https://hemerotecadigital.uanl.mx/files/original/283/13719/ENSAYOS._1985._Vol._7._No._2._Diciembre._0002015734.ocr.pdf 52a3540cf1a37124fbb142c26acc9f0b PDF Text Text volumen V 11 - numero 2 - Dic. 1985 Facultad de Economía ~. UNIVERSIDAD AUTONOMA DE NUEVO LEON ��FACULTAD DE ECONOMIA Fundada en 1957 * * La revista ENSAYOS publica manuscritos de todos los campos de la economfa, la estadfsticaJ las ciencias sociales y la educación. Se edita dos veces al año en los meses de Junio y Diciembre, salvo cambios de última hora que deter minen lo contrario. La suscrioción a la revista tiene un costo de $4,000.00 anuales para todo el territorio nacional; y de 15 .00 d6lares para el extranjero. Las solicitudes de ben dirigirse a la propia Facultad, me diante cheque u orden de pago. Di rece i ón: Facultad de Economía, Uni ver sidad Autónoma de Nuevo León. Loma Re donda # 1515 Pte . Col . Loma Larga. Man terrey, N.L. México . Apartado Postal :288. * Toda comunicación relativa a manuscri- tos y correspondencia editorial, deberán ser dirigidos a: Lic. Edgar López . Editor, Departamento de Publicaciones, Facultad de Economía, UANL. * * Las opiniones, juicios o ideas que pue dan contener los artfculos impresos eñ esta revista no reflejan de ninguna for ma el criterio de la Facultad de Econo mfa de la UANL, siendo de exclusiva :responsabilidad de su autor . Sin embar go, esta Inst\tución se reserva todoslos derechos y la revista no puede ser reproducida sin permiso por escrito del Editor. Se autoriza la reproducción par cial para efectos de análisis o comen.:tarios en otras publicaciones. Edición realizada por el Departamento de Publicaciones de la Facultad de Eco nomfa, de la Universidad Autónoma de:Nuevo León. Diciembre de 1985 DIRECTORIO Consejeros: Consuelo Meyer L. Ernesto Quintanilla Rodríguez Israel Gutiérrez Guerrero Sergio Martínez Guerrero Di rector: Manuel Silos Martfnez Editor: Edgar López Garza �I ND I C E Pág. LA MAXIMIZACION DE BENEFICIOS BAJO RESTRICCIONES ESTOCASTICAS DE PERDIDA DE SUELO: EL CASO DEL AR!A DENOMINADA PIEDMONT BRIGHT LEAF . . . . . . . 1 Edwvuio SegaJtJta. EL PRODUCTO INTERNO BRUTO AGROPECUARIO DE NUEVO LEON: UNA ESTIMACION A 1980. . . . . . . . . . . 21 Wte.6to ~ . CARACTERISTICAS DE LA DEMANDA DE ENERGIA DEL SECTOR INOUSTRIAL EN EL LARGO PLAZO. . . . . . . . . . . . Not. Aalwn Fu.e.ntu Fl..o1r.u. 37 �LA MAXIMIZACION DE BENEFICIOS BAJO RESTRICCIONES ESTOCASTICAS DE PERDIDA DE SUELO: EL CASO DEL AREA DENOMINADA PIEDMONT BRIGHT LEAF. Edu.tvr.do Seg:vvia* El servicio de conservación del suelo de los Estados Unidos ha determinado que los suelos de los 14 condados del área del Piedmont Bright Leaf correspondientes a Virginia,están entre los más severamente erosionados de la nación. La pérdida media anual de suelo en la tierra cultivada sujeta a la erosión,promedia 18 toneladas por acre. Esta tasa es superior al doble del promedio del estado y tres y media veces mayor que la tolerancia para 1os suelos prevalecientes en el área, los suelos que más predominan en el área son: Appling, Cecil y Cullen. Por lo tanto, la conse!. vaci6n del suelo en esta región ha surgido como un importante problema de política pues la erosión del suelo genera una pérdida en la productividad agrícola a largo plazo y una degradación de la calidad del agua en las corrientes de agua de la regi6n. Los programas para reducir las tasas de erosión del suelo en la región fueron, son y serán implementados. Sin embargo, lamayoría de estos programas están basados en los "valores medios"de las tasas de erosión del suelo, esto es, hay un 50%de probabilj_ dad de que la erosión del r.iismo sea, o se espera que sea, de un cierto nivel precteterminado. Este artículo intenta mostrar los efectos de la reducción de las tasas de erosión del suelo tomando en cuenta la distribución de probabilidad de la pJrdida del suelo, en lugar de un valor medio de ella. Un método desagregado se usó debido a-1 interés de observar el impacto de políticas alternativas de conservación del suelo sobre la toma de decisio nes al nivel de la parcela. Un modelo de programación lineal que toma en cuenta diferentes niveles de probabilidad de pérdida del �2 3 suelo fue usado. El objetivo de este artículo fue determinar cómo las combinaciones óptimas de beneficio y actividades de pro ducción variarán ante diferentes niveles de probabilidad de pérdida del suelo para una parcela representativa del área del Piectnont Bright Leaf. LA PROGRAMACION DE PROBABILIDAD RESTRINGIDA Tradicionalmente, al fonnular un problema de programación lj_ neal, los coeficientes técnicos de la matriz A (los a;j) se supo ne que se conocen y son constantes. En particular, las medias PQ. blacionales de los niveles de erosión del suelo derivadas de numerosas 111Uestras de diferentes prácticas de cultivo (rotaciones de cultivo), son usadas como los ªij asociados a aquellas rotaciQ_ nes de cultivo. Una vez estimados, estos coeficientes técnicos raramente son cambiados aunque alguna variabilidad entre muestras se sabe que existe. Se le dari reconocimiento al hecho de que los niveles deero si6n del suelo siguen una función de distribución. Esto proviene del hecho de que las estimaciones de pérdida del suelo obtenidas de la ecuación universal de pérdida del suelo (EUPS), se pueden considerar como estocásticas dado que la EUPS es una función de una variable aleatoria tal como la precipitación pluvial, la cual posee una función de distribución. Por lo tanto, será de interés considerar en el problema de programación lineal por la naturale za probabilfstica de la pérdida del suelo, cuando se observan los niveles de erosión, implicados por diferentes rotaciones de culti. vo. Un modelo de programación matemática es uno que optimiza el valor de una función objetivo numérica de una o más variables s~ jeta a ciertas restricciones. Este problema, en fonna matricial, puede establecerse como sigue: Optimizar Z = C'X sujeta a A X~ b Y X~ O (1) (2) (3) Convencionalmente, todos los elementos de C, AY b se supone que se conocen Y son constantes al resolver el problema. Sin em bargo, este supuesto no es válido para la pérdida del suelo impli cada por las 'diferentes rotaciones de cultivo que están incluidas e; la matriz. Por lo tanto, las a;j de A correspondientes a una ro tacf6n de cultivo particular,poseen una media Y varianza asocia~ das, esto es, ªiJ·"'N( lJ .. , 0 _ .2). 1J 1J Observe que ~a pérdida de suelo para la·rotaci6n dekuUivo j, se supone que esta distribuida nonnalmente, trataré este asunto más detalladamente. También . se supone que las a· . están distri b . da . d lJ u1 s 1n ependientemente, esto es, que no están relacionadas e; tre sf a través de las rotaciones, pues éstos son eventos i ndepe!!_ dientes. Natt Y Combs sugirieron [ 6 J, si deseamos la probabil i dad de. satisfacer la b1·t ésima restricción en 95~~ de 1as vecespor eJemplo, tenemos que ajustar cada ªij hacia arriba multiplicindola por 1.96 (el valor de Z para una distribución nonnal con 95% de probabilidad) su desviación estándar (a . ·) . 1J • A.J us t an do hacia arriba el nuevo a;J·' lo llamamos a•~ ,. . ª1J .~ -- ªij+l.96 1J' sera. a ij • Como ~sando programación estocástica no secuencial que supone que no ex1sten blancos d_e decisiones Y eventos inciertos Yen la cual todas las decisiones son hechas en un punto del tiempo,podríamos proceder a resolver este problema de la forma siguiente. Lo que tenemos que ~acer hasta aquí es resolver el modelo en el cual te nemos las a4•J· en lugar de 1as ªij para el bi que deseamos. Después, de la solución obtenida, teniendo los niveles de actividad �4 5 que maximizan la funci6n objetivo ( Il'*), podríamos proceder a cal cu lar el Hmite inferior de 1a bi para este modelo pa rt i cu 1ar, multiplic1ndo el nivel de actividades de li soluci6n 6ptima por el H11ite inferior, asociado al nivel de pro babi 1 i dad del 95% por ejeaplo, de la actividad en cuesti6n y totalizándolas. De ei ta manera, el limite superior de la restricci6n para la iésima hilera lo igualaremos al bi seleccionado y el limite inferior de la misma será dado al realizar los cálculos mencionados. Has ta aquf podrfamos concluir que, hay un 95% de probabilidad de que la iésima restricci6n esté entre los límites inferior y superior si nos oblig1mos a realizar aquellos niveles de actividad dados ~or la solución 6ptima. También, tendremos que el nivel dela funci6n objet.!_ vo asociado a la satisfacci6n de esta restricci6n el 95% de las veces será n. espacio, definimos los cultivos siguientes los cuales cuales fo.!: man parte de las rotaciones: CT= cultivo convencional de maíz, CNO=mafz no cultivado, W=trigo, BA=cebada, C=cultivo as·e gurado, TB=tabaco, CMS=cultivo doble de trigo y frijol de soya y TB/c= tabaco con un seguro de cultivo. Las rotaciones consideradas fuf ron (los números dentro de los paréntesis representan la cantidad de años en la rotación): CTW(2); CNOW{2), CTBA(2), CNOBA{2), TB/c TBBAC(4), TB/c TBWC(4), TB(l), TBW(2), TBBA(2), CTWS(3),COOWS(3), CTBAS(3},.CNOBAS(3), CTDWS(2), CNODWS(2) y c(l). La infonnaci6n con respecto a: a) los ingresos brutos para cada una de las rot_! ciones en 1983, b) los costos variables para cada una de las rotaciones en 1983 y c) las necesidades de trabajo para cada una de las rotaciones en los meses de mayo, junio, septiembre y octubre fue obtenida de la oficina estatal del Servicio de Conservaci6n del Suelo en Richmond, Virginia. EL f()OELO Y LOS DATOS El área del Piedmont Bright Leaf está en la parte sudcentral de Virginia. Usando los datos del censo de agricultura de 1978, una parcela representativa con 174 acres de tierra cosechada fue analizada. Los mayores cultivos originados en el área incluida son: tabaco, maíz, frijol de soya y granos pequeños. Se supuso que 37,800 libras de tabaco (18 acres) fue la producci6n nedia de tabaco para la parcela representativa. Tradicionalmente, al construir un modelo de programacjón lineal para una parcela representativa, las actividades de produf ci6n a ser consideradas son los acres dedicados a la producci6n de mafz, frijol de soya, etc. Sin embargo, debido a que en este caso esUbamos interesados en la erosi6n del suelo, requerida para la producci6n, usamos las rotaciones que incluyen uno o 1116s cultivos. Hubo dieciseis rotaciones consideradas como las actividades de producci6n a seleccionar. Por ventaja de • La parte de pérdida del suelo correspondiente al programa, se basó en las estimaciones dadas por la ecuaci6n universal ( EUPS) . Esta predice la pérdida de suelo bruta por acre, como un producto de varios factores relacionados con la erosión. Particularmente, la EUPS es: A=RKLSCP (4) donde: A-> Toneladas de pérdida de suelo por acre por año \ R -> Factor de precipitación pluvial y drenaje . K - > Factor de erosional i dad del suelo. L - > Factor pendiente-longitud S - > Factor pendiente-inclinación. C -> Factor de seguro y administración . P - > Factor de práctica sostenida. • �6 Mediante pláticas con los científicos del suelo y con el pe! sonal del Servicio de Conservación del Suelo, llegamos a los siguientes parámetros de la ecuación EUPS para la parcela represe.!!_ tativa en el Area del Pieanont Bright Leaf: K=0.32 y LS=0.928 (c.Q. rrespondiéndole a L=300 pies y S=5% de pendiente). Supusimos un factor P i gua 1 a uno esencialmente debido a que no podemos realmente sy_ poner cuántos acres están sujetos a control; las franjas deterJ!. no dedicadas al cultivo de los distintos productos que se hacen siguiendo una dirección adecuada para minimizar la erosión, las lfneas de nivel de tierra, los bordos, etc. El factor c fue obtenido para las diferentes rotaciones de cultivo analizadas, é! tas son descritas en la Tabla l. Con respecto al factor de pr! cipitación pluvial y de drenaje R, tenemos que este sigue una di! tribución de probabilidad lognonnal [8]. Debido a la simpl icj_ dad de considerar el valor de R en el modelo de programación lineal, aproximamos su distribución de probabilidad lognonnal a una distribución de probabilidad norma.1 utilizando los procedimientos estadfsticos estándar. Su media y desviación estándar fueron 178.66 y 77.24, respectivamente. La Tabla 1 muestra la media y desviación estándar de la~! dida de suelo, asociada con las diferentes rotaciones de cultivo analizadas. Además, se sipone que se distribuyen normalmente C.Q. mo en la ecuación (4) para una rotación particular, los. factores K, LS, C y P son constantes y dado que R ~ N (µr, or), estp inplj_ ca que A~ N (µa' ºa) para esa rotación particular. Usando la infonnaci6n de la Tabla 1, y con la ayuda de las tablas estadfsticas para una distribución de probabilidad nonnal, fuimos capaces de construir intervalos de confianza de pérdida del.suelo a diferentes niveles de probabilidad para las rotaciones de cultivo analizadas. Estos intervalos están descritos en la Tabla 2. 7 La información de la Tabla 2 se puede interpretar de la for ma siguiente: considerando la rotación CTW; hay un 50 por cient~ de probabilidad de que estemos perdi~r.do 10.611 toneladas de sue lo por acre por año si esta rotación es realizada, también, ha; un 80 por ciento de probabilidad de que estemos perdiendo entre 4.732 Y 16.490 toneladas de suelo por acre por año si esta rota ción es efectuada, etc. RESULTADOS Como se mencionó, el modelo tiene que resolverse tomando en cuenta el límite superior del intervalo de confianza de la res tricción en la que estamos interesados. En este caso, como esta mos interesados en la restricción de la pérdida del suelo, el mo delo se resolvió sustituyendo· el lfmite superior dela pérdida~ suelo para los diferentes niveles de probabilidad mostrados en la Tabla 2. Cuando el modelo se resolvió, cinco restricciones diferentes se consideraron, es decir, tuvimos 5 valores diferentes de b para cada uno de los niveles de probabilidad. Una de estas b como un asunto de hecho, se dejó libre, esto es, que el modelo se resol vió sin imponer un nivel particular de pérdida del suelo. Estos~ hizo con la intención de observar: Cuál sería la pérdida del suelo (a diferentes niveles de probabilidad) si no la restringimos a que tenga un valor predeterminado. Los otros cuatro valores de b fueron: 10, 8, 6 y 5 toneladas de pérdida de suelo por a_cre por año. Después de que los diferentes modelos fueron resueltos, s6 lo cuatro rotaciones, de las dieciseis consideradas, se presen-=taron en las soluciones óptimas alternativas. Estas fueron: TB/cTBWC, TB, CNODWS y C, por lo tanto, el resto de las rotacio nes será omitido al presentar los resultados. �8 9 te interior dedicados a pastura, el cultivo que se supone que ti~ ne asociada baja pérdida de suelo. Los resultados obtenidos después de resolver el modelo para el nivel de probabilidad de 50% de pérdida del suelo,y el límite superior del resto de los niveles de probabilidad considerados, se muestran en las Tablas 3-8. La información contenida en estas tablas, con respecto a la producción de un cultivo partic_!! lar en las solucione5 óptimas, puede ser obtenida como una propo!_ ción de aquellos acres en las rotaciones de la solución a loscul ti vos bajo esa rotación. Por lo tanto, tenernos por ejemplo en la Tabla 3, que bajo una restricción libre para b, 18 acresseránc.Q_ sechadas de tabaco y 156 acres serán utilizados bajo la rotación CNODWS, como ésta es una rotación de dos años, significa que: 78 acres estarán en la producción de maíz no cultivado y 78 acres estarán en la producción doble cultivada de trigo y frijol de S.Q. ya. Así, podríamos obtener el área en acres específica,dedicada a producir un cultivo particular bajo cualquiera de las soluciones del modelo que mostramos,siguiendo exactamente procedimientos similares al usado. • Hasta aquí, todo parece excelente y podríamos decir que, si deseamos reducir la erosión del suelo a los valores 11 T" correspondientes a una parcela en el área Bright Leaf, la cual es de 5 toneladas por acre por año, todo lo que tendremos que hacer será seguir las recomendaciones de producción dadas por la última solución óptima de la Tabla 3. Sin embargo, como lo señalamos an tes, la pérdida de suelo en la tierra agrícola sigue una funció; de distribución, la cual debe ser tomada en consideración al hacer las recomendaciones de política. Por lo tanto, es interesante examinar lo que nuestras recomendaciones serían, si cambiamos nuestros supuestos con respecto a tener va lores medios de pérdj_ da de suelo. El análisis siguiente se basará en las Tablas 4-8 yenloslí mites inferiores de pérdida de suelo obtenidos de las solucione; óptimas. Para ilustrar la información contenida en estas tablas, daremos un ejemplo: de la Tabla 6 tenemos que, hay un 80% de pro babilidad de que la pérdida de suelo esté entre 2.297 y 8.003 t~ neladas por acre por año si producimos 36 .00 acres de TB/c TBWC~ 119.42 acres de CNODWS y 18.57 acres de pastura. Los beneficios asociados a este plan de producción serán de $37,101.27. Tradicionalmente, lo que obtendremos como una solución óptj_ ma para la maximización de beneficios sujeta a varias restricci.Q_ nes, una de las cuales corresponde a la erosión del suelo requerida por las diferentes rotaciones, será la que se muestra en la Tabla 3, la cual corresponde a los valores medios de pérdida de suelo. Como podemos ver en esta tabla, los beneficios serán de $45,733.07 hasta el punto en el cual tenemos una restricción de 8 toneladas de pérdida de suelo por acre por año. Desde este pu!!_ to, dadas nuestras otras dos restricciones para 5 y 6 toneladas de pérdida de suelo por acre por año, vemos que los beneficios decrecerán a $43,900.09 y $34,436.85, respectivamente. También se observa que en estas dos últimas soluciones óptimas experime_!l taremos algún intercambio de tierra de las rotaciones de cultivos que provocan más erosión hacia las de menos erosión para satisf! cer la restricción en pérdida de suelo. Observe en la última S.Q. lución de esta tabla que deberemos de tener 28.41 acres dela Pª.!:. Como esperariamos, en las Tablas 4-8 podemos ver que a medida que incrementamos la probabilidad de pérdida de suelo has ta los niveles de probabilidad de 80 ó 90 % de un nivel más re; tringido de pérdida de suelo, los beneficios disminuyen uni~ formemente. Por lo tanto, tenemos que si deseamos estar casi seguros, el nivel de probabilidad de.l 95 %, de reducir la pérdida de suelo hasta el límite "T", recomendado para el área Bright Leaf, el cual es de 5 toneladas por acre por año, tendremos que dedicar 17 . 47 acres a la producción de la rotación TB/c TBWC Y 156.52 acres de pastura. Con estos niveles de producción • recomendados seremos capaces de decir que hay un 95% de pro- ' �10 11 babilidad de que la pérdida de suelo, para una parcela ubicada en el Area Bright Leaf, esté entre 0.414 y 5.001 toneladad por acre por año. Sin embargo, es importante observar que el nivel de beneficios, en este caso será negativo, es decir, los agricultores estarán perdiendo $9,588.49 como se indj_ ca en la Tabla 8. Observe que esta última solución óptima es muy diferente de la 11 tradicional 11 que hubieramos obtenido al considf rar los valores medios de pérdida del suelo. También, comparando las soluciones óptimas de las Tablas 3-8, podemos ver fácil me_!! te que los beneficios son consistentemente sobreestimados a los mismos niveles de restricciones de pérdida del suelo bajo los di ferentes niveles de probabilidades. Diciendo todo esto en otras palabras, si el agricultor gana dinero, pierde suelo; sin embargo, si él ahorra suelo, pierde dj_ nero. lDe quién es la decisión? y lHasta qué tanto se ahorrará el suelo? Bien, realmente no sabemos, pero los elaboradores delap.Q_ lftica supuestamente lo hacen, o al menos tendrán una idea de quién lo hace. En este caso particular, sin embargo, aquel los quienes están en una posición de tomar decisiones políticas debf rán estar conscientes de las diferencias en los resultados obtenj_ dos de la forma "tradicional" de encontrar las recomendacionesó.e_ timas para las estrategias de ahorro de suelo y aquel los obtenj_ dos con la introducción de la idea de la distribución probabilís tica de la erosión del suelo. Pienso que lo que estoy tratando de decir, es que si tenemos infonnación que pueda ser ag~egada al análisis de la erosión del suelo, debería de agregarse. CONCLUSIONES Y LIMITACIONES Este artículo ilustra que la noción de la naturaleza prob! bílistica de la pérdida del suelo puede ser incorporada dentro de la estructura de la programación lineal. También, se propuso como un factor importante en el proceso de elaboración de lapo1ít i ca. Se mostró, que los beneficios son consistentemente sobreestimados en los bajos niveles de probabilidades de pérdida del sue lo,cuando se están considerando diferentes niveles restringido; de pérdida del suelo. Sin embargo, se reconoció que existen algunas limitaciones en este análisis, que podrían agruparse en _ dos categorías: Primero, no consideramos en este análisis la posibilidad de que un agricultor tenga la opción de entrar en un programa ta l. como el pago en algo de la misma clase o en un conjunto de pr.Q_ gramas aparte. Bajo estos programas esperaremos que los result! dos finales sean algo diferentes de los encontrados. Otra limitación del análisis, es que no tenemos en cuenta la variabilidad de los rendimientos del cultivo con respecto a las condiciones climáticas. Es decir, esperaremos una relación positiva entre la precipitación pluvial y los rendimientos del cultivo hasta cierto punto. Por lo tanto, tendremos una relación positiva entre la pérdida de suelo y los rendimientos, y no explicamos este hecho. Hasta ese punto esto es importante,no sa bemos realmente y se dejó para investigación adicional. Aunque el análisis de este artículo puede implicar más limi taciones que las explícitamente mencionadas, consideramos que e; te artículo es útil debido a que agrega la información disponibl~ al complejo proceso de toma de decisiones de los intercambios en tre la pérdida del s_uelo y el ingreso. Pero, ientonces otra vez, podremos estar abriendo una lata de lombrices'. • • �..... N ,.., c:: "'T'1 IN 1- :z ,.., •• --t o:::, -n -t '° on,.., V, (-t-:::, a,, V, :::, (0 ...., 01 o..., n 01 < (-t.., 01 O n .., ...., ...... e o,n (0 .., :::, o (0 o. :::, o O" (-t- ro n - :::, 01 V, ...... - e o. t'D 01 o. 01 VI o. ...... ..,o. o. o, o. C1) 01 V, -QI (0 -o 3 .., o (t) V, .., o. o ...... :::, QI - (0 o, o, '< o. r+ .... e __,ro o QI .., . (0 o. V, V, (0 .., N -o .., o .o lll C> +>o E V, :e -t -t co :e co )> VI --t -t co :z n -t n n :z :e n -t n -t co l> E co ~ Vl, C0 C0 n o > co o w N w w w N ...... ..... ~ N -t ~ N N N N - o C> u, \O N u, N C> C> C> N N ~ u, u, N C> u, C> C> C> C> N C> (0 VI u, V, IT1 r- o. 11) )> ,e ,.., )> "'T'1 o, o ,.., n C> r- r+ .., o N -o :::, . ..... N N o, ..,n (0 N -o ..,o ......, ..... 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INO, -:::, • TABLA 2 INTERVALOS DE CONFIANZA DE PERDIDA DE SUELO PARA DIFERENTES ROTACIONES DE CULTIVO: EL AREA 'DEL PIEDMONT BRIGHT LEAF ROTACION DE CULTIVO VALOR MEDIO' P RO B A B I L I DA D .60 , .70 .80 .90 . 95 ' j (TONELADAS DE PERDIDA DE SUELO POR ACRE POR AÑO) CT!.J CNOW CTBA CNOBA TC/c TBBAC TB/c TBWC TB TBW TBBA CTWS CNOWS CTBAS CNOBAS CTDWS CNODWS 1 e 10.611 6.750-14.472 5.857-15.365 4.732-16.490 3.065-18.157 6.897 4.378- 9.407 3.806- 9.988 3.075-10.719 1.992- 11.802 10.611 6.750-14 . 472 5.857-15.365 4.732-16.490 3.065-18.157 6.897 4.378- 9.407 3.806- 9.988 3.075-10.719 1.992-11.802 7.958 5.062-10.854 4.392-11.524 3.549-12.367 2.299-13.617 7 . 958 5.062-10.854, 4.392-ll.524 3.549-12.367 2.299-13.617 22.283 ~4.173-30.393 12 . 297-32.269 9.936-34.630 6.435-38.131 13.264 8.437-18.091 7.321-19.207 5.915-20.613 3.832-22.696 ' 13.264 8.437-18.091 7.321-19.207 5.915-20.613 3.832-22.696 16 . 978 ¡1 O• 7 9 9 - 2 3 • 1 5 7 9.370-24.586 7.571-26.385 f 4.904-29.052 7.958 5.062-10.854 4.392-11.524 3.549-12.367 2.299-13.617 16.978 ~0.799-23.157 9.370-24.586 7.571-26.385 4.904-29.052 7.958 5.062-10.854 4.392-11.524 3.549-12.367 2.299-13.617 ' 9.019 5.737-12.301 4.978-13.060 4.022-14.016 2.605-15.433 4 . 775 3.038- 6.512 2.636- 6.914 2.130- 7.420 1.380- 8.170 2.122 1.350- 2.894 1.172- 3.072 0.947- 3.297 0,614- 3.630 FU~NTE: Calculado por el A~tor. 1.620-19.602 1.052-12.742 1.620-19.602 1.052-12.742 1.216-14.700 1.216-14.700 3.400-41.166 2.025-24.503 2.025-24.503 2.592-31.364 1.216-14.700 2.592-31 . 364 1.216-14.700 1.377-16.661 0.730- 8.820 0.325- 3.919 w �TABLA 3 RESULTADOS OBTENIDOS PARA UN 50% DE PROBABILIDAD DE PERDIDA DE SUELO. ACRES EN ROTACION 1/ b- libre 10 T/A 8 T/A 6 · T/A 5 T/A TB/cTBWC 18.32 36.00 TB CNODWS 18.00 18.00 18.00 8.84 156.00 156.00 156.00 146.84 109.58 e Limite inferior límite superior de p~rdida de de pérdida de suelo T/A 2/ suelo T/A 2/ 28.41 6.586 6.586 6.586 6 5 6.586 6.586 6.586 6 5 Beneficios $ 45,733.07 45,733.07 45,733.07 43,900.90 34,436.85 1./ Restricci6n de pérdida de suelo. Y T/A = toneladas de pérdida de suelo por acre por año. FUENTE: Calculado por el autor. TABLA 4 ,RESULTADOS OBTENIDOS PARA EL LIMITE SUPERIOR DEL DE PERDIDA DE SUELO. ACRES EN ROTACION 11 Lfmite inferior b de p~rdi da de TB/cTBWC TB CNODWS e suelo T/A 2/ Libre 18.00 156.00 4. 190 10 T/A 18.00 156.00 4.190 8 T/A 22.42 6.79 144.79 3.733 6 T/A 36.00 70.36 67.63 2.800 5 T/A 36.00 22.28 115.71 y 2.334 - 60% DE PROBABILIDAD Limite superior de pérdida de suelo T/A 2/ Beneficios 8.660 8.660 7.704 5.858 4.958 45,733.07 45,733.07 43,490.67 23,816.96 10,784.40 $ Restricci6n de pérdida de suelo 2/ T/A = toneladas de pérdida de suelo por acre por año. FUENTE: Calculado por el autor. U'1 �O "I TABLA 5 RESULTADOS OBTENIDOS PARA EL LIMITE SUPERIOR DEL 70% DE PROBABILIDAD DE PERDIDA DEL SUELO ACRES EN ROTACION 1/ b- TB/cTBWC Libre 10 T/A 8 T/A 6 T/A 5 T/A 33.34 36.00 36.00 TB CNODWS 18 . 00 18.00 l. 32 156.00 156 . 00 139.32 53.13 7.91 .e Lfmite inferior Ltmite superior de pérdida de de pérdida de suelo T/A y suelo T/A 2/ 3.635 3.635 3.045 2.285 0.876 84.86 130.08 9.537 9.537 7.989 5.994 4.995 Beneficios $ 45,733.07 45,733.07 42,395.99 19,151.00 6,825.03 y Restr1cci6n de pérdida de suelo. 2/ T/A = toneladas de pérdida de suelo por acre por año. FUENTE: Calculado por el autor. TABLA 6 RESULTADOS OBTENIDOS PARA EL LIMITE SUPERIOR DEL 80% DE PROBABILIDAD DE PERDIDA DE SUELO. ACRES EN ROTACION 1/ b- Li bre 10 T/A 8 T/A 6 T/A 5 T/A y y TB/cTBWC 4.63 36.00 36 . 00 32.74 TB 18.00 15.68 CNO[}lS e 156 . 00 153 . 68 119.42 18.57 35.02 102.97 141. 26 Umi te inferior Lfmite superior de pérdida de de pérdida de suelo T/A 2/ suelo T/A 2/ 2.938 2.871 2.297 1 . 723 1 . 437 10.235 10.003 8.003 6 . 003 5.004 Beneficios $ 45,733.07 45,269.10 37,101.27 14,247.09 2 ,137.36 -~ Restricci6n de pérdida de suelo. T/A = toneladas de pérdida de suelo por acre por año . FUENTE: Calculado por el autor. ...., �CX> TABLA 7 RESULTADOS OBTENIDOS PARA EL LIMITE SUPERIOR DEL 90% DE PROBABILIDAD DE PERDIDA DE SUELO. 1/ b- Libre 10 T/A 8 T/A 6 T/A s· T/A ACRES EN ROTACION CNOWOS TB ~B/cTBWC 23.41 36.00 36.00 23.77 18.00 6.29 156.00 144.29 87.89 11.37 e 50.1 126.62 150.22 Lfmite inferior Limite superior de pérdida de de pérdida de suelo T/A 2/ suelo T/A 2/ 1.900 1 . 686 l. 350 1.013 0.844 11. 269 9.985 7.989 5.993 4.994 Benefi dos $ 45,733.07 43,389.97 28,563.68 7.779.36 -4.740.76 Jj Restricción de pérdida de suelo . 2/ T/A = toneladas de pérdida de suelo por acre por año. FUENTE: calculado por el autor. TABLA 8 RESULTADOS OBTENIDOS PARA EL LIMITE SUPERIOR DEL 95 % DE PROBABILIDAD DE PERDIDA DE SUELO. ACRES EN ROTACION 1/ Limite inferior Lf mi te superior bde pérdida de Beneficios de pérdida de TB/cTBWC TB CNOWDS e suelo T/A y $ suelo T/A y libre 18 . 00 156.00 1..006 12.166 45,733.07 10 T/A 36 . 00 136.68 1.31 0 . 827 9.999 41,775.17 8 T/A 36.00 65.71 7,2. 2 8 0.662 8 22,556.77 6 T/A 33.61 140.39 0.497 6.001 2,806.07 5 T/A 17.47 156.52 0.414 5.001 -9,588.49 l/ Restricción de pérdida de suelo . 2/ T/A = toneladas de pérdida de suelo por acre por año. FUENTE: Calculado por el autor. ..... '° �EL PRODUCTO INTERNO BRUTO AGROPECUARIO DE NUEVO LEON: UNA ESTIMACION A 1980 Introducci6n El presente infonne contiene los resultados de una serie de investigaciones y cálculos destinados a obten~r una estimación del producto interno bruto aportado por el sector agropecuario en Nu! vo Le6n en el año de 1980. En vista de la escasez de información, tanto estadística como relacionada con criterios en estimaci6n, las cifras aquf preseni:!_ das sólo pretenden constituirse en una visión aproximada de la re!_ lidad de la estructura productiva del sector agropecuario en esta entidad federativa. En este trabajo colaboró el Lic. Rubén Ojeda Gallardo. Entorno Conceptual y Fuentes de Información La estimación del Producto Interno Bruto agropecuari~ del es tado de Nuevo León se realizará en base al enfoque de pago a factores, de los tres que es posible adoptar (ver C.I.E.: 1962). De esta manera, es conveniente presentar.aquí los conceptos básicos de las cuentas sociales de acuerdo a tal enfoque. �22 23 La identidad fundamental del Producto Intemo Bruto es, entonces, cOIIIO sigue: 1) PIB = w + (Yr-w) + k + Ti - Tr "',s.. "' ::, ::, donde: .+,J .+,J Producto Interno Bruto w Remuneraci6n a los asalariados Yr Ingreso regional (definido como la s1a11 total de los pagos a los factores: salarios, rentas, intereses y beneficios}. k Consumo de capital fijo. Ti Impuestos indirectos Tr Subsidios (Yr - w) Excedente de explotaci6n u e: ::, Q) s.. u PIB Para llevar a cabo la estimaci6n del P.I.B. agropecuario, se cont6 con infonnaci6n procedente de fuentes tales como las Secretarias de Agricultura y Recursos Hidráulicos y de la Refornia Agra ria, Banco Rural, Unión Ganadera Regional, asf como cifras publicadas por la Secretarfa de Programación y Presupuesto. s.. o o.. .+,J C/l u.J 1 .... N M M ,....._ ,....._ 1./) N \O 1./) M <X) N N \O M N . o o. o o ---o C/l "' e: QJ z o ...-4 . o z o s.. -o °'..... .. o o.. V) u.J ...J 1- o e:: z s.. s.. z o e:: u :::> > a:) u.J => o u.J o z "'::, 8 ..... u o <( 1V) u.J QJ .+,J 1- u ::> o o e:: o.. s.. Q) o -o ,- >"' . ...-4 C/l Q) <X) o <X) e: e: Q) C/l Q) v M ,,- ,,- I.JJ 1- ::, u C/l Q) o ,,- <X) N °' ov °' °' <X) \O . o v ...-4 <X) N \O 1.0 N o..-4 ,....._ . . N ..-4 ...-4 ...-4 1./) 1./) \O N ,....._ \O \O o ...-4 ...-4 \O ,....._ Lll ,....._ o u Q) s.. o.. .+,J u QJ (./) C/l u '+- "'::, e: o •,- :e "' s.. "'u ::, QJ Ol . ,-: "'s.. ,,- "'s.. \,- Q) e: -. ,,~ N .+,J C/l ::, -o .....e: ~ • o . o.. .... . .... o.. .. -+-' u (./) ::, o.. -o • . o o o.. s.. <X) .+,J .+,J s.. QJ .µ .µ e: V) "' s.. ::, o "'E E a.. QJ 1 . . o..°' V) QJ e: , ,'º u u ::, s.. -o -o e: u ,,- ::, ,,"' 'º u •,- s.. .o •,- s.. .+,J .+,J C/l u .+,J o u ,- •,- e: o:t (1) u.J 1./) C/l o o ,,- o u ,,- 1- > s.. QJ V) QJ -o o 0 ...-4 " . . ~ "'s.. ~ )( ,,- e!, \Q) .µ u.J • (1) QJ Z-0 -O • QJ V) C/l L... • • QJ N e!, , - -o ce "'°' • r::I UC:-0..-4 u.J e:: 1- ,....._ => L... . . 1.0 1 .. ....... .u "' > .+,J C/l QJ . N ,- "'s.. o -o o 1./) ~ ,,- - e: u z"' C/l <X) • o .+,J <( El Cuadro No. 2 presenta, en base a la cifra total del P.T.N. calculada por la S.A.R.H. {S.A.R.H.: 1983), de8.Jl66.44 millones de pesos, una estima c i 6n según subsectores y rubros de pagos 1./) ...-4 ~ va, 1980. ,....._ ,....._ . . v. o . . <X) os.. En los Cuadros 1 a 3 se presenta la información correspondie!!_ te a tres diferentes estimaciones del producto agropecuario en Nue. vo León. El primero de ellos es solamente una transcripción del que se presenta en el doc1.111ento de la S.P.P., Sistema de Cuentas Nacionales de México: Producto Intemo Bruto por Entidad Federati ,....._ 1./) o 'ú z u.J �24 25 ,11:l +,J o 1- o o - - M c:;t 'd" 'd" CX) CX) r-,. M I.D I.D N LO M LO CX) I.D c:;t c:;t . .. . c:;t LO N .. . -.. CX) ,... s.. o a, "O .¡..) u Q) ,Q) E "O 'ºe: e: ,,..res Q) r-,. "O res e "' C.!) ...__ o -1 CX) O'\ .. o - z o LIJ _,J N . o z: o s.. "O o > LIJ ::::> z LIJ o :::, u"' 8 e( 1V) LIJ 1- LIJ z: _,J e( ..... - 1/) "'s.. QJ .¡..) :::, e: .¡..) QJ .,.. ,- :::, s.. s.. u .,.. o u > ,- 1/) V) ..... o.. LIJ "O ex: ex: 1- o ,,- :::, .¡..) ,:::, lJ 1/) .,.. s.. c:n QJ 1- e u o ::::> ,- a. - "' s.. Q) o ,.,.. ~ ::E CX) N .. - I.D LO LO o r-,. O'I r-,. M I.D c:;t c:;t O'I LO I.D M M L.(') . °' °' .. .. <C ~ o. . o o o o 1 M c:;t LO c:;t o r-,. ....o N . O'I r-,. r-,. M r-,. M M r-,. N M . I.D r-,. c:;t O'I M I.D N · z "' .,.. s.. o .¡..) 1/) o s.. , ,- ,,- "' "' s.. s.. ,- QJ V) o c. >, QJ .¡..) 1/) QJ "O ,- u e o u 11) o QJ :::, V) 11) 1/) QJ .¡..) QJ res e QJ o:: s.. .¡..) e ..... 1/) 1- u o .¡..) o .,.. ,,- '+QJ e: QJ C0 u :::, "O o s.. a. 11:l :::, ,- res s.. :::, "' res > LIJ . • '+- 11) ...__ o 1/) . . o 1/) . .¡..)N UI.D :::, V\ • LIJ _,J .. z _,J "O .. e( QJ :e: QJ z ,- >, ::::> .. s.. e: :::, o U:::E E 'ºC-J. QJ o:: • o . uz o LIJ • >,00 res s.. ::::, O'I .-➔ :::, ,- .¡..) 11:l ,... .¡..) :::, 1/) u s.. QJ .,.. s.. o o:~ 11) QJ • C: LO 0 LO .,..u°' "'c:n o• .,.. +'U 11) . ,... QJ X QJ "O 11:l ,,...s.. > ,a, e: ::E .o,... ..... "'s..:::, QJ QJ "O -o QJ 11:l u .¡..) QJ o +,J s.. 1/) QJ s.. o +' QJ u s.. e: s.. QJ QJ N Vl u.J 1- z LLJ ::::> ~ o uz --.. V)<( u .,- .. QJ .,.. ::E :::, "O ,- u :::, u QJ . ,... "O . 11) • I>, • l'0 o.. s..,e: :::, QJ Q) .¡..) >,:::, ,- e: :::, QJ e "' e uo QJ o ,- ,- 1/) .¡..) o E .,.. s.. s.. 1/) .¡..) 1/) l'0 :::, ,>c. ,,-z >, s.. s.. 1/) QJ V) s.. - .¡..) \ l'CSZ QJ ,- .¡..) 1/) .¡..) e( o .¡..) l'CS u s.. - -- ~. . --.. - -.. .. N s.. LIJ :::, r-,. -o e .,.. u u ,- r-,. 1 .,.. o .,.. 'º , - _,J o:: 1/) o o Q) • 1- -. s.. CX) - 11) o > • +' .,... s.. u "O o QJ +' s.. QJ u .,... 11) QJ "'u V) a factores, util i zando para ello la estructura porcentual quepara 1955 calculó el Centro de Investigaciones Económicas (C.I.E.: QJ lll s.. o -o s.. o. E o u "' a, "O 1/) o .,... u QJ s.. 0-,•~ res,s.. res QJ s.. o. 11:l 11) . ,.. QJ u e lll QJ l'CS s.. .¡..) s.. o e: c. .,... E QJ +,J .,... "O 11:l ,l'CS "O l'CS l'0 O'l o l'0 :::, s.. s.. O'l a, u l'0 11:l :2.:::, .,... i!: "O Q) u 'º "' .,.. u _,J "O ...__ ...__ - 1 NI .. V) <( l- o z Las principales fuentes de información para realizar las estimaciones correspondientes al subsector agricultura fueron la S! cretaría de Agricultura y Recursos Hidráulicos y el Banco de Crédito Rural del Noreste, Sucursal Monterrey. QJ res o ,...l'0 Agri cu 1tura l'CS .¡..) 11:l QJ "O u A su vez, el Cuadro No. 3 presenta una estimación, rubro por rubro, del P.I.B. agropecuario de esta entidad federativa, hacie.!!_ do uso de la información directa proporcionada por organismos ofj_ ciales. Puesto que la mayor parte de la investigación se enfocó al cálculo de este cuadro, a continuación se detalla, a nivel de subsector, el procedimiento que se siguió para obtener las cifras contenidas en el mismo. u .,... l'CS s.. > o. "O 1962). Primeramente, por lo que respecta al cálculo de los intereses, se procedió a estima r la media ponderada para los diversos cultivos que financia el _Banrural . Previamente se computaron tasas medias de interés, para los siguien tes productos (que en conjunto representaron un 32%del valor total de la producción, durante el ciclo primavera-verano de 1980) : ma1z, frijo, pradera y trigo. Posteriormente, se procedió a estimar una tasa media general ponderada, la cual se aplicó trigo. Posteriormente, se obtuvo una tasa media general ponder~ da, la cual se aplicó para est imar la participación de los intereses en el P. I.B. agrkola (6.46 %, Cuadro No. 3) . Para todos los productos financiados por Banrural se cuenta con tres datos diferent es de costos en intereses, dependiendo del tipo de riego de la siembra, es decir, por gravedad, por bo_!!! beo o de tempora, habiéndose obteni do una cifra promedio a par- �26 a,I e.o ~ 1 1 O\ . ,-.... o:::t (\J M o:::t . ,.... 11:S o +' o e.o o:::t +' ..... :::, ,.... o .o < 1 1 . o:::t e.o (\J 111 o o . '°e.o.. (\J M . .... .... . ,-... '°...... e.o M . e: .,.. 'º ~ .....s..,u o o . . e.o. e.o o .... o:::t r-,. LO r-,. . e.o o:::t (lJ o e.o O\ .... .. o o:::: e( :::> z uLIJ oLIJ o. M . o z e -o 11:S :::, u ..J o > LIJ :::> z ~ 8 e( ic., e( o 5 o:::: u :::> o ~ . o. 11:S c., e: (lJ .,.. O\ e.o LO LO o. . '° . . .... O\ .'° '° Mr-,. '° .. '°.. '° e.o e ~ (\J (\J . .... . '° '°M.. LO 111 o .,.. :::, Q) +-' ,.... u s.. o. 11:S o ~ 11:S s.. r-,. '°o. '°. o:::t. '° '°N o '° '° LO e.o. o o o o :::, u .,.. o :::, ,.... o 111 .o e( > ,.... +-' .,.. V') a, o.. co O\ . oo. ~ M o:::t o r-,. M . o. o .... o.... r-,. o o ..... '°.... a, -o LO a, e: o ,.... ,.... .,.. :E ~ 11:S ~l ~l s.. :::, e.o. '° ..... o:::t M o:::t +' ,.... :::, o +-' :::, ,.... o V) .o e( u .,.. s.. O'I e( o:::t ~I . o o o . . o e.o o:::t ....e.o ...... . '°.. e.o. ~I o o o o o O\ M - N - ;. s.. ,:::, o .,.. 11:S :::, s. en a, < ~ +' Q) V') LL. -e 11:S ,- e: s.. o ,.... u s. a, o ,.... +-' -e 11:S 4- e: o .,.. ,- 11:S ftS 11:S o en ~ u :::, ,.... > .. 111 ,- ,.. ,.... u :::, 111 s.. oLO +' 11:S '"'-e •r- ·~ i .,.. s.. :e e: VI +-> -e et!! 11:S e: Q) VI Q) U • a, 4- o:::: ....... >. 111 4- . 11:S ..J 111 :::S Z • s.. 111 s. Q) a.o Q) 111 11:S (lJ .. 11:S +-' 11:S u a, >.o ,.... 111 11:S <( +-' O'I Q) o.,.. .,... E ::, ~ .,.. s.. a, s.. s.. .o e: (lJ o e: -e :E . Q) Q) 111 o::: VI,... s. n:s ,...N n:s • .. (/') o +' c. (lJ o e: o u 111 >, VI (lJ 111 V) o .,.. u .,.. o 111 (lJ ,- +-> e: Q) o::: (lJ (lJ +' e: (lJ -c a, :, (,/) n:s s.. ...... 4- e: a:i ,... n:s +-> o .... -.... .. N V') u.J 1- z w => LL. $412/3.8 108.42 $7,893/3.8 = 2,077.11 = 5.22% Utilizando como ponderaciones las razones Interés por Hectá rea/Producto Medio por Hectárea (es decir, 56.67 + 10-2.37 + 108.42 = 267.46), se procede a obtener una tasa de interés media ponderada: 56.67 102.37 108.42 267.46 (8.o8) + 267.46 ( 5, 22 ) + 267.46 ( 5. 22 ) = 5· 83 / entonces, la tasa de interés media ponderada para el financiamie.!!_ to del sorgo es de 5.83%. '° V')0 11:S N o ,,.. o s.. e.o VI"M,. 11:S 11:S O\ s.. oQ) -c o +-' .o s.. . ,a, s.. 11:S u,:, .,.. ,.... (lJ 11:S LLJ V')+-> V') u V) 3) Temporal: a, e: -e o .,.. s.. n:s ,... n:s $389/3.8 102.37 $7,446/3.8 = 1,959.47 = 5.22% c. VI s.. • +' -e e: ,.... ,.... 2) Riego por humedad: a, o VI c. s.. ::, ::, $680/12 56.67 $8,414/12 = 701.17 = 8.08% ,- S. a, 1) Riego por bombeo: Q) o u .,.. e: Interés por Hectárea/Producto Medio por Hectárea -Co-sto por Hectárea/Producto Medio por Hectarea VI \O 111 a, +-' = entonces las tres distintas tasas de interés son: u LLJ 11:S Tasa de Interes a, Q) -e ~ Q) 111 a, . Por ejemplo, para el caso del sorgo se procedió de la siguiente manera: Definiendo la tasa de interés como 11:S ., +-' e: tir de fas tres cifras disponibles para cada cultivo . :::, +' -e 111 111 ftS Q) 11:S .... ... o u Q) (\J a, LL. e: ..... ~ 27 111 s.. e e: o u a, o .,.. s.. M s.. s.. 111 o +-' +' 111 -.... o :::, ,.... o V) .o < 11:S e: Q) a:i LIJ V') 111 o z o:::: .... .... z LLJ - -o o o o o .... 111 u 111 LO ,-... -e 1 o o o o ~I .. <( l- o z Se procedió de la misma manera para todos los demás Pr~ductos incluidos en la estimación de la tasa media generar de i.!!. terés. Posteriormente, utilizando como ponderaciones las sumatorias por cultivo de las relaciones Interés por Hectárea/Producto Medio por Hectárea, se obtuvo una tasa media general ponderada, es de- �,9 28 ci r: sorgo tenemos: · · 267 46 5 ·446:60 582.00 ( ) 2,0513.81 ( .s3) + 2,058.81 (5. 44 ) + 2,058.81 5· 57 + •.• Por ejemplo, para el caso del maíz, tenemos: 140.83 + 148.46 + 157.31 = 446.60, que es la ponderación para este cultivo. En cuanto a la estimación de los beneficios en el subsector de la agricultura, se utilizaron para este propósito las relaciQ_ nes beneficio/costo proporcionadas por el Banco de Crédito Rural. En el Cuadro No. 4 se presenta la información de base para obtener la razón media ponderada beneficio/costo para de allí estimar los beneficios en la agricultura. La primera columna presenta los datos de las razones beneficio/costo por cultivo de acuerdo a Banrural; en la segunda columna se especifica la superficie financiada por esta institución, para cada cultivo. En la tercera columna se obtienen las razones beneficio/costo medias ponder! das por cultivo; se multiplica la razón beneficio/costo por la S.!:!_ perficie financiada y se divide sobre el total de superficie financiada del cultivo. Así, para el sorgo de temporal tenemos : (10 X 1.42)/945 = 0.0150. En la cuarta columna se asientan los elementos que integran el cálculo de la razón general media ·ponderada beneficio/costo. Estos elementos se obtienen multiplicando las razones medias beneficio/costo por cultivo, por el total de superficie del mismo cultivo financiada por el Banrural, y dividiendo sobre el gran total de superficie financiada. Por ejemplo, para el caso del (1.4191 X 945)/27,305.44 = 0.0491. La suma de estos elementos, 1.7587, es la razón media gen~ ral ponderada beneficio/costo. Por lo tanto, la tasa de utilid! des estimada es de 75.87%sobre los costos totales de producción, y de 43.14% sobre el valor total de la producción (que incluye las propias utilidades), o sea: (0.75.87/1.7587)100 = 43.14%. Esta cifra es notablemente inferior a la calculada para el año de 1955 por el C. I.E., que resultó ser de 50.28%, en tanto que el porcentaje de las retribuciones totales que correspondió al pago de intereses se mantuvo prácticamente constante (6.58% r~ portado por el C.I.E. para 1955, y 6.85% estimado aquí). Lo ante rior implica que aumentaron las participaciones relativas de los sueldos y salarios o de las rentas, o bien, de ambos conceptos. Sin embargo, puesto que la información disponible no permitió e~ timar el monto de estos rubros, y que no es válido aplicar la e~ tructura correspondiente al año de 1955 (precisamente debido al cambio tan pronunciado que se observa en la participación de las utilidades en el valor total de la producción), no fue posible realizar un desglose. Para el caso de la silvicultura, en virtud de que no fue PQ. sible obtener información relacionada con las remuneraciones pa!:_ ticulares a los factores productivos, se decidió utilizar la información relativa a la estructura porcentual calculada por el C.I.E. en 1955, ·y aplicarla al total del subsector que se tiene para 1980. �30 31 Cuadro No. 4 P.AZON GENER.i\L MEDIA PONDERADA PARA LOS CULTIVOS _FINANCIADOS POR EL BANCO DE CREDITO RURAL EN NUEVO LEON.1/ (Ciclos Primavera-Verano 1980 e Invierno 1980-1981) Cultiv~ y Tipo Razón Beneficio Costo por Tipo Sorgo Temporal Sorgo Gravedad Sorgo Bombeo Total Sorgo 1.42 1.48 1.39 Maíz Tempora1 Maíz Gravedad Maíz Bombeo Total Maíz 1.72 1.63 1.54 Frijol Gravedad Frijol Temporal Total Frijol 2.66 2.03 Praderas (Tota 1) Trigo Temporal Trigo Gravedad Trigo Bombeo Tota 1 Trigo Gran Total 1.59 2.07 1.67 1.56 Razón Razón Superficie ·Beneficio General Financiada Beneficio (Hectáreas) porCosto Costo Cultivo 10 302 633 945 0.0150 0.4730 0.9311 1.4191 4 247 1 053 611 5 911 l. 2358 0.2904 0.1592 1.6854 0.8803 2.3868 1 551.44 160 186 316 662 27 305.44 1.59 0.6048 0.9631 0.2046 1. 7725 La infonnación de carácter primario que se utiliza para las estimaciones correspondientes a la ganadería fue proporcionada por la Unión Ganadera Regional de Nuevo León. Solamente fue posible obtener las cifras relacionadas con la estructura de costos para la producción de leche. La única posibilidad para seguir adelante en las estimaciones era adoptar el supuesto de que la estructura general de costos de producción {es decir, para t.Q, dos los productos de este subsector) es la misma que para la pro ducción de leche. En la conciencia de que esto constituye una seria limitación al trabajo, se decidió adoptarlo. La estructu ra de costos en cuestión es la siguiente: 0.3648 l. 5065 700 536 1 236 5 10 2 17 0.0491 Ganadería 0.1080 0.0903 Concepto Porcentaje Alimentos 70 Sueldos y Salarios 10 Medicinas y Otros 10 Utilidades 10 To t a 1 100 1.1465 1.7587 FUENTE: Elaborado en base a información proporcionada por el Banco de Crédito Rural, Sucursal Monterrey. 1984. NOTA: y Antes del incremento de costos por cosecha siniestrada. A partir de aquí es necesario realizar estimaciones de las participacii:mes relativas de las rentas y los intereses en el producto tota 1. El procedimiento par~ 11 evar a efecto estas estimaciones se describe a continuación. En base a la información contenida en el trabajo del C.I .E., donde se especifica la estruc tura porcent_ual del valor agregado en la ganadería, se calculan las participaciones de intereses y rentas. �32 33 Asimismo, para el caso de las rentas: Sea: Sueldos y Salarios Rentas Intereses Utilidades Valor Agregado w: r i u V: W: U X 100 (~+I+i+~) V V V V X r 100 = 100, 24.0 + 0.7 + 1.8 + 73.5 = 100.0 donde, para el caso de los intereses, tenemos: X w+ u 100 = 24.01~873.5 X 100 = 1.84615 Para obtener la participación de los intereses en la estructura de los costos totales, aplicamos este resultado a la i~ formación sobre estructura de costos proporcionada por la Unión Regional Ganadera: _i- w+ u X Sustituyendo w = 0.10 ! 0 20 X 100 = 1.84615 y u= 0.10, tenemos: 100 = 1.84615 r% X = 0.14359 Para obtener las participaciones en el valor agregado, prOCf demos de la siguiente manera: w%+ r%+ i%+u%= 20.51282 (participación del valor agregado en el valor total de la producción). Convirtiendo la cifra de 20 . 51282 en 100% para obtener la es tructura porcentual del valor agregado (lo cual equivale a multiplicar todos los valores de las participaciones de los factores por 4.875), tenemos: w = 48.75 = O. 70 i = 1. 70 500. = 1.84615 1 i = 0.0036923 i % = 0.36923 100 = 0.71794 Los valores i%= 0.36923 y r%= 0.14359 son las participaci.Q_ nes de intereses y rentas, respectivamente, en el valor total de la producción. r Despejando i: = 0.71974 r = 0.0014359 entonces (en base a los datos presentados en la obra del C.I.E.) De 7 73 _5 X 100 De nuevo, sustituyendo w = 0.10 y u= 0.10 y despejando: 0.10 + 0.lÓ Si = 24.0°~ u = 48. 75 100.00 �34 Aplicando esta estructura porcentual estimada para 1980 a la cifra total de 5,366.31 millones de pesos, proporcionada por la S~ cretaría de Agricultura y Recursos Hidráulicos,obtenemos la esti maci6n del valor del pago a factores en la ganadería para tal año (ver Cuadro No. 3). 35 Listado de Fuentes de Infonnación. Primarias l. Banco de Crédito Rural, Sucursal Monterrey. 2. Secretarfa de Agricultura y Recursos Hidráulicos, Delegación Nuevo León. 3. Unión Ganadera Regional de Nuevo León. Secundarias l. Centro de Investigaciones Económicas, Universidad de Nuevo león: Estructura Económica del Noreste de México: Un Análi sis Regional. 1955. U.N.L. Monterrey, N.L. 1962. 2. Secretaría de Agricultura y Recursos Hidráulicos y Gobierno del Estado de Nuevo León: Evaluación, Sector Agropecuario y Forestal. 1980. S.A.R.H. Monterrey, N.L. s/f. 3. Secretaría de Agricultura y Recursos Hidráulicos: Plan de De sarrollo Agropecuario y Forestal. S.A. R.H. Monterrey, N. L. Diciembre de 1981. 4. Secretarfa de Programación y Presupuesto (C.G.S.N.E.G.I.): Sis tema de Cuentas Nacionales de México: Producto Interno Bruto por Entidad Federativa, 1980. S.P.P. - P.N.U.D. México. 1982. 5. Secretaría de Programación y Presupuesto: El ABC de las Cuen tas Nacionales. S.P.P. México. 1981. �CARACTERISTICAS DE LA DEMANDA DE ENERGIA DEL SECTOR INDUSTRIAL EN El LARGO PLAZO Nof Aa1t6n Fu.e.ntu FloJtu * INTRODUCCION. El Centro principal de este estudio es detenninar las carac terísticas de la demanda de energía del sector industrial en el largo plazo. Para esto es necesario hacer referencia al impacto de mayores precios de la energía, a la estructura de la demanda y a la relación entre la energía y la macroeconomfa. Poca gente, est4 centrada en estos eventos y esperan que no tengan impacto sobre nuestros estándares de vida; sin embargo, tales hechos han contr.!_ buido a reducir el crecimiento económico en un gran número de pa.! ses, y si pensamos en el largo plazo, pueden darnos como result_! do un importante cambio en nuestros estilos de vida. Así pues, no hay duda que aumentos presentes y futuros en los precios de los energéticos tienen efectos sobre la demanda de energía, así como efectos dañinos temporales sobre empleo, infla ción y crecimiento económico. • Tnvut.lgadoJt del Ve.pall.ta.me.nto legio de. lo. FJtente.11.a. No!Lte. de E~.tu.cü.o~ Econ6,n,i.co~ de U Co- �38 Estudios empíricos han de la demanda de energía es evidencia es que un aumento impacto menor sobre su uso, cio de otro bien, debido al 39 mostrado que la elasticidad precio muy pequeña. El argumento de esta en el precio de la energía tiene un que cualquier incremento en el pre papel estratégico que la energía ju! ga. Este argumento es válido únicamente ,n el corto plazo, debj__ do básicamente a que el potencial de sustitución interenergético es muy limitado a corto plazo, así también, porque el capital (K} y la energía (E) se usan juntos, es decir, complementariamente en la funci6n de producción. Mientras que esta afirmación es válidi para el inmediato pl! zo, no puede ser verdad en el largo plazo. De hecho, una importante pregunta que enfrentamos es lCuánta flexibilidad hay en el uso de la energía en el largo plazo?. La respuesta es importante piri la construcción y diseño de la política energética y así predecir el impacto de mayores pr! cios de la energía sobre las variables macroeconómicas anteriorres. Si en el largo plazo la demanda responde mucho a un cambio en el precio, significa que el gobierno no puede incrementar mu cho los precios de energéticos, sin caer en sustanciales ~érdidas en el ingreso. Así, nuestra capacidad de predecir el canpo.!:_ tamiento de precios depende de la estimación y entendimiento de las elasticidades precio e ingreso, así como del grado de susti tución entre energéticos e insumos en la producción. la energía por unidad monetaria del PNB varfa entre industrias y para la mayoría de éstas la proporción Energía/PNB ll ha cambia do en el tiempo y espacio, en la minoría ha caído y aún existen industrias cuyas proporciones son constantes. La respuesta lógica a esto, es que existen diferencias en tecnologías entre industrias y hay diferencias en las necesida des de energéticos e insumos. Asi pues, es importante reconocer que existen diferencias en el uso de la energía y no puede ser explicado en el agregado, sino sobre la base de sector por sector. Para el sector manufacturero industrial, la estructura de la demanda de la energfa depende de las caracter1sticas particulares de la producción y en especial del grado de uso de los diferentes insumos, asi como la respuesta del grado de uso motivado por ca~ bios en precios de estos insumos. La sustitución del capital (K), energía (E} y trabajo (L) es un detenninante crítico de la deman da industrial de energía y como podemos ver, detennina el impacto macroeconómico de cambios en precios de los insumos sobre el empleo, inflación y crecimiento económico. Las características de la producción determinan si la dema~ da industrial de energía y de otros factores productivos se elevan proporcionalmente con el crecimiento del producto con precios constantes de otros factores, lo cual deberá producir' que las ra zones de gasto de cada factor se mantengan constantes.~/ 1/ Por otro lado, una pregunta interesante se refiere a la es tructura de la demanda de la energía, encontramos que el uso de Valo1t de. fa. e.nevtgla e1J.c;tJúc.a (f..UU.onu de. puo-0) / PNB (Millo nu de. pe40-0). - 2/ Se. elle.e. que ta.e UVLU.&Wta. de. p1toduc.u6n c>.-6 homo.tU<.c.a, w 1tazonu de. ga.&to -6 e. ma.nüene.n coMta.n.tu. .&,i, �40 41 A causa de la importante interrelaci6n entre el sector ener gético Y la macroeconomía, el uso de la energía y la política de precios de la energía, es importante aclarar estos hechos para diseñar la política económica. grado de sustitución de diferentes insumos, mediante las elasti cidades propias y cruzadas de demanda de energía de los diferentes insumos y ver el impacto del crecimiento en el sector indus trial sobre la demanda de energfa; y los efectos de un alza en los costos de energéticos e insumos sobre sus costos de producción P! ra diferentes industrias . MODELO TEORICO. -~ d1·scuto las especificaciones teóricas delm~ En esta secc,on delo usado, para determinar la demanda de energía del sector man~ facturero. Por un lado, los efectos del crecimiento económicoycambios en precios de energéticos sobre la demanda industr:al de ~nergéticos depende del grado de sustitución entre energ1a, cap~tal Y . y por ot ro lado , de la sustitución interenergét1ca den trabaJo; tro de la energía agregada . Empíricamente Berndt Y Woodl/ , efectuando un estudio de S! ries de tiempo, encontraro n que la energía y capital son complementos Y que la primera Y el trabajo son sustitutos, éste pue~j considerarse como el efecto de corto plazo. Griffin Y Grego~y,usando información de corte transversal con intervalos de c,nco años, para nueve países, captaron los efectos de ~argo plazo, o~ servando que energía Y capital tienden a ser sust,tutos . Aquí, para determinar la demanda industrial de energía, usamos un enfoque que consiste en dos etapas. En la primera cada uno de 1os regresores en ( 9) son corrí dos contra un conjunto de va r i! bles consideradas exógenas del sector manufacturero y empleamos los valores ajutados de esta primer etapa como instrumentos enlu 5 En tanto, la segunda etapa es e.!! ga r de 1os regresores en ~ ~ )-.( contrar la demanda derivada de energía basada en una función translog. El uso de este enfoque requiere de algunos supuestos acerca de la estructura de producción prevaleci ente . Primero, nosotros suponemos que los factores como energh, trabajo y capital son ·débilmente separables de materias primas. ¿Qué entendemos por débil separabilidad?. Si consideramos una función homotética dos veces diferencia ble~ -estrictamente cuasi-cóncava, con un nGmero finito de insumos y que tienen productos marginales bien comportados. Entonces podemos~ escribir la función de producción Y= F(Í) = F(X , .. ·\); 1 donde X se refiere al conjunto de n insumos llamados N= (1, 2, ... . , n), y f(1) puede estar participando en r subcon j untos que son mutuamente exclusivos y exhaustivos (N , . .. Nr ) = R. 11 11 11 Nuestro objetivo es encontrar evidencia para México sobre el 11 1 3/ 4/ E!t ut R BeJtndt IJ V. O. Wood, "Tec.hnology, P'Úc.~ Qjuf t he V~ved. V~ma.n.d 6M. Enugy". The Reviw o6 Ec.ono171,{.c. a.nd Sta.tiAUc;.,. Ago-0to 1975. Jamu M G'Ú6ó,ln IJ P. G1tegO!l.lJ, "An Inte11.c.ontJty ~~lo~ Mo • +:+..~ +:an 11.UpO MM" · The. Ec.on0171,{.C. Re.v-<.e.UJ. del 06 e.ne1tgy -0M 5/ Veb,i.do a. la homogeneidad Une.al e.n p!teu.0-0 hnpue.1.)ta. en ( 9 ) podemo.ti uc.Jtibi!t lo-0 1te.g1tM01tM en ( 9) en loga.11..díno-0 de ~ Ju:tzonu de p1r.ec.io-0 . �43 42 La primera y segunda derivada de F{X) son: zación. Así pues, nuestra función se escribe como (1) F.1 = F.. = 1J ar; ax.1 x.J = Kc a2F/ ax.1 ax.J 1 xK 1 = xc donde c es una función homotética. i , j = 1,2, ... n + Así pues, la función f(X) es débilmente separable con respecto a la partición R si la tasa marginal de sustitución (TMS) entre Xi y Xj de cualquier subconjunto Ns, s = 1, 2, .. r, es in dependí ente de las cantidades de insumo fu·era de Ns . F. F. (-1) = i = 1, 2 ... i=l,2, ... n o J Esto establece una condición necesaria y suficiente para que la funci6n sea de la forma Q = F(f(l,K,E);M), este supuesto es n! cesario porque es difícil y no tenemos datos para construir índ..!_ ces de precios de materias primas y por consiguiente, únicamente estimamos elasticidades de sustitución entre K, L y E. El segundo supuesto es que la función es débilmente separable también en los factores K, L y E. Es decir, que la tasa ma..!: ginal de sustitución (TMS) de energía es independiente de las can tidades de capital y trabajo. Esto nos permite usar índices agY!_ gados de precios para K, L y E. El tercer supuesto tiene que ver con las ecuaciones de cada factor y sus principales componentes que son homotéticos, esto provee la condición necesar1a y suficiente para llevar a cabo nuestro proceso de optimización de las dos etapas, es decir, pr..!. mero optimizo los regresores de (9) y después usamos éstos como una variable instrumental para nuestro segundo proceso de optim..!. Correspondiente a tal función de producción existe una fun ción de costos, la cual refleja la tecnología de la funci6n de_ producción. En su forma general, podemos escribir a la función de costos como ( 2) P-ara propósitos de estimación tomé la función trans 1og, y el uso de costos translog para determinar la demanda industrial que posee la ventaja de obtener estimaciones irrestrictas de elas ticidades precio de la demanda. Además puede ser iterpretada co mo una aproximación de segundo orden a una función de costos do; veces diferenciables y es la más aproximada para tomar los precios como exógenos en lugar de las cantidades. Para nuestro mo delo de tres insumos, escribimos las propiedades de la función de costo como: (3) LNG a0 + ªQ LN Q + ~ ai LN Pi+ 1/2 yQ Q (LN Q) 2 l + 1/2 E E y .. (LN P.X LN P.)+ EY.Q (LNQ X'LN P.) j lJ l i J i l l = j = K, L, E La homogeneidad lineal en precios implica las siguientes �45 44 restricciones: (4) Luego, usando el lema de Shepard-§/ ¿ a.. = 1 . 1 1 (8) i: a. .. . l J = 1 i: a .. . lJ J i = j = K, L, E =O i = K, L, E Obtenemos finalmente las ecuaciones de demanda de K, L, E. (9) Si= ªi + YQi LNQ + La ecuación (3) puede ser considerada como una función bien comportada si y sólo si sus derivadas parciales son simétricas en sus insumos, entonces imponemos el siguiente requisito de simetría. (5) i y .. =y .. 1J Jl = j = K, L, E La función deberá ser homotética si puede ser escrita como una función separable del ·producto y precios de los factores. Así, el supuesto de homoteticidad implica: i: y. . LN P. • j lJ J,1 j = K, L, E Una fonna conveniente de derivar la sustitución de varios in sumos en la producción es a través de las elasticidades de susti tución parciales de Allen (Ver Allen). Si la e.last:i..i:id.ad entre dos factores es positiva, llamamos a tales factores sustitutos¡ si son negativos, los factores son complementarios. En orden a aclarar esta idea que es básica, derivamos .las funciones de demanda considerando al producto fijo. Si tenemos K, L; E. (6) YOi = O (10) Suponiendo mercados perfectos de factores, nosotros tomamos a los precios como exógenos. Dado el nivel de producción las funciones de demanda que ~inimizan el gasto en insumos se derivan diferenciando (3) con respecto a Pi ( 7) sujeto a: Oº= f(K, L, E) Las condiciones de primer orden son: aG P.1 oLNG = + a ; + YQ ; LN Q + ¿; y ,. J. LN PJ. , i --::ac,,:P~;--:G.. aLN P; -e-.~:- j = K, L, E 7/ Afk (K, L, E) = PK A\ (K, L, E) = PL 6/ VVt. demo~tAa.c.l6n Ha.i. VaJúa.n. "M..lCJLoec.onom,ic. Ana.ly~iih". W. W. NoJLt.on & Compa.ny, I ne.. 7/ Vla.he La.tJa!r.d a.nd WafteM. "M.lCJLoec.ononu.c.". Mc.GJtaW-Hill, Inc.. �46 ,. ( K, l, E) = Qo i = J = K, L, E. Estas pueden ser resueltas para detenninar tres funciones de demanda de la fonna: y ésta es la función de demanda compensada, de esto sigue que: ( 11) i = K, L, E. Ahora, si nos ; nteresa saber si 1os factores i , j mentos mos. O son comp 1esustitutos Hicks-Allen, nosotros simplemente pregunta- (ax./aP.) Qº 1 J (ax./aP.) Qº l J < > i, o j i, j o complementos También podemos notar simetria de los efectos cruzados, Y para contestar a esta pregunta, únicamente necesitamos saber: (ax ;aP.) i J = J Pero en aras de ser más específico presentamos la prueba Aqui. Si la función de costo es G = G [ PK, PL, PE, Qº J J l J MODELO ECONOMETRICO Y ESPECIFICACION ESTOCASTICA. Ya que la matriz de covarianzas de las tres ecuaciones en (9) es singular, podemos arbitrariamente eliminar la ecuación Mj(j=K,L,E) y estimar las restantes dos ecuaciones por ■ fnf ■os cuadrados en tres etapas iterativo. En esta sección daré una visión muy intuitiva del modelo e conométrico y de la especificación estocástica, en orden a acla rar el método de estimación utilizada. (ax.;aP.) l olN X. ax. P. pi l ( l J - G.. = * aLN P. ~ ---X-:- lJ ---X-:- = e: ij sustitutos se dice que el factor i, j, son complementos en el primer caso, debido a que cuando pj aumenta, Xi cae y si Xi cae, ento~ ces es razonable que ellos sean complementos. lo opuesto es su~ titutos. (12) 2 llamamos GlJ . . a a G/aP.aP., l J y de aquí podemos definir las ecuaciones de demanda cruzadas, considerando al producto constante. J Supongamos un M-vector de variables endógenas Yt corres¡:x>~ diente a un K.- vector de variables exógenas Xt generadas por el modelo estadístico. �48 49 (1') * q{Q) j = 1, 2, • • • M qj(Yt, xt, gj ) = ejt t = 1, 2, ... n p = z(z•zrl Z1 Los parámetros desconocidos Qj son un Pj - vector j=l,2., .• m z los errores. Se suponen independientes que siguen una distribu~ión nor~ mal M-variada con media cero Y matriz varianza - covar1anza pos~ tiva semidefinida E=~ (a a'). Este supuesto es necesario en pruebas y empíricamente se usa en aplicaciones que incluyen tran_! formaciones u(.). 1 Cua 1quier transformac1on u[ gj ( yt' xt' gj) depende -de c i ertos parámetros, Y éstos son incluidos en Qj. • # Las variables instrumentales consisten de un K - vector Zt(t=l, ... , N) disponibles para estimación. La elección& ~ptima de estas variables es discutida por Jeorgenson (1974).- Se supone que cualquier restricción a priori en las ecuacio nes que no son de interés inferencial han sido eliminados por reparametrización y, así, los parámetros 0. se refieren al mode-J lo en forma reparametrizada. En lo que resta de esta sección se ilustra la aplicación del método de la interferencia estadística basada en estimadores de tres etapas iterativo a un sistema de ecuaciones simultáneas. Consideramos nuestro modelo de demanda derivada basado en la fun ción de costo translogarítmico, introducido por Jeorgeson and Lau 1 (1975)-1. . El sistema de las funciones de demanda puede ser escrito en 1a forma (31 ) p .X. M. = J J J G = a . + y . . LN P. + y. . LN P. J JJ (2') S(Q) Pz (Q) donde 1 I ( 4 1) q/Qj) = qj(Y 1,x1Qj), qj(y2,x2,Qj) ...q(yn,xn,ga] v.w. a.nd K. Anna.f.6 o6 Ec.onorru.c.. UÑ(.,(.ve u,(A a = ra. J La66~- "E6~-iuade.~ :~~:tún~~ NonU.n.eal ~-imuUa.ne.oU6 e.J?.WlÜ.OM wlth e.u", Z P. X. J J J los parámetros (a., .. , yJl .. ) satisfacen ciertas restricciones. J yJJ . ]eJr.genl>Ott 1 donde Mj es la proporción del costo del j-ésimo insumo en el cos to total de producir Y. M= r MJ. = 8/ Jl i,j= K,L,E Asf los estimadores de tres etapas son obtenidos por minim~ zar. J _ 9/ /3 .. = /3 .. lJ Jl Ey.. Jl = 1:y.. =O Jl Jo'1.guon V.W. a.nd L.J. Lau., 1978, Tu,t,¿ng .the. In:t.e.g11.a.b-i.Uty On ~OMumVt Vemand 6unctloM, Unlted S.ta,tu 1947-1971. Re.v-<.ew 06 Ec.onomlc. Stucüu. �su 51 La normalización es necesaria para estimación debido a que este sistema es homogéneo de grado cero en estos parámetros. Una conveniente normalización es (51 ) a. = Ea.. J = - 1 Las proporciones de costo Mj suman la unidad implicando que la matriz de varianzas-covarianzas tienen un rango ~eno~ que la . de lama t r,z. . Una regresión con tal matriz singular PlJ! d,·mens16n · · runa . • per - d'da 1 de eficiencia por el ,mina de ser estimada sin . . ecuación apropiada e imponer un conjunto adecuado de restr1cc1onesl~n - t ros. En este caso se puede verificar que podemos e,_ los parame minar del sistema a cualquier ecuación. El modelo de la demand a de energía Mk, Ml, Me es, entonces, Así pruebas sobre la teoría de la demanda derivada pueden ser formuladas imponiendo restricciones sobre los parámetros del sistema de demanda traslogarítimica, ejemplo: una propiedad cri tica del sistema de demanda derivada de la teoria de la demanda es la simetría de la matriz de parámetros [ Bij J. Para probar e~ ta hipótesis imponemos ciertas restricciones. s1J.. = sJl.. i, j = K, L, E en términos de nuestra anterior notación tenemos B = (al, a.E, YLL, YLE, YEE) la restricción P = f{B) son transfonnaciones lineales P=F(B), donde la matriz Fes de orden 6x5 con entradas de O a 1 determinadas por las restricciones paramétricas. un sistema de dos ecuaciones. Así de los doce parámetros a estimar, únicamente ocho son li bres, y de los parámetros estimados de cualquiera de las tres ecuaciones pueden ser derivadas de las otras dos. ML =°'L + YLL LN (PL/PK) + YLE LN(PE/PK) + clt ME= a.E+ YEE LN(PE/PK) + YEL LN (PL/PK) + c2t En términos de nuestra notación anterior tenemos, Ql DESCRIPCION DE LA INFORMACION. = ( a.L, YLL, YLE) Q2 = ( a.E, YEE, YEL) p = ( aL, aE, YLL, YLE, Y EE, YEL) . . Las restr1cc1ones v~_gr • Q2 ')' = g(P) son únicamente trans formaciones lineales Q=Gp. La matriz Ges de orden 6x6 con r 1 determinados por las anteriores restricciones (4') Y (5'). ejemplo, la última fila de l a ma tri z G es O: (O, O, O, 1, 1) la principal fuente de información para este estudio fue Estadistica Industrial Anual (EIA). La EIA está basada en la clasificación del Censo Industrial de México, el cual es pub)icado cada cinco años. Este contiene información económica de aquellos establecimientos que contribuyen mayormente al valor de la prociJ~ ción por sectores. La convergencia de la EIA es aproximadamente 51% del valor de la producción de cada sector. �52 53 SECTOR MANUFACTURERO Código 4-dí gitos activo, y su patrón de depreciación. Nombre 2012 Preparación, conservación, empacado Y enlatado de carnes. 2023 Preparación, conservación, empacado Y envasado de frutas Y legumbres . 2041 Conservación, empacado Y enlatado de pescados y mariscos. 2132 ~abricación de cerveza. 2212 Fabricación de cigarros. 2711 Fabricación de pastas de celulosa Y pape 1. La medida teórica del insumo del capital que usamos es el fl~ jo de máquinas horas ajustadas por edad, calidad, etc., de los ac tivos de capital. Por esto usamos el método de inventarios perpetuos (MIP) para obtener la medida del acervo de capital en un año dado. Así pretendemos estimar el acervo de capital neto, basados en la siguiente identidad. Por lo tanto, el (MIP) usado j)ara estimar el capital es sim plemente una suma ponderada del flujo de inversión bruta pasada. Así, para las series de tiempo de va 1ores monetarios de 1a inversión bruta, se necesitan índices de precios de bienes de C! pital, supuestos de longitud de vida para cada bien Y clase de - El principal problema surge en la valuación del capital. Pa ra medir el volumen de bienes de capital, se divide el valor en tre un índice de precios. Los índices son designados para medir cambios en el precio promedio o total de una agregación cuya especificación no cambia. El más parecido es el de la inversión bruta, no e.xist~n problemas de tomarlo, si toda la estructura del acervo del capital hubiera pennanecido constante en el tiempo. Usando el supuesto tradicional centrado en la proporcionalidad de los servicios del capital al acervo de capital, medimos los servicios del capital. La medida correcta del insumode trabajo es horas trabajadas ajustadas por nivel de educación, entrenamientos y esfuerzo, etc. por tipo de trabajador empleado. Sin embargo, la EIA reporta i.!!_ formación no ajustada por estos factores para únicamente dos tipos de trabajadores obreros (blue-collar) y empleados (white collar) y no hay una fonna de medir el precio unitario para cada tipo de trabajo. Decidí evitar una arbitraria descomposición de este concepto con costo de introducir un sesgo de agregación al introducir un único tipo de insumo de trabajo. Así el número total de trabaja dores y sus correspondientes salarios, sueldos y otros beneficios fueron usados para construir series de proporciones del insumo del trabajo usados en el análisis. El valor corriente de la electricidad y otros lubricantes fue obtenido de EIA. Series de consumo de electricidad (KWH) son disponibles eñ esta publicación. De ella, índices de precios fu! ron estimados y, las medidas deseadas de las cantidades y precios �54 55 fueron obten1ºd os a trav~s del uso de la metodolog1a de fndices divisa. <; RESULTADOS EMPIRICOS. En el Cuadro No. 1 presentamos los parámetros de la funci~n de costo translog,para el sector manufacturero del modelo,est,111! . dos con información interindustrial consisten t e en se1s industrias . anos _ (1960 , 1964 1 ~968 ' 1972, 1976 y 1980). para se1s Antes de abordar la inferencia de las elasticidades precio y sustitución, es necesario determinar que la función estimada translog está bien comportada. Una función de costo bien comportada es cóncava en precios de los insumos y su función de demanda es estrictamente positiva. La positividad se satisface si las razones de costos ajustadas son positivas. Checando nuestras proporciones ajustadas y basadas en el método de tres-etapas iterativo, encontramos que en general se cumplen (Cuadro No. 2), una posible explicación para que no se cu!!! pla se debe a la mala construcción de los indices. ADRO No. 1 PARAMETROS DE LA FUNCION TRANSLOG. LA DESVIACION ESTANDAR ESTA ENTRE PARENTESIS. 1.. ... K = 0.5517 (6.333) Cl L = 0.0420 (9.042) YKK Cl E YKE Cl = 0.0392 (2.610) 0.0487 {4.437) YKL = -0. 01551 (-.100) = = o. 0372 (1.698) yLL 0.0025 (7.12) YLE = -0. 0076 (-0. 295) YEE CUADRO No. 2 RAZONES DE COSTOS DE LOS FACTORES.* = = 0.00115 {6.390) Fuente: Investigacfón Dírecta. El R2 convencional para (L) figura como 0.8184 (0.8105), P~ para ra la ecuac 1 on de (E) es O· 5223 (O · 4143) y 0.414 (0 .3994) . ( K). El determinante de íl (E 'HH'E) es 12 · 5073 · La h1potes1s . nula de no autocorrelación contra la hipótesis alternativa de una matriz no diagonal con elementos diferentes de cero n~ puede ser rechazada. Para probar la hipótesis de que el conJunto de parámetros derivados es conjuntamente igual a cero usamos la prueba CHI-CUAORADA (/ = 390.655)' donde para 0.01 el valor es 6.78 con lo que afirmamos que son diferentes de cero . •# # • Cerveza Cigarros · Papel Pescado Fruta Carne MK ML ME 0.74 0.72 0.72 0.71 0.70 0.71 .23 .25 .25 .26 .86 .26 .002 . 0019 .0019 . 0018 . 0019 . 0019 Fuente: Investigación Directa. *: Datos basados para 1976. -- La concavidad es satisfecha si la matriz del Hessiano es neg! tiva semidefinida, encuentro que la condición de concavidad es s! tisfecha para las observaciones de mi muetra. Asi, para este ho . rizonte de información la función de costos es bien comportada. Ahora, las elasticidades de sustitución, evaluadas para la muestra aparecen en el Cuadro No. 3 para 1976. �56 57 CUADRO ~o. 3 ELASTICIDADES DE , USTITUCION PROPIAS Y CRUZADAS, ELABORADAS A TRAVES DEL ~ETODO DE UZAWA.* Cerveza Cigarros Papel Pescado Fruta Carne OKK OLL crEE oKL -O. 222 -0 .152 -0. 290 -0.309 -0.328 -0.303 -1. 930 -1.806 -1. 800 -1.769 -1.654 -1.730 -5.315 -6.093 -6.067 -7.549 -6 .798 -7 . 873 0.760 0.722 0.723 o. 710 o. 700 o. 712 crKE 0.339 0. 354 0.355 0.359 0.305 0.368 oLE 0.233 0.194 0.198 0.187 0.191 0.198 - Fuente: Investigación DirLcta. *· Datos basados para 1976. Consideremos primero las elasticidades pro pias de sustitución, éstas deben ser no positivas. Este criterio es satisfecho estadísticamente en cuatro de los seis conjuntos de elasticidades estimadas, para pescado y papel puede ser puramente aleatorio, el cual sugiere una ausencia de la conducta de minimización de costos en estas industrias y también una estructura diferente de pr~ ducción porque recuérdese que anteriormente derivamos una función translog bien comportada para las observaciones de la muestra. Una posible explicación es que a partir de 1970 estas indu~ trias han sido afectadas ·por legislaciones que protegen el medio ambiente más que las otras . También ellas han experimentado le~ tos cambios en la mezcla de los métodos de producción, es decir, no tienen una gran incorporación de tecnología en la maquinaria usada. Así, la respuesta a estas restricciones pueden haber domina do cualquier tendencia de minimizar costos. . En cuanto al análisis de las elasticidades cruzadas de sus t1tutos Y las elasticidades precio , las cua 1es son 1nd1cativas . . de la respuesta de largo plazo. Consider~mos la elasticidad de sustitución entre (K) Y (E), sabemos que t1enen signo positivo para las industrias de la mues tra, entonces sabemos que si la energía Y capital son sustitutos luego ceteri s paribus, un mayor precio de la energía deberá a ' tar la dema na d de b'ienes de capital. Si (K) (E) . llllen en 1 1 Y son sustltutos e. argo plazo, Y si la elasticidad precio de la demandad nerg1a es gran de, entonces incrementos ee • en e1 precio de la ener-91a deberán aumentar el costo de la producción por una cant i dad menor Y por consiguiente t en d. ran un menor impacto macroeconómico. Como la demanda de energía responde mucho en el largo plazo, entonces esto significa que el gobierno no puede incrementar el precio de la energía mucho en el futuro. Cuadro No. 4. CUADRO No. 4 ELASTICIDADES PRECIO PROPIAS y CRUZADAS PARA LA ENERGIA, y TRABAJO. CAPITAL .. - EEE 1 1 Cerveza Cigarros Papel Pescado Fruta Carne EEK EEL ELL ELK ELE EKK EKl EKE 0.92 0.91 0.91 0.91 0.88 0.89 -0.18 0.34 -0.1 O 0.35 -0.21 0.36 -0.21 0.36 -0.23 0.37 -0.22 0.68 0.233 0.194 0.198 O.127 O.191 0.198 ' -1.23 !o.2s ¡ o.24 ; -o. 65 0.72 -1.20 /0 .25 / o.22 l -0.64 0.67 -1.21 0.25 0.22 - 0.64 0. 68 -1. 41 o. 24 0.21 -0.63 0.67 -1. 31 0. 25 0.21 -0.60 0.66 -1.60 0.22 0.22 -0.64 0.67 . Fuente: Inves t í gac1on Directa. ~ La sustitución entre trabajo Y capital Kl) satisface los tradicionales modelos de dos insumos. Históricamente a part ir �58 59 de1 período II De sarro 11 o Estabi 1 i zador 11 dos factores comenzaron a ser significativamente más baratos en términos reales, mediante políticas artificiales --energía y capital-- y un tercer factor el trabajo el cual es abundante permaneció constante. El cambio en precios relativos respondió a varias razones. Las reservas de recursos naturales crecieron, la producción de energía creció r_! pidamente y políticas gubernamentales, disminuyeron el costo real de la energía. En tanto que políticas de exención de impuesto_s·a créditos para inversión, diseñadas para alentar nueva inversión en capital, acelerar la expansión económica y ayudar a reducir el crecimiento del precio de los servicios de capital. Esto tendió a elevar el costo efectivo del trabajo en la producción y d! cidió la sustitución del trabajo. El cambio del trabajo por energía y capital sirvió para agr! var el impacto de un mayor precio en el capital debido a devalua ciones, y así trasmitirse al crecimiento económico. Cuando el precio del capita1 aumentó, las industrias fueron incapaces de lE_ grar una rápida combinación intensiva en trabajo. Así el i.ncr! mento en el precio del capital fue trasmitido a un incremento en el costo de la producción industrial y el aumento en el costo fue tan grande como el incremento porcentual en el precio del capital multiplicado por la proporción .del capital en el costo total de la función de producción. Centrándonos ahora en la elasticidad precio propia de la energía (E= 1.23 en promedio), sugiere que la respuesta de largo plazo de la demanda de energía es más elástica, que la respue~ ta a corto plazo. Sin embargo, omití- importantes elementos ene_!:. géticos sustitutos, luego la elasticidad precio de la energía es sesgada hacia abajo y no hay problemas en la inferencia. la explicación de la mayor elasticidad de la energía en el largo plazo adyace en el proceso de sustituc,·o-n. Es decir, en el largo plazo la energía es un sustituto vis a vis de todos los demás insumos '· y por lo t ano, t no hay complementos compensadores para disminuir el impacto de mayores prec,·os de la energía. EKK Y ELL tienen el signo esperado negativo requerido P! rala estabilidad, Y tienden a ser más inelásticas que a corto plazo, debido básicamente a que tienen Ún cierto grado de cornpl! mentabilidad. Las elasticidades precio cruzadas se comportan como se espe raba. Hay menos ambigüedad en la interpretación de E . LK' (J.lemues tra que energía Y trabajo son sustitutos en el largo plazo,_no ob~ tante pienso deberían ser más elásticas, por el potencial de sus titución entre estos dos factores. En cuanto a EKE encontramos son 1i ge ros sustitutos Y esto se opone a lo encontrado empíricamente por Berndt and Wood, usando infonnación de series de tiempo, Y analizando la sustitución para el corto plazo . �60 61 BIBLIOGRAFIA R. Berndt and L.R . Chr istensen , (1973a ). 11 The Translos Function and Labor in U. S. manufacturing, 1929-68, 11 J . 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En el 2001 cambia su nombre a Ensayos Revista de Economía y para el año 2012 ya es una revista arbitrada que aparece indexada a EconLit. Text A resource consisting primarily of words for reading. Examples include books, letters, dissertations, poems, newspapers, articles, archives of mailing lists. Note that facsimiles or images of texts are still of the genre Text. Título Uniforme Ensayos Año de publicación El año cuando se publico 1985 Volumen Volumen de la revista 7 Número Número de la revista 2 Mes de publicación Mes cuando se publicó Diciembre Día Día del mes de la publicación 1 Periodicidad La periodicidad de la publicación (diaria, semanal, mensual, anual) Tetramestral Relación OPAC https://www.codice.uanl.mx/RegistroBibliografico/InformacionBibliografica?from=BusquedaAvanzada&bibId=1753075&biblioteca=0&fb=20000&fm=6&isbn= Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Ensayos 1985, Vol 7, No 2, Diciembre 1 Creator An entity primarily responsible for making the resource Facultad de Economía, UANL Subject The topic of the resource Ciencias Sociales Economía Publicaciones periódicas Estadística Educación Description An account of the resource La revista ENSAYOS publica manuscritos de todos los campos de la economía, la estadística, las ciencias sociales y la educación. Se editó tres veces al año en los meses de 01, 05 y 09; salvo cambios de última hora que determinen lo contrario. A partir del año 1990 cambia su periodicidad a dos ves al año (Mayo y Noviembre). En el 2001 cambia su nombre a Ensayos Revista de Economía y para el año 2012 ya es una revista arbitrada que aparece indexada a EconLit. Publisher An entity responsible for making the resource available Universidad Autónoma de Nuevo León, Facultad de Economía Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Silos Martínez, Manuel, Director López Garza, Edgar, Editor Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 01/12/1985 Type The nature or genre of the resource Revista Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource tex/pdf Identifier An unambiguous reference to the resource within a given context 2015734 Source A related resource from which the described resource is derived Fondo Universitario Language A language of the resource spa Spatial Coverage Spatial characteristics of the resource. Monterrey, N.L., (México) Access Rights Information about who can access the resource or an indication of its security status. 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