La política agrícola en México durante el periodo 1995-2009: un análisis multivariado*
Agricultural policy in Mexico during the period 1995-2009: a multivariate analysis
Niceforo Delgadillo-Aguilar1§y Luis Eduardo Chalita-Tovar2
1Especialidad de Postgrado en Economía, Campus Montecillo. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas. Carretera México- Texcoco km. 36.5, C. P. 56230, Montecillo Texcoco, Estado de México (chalita@colpos.mx). §Autora para correspondencia: delgadillo.niceforo@colpos.mx.
]]>* Recibido: junio de 2012
Aceptado: febrero de 2013
Resumen
El objetivo central de la investigación, fue analizar la participación del gobierno mexicano en el desarrollo del sector agropecuario en el periodo de 1995 a 2009. La metodología utilizada es mediante el análisis multivariado. La política agrícola se clasifico en cuatro grupos, y en cada uno se efectuó un análisis de componentes principales. Esto permitió realizar un análisis de política global con cuatro variables, ya que en éste los instrumentos de la política agrícola, fueron representados por las componentes con la mayor proporción de varianza explicada, generadas en cada grupo de política: política de gasto público (GASPU1), política de crédito agrícola (CRED1), política de apoyos directos a la agricultura (POLAB1) y política de insumos (INSU1). Los coeficientes de las combinaciones lineales obtenidas mediante el análisis de componentes principales, se utilizaron posteriormente para describir la congruencia de la instrumentación de la política agrícola y el efecto entre este grupo de instrumentos de la política agrícola y el producto interno bruto agropecuario. La correlación positiva entre el producto interno bruto agropecuario con la política agrícola indica que la agricultura mexicana depende de la política gubernamental.
Palabras claves: componentes principales, política agrícola, producto interno bruto agropecuario.
Abstract
The main objective of the investigation was to examine the role of the Mexican government in the development of agriculture in the period 1995-2009. The methodology used is by multivariate analysis. Agricultural policy was classified into four groups, and in each one was made the principal components analysis. This allowed to perform a global policy analysis with four variables, since in this instrument of agricultural policy, were represented by the components with the highest proportion of explained variance generated in each group of policy: public expenditure policy (GASPU1), agricultural credit policy (CRED1), direct support for agriculture policy (POLAB1) and inputs policy (INSU1). The coefficients of the linear combinations obtained through the analysis of principal components, were subsequently used to describe the consistency of the implementation of the agricultural policy and the effect among this group of instruments of agricultural policy and agricultural GDP (gross domestic product). The positive correlation between agricultural GDP with the agricultural policy indicates that Mexican agriculture depends on government policy.
]]> Key words: principal components, agricultural policy, agricultural gross domestic product.
Para analizar si la política agrícola del gobierno mexicano en el periodo de 1995 a 2009 influye en el producto generado por el sector agropecuario, se procedió a seleccionar las variables indicativas del desempeño de la agricultura en los 15 años comprendidos entre 1995 a 2009. La evaluación de los efectos de la política agrícola comprendió indicadores de tipo cuantitativo y cualitativo. Los primeros correspondieron a trece instrumentos de política aunados a una variable de carácter cualitativo denominado emisión de programas, dando un total de catorce variables con quince observaciones, que comprenden así, el agregado de la agricultura mexicana, los cuales tuvieron como principal fuente las publicaciones estadísticas del Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI), e informes de gobierno de Vicente Fox Quesada y Felipe Calderón Hinojosa.
Debido al elevado número de variables en comparación con el periodo de años en observación, se optó por hacer una clasificación de la política agrícola que en base a los objetivos de los instrumentos de política detectados fue estructurada en los siguientes grupos: política de gasto público que engloba las variables gasto corriente real (GCR), y gasto de inversión real (GIR), política de crédito, integrada por financiamiento agropecuario real (FISAR), crédito avío real (CAR), crédito refaccionario real (CRR), superficie asegurada (SA) y tasas de interés real (TIR), política de apoyos directos a la agricultura, incluye el programa de apoyos directos al campo (PROCAMPOR), alianza contigo (ALR), y apoyos a la comercialización (ACR), política de insumos, incluye precio de energía eléctrica real (EER), salario mínimo real (SMR), precio del agua para riego (AR) y emisión de programas (EP) que es una variable cualitativa representada por una variable ficticia (dummy), fue incluida en el modelo con el propósito de medir la influencia que puede tener el ciclo político en el ciclo económico del país.
La sensibilidad del análisis a las diferentes escalas con las que se especifican cuantitativamente las variables fue eliminada al utilizar datos estandarizados (media cero y varianza uno) y el efecto de la inflación se eliminó en las variables con unidades de medida monetarias mediante la aplicación de deflactores, utilizando como año base el 2003.
El análisis se realizó mediante metodologías estadísticas de análisis multivariado, como los análisis de componentes principales y correlación canónica, utilizando el paquete estadístico: statistical analysis systems (SAS), mismos que permitieron establecer la estructura de dependencia de los instrumentos de la política agrícola. La capacidad de estas técnicas, de reducir la dimensión del problema, simplificó la determinación de la eficacia de la política agrícola al medir las repercusiones de su instrumentación en el Producto Interno Bruto Agropecuario, ésta última prueba se realizó mediante el empleo de técnicas clásicas de regresión.
La aplicación del análisis de componentes principales a los cuatro grupos de política, permitió la generación de combinaciones lineales que concentran las variaciones de los instrumentos de la política o variables originales que los integran; de esta manera el conjunto de los instrumentos de la política agrícola son involucrados en el análisis de la política integral representados por los componentes de máxima varianza (Cuadro 1).
Se anexa al análisis una variable denominada emisión de programas EP, que es una variable ficticia que toma valores iguales a cero: ausencia de programas gubernamentales y uno: presencia de programas gubernamentales, en el sector agropecuario. De las cinco variables inmiscuidas en el análisis, en el cuadro 2, se observa que los valores propios superiores a la unidad son los correspondientes a los dos primeras componentes, y que en ambas esta contenido 78.96% de la variación total de las variables originales. La correlación que se da entre los dos primeros componentes principales y las variables del análisis se presenta en el cuadro 3.
]]>
Los índices representativos de la política agrícola integral se expresan de la manera siguiente:
Dadas las correlaciones obtenidas en el primer componente que explica 57.15% de la variación total, se puede decir que el gobierno mexicano ha tenido una política de gasto público y política de crédito deficientes, pues tienen una aportación negativa en el índice VOYCP1.
La representación de los dos componentes principales refleja (Figura 1) que los 15 años en estudio están divididos en dos periodos en base a la instrumentación de la política agrícola, el primero es de 1995 a 2001 que se encuentran en los cuadrantes dos y tres, donde el primer componente principal es negativo; y el segundo de 2002 a 2009 que se encuentran en los cuadrantes uno y cuatro, donde el primer componente principal es positivo. Una segunda observación en la Figura 1, en la que refiere a la exclusión de los primeros años de los sexenios políticos (1995, 2001 y 2007) puede decirse que no hay efecto marcado en el cambio de gobierno, lo que quiere decir que de alguna manera los programas de ejecución han tenido continuidad.
El análisis de correlación canónica tuvo como objetivo determinar la congruencia entre los instrumentos de la política agrícola en el periodo comprendido entre 1995 a 2009, partiendo de los resultados obtenidos en el análisis de componentes principales; en donde las nuevas variables o componentes principales generadas permitieron identificar el manejo de la política agrícola principalmente a través de los instrumentos relativos a: -el gasto público y crédito, y -apoyos a la producción, y fijación de precios de insumos. Por tanto en este análisis se procedió a relacionar las componentes de carácter financiero con las componentes principales POLAB1 e INSU1 relativas a la política de apoyos a la producción.
Dado que el menor número de variables que comprende cada grupo a relacionar es de dos, se originaron dos pares de variables canónicas, de las que el primer par tienen una correlación canónica r1 de 0.95 a un nivel de significancia de 0.0001; en tanto que las segundas presentan una correlación canónica r2 de 0.25 a bajo nivel de significancia 0.38. En la Figura 2, se describe por su significancia únicamente a la primera correlación canónica r1, observándose que las variables originales, en este caso representadas por componentes principales, guardan alta correlación con sus respectivas variables canónicas, sobre saliendo la política de crédito (-0.99) en el financiamiento sectorial, y la política de insumos en apoyos a la producción (0.98).
]]>
En consecuencia, puesto que la variable original de gasto de inversión se relaciona en sentido inverso (-0.70) con la componente principal GASPU1, estos resultados indican que a medida que se incremento el gasto corriente, se redujo la inversión al campo; y respecto a los créditos, la conclusión es similar, puesto que aunque existe una correlación positiva entre las variables que se consideran representativas: financiamiento agropecuario (0.89), crédito de avió (0.92), crédito refaccionario (0.94) y superficie asegurada (0.84), con la componente principal CRED1, esta se correlaciona en este análisis de correlación canónica en sentido inverso.
Una vez que se ha obtenido una visión detallada de la instrumentación de la política agrícola, se procedió a efectuar un análisis histórico de las relaciones observadas entre ésta y el producto interno bruto agropecuario (PIBA). Con este fin, se construyó un modelo para el PIBA, haciéndolo función de la instrumentación de la política agrícola y las perturbaciones de carácter sexenal, representadas por los componentes principales VOYCP1 y VOYCP2 obtenidas del análisis de componentes principales.
Los resultados de la estimación del modelo fueron:
PIBAR= 304492 + 11859 VOYCP1 + 2978.19 VOYCP2 r2= 0.6773
En esta función del PIB agropecuario la variable VOYCP1 relativa a la instrumentación de la política agrícola resultó significativa (
= 0.0067), mientras que la otra variable VOYCP2 referente al ciclo sexenal no alcanzó significancia estadística (= 0.6209).
La interpretación económica de los resultados resalta la relación directa de la instrumentación de la política agrícola con el PIB agropecuario, y la escasa relación con la influencia del ciclo sexenal, que además no es significativo en el modelo. Una explicación más precisa consistiría en establecer la respuesta que se obtendría en el producto ante modificaciones en una unidad de las variables VOYCP1 y VOYCP2; no obstante, dado que cada una de éstas comprende la variación de los instrumentos de la política reflejados en diferentes grados de correlación y unidades de medida, es difícil hacer consideraciones en tales términos. Respecto a la ordenada al origen, 304 492 es el nivel promedio del PIB agropecuario en ausencia de medidas gubernamentales.
Literatura citada
]]>Barro, J. R. and Sala-i-Martín, X. 1995. Economic growth. New Yorkl: McGraw-Hill. 179-196 p. [ Links ]
Banco Mundial (BM). 2007. Informe sobre el desarrollo mundial 2008; Agricultura para el desarrollo, Washinton D.C. The World Bank. 98-117 p. [ Links ]
Carroll, J. D. and Chaturvedi, A. 1997. Mathematical tools for applied multivariate analysis. Academic Press. 74-86 p. [ Links ]
Dornbush, R.; Fischer, S. y Startz, R. 2009. Macroeconomía. Mc. Graw-Hill. Distrito Federal, México. 627 p. [ Links ]
Ekelund, R. y Herbert, R. 1992. Historia de la teoría económica y de su método. MacGraw-Hill (Ed.). Madrid, España. 224-237 p. [ Links ]
]]>Financiera Rural (FR). 2010. http://www.financierarural.gob.mx/Paginas/FinancieraRural.aspx. (consultado noviembre, 2010). [ Links ]
Gobierno Federal (GF). Primer informe de gobierno de Felipe Calderón Hinojosa, septiembre de 2007. <http://primer.informe.gob.mx/> (consultado agosto, 2010). [ Links ]
Hair, J.; Ronald, F.; Tatham, L.; Rolph, E. Anderson, J. and Black, W. 1998. Multivariate data analysis. Prentice Hall. 5th (Ed.). 468-492 pp. [ Links ]
IIEc-UNAM. 2010. Banca de desarrollo. Momento económico boletín electrónico, http://www.iiec.unam.mx/Boletin_electronico. (consultado mayo, 2010). [ Links ]
Johnson, R. A. and Dean W. 2002. Applied multivariate statistical analysis. Prentice Hall; 5th edition. 298-318 pp. [ Links ]
]]>Pla, L. E. 1986, Análisis multivariado: método de componentes principales. Secretaría General de la Organización de los Estados Americanos. Washinton, D.C. 88 p. [ Links ]
Presidencia de la República (PR). 2010. Plan Nacional de Desarrollo 2001-2006, diciembre de 2000, http://pnd.presidencia.gob.mx/pdf/PND_6_PoderEjecutivo.pdf. (consultado septiembre, 2010). [ Links ]
SAS Institute. 1998. SAS User's Guide: Statistics. Release 6.03 Edition. SAS Institute, Inc. Cary, N.C. USA. 1028 p. [ Links ]
Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (SAGARPA). 2010. Ley de Desarrollo Rural Sustentable. http://www.cddhcu.gob.mx/leyinfo/pdf/248.pdf>. (consultado mayo, 2010). 1-56 pp. [ Links ]
Secretaría de Economía. (SE). 2010. Acuerdo nacional para el campo, industria y comercio, http://www.economia.gob.mx/pics/p/p1676/ANC.pdf (consultado abril, 2010). [ Links ]
]]>Villegas, H, E. y Ortega, R. 2002. Sistema financiero mexicano. México. Mc Graw Hill. 111-121 pp. [ Links ]
]]>