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-
ANALISIS ECONOMETRICO
FRIJOL EN COLOMBIA;
DE LA PRODUCCION Y EL CONST]MO DE
PROYECCIONES HACIA EL AÑO 2.OOO
FABIOLA AMARILES ERAZO//
AYDEE MARIA QUINTERO MONTOYA
TrabaJo de grado presentadocomo requlsito parcial paraoptar al tftulo de Econonlsta.
Director: LIBARDO RMS R.Eeon., M.Sc.
. ?_a_J--e lsUniv6¡5¡6¡¡,l(it0n0]l'l1l d¿ ür(|dsfltc
[Japro SrbrretliroCORPORACION I]NIVERSITARIA AUTONOMA DE OCCID
PROGRAMA DE ECONOMIA
CalÍ, 1.985
l8frrffiryru
-
Aprobado por el Cornité detrabajo de Grado en cunpll-mlento de los requisitosexlgldos por la CorporaciónUniversltarla Autónoma deOccidente para optar al tl-tulo de Economista.
Presidente del Jurado
Jurado
Jurado
Call, agosto de 1985
-
'lz' q 2''e-tJ'J -'n¡4. 1 fi\.., -1 \ 4 tP Ifr! t.tYñ
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I
: DEDICATORIA\
.. A nl madre, Yamila Montoya de Qulntero, una persona maravlllosa que meI brindó su amor, conseJos y apoyo a 1o largo de ml carrera.
\l
{. r A mi abuela, Nubla Montoya, quien aungue distante sf-empre se preocupóvi Por nf')
\J A rnl padre, Gulllermo Quintero, de quf-en reclbl orlentacl6n y afecto.Y
-:t.- A nl hernana Ananda Dalia y a nl sobrlna Dlana Sofla, quienes siempre\]\', me han brlndado su compañfa y cariño.
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AYDEE MARIA
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1i1
-
DEDICATORIA
A la memoria de ml padre, Camilo Amarflesr pilar de nl formación morale lntelectual.
A mÍ nadre, Doris Erazo de Amarlles, qulen con lnteligencfa me habrlndado conprensión y estfmulo en todas las etapas de ni vlda.
A uri esposo Marco Fidel, por su amor, aPoyo y comPrenslón, sln loscuales la culmlnación de rui carrera habría sl-do rnás dtffcll .
A mi herna¡a l4arla del Socorro y a mi sobrlna Ana Carolina' de qulenesreclbf el optinlsmo y la alegrfa para contlnuar.
A nl tfa Ana Lulsa, qulen entregó mucho de sl para culdar mi infanclay adolescencia
FABIOLA
lv
-
AGMDECI],ÍIENTOS
Las autoras expresan sus agradecimlentoa:
A LIBARDO RMS R., Econ., M.Sc., Asoclado de Investlgacl6n del CIAT yDirector de1- TrabaJo, por su crfttca constructlva, su interée en lainvestÍgación, y su invaluable y continua aeistencla en la preparacfónde esta teels.
A la Blblloteca y al Centro de Infornaclón del CIAT, en particular aFRAIICY GONZAIEZ, Ing. Agr., EspecLalista eo InfornacLón sobre FrfJol ya DIEGO L. ARCE, Econ., Jefe de Distrl-buclón y Mercadeo, por suconstante ayuda en la consecución de materlal- bibl-lográfÍco para elestudÍo.
A bfónlca, Angela, Maria, Francisco y Walter, amigos y conpañeros degrupo, de quienes 1as autoras recibferon eetfmulo y ayuda cuandofueron necesarLos, tanto en el desarrollo del progra¡ra de estudloscomo en la el-aboracfón de la tesfs.
A la Facultad de Economla de l-a Universl-dad Autónoma de Occldente.
-
TABLA DE CONTENIDO
REST]MEN.
INTRODUCCION..
1. REVISION BIBLIOGMFICA.
2, LA PRODUCCION DE FRIJOL EN COLOMBIA
2.1 COMPORTAMIENTO IIISTORICO
2.2 MODELO ECONOMETRICO..
2.2.1 Ajuste del nodelo ...
2.2.2 Varlables util1zadas....
2.2.3 Ensayos con diferentes formas funcional_es ..
2.2.4 Identlflcación del nejor modelo
2.2.5 Proyecciones de producclón según su tendencia.....
2,3 SIMIILACION DE LA PRODUCCION FUTURA CON CAMBIO
Páe.
xiv
I
9
l6
l8
2l
24
28
4l
43
2.3 .r
2.3.2
3.
3.1
3.2
3.3
TECNOLOGICO...
El proceso de adopclón.
Métodos de proyección.
CONSI]MO O DEMANDA INTERNA POTENCIAI
PATRONES DE CONSI]MO
COMPORTAMIENTO IIISTORICO
61
64
78
78
83
MODELO UTILIZADO.
vi
85
-
3.4
4.
4.r
4.2
PROYECCIONES 93
97
98
lo2
BAI,ANCES ENTRE
PRODUCCION CON
PRODUCCION CON
PRODUCCION Y CONSI]MO
TENDENCIA HISTORICA vs. CONSUMO....
CAMBIO TECNOL0GICO (1.000 kelha) vs.
4.3
CONSI]MO
PRODUCCION CON CAMBIO TECNOLOGICO (1.200 kg/ha) vs.
CONSI]MO.
CONCLUSIONES.
BIBLIOGMFIA.
ANEXOS
5.
6.
105
112
119
v11
-
LISTA DE TABLAS
Pag.
TABLA 1. Producclón, átea y rendlmlento de frfjol en
Colombia. 1960 - 1982 19
TABLA 2. Precio al productor de frl¡ol 1960-1982 30
TABLA 3. Preclos de sustentación de frfJol 1960-L982. 34
TABLA 4. Produccl6n nacional de frfjol y la intervencl-6n
del IDEMA 36
TABLA 5. Resumen de las regreslones de producclón obtenldas
en ensayos con dlferentes modelos 44
TABLA 6. ltatrlz de correlaciones 49
TABLA 7. Resumen de las regresl-ones de producclón obtenidas
en ensayos con varlables rezagadas ' 52
TABLA 8. Proyeccl-ones de produccíón de frf3ol empleando las
tendenclas de las variables lndependlentes 1987-2000 59
TABLA 9. Area de frljol proyectada según tendencia histó-
rica 1987-2000 66
TABLA 10. Porcentajes de adopclón obtenidos mediante la
ecuación signoide o loglstica... 7I
vltt
-
TABLA 11, Proyecclones de producción de fríjol con un nivel
de rendlmiento de 1.000 kg/ha. Patrón de adopci6n
TABLA
TABLA
TASLA
TABLA
TABLA
TABLA
TABLA
TABLA
TABLA
TABLA
optimfsta
12. Proyeccl-ones de produccldn de fríjol con un nivel
de rendlmlento de 1.000 kg/ha. Patrón de adopclón
pesimlsta
13. Proyecclones de producción de frl¡o1 con un nivel
de rendimiento de 1.200 kglha. Patrón de adopción
optimfsta
14. Proyecclones de producción de frfjol con un nivel
de rendlmiento de 1.200 kg/ha. Patrón de adopcl-ón
pesimista
15. Preclo por grano de protelna y Por cien calorfas
de porción comestl-ble de los princlpales allmen-
tos. Cali ' 1982
16. Consumos de frfjol en Colombia según reglones
geográficas y sectores rural y urbano 1981
17. Producclón, comercio y consumo de frljol en Co-
lombia 1973 - f983.
18. Colornbia. Producto brut,o per cáplta y tasas de
crecimlento l97f - 1984
19. Proyecclones de poblaclón colombtana 1987 - 2000.
20. Proyecciones de consumo total de frfjol 1987-2000
21. Balance entre la producclón de frljol según su
tendencia y el consumo 1987 - 2000
22. BaLance entre la producción de frfjol con camblo
tecnológico y el consumo. Rendimiento= 1000 kg/ha
72
73
74
75
79
81
84
89
94
95
99
103
t l i'¡ "rt:d¡¡tG
TABLA
lx
-
TABLA 23. Balance entre la producción de frlJol con camblo
tecnológlco y el conaumo. Rendl-nientos de 1.200
kg/ha. 107
TABLA 24. Tasas de crecl-ml-ento de producclón y consumo de
frljol 1987-2000 111
-
LISTA DE FIGUMS
Páe.
FIGURA 1. Producción y preclos reales de fríjol en Colombia
1963-1982 32
FIGUM 2. Fríjol. Precios reales al productor y sustenta-
ción 1963 - 1982
FIGUM 3. Producción observada y predicha según el meJor
modelo 1960 - 1982.
FIGURA 4. Porcentajes de área bajo nueva tecnologla. Curvas
logfsticas.... 69
FIGURA 5. Proyecciones de produccf-ón de frfJol según ten-
dencia y con cambio tecnológf-co. (Rendiurlento =
1.000 kglha) 76
FIGUM 6. Proyecclones de producclón de frfjol según ten-
dencia y con cambio tecnológlco. (Rendirnlent,o =
1.200 kglha) 77
FIGURA 7. Proyeccfones de producclón de frfjol según ten-
dencia, y consumo según dlferentes nl-veles de
crecimLento del l-ngreso real per cápfta 101
35
57
xf
-
FIGUM 8.
FIGTIRA 9.
FIGUM IO.
FIGUM II.
Proyecclones de producción de frfJol con camblo
tecnológlco (rendinlentos = 1.000 kg/tra. Patrón
optinista) y consumo según dfferentes tasas de
crecimiento del ingreso real per cáplta.
Proyecciones de producclón de frfjol con cambio
tecnológico (rendlnientos = 1.000 kg/ha. Patrón
peslrnlsta) y consumo según diferentes tasas de
crecLmfento del l-ngreso real per cáplta.
Proyecciones de producclón de frlJol con canbl-o
tecnológico (rendinlentos = 1.200 kg/ha. Patrón
optlnista) y consuno según diferentes tasas de
creclniento del lngreso real per cápita.
Proyecciones de producclón de frfjol con cambio
tecnológlco (rendlnlentos = 1.200 kg/ha, Patrón
pesimista) y e1 consumo según diferentes tasas
de crecl-mlento del ingreso real per cápita.....
104
106
108
110
xfi
-
LISTA DE ANEXOS
Páe.
ANEXO l. Datos básl-cos utillzados en los modeloe de
regreslón .. o....... I27
ANEKO 2. Llneal-izacl6n de la funclón tipo Cobb -
Douglas. Interpretaci6n de sus coeflcientes
como e1astlcidades..... I28
ANEXO 3. Metodol-ogÍa para calcular 1oe parámetroa
E y B de la funcf6n logístlca 129
ANEXO 4. Sallda del computador para el model-o de
regresión seleccLonado.. 133
xlii
-
RESIIMEN
E1 estudl-o pretende medlr la evolución futura de la producción y elconsumo de frfjol en colonbia, y explorar el posible impacto de uncambio tecnológlco en la produccldn, con el fln de ofrecer un marcode alternativas para la planl-f icaci-ón y el dlseño de polftJ_cas
económlcas. En e1 Capítulo 2 se analLza eL comportamlento hlstórico
de la producción y se proyecta ésta para e1 período 1987-2000 segúndos clrcunstancias: a) sl continúa su tendencia del pasado, y b) stcomo resultado del cambio tecnológico, los rendÍmientos l-rnpllcltos
en la producclón llegan a nlveles superlores a los hlstóricos. Paralas proyeccfones de tendencia se emplea el análisLs de regresión, ynediante el nétodo de mlnimos cuadrados se ajusta un modelo
logarftnico a las series de 1960-1982 de producción (variable
dependlente) y de las varl-ables lndependientes área sembrada,precios al productor y de sustentación para el frfJol, área sembraday precios al productor de -alz, crédLto, jornales agrlcolas y
tiempo; estas tres últimas se excluyeron del modelo por no presentar
slgnificancia estadlstica. E1 modelo utfl-izado, además decuantlficar el peso de cada variable en los volúmenes de producción
de f rlJ o1 , permlte estl-mar 1a producción futura sl- contl-núa 1atendencla de dichas varlables. para las proyecciones de produccidn
xiv
-
con cambÍo tecnológlco se supone que éste eleva los rendLmientos a1000 ó 1200 kg/ha, y mediante curvas loglstÍcas se sfmulan dfferenresposibilfdades de adopclón tecnológlca en e1 futuro, y s€ calculan losvolúmenes de producclón resultantes en cada caso. En el Capftulo 3 seproyecta el consumo medlante una ecuacl-ón que a partir del consumo percápita de un año base, y empleando clfras de creclmiento poblacional ydel ingreso, así como la elasticidad-ingreso de la dernanda, pemLteefectuar estÍmatfvos a 1o largo del tiempo. para e1lo se suponenÍncrementos futuros del f.ngreso real per cápita de 0.52, 1.5% y 3.0%anual, y se utl-l1-za una elasticldad-lngreso de 0.50. En el capltulo 4se establecen balances entre producclón y consumo, y se determlnan losdéfictt o superávit que se presentarlan de ocurrir alguna de lassituaciones planteadas. Entre las princJ-pales conclusl-ones seencuentran: l) Los camblos en la producción de frfJol han estadorelacionados directamente con el área sembrada y no con aumentos enlos rendlnlentos; 2) St la producclón de frljol contl-núa su tendencia,el pals se verla enfrentado a un défictt creciente, aún si ocurrl-eraun leve creclmlento del consumo derivado de bajas tasas decrecimiento del l-ngreso; 3) si se establecen metas de producclón defrfjol que lleven l-nplfcttos aunentos en rendl-mlento como resultadode un cambio tecnológico, es posible lograr sirnultáneamente 1ospropósitos de autosuffciencia y de exportación.
-
INTRODUCCION
Hasta hace alguuas décadas, muchos pafses en desarrollo eran
relativamente autosuficientes en materia alLmentl-cla; hoy, grao
parte de 1a demaa¿¿ lnterna de allmentos báslcos debe ser cublerta
con lmportaclones, registrándose una tendencia creciente hacia la
dependencia externa.
Co1-onbl-a, como país en desarrollo, no ha escapado a esta sltuaclón.
En los últinos años ae han reaLtzado fnportacfones crecfentes de
productos tales co¡rlo sorgo, trigo ¡ malz y prfnclpaLmente frlJol*,
producto éste que por ser uno de los princlpales componentes de l-a
dLeta allmenticla de loe colomblanos, no es conveniente que dependa
deI suminlstro externo.
Las tasas de creciniento de producci6n, 'atea y rendlmiento de
frfjol-, han permanecido relativamente estables. Los rendimLentos
han mantenldo un nl-vel promedfo de 640 kg/ha, 1o cual refleJa el
lento avance tecnológLco del aector hasta el presente. E1
Véase Actualidad yFrontera Serle
Perspectivas del Sector Agropecuarlo. NuevaDocumentos No. 81. Febrero, 1985. p. 9.
-
porcentaje de crecimiento de la producción (1.262) en los últinos
años ha estado por debaJo del ritmo de crecl-mlento del consumo*(5.82) , 1o cual ha creado situaciones de déflcit que lmplican
mayores preclos o aumentos en las inportacfones. El caso extremo se
presentó en 1982, año en que éstas alcanzaron 25.900 toneladas
(35.67" de la produccl6n naclonal) en comparación con las 4.I34
toneladas lnportadas en 1980 y 2.258 toneladas en 1981, para un
total aproxlmado de 16 millones de dólares valor CIF gastados en los**3 años ; un 13% de1 consumo de este perlodo provlno de
importaclones.
Un pafs en desarrollo como Colornbl-a, que depende en alto grado de
las exportaciones agrfcolas para 1a obtencidn de dLvlsas, y que las
requiere urgentemente para desarrollar otros sectores de la
economfa, lncurre en un costo social alto al deJar de importar
materlas prl-mas y equlpo de capltal para la industrl-a y tener que
importar alLmentos.
Slendo el frlJol un alfmento básico, y dados los problemas actuales
de balanza de pagos, es arrlesgado para la segurldad allnentaria del-
pafs depender de las lmportaciones. De contÍnuar la sl-tuación
actual' y dados los l-ncreuentos esperados del consumo por aumento de
la poblactón y del ingreso, en el futuro las necesidades de dlvisas
tanblén aumentarfan.
*Calculados con base en cifras de FAO
**Datos extractados de los Anuarios de
del período 1975-1982.
Comercio Exterior del DANE.
-
A esta situaclón se 6urna la dificultad que enfrentan los
planificadores del pafe al no contar con sufLciente lnfornacl6n
estadística sobre el sector agrfcola, nl estudios de dlagnóstl-co o
proyecciones de producción y de consr¡mo que 1-es faciliten 1a toma de
declsiones sobre polltlca agrÍcola.
Los planes de desarrollo deben basarse en estadfsticas conflables y
en estudlos ex-aDte que pernltan prever la producción futura para
satlsfacer las necesidades de consumo. Es necesario efectuar
proyecciones para que los planiffcadores, conocLendo de antemano los
déflcit o superávlt futuros puedan diseñar pollticas apropladas para
estÍmular la producción, tales como: políticae de preclos mfnimos
para el productor, crédlto, lnsumos, lnvestigaclón, etc.
En el pafs se han adelantado lnvestigacl-ones agron6mlcas tendientes
a meJorar la productivldad del fríJol; en este eefuerzo han eetado
comprometidos el Instituto Colombiano Agropecuarlo (ICA) y el Centro
Internacl-onal de Agricultura Tropl-ca1 (CIAT) . Esta últtrna
lnstituclón, con la creaclón de su program' de frljol- en L973
aceleró el proceso de investlgaclón del cultlvo. Los resul-tados de
est,as lnvestigaclones fndlcan que la generación de varledades
reslst.entes a plagas y enfermedades, que requleran práctlcae
agron6micas de baJo costo e lnsumos mfnimos y que sean aceptadas por
los consumldores, tlenen un alto potencial- para lncrementar los
rendiml-entos del cultlvo y consecuentemente la producclón.
-
Dada la importancla del frfjol en la dieta, prlocipafunente para l_oe
grupos de poblaclón nás pobres, y como fuente de lngreso para
productores minlfundl-stas que emplean mano de obra fanil-lar y gue
utllizan tecnologfas poco avanzadas, es lmportante el estudlo de las
postbllidades de expandlr la produccl6n de frlJol-, dado el posible
lmpacto eocial que se lograrfa.
Tenlendo en cuenta el potencial tecnológlco de fríJol y su
lmport,ancia económica, el preaente estudio pretende medlr la
evoluclón de la producción y del consumo en el futuro y explorar el
poslbl-e impacto de un camblo tecnológico sobre la producción, con el
fln de ofrecer un marco de alternativas para la planlflcaclón y el
dfseño de políttcas económicas.
Medlante un anál-lsls econométrÍco ee estudla el comportnmlento de la
producción en el pasado, y con di-ferentes hlpótesls se proyecta tanto
l-a producción como el consumo para eetablecer la nagnltud de Los
poeibl-es déffcit o superávl-t.
METODOLOGIA
Cada capftulo contlene una completa descrlpción de loe métodos
utflizados. En las proyecclones de tendencla de la producción de
frlJol se emplea el análisis de regresión, y mediante el nétodo de
nfnlnos cuadrados se aJusta un modeLo J-ograrftnlco a las serles
histdricas de produccL6n y de las varlables que fncÍ.den en elIa con
el fln de obtener los volúmenes de produccl6n estlmados para el
-
perlodo 1987-2000. Para las proyecclones de producción con el
supuesto de canblo tecnológlco, se slmulan nlveles de rendimiento
superl-ores a los hlstórlcos y se utllizan curvaa loglstlcas para
presentar diferentes posibllldades de adopclón tecnológlca en el
futuro.
Las proyeccLones de consumo se elaboran por nedLo de una ecuaclón
que a partlr del consumo per cápita de un año base y empleando
clfras de creclnlento poblacional y de1 lngreso, as1 como 1a
elasticldad-ingreso de l-a demanda, permÍte efectuar estlmativos del
consumo a 1o largo del tlempo.
RECOLECCION Y SELECCION DE LA INFORMACION
En el estudio se uülllzan fuentes secundarlas para las eerÍes
hl-stóricas de produccl6n, átea senbrada, comerclo (l-rnportaclones y
exportaciones), precios, jornales agrfcolas, poblacl6n y conaumo
aparente del- perfodo 1960-1982.
La carencÍa y en al-gunos casos deflclente calldad de la Ínforrnación
estadfetica para frÍjo1, fue una de las meyores lfunltantes del
trabaJo, ante todo porque se encontraron Ínconslstenclas de una
fuente a otra y aún dentro de una misrna fuente. En la nedlda de 1o
posfble se utilLzaron l-as fuentes que mostraron aer más coneiatentes
a 1o largo del- tÍempo. En las tablas respectlvaa se registran las
fuentes estadlstlcas de donde se obtuvo la lnfonnaci6n de cada
variable.
-
IMPORTANCIA DEL ESTI]DIO
El resultado de este trabaJo proporciona a los responsables de la
polftica econ6ml-ca, particularmente a los encargados de la producclón
y abasteclmlento, bases para establecer metas de producción de fríjo1
en los años venideros, ya que les lndtca en qué sentido deben moverse
para 1-ncentivar la producción y garantízar un adecuado abasteclnlento
a la población, reduciendo asl 1as cuantlosas importaclones que ha
tenido que asumir el pais en detrlmento de su balanza comercial.
Un estudio de esta naturaleza tarnblén es de lnterés para 1as
instltuclones dedicadas a la fnvestigacfón agrlcola, puesto que una
evaluación de1 impacto que tendrfa el cambl-o tecnológl-co, pernlte
justificar la exl-stencla de estas lnstftucl-ones y les da la
poslbllldad de captar recursos tanto lnternos como externos para
contlnuar sus trabajos de investl-gaclón.
HIPOTESIS
La productlvidad del cultivo de frfJol en Colombfa ha sldo baJa y la
demanda ha crecldo a un mayor rltmo, por 1o cual el pals ha recurrido
peri6dicamente a lnportaclones. De contlnuar esta tendencfa en el
futuro, el nivel de las l-mportaciones tenderá a lncrementarse. Un
cambl-o tecnológlco que lnplique auuentos en los rendlmlentos podrla
l-ncrementar los nl-veles de producción por enclma de 1as necesLdades y
generar excedentes exportables.
-
OBJETIVOS
Objetlvo general
AnalLzar la producclón y el consumo de fríJoJ- en las próx'lmas décadas
y estimar el posible déflcit (o superávlt) en dos sltuaciones
partlculares: a) sl la producclón contloúa con los patrones
tradl-cionales; b) si se produce un cambio tecnol6glco que eleve loe
rendlnientos por hectárea del cultlvo.
ObJetlvos especff icos.
1. Elaborar proyeccl-ones de producclón mediante el nétodo de
regreslónr pÍrra establecer los nlveles de producclón que se
generarlan, de contlnuar la tendencla de las varl-ables que determinan
e1 nivel de producción.
2. Elaborar proyeccl-ones de produccl-ón asu¡rlendo nLveles de
rendl-mientos superiores a los observados hist6rlcamente, paxa
determinar el posl-b1-e lmpacto de un camblo tecnológÍco sobre el- nlvel
de producclón, según dtferentes pautas de adopclón tecnoldglca.
3. Proyectar el consumo con base en las tendenclas esperadas de
crecimiento de la población y tres hlp6tesls respecto del- crecLmiento
del ingreso.
-
4. Utlllzando las proyecclones de producción y consumo
estimar los poelbles déficlt o euperávlt y deternlnar los
autosuficfencia en producción.
obtenfdas,
niveles de
-
1. REVISION BIBLIOGRAFICA
La preocupaclón por el lncremento de la productLvtdad del frfjol para
lograr mayores niveles de producción y con ello un mejor¡mlento en la
bal.ar.za de pagos y en los nl-veles nutricionales de la poblaclón, ha
sLdo común denomlnador en los estudlos agroecon6micos realizados en
Anérica Latlna.
SAI{DERS Y ArvAREzl efectuaron un estudlo para los perfodos L964-66 y
L974-76r €r el- cual t,rataron de expllcar el estancaniento de la
producción de frfJol en AmérLca LatLna, evaluando los cambios en área
y rendinlento por palses. Señalan un creclmlento de la producclon a
un menor ritmo que el de la pobl-act6n, con el consecuente aumento en
las lmportaciones y 1a disnlnuclón en el conaumo per cápita que afecta
1a allmentaclón del consumidor de baJos ingresos.
Con base en los datos obtenldos, los autores afirnan que:
Si se logra aumentar y estabilLzat La producclón de fr1Jo1,América Latl-na puede, en prlmer lugar, obtener su autoabas-tecl-niento. Esto slgniflcarla un meJoramiento en el lnter-camblo comercial para Ia reglón. En segundo J.ugar, el
SANDERS, John H. yde frl5ol enInternacfonal
ALVAREZ P., Camllo. Evolucl6n de 1a producclónAmerica Latlna durante 1a últina década. Centrode Agricultura Troplcal. Cal-i, 1978. 44 p.
llnt¡p¡t;rt¡ 1 "ittlnrlfn'J
d:¡
-
alto valor absoluto de las elastlcidadee de preclos para1-os grupos de bajos ingresos lndica que, a1 aumentar laproduccf6n y baJar los preclos, e6tos grupos coneumiráncantLdades mayores de frfjol.
,HABrr- cunp116 12 artfculos técnicos que sinretlzan la oplnión de
dlversos autores sobre la necesldad de promover la producci6n de
legumlnosas allmenticias en 1os palses en desarrollo. centra su
estudLo en el cultlvo de frl3ol y medlaute datos históricos de
producclón, rendlmlento, área y factores gue Llnltan la producción
para varlos palses de Amérl-ca Centralr preaerita propueetas encaminadas
a mejorar 1as actividades de investigaclón y cooperaclón entre pafses
Para aumentar la producelón y satisfacer las defLcienciae proteÍnicas
de la poblaci6n.
Brasll, prlnclpal produetor de fríJol en Amérlca Latina, cuenta con
dlversos estudlos a nivel de mÍcroregl-ones, en los cuales se anallza
la oferta de fríJo1 por nétodos econométrÍcos.
?BRITO- realizó un
de Bahia, Brasfl.
mfnlmos cuadrados
evaluarlo conblnó
estudfo para una mlcroregf-ón homogenea en el estado
Elaboró un modelo estadfetl-co por el ¡nétodo de
compuesto de tres ecuaciones. Con el objeto de
las ecuaclones de área sembrada y rendimiento
t-HABIT, M.A. The need to Lncrease food legume produetlon. Sautiagode Chi1e. Organizactón de las Naclones Unl-das para LaAgrlcultura y la All-mentactón. OfLcina Reglonal para AnéricaLatina. Technlcal Papers I-L2. L977. I32 p.
1-BRITO, A.J.B. Estlnativa de oferta de feljao na mlcro-reglaoIlomogenea-l35 da Chapada Dlamantl-na Setentrlonal, no Estado daBahla. Tese lfug. Sc. Lavras-MG, Brasi.l, Escola Superlor deAgrlcultura de Lavras. 1980. 76 p.
10
-
utll-lzando serfes de tlempo del perlodo L965.-77, para formar unaecuaclón que explicara la cantidad producLda. Encontró laselastlcLdades-precio del frfjol- para el área cultlvada en el corto yrargo plazo, al igual que la el-astlctdad cruzada con el precl-o del
malz. El nodelo explica los canbios en 1a cantidad producida, el área
cultlvada y el rendlmiento, a pesar de las diferencLas presentadas
entre los valores observados y los estlmados. concluye que 1os
cultivadores de fr1Jol reacclonan nás a lae nedidas encamlnadas alncrementar el rendfmiento del cultlvo del frfjol que a polftlcas deprecioe mínimos para aumentar la producclón.
LSANTOS- estin6 las relaciones eatructurales de la oferta de arroz,
malz y fri-jol para el estado de MÍnas GeraÍs de 1947-69. uriltzó elnétodo de mlnimos cuadrados de dos etapas para anaLLzar la respuesta
de la producci6n al área cultlvada y al rendlnlento. A pesar de la
autocorrelación que encontró entre las varfables y su
nultlcolinearldad, concluye que el lncremento de la producción selograrÍa mejorando la oferta de los factores de produccl-ón; propone e1
uso de nuevas variedades de alto rendiulent,o, nedl-das protectivaa,
fertlllzantes y otros l-nsumos.
lL'SANTOS, L.F. DOS. EstLnativa da oferta de arxoz, nllho e feiJao emMinas Gerals, 1947-1969. Tese l.faq. Sc. Vlcosa, BrasJ_l,UnlversLdade Federal da Vlcosa. 1972. 91p.
11
-
En colombla exlste un slnnúmero de artlculos que anal-izan laproduccl6n de fríJol, la nayorfa de el-l-os enfocados desde el punto devista agrondmico con miras a la generaclón de tecnologla para
lncrementar los rendimlentos.
RUrz DE LoNDoÑo .t r15 efectuaron un estudfo de ras cuatro prlncfpa-
les regl-ones productoras de frlJol en Colornbla, con el fln de evaluar
Ias diferencLas en rendlmiento a nlvel de flnca para varios de los
princlpales sistemas de producclón. Etectuaron una funcL6n de pro-
ducción para evaluar los factores que estuvl-eran lncldlendo en la pér-
dlda de rendimlentos. La lnfornacfón obtenlda suminlstr6 diferentes
medidas de l-a lntensfdad e lncidencia de cada factor, 1o cual ha sldo
adoptado en estudfos posteriores que buscan nejorar la productlvidad.
La Oficlna de Planeamiento del Sector Agropecuarlo (0PSA)6 prepar6 un
completo informe sobre la producclón de frfjol en Colombia, enfocadoprincipalmente al análisis de las tecnologlas exfstentes con el fln deevaluar superfl-cle, rendi-mlento y producci6n para cada tipo de
tecnologfa y deternlnar l-as condlcl-ones económfcas en que se teaLLza
el cultlvo. El estudlo, a pesar de hacer un análisis histórfco y
descrlbÍr ampllamente la sl-tuaclón actual con buen soporte de datos
estadfsticos, se queda
5*UIZ DE LONDOñO, Nora, et al. Factores que linftan la productlvJ-dadde fr1-jol en Colonbla. Cali, Colo¡obla. Centro Internaclonal deAgrlcultura Tropleal. Serie 06 SB-2. 1978. 4p.
6-COLOIEIA. OFICINA DE PLANEAUIENTO DEL SECTOR AGR0PECUARIO. Estudlodel caso del cultlvo de frfJol. Bogorá, Serle D.A. No. 4. 1979.I11 p
L2
-
en el análisls estático y no permlte l-nferlr acerca del posible
comportamieuto futuro como base para la planlficación.
FLOREZ' VAIDERRAMA Y CELIST reallzaron un estudio econométrlco para
establecer un método sencillo de prediccl-ón que perrritiera, con lainformacl6n disponlble en colombla, aLcanzax nayor preclsión que con
otros rnétodos utl-lLzados. El estudlo cubre 10 productos agrfcolas deimport.ancia para el país. Prueba un nétodo que aunque no es muy
soflsticado dado el año en que fue realizado, slrve como base para
efectuar estudLos nás avanzados sobre el tema. Adenás de las
estimaclones cuantltatlvas, el nétodo produce informactón sobre los
fact.ores que afectan la magnLtud y fluctuaclones del valor estiroado,
es decir, puede deterrninar cuál de los factores es el más crltLco, opermite náe fác1lmente alcanzar una meta dada. Para la estlnaclón se
uüilizaron regreslones y se ensayaron varLos modelos.
Un estudio más especffico sobre proyeccl-ones de produccl6n y consumo
Para acercarse al autoabasteclmiento es el reallzado por VALDERRAI.ÍA et.8e!- ' en el cual ae muestran las estadlsticas de produccidn y área
sembrada de trLgo y su tendencfa decreclente. El obJetivo central- esestablecer un plan de autoabastecl-miento del producto. se proyectó e1
-,
'FLoREz, G.A., VALDERRAMA, M. y CELIS, H. Un nétodo de proyecclonesde producclón y demanda para productos agrfcolas en Colombla.Instltuto Colomblano Agropecuarlo. Departament,o de EconomÍaAgrfcola. Boletlu de Investigación No. 15. 197I. 259 p.
R-VALDERRAI'IA, Mario, et al. Proyeccl-ones de produccfón y coneumo detrigo en Colombla; alternatlvas para un posLbleautoabastecimlento. Bogotá, Instltuto Colombiano Agropecuario.Departamento de Econonfa Agrfcola. L967. 28 p.
13
-
consumo con base en tres métodos: a) proyecclón slnp1_e, b) consumo per
cápita x población, y c) medlante una ecuación lineal gue inclufa
consumo per cáplta, elastlcidad de la derna¡¿¿ e fncremento del J_ngreso
Per cáplta. Para proyectar la producclón pl-antearon alternativas
comblnando dl-ferentee incrementos anuales del área sembrada y 1aproductlvtdad. Los resultados permitieron prever el perfodo en el
cual la producclón naclonal cubrlrfa e1 consumo, ademíe de establecer
que el nejor slstema para aLcanzax esa meta era lncrementar l-os
rendimlentos del cultlvo y no el área sembrada.
qEl rFPRr- desarrolló una netodologfa, apll-cada en gran parte en eat,e
trabaJo, medlante l-a cual se obtlenen cifras futuras de déflcit o
superávit alimentarlo para pafses en desarrollo por medlo deproyecclones de producci6n de cereales basadas en la tendenciahl-stórfca y proyecciones de demanda basadas en supuestos de
creclmiento de la poblaclón y crecl-mlento del- lngreso per cápfta. El
objetlvo del estudlo ea recomendar a qué tasaa debe crecer laproduccl-ón para satlsfacer el consuuro futuro y qué medLdas pueden
ayudar a alcanzar eatas metas. Para proyectar la producclón delperfodo 1976-1986 se utllfza una función logarltmica de t,endencia en
el tiempo' aJustada por el nétodo de nlnfmos cuadrados ordlnarlos
utllfzando series estadfsticas de 1960 a L976. Los valores asf
obtenidos muestran el volumen de produccl-6n de l-os diez años
q-INTERNATIONAT FOOD
of developingconsumptfon to1977. 157 p.
POLICY RESEARCH INSTITUTE (IFPRI). Food needecountries: Projections of productlon and1990. I,Iashlngton, D.C. Research Report No. 3.
t4
-
sigulentes' en caso de extenderse la tendencla del pasado. El- consumo
se proyecta por nedio de una ecuación que coneldera crecl.mlentos
eupuestos de la población y del l-ngreso per cáplta, y agume que lospatrones histórlcos de relaclones de precfos no se alteran
sfgnl-ficativamente. La ecuaclón pondera la elastlcldad lngreso de la
demanda de cereales por la tasa de creclmlento del ingreso. Los
déficlt o superávit ee obtÍenen por J-a diferencfa entre la produccLón
y el consumo proyectados.
Esta metodologfa fue adaptada por RrvAs y coRDEUl0 "r ,ro estudlo que
examlna el poslble lnpacto de l-a nueva tecnologfa de producción de
pastos sobre 1a oferta de carne vacuna para varlos pafses de Arnérlca
Latlna. La oferta se est.lma medlante un modelo de s1mulacl6n quepermite determinar el- desarrollo del hato tanto baJo tecnologfa
tradlclonal como baJo tecnol-ogfa mejorada. El proceso de adopción
tecnológica ae simula medlant,e funclones logfstlcas o slgmotdes que
reproducen las etapas secuenclales de dfcho proceso. Laeproyecclones de producción de carne vacuna se obtl-eneu por medio de
funclones trigonométricae, y para las proyecclones de consumo se
utllizan supuestos sobre el crecl-mlento del lngreso y de la poblaelón
paxa cada pafs. EI estudlo establece las nagnitudes de la brecha
entre producclón y demanda potencLal hasta el año 2000, y la
contribuclón que tendrla el cambLo tecnológico para reducfr eata
brecha.
ln--RMS, Llbardo ycarne vacunacolaboratlvo
CORDEU, José Luls. Potencial de producción deen Amérlca Latina. EstudLo de casos. Estudlo
FAo/CrAT, 1983 93 p.
15
-
2. LA PRODUCCION DE FRIJOL EN COLOMBIA
E]- frfJol común (3b"".or*. vulgarls) se halla dLseninado a ro largo de
casi todo el paíe; eL 937 de la producción se LocaLtza en l-as zonas
andinas, eL 5.67, en los valles lnterandlnos y el L.4Z en la región
carlbe. Los prlncipales departamentos productores 6on: Antloqul-a,
Narlño, Ilul-la y Tol1ma, los cuales aportan cerca del B5Z de laproducclón naclonal.
La expl-otación de frlJol se realiza en un gran porcentaje (80-902) en
predios menores de 5 hectáreas, utillzando varfedades arbustivae y
volubles en sfembrae lntercaladas, asociadas o en relevo, con semlllae
no meJoradas y baJo el sLstema tradicLonal o rudimentarlo, 1o cual ha
orfglnado la obtencl-6n de baJos rendimlentos y reducldos nl-veles deproducci6n. Las expl-otaclones conerclales que utÍllzan tecnologla nás
avanzada s6Lo ocupan cerca del L0i( del área total- y corresponden a
zonas planas locallzadas en los departamentos del- Valle, regf6n norte
del Cauca, Tollma, Meta y parte de la Costa Atlántlcal1.
11cor,oomrA. oFrcrNA DE(OPSA). s¿. cit.
PLANEA}IIENTO DEL SECTOR AGROPECUARIOP. 34.
16
-
Los sistemas de producción varían según la zona. En Antfoquia, por
eJemplo, ee utll-l-za prinelpalmente el frfjol de hábtto voluble y el
sist.ema de relevo con maí2. En Narlño y Huila se cultivan los tlpos
arbustivos lntercalados con mst2. En e1 Valle del Cauca y algunas
zonas de los Santanderes se sÍeobran varledades arbustivas en1)
monocultlvo^-.
Las varledades más utilizadas por l-os productores aoD las
denoninadas trBalart, ttRadicaltt, ttMortlñott, t'Cargamantorr y loe tipos
denominados ttCall-ma". Esto se debe a que lae pref erenclas de los
consumldores se lncllnan hacia frljol-es con senilla de color roJo,
roJo noteado, crena moteado de roJo y de tamaño medl-ano a grande
(peso de 100 semlllas superlor a 35 gramos), caracterfsticas que
cumplen estas varledades.
Existen algunos factores que llmitan 1a producclón de frfJol en
Colombia; entre ellos se destaca la presencla de enfermedades y
plagas como la BacteriosÍs (X""th"ronag phaeeoll), Roya QfryS"s.phaseoll), mosalco común (vlrus) y el insecto Lorfto Verde (Empoasca
sp.) en las zonas de cli¡na medlo a cáltdo y la antracnosis
(Colletotrlchum llndemuthlanum) r msnchÉr angular (_I"ariof_sfs.
grl-seola) y roya en los cllmas frfos.
Otros factores limltantes son: la falta de asistencLa t6cnlca debl-do
1'"sasrrla,s, Gllberro.alimenticfas en
Situacl-6n actual de las legumlnosaeColo¡nbla. I983. p. 42
L7
-
al tamaño de las explotaclones; altos costos de producclón; fuertes
fluctuaclones de precios y princlpalmente la baJa utllizaclón de
senllla certifÍcada, ya que sólo un pequeño porcentaje del área* es
cultivada con eate tlpo de semLlla. En este úl-tlno aspecto se ha
comprobado que en algunas reglones del paÍs las pérdidas en
poblaclón de plantas por uso de semlllas no rneJoradas asciende a un
40%13.
2.I COMPORTAI,ÍIENTO HISTORICO
El volumen de producclón de fríJol en Colonbia no tuvo
modiflcaciones irnportantes en el perfodo 1960-82 y las oscÍlacLones
año a año col-ncidleron con log cambios en el área sembrada, 1o cual
indica que no ha habido avance tecnológfco, ya que J-os rendimlentos
han permanecl-do en nlveles relatlvanente est,ables, presentando un
promedlo de 640 Kg/tra en el perfodo en referencla.
En 1a Tabla I se observan las varl-aciones en producclón, 'area y
readimlento del perfodo según los datos publl-cados por FAO. Salvo
algunas excepcionee, el comportarnLento del- 6rea fue el prlncipal
determlnante de las varlaclones en los volúmenes de producclón.
Eeta sl-tuacÍón ae ve con clarldad en el perfodo 1975-1982, cuando la
*En 1983 se ut1lÍzó senllla certl-flcada s61o en e1 0.62 del áreacultivada de frfjol, según cál-culos de l-a Divtsión de Senillasdel ICA.
13*ulz DE LoNDoño, Nora er ar.
frfJol a nlvel de fl--ncálCall, CIAT.1985. p.5.
Evaluacfón de nueva tecnologla deSur del Hu11-a, Colonbla. 1978-1980.
t8
-
TABLA 1. Producclón, área y rendiniento de frfJol en Coloubia.1960 - 1982
Año
Produc- Porcentajec16n l-ncremento
(000ton) anual
Porcentaj eArea lncremento
(000ha) anual
Porcentaj eRendf-m. l-ncremento(kg/ha) anual
196019611962L96319641965L96619671968r969L970L97 Tr972L973L97 4r97 5L97 6r977r9781979r98019811982
4046484442403539404239496157679068757575848773
154.3
(8.3)(4. s)(4.7)
(r2.5)l1 .42.55.0
(7.1)25.624.5(6. s)L7 .534.3
(24.4)10.3
00
l2 .03.6
(r6. 1)
90838775767664697067666985879L
L2L101116111IT2115115rt2
4.8
( 13.8)1.30
(1s.7)7.8L.4
(4.2¡(1.s)4.5
23.22.34.6
32.9( 16. s)
14 .8(4.3)0.92.70
(2.6)
444554551587553526547559576630584705722654740745669647675665724757652
24.8(0.s4)6.5
(s .8)(4. e)4.02.23.09.4
(7.3)20.72.4
(e .4)13. t0.67
(10.2)(3.3)4.3
(1.s)8.94.5
(13.8)
Tasas de creclmlento calculadas por regreslón logarftnfca: (Z)
Perfodo Producclón Area Rendlmlento
19601965t970r975
1965t970197 5r982
-1 .00-L.26L4.I4r.26
-3.59-1.5811 .901.20
2.590.322.240.06
Unr,ün4od lutonol'rlfl ds O(cidrrtt!fl.,p:¡ t't¡lii,ir¡4
r9
-
produccldn creció a un ritmo del r.26% correspondiendo al área unincremento del l.2z y a 1os rendlml-entos sólo un 0.06T.*. Quieredecir entonces que en este perfodo el crecimiento de la producción
obedeció en un 957. a Lncrementos en el área sembrada y en un 5i( aaumentos en los rendl"mientos.
561o en contados años los rendLmlentos de frfJol fueron superiores a700 Kg/ha. Lo anterlor no l-npllca que se hayan adoptado nuevas
tecnologlas de producción, slno que probablemente se debe a aumentos
en el área sembrada baJo mecanLzación.
Los problemas que lfunitan la produccidn y la productividad del
frfjol en colonbia han sldo ampliamente tratados en estudios que
fdentifican factores btológicos, cllnátlcos y económicos que afectan
la productividad. En un estudio rearLzado por Nora Rulz de Londoño
et ^II4 los autores encontraron que las plagas y enfermedades
dlsnlnuyen significatlvarnente la productividad del frfjol; una de
las conclusiones lmportantes de este estudlo es que aún en
departamentos tecnlflcados, con alto uso de insumos, la falta de
resl-stencia de 1as varledades disponlbles a enfermedades como la
roya y el insecto empoasca ocaslonaron baJas en la producttvidad.
Los resultados de éste y otros trabaJos han servldo de base para que
Estos porcentajes surgen de la identfdad:P=A*Rdonde f = Tasa de creciniento agiual de la produccfón; Á = Tasade crecl-miento anual del área; R = Tasa de crecl_mlento anualdel rendfmíento.
r4Flut DE LoNDoñO, Nora et 91. Facrores que linitan la productrvidad
de frfjol en ColonbG.-Ca1t, CIAT. 197g. p. 25
20
-
i.
la investlgacfón agrícola se diriJa al meJoramf.ento varletal,
produclendo semlllas resistentes a enfermedades que aunque todavla
se encueDtran en etapa experimental, los resultados obtenldos a
nivel de flnca son prometedores en cuanto a 6u potencfal de aumentar
y estabillzar l-a productividad y produccl6n de frfjol, de
generalfzaree el uso de eata nueva tecnologfa.
Los estudlos que ldentffican factores de productLvidad como
responsables de los baJos nl-veles de produccíón eon lnportantes para
estableóer metas de lnvestlgaclón y generar tecnologÍa nueva. Sin
embargo, es necesario ataLlzar tanblén eL comportamÍento hlst6rtco
de la produccfón tenlendo en cuenta aquellos factores que l-levan a
los agricuJ-tores a tomar declsl-ones de producclón, talee como
crédito, precloe, co6to de los jornales, etc. para ldentiflcar
nedldas de polftfca que puedan ayudar a mejorar estos niveles de
producción.
En esta parte del estudLo se analizan estos factores, y medl_ante el
análí-sis de regreslón se aJusta una funclón para expllcar las
variaciones de 1a producción observada con el ffn de elaborar
proyecciones de la mlsma.
2.2 MODELO ECONOMETRICO.
La nedlclón de las relaclones económlcas constltuye un paso
fundamental para describir el comportamlento de una parte o del
total del sletema económico. Un ¡nétodo empfrlco de gran lnportancla
2L
-
(, '\'
para medir estas relaclones estadlsticamente 10 coDstltuye elanállsis economét,ri"o15. En el ca6o que nog ocupa, paraestablecer las relaciones entre la producción de frljol y algunas delas variables econórnicas que Lnclden en ella, se escogf6 el ¡nodelo
de regreslón*, que establece relaclones funcionales entre lasvarlables asf:
Y = f(Xl, X2, ...... Xr,)
donde Y es la variable dependfente y Xl, XZ, Xo son Las
varlables lndependientes que contribuyen a explLcar las variaclones
de Y. Dependiendo de los valores que tomen las varlables X, ae
alcartzará un nÍve1 dado de Y.
conocldas las varlables x que inclden en Y, el sÍgulente paso del
anállsLs de regresÍón es identLflcar la forna de relaci6n entre
ellas. Existen muchas formas funcLonales que definen las posibles
relaciones exlst.entes entre l-as varlabl-es. Entre ellas ae pueden
citar:
Llneal: Y=l*BlXl *BrrXrr*e
Exponencf.al: Y = f + *rtt....... + XBn * e
Tipo Cobb-Douglas: Y = t, . xBl ... XBn +
Semllogarftnlca: Y = Log e+n, log X'.......+ B
donde f, es el término lndependiente, Bl....B' son
e
LoeX +en-nlos parámetros
*Regreslón es el aJuste der5.¡our¡stoN, J. Métodos de
Barcelona, 1967. p. 3
una ecuaclón a un conjunto de datos.
Econometrfa. Edltorlal Vlcene-Vlvens,
22
-
\
que corresponden a cada una de las varÍables independientes delnodelo, e indican que slempre que la varlable x canbfe en unaunidad, la varlable Y cambiará en B unrdades en el perÍodo deanállsfs; e es el término aleatorlo de error. Loe parámetros B, seestiman mediante el nétodo de regresión.
Las funclones no llneales, por estar representadas por curvas mág
conpleJas que la linealr preseDtan con frecuencia dlflcultades en su
maneJo e interpretaci6n. Para obvlar esto, ellas 6e pueden
repreaentar de tal manera que la relaclón entre los datos
t,ransformados apatezca como aproxlmadamente lineal y puedan
aplLcarse las técnÍcas de regrestón. El nétodo nás utilizado paraello es el uso de 1ogaritro"l6.
Los propósLtos generales del anál1sls de regresión son:
a)
b)
c)
d)
e)
Estimar los paránetros;
estimar 1a varianza d.el error;ffest{marrt la varianza de los est{madores de los parámetros;
hacer proyecclones;
probar hlpótesfs acerca de los parámetros y evaluar e1 grado de
ajuste del mode1o17.
1A^"JOHNSTON, J. op. clt. p, 4411^'Al,fiZqUITA, Marla Crlstina y GRANADOS Eduardo. Curso: Noclones
básÍcas sobre el monejo y análisis de datos con SAS. Calt.Centro Internaclonal de Agrlcultura Troplcal. 1983. p. 2L2.
23
-
\
2.2.1 Ajuste del nodelo.
La producción de frlJol en Colonbia se anaILzí mediante el nétodo deregresión para ajustar una funclón que expllcara las varlaclones dela producclón observada en el perfodo 1960-1982 empleando variablesque se supone expllcan la produccl-ón, tales como precfos, área,crédlto, Jornales agrlcolas y t,iernpo, con el fln de estudlar sucomportamlento pasado y proyectar los volúmenes de producción hastael año 2000. vale la pena aclarar que no 6e trata del aJuete de una
funclón de producclón cláslca, donde el volumen de producci6n esdetennlnado por e1 nivel de los factores de producción (tterra,
capltal y trabajo), dada una tecnologfa especlfica.
Para el ajuste del- modelo se utilizó un computador rBM 4331 y elpaquete estadfgtico sAS (statistlcal AnalysLs systen) versión g3.2,
desarrollado por l-a Universldad de Caroll,na del Nortel8.
Dentro del paquete estadlstlco sAS se empleó el procedlnlent,o REG,cuyo obJetÍvo es ttreal-lzar un análLefs de regresión aJustando, por
el método de nfnimos cuadradoe*, un modelo lineal [o lineallzado]
a un conJunto de datost'I9.
El procedl-niento REG pernite aJustar
El método de nfnlnos cuadrados ml-ninlza 1osdlferenclas entre los val-ores observadospredLchos por la regreel6n (Y): ninlnlza
18s¡,s userts Manuar. IgBolo--AI,ÍEZQUITA, Marla Crlstlna. gl. cit. p. 2I8
dfferentes modé1os
cuadrados de las(X) y los valoresf.,1=1 -
24
-
: lv
suministra: a) los parámetros de ra regresión (Br); b) los,
estadfstÍcos R', t, F y Durbln-I.Iatson (D-lI) ; c) las serl-es de losvalores estlnados para la variabl-e independlente y d) los lfnltes deconflanza para l-a regresión estfmada. El procedimiento coRRsuministra la matrLz d,e correl"acfoneg.
Los parámetros anterlores nlden la calldad estadfstica del model-o,es declr' Permlten establecer ei se cumplen Los supueatos deL nodel-olÍneal, y asegurar que los estlmadores encontrados aean óptlmosdesde el punto de vista estadlstlco. con este anáLlsls sedetectan problemas frecuentes en el nétodo de regresl-ón, tal-es comola uulticollnealidad y autocorreJ.ación, y se determina el grado desfgnificancla estadfstLca de las variables empleadas.
A contlnuaclón se describen los estadfsticos que proporclonan losprocedlmlentos REG y CORR:
Coeficlente de determlnacl-ón: (R2)
,)
El R- total, establece en qué nedlda 1as variablee lndependientes
l-ncluidas dentro del nodelo expllcan la varLable dependlent,e. seseleccÍona entre los nodelos planteadoe aquel que mayor R2 preseote;
este estadfetl-co varfa e¡rtre cero y uno.
CoeficLentes de correlación: (r)
cuando se trabaja con regreslón núltiple, es conún encontrar dos
z5
-
r,11\
varfables lndependLentes correlaclonadas, 1o cual 1Ieva a obtener
estlmaci-onee sesgadas. Para det,ect,ar estos problemas de estlmaci6n
se calculan los coefl-cientes de correlaclón slmple (r), que se
reaumen en una matxíz de correlacl-ones. Generalmente se acepta que
existe correlación lineal entre dos variables independl-entes
(nulticolinealldad) cuando el valor de loe coeficfentes de
correl-ac1ón está por enclma Ae 0.8020.
Pruebas t y F
La prueba ! d. student deternina el grado de el-gnificancla de cada
varlable independlente respecto de Ia dependiente. Se establece
corno hJ-pótesls nula que la varlable no resulta expl-lcatLva (B1=0),
es decir, que su l-nclusión no contrlbuye a expllcar la varLacídn
toüal de la producción. si el val-or resultante de t se encuentra en
una regl-ón crftica aproplada, se xechaza la hlp6tesls nula y se
acepta 1a varlable como expllcatoria. El procedimiento REG
utlllzado sumLnl-stra slmultáneamente l-os valores de ! y su nlvel de
probabllldad estadÍstica. Este anál-isis ex post de la
especificación de un modelo y estlnación de aua parámetros
contrlbuye eflcientemente a la seleccl-6n flnal- del conJunto de
varLables expllcatorias de la produc"ióo21.
En el anál1sls del conjunto de varlables, se efectúa la prueba F
20orrro", !J. Agricultural production functfons.Universlty Press. Anex, Io¡sa. 1961.
)1--JOHNSTON, J. g. clt. p. 45
26
Iowa St,ate
-
1d
['1
para evaluar las varÍanzas de l-as variabl-es que lntervl-enen en el
modelo, las cuales deben ser sfgnlflcativamente mayores que las de
las variables resl-dual-es para comprobar que las usadas explÍcan
mejor el modelo. El nivel de probabilldad del estadfstlco F 1o
proporcÍona el procedlniento REG directamente.
Durbln - I.Iatson (D-!¡).
Con la informacl6n estadlstica provlsta por los reeiduos, es declr,
la diferencla entre los val-ores observadoe y los est{madosr B€
xeaLlza esta prueba para verlficar sL existe autocorrelaclón de los
reslduos.
El estadlstlco D-I,I asume valores en el lntervalo:
0
-
punto de vlsta estadlstl-co, se anaLlzí la lógtca econónlca de los
coeflcienües estlmados, es declr, la relaclón lnverea o dlrecta que
debe existir entre cada una de Las variables l-ndependientes respecto
de la producclón según 1o que postula la teorla económlca.
2.2.2 Varlables utllizadas
En la producclón de frlJol lnclden muchas variables, algunae de
ell-as más dlffclles de cuantl-ficar que otraa. Un análisls de
regreslón completo podrla inclulr como variablee expllcatorlas de la
produccl6n, el átea sembrada, el créditor precios, costoa deproducción, voh¡men de inverelón, lmpuestos y varlables de camblos
estructurales tales como reforna agraria en el período en que l-a
hubo, etc. Sln embargo, no todas ellas se pudleron utilizar en el
nodelo debido en primer lugar, a las deficienclas en calldad y
cant,ldad gue presentan las estadÍsticas agrlcolas del pafs y en
segundo lugar, a que los productores de frf3o1, por ser en au
mayorla rnlnifundistas, Do cuen.tan con una asociacl-dn gue ae preocupe
Por generar Lnformaclón estadfstlca como ocurre con otros cultlvos
tales como el axroz, la caña de azücar, Ia papa, entre otros.
En la selecclón de datos para el
infornacÍón llnltada que producen
series de producclón y áxea que
regreslón ensayados se incluyeron
series completas y conslstentes a
frfJol sólo se puede contar con la
las instituciones estatales y las
publlca FAO. En los modelos de
varl-ables para las cuales exletÍan
lo largo del tienpo.
28
-
El model-o general de regreelón se
,\
planteó como:
PNF = f (PPF, PSF, PPM, CF, AF, AI'f, JAR, T)
donde:
Varlable dependlente:
PNF = Producclón naclonal de frfjol (ton/año)
Variables lndependientes :
PPF = Preclo real al productor de frfJol ($/ton)
PSF = Preclo real de sustentaclón de frfJol ($/ton)
PPM = Preclo real al productor de malz ($/ton)
CF = Volumen de crédito real-frfjol (nll-l-ones de $)
AF = Area sembrada de frfjol (ha)
AIl = Area sembrada de nafz (ha)
JAR = Jornales agrfcolas reales ($)
T = Tlempo en años
Preclo al productor de frIJol (PPF)
La varLacl-ón en los precios al productor tlene lncLdencia en la
producclón al proporclo ar al agrl-cultor una rnayor o menor
rentabllldad que modlfLca sus expectatlvas con respecto a la próxlna
cosecha. Bn la tabla 2 se observa el comportnñiento del preclo alproductor de frfJol en el perlodo 1960-1982. Puede notarsé que
ésta es una variable nuy inestable, con perlodos de alzas y baJas
ur ffi-;do rx'ldmt'0e0rn Brbt't¡t"r¡29
-
TABLA 2. Preclo al producror de frf5o1 1960-1992 ,Y\h"J r't
AñoPreclos corrlentes
($/ ton)(1)
Indlce de precLosal por nayor y de
alfmentos(1970 = 100)
(2)
--x-Preclosreales
(1)/(2)x100
r960196rL9621963L9641965r9661967196819691970L97 Tt972L973L974197 5L976L97 t1978L97919801981t982
20002777200624L9415134773662449452304994477 4825882519209
13608185442045L248322622240428484064927363840
37 .1340.0440.5151 .6864.L668 .3379.6283.7789 .4194.24
100.00110.69r29.8017 I .40234.30300.70367 .50499.90581.007 42.50
1015 .90r275.901630.00
5386 .56935.54951.84680.76469.75088 .54s99.35364.7s849.55299.2477 4 .O7460.56356.75372.85807 .96166.95564.94967 .44513.25444.84764.8386 1 .83916.6
Fuentea:
(1) 1960-77 MLnagricul-tura, OPSA. Cifras del- sector agropecuarfo1978-82 Revista NacLonal de Agrlcultura.
(2) Revlsta del Banco de la República. Varloe números.
30
-
t'"'
de nás o menos 2 años, con contadas excepciones (véase Flgura r),
sfn mostrar una tendencfa definida. En general se puede declr que
eate precLo está flJado por las fuerzas de oferta y demandar ] eueen los perfodos , de escasez de oferta los precios 6e hanfncrementado. vale la pena señalar que Ia polftlca de importaciones
de este producto, particularnente en los últlnos años, de algunamanera ha controlado l-as alzas de 1os preclos al productor.
Dado que el tlpo de cambio tecnológico que se busca para el cultivo
tlene como caracterlstLca básica el uso de técnlcas de producclón de
costo mfnl-mo, Ee espera que los aumentos en producclón aunque
reduzcan el preclo al consumldor flnal no deterlorarlan la
rentabilldad del- cultl-vo ya que con dlchas técnicaa se espera uoa
reducci6n en l-os costoa por unidad producida.
Precioe de sustentacl6n (PSF)
El Decreto 2420 de 1968, que establecl6 el mecanlsmo de preclos de
sustentaci6n en colombla, tenfa como obJetivo explfclto la ff-Jación
de ttprecios Justos para productores y consumldoreett, pero su
obJetivo general ha sldo establlfzar los lngresos de los agrlcuJ-tores
al garantizar la compra de sus productos a un precl-o determlnado,
compenaando asf las fluctuaclones de los preclos, caracteristlca de
los mercados de productos agrlcolas. Con ello se esperaba I'estlmular
la producclón para, en e1 1-argo pIazo, abastecer al pafs de
allmentos y otros productos agrlcolas"22. En el caao del frÍjol,22ARAYA, Juan Enrique et al. La polftlca agrarla en Colombla
1950-1975. Fundacl6n para la Educacl6n Superior y eLDesarrollo. L975. p. 67.
31
-
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z,I()gooÉ.o_
-{.É=IlJ- 'suo] 000 Á'gxoL/#
-
\
la efectlvldad de este necanlsmo ha sldo linitada. El
comportamiento de estos preclos (Tabla 3) uuestra que sólo en
contadas ocasiones han estado por encima del precio al productor de
frfJol. La correLaci6n entre precLos de sustentaclón y precios al
productor es baja e lnversa (r= - 0.14). Las fluctuaclones de estos
preclos a través deJ- tlenpo pueden observarse en la Figura 2.
En la ¡nedlda en que los preclos de sustentaclón ee sltúen en nivel-es
Ínferlores a Los de l-os precLos promedios al productor, tal polftica
es muy diflcll que logre los obJetlvos de establllzaclón de preclos
y regulacl-ón de 1a oferta. La lnefectivLdad de La polftlca de
preclos de sustentaclón se ha refleJado en la baJa producclón de la
producción total comercLalLzada por el InstLtuto de Mercadeo
AgropecuarLo (IDE¡'IA). El Instituto no ha tenido gran particlpación
en el- mercado de frfJol, aún en Los años en que el precl-o de
sustentacf6n estuvo por encina del preclo del mercado. Era de
esperarse que en los cuatro añoe en que se presentó esta sÍtuaclón,
el IDHIA hubiera comercialLzado cantldades elgnlflcatlvas; sin
enbargo, no fue asI: en 1969, L970 y L976 comerclal-12ó el L6.27.,
I.37. y L.07" de la producclón respectl-vamente, y en 1978 su
porcentaJe de compras no fue lnportante (véase Tabl-a 4).
El únLco criterlo aplicado por el IDEMA para fiJar precloe de
sustentaclón han sido los coetos de producel-ón. Para el frfjol,
únLco producto tradiclonal que eetá lncluldo en la polftica de
sustentaclón de precios del IDEI"ÍA, este crlterlo ha sido favorable
para el product,or en algunos añosr pu€ato que el mergen de utllldad
33
-
TABLA 3. Precfos de susrentaci6n de fríjol 1960 - l9g2
AñoPreclos
corrlentesa(1)
($/t)
Indice de Pre-clos al pornayor y deallmentos(1970 = 100)
(2)
PrecÍosreales
(1)/ (2)x100
t/\n\¿¡
Preclosreales alproductor
( $/t)
1960196 r19621963L964r9651966196719681969r970L97 Ir97 21973r97 4L975r976r977r978L9791980198 1r982
.bn.c.n.d.n.d.2.2503.4003.4003.4003.4003.4005.5005.9005 .9506.4758.750
13 .50016.75022.00024.5rr27 .50029 .50039 .0004s .00058.300
37.1340 .0440.515r.6864.1668.3379.6283.7789.4r34.24
100.00I 10.69129.80171.40234.30300.70367.s0499.9058 I .007 42.50
1015.90r27 5 .901630.00
4353.75299.24975.84270.34058.73802.75836.25900.05375.44988.45105.05761 .85570.3s986.44903.24733.23973 .03838 .93526.93576.6
:
4680.76469.75088 .54599.35364.7s849.55299.2477 4 .07 460 .56356.75372,85807.96L66.95564.94967.44513.25444.847 64 .8386 r .83916.6
A-Los precfos de sustentaclóntlpos de frfJol.
h-n.d. = no dlsponible.
Fuentes:(1) rDruA.(2) Revfsta del Banco de la
se tomaron como e1- promedio de tres
Repúbllca.
34
-
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o-00)t-o-
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-
TABLA 4.
-'l tl_/ rpo,. .{
Producclón nacional de frfJol y la l-ntervencÍón del Idema(000 ton).
1
AñoProducclón Compras deL
Idema(2)
naclonal(2)
r965
r 966
1967
I 968
1969
1970
L97 T
L972
r973
L97 4
r97 5
L97 6
r977
L97 IL979
1980
40
35
39
40
42
39
49
61
57
67
90
68
75
75
75
84
8.2
2.6
0.3
7.2
6.8
0.5
0.3
2.6
6.9
o.2
0.6
0.7
0.4
N. S.
N. S.
N.I.
20.5
7.4
0.8
18.0
L6.2
1.3
0.6
4.2
T2.L
0.3
0.6
1.0
0.5
N. S.
N. S.
N.I.
N.I.
N. S.
No lntervino
No eignlficat,lvo
Fuentes: (f) FAO
(2) rDB{A
36
-
ha sl-do ampllo*. Sln embargo, log problemas fLnancieros
enfrentados por el rnstLtuto a partir de 1970, han tnpedldo que estapolftlca se cumpla a caballdad. Los productores que Lntentan vender
al Instituto sus productos encuentran en é1 problemas flnancleros
cuando no de cumplLmiento de trámites y requlsÍtos, tenl-endo que
recurrir a la Íntermedlacl6n. El IDnfA deberfa pagar a los
agrlcultores entre 30 y 45 dfas después de la entrega del frljol;
este plazo, que en ocaslones se amplfa, resulta muy largo para los
productores que deben pagar cuotas oportunas de los crédltos que se
les vencen y, nás grave aún para los que no tienen crédlto y
requieren de dinero en efectivo lnmedlato para cubrir sus
necesidades básicas.
Crédito (CF)
El crédito constltuye una fuente importante de recursos financleros
para el agricultor¡ y4 que le proporclona facll-ídadee para la compra
de lnsumos que aumentan su producción. El crédlto para el frlJol se
ha canalizado prLncfpal-mente a través del Fondo Financiero
Agropecuario (FFAP) y de la caJa de credlto Agrarlo, rndustrial y
Minero (caja Agrarla), entidad ésta que atiende preferenclalmente al
pequeño y rnedlano agrlcultor. La particlpacfón del FFAP en la
tlnancfación del frfJol ha sLdo baJa, ya que sus recursos 6e dlrigen
a los cultivos comerciales, en especlal el algodón y el axtoz.
En 1973r por ejemplo, e1 margen de utllfdades, cal-culado como larel-aclón: precLos de sustentaclón/costos de producción, fuedeL 427" en promedio para tres tlpos de fríjol, según elttlnforme sobre la revisión del preclo de sustentacl6ntt del-IDEIÍA correspondlente a ese año.
37
-
'l
\,
Prueba de ell-o lo const,ltuye la poca partlclpación del frfjol dentro
del total financlado por el FFAP para cultLvos transltorl-os (0.412
en promedÍo en el perfodo 1980-82)23.
En cuanto a la Caja Agrarla, a pesar de que ella destlna aus
recur8os a pequeños y medianoe agricultores, sus ta8a8 de lnterés,
que han venldo en ascenao en los últ1¡nos años, dlsmlnuyen el acceso
al crédfto para el tlpo de agricultores a quienes va dirigido.
Las alzas en las taaas de interés de l-a caJa las han sltuado por
enclma de las cobradas por el FFAP, llevando a l"a sltuación de dar
un crédLto más barato a1- agricultor comerclal que al tradfcional de
bajos recursos. Es asl como entre L979 y L982 el interés de la caja
pasó de 23.46i¿ a 27.687" efectlvo semestral para medl-anos
agricultores, de 26.257 a 36.79% para grandes y de 18.15 a ZO.7GY"
para pequeños, mientras que el FFAP nantuvo una tasa de interés del24.82 para el mismo perfodo24.
Por otra Parte' en ocaslones el crédlto tiene un efecto contrarlo alesperado, ya que ante 1a carencla por parte de la CaJa de
e6tadfsttcas sobre coatos de producclón actualizados que brl-nden
criterlos para otorgar crédlto según cultivos, al agrfcultor se le
2?--SUPELANO, S., Alberto yagrl-cultura y áreasv2. p.5.
MACHADO, C., Absalón. Crédtto paraflnancladas 1975-1982. Bogorá, CEGA. 1984.
'a¡-lger. v.r, p. 79
38
-
prestan valores inferl-ores a sus costos de produccióu, sin que é1pueda complementar con recuraos propios el crédlto obtenldo.
Estos problenas generales de la ffnanclacJ-ón agrfcol-a son aplicables
al caso del frljol; la declsLón de cultlvarlo depende en gran nedl-da
de la disponibilldad de recursos proplos, que son escasos para los
pegueños y medl-anos cultivadores de frljol.
La falta de lnform¿cíón oportuna y conflable* d" la caJa Agrarla,
gue es 1a lnstl-tucfón que en mayor nedLda otorga crédlto a los
agrlcultores de frl5o1-, dificulta el análisLs de la infl-uencia deesta varlable eo 1a producción del- cultivo. por no exlstir uoseguimlento a la utllizaci6n del crédito, se da el caso de
agricultoree que prestan para senbrar un cultlvo y slembran otro,presentándose sobre-estimactones o subestlmacionee de área sembrada,
o destlnan el- crédlto a otros gastos y no slembran, y la Caja
Agrarla reglstra el prestano como destlnado a 1-a producclón. Bstaslrregularldades no permften medir el efecto real del crédito en laproducción de frÍJol, como se verá rnás adelante.
Area sembrada de frfjol (AF)
A1 coml-enzo de este capftulo se mencionó la l-ncldencia del áreasembrada en la produccfón de frfjol. Aunque ésta no ha crecldo
Un análls!-s completo sobre las l-ncongruenclas en los datos decrédito reglstrados en 1ae diferentes dependenclas de la caJaAgraria fue efectuado por la Corporacl6n de Estudios Ganaderosy Agrlcolas (CEGA): Crédlto para agriculrura y áreasflnancladas 1975-1982. Bogorá, 1984.
ilnivqp,i6gd,\rrtnnrirr.',r ds " 0(cidüntü
laürt f;,t¡ir¡r,¿¡g39
-
sl-gnlficativamente (r.27' en 1os últinos años), el hecho de que el
95fl del aumento en la producclón se haya debldo a aumentos en el
área sembrada y no a rendim{satss amerlta la inclusión de esta
varlable en el análists de regresión con el fin de cuantificar su
peao en la producci6n.
Las cifras sobre 'area sembrada (Tabla r) muestran una situaclón
fluctuante que se explica según parece por variacLones en precios
que se refleJan en las siembras del perÍodo sLgulente, y por los
resultados negat.lvos que han obtenldo los agrlcultores en algunoe
años debldo a la utlLizaclón de semillae no meJoradas, 1o cual l-os
lnduce a sernbrar aua tierras con cultlvos de menor ri."go*. Lo
anterlor agrava los problenas de abasteclmlento interno del
producto, ya que el- lento creclmlento del área unido al poco avance
del cambio tecnol6glco dan como resultado volúmenes de produccion
insuflcientes para cubrLr el consumo crecl-ente.
Area y precios de1 nafz (AI,l, PPM)
La lnclusÍón de eatas dos variables en el anállsle de la producción
de fr1Jol se debe a la práctlca generaLlzad,a de los agrlcultores de
sembrar el frfJol lntercalado, asociado o en relevo con el malz. Es
evl-dente que cualquler cambl-o que afecte las declsiones de los
agrlcultoree para la sfembra del rnafz afecta tanblén el nivel de
el Va1le del Cauca,ha sLdo desplazada
eJemplo, el área cultfvada con frlJolcultivos cono el sorgo y la soya.
PorPor
40
-
T^,
producclón de frfJol, ya que son cultivos que compiten por el uso de
la t,lerra.
Jornales agrfcolas reales (JAR)
se lncluyó esta variable con el fln de evaluar en qué medfda eL
costo de los jornales agrfcolas estaba afectando ]-a producción de
frf5ol, aunque de antemano 9e conoce que para este cultivo no es ¡¡ruy
amplla la utilÍzación de mano de obra remunerada por tratarae en su
mayorfa de predlos pequeños que utillzan mano de obra faniliar. El
análisls de regreslón de esta varLable l-udlcarla eo qué nedlda el-
costo de los Jornal-es lnclde en la produccLón de gulenes slembran
extenslonee grandes de frfJol, pues aunque elLos aportan un pequeño
porcentaje a la producclón total, son los que en mayor rnedlda
utlllzan mano de obra remunerada.
Tlenpo en años (T)
Es una varlable de tendencl-a que se lncluye en el modelo con el flnde facl-lltar e1 aJuste de los datos ya que refleJa 1os camblosocurrldos en la producclón a 1o largo del tlenpo y con frecuencfa se
utlliza para captar l-a fnfluencla de otros factores no lncluldos enel modelo, talee como camblo tecnológtco y pollticas económrcas que
lnclden en el sector.
2.2.3 Ensayos con diferentes formas funclonalee.
Para medir las posibl-es relacÍonea entre lae varl-ables escogidas y
la producclón de frl3ol, y selecclonar el meJor modelo para efectos
de elaborar proyecclones, se ensayaron las sigulerites funclones:
4L
-
I
Llneal: PNF = f, + B'PPF +
...* 86 AI'{ + 87
83PPM+84CF+85AF82 PSF +
JAR+BgT (1)
Tipo Cobb-Douglas:
pNF = f, . ppFBt . pspBz . ppr'Pg . crB4 erBs. H'Po .renB7 rBs e)
Los datos báslcos utflizados para el aJuste de estoa modelos
aparecen en el Anexo 1.
La funclón llneal se ensay6 lncluyendo todas las varlables. El
ajuste del nodelo en forma llneal se descart6 porque sus resul-tados
estadÍstlcos en términos de: coeflciente de deternlnaci6n uúlttple2(R-), slgnlficancla y slgnos esperados de l-os Bt fueron poco
satisfactorl-os. El aJuste semilogaritnlco mostró un comportnmÍento
nuy sinilar al de1 modelo llneal.
El modelo tlpo cobb-Douglasr por considerarse que e6 uno de los que
rneJor representa las rel-aclonea entre variables en un modelo deproducclón, se eneayó en etapas secuencfales incluyendo
progresÍvamente varlables hasta 1-]-egar a un modelo deflnltlvo,
encontrándose que efectivamente presentó mejores reeulrados como se
detalla más adelante. Ta¡nblén en eate modelo se probaron rezagos de
un año para las varlables de precios, crédlto y áreas con el fin de
detectar si la lnfluencia de alguna de ellas se refleja en un
42
-
9't')
perfodo posterlorr es decir, si los preclos, el área eembrada o eL
crédlto lnciden en la produccl-ón de fríjol del año slgulente.
2.2.4 Identlfl-cac16n delmeJor modelo.
Para facil-itar el cálculo y la lnterpretaci6n de l-os resultados, la
ecuaclón (2) se 11nea1í26 pox transforn¿ci6n logarftlnlca asf:
Log PNF= f, + 81 Log PPF + 82 Log PSF + B, Log ppM + B* Log CF r
.....85 Log AF + BU Log AM + 87 Log JAR + B, Log T
La utÍ11zaci6n de logarltmoa para Linealfzar la ecuación pernlte
tanbién lnterpretar los coeficlentes (Bl) como elasticidades,
según se muestra en el Anexo 2.
La est{naci6n estadrstica de la ecuaclón (3) se hlzo por etapas,
lncluyendo 1as varfables por grupo"* con el f in de eval-uar los
canbÍos que se lban operando en los modelos. En la tabla 5 ee
resumen los resul-tados obtenldos en l-os dlferentes ensayos,
lncluyendo los estadlsticos R2, F, !, Durbln-Watson (D-I,I) y el
error medlo cuadrado (MSE) que slrvÍeron para ldentifl-car el mejor
modelo.
En una prlmera etapa ae efectuó la regresl6n de las variables de
El procedimlento de agregar variables por grupos en el anáLleisde regresión fue utl-l1-zado por Hertford, Reed y Nores, Gustavo.CaracterlzacLín del aector ganadero de Colonbia 1953 a 1975.CIAT. L982. p. 55-62.
43
-
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f¡{ kÉsaoq, p{É,.qt.NO F{ rFlq¡o(Úl¡Y.¡EAHXt¡A)q, q{ .('0rodo.o o
t¡(0 t¡ !
-
Log PNF = 9.93 + 0.009 Log PPF + 0.02 Log pSF - 0.85 Log ppM (4)(0.017) (0.74) (-0.1s)
', t t/
^,(4\
precios (PPF, PPM, PSF) con la producción.
el siguiente:
R2 = 0.13
D-t^I = 0.36
Autocorr = 0.81
F = 0.90
El nodelo resultante fue
(Los valores entre
paréntesis representan el esta-
dlstico t para cada varlable)
Las variables de preclos conslderadas alsladas de otras variables uo
monetarlas no presentaron un buen comportaml-ento en la regresión,
aungue sua signos fueron los esperados. El slgno negativo de lospreclos al productor de malz lndica que un aumento de éstos
dlsminulria la producclón de frIjol, es declr, 1og. agricultores seven Íncentivados a produclr malz y dfsmlnuyen 6us sLembras defrljol' por tratarse de cultivos que complten por el uao de latierra. El nlvel de slgniflcanci-a y los coeficfentes estimadosfueron bajos, al lgual que el R2. Lo anterior euglere que lasvarfables de precLos por sf mLem¡s no expllcan la produccidn defrfjol. Para lograrlo se l-nc1uy6 entoncea la variabl-e tiernpo como
variable de tendencia, la cual nejoró el comportamlento de lasvariables de preclos asf:
45
-
Log PNF = - L2.88 + 0.27 Log PPF - 0.04 Log pSF - 0.06 Log ppM(1.10) (-2.82) (-0.18)(s)
. . .+ 3.60 Log T(8.o)
R2 = 0.81
D-W = 1.14
Autocorr = 0.40
F = 19.03
Al lnclul-r una varl-able de tendencLa meJoró el- 12 al paear de 0.13 a
0.8r. Aumentó el coeffciente (elastlcidad) y signifÍcancla deLprecio aI productor de frljol, pero el signo del precio de
suetentación se hizo negatlvo, contrarfo a 1o eeperado. La
elasticLdad del precio al productor de malz dlsnfnuydr pero suslgnlficancia aument6 de -0.f5 a -0.18.
En una segunda etapa se adicionaron aI modelo anterÍor las variables
de átea (AF, AM), las cuales resultaron altnmente signLficatlvas y
con los signos esperados. un aumento en el 6xea de frf5o1
aunentarÍa la producclón; un aumento en el área de mafz tendrla unefecto contrario. La ecuaclón quedó entonces:
LogPNF=-Q.11+0.20(2.25)
... + 0.90 Log AF(7 '80)
Log PPF + 0.005 Log PSF - 0.20 Log(o.se) (-1.23)- 0.51 Log Alf + 0.71 Log T(-2.88) (2.r7)
R2 = 0.97
D-I.I = 2.40
Autocorr =-0.25
F = 111 .36
PPM +
(6)
46
-
A1 lncluir las varlables de área el preclo de sustentación vuelve atener eL eigno esperado y el preclo al productor de frlJol resul_tanás significatlvo, 1o cual fndlca que una meJor especlflcación delmodelo mejora eustanclalmente el funclonaniento de los preclos delfrl¡o1 dentro del ml-smo
En la tercera etapa se agregó la variable crédlto, a pesar de lasdeficienclas encontradas en la serle bás1ca utillzada, como seexplicó en el punto 2.2.2. El crédito no fue slgnlficatlvo según 1o
demueetra 1a varl.anza alta de su coeflcl-ente, adenás de presentar
signo negativo, 1o cual es contradlctorÍo pues se espera que ante un
aumento o disminuclón en el crédtto otorgado a un cultivor suproduccion se comporte de tgual manera. un reeultado slmilar aeencuentra en el estudlo de F16rez, valderrarna y cells25 en el cual
la variable crédito no es sLgnlficativa y su signo es negatlvo(-O.OO). La ecuaclón con crédlto qued6 asf:
Log PNF = -0.33 *
+ 0.87 Log(7.41)
0.25 Log PPF + 0.008 Log(2.s1) (0.88)AF - 0.52 Log Alf - 0.003(-2.e6) (-1.08)
R2 = 0.97
PSF - 0.21 Log PPM +(-1.32) (7)
Log CF + 0.75 Log T(2.28)
D-N = 2.52
Autocorr = -0.35
F = 96.79
VALDERRAI,ÍA, M. y'CELIS, II. op. cl_t. p.25rro*rr, G. A.,
47
31
-
La lnclusfón de l-a varLabl-e crédlto no afectó conslderablemente el-
últino modelo ensayado. Tanto los coeficf-entes cono los nlveles de
slgnlficancla de l-as varlables distlntas a crédito son eimllarea a
los del modelo (6), l-o cual lndlca que el crédlto no tiene
lnfluencia signlficatlva sobre la producclón; eato es conaÍstente
con su baja elasticidad.
En la últina etapa ae lncorporó la variable jornales agrlcolas
reales (JAR). Esta varlable present6 dificultades para su
Ínterpretaclón, debl-do a su al-ta correl-ación con la varfable tiempo(r=0.94), Lo cual indlca gue los Jornales agrfcolas actúan como una
varlable de tendencia que capta en gran proporción los camblos enproducclón debfdos a f actores no Lncl-uidos en el- model-o. La
correl-acfón de Lae variabJ-es jornales agrfcolae y tiempo no permite
dletlngulr el efecto de una u otra en la producción y sus nlveles de
signl-f l-cancia aon bajos cuando ae uttlÍzan ambas en el model-o.
Tanblén se presentó alta correlaclón, aungue en menor proporción,
entre JAR y AF (0.84) como ae puede ver en la Tabla 6.
con el fln de corregfr los problemas que se presentan cuando hayvariables lndependientes correlaclonadae, se efectuaron dos nuevo6
ensayoa, excruyendo del modelo lnlcialmente la variable tlempo y
luego conjuntamente las varLables JAR y tl-empo.
Las ecuaciones resultantes fueron:
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-
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-
Log PNF = 3.54 + 0.24 Log PpFR + 0.0094 Log psFR - 0.29 Log ppMR ...(2.32> (1.17) (-1.76)
(8)
...+ 0.79 Log AF - 0.62 Log AM + 0.32 Log JAR(4.2e) (-3. se) (1. s6)R2 = 0.97
D-I'l = 2.18
Autocorr = 0.11
F = 98.12
Log PNF = 4.46 *f?:llllog PPFR *L"g psFR T_?:iélr'g ppMR (e)... + 1.02 Log AF - 0.69 Log AM(e'or) (-3'8s)
R2 = 0.97
D-I,l = 1.95
Autocorr = 0.0003
F = 107.49
La varfable JAR, sln el efecto de su correlación con el tiempo,contfnúa con un bajo nlvel de slgnlficancia y con coeficlenteposltivo, 1o que hace dudar de su eficacia como varl-ableexpll-catorl-a de la producción. No es ldglco que un aumento en elcosto de 1os jornales agrícolas induzca un aumento en la produccl_ónmayor que el ocasl-onado por un aumento en e1 precio.
La excluslón de las dos variables, JAR y tienpo, meJoró
sustancl-almente el nodelo, al quedar las demás variables con unaalta sLgniffcacldn y el nodelo presentar un buen aJuste (R2=g .97).Se procedló posterlormente a evaluar las varlables de precios y áteacon rezagos de un año. Los resultados obtenidos se muestran en la
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-
Tabla 7. En 1os modelos con varlables rezagadas, la slgniflcancia
de las varlables fue menor y los estadfsticos R2, D-I{ y MSErevelaron una menor calldad estadfstica del modelo. Dado que el_perfodo vegetatlvo del frfjol es iuferior a un año y el modelo deproducción se corre eobre una base anual, esto puede expllcar laescasa slgniflcancia de Ias variabLes rezagadas. Probablemente en
un modelo corrfdo sobre una baee trimestral o cuatrLmeetral, estaavariables muestren nayor signiffcancia, pero la carencla de datos
nás desagregados lnptde ajust.ar un modelo de esta naturaleza.
La escogencla del meJor modelo se redujo entoncea a l-as ecuaclones(6) y (9) por ser las que preaentaron mejor comportamlento
estadfstlco. se selecclonó la ecuaclón (9) para efectuar lasproyecclones, tenfendo en cuenta los slgulentes factores:
R¿ = 0.97
rndica que hay un buen aJuete de los datos, es declr, que r-aevariables selecclonadas en conJunto expllcan el 972 de los cambios
en producclón de frfjol. solamente un 3Z de 1as variaciones en laproduccl-ón no es expllcado por el- model-o.
Estadfstico Durbln-Watson= 1.95 y
Autocorrel-acLón de 1os reslduos = 0.003
Estos dos eetadfsticos mostraron que al utilizar esas variables laautocorrelacl-6n de los reslduoe fue práctlcamente nula, 1o quegarantlza una buena calldad del- nodelo.
51
-
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-
Prueba F: Valor de F = L07.49
Probabilldad = 0.0001
El alto valor de este estadfstLco comprueba que 1as varlanzas de las
varlables que lntervlenen en e1 modelo aon slgnificatLvamente
mayores que las varianzas de las varlables reslduales, y que 1ae
usadas expllcan meJor l-os nlveles de produccl_ón de frlJol, con un
nfvel de conflanza deL 997".
Prueba t de student, signlficancla eetadístLca y el-asticldad de las
varlables utÍlfzadas:
a) Precio al productor de frfjol: Elastlcidad = 0.18
Valordet =I.79
Slgnificancia = 907
El sÍgno positlvo y el valor del coeflciente de esta varlabre
lndlcan que ante un aumento del 102 en los precl-os al productor de
frfjol, la produccl6n ae incrementa en un 1.82. La elastlcldad
preclo menor que I muestra que los productores reacclonan
relativamente poco ante varLaclones en los precfos del producto.
Esta lnelastl-cldad puede deberse a lae restricclonee tecnol-ógicas
que han caracterlzado eL cultlvor gue lmFlden aumentos sustanclalee
en su producción aDte aumentos en precios. Aunque el val-or del
coeficiente es baJo, es al-tamente sfgniflcativo, como 1o indica el
valor de t.
53
-
b) Precios de sustentacl6n de
A pesar del alto grado de
modelo, la baja elastlcidad
que ante un camblo en ellos
proporcf6n. Lo anterior es
particlpaclón del IDEMA en la
f rfj o1: Elastl-cidad =
Valor de t =
0.02
2.99
= 997"Signif l-cancla
signl-ficancla de esta varlable en e1
de los precios de sustentaclón denota
la producción reacclona en una pequeña
consl-stente con 1a ya menclonada baJa
comerclalTzaclín de este producto.
c) Precio al productor de malzz Elastlcidad = -0.31
Valordet =-1.79
Stgnificancl-a = 902
La elastlcldad de1 precio de malz indica que a n1vel agregado elmalz funcLona como un cultivo sustÍtuto del frljol. vale la pena
señalar que en algunas regiones del pafs como las zonas deninifundio de Antloqula, estos dos cultl-vos son complementarios.
sfn enbargo, cifras reportadas por opsA26 indfcan que en el sistemalntercalado-secundario (en e1 cual e1 frfJol no es la prfnclpal
actlvldad como fuente de lngreso) e1 95"A del área correzponde amálz-frlJol, por 1o cual en un sl_stema de producclón de esta
26cor,ocuut¡,.
sp. cit. p.oFrcrNA DE PLANEAMTENTO DEL SECTOR AGROPECUARTO (OPSA)
67
54
-
natural-eza un aumento en los precios del nafz fnplÍcarfa aumentos enel área sembrada de este producto y dlsrninuclones en la producción
de frfjol. El sistema fntercalado secundarfo ocupa nás de la rnltaddel área del cultlvo de frlJol en Colonbia.
El signo negatLvo del coeflciente del preclo del maíz demuestra que
en efecto, el productor de frfJol reacclona ante camblos del precio
del malz aunque el valor de la elasticidad encontrada eSrelativamente baJo (-0.31). FLóxez, valderrama y celts2T en unestudlo econométrlco de la produccLón de frfjol estlmaron tarnbién
una elastlcldad negat,lva (-0.32) para el perfodo L956-I967.
d. Area de frlJol: Elastlcidad = 1.02
Valordet =9.01
SignificancLa = 991/
como en todos los modelos ensayados, el área de frfJol resultó
altamente expllcatorla de la producci6n. eulere declr que losaumentos en los volúnenes de produccl-6n se deben en gran proporción
a 1os aumentoa en el 6rea. La elastlcldad, aunque aparent.ementealta, es consistente con las encontradas en los denás modelosensayados. Este resultado colnclde con los hallazgos de otros
estudios que deunreatran que los aumentos en produccLón de frfJol
z7no*tr, G. A., vAJ.DERMMA, M. y cElrs, H. -9¡.. cfr. p.3I
55
-
obedecen prlncipalmente a increnentos del área sembrada. Laelasticldad encontrada lndica que por cada IY" de incremento en elárea, la produccfón aumenta aproxfmadamente en la mlsma proporción.
e. Area de maíz¿ Elastlcidad = -0.68
Valordet =-3.88
Signiflcancla = 992
Al lgual que los precios del malz, el área sembrada con esteproducto está en relación inversa con el volumen de producción defrljol, conflrmando que a nivel agregado estos productos compltenpor el uso de la tlerra. Esto es válido tanto para e1 frfjol enmonocultivo, que constl-tuye el 38% del total del área sembrada, comopara el frfJol Lntercalado con mafz, que representa eL 54i,' del áreatotal. Es de anotar que tanto precLo como área d.e malz muestran uncomportamiento conslstente dentro del nodelo seleccionado.
La figura 3 muestra las curvas de la producción observada y predfcha
con el modelo para e1 perlodo 1960-82. La sallda del computadorpara este modelo aparece en el Anexo 4.
2.2.5 Proyecciones de produccl_ón según su tendencia.
utilizando e1 modelo (9) selecclonado, se estinó la producción
futura de frfJol, proyectando fnlclalmente las varlables inclufdasen el modelo independlentemente.
56
-
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-
Las proyecclones de las varlables se efectuaron ajustando funcionesllneales o logarltimicas de tendencia de las serles de 1960-19g2.La proyección del área de mofz se elaboró en función de su valor delaño anterj-or por presentar meJor ajuste que la sÍnple tendencl_a. Elcriterlo de selección de la meJor función para proyectar cadavariable fue el R2, y las ecuaclones sel-ecclonadas se reseñan acontlnuación:
Area de fríjol:
AF. = 0.5666 + 2.0558 t
Area de mafz:
Log AM. = 1.17 + 0.8197 to8 Na_l
Precio de sustentaclón de frfJol (real):
Log PSF. = 10,89 - 0,5697 Log t
Preclo al productor de nalz (real):
Log PPM. = 7,699 - 0.0048 Log t
R2=
R2-
R2=
0 .531
0.66
0.07 I
R2 = 0.079
Este trabajo lncluye proyeccionee tanto de produceión como deconsumo. Las últlnas- se efectúan baJo el supuesto de precios realesconstantes; por 1o tantor pára que el conJunto de proyecclones 6eaconsl-stente, las de producción se elaboran asumlendo igualment,eprecfos reales constantes.
Los volúmenes totalee de producclón 6e obtuvleron reempl-azando enel modelo selecclonado los valores de cada varlable año a año. Enl-a Tabla 8 aparecen los volúmenes total-es de producción proyectados
58
-
E