SEM) para el periodo 2006-2011 (modelo 4 del cuadro 3.1) muestra evidencia de que el crecimiento durante esos años tiene efectos espaciales de derrama entre los departamentos del país, sin embargo, al 90 por ciento de confianza, también se estuviera confirmando un proceso de convergencia absoluta. La existencia de efectos espaciales (autocorrelación espacial) en el periodo 2006-2011, junto con la existencia de un proceso de convergencia lento (significativo al 90% de confianza), indica que un conjunto de departamentos del Perú ha crecido a través de un proceso que se refuerza espacialmente por la existencia de efectos de derrama del crecimiento, lo cual le ha permitido acercarse al resto de los departamentos del país en los últimos años. Para indagar en esta perspectiva de análisis, se calculó el índice de Moran para la tasa de crecimiento de esos años y se elaboró un diagrama de dispersión de Moran. El diagrama de dispersión de Moran permite graficar en un plano cartesiano la tasa de crecimiento normalizada del PIBpc en el eje de las abscisas y su retardo espacial en el eje de ordenadas, obteniendo con ello cuatro cuadrantes que reproducen

diferentes tipos de asociación espacial. El primer cuadrante, a la derecha superior del gráfico, corresponde a los departamentos con tasas de crecimiento del PIBpc altas y que cuentan con vecinos (departamentos vecinos) cuyas tasas de crecimiento son también altas, dicho cuadrante se identifica como Alto-Alto. El tercer cuadrante, en la parte izquierda inferior del gráfico, muestra departamentos con bajas tasas de crecimiento del PIBpc y que cuentan con vecinos con tasas de crecimiento también bajas, este cuadrante es identificado como Bajo-Bajo. El segundo cuadrante, en la parte izquierda superior del gráfico, presenta departamentos con bajas tasas de crecimiento del PIBpc y que cuentan con vecinos con altas tasas de crecimiento. Finalmente, en el cuarto cuadrante, que se corresponde con la parte derecha inferior del gráfico, se muestran departamentos con altas tasas de crecimiento del PIBpc y que cuentan con vecinos con bajas tasas de crecimiento. Los cuadrantes primero y tercero son indicativos de dependencia espacial positiva, en tanto que el segundo y el cuarto son de dependencia espacial negativa, (Mendoza, M.A., 2006). Los resultados del diagrama de dispersión de Moran se muestran en la figura 3.8 e indican la existencia leve de dependencia espacial positiva para el periodo 2001-2011, por lo cual los datos se agrupan fundamentalmente en los cuadrantes primero y tercero.

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Gráfica 3.8. Diagrama de dispersión de Moran para la tasa de crecimiento del PIB per cápita 2001-2011

* I-Moran = 0,0793, no estadísticamente significativo con rachas de 999 permutaciones. Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

Gráfica 3.9. Diagrama de dispersión de Moran para la tasa de crecimiento del PIB per cápita 2001-2006

* I-Moran = -0,0851, estadísticamente no significativo con rachas de 999 permutaciones. Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

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Gráfica 3.10. Diagrama de dispersión de Moran para la tasa de crecimiento del PIB per cápita 2006-2011

* I-Moran = 0,1374, estadísticamente significativo al 10% de significancia con rachas de 999 permutaciones. Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

Los resultados del diagrama de dispersión de Moran que se muestran en la figura 3.9, indican la existencia de dependencia espacial negativa para el periodo 2001-2006, por lo cual los datos se agrupan fundamentalmente en los cuadrantes segundo y cuarto. Por último los resultados del diagrama de dispersión de Moran de la figura 3.10, indican la existencia de dependencia espacial positiva significativa para el periodo 2006-2011, por lo cual los datos se agrupan fundamentalmente en los cuadrantes primero y tercero. Sorpresivamente los efectos de derrama del crecimiento (cuadrante Alto-Alto) ocurren en la parte de la costa sur y el sur del país (zonas como Arequipa, Ayacucho, Cusco, Ica y Apurimac) y, tal y como se

observa en la figura 3.11 en la cual se han sombreado de color de líneas amarillas, los departamentos del Perú que aparecen en el primer cuadrante de la figura 3.8 Barro y Sala i Martin (1990, 1991, 1992 y 2004) han establecido que la convergencia absoluta supone que todas las regiones son iguales en el sentido de que disponen de las mismas preferencias, tecnologías e instituciones. Lo cual consideran es muy difícil que se cumpla, por ello propusieron el concepto de convergencia condicional incorporando un cierto número de variables adicionales que den cuenta de las diferencias en estado estacionario.

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Gráfica 3.11. Departamentos con dependencia espacial positiva (Alto-Alto) para la tasa de crecimiento del PIB per cápita 2001-2011 en el diagrama de dispersión de Moran *

* I-Moran = 0,0793, con rachas de 999 permutaciones. Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

Para probar convergencia condicional o divergencia asociada a la concentración económica espacial, se retomó la variable de concentración económica espacial referida, en la que se considera que las diferencias entre los departamentos del país dependen de la asociación estadística entre el crecimiento del ingreso y el de la concentración económica espacial, que se manifiesta como relaciones funcionales de los departamentos. Con base en ello se reformuló el modelo espacial, incorporando como variable proxy, tanto de las diferencias en estado estacionario como de la dinámica de su heterogeneidad, a una variable que da cuenta de las diferencias de concentración económica entre los departamentos del país. Dicha variable se construyó tomando la tasa

120

de crecimiento de la participación del PIB departamental en el PIB nacional para cada departamento en el periodo de estudio y se denota como TICi11. La utilización de una variable de concentración espacial de la actividad económica opera como un variable proxy de la concentración de la fuerza de trabajo y del capital, lo cual puede dar lugar a efectos positivos o negativos en el crecimiento. Al mismo tiempo para capturar las diferencias entre los departamentos del Perú es o bien haciendo uso de efectos fijos o bien introduciendo variables que 11 TIC = Tasa de crecimiento de la participación del PIB de cada departamento en el PIB nacional y se lo construyo de la siguiente forma, ejemplo: TIC2001-2011= ln(PIB2011) – ln(PIB2001)


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determinen el estado estacionario de cada departamento. En el primer caso, las diferencias idiosincrásicas entre los departamentos no son observables en el modelo; en el segundo, se hace uso de distintas variables que permitan capturar las diferencias en capital físico y humano, pobreza que determinan el estado estacionario en cada región. Al mismo tiempo, se tomó en cuenta dummies para las tres regiones del Perú: costa, sierra y selva para analizar su impacto y significancia, Chirinos Raymundo (2008). Los resultados de la estimación de la ecuación 2 sin efectos espaciales, para el periodo de 2001 a 2011, se muestran en el cuadro 3.2 (modelo 5) e indican evidencia de convergencia si se asume un nivel de significancia del 5%; asimismo, tanto la variable de concentración económica es estadísticamente significativa al 1% de significancia y la tasa de pobreza es estadísticamente significativa al 5% y ambas variables explicativas aceleran levemente la velocidad de convergencia. Por consiguiente, la mayor tasa de concentración económica departamental, actúa como un factor que condiciona el crecimiento de los departamentos del país y el signo negativo de la tasa de pobreza indica que cuanto mayor es la tasa de pobreza para todo el periodo de estudio, menor es el crecimiento esperado de la región condicionado al nivel de ingreso inicial, por último en este periodo las dummies

regionales (costa y sierra) resultan ser estadísticamente no significativas. En los resultados de los dos subperiodos que se presentan en el cuadro 3.2, se verifica la hipótesis de convergencia condicional en ambos subperiodos. En el primer subperiodo de 2001 a 2006 con un nivel de significancia del 10%, mientras en el periodo 2006 a 2011 con un nivel de significancia del 5%, resultando en ambos subperiodos el crecimiento de la concentración económica significativa para explicar el crecimiento de los departamentos del país (véase modelo 6, 7 y 8 en el cuadro 3.2). Mientras, que la tasa de pobreza solo exhibe significancia al nivel de 5% y con signo previsto (negativo) para el último subperiodo (modelos 7 y 8). Asimismo, las dummies regionales no resultan ser estadísticamente significativas en ambos subperiodos, con excepción de la dummie de sierra para el modelo 8.

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Cuadro 3.2. Modelos de convergencia condicionados para el caso del Perú Variables

Modelo 5 TLPIBPC0111

Modelo 6 TLPIBPC0106

Modelo 7 TLPIBPC0611

Modelo 8 TLPIBPC0611

Constante

0.037 (0,000)***

0.032 (0,000) ***

0.039 (0,000) ***

0.049 (0,000) ***

LPIBPC01

-0.095 (0,053) **

-0.005 (0,105) -0.128 (0,041) **

-0.161 (0,030) **

0.186 (0,002) ***

0.187 (0,000) ***

LPIBPC06 TIC0111

0.091 (0,000) *** 0.194 (0,000) ***

TIC0106 TIC0611 REGIÓN COSTA

0.002 (0.720)

0.002 (0.753)

0.001 (0,828)

0.001 (0.901)

REGIÓN SIERRA

0.008 (0.101)

0.008 (0.081)*

0.009 (0,192)

0.009 (0.041)**

TPOBR(0111,0106,0611) (Tasa de pobreza)

-0.009 (0.042)**

0.020 (0.681)

-0.145 (0,003) **

-0.184 (0.039)** 0.463 (0,041) **

W (lag) Velocidad de Convergencia {-ln(1+β)/t}

0.001

0.002

0.034

0.041

R2

0,644

0,562

0.792

0.798

Jarque-Bera (Normalidad)

0,344

0.171

0.321

Breush-Pagan (Heterocedasticidad)

0,391

0.021

0.112

Koenker-Bassett (Heterocedasticidad)

0,241

0.042

0.108

0,202

0.223

0.263

White (Prueba de especificación)

0,321****

Estadísticos espaciales Moran’s I (error)

0.170

0.148

0.036

Lagrange Multiplier (lag)

0.822

0.774

0.083

Robust LM (lag)

0,195

0,453

0.032

Lagrange Multiplier (error)

0.408

0.350

0.358

Robust LM (error)

0,128

0245

0.092

Lagrange Multiplier (SARMA)

0.307

0.488

0.198

Likelihood ratio test

0,0419**

*/**/*** Estadísticamente significativo al 10%, al 5% y al 1% respectivamente. Valores de probabilidad o niveles de significancia en paréntesis en los modelos no espaciales y en los espaciales. {****Homogeneidad Espacial} Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

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Para seleccionar el modelo espacial alternativo, se siguió el criterio propuesto por Florax y et al (2002) de interpretación de las pruebas de dependencia espacial. Para el caso de los tres periodos (2001-2011; 2001-2006 y 2006-2011), solo es claro que existe un modelo espacial autoregresivo (SAR Model) para el periodo 2006-2011, debido a que las pruebas normales del multiplicador de Lagrange rechazan la Ho de no autocorrelación espacial, y también la prueba {Robust LM (lag)} robusta la rechaza. Asimismo, como el coeficiente espacial del modelo autoregresivo espacial (modelo 8, cuadro 3.2) {W(lag) y Likelihood ratio test} ambos son altamente significativos al nivel del 5% de significancia, el mismo sugiere la presencia de fuertes efectos espaciales en el proceso de convergencia condicional. Por lo tanto, la significancia de estos parámetros espaciales puede ser indicativa de la presencia de externalidades tecnológicas, economías de aglomeración, etc. Por lo tanto, como comentamos en el anterior párrafo, los resultados de las pruebas de dependencia espacial resultan significativos solo para el último subperiodo 2006-2011 y el modelo espacial adecuado es el modelo autoregresivo espacial (SAR) es significativo al nivel de significancia del 5%. Por lo tanto, para el periodo 2006-2011 se verifica convergencia económica, y la misma es significativa al

nivel de 5% de significancia (modelos 7 y 8 en el cuadro 3.2), por lo tanto, para este último subperiodo se confirma la presencia de dependencia espacial a través de un modelo SAR y la misma es significativa al 5% de significancia tal como lo muestra la prueba de Likelihood ratio, en el cual se reafirma la relación existente entre crecimiento y concentración económica. El Cuadro 3.2 nos muestra también los resultados de la velocidad de convergencia. Los resultados indican que existe convergencia condicional a nivel departamental en el Perú a para los periodos 2001-2011 y 2006-2011 y que la velocidad de convergencia es de 0.1% para el periodo 2001-2011 (modelo 5) y de 3.4% y 4.1% para el periodo 2006-2011(modelo 7 y 8). Cabe recalcar también, que todos los modelos de convergencia condicional, pasan las pruebas de diagnóstico de normalidad (JarqueBera), heterocedasticidad (BreushPagan y Koenker-Bassett) y de correcta especificación (White), solo en el modelo 6, la convergencia condicional registrada a nivel departamental viene con un costo de heterogeneidad que no es observado cuando se estima los modelos 5, 7 y 8. En particular observe en el Cuadro 3.2 que las pruebas de heterocedasticidad fuertemente rechazan la hipótesis nula de varianza constante para el modelo 6 de convergencia condicional del periodo 2001 al 2006.

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Por último, si bien los modelos espaciales autoregresivo (SAR Model) (modelo 8, cuadro 3.2) y de error espacial (SEM Model) (modelo 4, cuadro 3.1) ambos descritos en la ecuación 1 de la página 14 y 15 añaden un componente espacial, (Caballero Benigno, 2003) que está ausente en los estudios empíricos de convergencia tradicional (mínimos cuadrados, series temporales y modelos panel) esto también es a costa de imponer homogeneidad en los efectos espaciales. Es decir, los modelos asumen que la estimación del parámetro espacial es el mismo en todos los departamentos y que el error remanente en los modelos espaciales tiene un comportamiento aleatorio. Para evaluar si esto se cumple, el cuadro 3.1 y 3.2 muestran las pruebas de heterocedasticidad Breusch-Pagan espaciales ajustadas de heterocedasticidad en donde esencialmente se evalúa la hipótesis nula de homocedasticidad entre los departamentos. Las pruebas rechazan fuertemente la hipótesis nula y sugieren que existe una fuerte presencia de heterogeneidad espacial solo para el modelo de convergencia absoluta (modelo 4, cuadro 3.1) que no puede ser correctamente abordada con el modelo de error espacial (SEM Model). Sin embargo, si se encuentra homogeneidad espacial para el modelo de convergencia condicional espacial (SAR Model) (modelo 8, cuadro 3.2). Por lo tanto, la presencia de heterogeneidad

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espacial en la aplicación empírica de modelos de crecimiento es para algunos autores expresión de efectos de umbral (threshold externalities) en el crecimiento económico regional (véase Funke-Niebuhr, 2005), los cuales pueden producir equilibrio múltiple en la dinámica de crecimiento. En la literatura teórica de crecimiento está discusión puede encontrase en autores cómo Azariadis y Drazen (1990), Durlauf (1993), y Valdivia, M. (2007), entre otros. Hasta ahora los resultados nos han indicado que si bien es muy probable que el modelo tradicional de convergencia puede estar mal especificado y que los efectos espaciales deben ser considerados en el modelo, por otro lado es también muy probable que estos efectos no sean homogéneos a lo largo del territorio peruano, por lo que sería incorrecto estimar un parámetro espacial único que atendiera a tales efectos regionales.

3.4. Determinación de grupos o clubes de convergencia y regiones de crecimiento económico Se pretende determinar la existencia de departamentos con comportamientos (ingreso per cápita) distintos al de sus pares; es decir, si existen departamentos cuyo ingreso está por encima de las demás. Para conocer los valores atípicos se


Claudia Mabel Bohórquez Coro, Benigno Caballero Claure y Rolando Caballero Martínez

elaborarán diagramas de caja y mapas de caja. Al mismo tiempo a través del uso de mapas de Box (Boxmap) es posible identificar agrupaciones de departamentos que comparten características similares. En los siguientes gráficos (Grafica 3.12, 3.13 y 3.14) se visualizará, en tonos de distintos colores, las provincias con mayores tasas de crecimiento del PIB per cápita (rojo) y las más bajas tasas de crecimiento (azul). Para probar la existencia de núcleos de convergencia se trabajan Box Maps, los cuales permiten explorar visualmente la formación de grupos de departamentos del país de acuerdo con sus tasas de crecimiento12. 12 La técnica del Análisis Exploratorio de Datos Espaciales (ESDA), permite

En la gráfica 3.12 se muestran los resultados del periodo 2001-2011; los datos indican que el crecimiento más fuerte se da en el cuarto cuartil y ocurre en los departamentos de Arequipa, Apurimac, Ayacucho, Cusco, Ica, La Libertad y Piura (sombreado de color naranja oscuro), mientras los departamentos de Cajamarca, Huancavelica, Moquegua, Pasco y Tacna que pertenecen al primer cuartil, son los departamentos con más bajo crecimiento.

identificar la existencia de regímenes espaciales en los datos, en la literatura existen enfoques complementarios a éste como el planteado por Fisher y Stirböck (2005) en donde se aplican regresiones espaciales a cada régimen espacial o el uso de kernels estocásticos como lo hace Mora (2008).

Gráfica 3.12. Tasas de crecimiento 2001-2011 *

* El mapa muestra la distribución en cuartiles de la tasa de crecimiento del PIB per cápita. Los once departamentos sombreados de color verde con rayas amarillas corresponden a las tasas de crecimiento más altas, las cuales se Encuentran en el cuarto cuartil. Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

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Si dividimos la dinámica de crecimiento en dos subperiodos, encontramos que el patrón de agrupamiento de los departamentos del Perú varía. En la gráfica 3.13, se observa que durante el periodo 20012006, los ritmos de crecimiento más bajos (azul y celeste claro) se encuentran

concentrados principalmente en la sierra y selva peruana (Loreto, Tacna, Puno, Lambayeque, Huancavelica y Huanuco). En tanto los crecimientos más altos (naranja oscuro) se concentran en los departamentos de Moquegua, Piura, La Libertad, Ica, Cusco, Apurimac y Amazonas.

Gráfica 3.13. Tasas de crecimiento 2001-2006

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

En la gráfica 3.14 se muestra la dinámica del crecimiento de 2006 a 2011. Es significativo que los ritmos de crecimiento más elevados se desplazan hacia la parte sud oeste del país, (naranja oscuro en el mapa). Por lo tanto los crecimientos más altos se concentran en los departamentos de Arequipa, Ayacucho, Lima, San Martín, Ica y Lambayeque.

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Gráfica 3.14. Tasas de crecimiento 2006-2011

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

En las gráficas (3.12, 3.13 y 3.14) se destacan tres hechos: 1) tiene que ver con los departamentos que han crecido sostenidamente por encima de las demás, Ica, Lima, Arequipa, Apurimac y Moquegua para la primeros cinco años del nuevo siglo e incluso para todo el periodo de estudio en algunos casos (ejemplo: Ica), 2) los departamentos de Arequipa y Lima empiezan a crecer fuertemente a partir del 2006 relacionado seguramente por la actividad comercial e industrial, 3) el departamento de La Libertad y Cusco inició, siendo parte del grupo de departamentos con un buen crecimiento (2001-2006), saliendo de este grupo en el 2006 para adelante. Si ahora, en lugar de atender a la dinámica del crecimiento, nos enfocamos en las diferencias departamentales de los niveles del PIB per cápita, los tres mapas siguientes muestran que los departamentos

de ingresos altos siguen siendo, en general, los mismos en 2001 que en 2011, tendiendo a fortalecerse Lima, Moquegua, Arequipa, Tacna, Ica, Madre de Dios y Pasco y con niveles bajos de PIB percápita departamentos como: Ayacucho, Huanuco, Puno y Amazonas. Es decir, la heterogeneidad del ingreso entre departamentos ricos y pobres no muestra grandes cambios en el tiempo. Ya que los Box Maps tienden a confirmar lo señalado por los indicadores estáticos de Herfindahl e Hirschman y de Theil. Por lo cual, se puede concluir que si bien en la economía peruana operó un proceso de convergencia económica medianamente rápido para todo el periodo y significativo para los últimos cinco años de nuestro estudio, en términos reales, la desigualdad regional no logro ser atenuada de manera significativa.

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Gráfica 3.15 Diferencias departamentales en los PIB per cápita PIB per cápita 2001

Con respecto a los histogramas, las columnas de las mismas nos muestran la situación de cada uno de los departamentos, ejemplo: la barra de color azul se refiere a ocho departamentos con PIBpc más bajo en 2001 (Amazonas, Apurimac, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huanuco, Puno y San Martin) y contrariamente la barra de color guindo del histograma se refiere a Moquegua, como el departamento con el PIBpc más alto para es mismo año, seguido muy de cerca por Lima, Arequipa y Tacna. Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

Gráfica 3.16. PIB per cápita 2006

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

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Claudia Mabel Bohórquez Coro, Benigno Caballero Claure y Rolando Caballero Martínez

Gráfica 3.17. PIB per cápita 2011

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

Gráfico 3.18. Grupos de Riqueza Relativo

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

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Con la finalidad de tratar y observar la convergencia del PIBpc de acuerdo a grupos de riqueza relativa y considerando que en el proceso de convergencia no participan por igual todas los departamentos, se agrupa a los veinte cuatro departamentos del Perú, de acuerdo a su nivel de PIBpc de la siguiente manera: hasta el segundo quintil los departamentos son considerados con PIBpc bajo (niveles de naranja claro), los que

están comprendidos dentro del intervalo del tercer quintil son considerados con un PIBpc medio (color naranja medianamente claro), y los que están entre el cuarto y quinto quintil con PIBpc alto (niveles de color naranja oscuro). A modo de ejemplo en el presente gráfico, se observan los mapas por quintiles del PIBpc departamental, para los años 2001, 2006 y 2011.

Gráfica 3.19. Análisis LISA, autocorrelación espacial local

Fuente: Elaboración propia de los autores con datos del INEI-PERÚ

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Los indicadores locales de asociación espacial del análisis LISA, nos va a permitir una más estricta identificación de los clusters en su dimensión espacio-temporal, (Mendoza, M., 2006) y su respectiva significancia. Por ejemplo, con respecto a la gráfica 3.18 (izquierda, arriba) del PIBpc 2011, nos afirma que Puno es el departamento con el PIBpc más bajo, rodeado de departamentos de PIBpc altos y este resultado es significativo al 5% de significancia, asimismo con respecto al PIB2011 la gráfica 3.18 nos afirma 2 cosas, primero que el departamento de Loreto tiene un PIB2011 bajo y a su vez

está rodeado de departamentos cuyo PIB2011 es también bajo (ahí ya se forma un cluster a manera de ejemplo) y segundo que los departamentos de: Ancash, Huancavelica e Ica son departamentos que tienen un PIB2011 bajo y esta rodeados de departamentos cuyo PIB2011 es alto (Lima, Arequipa) y este resultado es significativo al nivel del 5% y 1% de significancia13. 13 Los scripts de MATLAB usados para resolver el modelo SAR son de James P. LeSage que se encuentran en http:// w w w. s p a ti a l - e c o n o m e t r i c s . c o m / . Alternativamente, también pueden estimarse estos modelos espaciales en Geoda-space y Statespace.

4. Hallazgos con distintas metodologías sobre la convergencia departamental en el Perú Los resultados se muestran en la siguiente tabla: Cuadro 4.1. Resultados de Distintas Pruebas TIPO DE INDICADOR

INDICADOR

CONVERGENCIA

ESTÁTICO

Gamma

SI

DINAMICO

SIGNIFICANCIA

Alpha

SI

Theil

NO

Herfindahl-Hirschman

NO

Coeficiente Variación Ponderado

SI

Beta

NO

Sigma

SI

Leve y/o suave (a nivel nacional) y medianamente significativo para la región de la selva

(2001-2011) y (2006-2011

Al 5% de significancia o 95% de confianza

Convergencia condicional

Fuente: Elaboración propia de los autores

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En general se puede afirmar que las medidas estáticas (con excepción del índice de Herfindahl e Hirschman y de Theil) nos afirman que los departamentos del Perú, habrían disminuido su brecha de desigualdad en distinto grado, especialmente en los últimos años de este nuevo siglo, a su vez las medidas dinámicas corroboran los hallazgos de las medidas estáticas, y también sugieren que existe convergencia medianamente significativa durante el periodo en estudio. Ahora tomando en cuenta el concepto de convergencia condicional, se halla de manera robusta para el periodo 2001 al 2011 y 2006 al 2011, un proceso de convergencia condicional, que la misma es probada y aceptada, por los modelos econométricos espaciales (cuadro 3.2, modelos 5, 7 y 8), así como también por los índices estáticos de gamma, alfa y coeficiente de variación ponderado en las gráficas 2.1 y 2.3 respectivamente.

5. Una propuesta inclusiva de crecimiento y desarrollo económico para la región Perú se caracteriza por ser un país heterogéneo en su geografía, se tiene una costa larga, sierra hacia el sur del país y selva, con diferentes niveles de desarrollo regional y condiciones culturales y sociales diversas. Así mismo, presenta brechas en el desarrollo de sus territorios, las cuales son un reflejo, entre otros aspectos,

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de las trampas de la pobreza, de la complejidad de las relaciones territoriales y de condicionamientos históricos estructurales. En este sentido, uno de los mayores desafíos para alcanzar la prosperidad, es lograr niveles de crecimiento y desarrollo socioeconómico, sostenible y convergente, reconociendo y aprovechando las diferentes capacidades económicas, sociales, institucionales e iniciativas de desarrollo regional.

5.1 Propuestas de corto y mediano plazo • Promover procesos de formulación de visiones de desarrollo de largo plazo, tanto departamentales como municipales. • Orientar los presupuestos de inversión anual, focalizando el gasto público en las regiones de menores condiciones para elevar la calidad de vida de la población y movilizar sus capacidades de desarrollo. • Incorporar de manera integral, la atención y prevención del riesgo por efecto de fenómenos naturales en la planificación y gestión del desarrollo territorial.

5.2. Propuestas de largo plazo En el largo plazo, se espera que las políticas regionales se conviertan en una práctica permanente de la planificación y de formulación de los


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presupuestos públicos en el país, que permitan: • Ampliar la conectividad y comunicación local y regional para reducir las distancias económicas y sociales y mejorar la movilidad intra e interregional. • Impulsar estrategias de desarrollo regional que conduzcan a acelerar la convergencia departamental en la calidad de vida de la población y en las condiciones de desarrollo local y regional.

6. Conclusiones Este trabajo ha intentado caracterizar el proceso de convergencia de los departamentos del Perú, utilizando para ello medidas estáticas y dinámicas de convergencia, así como modelos econométricos con efectos espaciales. Por un lado, los modelos econométricos espaciales, apoyan los resultados de las medidas estáticas de convergencia y llegan a la conclusión de que existe un proceso de convergencia condicional de manera clara, para todo el periodo de estudio 2001-2011 y para el segundo subperiodo 20062011 (cuadro 3.2, modelos 5, 7 y 8) y también la presencia de dependencia espacial a través de un modelo espacial autoregresivo (Modelo SAR), por lo mismo, se confirma la presencia de un proceso de asociación espacial, en el cual se reafirma la relación existente entre crecimiento, concentración

económica y la tasa de pobreza para el periodo. Al mismo tiempo, las medidas estáticas (con excepción del índice de Herfindahl e Hirschman y el Índice de Theil) nos afirman que los departamentos del Perú, habrían disminuido su brecha de desigualdad en distinto grado, a su vez las medidas dinámicas (sigma convergencia) corroboran los hallazgos de las medidas estáticas. Por lo tanto, este resultado de convergencia condicional, en especial para el último subperiodo 2006-2011, estaría explicado por la aplicación de programas sociales, por el efecto de las externalidades positivas que se generan de una mayor inversión interna y externa en el Perú, por el buen desempeño macroeconómico que realiza el Banco Central de la Reserva del Perú fundamentalmente a través de la estabilidad de precios que permite que el Perú sea una de las economías con mayor estabilidad de precios de la región y por un buen desempeño en el crecimiento económico en toda la región latinoamericana y por último, por la inserción y aplicación de políticas redistributivas en los últimos años. Por ultimo a lo que respecta a la hipótesis de la existencia de efectos espaciales en la desigualdad departamental y en los núcleos de convergencia, se constata la existencia de efectos espaciales, tanto considerando los efectos de vecindad como la concentración económica espacial.

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